基于改进高斯混合模型的概率潮流解析方法

大规模风电并网使电力系统的随机性问题日益突出,概率潮流分析是一种能够计及电力系统随机性的稳态运行分析重要工具。针对风电的随机性和多个风电场出力之间的相关性问题,提出利用遗传算法改进的高斯混合模型求解多个风电场出力的联合概率密度函数,利用联合概率密度函数对多个风电场出力的随机性和相关性进行刻画。在此基础之上,利用线性潮流方程计算多条线路和多个节点电压的联合概率分布,最终求解概率潮流的计算结果。仿真结果表明,所提方法计算精度高,速度快,利用联合概率密度函数和联合分布函数能够比边缘分布更精确地评估电力系统多条线路同时过载的风险。     

含风力发电的电网概率潮流计算的研究

提出了一种计算含有风电场电力系统潮流概率密度函数的方法。利用风机功率曲线的二次近似来求解风机注入电网后的功率概率密度函数。基于这种模型,考虑发电机注入功率以及负荷消耗功率具有随机性,网络的直流功率潮流也可以计算出来。以含风电场模型的IEEE14节点系统为例,得出了线路功率的概率密度函数,验证了该方法的有效性和正确性。     

风电接入西昌电网的安全稳定评估

由于风电出力具有随机性,大型风电场并网后可能会对系统的安全稳定性造成影响。以四川西昌电网为研究对象,通过仿真软件电力系统分析综合程序PSASP对接入直驱永磁风电场的西昌电网进行静态安全分析,并分析了规划风电场的接入容量对系统母线电压水平的影响;进行风电接入后的暂态稳定性分析,并仿真分析了风电场有无低电压穿越能力对系统稳定性的影响。     

考虑风电出力概率分布的电力系统可靠性评估

由于风电出力的波动性,大规模风电并网会对电力系统的可靠运行带来影响。基于风速威布尔分布和单台风电机组功率特性,建立了考虑机组强迫停运率的风电场可发出力概率模型,模型能够反映风电场出力的随机性。同时,研究了电力系统可靠性指标随风电场可发出力的变化趋势,在此基础上,考虑到传统单一可靠性指标的不足,对含风电场电力系统的可靠性指标概率分布情况进行研究,求得风电场接入电网产生的风险价值和条件风险价值指标,为风电场的规划和运行提供基础。     

基于DIgSILENT数据接口DGS的含风电电力系统随机潮流分析

同一风区的不同风电场由于地理位置相近,各风电场的风速和出力具有强相关性。针对该特点,提出了一种考虑风电场之间相关性的含风电电力系统随机潮流算法。首先建立了多个风电场出力的离散化联合概率分布模型,在此基础上采用线性化潮流方法分析随机潮流的各项指标。结合随机潮流算法和DIg SILENT软件的优势,研究了一种基于DIg SILENT数据接口DGS的数据转换方法,有效地提高了计算效率。最后利用IEEE-24节点系统以及我国新疆地区2015年规划电网进行方法验证。算例结果表明,建立的考虑风电场相关性的含风电电力系统随机潮流算法具有可行性和优越性,DGS数据接口技术可以使该潮流算法在实际大型电力系统中推广使用,工程实用性较强。     

风电场接入对电网电压稳定性影响

随着风电场容量和接入电压等级的不断提高,风电场对电网的电压影响越来越大。分析了风电场出力对系统电压影响的原因,对某含有风电场的实际电网进行了仿真计算。风电场对电网电压的影响由风电场容量、电网结构和潮流分布、风机类型等多种因素决定,在评价风电场对电网电压稳定影响时需要综合考虑上述因素。     

考虑电能质量约束的含风电场电网规划

考虑风电场出力及负荷预测的不确定性,利用机会约束思想建立了含风电场的电网规划模型.以线路投资费用最少为规划目标,采用基于 Monte Carlo 模拟的直流概率潮流判断规划方案是否违反支路功率约束.同时把风电场并网公共连接点(point of common coupling,PCC)处的电压闪变水平作为规划目标加入目标函数中.利用基本遗传算法(genetic algorithm,GA)对规划模型进行了求解.基于 Garver 6节点系统的仿真结果表明:可以在不显著增加电网投资的情况下,大幅度降低 PCC 处的电压闪变水平     

风电出力特性对地区电网供电能力影响分析

对地区风电典型出力特性进行了分析,通过电力电量平衡计算,分析了风电不同出力取值对电力平衡、电网供电能力、电网潮流的影响。对风电出力合理取值提出建议,为电网规划及电力工程、风电接入系统工程可行性研究工作提供科学依据。     

计及风速与风机故障相关性的概率潮流计算

针对计及风速与风机故障不确定性及相关性的风电并网电力系统概率潮流计算问题,基于Nataf变换建立了能够同时考虑风速、风机故障不确定性和相关性的风电场出力模型,提出一种可灵活处理风速与风机故障相关性的Monte Carlo概率潮流计算方法,并引入"拉丁超立方抽样"技术提高抽样效率,降低计算复杂度。仿真结果表明:该方法能反映风电场出力的实际情况,合理评估风电并网对电力系统概率潮流的影响,有助于风电场的选址及电网规划。     

新疆风电出力特性统计分析及应用

为了研究新疆电网合理消纳风电问题,根据新疆风电场运行实际数据,计算了反映风电自然特性的日出力变化率、相关性、同时率、波动性及间隙性等出力特性量化指标,采用概率统计法分析了新疆风电场/群的出力特性,分析表明:新疆风电出力水平较高,出力变化速率不大,风电出力的波动频率小,新疆各风电场的同时率较高,间歇率小,破坏性风速较少,风电的可利用率高,最后讨论了风电出力特性指标的应用。文中的分析结果为新疆电网更好地消纳利用风电,制定风电出力的控制原则提供了思路及方法,同时也为进一步做好风电这种不稳定电源的发展规划提供了参考。     

Congestion Management Considering Wind Energy Sources Using Evolutionary Algorithm

It is necessary to maintain power system security within a reasonable limit without harming the electric power supply in an emerging electricity market. Power systems are said to be congested when power transmission reaches beyond its limits. Therefore, in a deregulated power system environment, the system operator must look after the power transactions made by market parties. In this article, a novel congestion management method considering wind energy sources is introduced. The proposed congestion management technique is constructed considering the calculation of bus sensitivity factor and generator sensitivity factor. The bus sensitivity factor is used for finding the optimal location of a wind farm. The most sensitive generators are identified to reschedule their output by using the generator sensitivity factor. The artificial bee colony algorithm and particle swarm optimization techniques are applied to compare the generator rescheduling with earlier literature for congestion management. The proposed method has been tested on the 39-bus New-England test system to investigate the effectiveness of the proposed approach of wind farm integration for congestion management.     

基于期望效用-熵的风电交易风险控制方法

在逐步开放的电力市场环境下,发电商可通过在合约市场以及现货市场等不同类型的市场中合理分配交易电量来规避交易风险。在此背景下,针对溢价机制下风电商在电力市场中的电量分配问题,综合考虑了现货电价的不确定性、风电出力的波动性以及风电商对风险的喜好程度等因素,提出了基于期望效用&-熵的风电商电量分配决策模型。应用该模型,对风电商在年度合约市场、月度合约市场以及现货市场3个市场的总发电量分配进行了计算。计算结果表明：该模型能够反映风电商对市场风险的偏好程度改变时的决策特征,可使风电商在获得其期望收益水平的同时降低交易风险。     

A novel modified GBMO algorithm based static transmission network expansion planning

Due to the growing demand of electricity, transmission sector has become important part of the power sector. The penetration level of renewable energy resources has increased presently, which gives more challenges to the transmission expansion planner. To overcome this problem better transmission expansion planning (TEP) needs to be done. Hence, it is necessary to incorporate the impact of high wind power penetration in TEP problem. In this paper wind farm are considered as an alternative source for supplying the load to the transmission networks. The complex wind energy cost model is incorporated with the traditional transmission network expansion planning (TNEP) problem. Factors accounting for wind power utilization cost, underestimation, and overestimation cost model of wind power are included. Static transmission network expansion planning (STNEP) problem is modeled using the DC power flow model. The main objective function is to minimize the total cost of the system, which consists of transmission line investment cost, fuel cost of generators and wind energy cost. To solve this non-linear, non-convex optimization problem with a novel optimization algorithm i.e. Modified Gases Brownian Motion Optimization (MGBMO) algorithm is applied. To validate the capability of the proposed method is tested with modified Garver’s 6-bus system, IEEE 24-bus system and IEEE 25-bus system.     

考虑不确定性因素的虚拟电厂竞标模型

考虑了由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成的虚拟电厂(VPP).VPP可参与中期合同市场、日前市场以及平衡市场的运营,以利润最大化为其优化目标.由于电价和风电出力的不确定性以及不平衡惩罚的存在,VPP的竞标存在风险.针对电价预测精度较高、误差分布规律可以较为准确描述的特点,采用随机规划的方法处理电价的不确定性;针对风电出力预测精度较低、概率分布难以准确刻画的特点,采用鲁棒优化的方法处理风电出力的不确定性,即将不确定的风电出力限定在一个确定的区间内,通过调节鲁棒系数决策出不同程度上抑制不确定性影响的优化调度方案.基于上述两种方法,并考虑环境成本,建立了VPP鲁棒随机竞标模型,提高了VPP的实际利润,同时减轻了计算负担.算例分析证明了鲁棒随机竞标模型的有效性.     

Statistical distribution for wind power forecast error and its application to determine optimal size of energy storage system

Accurate wind power forecast is an important tool for wind farm to participate in day-ahead or hours-ahead energy markets. However, forecast errors with any methodology are so large that they cannot be neglected. The forecast error needs to be analyzed individually for single wind farm to estimate the impact of this error on trading wind energy in electricity market. Although forecast error is always assumed as normal distribution, it can be demonstrated that it is not proper with a simple statistical analysis. In this paper, a mixed distribution is proposed based on laplace and normal distribution to model forecast errors associated with persistence forecast for single wind farm over multiple timescales. Then the proposed distribution is used to estimate the penalties for prediction errors in the electricity market. Energy storage system (ESS) can smooth the wind power output and make wind power more “dispatchable”. A probabilistic method is proposed to determine optimal size of ESS for wind farm in electricity markets. The results indicate that the proposed distribution and probabilistic method is efficient to find optimal size of ESS.     

“双碳”目标下风氢联合系统参与现货市场的优化运行与效益分析

“双碳”目标下,电力现货市场成为消纳新能源的重要平台。由于新能源出力具有波动性和不确定性,高比例新能源进入电力市场后将带来新的挑战。电转氢(power to hydrogen,P2H)作为绿色低碳的灵活性调节资源,能够为新能源大比例入网提供新的途径。首先在新能源场站报价报量参与电力市场与常规机组同台竞价的基础上,构建了包含日前和实时两级的上层电能量现货市场竞价交易优化模型。其次对含有P2H的风电场出力进行优化,构建了下层风氢联合系统实时优化模型。最后以改进的IEEE 30节点系统为例分析了“双碳”目标下高比例风电参与现货市场带来的电价波动风险,研究了风氢联合系统参与现货市场的经济性。结果表明风电场配备一定规模的P2H设备能够有效减少风电不确定性给现货市场带来的电价波动风险,提高风电利用率,实现氢的廉价制取,在经济上具有一定可行性。     

A probabilistic model for assessing the long-term economics of wind energy

Understanding the long-term economic impact of wind energy on electricity markets is becoming more important due to the increasing penetration of wind power in the generation mix of power systems. In this paper, we evaluate the economics of wind energy by developing a probabilistic model to compute the long-term probability distribution of market clearing prices and wind farm revenues. The power system is assumed to consist of conventional generating units and wind farms. Availabilities of the generating units and the uncertainty in the wind power output are implicitly accounted for. The effect of increasing wind power penetration on the probability distribution functions of the market price and wind farm revenues is evaluated by changing the rated capacity of the wind farm. The model is illustrated by using a power system with a 32-unit and wind farms. The superiority of the proposed probabilistic model over a deterministic one is confirmed.     

含高比例风电的电力市场电价预测

在解除管制的电力市场中,精确预测电价有助于市场各方有效参与市场运营与管理。清洁能源渗透率的提高,给电价预测精度带来了新的挑战。文中选择不同的输入特征变量并结合长短期记忆(LSTM)网络的特点,构建含高比例风电的电力市场电价预测模型对含有风电的电力市场电价进行预测。研究表明,风能和负荷的比值是含高比例风电的电力市场风电电价预测的关键输入参数。LSTM具备时间延迟记忆特点,拥有较好的电力市场时间序列电价预测能力。以北欧市场中DK1电力市场实际数据为基础,采用3种模型进行对比分析,结果表明含有风能和负荷的比值且考虑多时刻信息输入的LSTM模型可以较大地提高低谷时段的电价预测精度。     

基于改进HPSO算法的风电场内部无功优化研究

双馈风电机组(DFIG)是当前风电场的主流机型之一,具有有功功率和无功功率可解耦控制的优点。将风电场中每一台DIFG机组作为单独的连续无功源,以每台DIFG机组无功出力为控制变量,把双馈风电场内部有功网损设为目标函数建立无功优化模型。为了减少风电场内部有功网损并稳定节点电压,在基本粒子群(PSO)算法的基础上引入了自适应权重和遗传算法中的杂交概念,提出了一种混合PSO算法,并将该方法应用于风电场内部无功优化模型求解。以华北地区某风电场为例,在MATLAB软件中采用改进HPSO算法对所建立的无功优化模型进行了求解,求解结果与基本PSO算法和线性递减权重的PSO算法相比,改进HPSO算法收敛速度更快且结果更优,验证了文中模型和算法的正确性。     

考虑电价-出力关联不确定性的风电场投资分析

针对电力市场中电价的波动性、风能资源的随机性及可控性差等特性带来的投资风险,运用投资组合理论对风电场集群的投资资金进行合理配置,使得投资者在可承受风险范围内获得更高的资金回报率.首先,计及电价-出力关联不确定性,计算各个风电场每单位装机容量得到的年收益和收益的方差,建立计及不确定性的风电场投资风险分析模型;而后,运用投资组合理论进行风电场优化配置组合;最后,采用某地区的相关数据模拟仿真,用粒子群算法求解风险投资模型.分析计算结果表明,该方法有效可行.