含风电场电力系统环境经济动态调度建模与算法

为应对风电功率的不确定性,提出考虑风电渗透功率的增、减出力旋转备用量化模型。在旋转备用量化模型基础上,考虑常规发电机阀点效应及爬坡速率约束,采用价格罚因子法嵌入废气排放目标到发电机燃料费用目标函数中,将环境经济动态调度多目标优化问题转化为单目标优化问题。将约束条件的处理与目标函数完全分离,建立了含风电场电力系统环境经济动态调度模型。针对量子粒子群算法存在早熟的问题,引入早熟判断机制,对早熟粒子进行混沌搜索,从而提出改进量子粒子群优化算法求解所建立的调度模型。在10机系统上采用所提出的方法,仿真结果表明,与量子粒子群和粒子群算法比较,所提出的方法能较好地处理风电功率不确定性条件下的环境经济动态调度问题。     

提高风电渗透率的电力系统多目标优化调度研究

为解决风电不确定性给电网调度带来的困难,研究含风电场的电力系统经济调度具有一定的理论和实际意义。提出了一种改进粒子群优化算法的多目标优化调度方法,以常规火电机组发电成本最小和风电消纳电量最大为目标,建立了含风电场的双目标调度模型,采用改进的多目标粒子群优化算法进行优化求解。以包头电网为实例进行了仿真计算,结果表明所提方法能够有效降低系统发电成本,提高风电消纳水平。     

计及风电成本的电力系统短期经济调度建模

与传统发电方式相比,风力发电具有无煤耗和无污染的优势,但风速的间歇性和不确定性使得大容量风电并网后会给电力系统的安全性和稳定性造成了影响。将风速的不确定性量化为风电成本纳入到短期调度模型中,同时考虑到风电的不足和盈余对于调度策略的影响及风能无污染的优势,在模型中还分别加入了备用罚函数、风电盈余罚函数和污染评估罚函数,从而建立了计及风电成本的电力系统短期调度模型。在优化方法方面,依据混沌理论,将免疫算法和粒子群算法相结合,建立了基于人工免疫系统的混沌粒子群算法（ICPSO）,通过混沌初始化和浓度的控制,克服了粒子群易陷入局部最优解的劣势,并在仿真中证明了其有效性。     

计及风电成本的电力系统短期经济调度建模

与传统发电方式相比,风力发电具有无煤耗和无污染的优势,但风速的间歇性和不确定性使得大容量风电并网后会给电力系统的安全性和稳定性造成了影响.将风速的不确定性量化为风电成本纳入到短期调度模型中,同时考虑到风电的不足和盈余对于调度策略的影响及风能无污染的优势,在模型中还分别加入了备用罚函数、风电盈余罚函数和污染评估罚函数,从而建立了计及风电成本的电力系统短期调度模型.在优化方法方面,依据混沌理论,将免疫算法和粒子群算法相结合,建立了基于人工免疫系统的混沌粒子群算法(ICPSO),通过混沌初始化和浓度的控制,克服了粒子群易陷入局部最优解的劣势,并在仿真中证明了其有效性.     

基于改进CPSO算法的区域电热综合能源系统经济调度

针对我国北方地区"以热定电"模式造成大规模弃风与调度经济性较差等问题,建立了区域电热综合能源系统日前经济调度模型。首先,构建了电储能、热储能和电动汽车的经济性模型,改进了风电折算成本的描述方法;然后,综合考虑了弃风成本、电动汽车调度成本、电储能和热储能损耗成本、环境污染成本等,构建了区域综合能源系统的调度成本模型;最后,利用信息熵衡量粒子的丰富度,并结合贪心变异策略提出基于粒子维度熵的改进混沌粒子群优化算法。算例结果表明,所提算法在保证优越收敛性的同时可有效分析各设备单元在经济调度和消纳弃风方面的作用,验证了模型和算法的有效性与实用性。     

基于混沌群粒子优化-情景约简算法的混合电力系统机组组合模型及其求解

风电等新能源发电机组的大规模并网,对传统电力系统的安全稳定运行带来了新的问题。研究了一种含有风-火-储联合运行的混合电力系统,通过构建机组组合问题模型,利用情景树方法模拟风电出力的不确定性的随机特性,将混沌群粒子优化算法引入情景约简算法,改善随机模拟结果和提高最优解的搜寻能力。算例分析结果表明,得到的机组组合方案能够尽量多调度风电机组,降低火电机组的运行成本,适应节能减排工作需要。     

用于促进新能源消纳的最低运行成本优化调度方法

针对大规模新能源消纳困难问题,建立了以新能源消纳电量最大和系统运行成本最小的多目标优化模型. 通过引入混合 NSGAIIＧMOPSO 算法,在最大程度上消纳风电和光伏发电的前提下,尽量降低火电机组一次能源消耗,从而达到降低运行成本的目的.最后通过算例对模型和算法的有效性进行验证,仿真结果表明该模型能够很好地降低运行成本,并极大地促进风电与光伏发电的消纳量.     

基于改进粒子群算法的风水火电短期多目标优化调度研究

为消纳更多风电,提出了风、水、火电短期联合优化调度策略。该策略优先消纳风电,由火电、水电联合运行承担剩余负荷。建立了含约束的多目标非线性优化模型,采用线性加权法将多目标问题转化为单目标问题后,使用粒子群算法进行求解。实例计算表明,该方法充分利用了水电灵活性,减小火电出力波动,同时提高了电网对风电的消纳能力。     

电热联合系统多时间尺度滚动调度策略

"三北"(西北、华北、东北)地区热电、风电并存,电、热负荷与风电功率预测精度对电热联合调度影响较大。考虑到电负荷、热负荷及风电预测精度随预测时间的缩短而提高,采用滚动调度可以逐级降低预测误差对调度计划的影响,提高调度精度。结合二级热网电锅炉分布式日调峰的消纳弃风方案,提出了电热联合系统多时间尺度滚动调度策略,建立了日前、滚动、实时三个时间尺度调度计划的调度模型。提出了一种通过粒子自调节提高可行解比例的改进粒子群算法,加快了算法的寻优速度,并对比分析了不同时间尺度调度计划风电消纳情况。算例分析表明,单一的日前调度计划与实际参考计划偏差较大,而通过滚动修正、实时调节后的实时调度计划能够提高电网对风电的接入能力,有效跟踪负荷曲线。     

基于量子粒子群算法的风火打捆容量及直流落点优化配置

针对如何根据调峰容量等约束条件,优化风电、火电容量配置及送电落点问题,以风电外送输电工程建设投资、输电损耗和弃风电量损失为优化目标函数,提出以功率平衡、风电变化速率与火电调节速度匹配为约束条件,基于量子粒子群优化算法研究直流外送落点及风火打捆容量的优化配置问题。量子粒子群优化算法采用量子理论中的叠加态特性和概率表达特性,潜在地增加了粒子群算法中种群的空间分布多样性和全局寻优能力。运用量子粒子群优化算法以及构建的优化模型,以解决我国风电跨区消纳为目的,对某实际规划区域的风火容量进行优化配置,证明了所提模型和方法科学、有效。     

计及谷时段风电消纳的储能系统平抑风电功率波动控制策略

储能系统(energy storage system, ESS)仅参与平抑风电功率波动为单一场景的控制策略,存在ESS频繁充放电以及不能有效解决负荷低谷时段风电消纳等问题。为此,提出了一种计及谷时段风电消纳的ESS平抑风电功率波动控制策略。首先,根据风电特性与负荷需求的时序关系,确定ESS在一个周期内的充电和放电区间段。其次,提出了分区间控制的ESS控制策略,在充电区间段以平抑风电功率向上波动为目标存储电量;在放电区间段以平抑风电功率向下波动为目标释放电量。最后,考虑ESS的实时荷电状态(state of charge, SOC)和风电消纳,提出了基于模糊控制的ESS充放电功率修正方法。以某风电场实际数据为例,在风储联合发电系统仿真平台上进行了测试,验证了所提运行策略的可行性和优越性。     

风电消纳目标下基于电量与功率滚动优化的荷源控制方法

针对大规模风电基地风电消纳受阻问题,在进行风电受阻分析及高载能负荷调节特性分析的基础上,提出将高载能负荷纳入调节控制。在考虑高载能负荷调节约束的基础上,首先将具有离散可调节特性的负荷纳入日前调度计划,充分挖掘高载能负荷的电量调节能力,建立以消纳风电电量最大化为目标的荷源电量控制优化模型;其次将具有连续可调节特性的高载能负荷纳入日内功率控制,建立以消纳风电功率最大化为目标的荷源功率控制优化模型;最后提出基于电量与功率滚动优化的荷源控制方法,实现荷源滚动优化控制,提高电网对风电的消纳能力,从而缓解风电消纳受阻问题。以甘肃河西电网为例的仿真结果验证了所提出控制方法的有效性。     

考虑风电不确定性的电力系统多目标优化调度

针对风电机组并网规模的增加使火电系统面临平频繁启停、运行效率低的问题,建立考虑风电机组不确定性的电力系统多目标调度模型.在一定的风险情况下,对电力系统进行调度,对机组按照能耗量高低进行排序,安排机组开停机顺序,既提高机组运行效率又符合节能调度的要求.在传统经济调度模型的基础上,考虑机组运行稳定性,建立电力系统经济平稳调度模型,引入maxmin函数和ε支配的多目标粒子群算法对模型进行求解.算例分析表明,该模型能够在一定的风险情况下取得较好的经济性和平稳性。     

含风储一体化电站的电力系统多目标风险调度模型

风储一体化运行是未来风电站的一种发展趋势,与储能和风电分别受系统调度相比较,更有利于提高风电接入电网的利用率。基于一体化电站中电池储能系统的运行特性及风机故障机理,提出考虑含风储一体化电站的电力系统失负荷和弃风风险指标,建立以系统运行风险最小、火电机组煤耗量最少,以及弃风量最少的多目标优化调度模型,以解决系统运行过程中风险、发电成本与风电消纳之间的矛盾。算例验证表明,与传统风储联合运行模式下的调度结果相比,一体化后虽然风险略有增加,但显著提高了系统运行的经济性和风电消纳能力。     

新疆电网风电调度计划研究及应用

新疆风能资源丰富,近年来风电发展迅速,风电不易调度的特点已对电网安全造成显著影响。为此,研究基于风电预测及风电接纳能力评估的风电调度计划制定模式,其中所建立的基于软件平台的风电调度计划系统计及地区风资源及电网特点,结合风电预测和火电机组开机计划,综合平衡电网的安全约束和常规机组调峰约束,并辅以功率控制手段,实现了风电调度计划制定的精确性和超前性。实际应用结果表明,该模式能够对日前发电计划安排和日内实时调度发挥前瞻性的指导作用。     

虚拟发电厂在大规模风电并网中的应用

风电的间歇性、远距离、大规模、难预测等特性使其接入电网对电力系统规划建设、生产运行、安全稳定造成重大影响。针对电力系统实时调度模式下大规模风电场并网调度难题,提出了虚拟发电厂的设想,通过把某区域的风力发电机组和常规水、火电机组及其他储能设备进行等效实现电网功率有效控制。以某千万kW风电基地为例,建立了虚拟发电厂数据模型并采用实际电网运行数据验证了方案的可行性。     

Challenges and Improvements of Wind PowerDispatch in Northwest China

Besides common characteristics of wind power,there are some special characteristics in China power system,including large-scale,long distance transmission and lack of flexible regulating power sources.These special characteristics make power dispatch more challenging in China.Many studies have been carried out and some improvements are presented including wind power monitoring and control as well as evaluation of wind power integration capabilities.As a demonstration project,the technologies are integrated into the energy management system and are implemented in the Northwest China power system.They provide effective measures for wind power dispatch in the grid.     

用于短期电网调度的风电场储能容量估算法

为实现电网对风电场出力的短期调度,提出基于正态分布的风电场储能系统容量估算法。通过对比历史风电出力样本数据与电网调度数据值,运用统计的方法分析样本区间内功率偏差值的正态分布参数。并提出采用储能经济因子对储能效果加以评估。以新疆某中型风电场长期统计的风速、实际风电出力和预报出力数据为样本数据,运用所提方法对其所需储能容量进行估算。仿真结果表明,所得储能容量能使风电场满足调度出力要求,且其小于风电场容量的10%,验证了所提方法的经济性和可行性。     

考虑风电不确定性的电-气综合能源系统协调优化

风电不确定性与波动性是制约风电消纳的关键因素,传统优化方法在处理风电不确定性时存在诸多局限,电-气综合能源互补优化可提高风电利用率。基于此,建立了以电转气装置为耦合元件的综合能源调度模型,以常规机组运行成本、弃风惩罚成本等为系统优化目标。首先,通过数值天气预报方法对风速进行预测,建立预测误差累加状态转移矩阵,构建风场景马尔科夫链模型形成不确定合集;然后,通过拟合形成服从威布尔分布的风功率预测场景集,以引入扰动的改进型蝙蝠算法对模型进行求解。最后采用修改后的IEEE39节点算例验证了所提模型对风电消纳的经济性和实用性。     

基于电气剖分信息的风电系统有功调度与控制

针对风速的随机性和间歇性对电力系统调度与控制带来的困难,提出一种风电系统有功调度的二层结构调控策略,即在在线调度周期内,借助系统内常规发电机组的配合对预调度周期内的发电计划进行再校正以及在自动控制时间级内通过与风电机组紧密关联的自动发电控制(automation generation control,AGC)机组的实时偏差调控对在线调度计划外的功率波动进行调整的策略。利用与风电机组、相关非风电机组及其供电负荷等有关的网络源流路径电气剖分信息,计算非风电机组参与发电计划再校正的功率调整因子及参与风电实时功率波动控制的关联AGC机组之间的负荷分配因子。算例表明,二层结构的调控策略可以有效跟踪风电与负荷功率的波动或预测偏差,从而提高整个系统的运行质量。