基于场景分析的电力系统日前调度及其快速求解方法

在含风光电力系统规模逐渐增大的背景下,提出一种基于场景分析的电力系统日前调度快速求解方法。考虑到不同时刻风光出力均具有显著相关性,基于多元正态分布和蒙特卡罗采样生成大量具有时间相关性的原始场景。利用改进的k-means聚类算法对原始场景进行预分类,并采用基于Kantorovich概率距离的同步回代缩减算法对处理后的场景进行缩减,缩短场景分析的计算时间。建立基于场景分析的电力系统日前优化调度模型。为提高模型求解效率,引入包含风光预测误差向量信息的边界场景,在调度模型中考虑上下边界场景的备用容量约束,并建立考虑边界场景备用容量约束的优化调度模型。以某省级电网实测数据进行仿真分析,验证了所提模型及方法的有效性。     

基于深度确定性策略梯度算法的风光储系统联合调度策略

针对风光储联合系统的调度问题,提出了一种基于深度强化学习的风光储系统联合调度模型。首先,以计划跟踪、弃风弃光以及储能运行成本最小为目标,建立了充分考虑风光储各个场站约束下的联合调度模型。然后,定义该调度模型在强化学习框架下的系统状态变量、动作变量以及奖励函数等,引入了深度确定性策略梯度算法,利用其环境交互、策略探索的机制,学习风光储系统的联合调度策略,以实现对联合系统功率跟踪,减少弃风弃光以及储能充放电。最后,借用西北某地区风电、光伏、跟踪计划的历史数据对模型进行了训练和算例分析,结果表明所提方法可以较好地适应不同时期的风光变化,得到在给定风光下联合系统的调度策略。     

基于合作博弈的风光储集群协同优化调度模型

为降低自配储能的风光电站集群的弃风弃光问题,提高电站集群收益,提出一种基于合作博弈的风光储集群协同优化调度模型。首先,设计了风光储集群联盟的工作机制;其次,建立了考虑电站售电收益、减少弃风弃光惩罚收益、减少计划发电误差惩罚收益和输电成本的风光储集群联盟收益模型;在此基础上,建立了基于合作博弈的风光储集群协同优化调度模型,并利用粒子群优化算法求解协同优化模型;然后,基于Shapley值给出风光储集群联盟收益分配策略。最后,基于实际风光电站集群的出力数据进行算例分析,结果表明本文提出调度模型能够有效提高风光储集群联盟的收益,并保障集群联盟的稳定性。     

计及风光出力预测误差的电力系统经济调度

在全球能源互联网大背景下,清洁能源的发展受到了前所未有的重视。本文提出了一种计及风光出力预测误差的电力系统经济调度模型,采用联合概率密度函数的方式对风光出力的不确定性进行分析,同时密度函数计及了风光出力的互补特性。模型中加入因风电场和光伏电站出力预测不准确造成的补偿成本和惩罚成本,能够提高电力系统对风光的消纳能力,同时更全面地考虑由于预测风光出力与实际出力的差异对调度造成的影响。最后利用包含风电场和光伏电站的电力系统调度模型进行模拟,验证了本文方法对提高电力系统的风光消纳能力具有积极的影响。     

风光互补发电系统经济调度的研究

介绍了风光互补发电系统的构成,并对其经济调度模型进行了研究。本文采用遗传算法对风光互补发电系统经济调度模型进行了优化并且仿真,仿真结果验证了所提算法的正确性、有效性。     

基于时序动态约束的主动配电网滚动优化调度

为有效应对主动配电网(ADN)中间歇性能源和负荷等不确定性因素给ADN优化调度带来的挑战,提出了基于时序动态约束的ADN滚动连续实时优化调度方法。以恒定调度周期24 h的经济性最优为优化目标,建立了统筹考虑各类有功和无功功率等控制资源的综合实时优化调度模型。所提的滚动优化调度方法基于优化时刻的实时采集数据和后续23 h的预测数据,采用和声搜索算法求解所建调度模型,连续实时确定每个时刻ADN的最优运行方案。在建模过程中考虑到风光荷预测的不准确性随时间的增长而增大的特性,提出了时序动态约束的概念,即愈往后其安全约束愈加宽松,以此扩大解空间范围,进一步提高了调度方案的经济水平。最后,对改进的IEEE 33节点算例和IEEE 69节点算例的调度仿真分析,验证了所提方法和模型的可行性和有效性。     

并网型风光互补系统容量优化配置方法

并网型风光互补系统利用风、光资源的互补特性,以跟踪调度曲线为输出目标。合理配置风光储的容量,既可提高互补系统跟踪调度曲线的能力,又能获得较好的经济效益。以抽水蓄能电站为储能装置,借助HOMER软件将月平均气象数据离散成小时平均数据,基于风电、光电的出力模型和互补系统的控制策略,建立了考虑风光互补性、风光资源利用率、跟踪调度曲线等约束,以工程寿命内总收益最大为目标函数的容量优化配置模型,并提出了一种变步长循环离散求解方法。算例验证了模型和算法的合理性。     

风光储联合发电技术分析

阐述了风光储联合发电的背景和意义,介绍了风光储联合发电的运行模型,分析了风光储联合发电面临的风光功率预测、并网逆变器、联合智能调度、储能及其控制和无功电压控制等关键技术,对风光储联合发电的前景进行了讨论。     

“风光水”互补发电系统的调度策略

已有的可再生能源发电调度策略的研究成果大多针对单一风能或太阳能以及“风光”、“风水”互补发电系统,较少涉及到综合了“风光水”3种能源的互补发电系统。为此,提出了“风光水”互补发电系统的调度策略,在综合考虑了投资、系统运营成本、环境治理等因素,以及孤网、并网这2种运行方式的前提下,建立了最低成本的优化模型。在此基础上,提出了“风光水”互补发电系统的调度策略,实现了“风光水”这3种新能源输出功率的最佳配置,相关仿真结果验证了上述调度策略的可行性。研究表明,最优运行和调度策略可以评估系统在不同运行方式下的经济性能,提高互补系统的可靠性和灵活性。     

考虑风光不确定性与灵活性指标的园区综合能源系统最优调度

针对风光高渗透率的园区综合能源系统调度过程中灵活性不足的问题,提出一种考虑风光不确定性与功率型灵活性指标的园区级综合能源系统日前调度策略。在调度模型中通过机会约束理论对风光的不确定性提供备用服务,利用功率型灵活指标对灵活性供给进行量化评价,在此基础上构建兼顾经济成本与灵活性供给的日前优化调度模型,采用混合整数规划的方法求解;仿真结果表明,该调度策略有效保证了系统运行的灵活性与经济性。     

考虑风光预测精度特性的多时间尺度机组组合方法

考虑风电和光伏预测精度伴随时间尺度缩小而提高的特点,建立了一种考虑风光不确定性接入的含风光出力旋转备用容量的多时间尺度机组组合模型及其调度方法。该调度模型基于3个不断缩小的时间尺度级,将逐级提高的风光预测值更新至风光出力等效负荷和旋转备用中,采用下级修正上级偏差的方式,对不同时间尺度采用动态规划算法求解,获得逼近最大化消纳风光出力且兼顾传统机组经济最优化的机组组合方式。以修改的IEEE 30节点系统为算例进行仿真计算,验证了该方法的合理性和有效性。     

考虑条件风险价值和阶梯碳交易的综合能源系统优化调度

为进一步提升综合能源系统环境效益,减少新能源出力不确定性所带来的潜在风险,提出了计及条件风险价值(conditional value at risk, CVaR)以及阶梯碳交易的综合能源系统优化调度模型。考虑到系统风电和光伏出力不确定性可能带来的影响,采用条件风险价值量度不确定性带来的潜在风险,并将碳捕获技术、电转气设备以及阶梯式碳交易机制引入系统调度模型,构建了综合考虑系统运行成本和碳交易成本的优化调度目标函数,由于所建立模型为混合整数规划问题,采用CPLEX求解器进行求解,设置4种场景进行验证分析,算例表明所提模型可有效减少二氧化碳排放,在兼顾经济性和环境性的同时引入CVaR,可避免由于忽略风光不确定性所带来的较为乐观的调度结果,使系统最终调度结果更为合理。     

考虑风光出力相关性和碳排放限额的多能互补虚拟电厂的调度策略

随着流域型清洁能源开发新模式的形成,亟需开展考虑风光出力相关性和不确定性的多种能源协调调度策略的研究.基于Frank-Copula理论形成考虑风光出力相关性和不确定性的场景生成方法,得到多场景风光出力曲线.引入最大碳排放限额作为边际条件,建立多种能源互补的虚拟电厂日前调度模型,使调度结果兼顾环境效益和经济性,并采用遗传算法进行求解.算例验证表明,所建模型和所提策略减少了风光单独出力的波动性影响,提高虚拟电厂的经济性,降低弃风弃光量,并且实现功率与调节能力的互补.最后,基于灵敏度分析证明合理设置最大碳排放限额可以优化各类电源出力的比例,使虚拟电厂的调度兼顾经济性和环境效益.     

基于动态Copula的风光联合出力建模及动态相关性分析

准确描述风力发电和光伏发电的动态相关性及联合出力的波动性,对风光互补系统的出力预测和经济调度具有重要意义。针对现行静态相关系数无法准确描述风光出力相依关系的问题,研究了风光出力的动态相关性,提出了基于动态Copula函数的风光联合出力模型构建方法。结合实测数据建立了8组动态与静态的风光联合出力Copula模型,用动态相关系数描述风光出力的相关性。运用拟合优度检验方法验证了动态Copula模型对比其静态模型的优越性,选出最优模型。最后将该模型应用在数据驱动的风光联合系统中,验证了其合理性与正确性。     

水风光互补适应性调度的集合卡尔曼滤波方法北大核心CSCD

水风光互补是实现能源转型、助力碳中和的重要途径。传统的水风光互补中长期调度模型,忽略了气候变化和人类活动引起的水风光资源变异,得到的静态调度规则难以适应变化环境。为此,本研究采用集合卡尔曼滤波技术开展适应性调度研究。首先进行确定性优化调度,得到最优运行轨迹;其次识别调度函数的决策变量与自变量,构建线性调度函数;最后采用集合卡尔曼滤波动态更新调度函数的参数,形成适应性调度规则。以锦屏一级水电站及周边风、光电站为实例,研究表明适应性调度规则较常规调度和静态调度,在检验期年均发电量分别提高6.45亿k W·h和0.53亿k W·h,说明论文所提方法可有效追踪最优轨迹的变化来适应变化环境。     

考虑混蓄与纯蓄配置方式的水风光蓄互补系统调度运行对比研究

流域梯级水风光综合能源基地配建抽水蓄能构建水风光蓄互补系统,是提高风光消纳能力、加速可再生能源一体化开发的重要途径。水风光蓄互补系统因地制宜既可配置混合式抽水蓄能,又可配置传统常规抽水蓄能。针对何种配置方式更优问题,从调度运行需求出发进行了研究。首先量化分析了水风光资源的季节互补性和日内互补性。然后分别考虑配置混蓄与纯蓄,基于精细化流域梯级水电模型,以负荷跟踪偏差率最小、弃能最小、水量利用率最大为目标构建了水风光蓄互补系统短期优化调度模型,从调度运行角度探究不同抽蓄形式对水风光蓄互补系统的影响。最后,通过某流域梯级水风光一体化基地算例表明,配置混蓄相较于配置纯蓄,不同运行场景下负荷跟踪偏差率均更小、弃能均降低、水量利用率均提高,综合运行效率也得到提升,表明配置混蓄对水风光蓄互补系统调度运行的提升优于纯蓄。研究可为流域清洁能源基地、抽水蓄能规划建设及调度运行提供决策支持。     

基于多时空尺度协调的多源互补发电场群优化调度

为了解决风光发电随机性和不确定性造成的严重弃风、弃光问题,在研究抽水蓄能电站、高载能负荷运行特性和消纳弃风弃光能力的基础上,提出了基于多时空尺度协调的多源互补发电场群优化调度策略。该策略将多源互补发电场群从时间和空间的角度各分三层进行控制,以系统运行成本最小、风光蓄发电利用率最大和系统输出功率波动最小为目标分别建立了日前、滚动、实时3个时间尺度的优化调度模型。通过滚动修正、实时调节来逐级降低风光预测误差及负荷不确定对调度计划的影响,提高调度精度。结合甘肃酒泉具体算例,验证了所提调度策略能够有效提高系统运行经济性,促进风光消纳。     

基于场景生成与IGDT的风光-碳捕集-P2G虚拟电厂经济调度

为了有效降低风光出力与负荷预测的不确定性对虚拟电厂调度运行的影响,提出了基于场景生成与信息间隙决策理论（IGDT）的经济调度优化模型。通过Copula函数与非参数核密度估计方法构建风光出力联合分布模型,并利用蒙特卡洛模拟与k-means聚类得到典型场景。利用区间约束对负荷预测的不确定性进行建模,构建不同风险偏好下的调度优化模型。以典型的虚拟电厂系统进行算例分析,验证了所建立模型可以为不确定性影响下的虚拟电厂经济调度问题提供解决方案。     

基于随机机会规划的风光储能装置的优化控制

考虑到现有预测系统存在误差,采用类正态分布描述预测误差,由于风光发电的随机性,运用不确定理论,以充放电功率和荷电状态为约束,建立基于随机机会规划理论的风光储能装置的控制模型,运用混合智能算法求解。以张北地区风光储项目为例对该模型进行了验证,结果表明该风光储控制模型是行之有效的,能较好的跟踪计划出力。     

考虑风光荷联合作用下的电力系统经济调度建模

为了解决风光荷等多种随机因素对系统调度带来的问题,需进行含风力发电、光伏发电的电力系统经济调度研究。通过引入风电与光电功率以及负荷预测偏差的概率分布,并考虑各种随机因素之间的关联性,构建了风光荷的联合概率密度函数。建立了典型运行方式下失负荷风险模型和经济调度模型,该模型采用失负荷损失量约束取代一般调度模型的失负荷概率约束。利用改进的超分位数方法,采用蒙特卡罗模拟和解析法相结合进行仿真计算。算例仿真结果表明:基于实际系统运行方式及随机因素关联性,根据典型运行方式经济调度模型,不仅能得到不同置信水平、随机因素不同关联程度的系统最优调度结果,还可在满足系统可靠性的前提下实现经济性最优。