计及需求响应及抽水蓄能的含风电系统鲁棒机组组合

针对大规模风电接入电力系统带来的消纳问题,提出一种考虑需求响应及抽水蓄能的鲁棒机组组合优化方法。计及需求响应、抽水蓄能机组的运行约束及鲁棒可行性约束,采用考虑不确定预算的风电功率不确定集合,基于仿射补偿策略,构建鲁棒机组组合模型。同时根据对偶原理将鲁棒优化模型转化为确定性的数学规划问题,并在改进的IEEE39节点系统进行算例仿真,验证了所提方法的正确性和有效性。     

考虑风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒协调优化调度模型

目前,弃风现象仍是制约风电发展的主要因素,且风电具有较强的不确定性,而传统随机规划和鲁棒优化方法均不同程度上存在片面、保守和经济性问题,基于此,该文提出了考虑风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒协调优化调度模型。首先,搭建以热电联产机组和电锅炉为耦合单元,以常规机组发电成本、热电联产机组发电成本和弃风成本为综合优化目标,电功率平衡、热功率平衡、最小开停机等为约束条件的确定性热电协调优化调度模型;其次,以调度系统可用的风电出力历史数据为基础,构建数据驱动下的分布鲁棒两阶段优化调度模型,模型第一阶段目标中不仅考虑了机组开停机成本,还融合风电预测场景信息,制定出更具经济性的日前调度计划,第二阶段综合考虑1-范数和∞-范数约束不确定性概率分布置信集合,寻找到最恶劣概率分布下的模型最优解,并采用列与约束生成(column-and-constraint generation,CCG)算法进行求解。最后,采用IEEE39节点算例验证了模型对风电消纳的提升效果和分布鲁棒模型的有效性。     

考虑可消纳风电区间的多区电力系统分散协调鲁棒调度方法

多区域分散协调调度是提高电力系统风电消纳水平的有效措施。针对风电出力的不确定性以及多区域电力系统动态经济调度的安全可靠性要求,采用仿射可调节鲁棒优化结合分层协调技术,构建了考虑可消纳风电区间的多区电力系统分散协调鲁棒调度模型,将跨区电力系统可消纳的风电区间与自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组的参与因子一同优化,以确保调度方案的可行性。基于目标级联分析技术,建立由各区域优化调度并行子问题和确保区域间联络线安全运行主问题组成的分散调度实现方法。以2区12节点和3区354节点算例验证了所提模型通过同时优化跨区系统可消纳的风电区间和AGC机组的参与因子,能够有效应对风电出力的不确定性,实现了多区电力系统整体运行的经济性和风电消纳最大化。     

基于两阶段鲁棒区间优化的风储联合运行调度模型

为了全面和准确地考虑风电出力的不确定性和消纳能力,并兼顾系统运行的经济性和可靠性,通过在风电不确定区间可优化的鲁棒区间经济调度模型中引入常规机组和储能系统运行状态的离散决策变量,建立风储联合运行的双层鲁棒区间机组组合模型。针对连续变量和离散变量间存在耦合关系,导致计算过程中对偶转换失效而使模型难以求解的问题,提出基于Benders分解算法的两阶段迭代求解策略。仿真分析表明,所提模型在确定风储联合运行方式时,能更全面地考虑风电不确定性及消纳能力对系统运行经济性和可靠性的影响。     

计及机组组合与线路重构协同的电热联合系统消纳弃风研究

现有文献仅以线路传输功率限制或“热电耦合”约束为单一弃风原因研究电热联合系统的消纳弃风策略,因而仅适用于消纳单种原因产生的弃风。针对这一问题,同时考虑两种弃风原因,研究进一步提高风电消纳的调度策略,提出了一种计及电网线路重构的直流潮流改进算法。在此基础上构建了考虑优化机组组合与线路重构的电热联合系统源网协同调度模型。通过实例仿真,验证了该模型能够根据弃风量大小和弃风原因的不同,通过机组出力优化、机组组合和输电线路重构3种策略的合理选取或组合,同时消纳由两种原因引起的弃风。并且该模型能够在不新增投资的情况下,实现风电消纳最大化。     

含抽水蓄能机组的风电消纳鲁棒机组组合

针对风电在实际电网渗透率不断提高带来的风电消纳问题,提出了一种含抽水蓄能机组的鲁棒机组组合优化方法。所构建的鲁棒机组组合模型以系统运行成本和风电出力边界偏差惩罚成本最小为优化目标,约束条件计及了输电线路安全约束,并考虑了风电出力时间和空间不确定性预算的调节策略,避免鲁棒最优解过于保守。基于可调机组(包括自动发电控制机组和抽水蓄能机组)应对风电波动的仿射补偿机制,优化了风电出力的波动区间。所构建的模型最终转化为单层混合整数线性规划问题求解。经修改的IEEE 30节点系统的算例测试,定量评估了抽水蓄能机组对系统经济运行和风电消纳的影响,验证了所提方法的可行性和有效性。     

考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型

传统计及风电不确定性优化调度方法忽略了风电概率分布规律的高阶不确定性特征,在运行成本、风电消纳水平方面存在进一步优化的空间,为此,建立一种考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型。首先,引入云模型理论,建立能够同时描述风电功率及其概率分布不确定性的风电高阶不确定性模型;在此基础上,结合分布式鲁棒优化理论,以系统综合运行成本最低为优化目标,建立考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型;引入多维序列运算理论,离散化处理风电高阶不确定性云模型,将分布式鲁棒优化模型转换为两阶段非线性优化模型,简化求解。最后,以某地区电网为例,验证了所提模型在提升含风电接入系统优化调度效果方面的有效性。     

计及风电功率预测误差的需求响应多时间尺度优化调度EI北大核心CSCD

风电功率预测存在误差,增加了电力系统运行调度的困难,影响系统风电消纳,降低系统运行的经济性。为了提高系统风电消纳能力,考虑风电功率预测误差,结合需求响应特点,从日前、日内和实时构建了电力系统需求响应多时间尺度优化调度模型。分析居民用户需求对电价的响应,构造日前价格型需求响应的初调度策略,并在日内根据风电功率预测偏差进行电价调整后的价格型需求响应再调度。分析工业用户和商业用户的调度补偿策略,以电网运行费用最低为目标,考虑平衡风电功率实时预测误差,建立激励型需求响应的实时调度优化模型,以提高系统风电消纳能力,降低系统弃风量。算例分析表明：所提出的优化调度策略能够较好地平衡风电功率预测误差,增加系统风电消纳量,节约系统运行成本,保证用户用电的自主性,最小化需求响应调度对其的影响。     

计及风电功率预测误差的需求响应多时间尺度优化调度

风电功率预测存在误差,增加了电力系统运行调度的困难,影响系统风电消纳,降低系统运行的经济性。为了提高系统风电消纳能力,考虑风电功率预测误差,结合需求响应特点,从日前、日内和实时构建了电力系统需求响应多时间尺度优化调度模型。分析居民用户需求对电价的响应,构造日前价格型需求响应的初调度策略,并在日内根据风电功率预测偏差进行电价调整后的价格型需求响应再调度。分析工业用户和商业用户的调度补偿策略,以电网运行费用最低为目标,考虑平衡风电功率实时预测误差,建立激励型需求响应的实时调度优化模型,以提高系统风电消纳能力,降低系统弃风量。算例分析表明:所提出的优化调度策略能够较好地平衡风电功率预测误差,增加系统风电消纳量,节约系统运行成本,保证用户用电的自主性,最小化需求响应调度对其的影响。     

高比例风电系统的优化调度方法

高比例风电的接入给系统优化调度带来了严峻的挑战。为促进高比例风电的消纳,建立了综合考虑发电成本和弃风成本的鲁棒机组组合模型;同时针对风电的空间集群效应和时间平滑效应,构建了考虑风电空间和时间约束的不确定集;此外为克服模型的求解难度,提出了分层列和约束生成算法,该算法将模型分解为3层优化问题予以求解,即第1层发电成本最小化的机组组合优化层,第2层安全可行性检验层,第3层风电最大化利用层,其中第2层向第1层反馈可行性割集,而第3层向第1层反馈风电消纳的割集,通过协调优化,以确保得到既能够应对的风电随机波动又促进风电充分利用的调度方案。最后结合修改后的IEEE 39节点算例进行了仿真,结果表明:考虑风电时空约束的模型降低了鲁棒优化的保守性,同时模型中加入弃风惩罚成本后提高了调度模型对高比例风电接入的适用性,此外所提算法能够有效地提升鲁棒机组组合的求解效率。     

含风电场电力系统的鲁棒优化调度

随着风电场大规模的接入电力系统,电网调度运行变得愈加困难。传统的调度方法无法考虑风电出力的不确定性,将威胁系统运行的安全性,因此研究计及风电出力波动性的电力系统安全调度具有重要意义。采用一种基于风电出力预测区间的调度模式来考虑风电出力的不确定性,在此基础上建立鲁棒优化调度模型,并考虑机组的自动发电控制(automatic generation control,AGC)响应来应对风电出力波动,维持系统功率平衡。然后在鲁棒调度模型的基础上建立新的经济校正成本模型来对比传统调度和鲁棒调度的经济性。该模型在目标函数中加入模拟场景下的弃风和失负荷的惩罚费用,利用风电模拟场景计算平均总运行成本。最后采用96个时段的10机算例和实际某省系统中24个时段的134台机算例对传统调度和鲁棒调度进行了对比分析,验证了所提方法的鲁棒性和经济性。     

考虑碳捕集和风电出力不确定性和电热联合系统多阶段鲁棒优化的低碳调度

为实现电力低碳化、促进可再生能源并网消纳，需要系统运行实现低碳、经济、稳健的三角平衡。因此，提出了一种考虑碳捕集和风电出力不确定性的电热联合系统多阶段鲁棒优化的低碳调度方法。首先对考虑碳捕集、温控负荷等多种灵活资源的电热联合系统进行建模，然后将风电预测误差通过盒式不确定集进行刻画，考虑碳配额与碳交易收益，提出电热联合系统的多阶段鲁棒优化的低碳调度模型。模型可根据每一时段的风电实际出力做出调整，从而使后续时刻的经济、低碳综合成本最小化。再通过鲁棒对偶动态规划算法求解该模型。最后，通过算例验证所提模型在提升电热耦合系统低碳经济水平方面的作用。     

考虑风电消纳的电热联合系统源荷协调优化调度

能源互联网的范畴内,电热联合系统是消纳风电的一种有效手段,为此构建了包含储热、热电联产和需求响应资源的综合电热系统调度模型。提出了风电消纳日前日内两阶段调度方法:在日前调度阶段,机组、储热装置以及电价型需求响应配合消纳风电短期预测出力;在日内调度阶段,机组以及激励型需求响应配合消纳风电超短期预测出力。以系统发电运行成本最小为目标函数,综合考虑弃风惩罚费用和需求响应成本建立了电热联合系统调度模型,使用改进帝国竞争算法解决电热系统约束条件过多的问题,使得到的解更可行。算例分析表明,使用所提调度模型和方法能够有效提高电热联合系统风电消纳水平。     

考虑风电接入的电力系统鲁棒经济优化调度

鉴于风力发电具有很强的随机性和波动性,含风电调度系统中,应用传统预测区间来描述其不确定性的方法存在缺陷。针对该问题,通过引入弃风限制对风电场的风电出力预测区间进行优化,得到能够保证调度系统安全运行的风电安全出力区间;在此基础上,建立双层鲁棒区间优化调度模型,使得常规机组的运行成本和风电场的弃风成本最小,并分析了系统爬坡备用对风电安全出力区间的影响。由于考虑了常规机组的阀点效应,模型呈现非线性特点,采用改进的教与学优化算法和线性规划法相结合的求解方法对模型进行求解。最后,采用改进的10机系统验证了所提模型以及求解方法的有效性和优越性。     

电-热-氢综合能源系统鲁棒区间优化调度

该文采用鲁棒区间法挖掘电-热综合能源系统协调运行的潜力,以缓解风电功率的不确定性对电力系统的运行稳定性的影响,并构建风力发电与氢储能系统相结合的风-氢混合系统,考虑氢储能系统的热平衡需求,以充分发挥氢储能系统的储能效率,平抑风电的波动性。首先,介绍了考虑氢储能系统接入的电-热综合能源系统结构,并构建其数学模型;然后,以区间形式考虑风电的不确定性,构建含风电的鲁棒区间优化调度模型,使系统在所有风电出力允许区间内,均满足允许约束条件;再次,建立一种含风-氢混合系统的电-热综合能源系统鲁棒区间优化调度模型,采用对偶理论将原模型转化为单层模型进行求解,最坏情况下的风电不平衡功率由可调机组根据时变参与因子进行调整;最后,以PJM-5节点电力系统与6节点热力系统和辽宁省北部太和综合能源系统为例对所提模型进行分析,验证了模型的有效性。     

风电、蓄热式电锅炉联合供暖调度鲁棒优化模型

为缓解风电不确定对系统消纳风电的影响,提高风电利用效率,引入鲁棒随机优化理论,以风电、蓄热式电锅炉组成供热系统,建立了考虑风电不确定性的风电供暖调度优化模型。首先,分别构建了风电出力功率模型和蓄热式电锅炉负荷需求模型;然后,应用鲁棒随机优化理论刻画风电出力不确定性,并分别构建了风电出力确定性和随机性条件下风电、蓄热式电锅炉供暖调度优化模型。最后,以我国北方某城市风电供暖项目进行实例分析,结果表明：鲁棒随机优化理论能够有效刻画风电出力不确定性,为不同风险态度决策者提供了决策工具;风电、蓄热式电锅炉组成的供热系统能够实现供暖负荷灵活参与电力系统调度,有助于增加系统风电消纳能力,降低弃风电量,具有显著的经济和环境效益。     

考虑风电消纳的电热混合储能系统优化定容方法

大规模风电并网影响了电力系统的安全稳定运行,导致电网出现弃风现象,限制了风电的发展。考虑电力系统与热力系统的协调运行,使用电热混合储能系统与电网进行电量交换可以有效提升风电消纳水平,文章提出了一种考虑风电消纳的电热混合储能系统优化定容方法。首先,基于历史风电数据对风电功率建模,获得满足并网要求的目标并网风电功率;随后,采用电储能、电锅炉和储热设备组成电热混合储能系统,建立考虑电热混合储能系统运行约束,以系统总成本最低为目标的优化定容模型,并求解出电热混合储能系统的经济优化定容结果;最后,使用某电热综合能源系统的实测数据进行仿真计算,算例结果验证了所提方法对电热混合储能系统优化定容的有效性,在提高系统风电消纳能力的情况下保证了系统整体的经济效益。     

考虑随机性的风电布局优化模型

风电功率的随机性对电力系统安全稳定运行提出挑战,同时,系统网架条件、电源结构和负荷特性制约着风电的接入与消纳。为此,建立了风电布局优化模型,以系统风电装机容量最大化为目标,计及网架传输容量限制,采用典型负荷水平反映系统的负荷需求,并考虑常规机组应对风电功率波动的能力。模型应用鲁棒线性优化理论考虑风电随机性,采用盒式集合描述风电功率偏离均值的程度,引入可调节的鲁棒性参数,实现不确定性优化模型向确定性优化模型的转化,进而对风机布点及相应的装机容量进行优化决策。最后,以修正的Graver 6算例系统为例,验证了模型的有效性与合理性。     

考虑风电功率预测误差分时补偿的电热联合系统多时间尺度调度

由于风电具有不确定性,风电功率预测误差难以避免。热力系统具备储放热能力,通过调整热功率平移风电功率,可以降低风电功率预测误差的影响。但在风电并入电热联合系统时,风电变化频繁,热力系统具有较大惯性和延迟,难以与风电功率同步;同时,热力系统不同区域对电力系统指令的响应速度也不同。因此,为了解决利用热力系统补偿风电功率预测误差时响应时间不同步的问题,提出了一种考虑风电功率预测误差分时补偿的电热联合系统多时间尺度调度策略。首先,分析概率区间误差评估和实时预测误差评估的评估周期。然后,研究热力系统中供热区域和管网的时间特性。最后,在日前阶段利用响应速度较慢的供热区域补偿评估周期较长的概率区间误差,在实时阶段利用响应速度较快的管网补偿评估周期较短的实时预测误差,建立了多时间尺度调度模型。算例分析表明,所提策略实现了不同调度周期、不同预测误差评估周期、不同热力系统区域响应速度在时间上的匹配,减少了风电功率预测误差的影响,提高了系统的风电消纳能力。     

基于净负荷分步建模的旋转备用优化确定风险分析方法

由于采用净负荷预测误差模型描述风电和负荷共同预测误差,优化系统旋转备用配置的多场景概率风险分析方法尚难以全面考虑风电的不确定性,如从网络安全和经济性方面必须考虑的弃风因素以及风电功率预测误差存在的非正态分布情况。为此,基于分步建模的策略改进多场景概率风险分析方法中净负荷预测误差模型,使其在计算系统失负荷风险时能够计及弃风和考虑不同类型概率分布的风电功率预测误差,并将弃风惩罚成本引入机组组合优化模型的目标函数中,以实现风电功率的合理消纳和系统旋转备用的优化确定。采用混合整数线性规划方法,对含风电场的IEEE-RTS 26机测试系统进行仿真分析,验证了改进模型的有效性。