计及多类型需求响应的风-火-荷两阶段协同调度

针对大规模风电并网的消纳难题,利用需求响应(DR)实现了日前-日内两阶段的源荷协同优化调度。日前阶段基于风电出力场景集,运用价格型需求响应(PBDR)拉平净负荷曲线,缓解风电反调峰特性的影响;然后以电网运行成本最小为目标,考虑激励型需求响应(IBDR)平衡风电波动的作用,决策出一个满足各出力场景下消纳需求的机组组合和IBDR订单合同方案。日内阶段运用滚动灰色预测实现精确的超短期风电预测,从而在日前方案基础上,确定实际的机组出力、弃风和IBDR响应容量。选取24h风电/负荷比为34.8%的算例,仿真结果显示PBDR参与度水平越高,电力系统的调度成本越低。4种DR组合方案的对比分析表明,合理配置DR资源使得风电消纳率提升了6.05%,同时验证了采用两阶段调度比日内一次性调度节约成本5.36%。     

含附加热源和需求响应的电热联合系统运行优化

为缓解供暖期弃风高发问题,从解耦供热机组“以热定电”约束、提高电网调峰能力角度出发,文中提出考虑附加热源与需求响应的电热联合系统优化调度模型。系统中储热和电锅炉作为附加热源共同作用以降低机组热电耦合关系,并且在系统负荷侧通过需求响应增强电网调峰能力。以最低运行成本为目标综合考虑弃风惩罚成本、需求响应成本及系统内各单元约束建立电热联合系统调度模型。通过遗传算法进行求解算例,对比分析了系统在传统的热电联产、仅考虑需求响应、系统中引入附加热源、含附加热源-需求响应联合运行4种不同调度方式下的风电消纳效果。分析结果表明,所提方法的风电消纳能力最优且具有最佳经济性。     

计及风电功率预测误差与需求响应的电力系统滚动调度

风电的不确定性对电力系统的调度运行带来诸多影响,为减轻该影响,考虑到风电功率预测误差与需求响应均具有时间尺度特性,本文提出一种日前日内滚动调度策略。风电的不确定性采用基于场景分析法的随机规划理论处理,并将不同类型需求响应按照时间尺度特性进行区分,在日前调度计划阶段引入1类激励型需求响应和基于日前小时电价的价格型需求响应,在日内滚动调度计划阶段,将风电功率更新为最新的风电短期预测数据并利用2类激励型需求响应对其波动性进行补偿。最后通过算例对比分析了不同调度模式下的运行成本以及弃风率,验证了所提调度策略的有效性,结果显示滚动调度可以降低系统运行成本并促进风电的消纳。     

基于Stackelberg博弈实时定价机制的电-气综合能源系统优化调度

为了降低风电和负荷的预测误差对于综合能源系统各机组出力计划的影响,建立了基于Stackelberg 博弈实时定价机制的电-气综合能源系统两阶段（日前-日内）优化调度模型。在日前调度计划中,以综合能源系统经济成本最优确定各机组次日的出力计划。在日内调度计划中,以综合运营商收益最大和用户满意度最大为目标函数,建立主从博弈模型,通过两方博弈对日前能源价格进行调整,从而引导用户积极参与需求响应。通过实际的算例仿真分析,Stackelberg 博弈制定的实时能源价格相较于价格弹性系数矩阵法制定的能源价格,用户参与需求响应的程度更高,不仅可以减少对各机组日前制定出力计划的调整,而且可以降低系统运行成本,提高用户的综合效能。     

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。     

考虑储热装置的风电-热电机组联合优化运行策略

基于日前供热负荷预测和风电出力预测,考虑储热装置运行机理,研究风电场与热电机组联合运行的优化方法。将含储热装置的热电厂和风电场组成一个发电利益集合体,在满足地区供热负荷和提升风电消纳的同时,通过调节热电机组和储热装置的出力最大化发电利益集合体的收益。考虑热电机组的热-电耦合特性和储热装置的运行约束,建立了日前调度模型并进行求解。在此基础上,考虑风电出力的随机性,建立了相应的随机优化模型。算例分析表明,考虑储热的风电-热电机组联合优化所获得的收益高于风电场和热电机组单独运行获得的总收益,并且可在现行"以热定电"运行机制下提高风电的消纳能力。同时采用随机优化模型能有效降低系统联合出力的不确定性,可较好地解决风功率预测中的不确定性问题。     

考虑价格型需求响应与风电出力不确定性的电热联合调度方法

我国三北地区风电发展迅速,然而冬季供暖期间热电联产机组"以热定电"的工作模式使得系统灵活性不足,导致三北地区弃风问题尤为突出。构建综合考虑价格型需求响应与风电出力不确定性的电热联合调度模型,算例分析表明该调度方法能够明显提高风电并网消纳量,最终实现能源节约与环境保护。     

提升风电消纳区间的鲁棒机组组合

基于日前风电功率点预测的传统调度方法没有充分地考虑风电不确定性,难以有效挖掘电热联合系统的风电消纳能力。该文提出提升风电消纳区间的鲁棒机组组合优化方法。基于可用风电功率区间,构建有效的风电功率允许出力区间。基于仿射策略,考虑供热机组电热耦合等约束,建立鲁棒机组组合模型,优化风电消纳区间,对于风电消纳区间内任意可能的风电波动,该模型均能保障调度策略的可行性。所建模型可转换为混合整数线性规划进行求解。最后,在修改的IEEE 39节点系统上进行测试,并与传统调度方法对比,验证了所提方法的有效性。     

考虑需求响应的风光热联合出力优化调度

目前,以风力、光伏为代表的可再生能源发展迅速,但受电网调节能力弱、需求侧资源未充分利用等因素的影响,出现严重的弃风弃光现象。首先,在风光电站与光热电站联合并网的基础上,采用电加热装置将未消纳的风电与光电转换为热能储存于光热电站的储热系统中,构建风光热联合发电系统模型;其次,引入激励型需求响应,按用户响应时段的不同进行区分,采用基于用户响应量差异的阶梯型激励机制,建立考虑激励型需求响应的风光热联合出力调度模型,实现源荷协调调度;最后,调用Cplex求解器,以系统综合成本最优为目标进行日前调度优化,对比分析了不同模型调度结果,验证了所提模型在提升系统风光消纳能力和降低系统综合成本方面均具有有效性。     

考虑热惯性的热电联产系统两阶段优化调度方法

热电联产(CHP)系统具有环保、经济、运行方式灵活的突出优势,有较好的发展前景。文中基于电、热在传输和存储方式上的不同特性,提出一种考虑热惯性的CHP系统两阶段优化调度方法。第一阶段考虑供热网络结构和运行特性,建立基于模型预测控制(MPC)的CHP系统优化调度模型,优化日内可控设备出力及电网交互功率策略;第二阶段以CHP系统内各单元出力调整量最小为目标,综合考虑可再生能源及负荷的实时预测误差,动态调整第一阶段日内调度策略。算例表明,该两阶段优化调度模型可提高系统运行的经济性,弥补供需不平衡;结合系统热惯性,建筑物根据负荷需求和分时电价进行蓄热或放热可降低可再生能源及负荷不确定性对调度的影响,平抑功率波动,促进热电互补。     

考虑综合需求响应的电热系统调度

随着综合能源中电、热负荷不断增长以及热电联产(CHP)装置、风机等电源迅速发展,弃风现象愈发严重。为解决弃风问题,提出考虑电、热综合需求响应的优化模型。首先,在负荷侧分析电、热负荷的可调度价值,对电负荷建立实时电价模型,并采用价格型需求响应进行调整;其次,采用自回归滑动平均(ARMA)模型描述热负荷的传输延迟特性,并考虑模糊性供热舒适度,使得热负荷具有一定的弹性,即热力需求响应,通过2种响应模式对电、热负荷进行调整可增大风电上网空间;然后,在源侧增加电锅炉和储热装置,增加系统的灵活性,解耦CHP“以热定电”的刚性需求;最后,以系统的日运行费用与弃风成本最小为目标,在Matlab中调用CPLEX对模型进行求解。算例表明,所提方法可显著提升风电消纳能力,降低系统运行成本,提高能源利用效率。     

考虑广义储能与火电联合调峰的日前-日内两阶段滚动优化调度

随着风电等新能源并网规模不断增大,其波动性与不确定性给系统调峰带来了巨大挑战。为提高电力系统调峰能力,构建了考虑广义储能与火电机组联合调峰的日前-日内两阶段滚动优化模型。首先,该模型将需求侧灵活性负荷与实际储能共同视为广义储能资源,充分利用其快速调峰能力,与火电机组配合共同参与到电力系统的调峰过程中,减小系统的峰谷差,提升系统的调峰灵活性,降低火电机组的调峰压力;其次,为应对系统不同调度阶段的不确定因素,构建了日前-日内两阶段滚动调峰模型,该模型充分挖掘了广义储能各类资源不同时间尺度的分布特性以及调峰潜力,使其与火电机组配合,实现各类资源的协调调度,提高系统新能源的消纳量,降低系统的运行成本;最后,以IEEE 39节点系统为例验证本文所提模型的有效性。     

计及电熔镁负荷与储能联合调峰的电力系统日前-日内联合经济调度方法

随着碳达峰、碳中和目标的推进,新能源并网数量将大规模增加,新能源固有的随机性和波动性使得电网发电侧与需求侧的平衡受到挑战,现有的调度模式不能满足以新能源为主体的电力系统调度需求.为了提高电力系统的调峰能力,提出将需求侧具有代表性的电熔镁负荷纳入调度主体,通过在电熔镁负荷侧配置电池储能装置,与火电机组进行联合优化调度.以...     

面向灵活爬坡服务的高比例新能源电力系统可调节资源优化调度模型

随着高比例新能源接入电网,新能源出力和负荷的波动性及不确定性对系统的灵活爬坡能力提出更高的要求。提出了一种面向灵活爬坡服务的针对高比例新能源电力系统中常规发电机组、储能、柔性负荷等可调节资源的优化调度模型。首先,提出一种考虑日前预测净负荷不确定性的灵活爬坡需求估计方法,根据爬坡起始和结束时刻净负荷及其安全裕度,量化估计电力系统灵活爬坡需求。其次,基于生成的净负荷不确定性场景,提出了考虑系统灵活爬坡需求的基于两阶段混合整数线性规划的可调节资源优化调度模型,从日前-实时两个阶段实现可调节资源的优化调度。最后,基于IEEE-RTS-24节点系统,在4种典型方案场景下对比验证所提优化调度模型。结果表明所提模型能有效提升系统灵活性,降低系统运行成本。     

基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合

为应对风电不确定性给电力系统调度带来的难题,提出了一种基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合模型。首先,基于狄利克雷过程高斯混合模型对风电预测误差进行聚类,建立了数据驱动的风电预测误差模糊集,并进一步建立了考虑风电场间风电预测误差相关性的不确定集。接着提出了考虑储能的分布鲁棒机组组合模型,建立了考虑储能系统循环老化成本的目标函数。针对该模型min-max-max-min的4层结构,将其分解为两阶段问题,在第1阶段中引入运行域变量、爬坡事件约束与储能能量约束,以消去第2阶段中的动态约束,并将第2阶段问题通过KKT条件转化为单层问题,然后采用列约束生成算法对两阶段问题进行求解。最后,通过IEEE 6节点以及IEEE 118节点的算例分析,证明了所提模型的鲁棒性和有效性。     

考虑综合需求响应的电热系统优化调度

考虑配电网中电、热负荷的不断增长,以及热电联产装置(Combined heat and power,CHP)和风机等分布式电源的迅速发展,提出考虑电、热综合需求响应的优化模型。首先,在负荷侧分析电负荷和热负荷的可调价值,电负荷建立实时电价模型,采用价格型需求响应进行调整；热负荷是考虑热负荷的传输延迟特性,采用自回归滑动平均(ARMA)模型描述和计及模糊性供热舒适度特性,使得热负荷具有一定的弹性,即热力需求响应,通过这两种响应模式对电、热负荷进行调整,增大风电上网的空间；其次在源侧增加电锅炉和储热装置,增加系统的灵活性,解耦CHP“以热定电”的刚性需求,最后以系统的日运行费用与弃风成本最小为目标,在Matlab中调用CPLEX对模型进行求解。算例结果表明,在源侧采用CHP+电锅炉和储热相比于传统的CHP+储热,风电的消纳能力有显著提升；在荷侧考虑电、热综合需求响应相比于传统的考虑单一需求响应,可有效的降低系统的运行成本,提高能源的利用效率。     

计及运行风险和备用可用性的含风电系统两阶段优化调度

针对风电和负荷的不确定性对系统日前调度的影响,提出一种计及运行风险和备用可用性的日前两阶段优化调度方法。首先,考虑风电和负荷的不确定性及容许误差区间,利用条件风险价值(Conditional Value-at Risk, CVaR)度量系统调度运行风险。然后,建立日前两阶段优化调度模型。其中第一阶段优化模型以包含风险成本的系统运行成本最小为目标函数,优化制定有功调度及备用计划,保证系统运行经济性。基于第一阶段优化结果生成极限潮流场景集,第二阶段优化模型校验极限场景下的备用可用性并将结果反馈至第一阶段模型,确保系统运行鲁棒性,并提出迭代求解算法。最后,以IEEE39 节点系统和实际区域电网为算例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于模糊激励型需求响应的微电网两阶段优化调度模型

针对微电网中风电和负荷不确定性，提出一种基于价格型需求响应（price-based demand response，PBDR）的日前负荷调度和基于激励型需求响应（incentive-based demand response，IBDR）的实时负荷调度的两阶段优化调度模型。在日前阶段，根据用户需求对电价的响应，引入需求价格弹性建立了用户响应模型；在实时调度阶段，为了挖掘不同用户参与需求响应的积极性，利用模糊工具求出不同用户的动态激励方案，提高需求响应项目的参与度。算例分析结果表明，两阶段调度模型相较于只采用日前价格型需求响应提高了风电消纳能力，增加了电网和用户的经济效益；而较于只采用实时激励型需求响应增强了削峰填谷作用，提高系统运行的平稳性。同时动态激励价格比固定式激励价格使负荷曲线峰谷差更小，进一步减少了弃风量。     

考虑功率预测偏差和出力调节不确定性的风电集群功率分配策略

当因输电通道限制需对风电集群进行限电时,应考虑各风电场功率预测和调节能力的差异。考虑功率预测偏差和调节能力不确定性,构建机会约束规划和机会约束目标规划相结合的风电集群日前功率调度模型,并采用采样排序的方法将不确定变量转化为确定性变量对模型进行求解。对华北某地区风电集群进行案例分析,结果表明,在满足风电场间期望调度电量比例要求的基础上,相较于传统模型,所提模型能有效降低弃风率和系统负荷不平衡时的缺额电量。