考虑投资不确定性和不完全信息博弈的源网荷规划方法

随着我国电力市场改革进程的不断推进,市场主体数量和投资不确定性不断增加,提升了电力系统规划的难度。提出一种市场环境下的多主体博弈规划方法。根据不同市场主体得利益需求,采用博弈论构建电力市场多主体博弈框架,并针对对电力市场的投资不确定性,采用实物期权理论进行评估,在此基础上构建多主体不完全信息规划模型,并采用协同进化算法进行求解。基于IEEE30节点的系统算例仿真结果表明,所提方法在提升电力系统经济运行水平同时,平衡了各主体的利益需求,提高了各主体考虑期权的综合长期投资收益。     

基于Copula理论考虑风电相关性的源网协调规划

相邻风电场处于相似气象条件下,功率相关性较强。目前源网规划方法假设风电场功率间相互独立,忽略风电相关性对规划的影响,不适用于未来高比例可再生能源电力系统。文中主要提出了考虑风电相关性的源网规划方法,并探讨风电相关性对规划方案的影响。首先,基于Copula理论描述风电功率相关性,通过模糊C均值聚类法考虑风电不确定性,建立了概率风电功率模型。继而,提出考虑风电相关性的经济源网协调规划模型,采用遗传算法求解。通过Garver 6节点系统和巴西南部46节点系统算例分析不同系统规模下风电相关性对规划的影响。算例分析结果表明:风电相关性对局部规划方案影响显著,对全局影响较小,应避免建设连接有相关性较强的风电场接入点的输电线路,减少风电功率趋同变化的不利影响;经济性方面,投资费用增加,运行费用降低,对总费用影响不明显。     

基于安全因子及协同因子的源网多目标协调规划

在含分布式电源的配电网系统中,其源网协调规划不仅需要考虑经济成本,更应考虑其安全及协调问题.考虑安全性,将线路阻塞补偿成本加入传统经济性目标函数中,并分别考虑分布式电源和电网线路的安全性,定义了"安全因子",作为系统安全性目标函数,以提高其安全能力;考虑协调性,从源、网两侧的输电协调性及结构协调性考虑,提出"协同因子"...     

考虑源荷时序特性的可再生电源与配电网架协调规划

针对含可再生电源的配电网规划问题,提出了一种考虑源荷时序特性的可再生电源与配电网架双层协调规划模型。首先考虑源荷的双重不确定性,建立源荷时序模型。其次建立双层模型,外层关注长时间尺度的规划问题,以综合成本最小为目标,对可再生电源的选址定容、线路改造进行决策;内层关注短时间尺度的运行问题,建立考虑机会约束的多目标模型。最后在IEEE 33节点配电系统进行仿真,结果表明该规划方法能有效降低成本,提高电网运行效率。     

基于多场景的风电场接入与输电网协调规划

结合大规模风电并网的需求,在建立风电场出力多场景概率模型的基础上,提出了两步的风电场建设与输电网扩展协调规划综合模型。模型联合考虑了风电场接入和输电网建设情况,同时兼顾了对规划方案技术性、经济性、协调性及适应性这4个方面的要求,实现了规划方案的综合效益最优化。最后以考虑风电接入的测试算例验证了所提出模型的有效性。     

基于主从博弈的配电网源网协调扩展规划

由社会资本投资的大量分布式电源(Distribution Generation, DG)接入配电网势必对配电网稳定与经济运行带来诸多挑战。为了对DG进行合理规划,以我国电力改革的实际情况为背景,从配电公司(Distribution System Company,DISCO)和分布式电源运营商(Distributed Generation Owners,DGOs)的利益角度出发,构建基于主从博弈的DISCO配电网扩展规划的双层优化模型。上层决策以DISCO的成本最小化为目标,综合考虑各年配电网运行约束和DG渗透率约束;而下层决策则由多个DGO的子优化问题组成,以各DGO的收益最大作为优化目标,计及各年并网容量约束。然后,采用粒子群算法求解该双层优化模型,得到以年为单位的最有配电网扩展规划方案。最后,基于IEEE-33节点系统进行仿真实验,验证了所提模型的有效性与先进性。     

基于不完全信息博弈的电能交易商电能交易战略决策方法

售电侧市场化是区域电网的发展趋势,合理有效的交易战略对于提高市场交易主体的经济效益至关重要,本文对区域电网市场化运营方式下电能交易商的市场交易战略进行了研究.首先介绍区域电网市场化运营的组织结构及运行模式,基于现行交易方式建立购售电侧的电量电价模型.其次基于营销学中的反向定价法建立电能交易商可行的战略方案,设计单边和双...     

基于主从博弈的配电网-多综合能源系统协调规划

为充分利用综合能源系统(IES)潜在的可靠性价值,延缓电网投资,降低供能成本,提出一种基于主从博弈的配电网-多IES协调规划模型。确立配电网投资运营商(DSO)与IES投资运营商在供需互动下的主从博弈关系;利用奖惩协议提出考虑可靠性差异的DSO电价定价模型,在价格机制作用下,建立主从博弈规划模型,上层领导者DSO以利润最大为目标同时优化电价制定和扩展规划策略,下层跟随者各IES投资运营商以成本最小为目标同时优化规划和运行策略;通过算例验证了主从博弈规划方法能够提高各主体的经济效益,降低整体供能成本,同时分析了用户可靠性需求变化对各主体投资规划以及整体供能成本的影响。     

考虑电源和负荷时序特性的主动配电网网源协调规划方法

提出了一种考虑电源和负荷时序特性的主动配电网网源协调双层规划模型。模型上层为规划层,以综合费用最小为目标,对线路的改造、分布式电源和补偿电容的选型、选址和定容进行决策。模型下层为运行层,以年运行费用、快速电压稳定性、用户用电习惯满意度等为目标。考虑分布式电源和负荷的波动性和不确定性,建立二者的时序模型。综合考虑分布式电源出力、需求响应和补偿电容投切,实现主动配电网的经济调度。采用改进的IEEE33节点配电系统对该方法进行仿真。仿真结果表明,所提出的网源协调规划方法能有效降低主动配电网的投资成本和运行成本,同时能有效提高电网运行效率和分布式电源渗透率。     

基于信息完全非合作博弈的购电商竞价模型

针对未来双边报价市场模式下的购电商竞价问题,提出了一种基于信息完全非合作博弈的竞价模型.首先借鉴发电商边际成本曲线的方式,构建了购电商简化后的竞价行为模型;其次,综合考虑各购电商自身成本、对方报价行为及电网安全运行等约束,建立了双层博弈模型,其上层模型描述了各购电商在信息完全环境下的博弈行为,下层模型描述了计及网络安全...     

应对协同攻击的电力系统发输电拓展随机规划

随着能源互联网和智能电网的大力发展,中国电力系统已经发展成为一个复杂的信息物理系统,其遭受各种恶意攻击的风险大幅增加。为了保证电力系统的安全可靠运行,对各类恶意攻击进行建模并提出针对性的防御措施具有重要的现实意义。文中针对信息物理协同攻击提出了一个防御性随机规划模型,模型以攻击导致的削负荷期望量最小为目标函数,考虑多种协同攻击方案的影响,通过优化新增机组和线路达到防御攻击的目的。在建模过程中,首先在攻击人员的角度建立了协同攻击模型,并提出了协同攻击场景生成方法。然后,基于所生成的协同攻击场景提出了应对攻击的电力系统随机规划模型,并考虑了遭受攻击后运行人员以及规划人员视角下规划系统的运行情况。最后,基于改进IEEE RTS-79系统进行了算例分析,验证了所提模型的正确性和有效性。     

采用动态赋权的风储协调多目标优化控制方法

风储协调控制中需要处理多个具有不一致性的子目标,各子目标的权重系数对控制效果具有关键作用。首先,通过仿真分析验证了基于固定赋权法的多目标优化控制难以适应风电出力的随机性特点。然后,提出一种通过网格化搜索进行权重系数在线调优的动态赋权方法。为了判定最优的权重系数,提出了一种基于隶属度与熵权法的评价方法。算例分析表明,所述方法能够根据风电功率波动情况、储能荷电状态(SOC)及储能出力等情况,自适应地改变各子目标的权重系数,从而在平抑风电功率波动的同时,提高了储能充放电效率,并显著改善对储能SOC的控制效果。     

基于物元模型的风光电源规划风险评价

在电源规划设计中,为给工程投资决策者提供可靠的风险评价决策,针对风光电源规划风险建立风险评价指标体系。提出了基于物元模型的风光电源规划风险评价,该模型利用层次分析法得到主观权值,再利用熵权法对主观权值进行修正,较好地将专家经验与定量计算相结合,合理地处理了不确定性和专家判断的模糊性;利用可拓集理论的关联度函数可以将定性指标定量化,方便计算。最后通过电源规划实例进行验证分析,结果表明该模型正确可行。     

基于AHP和CRITIC的电网调峰调频储能系统规划

储能系统的选型作为储能参与电网调峰调频规划的首要环节,对储能的推广应用具有重要意义.提出基于层次分析法AHP(analytic hierarchy process)和客观权重赋权法CRITIC(criteria importance though intercrieria co-rrelation)相结合的电网调峰调频...     

基于功率多频率尺度分析的风光水气储联合系统日前调度策略

提出一种基于功率多频率尺度分析的风光水气储联合系统日前调度策略.该策略首先根据控制目标对风光出力(power of wind photovoltaic,PWP)进行滤波分析,提取不同频率尺度下的PWP分量,制定各类补偿电站出力计划;然后利用改进粒子群优化算法并行优化各电站内部综合成本,计算联合系统总体输出功率;最后依据不同日前调度模式,考虑稳定性和风光消纳能力,优化风光水气储系统单位发电成本,制定出力计划.算例分析结果表明,与传统优化模型及优化算法相比,该方法能够很好地解决大规模风光并网的功率波动问题,实现联合系统的功率平稳输出,同时能够保证整个系统经济高效、低碳环保.