计及源荷不确定性的多时间尺度滚动调度计划模型与方法

考虑风电和负荷预测偏差随时间尺度变化的规律以及分时电价条件下负荷响应偏差,综合表述系统运行的不确定性因素及其影响,提出了一种基于偏差预控的负荷调度模式。为实现风电、慢机、快机以及价格型和激励型需求响应在不同时间尺度上逐级协调优化的潜力,构建了"日前-日内-实时"多时间尺度滚动调度计划模型。算例结果验证了决策模型与求解的有效性,并进一步分析了不确定性因素对调度计划的影响以及多时间尺度经济运行域滚动决策的效果。提高不确定因素的预测精度以提升系统整体运行水平的同时,应充分考虑不确定性偏差随时间尺度的变化规律和不同类型资源的互补特征。在系统可靠运行的前提下,可根据系统运行不确定因素的偏差大小同步滚动生成不同时间尺度的经济运行域,进一步增强系统运行的经济性。     

多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略

负荷侧资源参与电网有功调度在提高风电接纳能力方面存在着巨大潜力,但也会给调度运行带来复杂的控制问题。为解决这一问题,基于风电在不同时间尺度误差的不同以及电网对应调节能力的差异,提出"多级协调、逐级细化"的多时间尺度协调的柔性负荷响应调度模型与策略。首先,提出多时间尺度源–荷调度总体框架,将负荷调度的整个过程分为4个时间尺度,包括日前24 h、日内1 h、日内15 min和实时负荷调度;其次,建立风电功率预测不确定性模型、负荷代理决策模型和调度控制中心决策模型;然后,在这几个核心模型的基础上,提出多时间尺度源–荷协调调度策略,给出计及风电不确定性的负荷调整量的决策计算方法;最后,在某地区实际电网算例上进行仿真验证。结果表明,本文所设计的负荷调度模型和策略可以充分利用不同时间尺度上的负荷资源,有效平衡风电预测功率不确定性所引起的功率不平衡量,并减少系统备用容量。     

需求响应不确定性对日前优化调度的影响分析

需求侧资源参与电网有功调度是消纳风电的重要方式之一,但价格型需求响应的不确定性又会对电网调度产生重要影响。为分析该影响,文中首先分析了负荷响应量、负荷自弹性系数和电价激励水平对价格型需求响应不确定性的影响,并建立了分时电价下的负荷模糊响应模型。在此基础上,考虑价格型需求响应、风电出力和系统负荷的不确定性,建立了考虑风电消纳效益的电力系统源荷互动日前模糊优化调度模型。根据模糊规划理论,对模糊期望约束和模糊机会约束进行了等效处理,等效后的模糊优化问题可以转换为确定性优化问题,并分析了价格型需求响应不确定性对电力系统日前优化调度的影响。通过仿真算例验证了模型的有效性。     

含CAES和多类型柔性负荷的电力系统多时间尺度电能-备用联合优化调度

为了应对大规模风电接入,压缩空气储能(CAES)技术和柔性负荷主动响应技术在近年来发展迅速。以含CAES电站、可转移负荷、可中断负荷、可直接负荷控制(DLC)负荷、风电场、常规机组的电力系统为研究对象,综合考虑CAES电站和多类型柔性负荷在日前、日内、实时时间尺度下的调度特性及其在备用与调频方面的应用潜能,建立考虑源-荷-储协调互动的电力系统多时间尺度电能-备用联合调度模型。该模型以最小化电网运营商的总支出成本为优化目标,能够同时制定系统的发电计划、旋转备用购置与调用计划和自动发电控制(AGC)参与因子配置计划。基于修改版PJM-5Bus系统的仿真结果验证了所建调度模型的有效性。     

考虑需求响应的风电消纳模糊

随着智能电网的快速发展,将需求响应(demand response,DR)融入调度过程以协调风电和火电机组出力是目前的研究热点.首先利用需求响应对负荷曲线的优化作用及其对系统备用容量的等效作用,制定了分时电价和可中断负荷的容量成本;其次针对风电出力的不确定性和随机性,采用可信性测度理论对其进行模糊表示;然后将风电出力不确定性引入到旋转备用模糊约束中,给出了基于模糊机会约束规划(fuzzy chance constrained programming,FCCP)并考虑需求响应的经济调度模型;最后由改进引力搜索算法求解所给模型.算例分析表明所提模型能够有效应对风电出力不确定性,降低系统运行的总成本.     

考虑需求响应的风电消纳模糊优化调度研究

随着智能电网的快速发展,将需求响应(demand response,DR)融入调度过程以协调风电和火电机组出力是目前的研究热点。首先利用需求响应对负荷曲线的优化作用及其对系统备用容量的等效作用,制定了分时电价和可中断负荷的容量成本;其次针对风电出力的不确定性和随机性,采用可信性测度理论对其进行模糊表示;然后将风电出力不确定性引入到旋转备用模糊约束中,给出了基于模糊机会约束规划(fuzzy chance constrained programming,FCCP)并考虑需求响应的经济调度模型;最后由改进引力搜索算法求解所给模型。算例分析表明所提模型能够有效应对风电出力不确定性,降低系统运行的总成本。     

考虑需求响应不确定性的多时间尺度源荷互动决策方法

将需求响应(DR)不确定性引起的偏差区间的变化规律,应用于基于消费者心理学原理的价格型DR行为建模。基于多时间尺度决策的视角并考虑用户响应的偏差,设计了一种刚性约束和弹性约束相结合的激励型DR机制。考虑源、荷两侧资源的不确定性,将价格型和激励型DR与常规机组、风电、紧急调峰资源在不同时间尺度上进行优化配置,构建了日前—日内时间尺度的源荷互动决策模型,并根据不确定规划理论和混合整数规划方法进行求解。算例分析验证了决策建模的有效性,通过不同资源种类以及不同时间尺度上的决策优化,增强了源荷互动的效果。     

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。     

基于需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度

随着我国不断加快新型电力系统建设,风电、光伏等越来越多的分布式资源大规模并网,但其随机性、波动性及分散性的特点给电力系统带来了多重不确定性。提出了一种考虑价格型需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度方法,在日内调度模型中引入用户价格型需求响应,对用户负荷进行精准调控;采用基于蒙特卡罗与曼哈顿概率距离的场景生成与削减法处理风光出力、电价不确定性,减少日前日内出力偏差,再结合日前调度构成了多时间尺度优化调度模型,并采用滚动优化得到日内优化调度结果。以湖南某小型虚拟电厂系统进行算例仿真,结果表明,所提多时间尺度优化调度策略能够精确预测风光出力及用户负荷,在有效抑制功率波动的同时保证了系统的经济性。     

海水淡化与电制热负荷联合消纳风电的多时间尺度调度策略

协调控制负荷侧灵活性资源消纳风电是构建新型电力系统的关键技术之一。考虑到风电预测精度随预测时间尺度缩短而提高,提出利用海水淡化、电制热等灵活性负荷消纳富余风电的多时间尺度优化调度策略。首先,分析多元协调消纳风电的电力电量平衡关系,建立海水淡化和电制热负荷的可调控支撑能力运行特性模型。其次,考虑负荷调度优势及运行边界,分析其在不同时间尺度下风电消纳调度需求的适应性,建立多时间尺度优化调度机制。在此基础上,建立日前、日内和实时优化调度模型,提出含电-水-热-储的多介质、多能源转换协调消纳风电的多时间尺度优化调度方法。最后,以中国北方某沿海城市冬季供暖期为例进行数值分析。结果表明,该方法在风电正调峰出力和反调峰出力时均表现出很强的跟随风电波动能力,能够有效提升风电利用率和运行经济性。     

计及多种柔性负荷的虚拟电厂热电联合鲁棒优化调度模型

针对热/电联合运行下多种柔性负荷协调优化不足以及面临的风、光出力和柔性负荷等多种不确定性,文章提出了一种考虑柔性负荷下的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)热电联合鲁棒优化调度方法。充分考虑可削减、可平移、可转移柔性负荷之间的协调互补性,分别以热/电负荷曲线标准差和系统综合运行成本最低为目标,建立了虚拟电厂热电联合双层协调优化运行模型,提高了多种柔性负荷协调优化效果;并采用鲁棒优化方法处理风、光出力和柔性负荷预测误差的不确定性,提高热电系统运行的鲁棒性。多种柔性负荷的协调优化增强了系统的灵活调节能力,使经济性更优,不同鲁棒系数下柔性负荷优化效果的对比,为适应不同需求情景下的决策者提供参考依据。算例分析验证了所提模型的有效性。     

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。     

考虑电热综合需求响应的虚拟电厂优化调度

针对配电网中以电、热为代表的多类型负荷的快速增长,以及可控机组、储能装置、风机等分布式能源的协调调度问题,提出了考虑电热综合需求响应的虚拟电厂（virtual power plant,VPP）优化调度模型。首先,将风机、热电联产系统、多种储能装置、电锅炉、电热负荷集成为虚拟电厂,在用户侧,将基于电价型和激励型需求响应措施相结合,建立电热综合需求响应模型;然后,以最大化虚拟电厂运营利润为目标,采用机会约束模型描述风机、负荷预测的不确定性和内部功率平衡,并考虑各机组运行约束和网络安全约束;在合理控制和协调各组件出力的基础上生成调度方案,最后采用量子粒子群算法对模型进行求解。在算例中比较了不同需求响应方案对热电负荷曲线优化结果、网络安全、虚拟电厂经济性的影响,比较了不同置信水平下虚拟电厂的调度结果,从而验证了模型的可行性。     

基于需求响应和多能互补的冷热电联产微网优化调度

兼顾电源侧多能互补与负荷侧需求响应（demand response,DR）是提升源荷侧协调发电能力的重要手段,可以促进电力削峰填谷,提高经济效益。针对冷、热、电负荷需求的随机性和不匹配性,考虑到人体对温度有一定的适应能力,文章将风、光发电机组与燃气轮机冷热电联产（combined cooling, heating and power,CCHP）系统结合,提出了一种基于综合需求响应的源荷协调CCHP微网,同时采用典型场景集考虑新能源出力的不确定性,建立优化调度模型。该模型以最小化系统经济成本为目标,利用免疫遗传算法求解,探讨了系统经济调度成本与不同需求响应模式以及温度偏差的关系,并对系统是否引入电加热设备进行讨论。算例分析表明,基于需求响应和多能互补的CCHP微网优化调度方法,能有效降低综合运行成本,具有显著的经济及社会价值。     

基于主从博弈和混合需求响应的能量枢纽多时间尺度优化调度策略

针对综合能源系统中多市场主体利益诉求不同以及源、荷不确定性造成的系统波动问题,提出了基于主从博弈和混合需求响应的能源枢纽（EH）多时间尺度优化调度策略。为有效评估多能负荷柔性特性,将建筑热传递模型与生活热水储存模型集成到EH模型中,建立了完善的综合需求响应模型。针对EH内利益诉求多元化的问题,基于Stackelberg博弈理论,构建了EH日前主从博弈优化调度模型。考虑到日前源、荷预测误差对EH优化运行的影响,提出了考虑激励型综合需求响应的EH日内短时间尺度优化策略,形成了日前与日内的闭环反馈优化。仿真结果表明考虑多种综合需求响应策略和主从博弈的EH多时间尺度优化调度策略,不仅可以降低系统运行成本,维护供需双方利益诉求,而且可以提升系统平抑源、荷波动的能力,实现EH经济、稳定运行。     

计及需求响应电量约束的日前调度策略

由于风电出力的不确定性对电网的安全稳定具有重要影响,在电力系统调度中考虑需求响应,可以提高系统对风电的消纳能力,保证系统运行稳定性。本文将需求侧资源融入到优化调度模型中,以经济性最优为目标,在发电总成本函数中加入调用负荷成本,在此基础上增加考虑需求侧可控负荷的电量约束条件以提高调度运行的可靠性。采用混合整数线性规划方法,建立计及需求响应电量约束的日前调度模型,并在6节点系统算例中仿真验证了该方法的有效性。     

基于代理技术的广域源-荷双层递阶协同优化调度模型

广域民用负荷参与需求响应目前已成为促进风电消纳的新途径,然而广域民用负荷的调节时序特性复杂,使其在电网层的优化调度中难以对广域民用负荷进行直接调度.为此,提出了一种基于代理技术的广域源-荷双层递阶协同优化调度模型.在负荷代理分区聚合广域民用负荷的基础上,上层(电网调度层)模型基于负荷代理内聚合负荷的简化调节能力,考虑负荷调节时序的不确定性,协同优化风电、常规电源和负荷代理的初始调度计划;下层(负荷代理层)模型考虑民用负荷个体的调节性能约束,以与负荷代理的初始调度计划偏差最小为目标,优化得到民用负荷个体的调度计划;在上、下层模型之间引入递阶协同优化环节,将下层模型的优化解反馈传递给上层模型,以修正风电场、常规电源的初始调度计划,形成最终广域源-荷调度方案.算例仿真结果验证了所提模型的有效性和优越性,表明所提模型能在保证优化效果的同时显著提升求解效率,为广域民用负荷直接参与电网优化调度提供一种切实可行的解决思路.     

基于多场景技术的冷热电虚拟电厂两阶段优化调度

针对风、光出力及负荷需求的不确定性造成虚拟电厂收益低的问题,建立了基于多场景技术的冷热电虚拟电厂优化调度模型。对风光出力及电、热、冷负荷的不确定性进行分析,通过拉丁超立方抽样生成连续时间场景,模拟风光出力及多能负荷随时间的波动情况;采用同步回代消除法对所生成的场景进行削减,得到风、光、荷典型日场景。在此基础上构建多场景冷热电虚拟电厂两阶段协调优化模型,日前阶段建立考虑多种成本和约束的运行模型,通过粒子群算法对所提模型进行寻优,得到多场景最佳出力方案;实时校正阶段加入监管成本,对可控设备出力进行调节,消除预测误差造成的波动性;通过算例分析,验证了所提模型能够有效降低风光出力及多能负荷不确定性的影响,可实现冷热电虚拟电厂协调优化运行。     

考虑源荷协调的含储热光热电站和风电系统的日前-日内调度策略

为提高电力系统风电消纳能力,结合源荷两侧的可调节资源,提出含储热光热电站和风电系统的日前-日内调度策略。首先,根据含储热光热电站能量时移特性以及居民用电负荷响应时间长的特点,结合价格型需求响应,以系统运行成本以及日前弃风量最小为目标,构建日前调度模型;其次,根据考虑含储热光热电站的灵活调节能力以及高载能负荷响应时间短的特点,结合日前调度计划与日内风电预测,以系统日内调节成本与日内弃风量最小为目标,构建日内调度模型。算例结果表明：本文所提调度策略能够充分利用现有源荷两侧可调节资源及其特点,在促进系统风电消纳的同时,降低了系统成本。