考虑源荷不确定性的直流配电网模糊随机日前优化调度

针对直流配电网中分布式可再生能源出力及典型直流类负荷的不确定性,提出了综合考虑负荷自弹性系数以及电价型需求响应的不确定性负荷模型;在考虑可再生能源随机性的基础上,通过签订日前充电合同将电动汽车这类高可调度单元转换为确定性负荷;以直流配电网与上级电网联络线功率最平滑及日前调度成本最小为优化目标,建立了模糊随机日前优化调度模型,并采用熵权法确定两者权重进行求解.以某直流配电网为例,针对不同场景、不同光伏出力、不同置信水平以及不同的电动汽车合同签订率,验证了优化调度模型的有效性、优越性.     

考虑大规模风电和电动汽车入网的协同优化调度

为了实现发电机组的经济调度,同时减少污染气体的排放和等效负荷的波动,结合电动汽车与电力系统之间能量双向流动的特点,考虑风力发电的间歇性和电动汽车充放电的随机性对电网的影响,以发电成本、排污成本和等效负荷波动方差最小为多目标函数,构建了计及风电和插入式混合电动汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicles,PHEVs)的协同优化调度模型。并应用基于ε占优的多目标粒子群算法进行求解,该方法能保证外部存档非劣解的收敛性和分布性,克服了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解多目标优化问题极易收敛到伪pareto前沿和收敛速度慢的缺陷。最后,通过仿真实验,验证了所构建多目标协同优化调度模型与单目标优化调度模型相比,能有效平抑可再生能源发电出力波动,降低发电总成本和排污成本。     

基于改进交替方向乘子法的输配电网分散协调鲁棒优化调度模型

随着分布式可再生能源大量接入主动配电网,输配电网间的耦合日益密切,由此面临的可再生能源出力不确定性和集中式调度带来的海量通讯等问题,使得输配电网的协调调度迎来巨大挑战。在考虑电力低碳化发展要求的基础上,计及碳捕集电厂低碳与调峰特性,提出基于改进交替方向乘子法的输配电网分散协调两阶段鲁棒优化调度模型。首先,采用凸多面体不确定集合描述风电出力的不确定性,构造含碳捕集电厂的输配协同两阶段鲁棒优化调度模型。进而,通过基于交替方向乘子法,并嵌套列和约束生成算法的循环迭代方法,对输配电网进行解耦和迭代求解。最后,在2个规模不同的算例系统上进行仿真分析。结果表明,所提方法在降低计算规模的同时提高了求解效率,实现了输配电网的完全分散自治,有效缓解了可再生能源并网带来的调峰压力。     

考虑N-1安全约束的含可再生能源输电网结构鲁棒优化

为提高大规模可再生能源接入系统的运行经济与安全性,提出在考虑可再生能源接入的电力系统中通过输电网络结构优化,在保证安全运行约束的前提下,降低系统运行成本,提高可再生能源的消纳比例。研究将该优化问题分为经济调度问题和N-1校验问题,两个问题交替求解。经济调度问题对输电网结构和机组出力进行优化;N-1检验问题以系统失负荷为优化目标,并考虑重合一条线路作为应急手段。两个问题均可建立为两阶段鲁棒优化模型,利用Benders对偶法求解。进一步提出了模型求解的加速方法,适应于工程实际应用。对IEEE 39节点系统的仿真验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于改进烟花算法的可再生能源动态经济调度分析

可再生能源具有很强的不确定性,这使得微电网经济调度问题往往很复杂。本文提出了一种考虑可再生能源发电的不确定性,计及惩罚成本和备用成本的调度模型。模型除了考虑可再生能源经济因素以外,还考虑了传统火力机组的成本函数。风能和太阳能的随机性分别由Weibull分布和Beta分布模拟。本文利用改进的烟花算法求解该模型,仿真结果表明了改进烟花算法的有效性。相比于传统烟花算法,采用改进烟花算法进行经济调度,可成本节约5%。     

基于扩展序列运算的含不确定性需求响应电力系统优化调度

未来高比例可再生能源的随机性给电力系统运行带来了前所未有的挑战,灵活性资源的不足限制了可再生能源的发展,柔性负荷可作为一种灵活性资源参与电力系统的调峰和备用。文中根据响应机制的不同,将柔性负荷分为激励型负荷和价格型负荷两种。基于扩展概率性序列运算理论,分别建立表征激励型负荷和价格型负荷响应不确定性的概率模型,表征风电出力不确定性的概率模型也随之建立。在此基础上,以应对风电波动性和随机性为背景,基于风险约束和风险成本理论,构建了同时考虑风电出力和需求响应不确定性的电力系统日前优化调度模型。针对构建的随机优化问题,文中通过序列运算对机会约束条件进行转化,将其转化为一个约束条件为线性的确定性优化问题进行求解。最后,通过仿真算例验证了模型的有效性,并分析了序列运算应用于不确定性问题的实用价值。     

计及风电预测可靠性的含风电电力系统优化调度模型

针对风电随机性对电力系统安全、经济运行的影响,在考虑风电预测可靠性的基础上,建立含风电的电力系统优化调度模型。将实际风电出力看作随机变量,并通过混合Copula函数对历史风电场出力及其对应预测值建立相关性模型;在得到预测出力后,通过相关性模型获得风电实际出力分布概率;采用机会约束规划建立含风电的电力系统经济调度模型,并在保证系统可靠性的条件下优化风电计划出力。最后通过改进粒子群优化算法求解模型,结果表明该模型和算法可行且有效。     

虚拟电厂参与下含高渗透可再生能源系统的运行策略

为电力系统能够规模化灵活控制分布式可再生能源与可控负荷参与系统市场交易和优化调度。本文提出一种虚拟电厂(Virtual Power Plant,VPP)参与下含高渗透可再生能源的双层优化调度模型,将虚拟电厂作为独立市场主体参与系统调度,两层之间交替求解,实现协同优化;同时利用威尔分布、贝塔分布模拟风电、光伏的随机性,计及可再生能源出力不确定性带来的高估与低估成本。针对双层优化模型,混合整数、非凸、非线性、多目标的特点提出一种新颖的多目标飞蛾扑火算法(Multi-objective Moth-flame optimization, MOMFO)。最后通过修改后的IEEE39节点为算例验证文中提出的模型可均衡各层收益主体,在维持安全稳定运行的前提下,系统运营利润最大化,有效实现了电力系统的可持续性发展;同时也验证了多目标飞蛾扑火算法的有效性与竞争性。     

考虑风机出力不确定性的能源系统多目标协调优化运行研究

风机出力的不确定性,使得电力系统调度受到了严重干扰.为了保证电力系统调度的多目标优化,构建了风力发电系统的二层鲁棒性模型,并利用单亲遗传算法作为最优解的求解手段.以电力调度系统的经济性为研究目标,综合考虑了电力系统的经济调度成本和系统调整成本,通过实际数据对比,该模型的预测精度更高,调度成本和电力系统调整成本更低,为基于风机出力不确定性的能源系统多目标协调优化提供了思路.     

考虑阶梯型碳交易的多负荷聚合商协同优化调度与成本分配

可再生能源的大规模渗透给电力系统的稳定运行带来极大挑战。在供需两侧双重不确定性叠加驱动下,基于终端柔性负荷的需求响应资源亟待挖掘。考虑不同类型用户负荷差异化特性,引入基于合作共赢的多类型负荷聚合商,基于异类负荷响应行为互补特点参与电力系统灵活调度;同时,赋予各负荷聚合商碳交易集成商的双重身份进入碳交易市场,采用预测电负荷法为系统无偿分配碳排放配额,构建奖惩阶梯型碳交易模型。以多个负荷聚合商合作联盟运营成本之和最小为目标,构建多聚合商间交互合作的日前优化模型并进行求解;引入合作博弈Shapley值法,根据各参与者对合作联盟运营的贡献度,进行成本分摊。结果表明,合作运营机制下,联盟整体和个体的运营成本及碳排放量均大幅降低。     

基于交替方向乘子法的电力系统分散式经济调度

现代电力系统中分布式电源特性各异,数量越来越多且接入具有分散特点,传统的集中式经济调度方法将面临计算负担大、通信复杂以及灵活性不足等限制。鉴于此,文中综合考虑了风电功率波动特性和分布式电源的动态模型及其综合发电成本,提出了一种基于交替方向乘子法的电力系统分散式经济调度方法。该方法在每次迭代过程中仅需收集系统净负荷及分布式电源平均有功功率,即可实现每台分布式电源有功功率最优值的分散式独立求解。最后,利用MATLAB/Simulink搭建了含有多个分布式电源的配电网系统,在风电功率波动和负荷实时变化的情况下对所提方法进行测试,通过与传统集中式经济调度方法的比较验证了所提分散式经济调度方法的准确性和有效性。     

基于全局优化和多主体博弈的微网日前电热联合经济调度

针对含可再生能源的微网日前电热联合调度问题,开展了考虑全局利益统一与多主体利益均衡的优化结果对比分析。首先,基于多能源微网中各类能量产生/转化设备的效能模型,结合系统中储能装置寿命损耗、可再生能源丢弃、电动汽车调度成本等方面的分析,建立了各类设备的运行成本模型;其次,构建了以微网运行成本最佳为目标的微网单一主体日前经济调度数学模型,并提出了基于粒子维度熵的改进混沌粒子群算法;再次,构建了考虑可再生能源所有者、微网能源服务商、用户等多主体利益均衡的日前经济调度数学模型,提出了基于Nash均衡博弈的求解方法;最后,针对全局利益统一与多主体利益均衡2种模式在典型实例中的经济调度结果,开展了深入的对比分析,验证了所提模型与方法的有效性与实用性。     

采用同步型交替方向乘子法的微电网分散式动态经济调度算法

微电网中各类电源特性各异,网络通信能力不足以及对发电单元隐私保护的需求,对集中式经济调度提出了挑战。综合考虑常规发电机组的发电成本、新能源发电的弃置费用、储能装置的折旧费用及网络有功损耗,按照各发电单元和储能装置在网络中的接入位置进行分区,从而建立微网分散式动态经济调度模型。采用同步型交替方向乘子算法,每次迭代过程中相邻区域之间仅需交换电压相角信息,即可实现各区域经济调度之间并行求解,从而得到最优解。并以某实际微网为测试系统,验证了所提算法的正确性和有效性。     

计及源荷双边性能指标的市场交易模型

高比例可再生能源电网内,为促进优质可控电源与可控负荷的发展,提高系统供需平衡的调节能力,考虑电源和负荷响应性能进行电力市场交易模式设计。在电源侧引入机组的调节性能指标;在负荷侧设置负荷聚合商参与市场的场景,并考虑负荷响应偏差的随机性进而提出负荷响应性能指标,以区分不同响应特性带来的运行成本差异。为合理协调计及性能指标的源荷双边资源,设计了两阶段的差异化出清机制。以系统总运行成本最小化为目标,构建有负荷聚合商参与的日前市场出清模型。通过算例结果表明,计及源荷双边性能指标的交易模型,可以引导资源的优化配置,降低市场的风险和损失。     

含抽蓄电站与新能源发电的柔性直流系统日前优化调度方法

多端柔性高压直流输电技术可实现大规模可再生能源发电的多点汇集送出,通过接入和调控抽水蓄能(以下简称"抽蓄")电站可进一步平抑可再生能源出力波动、匹配负荷侧需求.针对含新能源发电和抽蓄电站的多端柔性直流系统,采用生成场景集方法建立了考虑新能源发电出力不确定性的日前随机优化调度模型.该模型详细考虑了定速与可变速抽蓄机组运行约束和抽蓄电站库容约束,同时包含了计及柔性直流电网有功损耗的潮流约束.通过对柔性直流电网潮流约束二阶锥松弛,将所建立模型转换为以期望运行费用最小为目标的混合整数二阶锥规划问题,可求解获得日前优化调度方案.以中国张北柔性直流示范工程为例进行仿真分析,验证了所提方法的有效性.     

计及风电与电动汽车随机性的两阶段机组组合研究

风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战。在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型。首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)来生成风电场景。其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类。可调度电动汽车根据其出行规律采用随机模拟的方法,并建立了EV充电聚集商模型;不可调度电动汽车通过K-means聚类分析得到其典型负荷曲线,并将其并入系统常规负荷中。最终建立了基于多场景分析考虑EV充电聚集商的两阶段随机机组组合模型,并通过算例分析证明了所提模型的有效性。     

基于柔性负荷可控裕度的多时间尺度调峰优化

如何引导海量分散分布的负荷侧资源参与电网调控运行成为电力系统面临的新挑战,然而目前对于海量异构负荷的协同控制方法尚缺少深入研究。文章提出了一种基于柔性负荷可控裕度的异构负荷集群控制方法。首先,对空调负荷、电动汽车充电负荷、分布式储能建立广义储能的聚合模型。其次,在聚合商-负荷设备层面,针对多类型负荷的异构特性,提出了一种基于可控裕度指标的状态序列化控制策略;在调度中心-聚合商层面,建立了日前-日内的调峰优化模型。在日前阶段,考虑了常规机组的启停计划、电动汽车充电计划和空调的中断计划,建立了以日前系统运行经济性最优为目标的调度模型;在日内阶段,聚合商中的分布式储能进一步应对风电和负荷预测的不确定性。最后,进行了算例仿真,在实现了系统削峰填谷的同时降低了系统运行成本,验证了所提控制策略和调峰优化方法的可行性与有效性。     

基于通用分布的含风电电力系统随机动态经济调度

随着风电大规模并网,其不确定性给电力系统经济调度带来了新的挑战。文中利用通用分布模型拟合不同风电功率预测水平下的实际风电功率分布,并以此建立了考虑风电低估、高估成本的日前动态经济调度的随机优化模型。通过对目标函数和约束条件的转化与分析,将随机优化模型转化为一个非线性凸优化问题。结合二次规划算法和内点法,提出了一种两阶段优化算法用以求解对应的经济调度问题。最后,在含风电场的IEEE 30节点系统上,验证了所提基于通用分布的随机动态经济调度方法的有效性。     

计及风险备用约束的含风电场电力系统动态经济调度

为解决风电的不确定性给电网调度带来的问题,必须开展含风电场的经济调度问题研究。通过引入风速和负荷预测误差的概率分布函数来描述系统中存在的不确定性因素,提出了一种基于风险备用约束的含风电场电力系统动态经济调度新模型。在目标函数中采用惩罚的方式对风电计划出力相对于实际出力的偏差所造成的备用成本加以考虑。该模型采用收敛特性稳定的非线性预估–校正原对偶内点法进行求解。通过含有一个风电场的10机组系统算例,验证了所提调度模型的可行性。分析表明,该模型可以在保证系统可靠性要求的基础上,实现经济性最优的目标。     

基于动态非合作博弈的大规模电动汽车实时优化调度

针对大规模电动汽车(EV)接入电网后,各充电聚合商(EVA)的独立优化目标存在冲突而导致优化调度存在困难的问题,提出了考虑多个EVA各方利益的基于动态非合作博弈的大规模EV实时调度模型。首先构建了大规模EV的集群等效模型并分析了动态电价下各EVA的利益关系,接着利用完全势博弈理论证明了博弈模型存在唯一的纳什均衡解并推导出求解方法,最后提出基于交替方向乘子法的实时分布式算法实现各EVA实时策略的求解。通过算例仿真验证了所提模型可有效实现削峰填谷、降低EVA充电成本。同时,在优化结果、计算时间、保护用户隐私方面更适用于大规模EV实时充电优化调度。