基于碳交易的含大规模光伏发电系统复合储能优化调度

为提高电力系统对光伏发电的接纳能力,提出一种基于碳交易的含大规模光伏发电的电池储能—抽水蓄能电力系统复合储能优化调度模型。基于低碳经济理念,将阶梯型碳交易机制引入电力系统经济调度中。采用基于最大最小距离准则的改进K均值聚类算法对光伏发电的出力场景进行有效聚类,在保证光伏发电出力分布特征的前提下削减场景数量;以系统综合运行成本最低为目标,兼顾系统的运行经济性和低碳性,利用电池储能作为功率型储能以平滑光伏电站出力波动,抽水蓄能作为能量型储能参与接入光伏发电后系统的调峰平衡。以改进的IEEE-RTS96系统对所提模型进行仿真分析,算例结果验证了模型的合理性和有效性。     

计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度

大规模新能源并网给电力系统的调度运行带来了新的挑战。为缓解系统的备用压力,提出一种计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度方法。首先,基于场景生成方法建立可变场景模型,考虑了风电并网容量和光伏并网面积对新能源出力不确定性的影响。其次,建立电力系统中多种灵活资源的备用模型:在源侧,分别建立常规机组和风电/光伏的备用模型,并考虑了风电/光伏备用的不确定性;在负荷侧,引入激励型需求响应,对需求侧备用进行建模。然后,基于两阶段随机优化方法建立备用调度模型。该模型考虑了日前的运行和备用决策以及日内不确定场景下的弃风、弃光以及切负荷风险。最后,基于改进的IEEE RTS-24测试系统验证了所提模型的有效性。     

含高渗透率光伏发电/蓄电池的电力系统协调优化运行研究

针对含高渗透率光伏发电/蓄电池的电力系统优化运行问题,建立了电力系统协调优化模型。首先建立光伏发电出力模型,通过Wasserstein距离指标对光伏发电出力的连续概率分布进行最优离散计算,提出基于哈夫曼树的变权值K-means聚类算法对全场景进行聚类分析,得到了光伏发电典型出力场景。引入了考虑蓄电池折旧成本影响的蓄电池简化动力电池模型模型。综合考虑燃料成本、启停成本、排污成本及弃光量,以联合发电系统各供能主体的综合运行成本与弃光量最小为目标,建立了含高渗透率光伏发电/蓄电池的电力系统的协调运行优化模型,所提出模型能够最大程度上提高系统对光伏发电的接纳能力以及电力系统运行经济性、可靠性。最后应用提出的模型对一个测试系统进行仿真分析,结果验证了模型的适用性和有效性。     

基于场景集的含风电电力系统旋转备用优化

大规模风电并网对电力系统调度运行和旋转备用的决策带来了难题。将电量不足期望和弃风电量期望通过惩罚系数引入机组组合目标函数中,权衡系统经济性和可靠性,协调决策旋转备用。通过拉丁超立方采样建立基于机组强迫停运、风电出力预测误差和负荷预测误差离散化的场景集,基于所建立的场景集推导出电量不足期望和弃风电量期望跟旋转备用的关系式并作为机组组合模型的约束,进行含风电电力系统发电和旋转备用计划协调决策。仿真结果表明建立的模型能根据可靠性要求灵活安排机组出力和旋转备用计划。     

碳交易环境下含大规模光伏电源的电力系统优化调度

光伏发电不消耗化石能源,无碳排放,是电力工业低碳化的有效途径。光伏发电出力具有很大的随机性与间歇性,大容量接入给电力调度带来了新的不确定因素。文中基于低碳经济理念,将碳交易机制引入电力系统经济调度;建立了太阳辐照度和光伏发电出力的概率分布模型,并采用基于Kantorovich距离的场景削减技术对光伏发电出力场景进行有效削减;在此基础上构建了考虑大规模光伏电源接入和CO2排放经济价值的电力系统优化调度模型,模型兼顾了系统运行的经济性、低碳性和可靠性。利用该模型对10机系统进行了算例仿真,结果验证了所提出模型的合理性和有效性。     

考虑大规模风电接入的电力系统旋转备用容量优化

基于冀北电网实际运行需求,建立了包含全网平衡、旋转备用需求、机组性能、电压约束、线路热稳约束等条件的随机最优模型,并利用场景生成技术,建立大规模风电接入系统的风功率随机模型。在该模型的基础上,优化日前发电计划编制和静态安全校核,运用基于模糊聚类的改进小生境遗传算法进行求解计算。在保证系统安全运行的前提下,可以有效降低系统的运行费用。     

基于时变因素的光伏发电系统可靠性评估

随着光伏发电的大规模发展,光伏电站的可靠性水平愈加受到重视。提出一种基于时变因素的光伏发电可靠性评估方法,通过分析光伏发电系统运行机理、元件失效模式及其对输出功率的影响,建立系统输出功率的概率模型,形成光伏系统可靠性评价指标,并构造光伏发电系统六状态空间模型。基于序贯蒙特卡洛方法,综合考虑气候条件、元件老化和光照强度,对某50 MW光伏电站运行可靠性进行评估。仿真结果表明,该模型及指标可有效反映系统的实际运行情况、出力水平和故障情况,为光伏电站运维提供支撑。     

引入聚类分析的光伏出力建模及其在可靠性评估中的应用

对光伏系统出力的建模是评估其容量价值及进行规划的前提,太阳辐照强度的随机性和波动性是其建模的难点。文中引入聚类分析理论,从数据挖掘的角度对光伏出力进行了建模,并将其用于含光伏发电的系统可靠性评估。首先,对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法进行了改进,解决了其对迭代初值敏感的问题。其次,利用改进的FCM算法对历史辐照数据进行了聚类分析,确定了聚类数和聚类中心,建立了太阳辐照的时序聚类模型。最后,基于所述模型和蒙特卡洛模拟(MCS)法提出了含光伏电站的发电系统可靠性评估方法。对IEEE-RTS测试系统的测试结果验证了所述模型和方法的有效性和高效性。     

一种考虑备用影响的光伏发电碳减排量计算方法

光伏电站实际的碳减排量计算对于光伏电站的规划和光伏产业的发展有着重要作用。随着光伏电站规模的不断扩大,光伏出力波动给系统所带来的不利影响也愈加突出。为减轻这种不利影响,需要在系统侧配备必要的旋转备用,而这部分备用所增加的碳排放理应计入光伏发电的碳减排量中。文中对青海省格尔木地区龙源光伏电站实测功率数据进行了分析,给出了基于曲线波动特征的光伏功率曲线分类算法,该算法根据曲线波动情况将光伏发电曲线分为4类,分别对应晴天、阴天、少云和多云气象条件,并给出了各类气象条件下光伏发电功率的统计量。在此基础上,进一步给出了考虑备用影响的光伏发电碳减排量计算模型和计算方法,该模型和方法可根据电站位置、容量、历史气象数据快速计算光伏电站的碳减排量。     

适应大规模风电接入的电力系统旋转备用优化模型与求解

以经济性为评价指标,综合考虑系统有功平衡、机组爬坡和有功约束、节点电压约束、线路热稳极限和旋转备用总量需求等条件,建立了含风电的随机最优模型。通过场景生成和消减,建立了风功率的随机模型,并最终得到了在预测误差范围之内的10种风功率出力场景。在求解算法方面,引入了基于模糊聚类的改进小生境遗传算法,并在IEEE10机39节点系统进行了仿真验算,得到系统在多个场景下的出力曲线和旋转备用容量要求。结果表明,改进小生境遗传算法与其它算法相比,在保证系统安全运行的前提下,可以有效降低系统的运行费用。     

面向综合负荷的并网光伏发电系统等效建模

基于MATLAB/Simulink和光伏电池自身的物理机理搭建了并网光伏发电的仿真系统,研究了其对配电网综合负荷特性的影响因素,分析比较了已有光伏发电系统等效模型的优劣。在此基础上构建了光伏发电系统传递函数等效模型,该模型具有结构简单、参数少、能有效描述光伏发电系统的出力极限等优点,同时易于在电力系统仿真软件中实现。采用所提出的等效模型与传统综合负荷模型并联,构建广义综合负荷模型,对含光伏发电系统的综合负荷进行建模,仿真实践表明此广义综合负荷模型具有良好的泛化能力,辨识参数稳定,能够满足工程仿真的需要。     

应用于高风电渗透率电网的风电调度实时控制方法与实现

为适应风电的快速波动,提出一种快速的风电实时控制方法,适用于高风电渗透率的电网。该方法根据自动发电控制机组的向下转旋备用、联络线功率调整偏差,在线计算电网可消纳风电裕度。然后,结合风电考核打分和网络安全约束,依据不同场景分别进行以消除断面越限为目标的校正控制、以消纳最大风电并兼顾公平调度为目标的最小弃风控制以及系统安全裕度充足下的风电自由发控制。基于所提出的方法,开发了相应系统并在某省级电网投运。测试系统的仿真和实际系统的实际运行结果证明了该方法的有效性。     

考虑光伏发电功率波动性的AGC备用容量分析方法

提出了基于自回归模型的频谱分析方法来分析光伏发电功率的波动特性。为获取足够分辨率的数据,以美国可再生能源实验室(NREL)的气象数据模拟仿真光伏阵列的出力,并用于分析不同时间尺度和空间尺度的光伏发电站的波动特性,确定光伏发电波动分量集中的时间尺度。研究表明,不同时间尺度的光伏发电波动量受天气影响显著,且随着光伏电站的规模扩大,不同光伏电站的整体出力也趋于平滑;此外,光伏发电波动主要集中在5min的时间尺度。在此基础上,验证了采用t分布拟合关键时间尺度光伏发电波动量的概率分布效果良好,通过滚动平均法分离关键时间尺度的功率波动分量,并量化分析光伏发电并网引发的自动发电控制(AGC)备用需求。     

含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型

随着大量利用可再生能源发电的分布式电源的出现,微网和虚拟电厂成为有效解决分布式电源并网的两种主要方法。采用场景抽样生成与缩减技术处理风电和光伏发电出力的不确定性,形成含概率信息的经典场景,在此基础上,根据合作博弈理论,建立了基于场景分析的虚拟电厂单独调度、与配电公司联合调度模型,分析了含风光水的虚拟电厂与配电公司的合作空间以及利益公平分配问题。算例采用某风光水分布式电源示范工程和迪庆藏族自治州电网实际数据进行分析,结果表明风光发电出力的预测精度、配电负荷曲线、备用价格等因素直接影响了虚拟电厂和配电网的合作空间和利益分配方案,并为分析分布式电源对配电网影响、虚拟电厂和配电公司合作谈判、优化虚拟电厂各类电源容量配置等提供了定量的依据。     

应用近似动态规划算法求解安全约束随机动态经济调度问题

针对大电网安全约束随机动态经济调度(DED)问题的求解时间太长,提出了应用近似动态规划算法快速求解不含抽水蓄能电站电网的安全约束随机DED问题的方法。建立了随机DED问题的虚拟存储器模型,以系统的正旋转备用容量作为存储变量,构建系统相邻时段的状态转移方程,并考虑了各输电线路和断面的安全约束。以风电场日前功率预测曲线为基础,通过拉丁超立方抽样产生风电场出力的误差场景,并逐一场景递推求解每个时段的二次规划模型以对各个时段的值函数进行训练,形成收敛的值函数,再代入预测场景求解以获得最终的优化调度方案。该方法实现了对随机DED模型各个场景和各个时段的解耦求解,将一个大规模优化问题分解为一系列的小规模优化问题,有效提高了对大电网随机DED模型的求解速度。以某一实际省级电网为算例,通过与场景法和鲁棒优化调度方法的比较验证了所提出模型和求解方法的正确有效性。     

含分布式混合储能系统的光伏直流微网能量管理策略

为了更好地管理大规模分布式光伏发电单元,将光伏直流微网划分为不同区域,且在不同区域配置了相应容量的混合储能单元与区域控制器以实现区域自治。根据各区域光伏电池输出功率与负荷功率间的关系以及储能单元荷电状态(SOC)的不同将系统分为5种运行模式,给出了不同运行模式下的能量管理策略,设计了光伏电池Boost变换器与储能双向DC/DC变换器的控制策略。最后,在Simulink中搭建了一个含多区域的光伏直流微网仿真模型。结果表明,所提方法在保证系统稳定运行的前提下,优化了各元件的出力。     

高渗透率风电接入对区域电网小信号稳定性的影响

风电接入对区域电网小信号稳定性的影响是清洁能源发电领域需要研究的重要问题,文中研究了提高风电渗透率的方式对系统阻尼比的影响。首先对常用的双馈风电机组七阶小信号模型进行了分析并加以改进,以此为基础对高渗透率风电并网后区域电网的小信号稳定性进行了仿真分析。仿真过程中对火电机组减出力和切机2种提高风电渗透率的方式分别进行了仿真计算,并在减出力方式下计及旋转备用容量的影响。仿真结果表明,在减少火电机组出力来提高风电渗透率的方式下,系统阻尼比并非单调变化,而在切除部分火电机组提高风电渗透率的方式下,系统阻尼比则随渗透率的提高而不断下降。     

基于遗传算法—模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型

针对光伏发电系统出力波动问题,提出遗传算法(GA)—模糊径向基(RBF)神经网络的光伏发电功率预测模型,将功率预测值应用于光伏发电的蓄电池储能功率调节系统,以降低对电网的冲击。选择与待预测日天气类型相同、日期相近、温度欧氏距离最小的历史日作为相似日,把与光伏发电功率相关性大的太阳辐射强度和温度作为模型输入变量,提出K均值聚类和遗传算法的参数优化方法,建立基于GA—模糊RBF神经网络的最终预测模型。在光伏功率预测的基础上,提出一种平滑控制策略,对光伏并网功率进行有效调节,从而达到平滑光伏功率波动的目的。实例证明,所述预测模型具有较高精度,并验证了平滑功率波动控制策略的有效性。     

考虑惯性动能的风电场旋转备用容量优化方法

并网风电场主动参与旋转备用控制,已成为调度部门和风电场运营商面临的新挑战。将变速风电机组的转子惯性动能纳入到风电场旋转备用容量范畴,从而最大限度地利用转子惯性动能参与电网频率调节或紧急备用;并根据风电场实际运行场景,提出了备用优化运行模式与调度优化运行模式及其对应的优化模型。实际算例分析表明,相比于传统备用方法,所提出的方法可在备用优化运行模式下使风电场弃风量最小,给风电场商带来较为可观的经济利益;可在调度优化运行模式下向电网提供最大的旋转备用容量,更加有利于电网稳定运行。     

有功无功协调的主动配电网鲁棒电压控制

光伏出力具有较强的波动性且难以预测,同时配电网中量测装置不足导致负荷估计精度差,因此传统的确定性电压控制方法不完全适用于主动配电网。电压越限是导致配电网中光伏发电弃光或停运的主要原因,文中提出了一种考虑光伏出力和负荷不确定性的鲁棒区间电压控制方法。该方法计算出最优无功补偿决策的同时,给出光伏电站的允许有功出力区间。所提出的方法在保证系统安全的基础上使得光伏电站尽可能运行在最大功率点跟踪模式。在改进的IEEE 33节点算例系统上进行了分析,通过蒙特卡洛仿真验证了所提方法的鲁棒性。