基于系统频率响应特征的电网广义旋转备用优化配置

现有的旋转备用配置方法多将旋转备用的来源限定于常规发电机组,较少虑及储能装置与柔性负荷等新兴电力设施对旋转备用优化配置的积极影响。为此,文中提出了电网广义旋转备用的概念;借助序列化建模思路与可描述随机变量取值相依结构的Copula函数,建立电网等效负荷(电网原始负荷与对应时刻点新能源发电出力的差值)波动量与预测偏差模型;综合考虑系统频率响应特征,以电网广义旋转备用购置成本、停电损失成本与弃新能源发电成本最低为目标,提出一种基于系统频率响应的新能源高渗透电网广义旋转备用优化配置方法。以新疆某新能源高渗透区域电网实际运行数据为依据,仿真验证了所提方法的可行性。     

考虑柔性负荷的新能源接入系统旋转备用优化

新能源大规模接入增大了系统运行的不确定性,传统方法仅以常规机组为来源按负荷百分比配置旋转备用已不能很好地兼顾可靠性、经济性与灵活性。在分析负荷参与旋转备用服务的能力基础上,提出柔性负荷参与旋转备用的优化配置方法。该方法根据负荷响应特性将柔性负荷分为可转移负荷、可削减负荷和虚拟负荷,明确可转移负荷通过分时电价引导响应缩减负荷峰谷差提高常规机组备用能力,可削减负荷、虚拟负荷参与旋转备用交易市场提高系统备用能力;综合考虑小概率、高风险场景下失负荷与弃新能源发挥的重要作用,以电网购置备用成本、柔性负荷成本、失负荷与弃新能源成本之和最小为目标建立旋转备用优化配置模型,获得各时段旋转备用优化配置容量。最后以新疆区域电网为算例,仿真验证所提方法的可行性。     

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。     

基于可再生能源不确定性的电力系统双侧备用容量优化

在全球能源互联网背景下,以风电为代表的新能源入网给电力系统安全稳定运行带来新的挑战,同时也对备用容量配置提出了更高的要求,为此提出以双侧备用成本期望最小为目标函数的备用容量优化模型。在考虑需求侧响应中的可中断负荷,以及风速预测偏差和负荷预测偏差等不确定性因素的基础上,建立了满足经济性和可靠性要求的备用容量配置原则。并基于蒙特卡罗随机模拟的遗传算法对改进10机测试系统进行了求解,经过算例求解得到考虑需求侧响应的备用容量优化决策的经济性更好。与以往传统的备用容量配置相比,双侧备用容量配置能够在系统整体内实现资源的优化分配,同时也可以提高风电消纳能力,实现电力系统安全性和经济性最优。     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统 旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运     

考虑季节差异性的不同时间尺度含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力和系统负荷的季节差异性较大,同时考虑风电出力预测误差和负荷预测误差随时间尺度的缩短而减小和电力系统旋转备用容量配置离不开机组组合的特点,本文建立考虑季节差异性下的不同时间尺度协调机组组合的含并网风电的电力系统旋转备用容量配置的模型。针对各个季节的风电出力和负荷变化特点,采用不同时间尺度协调机组组合的方法,对各个季节的场景进行分析,得出不同季节条件下的旋转备用优化方案。     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运行的经济性和系统吸纳并网风电的能力。     

考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型

随着风电穿透功率的增加,电力系统的运行风险不断提高,传统的确定性旋转备用容量配置方法存在较大的局限性。在研究风电出力概率分布特点的基础上,建立了风电机组可靠性模型;计及风电出力预测偏差、负荷预测偏差、常规发电机组故障停运等不确定因素,兼顾系统运行的经济性和可靠性,提出了考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型。通过算例分析验证了该模型的合理性和有效性。对含风电场的电力系统运行具有一定的参考价值。     

考虑双重市场的含风电电力系统双层随机优化调度

风电与负荷的不确定性影响经济调度中机组出力及其承担的旋转备用。考虑机组同时参与能量市场和旋转备用市场,且双重市场具有一定的主辅特性,建立了电力系统双层随机优化调度模型。以系统发电成本最小为上层目标,增加风电利用率及其实现概率作为约束,优化机组有功功率及风电计划出力;对于受不确定性因素影响呈现为随机量的失负荷和弃风损失函数分别求取其条件风险价值CVa R,并与旋转备用成本最小为下层目标,优化配置旋转备用容量。将上、下层模型中的机会概率约束和条件风险价值线性化,便于CPLEX求解器求解。算例表明,双层随机方法能有效解决不同风电利用率、失负荷损失和弃风损失置信水平下的备用需求变化;双层随机方法相对单层随机方法能获得较优的经济效果。     

基于序列运算理论的微电网正负旋转备用容量优化

考虑风电、光伏出力及负荷波动的随机因素,引入序列运算理论对风、光出力偏差以及负荷波动偏差的概率分布模型进行卷和及卷差运算,得到各时段净负荷概率密度函数的离散序列。在此基础上,优化满足机组爬坡等约束条件的不同可靠性水平下的微网系统正、负旋转备用。以日运行发电成本和环境成本最小为目标函数,优化可控机组出力、蓄电池的充放电以及可中断负荷。采用改进的人工蜂群算法(ABC)对模型进行求解。提出考虑微网期望停电损失、期望切风光损失费用和正、负旋转备用成本的综合经济效益CEB指标,以该指标为依据综合评估微网系统在可靠性指标为何值时旋转备用经济效益可达到最大。最后算例验证模型和算法的可行性。     

发电厂热备用容量的优化分配和成本分析

在竞争的发电市场环境下，备用作为一种重要的辅助服务，其成本分析是一个急待解决的问题，对发电厂热备用容量进行优化分配和成本分析，采用电能收益和备用容量收益总和最大化的目标函数。解算方法首先是根据发电厂总的发电负荷约束获得机组的经济组合，其次是将负荷在各机组间进行经济分配实现热备用容量的优化分配，热备用容量的成本采用其机会成本等值，方法简单，计算结果符合工程实际，研究结果表明，发电厂在计及备用收益和满足发电机组最低出力约束的条件下开机台数越多总收益也越大；在给定的时段和相应的电能电价下，备用容量成本随发电厂出力的增加而增加，在给定的时段和相应的发电出力下，备用容量成本随电价的增加而有较大的增加。     

考虑微网源荷不确定性的旋转备用容量优化

电力市场环境下,为应对微网源荷波动和可控机组随机故障,提升其供电可靠性,提出了一种考虑微网源荷不确定性的旋转备用容量优化方法。计及日前预测误差,采用序列理论对源荷随机概率性序列以及可控机组随机故障序列进行离散化处理,生成微网综合不确定性离散分布模型;在此基础上,以微网运行成本、备用成本和停电损失的总成本最小为目标函数,建立旋转备用容量优化模型,并结合蒙特卡罗与粒子群算法对该模型进行求解,获得各时段的旋转备用优化配置容量。以某地微网系统为例,仿真验证了所提方法的有效性和合理性。     

电力市场中辅助服务的获取与定价

讨论了电力市场环境下辅助服务的获取与成本的分摊问题，简要介绍了国际上几个典型的电力市场中辅助服务的获取及其定价方法，在此基础上，对我国电力工业市场化后的辅助服务的获取和定价原则提出了一些看法，此外，还阐明了备用容量和主能量交易一体优化的思想以及确定备用容量的电价和电量电价的原则。     

可中断负荷参与的备用市场帕累托优化模型

目前,已有可中断负荷参与备用服务市场竞争的实践,但是现有的备用市场优化模型仅考虑购买备用服务成本的差异,不能反映出可中断负荷和发电商提供的2种备用服务的效用差异.为此,文中分析了可中断负荷和发电商同时参与的备用市场采用现有优化模型的局限性,同时基于帕累托优化理论提出了一种可中断负荷与发电商同时参与的备用市场的帕累托优化模型.算例验证了利用该模型可在相同的备用购买成本下获取最大的系统效用,实现可中断负荷与发电商提供的2种备用资源的优化配置.     

计及电量互保策略的售电公司两阶段日前决策方法

售电公司在购电量不足或负荷预测精度较差时,会面临严格的电量偏差考核,并可能产生较大亏损。为此,文中在日前交易前,基于场景分析法,以计入可中断负荷成本和售电公司间电量互保策略影响的售电公司购电费用期望为目标,建立了日前竞价策略模型;然后在市场出清后,根据市场出清价格,以售电公司间电量互保策略作为减少电量偏差的策略,优化可中断负荷量及电量互保下的转移电量,进一步减少电量偏差。在电量结算阶段,分别使用夏普利(Shapley)值和最小费用剩余资金(MCRS)法对售电公司集合总费用进行分配。通过算例仿真分析了不同场景下可中断负荷和电量互保策略下单位电量转移价格对电量偏差时售电公司集合费用的影响,并验证了2种费用分配方法的适用情况。     

电力市场中旋转备用的效益和成本分析

电力市场环境下辅助服务的作用和成本分析是一个亟待解决的问题,旋转备用的研究是其中重要的组成部分。文中提出了旋转备用成本分析和效益评估的定义和计算方法。基于电能成本分析,提出了系统最佳开机台数的确定原则,旋转备用的优化分配调度模型,以及根据旋转备用边际机会成本确定旋转备用电价的思想。最后通过数字算例说明了算法的实用性与合理性。     

基于加权半方差的含风电电力系统旋转备用效益研究

在考虑系统旋转备用的容量成本和能量成本、因购买旋转备用而减少的停电损失,以及旋转备用效益的离散程度的基础上,引入风险偏好系数,并采用证券投资组合中的加权半方差度量风险。以期望旋转备用效益最大和风险最小为优化目标,建立基于加权半方差的含风电电力系统旋转备用效益-风险模型。采用蒙特卡洛模拟法模拟实际负荷功率偏差和风电出力预测偏差,并通过多目标纵横交叉算法求得期望旋转备用效益-风险有效前沿和日前旋转备用计划,以及风险偏好系数、可靠性水平、预测偏差、失负荷损失价格、旋转备用价格对期望旋转备用效益和风险的影响。算例验证了所提模型的合理性。     

Multi-objective market clearing of electrical energy,spinning reserves and emission for wind-thermal power system

This paper proposes energy and spinning reserve market clearing mechanism for wind-thermal power system, including uncertainties in wind power generation and load demand forecasts. The impact of wind power and load demand volatility on the energy and spinning reserve market is taken into account. This paper considers reserve offers from the conventional thermal generators. The stochastic behavior of wind speed, and wind power is represented by Weibull probability density function (PDF), and the load demand uncertainty is represented by Normal PDF. This paper considers two objectives: energy and spinning reserves cost minimization, and emission minimization. The energy and spinning reserves cost minimization objective includes cost of energy provided by conventional thermal generators and wind generators, cost of reserves provided by conventional thermal generators. It also includes costs due to over-estimation and under-estimation of available wind power, and load demand. The proposed market clearing model provides a compromise solution by optimizing both the objectives simultaneously using multi-objective Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2+ (SPEA 2+). The effectiveness of the proposed approach is established from the results on IEEE 30 bus system.