分布不确定性条件下的N-k分布鲁棒优化机组组合

为降低鲁棒优化方法的保守性和随机优化方法的复杂性,增强电力系统应对偶发线路故障扰动的能力,提出了一种分布不确定性条件下的N-k安全准则的分布鲁棒机组组合模型.根据有限历史样本数据,在满足一定置信水平的条件下,基于非精确Dirichlet模型方法构造包含真实N-k故障概率分布的模糊集,用以描述输电线路故障概率分布的不确定...     

考虑源荷双重不确定性的电气互联综合能源系统分布鲁棒优化调度

针对电气互联综合能源系统中不确定因素对运行调度带来的风险问题,提出一种考虑新能源负荷双重不确定性的电气互联综合能源系统分布鲁棒优化调度模型。以系统运行总成本最小为目标函数,建立电气互联综合能源系统随机规划模型,采用矩不确定分布鲁棒优化方法(DRO-MU),构建风电出力和电力负荷的矩不确定集合,在源荷双重不确定集合下将随机规划模型转化为矩不确定分布鲁棒优化模型,通过拉格朗日对偶原理将鲁棒模型转化为确定性的半正定规划模型进行求解。仿真结果表明,与不考虑或仅考虑新能源、负荷不确定性相比,考虑源荷双重不确定性的DRO-MU模型运行成本有所增加,但方案降低了不确定性因素给系统运行带来的风险,且更加符合实际。与随机优化方法和传统鲁棒方法相比,DRO-MU方法既保证了调度策略的鲁棒性,又克服了其过于保守的问题;随着源荷矩不确定集范围的增大,系统运行成本增加,通过合理设置二者矩不确定集范围,实现系统经济性与鲁棒性的平衡。     

考虑风电统计特性挖掘的分布鲁棒优化调度方法

提出一种基于数据驱动分布鲁棒优化的电力系统调度方法,以应对考虑风电不确定性的电力系统运行问题.首先,挖掘风电数据统计信息,提出了基于主成分分析与核密度估计的风电概率分布模糊集构建方法,刻画风电随机性以及不同风电机组出力之间的空间相关性;其次,针对含风电的调度问题,建立考虑概率分布模糊集的两阶段分布鲁棒优化问题;然后,将...     

基于分布鲁棒优化的多源发电系统联合调度

为解决传统的随机优化和鲁棒优化方法不能同时兼顾经济性和安全性去处理风光等可再生能源大规模接入电力系统时的调度问题,采用在经济性和安全性上取得平衡的分布鲁棒优化方法来处理风光出力不确定的风-光-火-储联合发电系统日前经济调度问题.建立以运行成本最小为目标的多源发电系统联合调度模型,并利用分布鲁棒优化方法将其写成鲁棒机会约...     

大规模光伏电站接入电网可调节鲁棒优化调度

随着光伏电站接入电网的比例不断提高,光伏电站出力的随机性和波动性给电力系统优化调度带来较大影响。为保证优化调度的可靠性,提出将盒式集合鲁棒优化理论引入到含大规模光伏电站的电力系统优化调度中。同时为了协调系统调度中可靠性与经济性之间的矛盾,提出引入不确定性预算的概念以实现不确定区间可调节鲁棒优化,弥补盒式集合鲁棒优化偏于保守的不足,构建可靠性与经济性相协调的含光伏电站的电力系统不确定区间可调节鲁棒优化调度模型。并根据所构建的优化调度模型推导出一个不确定性预算决策方法,从而降低不确定性预算决策的盲目性。最后采用微分进化算法对提出的动态优化调度问题进行求解,并用算例进行测试,结果验证所构模型的可行性和合理性。     

考虑风电不确定性的电气能源系统两阶段分布鲁棒协同调度

燃气轮机、电转气装置的应用加深了电气能源系统间的耦合关系,为消纳风电提供了新途径。同时,传统的随机规划和鲁棒优化算法在处理风电出力不确定性时均存在一定的局限和不足。基于此,将分布鲁棒优化方法应用到电气能源系统的经济调度问题中,建立了以燃气轮机、电转气装置为耦合元件的两阶段调度模型。模型的第一阶段以综合系统总成本为目标函数,同时融合了风电预测场景信息,制定出包含机组启停计划、机组计划出力值、天然气计划供气量的日前鲁棒调度方案。基于日前调度计划,模型的第二阶段(实时运行层面)通过机组出力调整、天然气供气量调整以应对风电的不确定性,并综合1-范数和∞-范数同时约束不确定性概率分布置信集合。整体两阶段分布鲁棒协同调度模型采用列与约束生成(CCG)算法进行求解。最后,通过算例验证了分布式鲁棒优化算法的有效性。     

计及N-k网络安全约束的二阶段鲁棒机组组合

为提高调度决策的安全性以增强其应对偶发线路故障扰动的能力,文中提出一种计及N-k网络安全约束的二阶段鲁棒机组组合模型。首先,介绍了2种当前研究中采用的N-k不确定集合,并对集合特点进行了阐述;其次,基于2种N-k不确定集合,构建了一般形式的二阶段鲁棒机组组合模型。其中,第一阶段为线路故障前的机组启停决策;第二阶段为观测到线路故障最坏情况下的经济调度决策。所提模型可采用列与约束生成(CCG)算法将第一阶段、第二阶段问题分别对应转化为主问题与子问题进行迭代求解,并且运用对偶原理和线性化技术,可将主问题与子问题均转化为混合整数线性规划(MILP)模型。最后,通过对IEEE 14节点及IEEE 118节点系统的测试分析,验证了所提模型的有效性。     

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。     

计及源荷不确定性的柔性互联配电系统两阶段电压优化

为解决分布式电源及负荷不确定性导致的配电网电压越限问题,提出了柔性互联配电系统两阶段分布鲁棒机会约束优化调度方法。首先,基于Wasserstein理论确定源荷预测误差的不确定概率集合。其次,计及节点电压和支路功率的机会约束,建立基于分布鲁棒机会约束的柔性互联配电系统日前、日内两阶段电压优化模型。再次,对机会约束条件进行近似转化处理,应用混合整数随机二阶锥优化算法,以提高随机混合整数非线性模型的求解速度。最后,通过改进的IEEE 33节点系统验证模型和求解算法的有效性。算例表明,所提模型可有效提高柔性互联配电系统优化运行的安全性、经济性和鲁棒性,求解算法可有效提高计算效率。     

考虑风电不确定性和相关性的多区域电网分布鲁棒经济调度

目前基于矩的分布鲁棒优化方法没有很好地考虑风电不确定参数间的相关性导致方法比较保守.考虑风电的不确定性和相关性,使用主元分析方法构建基于矩的分布鲁棒多区域电网经济调度模型的降维模糊集.将原始模型转化为半定规划模型,并采用延迟约束生成算法进行求解.算例仿真结果表明所提方法可以提高计算效率以及降低电网成本.     

考虑风电和负荷不确定冷热电联供微网日前经济调度

以含多种分布式电源的冷热电联供（combined cooling heating and power, CCHP）微网为研究对象,考虑风电出力和冷热电负荷不确定对微网运行的影响,区分源荷不确定各自的特点,建立考虑风电和负荷不确定的CCHP微网两阶段鲁棒随机调度模型。虽然风电预测精度较低,但其波动范围易于测量,可以使用鲁棒优化方法处理风电不确定;负荷预测精度较高且有较强波动规律,使用随机优化方法处理负荷不确定。首先通过随机抽样形成多个负荷场景并削减,得到多个典型冷热电负荷场景;然后以最小化各场景的调度成本加权平均值为决策目标制定日前调度方案,该方案使用两阶段鲁棒优化方法求解。考虑实际生产中可能出现的弃风现象,为增加风电消纳引入弃风惩罚成本。算例仿真结果证明了所提调度方法的合理性与经济性。     

Two-stage distributionally robust optimization-based coordinated scheduling of integrated energy system with electricity-hydrogen hybrid energy storage

A coordinated scheduling model based on two-stage distributionally robust optimization (TSDRO) is proposed for integrated energy systems (IESs) with electricity-hydrogen hybrid energy storage. The scheduling problem of the IES is divided into two stages in the TSDRO-based coordinated scheduling model. The frst stage addresses the day-ahead optimal scheduling problem of the IES under deterministic forecasting information, while the second stage uses a distributionally robust optimization method to determine the intraday rescheduling problem under high-order uncertainties, building upon the results of the frst stage. The scheduling model also considers collaboration among the electricity, thermal, and gas networks, focusing on economic operation and carbon emissions. The fexibility of these networks and the energy gradient utilization of hydrogen units during operation are also incorporated into the model. To improve computational efciency, the nonlinear formulations in the TSDRO-based coordinated scheduling model are properly linearized to obtain a Mixed-Integer Linear Programming model. The Column-Constraint Generation (C&CG) algorithm is then employed to decompose the scheduling model into a master problem and subproblems. Through the iterative solution of the master problem and subproblems, an efcient analysis of the coordinated scheduling model is achieved. Finally, the efectiveness of the proposed TSDRO-based coordinated scheduling model is verifed through case studies. The simulation results demonstrate that the proposed TSDRO-based coordinated scheduling model can efectively accomplish the optimal scheduling task while considering the uncertainty and fexibility of the system. Compared with traditional methods, the proposed TSDRO-based coordinated scheduling model can better balance conservativeness and robustness.     

考虑阶梯型碳交易的风光储联合系统分布鲁棒优化调度

在“双碳”目标下，风、光等清洁能源的渗透率将不断提高，针对其发电具有不确定性给电力系统带来的调度难题，提出了风光储联合系统的两阶段分布鲁棒优化调度模型。为了减少系统的碳排放量，引入了阶梯型碳交易。模型中，第一阶段根据预测信息使系统的运行成本最低，第二阶段使用基于数据驱动的Wasserstein距离来构建出力误差的模糊集。并使用仿射策略对模型进行调整，使系统在满足模糊集中最恶劣分布的情况下，使调整成本最小。最后，使用了强对偶原理把模型转化为等效混合整数线性优化模型。通过算例分析及对比，验证了考虑阶梯型碳交易可以显著减少对传统机组的使用，以及分布鲁棒优化模型的适用性和优越性。     

基于风电出力模糊集的电-气耦合系统分布鲁棒优化调度

随着可再生能源装机容量不断扩展及综合能源系统研究的持续推进,燃气轮机作为耦合元件加深了电力系统和天然气系统的相互融合,为可再生能源消纳提供了新的途径。针对随机规划方法、区间优化及鲁棒优化算法处理风电出力不确定性的不足,文中提出一种基于风电预测误差模糊集的分布鲁棒优化方法求解电力-天然气耦合系统的协同调度决策。首先,利用主成分分析法提取高维预测误差向量蕴含的时空尺度关联特性,并引入一系列矩函数描述预测误差的分布信息以构建相应的模糊集。然后,建立两阶段分布鲁棒优化经济调度模型,第1阶段制定日前机组开停机计划、调度出力及备用方案;第2阶段辨识最劣风电场景分布以保证第1阶段调度决策的有效性。结合线性决策规则和对偶理论将该半无限优化问题转化为有限维优化问题进行求解。最后,通过算例验证了所提模型及求解方法的有效性。     

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。     

分布式光伏电站接入配电网的分布鲁棒优化配置方法

随着分布式光伏(Distributed Photovoltaic, DPV)电站接入配电网的规模日益增大,光伏出力的不确定波动特性造成配电网运行状态的频繁波动,故对接入配电网的DPV电站进行合理规划对于配电网的安全运行尤为重要。针对DPV电站接入配电网的并网点和容量选择问题,以并网位置节点和配置容量同时作为决策变量,并考虑DPV出力的不确定性,建立了DPV电站接入配电网的并网点和容量选择的分布鲁棒优化配置模型。以当地光照强度和环境温度的历史数据计算出的DPV电站单位容量光伏的日出力曲线作为数据驱动构建出基于KL散度的模糊集。通过优化计算出模糊集中最大和最小期望的概率分布以得到单位容量光伏出力不确定波动的范围,将分布鲁棒优化模型转化为鲁棒优化模型,并采用Benders分解法求解得到优化配置方案。最后,以某个实际180节点配电网为例进行仿真计算,并与确定性优化和传统鲁棒优化方法进行对比分析。验证了所提出的分布鲁棒优化方法既能够保证在光伏出力不确定波动下配电网的安全运行,又能够克服鲁棒优化方法的保守性,使求得的配置方案在经济性和鲁棒性之间达到良好的平衡。     

计及用户参与不确定性的虚拟电厂分布鲁棒优化模型

灵活资源的需求响应行为在不同运行状态、激励水平下有很大的不确定性和差异性,需求响应优化方案的精准度有待进一步提高。针对这一问题,提出了一种虚拟电厂中计及用户需求响应不确定性的分布鲁棒优化方法。考虑可中断、可转移、可增长3种灵活资源的响应特性,构建包含用户响应特征参数的精细化需求响应模型;以提升虚拟电厂经济性、电网友好性和用户舒适性为子目标,构建促进多方利益最大化的多目标优化模型;基于数据驱动的分布鲁棒方法,构建精细化响应模型中随机参数的概率分布模糊集,提出虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化模型,并采用强对偶理论进行转化求解。算例仿真结果表明所提模型能够提高需求响应精度和虚拟电厂经济收益。     

多直流馈入受端系统负荷恢复分布鲁棒优化

在含风电的多直流馈入受端系统中,直流系统和风电提供功率支撑可以加快负荷恢复,但不可避免的风电和负荷不确定性问题会给恢复安全带来挑战。为此,提出了一种可以充分利用现有数据降低不确定性风险的恢复决策方法。该方法首先分析直流系统的功率调控特性,建立多回直流功率调控约束模型。其次,构建基于Wasserstein距离的风电出力和负荷模糊集来描述源荷双侧的不确定性。然后,定义恢复风险指标描述不确定性导致的安全越限风险,建立两阶段分布鲁棒优化模型,最小化最恶劣概率分布下的恢复风险。最后,利用对偶理论和big-M方法,将该模型转化为混合整数线性规划问题求解。该方法可充分利用已有数据,提供鲁棒性灵活可调的最优负荷恢复方案,能够平衡恢复过程中的经济性与安全性。算例分析结果表明,所提出的方法可以有力保障各直流传输功率的协调优化和负荷的安全有序接入,消除不确定性带来的运行风险。     

含海上风储联合发电系统的韧性调度策略

为应对台风诱发的海上风电机组高风停机(high wind-speed shutdown, HWSS)事件,提出了一种含风储联合发电系统的多时间尺度协调调度方法。首先,基于历史和即时信息进行台风全生命周期模拟,得到强度时变的台风轨迹集合;基于台风轨迹和风电出力曲线,进一步计算该台风轨迹集合下风电场的可用出力,并纳入所提出的模糊集合中。其次,考虑风电出力波动对各类型备用需求的影响,提出了多类型备用需求的次小时级调度框架,以避免机组小时阶跃变化造成调度方法不可行的风险。然后,在此基础上,通过确定性转化形成可求解的混合整数线性规划问题。最后,在增加了2个海上风电场的IEEE-RTS系统上进行了仿真实验。实验结果表明,所提出的调度策略能够在台风极端天气下,充分利用风储联合发电系统的灵活性,通过预调度提升系统韧性。     

基于分布鲁棒机会约束的机组组合模型

可再生能源的大量渗透使得传统的机组组合的解决方法不可行,文中主要对含有不确定变量约束的机组组合模型进行研究.将含不确定变量的功率平衡约束松弛为不等式约束,并将该不等式约束与旋转备用约束以及传输极限约束均转化为基于矩信息模糊集的分布鲁棒机会约束模型,采用双边模型处理传输极限约束以提高可靠性;为了使模型便于求解,双边模型采...