区间负荷下的输电网灵活规划方法

建立了区间负荷下的输电网灵活规划模型,该模型考虑负荷的不确定因素,以投资成本最小为目标,以正常情况和线路N-1情况下的网络安全为约束,求解该模型得到区间负荷下满足正常情况和线路N-1情况下系统安全的输电网规划方案。根据区间至多切负荷量的数值来判别区间负荷下电网规划方案的安全性和安全程度,使用改进的贪婪随机自适应搜索算法快速求解该模型。6节点系统和某实际77节点系统的规划结果验证了该方法的正确性和有效性。     

基于可信性理论的输电网规划

建立了基于可信性理论的输电网规划模型,得到模糊不确定负荷下的电网规划方案。将可信度的概念引入模型中,作为评价模糊不确定负荷下电网规划方案优劣的指标,该指标具有明确的物理意义和严格的数学理论基础。利用最小切负荷问题的负荷边界特性,证明了给定可信度指标下输电网规划模型的求解可等价于区间负荷下输电网规划模型的求解。使用结合区间至多切负荷量理论的贪婪随机自适应搜索算法求解该模型,可求得给定可信度指标下的输电网规划方案。新模型的求解不受模糊负荷下实际数学模型的限制,具有较好的适用性和明确的物理意义。46节点系统算例的计算结果验证了该模型和算法的有效性。     

区间不确定信息下电力系统安全性的快速评估算法

计及高压输电网络中的不确定因素,提出了区间负荷下快速评估电力系统安全性的新算法。该算法对传统分支定界算法进行了改进,证明了电力系统最小切负荷问题的负荷边界特性,将双层规划模型的求解转化为少量线性规划模型的求解。改进后的分支定界算法能够快速、准确地求解基于双层线性规划的区间至多切负荷模型,得到区间负荷下计及发电机的可调作用时,基于直流潮流模型的系统最小切负荷量的最大值。新算法的计算速度大大优于求解同类问题时所用的蒙特卡罗模拟法和分支定界法,精度较高。6节点和46节点系统算例的计算结果验证了算法的正确性和有效性。     

基于有功负荷注入空间静态电压稳定域的最小切负荷算法

针对电力系统电压稳定控制中的切负荷量求解问题,提出基于有功负荷注入空间静态电压稳定域的最小切负荷量计算方法。首先给出该稳定域的2阶段求解方法,与传统基于拟合技术的求取方法相比,该方法通过聚类分析在保证计算精度的条件下减小了计算代价,同时可对临界点基于其局部切平面的法向量进行分类拟合,从而计及稳定域边界曲率的变化得到更加准确的边界估计。基于该稳定域提出最小切负荷量的计算方法,与基于灵敏度的连续线性规划法相比,该方法可利用全局信息给出最小切负荷量,并且在计算速度上具有优势。通过6节点算例的可视化稳定域计算结果说明2阶段求解方法的有效性,最后利用39节点系统验证该最小切负荷计算方法的准确性。     

基于直流潮流的发输电系统区间负荷N-K事故计算

从严格数学角度研究了基于直流潮流的发输电系统区间负荷K个元件事故评估。区间负荷N-K事故场景非常多,首先从优化角度建立了区间负荷N-K最好状态和最坏状态最小切负荷模型,其中最坏状态模型是典型的双层优化模型,上层决策变量是机组、线路和负荷状态,下层模型是直流潮流的最小切负荷模型。然后,使用强对偶理论和数学等效化简方法,把系统N-K区间负荷最坏状态最小切负荷双层优化模型转化为混合整数线性规划模型,该模型可使用成熟优化软件求解。最后,使用IEEE标准算例,测试了考虑区间负荷、机组和线路（或变压器）故障的区间负荷N-K事故最坏状态评估模型,测试结果显示了本文所提方法的有效性和可行性。     

基于仿射变换的内点算法及其在可靠性评估中的应用

提出基于仿射变换的内点算法求解大规模电力系统可靠性评估。首先,给出了基于仿射变换的内点算法原理和计算步骤,用Fortran语言编写了求解最小切负荷子程序,在使用时需要把电力系统切负荷模型化为标准形式。为验证该算法的有效性,采用IEEE-RTS系统为例,用蒙特卡洛(Monte-Carlo)法模拟系统状态,用直流潮流进行状态评估,对于超负荷故障状态进行有功优化调整。采用基于仿射变换的内点算法求解最小切负荷量。计算结果表明,采用基于仿射变换的内点算法求解最小切负荷量过程中,最大迭代次数为16次,最小迭代次数为3次。该方法不仅适用于求解大规模电力系统的有功调整优化,也适于其他大型线性规划问题。系统规模越大,迭代次数的优势越明显。     

电网规划中最小切负荷费用计算方法

电力市场环境下的电网规划需要综合考虑电网的投资费用、运行费用和切负荷费用,所以有必要计算各规划方案的最小切负荷费用.通过建立以切负荷费用最小为目标函数的数学模型,提出了逐步经济切负荷法.该方法是一个逐步消除系统过负荷的迭代过程.每一次迭代中引入经济有效度指标来综合考虑候选节点的切负荷有效度和单位切负荷费用,并以此确定一个切负荷最佳节点以及该节点的切负荷量.当系统再无过负荷时,就终止迭代.此时,所有切负荷节点上的切负荷费用之和即为系统最小切负荷费用.算例证明了该方法的有效性和可操作性, 与电力市场下电网的实际运行情形相吻合.     

电网规划中考虑风电场影响的最小切负荷量研究

提出应用鲁棒线性优化理论来研究电网规划中含多个风电场的最小切负荷量计算问题,为含多个风电场的系统安全性研究提供了一条新的思路。根据Seng-Cheol Kang提出的鲁棒线性优化理论,建立电网规划中考虑风电场影响的最小切负荷量模型。该模型以出力上下限和出力期望值来描述风电场的出力,最终转化为一确定性的线性规划问题并进行求解。在计及或不计及发电机调整的情况下,该模型均能够给出最安全的切负荷方案,除此以外还能给出更多介于最可靠与最经济之间的切负荷方案,实现灵活决策;在计及发电机出力可调的情况下,该模型能够给出相应的发电机出力方案;该模型能够初步给出各种切负荷方案下电网规划方案的可靠程度。基于修正的Garver’s 6节点系统和修正的巴西南部46节点系统算例测试结果验证了该方法的有效性。     

考虑负荷转移的检修计划安全校核优化方法

充分考虑负荷转移对检修计划可行性的影响,建立了考虑负荷转移的检修计划安全校核优化模型.该模型的目标函数为负荷转移量和切负荷量的加权平方和最小,约束方程以交流潮流模型为基础,包括考虑负荷转移和切负荷量的节点功率平衡方程以及支路传输功率、负荷转移和切负荷量等上、下限约束.基于该模型不仅可以判断检修计划的可行性,而且还能够给出负荷的转移方案,或者给出检修计划不可行时的调整方案,因而该模型对于检修计划的安全校核具有重要意义.采用半光滑牛顿法求解上述优化问题,并通过对IEEE 14节点系统的仿真分析验证了该方法的有效性.     

最佳切负荷时刻的计算

分析了电力系统中集中切负荷控制的时刻对系统稳定性的影响,给出了计算集中切负荷控制最佳时刻的方法。仿真结果表明,在切负荷量和切负荷地点一定的条件下,最佳时刻进行的集中切负荷控制可以使得控制结束后系统的振荡减小     

基于区间理论的油田综合能源系统优化规划

针对油田的能源结构和用能负荷的特征,构建了油田综合能源系统架构;考虑可再生能源出力的不确定性和油田多元负荷用能的随机性,建立了光伏、光热出力的区间模型,热负荷区间模型和基于价格型响应的电负荷区间模型;通过分析设备投资成本的时间价值和区域碳中和途径,建立一种计及源荷不确定性的综合能源系统规划模型,并结合仿射算法和区间序关系,将不确定性优化问题转化为确定性的多目标优化问题进行求解。算例分析表明,油田综合能源系统架构符合油田能源禀赋和负荷实际耦合情况,设备配置方案投资回收年限短,不确定性权重系数越高,投资越大,年净收益区间越大,结果验证了规划方法的有效性。与传统鲁棒凸规划优化方法相比,所提方法为决策者提供了满足区间约束的解集,避免了规划方案的保守性。     

基于改进评价指标的波动性负荷短期区间预测

针对传统点对点预测难以适用于波动性较大、不确定性较强的负荷的问题,提出了一种基于改进评价指标的区间预测方法,从区间宽度和累计误差2个角度对现有区间预测评价指标做出改进,提高了预测结果的合理性。在此基础上,从各个评价指标的自身特性及其对预测结果的影响程度进行考量,建立了区间预测综合评价指标,并利用神经网络构建了区间预测模型,以综合评价指标最优为目标,采用粒子群优化算法对网络结构参数进行训练优化,从而取得理想的波动性负荷区间预测效果。仿真中通过对某波动性较强的历史负荷数据进行预测分析,并与传统的点预测和区间预测方法进行对比,验证了所提方法的有效性和优越性。     

中长期电力负荷预测的盲数回归方法

为克服传统回归预测模型无法很好处理观测数据及负荷规律不确定性所致负荷预测不尽人意的问题,采 用盲数理论改进传统的中长期负荷线性回归预测模型。此法用盲数的形式来表达预测模型的相关变量,来获得负 荷可能出现的多个区间,同时得到各个区间可能出现的可信度情况。算例表明改进的算法比较准确,丢失的信息 量少,可用于包含不确定性因素的负荷预测。     

基于区间算术的含分布式电源电网无功优化方法

为了解决分布式电源出力不确定性以及负荷波动性所带来的影响,提出一种基于区间数的含分布式电源电网无功优化方法。介绍区间数和区间算术的概念并建立区间潮流模型;建立含分布式电源电网区间无功优化模型的目标函数和约束条件,并给出采用粒子群算法求解区间无功优化模型的步骤;最后通过Matlab对一个修改后的IEEE14节点系统进行区间无功优化仿真计算,并采用粒子群算法对单一潮流断面进行无功优化验证了所提算法的正确性。仿真结果表明,基于区间算术的无功优化方法能够在计及电网不确定性因素情况下,使得电网趋优运行。     

提高需求响应可靠性的储能优化配置研究

提出了基于用户需求曲线的需求响应不确定性模型,通过区间弹性系数反映用户响应行为的不确定性,并得到不确定需求曲线。为提高需求响应的可靠性,基于用户响应偏差的区间数构建了负荷聚合商的储能优化配置模型,利用蒙特卡洛模拟求解该模型得到储能配置方案,并就储能对需求响应可靠性的改善效果进行评估。PJM历史数据仿真表明,所提模型和算法能有效改善用户的需求响应偏差,优化负荷曲线,提高需求响应的可靠性。     

欠定分离机制下基于特征滤波的居民负荷非侵入辨识算法

通过非侵入采集模式下电流信号的欠定求解实现了负荷分解,获取了各独立负荷的完整电流,在负荷分解基础上实现了状态辨识。利用居民用户的负荷操作习惯将难以求解的欠定问题优化建模,转化为一维欠定问题,将求解模型建立为单位时间间隔仅从采集信号中分离两路信号。依据电流频域信号的稀疏性通过两步迭代收缩阈值算法得到最优解,使每个投入运行的负荷均可独立分解。通过先验方式获取用电网络各负荷的特征电流形成特征滤波器组,对分解电流进行频域滤波,通过对滤波后频率分量的量化判决实现负荷辨识。利用实际采集的用电数据验证了算法的有效性,能够有效实现负荷分解,并准确判断负荷状态。     

基于结构化负荷模型的电力负荷概率区间预测

为了考虑电力负荷的不确定性,概率和区间预测成为电力负荷预测的重要方式之一。针对传统的负荷概率及区间预测方法没有考虑不同负荷成分的不确定性对电力负荷影响的问题,在分析电力负荷成分的基础上,基于结构化电力负荷模型提出一种电力负荷概率及区间预测方法。首先,对电力负荷的成分进行分析,针对不同负荷成分分别进行建模,构成结构化电力负荷模型;然后,基于历史负荷数据采用变分贝叶斯估计算法训练模型参数的后验概率分布;最后,基于训练完成的模型对未来负荷的概率分布进行预测,从而实现电力负荷概率区间预测。采用实际电力负荷数据进行验证,并与其他方法进行对比。实验结果表明,所提方法取得了较高的预测区间覆盖率和较窄的预测区间宽度。