考虑网络传输约束的并网光伏发电消纳容量计算

光伏发电出力具有间隙性和不确定性,其并网接入给电力系统运行带来了巨大的挑战。针对大规模并网光电消纳容量计算问题,构建了一种考虑网络传输约束的消纳分析模型。该模型以最大化光伏电站接入总容量为优化目标,以光伏电站容量及常规机组的启停状态和出力为决策变量,考虑网络传输约束和抽水蓄能电站的特定约束,其本质属于一个混合整数线性规划问题,可采用CPLEX解法器高效求解。并将所提方法应用于某省级电网光伏发电消纳容量计算,验证了其合理性,且光伏电站消纳能力还受其接入位置和出力系数的影响。     

基于光伏并网点电压优化的配电网多时间尺度趋优控制

为应对高比例分布式光伏并网引起的电压越限和电压波动问题,充分发挥光伏逆变器的实时无功调节能力,提高光伏消纳率,提出基于光伏并网点电压优化的配电网多时间尺度趋优控制方法。长时间尺度下,建立以配电网运行成本期望值最小为目标,考虑状态变量机会约束的两阶段动态随机优化调度模型,制定传统无功电压设备和光伏并网点电压的经济趋优调度计划。短时间尺度下,以并网点电压调度值为追踪目标,提出基于并网点PV-PQ-QV节点类型转换的自适应趋优控制策略,实时调整光伏无功出力和有功削减量。为提高算法效率,提出二阶锥规划与基于拉丁超立方采样概率潮流交互迭代的随机最优潮流解耦法求解两阶段动态随机优化调度模型。算例结果表明,所提方法能够有效解决配电网实时运行过程的电压安全问题,并提高系统运行的经济性。     

计及调峰能力的风光储联合系统优化调度

光伏、风电等可再生能源接入电网引起系统调峰资源紧张,并进一步限制了其并网容量,研究系统低谷负荷时段负调峰能力具有重要意义。文章分析了光伏发电及风电出力的时间互补性对系统调峰的影响,提出了综合考虑风、光机组并网引起系统调峰需求增大的2种场景,以负荷低谷时段负调峰能力极限为目标建立风光储联合系统优化调度模型。以华北某省实际电网为例,验证了模型的有效性。结果显示,综合考虑风光储的联合调度将显著缓解系统调峰紧张压力,促进新能源消纳。     

空调负荷参与配电网光伏消纳两阶段调度策略研究

针对大规模光伏并网给配电网带来的电网运行问题,考虑空调负荷的需求响应能力,提出一种空调负荷参与配电网光伏消纳的两阶段调度策略.第一阶段,在微网层中,各空调负荷聚合商根据微网运营商在日前制定的光伏消纳计划,基于非合作博弈,共同进行市场投标,以确定日前调度计划;第二阶段,在配网层中,当微网自身无法完全消纳光伏出力,功率返送主网,导致网络中出现电压越限时,电网公司利用空调负荷的需求响应能力调节电压.仿真分析结果表明,所提策略在提升光伏消纳效果,调节配电网电压的同时,还提高了空调负荷聚合商的收益,减少了微网运营商和电网公司的调控成本.     

基于集群划分的含分布式光伏配电网有功-无功多目标优化

随着高比例分布式光伏并网,配电网潮流随光伏出力波动,系统有功-无功优化面临新的挑战。建立了配电网网损最小、光伏消纳量最大和电压偏移最小的多目标优化模型,通过调节光伏逆变器出力和无功补偿设备的投切,实现配电网网损最小、光伏消纳率最大和电压偏移最小的目标。建立了基于电气距离和区域电压调节能力的集群性能指标计算方法,并基于指标计算结果将配电网划分为多个子集群,利用NSGAIII算法对子集群进行有功-无功优化。最后以一条实际10 kV配电线路和IEEE123系统为算例仿真验证,计算结果表明经划分后对子集群进行有功-无功优化相比于全局优化可以提高光伏消纳率、减少系统网损和减少节点电压偏移。验证集群划分方法和有功-无功优化模型的有效性。     

基于相似日匹配及TCN-Attention的短期光伏出力预测

短期光伏出力预测对电力系统生产调度计划的合理制定极其重要,有助于促进光伏发电并网和消纳。光伏出力受气象特征影响较大,其过程具有波动性、间歇性、不可控等特点,导致快速、精准地进行短期光伏出力预测成为一项挑战。对此,文章提出一种基于相似日匹配及TCN-Attention的组合预测模型。首先,文章采用时间序列形态聚类算法和最大信息系数对光伏出力的相似性进行刻画,避免全部历史数据作为输入所产生的数据冗余;然后,利用可并行计算的时序卷积网络学习光伏出力特征,引入Attention机制突出关键气象特征的影响,有效提高模型训练速度和预测精度。基于实际数据的实验结果表明,较之其他预测方法,文章提出的方法具有信息提取直接、训练速度快、预测精度高等优点。     

基于配电网动态重构的分布式光伏消纳策略

为了提升含光伏并网的配电网中光伏的消纳率,提出一种基于配电网动态重构的新型分布式光伏消纳策略。综合考虑各时段负荷需求变化、分布式光伏出力不确定性和开关切换次数等因素,建立以光伏消纳比最大化和开关切换次数最少化为优化目标的配电网多目标优化重构模型。根据矩形公式与光伏出力特点,提出最短置信区间快速求解法,该方法能够快速计算任意置信水平的Beta分布最短置信区间,解决光伏出力误差区间估计不准确的问题。设计一种新型的多目标指数微分进化算法对模型进行求解,该算法将指数函数既是凹函数又是减函数的特性引入微分进化算法,达到兼顾个体多样性和收敛速度的效果。以分布式光伏接入IEEE 33节点系统为例,验证了所提策略的有效性。     

计及需求响应的分布式光伏发电并网消纳控制方法

传统分布式光伏发电并网消纳控制方法未构建分布式光伏发电并网消纳控制模型,导致消纳控制效果较差。为此,提出计及需求响应的分布式光伏发电并网消纳控制方法。计及需求响应,构建分布式光伏发电并网消纳控制模型,约束并求解模型,以实现消纳控制。实验结果表明,该研究方法消纳控制效果较好,值得推广。     

光伏扶贫地区就地消纳能力评估研究

为建立光伏扶贫电站收益分配长效机制,确保电站长期持续发挥效益,针对光伏扶贫地区就地消纳能力评估问题展开了深入研究。分析扶贫地区光伏出力及电力负荷需求不确定性,研究与测算光伏消纳能力密切相关的渗透率指标,在此基础上,归纳总结了影响光伏扶贫地区就地消纳能力的关键因素,并提出了考虑出力不确定性和需求不确定性双侧的光伏消纳能力评估模型。所提模型可为光伏扶贫地区测算新能源消纳能力、实现高比例就地消纳提供理论支撑。     

分布式光伏-抽蓄系统联合优化运行策略

在分布式光伏大规模接入电力系统的背景下,为利用分布式抽水蓄能电站可与其他能源出力互补的特性,使光伏-抽水蓄能联合系统出力最大程度满足调度要求的同时减少弃光电量,建立了分布式光伏和更加符合实际运行状态的分布式抽水蓄能机组的出力模型.在此基础上建立光伏与抽蓄的联合调度模型,采用确定性转化的方法求解目标函数中含有随机变量预测误差的调度模型,并引入欧氏距离作为对于调度曲线匹配程度的度量;最后,算例仿真结果表明在所提策略在抽水蓄能配合下分布式光伏出力更好地满足调度需求,促进系统对分布式光伏发电的消纳。     

光伏多功能并网逆变器不同出力状态下无功和谐波优化方法

利用光伏多功能并网逆变器所具有的电能质量治理、谐波谐振抑制的主动优势,结合逆变器在不同出力状态下光伏发电系统的输出特性,构建光伏多功能并网逆变器不同出力状态下的无功和谐波优化方法。在所提3层优化策略中,上层优化策略以光伏并网有功功率最大化为目标函数,中层优化策略以电压谐波总畸变率和电压偏差达到相应电能质量规定指标为目标函数,下层优化策略以电压谐波总畸变率和电压偏差最小为目标函数,并采用自适应蚁群算法进行求解。基于IEEE 33节点系统进行算例分析,结果表明：基于逆变器不同出力状态的优化方法可以有效改善电网的电能质量,较好地提升电网运行的经济性;在系统稳定运行的基础上,光伏多功能并网逆变器在不同出力状态下分阶段、分主次地治理谐波和调整电压偏差,治理效果更佳。     

基于LVQ-GA-BP神经网络光伏电站出力短期预测

为了实现对大规模并网型光伏电站调度,分析影响光伏出力的气象相关因素,以光照强度和温度作为输入量,分季节建立了一种基于LVQ-GA-BP神经网络预测系统。通过LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络对样本进行分类,将分类后的样本训练,得出基于BP神经网络光伏电站出力预测系统,从而提高光伏预测精度。采用GA算法替代传统的学习算法优化BP神经网络的权值和阀值,提高预测网络的训练速度。将建立的LVQ-GA-BP预测系统与传统系统进行了比较和分析,结果表明:该方法的建立,不仅提高了光伏出力的预测精度,而且还提高了BP神经网络的训练速度,具有潜在的工程应用价值。     

光伏并网发电对电网的影响研究

概述了光伏并网发电系统的基本原理及其出力特征。选用甘肃金昌电网作为研究对象,从负荷特性、电压、电网保护、电网规划、调度运行和调度自动化等方面分析了光伏并网对电网的影响,结合金昌电网自身安全稳定运行的情况,从技术可靠的角度对并网光伏发电系统提出相关技术要求,能有效确保金昌电网安全稳定运行。     

甘肃河西500万kW光伏就地消纳及调峰分析

2012年甘肃河西4地市拿到路条的光伏发电规划容量超过500万kW,当前电网不能满足新能源的全部接纳要求,大规模光伏项目的并网和消纳成为阻碍光伏快速发展的首要问题.基于河西电网负荷发展、电网规划以及通道输送能力的实际情况分析,提出了各市（县、区）建设光伏容量与区域新增用电负荷相适应的分散接入、在地区110 kV电网内就地消纳的新思路.分析了河西电网光伏发电的实际出力特性,计算并分析了嘉酒、张掖、金昌及武威地区电网就地接纳光伏的空间和有利条件.基于光伏出力特性和负荷特性,分析了光伏的调峰特性及调峰方案选择.     

基于多场景模糊集和改进二阶锥方法的配电网优化调度

随着分布式光伏大量接入,储能、电动汽车、可平移的主动负荷等多种资源均参与到配电网调度之中,配电网亟需在消纳可再生能源的同时降低调度成本.针对光伏出力不确定性和复杂多资源接入下的配电网调度问题,提出了基于模糊集理论和改进二阶锥方法的日前-日内两阶段调度模型及求解算法.首先利用历史统计数据,基于event-wise模糊集理论构建了光伏出力不确定性调度模型,并进一步提出了考虑多类型主动负荷、电动汽车、储能在内的多种调节资源协同的日前-实时两阶段优化调度模型.日前调度采用改进的鲁棒随机优化方法求解,有效处理分布式光伏的不确定性影响,实现光伏消纳最大化的目标;实时调度则提出了二阶锥边界修正迭代算法,综合利用主动负荷响应、电动汽车多种手段追踪匹配光伏出力,实现以运行成本最小为目标的优化调度.最后,基于IEEE-33节点算例系统的仿真分析论证了所提方法的有效性.     

一种基于混合储能改善跟踪光伏发电出力特性方法的研究

光伏输出受天气影响具有较大波动性,若直接接入电网则会对电网的电能质量造成严重影响。为减轻光伏电站并网功率对电网的影响,提出了一种基于氢与电池混合储能改善跟踪光伏发电出力特性的方法。首先,利用高斯函数逼近光伏预测功率,形成光伏次日出力计划,并根据次日凌晨电池SOC大小和氢储能调节灵活性对出力计划进行修正。考虑氢储能和电池储能运行状态,设计了包含有主调度和协调调度的实时调度方案。最后,通过算例验证了所提方法的有效性。     

考虑通信负载迁移及储能动态备电的5G基站光伏消纳能力研究

在双碳目标要求下，国家大力开展绿色节能5G基站建设，5G基站配备屋顶光伏和储能电池以解决5G基站高功耗、高成本问题。然而不同负荷区域的屋顶分布式光伏出力与基站负载具有时空差异性，存在光伏消纳困难的问题。为此，该文在分析不同负荷区域的屋顶光伏出力和5G基站负载差异性的基础上，建立屋顶光伏出力和5G基站负载迁移模型，实现不同负荷区域基站负载和屋顶光伏的时空差异互补。针对5G基站的备电需求，考虑各负荷区域的配电网可靠性和通信负载特性，提出了储能动态备电的充放电机制；然后以光伏消纳率最大化和基站运营成本最小化为目标，建立考虑通信负载迁移及储能动态备电的5G基站优化调度模型；最后设立四种场景及三种规划区方案进行验证对比。算例分析结果表明，所提模型能够减少基站运营成本，提高光伏消纳率。     

光伏集群有功功率分层预测控制策略

针对光伏集群有功功率的波动性和随机性会显著影响电力系统安全稳定运行的问题，基于大系统分层递阶控制理论，提出光伏集群有功功率分层预测控制策略。该策略在空间尺度上分为3个层级：在日前集群跟踪层以跟踪日前调度计划为目标，建立光伏集群调度计划跟踪模型，并将优化后的调度计划值下发给子集群层；在子集群层中建立协调优化分配模型，同时将集群下发的控制指令合理分配给各子集群，并给出子集群内部电站的优化出力值；在实时电站控制层建立电站有功控制模型，该模型根据运行工况及所接收的优化出力值，自适应采取最大出力模式或跟随模式工作。最后，仿真结果表明所提方法在保证系统安全稳定前提下，能够提高目标区域内光伏消纳，且使得各个光伏电站有功出力更加平稳。     

考虑不确定性的分布式家庭并网光伏系统鲁棒优化能量调度

分布式家庭并网光伏系统是太阳能产业规划的重要组成部分,其能量优化调度模型是一项重要研究课题。针对系统中光伏出力的不确定性,对其采取区间形式表示。以系统运行成本最小为目标,计及系统功率平衡约束等多项必要约束条件,建立分布式家庭并网光伏系统的能量优化基本模型。通过鲁棒优化框架将能量优化调度基本模型中含不确定变量的约束条件转化为确定性约束,从而建立分布式家庭并网光伏系统鲁棒优化能量调度模型。采用改进萤火虫算法对所建立的模型进行求解。仿真算例表明,所建立模型得到的系统运行方案能够在实际运行中具备良好的鲁棒性,降低系统经济风险。     

计及发电量和出力波动的水光互补短期调度

水光互补对解决光伏并网和消纳难题具有重要意义。该文首先系统地将光伏发电出力波动分为固有波动、随机波动和间歇波动三个层次,并首次从提升系统功效的两个方面揭示了水光互补的机理。其次建立兼顾发电量和出力波动的双目标调度模型,并采用嵌套优化法求解,结合光伏发电的出力特征,改进了出力波动的度量方法,提出分阶段波动控制策略,以适应大规模光伏发电的接入。最后以四川省境内小金川河流域梯级电站群及其周边的光伏电站为研究对象,进行案例研究。结果表明在保证发电量的前提下,当接入较小规模光伏发电时,整体波动控制策略和分阶段控制策略都能较好地调节光伏出力波动,但随着光伏规模的增加,后者表现出显著的优势,验证了该策略的合理性。