考虑相变储能与建筑蓄能特性的微网分布鲁棒优化调度

基于相变材料特性建立相变储能水箱热力学模型;分析建筑负荷特性,建立建筑室内温度动态模型;运用基于Wasserstein距离的分布鲁棒算法,建立风电预测误差不确定集。提出考虑相变储能与建筑蓄能特性的微网两阶段分布鲁棒优化调度模型。模型第1阶段是基于风电预测信息,制定日前调度计划,第2阶段考虑风电预测误差,在最恶劣概率分布条件下,获得日内调度计划。最后,运用算例分析相变储能水箱与建筑蓄能特性对风电消纳以及系统调度的影响,并验证分布鲁棒模型的有效性。     

基于KL散度的含储能机组组合分布鲁棒优化方法

为应对风电场出力的波动性和随机性给机组组合带来的问题,提出了基于Kullback-Leibler(KL)散度的含储能机组组合的两阶段分布鲁棒优化模型。在电池储能的运行模型的基础,将电池储能模型嵌入到传统的火电机组组合模型中,建立了含储能的机组组合两阶段优化模型;基于KL散度构建了风电场出力的模糊集,形成了含储能机组组合的两阶段分布鲁棒优化模型,通过对偶变换和广义Benders分解将其转化成易于求解的混合整数凸优化模型进行求解。通过IEEE RTS 24节点系统仿真结果表明,所提出的分布鲁棒优化方法保守性优于鲁棒优化方法,经济性接近随机优化方法,且随着KL散度增大,机组组合成本缓慢增加。     

基于矩不确定性的虚拟发电厂分布鲁棒机组组合

由于分布式能源输出的随机性使得虚拟发电厂难以向独立系统运营商提供具体物理参数。为此,本文建立基于高阶矩模糊集的分布鲁棒优化模型来评估虚拟发电厂的物理特性。首先采用虚拟净负荷的矩信息（例如均值和协方差）来描述风电输出功率和负荷需求的不确定性;然后,在第1阶段优化虚拟发电厂的机组组合,在第2阶段优化机组出力和储能充放电,建立虚拟发电厂的两阶段分布鲁棒优化模型;最后,结合对偶变换将虚拟发电厂分布鲁棒机组组合模型转化为二次二阶锥规划模型,便于采用两阶段迭代求解。通过案例分析验证了本文所建立的虚拟发电厂分布鲁棒机组组合模型的有效性。     

考虑风电出力不确定性的分布鲁棒主备协同优化调度

随着大量可再生能源如风电接入电网,如何最大化地利用可再生能源、减小传统火电机组的成本成为亟需解决的难题,特别是机组运行和备用容量的协同调度成为现在研究的一大热点。考虑风电出力的不确定性,建立了成本最小化的两阶段经济调度模型。在第一阶段,即日前调度,根据预测的风电出力制定机组预调度方案。在第二阶段,即实时调度阶段,根据风电的实时出力对第一阶段调度方案进行反馈调节。针对风电出力的不确定性,应用Kullback-Leibler离散度原理对不确定因素进行建模。结合分布鲁棒方法,建立了极端概率分布下的两阶段分布鲁棒主备协同优化模型,并将其转化为可解的混合整数非线性规划问题。基于广义Benders分解方法,提出了分解协调算法对优化模型进行求解。最后以IEEE 6 节点系统和IEEE 118 节点系统进行算例仿真分析,并对比传统鲁棒及随机规划方法,验证了所提方法的可行性和优越性。     

基于场景聚类的主动配电网分布鲁棒综合优化

为较好地考虑分布式电源（DG）和负荷的不确定性对配电网的影响,基于风电场景预测,通过调整网络拓扑结构和风电、光伏发电、微型燃气轮机、储能、无功补偿等的出力,提出了实现动态重构与无功优化相结合的主动配电网综合优化模型。在考虑DG间相关性的基础上,基于原始数据采用拉丁超立方采样得到初始场景,利用手肘法确定K-means算法的聚类数,从而得到典型场景,场景分布的概率置信区间由1-范数和∞-范数约束。另外,为了消除储能与机组组合的时间相关性约束,重点介绍了基于盒式分解算法的两阶段分解模型。第1阶段以机组启停成本和运行成本为目标函数对机组与储能的各时段运行域进行约束。将第2阶段转化为单时间尺度优化问题,通过求解得到经济性最优的结果。模型采用列与约束生成算法进行求解,通过对IEEE 33节点系统与Taipower 84节点系统的仿真验证了模型的鲁棒性与可行性。     

计及风电不确定性和弃风率约束的风电场储能容量配置方法

风电的大规模开发造成了严重的弃风问题,在风电场内配置储能装置可显著减少弃风,文中基于分布鲁棒优化方法研究了考虑风电不确定性和弃风率约束的风电场储能容量配置问题。首先根据历史数据构造风电出力的经验分布函数,为考虑风电出力的不确定性,以Kullback-Leibler(KL)散度作为分布函数距离测度建立了风电出力的概率分布函数集合。随后,将弃风率要求建模为概率分布函数集合中最坏分布下的鲁棒机会约束,进一步建立了以储能投资成本最小为目标、以弃风率为约束的鲁棒机会约束规划模型。最后,通过矫正机会约束中的风险阈值,将鲁棒机会约束转化为传统机会约束,并采用凸近似和抽样平均构建线性规划进行高效求解。基于IEEE 30节点电网进行了算例分析,并与传统的随机规划和鲁棒优化模型进行对比,验证了所提模型在处理风电不确定性时能有效兼顾保守性和鲁棒性。     

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。     

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。     

基于狄利克雷模型的分布鲁棒机组组合

在应对风电不确定性电源发电的机组组合决策中,针对风电随机过程难以表达为确切概率密度与分布的问题,提出基于非精确狄利克雷模型的分布鲁棒机组组合优化模型与求解方法。其核心体现在:首先,依据历史信息,采用非精确狄利克雷模型(impreciseDirichletmodel,IDM)构造包含风电输出功率所有可能概率分布的模糊集;其次,依据该模糊集,在满足一定置信水平下,推演风电输出功率不确定性区间的表达,从而使其与传统自适应鲁棒优化模型相衔接;由此,构建了分布鲁棒优化决策模型,同时采用列约束生成(columnandconstraintgeneration,CCG)算法对其求解;最后,通过IEEE118节点系统算例,验证模型和方法的有效性。     

考虑概率分布约束的含高渗透率风电电力系统储能鲁棒优化方法

提出一种考虑风电功率预测误差概率分布不确定性的储能容量优化配置方法。该方法可保证在风电功率任意可能分布下,通过调度可调发电机组及配置储能以保证系统安全运行,同时最小化储能配置成本。首先鉴于历史数据的不完备性,将根据历史数据获得的风电二阶矩信息描述为波动区间,然后采用概率分布鲁棒联合机会约束模型描述含风场系统储能最优配置问题,进而采用拉格朗日对偶消去优化模型中的随机变量,将鲁棒机会约束模型转化为确定性的线性矩阵不等式问题,最后采用凸优化算法求解,并分析风电预测误差精度、机会约束置信度、风电功率波动性对储能配置容量的影响。采用修改的Garver 6节点算例验证了该方法的可行性和有效性。     

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。     

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。     

新型城镇下含热电联产机组的配电网两阶段鲁棒优化调度

随着新型城镇化的改革,多种分布式电源与多元化负荷逐步接入配电网,多种不确定性因素给配电网的运行调度带来极大挑战。文中建立含热电联产(CHP)机组和风电机组的新型城镇配电网两阶段随机鲁棒优化模型。首先,采用场景集描述负荷波动的不确定性,采用保守性模型构建风电出力模糊集合。两阶段鲁棒优化调度中,第1阶段决策日前机组启停方案,第2阶段考虑风电出力的不确定性决策各机组实时出力。采用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件将第2阶段双层模型变为单层线性优化问题,整体两阶段模型采用列与约束生成方法迭代求解,在负荷的场景集内得到考虑风电不确定性的新型城镇化配电网鲁棒优化调度方案。最后,通过改进33节点算例和改进123节点算例验证了模型的鲁棒性和经济性以及调度方案应对负荷波动的适应性。     

考虑源荷协调的风电并网系统旋转备用容量优化

风电的接入给电力系统带来更大不确定性,要求电网公司购买更多的旋转备用以维持电力系统的功率平衡和稳定,兼顾系统运行可靠性与经济性的旋转备用优化配置具有重要意义。考虑风电、需求侧互动资源,提出一种基于多场景的概率性旋转备用优化方法。该方法综合考虑风电预测误差、负荷波动及发电机非计划停运不确定性因素对旋转备用的需求,将弃风、可中断负荷分别作为部分负、正旋转备用融入发电日前调度计划,以购电总费用最低为目标函数建立日前机组组合优化模型,获得各时段旋转备用优化配置量。通过对IEEE 30节点、IEEE 118节点系统进行算例分析,验证了所提方法的正确性和有效性。     

计及火电机组热储能的含风电系统柔性调度

风电快速增长的同时保持较高的弃风率,因为电力系统缺乏足够的柔性容量来应对风电的不确定性。锅炉最小稳定燃烧率限制了火电机组的运行柔性。抽汽和热储能可以在不改变锅炉燃烧率的情况下调节机组功率输出。因此,对现有的火电机组进行抽汽和热储能改造是一个很有前景的选择,以消纳电力系统中高渗透率的风电,特别是在以火电为主的系统中。研究了火电机组抽汽与热储能改造后的柔性运行。首先,考虑到改造后的特点和技术约束,提出一种新的火电机组线性运行模型。其次,建立基于随机机组组合和滚动经济调度的模型,研究含风电电力系统进行抽汽和热储能改造的效益。最后,在IEEE24节点系统中进行仿真。仿真结果表明：采用抽汽和热储能改造的火电机组,可以有效降低弃风量,提高电力系统运行经济性。     

考虑风电极限场景的输电网鲁棒扩展规划

随着风电并网渗透率的快速增长,系统的随机性和波动性显著增强。针对大规模风电并网给输电网规划带来的影响,文中以线路投资成本与运行成本之和最小为优化目标,构建了考虑风电接入的输电网扩展规划模型,并引入辅助松弛变量将模型转化为线性混合整数规划问题。在此基础上,提出了风电极限场景的物理概念,并构建了基于风电极限场景的两阶段输电网鲁棒规划方法,第一阶段为在线路投资扩展约束下决策输电线路的投建状态,以保证第二阶段的运行调节变量可以适应风电的随机波动。针对鲁棒规划模型的特点,采用基于Benders分解的两阶段算法进行求解以获得最优鲁棒规划方案。最后,通过Garver 6系统与IEEE RTS 79系统进行算例分析,验证了所提模型的有效性与可行性。     

考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合

发电机故障停运是电力系统运行中的不确定事件。目前在含风电鲁棒机组组合中考虑机组故障停运的方法,不同程度地忽略了机组故障停运的概率特征,难以较好描述机组故障停运风险。在含风电鲁棒机组组合模型的基础上,引入电量不足期望以量化机组故障停运风险,基于成本收益分析建立了考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合模型,并提出计算电量不足期望的简化模型以提升计算效率。基于改进的IEEE-RTS 26机系统验证所提模型和方法,结果表明该方法能较好考虑风电不确定性和机组故障停运风险的影响,该简化模型能显著减小问题求解规模、缩短计算时间。