大规模风电场并网的经济调度建模和决策算法

大规模风电场接入电力系统给电力系统的调度和运行提出了新的问题,调度人员需要在调度方案的制定过程中考虑风力发电的特点。本文以风电场的短期风速预测为基础,分析预测样本,针对风力发电不同接入容量对电力系统稳定性影响的不同,建立含有风电场的电力系统经济调度模型,运用交互式决策方法和粒子群优化算法对含有风电场的电力系统经济调度模型求解,得出调度方案。通过算例分析,验证了该方法的可行性。     

考虑风速随机性含风电系统的多目标优化调度模型研究

随着我国风电场装机容量的增加,风电在电力系统的作用将逐渐显现,有必要对风电系统进行优化调度.对含有风电场的电力系统进行优化调度时,在计及风速随机特性的基础上以火电运行过程中燃烧的煤炭能源与火电污染排放量为双重目标建立多目标模型.由于风电出力存在预测误差,因此采用随机正态分布数来消除误差.以一个含有2个风电场和5个火电厂的电力系统为例进行算例仿真及运算,优化结果表明了含有风电场的电力系统多目标优化调度模型的正确性与可行性.     

含风电场多目标低碳电力系统动态经济调度研究

含风电场多目标低碳电力系统调度模型包括2个目标函数:发电成本和碳排放量。考虑电力系统经济性的同时减少碳排放量;考虑风电场带来的风险,在发电成本中增加风险成本;在保证电力系统安全性的同时增加风电场的出力,达到低碳节能的效果。对含风电场多目标低碳电力系统调度模型,采用改进的多目标粒子群优化算法进行优化求解。仿真验证了含风电场多目标低碳电力系统调度数学模型与改进粒子群算法的正确性与有效性。     

基于超短期风电功率预测的风电场自动发电控制

从风电场的实际情况出发,针对现有电力系统实时调度模式下大规模风电场并网调度难题,提出基于超短期风电功率预测的风电场自动发电控制(AGC)方法。引入等耗量微增率理论,建立了含风电场的电力系统发电出力分配的优化模型,使风电场作为等效的自动发电控制机组融入现有电力系统调度控制框架,增强整个电力系统的运行控制能力。算例结果验证了所提方法的可行性。     

考虑预测误差分布特性的风电场集群调度方法

为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是必然趋势。现有考虑预测信息的风电场集群有功调度方法一般采用确定性风电预测数据,由于风能特性和预测水平限制,难以满足电力系统调度精度需求。因此提出一种考虑风电功率预测误差分布特性的有功功率调度方法,该方法首先通过历史数据统计分析得到风电场风电功率预测误差的概率分布,然后以风电场集群下发有功指令后各风电场输出的风电功率缺额的数学期望之和最小为优化目标,优化分配风电场集群调度指令,减少因风电有功预测误差导致的风电场群输出有功功率与集群调度要求之间的功率差额。通过风电场实际数据验证了所提方法的有效性和先进性。     

融合交互规划与经济性的风电接纳水平优化

风电的实际出力与预测出力不可避免地存在一定的偏差,给电力系统带来一定的辅助服务成本,同时也给电力系统经济调度带来难度。本文从电力系统经济调度出发,考虑风电预测出力与实际出力的偏差对调度经济性的影响,引入风电接纳水平系数,建立了综合考虑常规机组和风电场调度经济性的风电接纳水平优化模型,从经济性角度评估电力系统的风电接纳水平,并通过算例来验证本文提出优化模型的正确性,为风电场规划和电网调度提供了依据。     

基于协同进化多目标优化算法的含风电场的电力系统经济调度研究

电力系统经济调度的核心是合理的分配负荷以实现电力系统经济性最优,在风电大规模发展的今天,风能的不确定性及波动性使得含风电场的电力系统经济调度问题变得更加复杂。分析了传统的电力系统经济调度的数学模型,在考虑风电输出功率不稳定性的条件下,建立了含风电场的电力系统经济调度的数学模型,在模型中考虑了环境因素及因风电场加入而引起的额外的旋转备用费用,并用协同进化多目标优化算法求解模型,并将结果与传统的单目标遗传算法进行比较,仿真验证其可行性。     

计及柔性资源的含风电场电力系统多目标动态协调调度EI北大核心CSCD

针对风电出力的间歇性和不确定性,提出考虑能量存储系统和需求侧管理的含风电场电力系统的动态经济环境协调调度模型。结合风电出力概率模型,将含随机变量的机会约束转化为确定性约束条件。在此基础上,建立含风电场及柔性资源的多目标调度模型,并提出一种基于拥挤熵的改进多目标粒子群优化(IMOPSO-CE)算法对该模型进行求解。最后以含6台火电机组和1个风电场的电力系统为算例,对不同调度情景下的仿真结果进行比较分析,验证了所提模型的合理性及IMOPSO-CE算法的有效性,为解决含风电场电力系统动态经济环境调度问题提供了一种新思路。     

考虑多风电场出力相关性的电力系统随机优化调度

考虑多风电场出力之间的尾部相关性,借助Gumbel-Copula函数构建多风电场出力的联合概率分布,提出含多风电场的电力系统随机优化调度模型。通过抽样平均近似(SAA)法处理机会约束条件,将随机优化问题转换为可计算的确定性非线性规划问题,并采用粒子群优化(PSO)算法进行求解。通过算例分析联合概率分布、机会约束置信水平和抽样次数对优化调度结果的影响,结果验证了基于Gumbel-Copula联合概率分布的随机优化调度的合理性。     

含风电场的电力系统经济调度研究综述

由于风电具有随机波动特性,大规模风电功率注入电网给电力系统调度运行带来了严峻的考验.分别从建模和求解两个方面阐述并分析了计及风电场的经济调度问题.根据对风速/风电功率不确定特性的不同处理方法,将含风电场的经济调度模型分为确定性建模、模糊建模以及概率建模方法进行论述,并进一步阐明了建模过程中风电引起的备用及风险调度管理问题.对应于优化模型的分类特点,相应地将优化模型的求解方法归结为确定性和不确定性求解方法两大类.最后指出了含有大规模并网风电场的电力系统经济调度问题需要进一步深入开展的工作.     

基于改进多目标粒子群算法的含风电场电力系统优化调度

由于风电具有随机性和波动性的特点,常规电力系统分析、调度及控制方式受到了新的挑战。深入研究了含风电场的电力系统优化调度问题,建立了基于多目标粒子群算法的调度模型,在该模型中考虑发电成本、污染气体排放量及风电场输出功率短期波动引起的系统运行风险,在约束条件中加入了正负旋转备用容量,从而减小了风电波动和预测误差对系统的影响程度。算法设计上,通过引入遗传算子对多目标粒子群算法搜索机组组合的能力进行改进,提高了该模型的全局寻优能力。10机系统算例结果分析表明,所提方法正确有效,且能够减少寻优过程中不可行解、解决各优化目标之间的冲突性,使所有目标函数尽可能达到最优。     

计及条件风险成本的含EH-CSP电站多源发电系统优化运行

随着风电场接入电网的规模不断扩大,风电出力的不确定性给电力系统调度带来巨大的挑战.利用太阳能光热发电(concentrating solar power,CSP)良好的调节能力以及电加热装置(electric heater,EH)的风电消纳能力,平抑风电出力的波动性,并采用条件风险价值(conditional valu...     

考虑规模化电动汽车与风电接入的随机解耦协同调度

大规模电动汽车并网和风电出力的随机性增加了电力系统安全经济运行的难度。针对风电出力难以预测的特点,同时兼顾电网侧和电动汽车聚合商侧的运行效益,建立了风电、火电以及电动汽车鲁棒双层随机优化调度模型。为了提高求解效率,基于近似Benders算法构建了电动汽车与电网之间的互动关系。此外,针对规模化电动汽车之间难以协同优化的问题,运用辅助问题原理对电动汽车个体之间的耦合关系进行了解耦,将电动汽车群的联合优化转化成为单辆电动汽车调度的并行计算,实现了对电动汽车个体的调度。最后,针对改进的IEEE 39节点算例进行了仿真分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

计及风电的电网调度与控制架构分析

近年来我国的风电快速发展,局部地区的风电穿透率已经较高,这给传统的电网有功、无功调度与控制系统带来了很大的挑战。分析和总结风电的基本特性,包括波动性、不完全可预测性、低可控性等,以及我国风电一些特殊性如集中开发、远距离传输和直接接入主网等。详细分析了风电接入后需要对传统调度与控制系统做的改进工作,以及计及风电的调度与控制系统的整体框架。研究认为,在有功方面应按照三次、二次、一次频率控制的顺序开展研究与应用,在无功方面则应按照一次、二次、三次电压控制的顺序。同时也讨论了有功、无功调度与控制在发展路线上存在不同之处的内在原因。     

含风电系统的无功优化调度

针对恒速恒频和变速恒频两类控制模式对风电机组分别进行建模,以系统有功网损最小为目标,以常规发电机和恒电压控制模型风机的无功出力、变压器抽头位置和投入的电容电抗组数为控制变量,建立了含风电系统的无功优化模型。采用原对偶内点算法进行求解,对于模型中的离散变量,提出了优化归整轮流迭代的方法来进行处理。对海南电网汛小方式的算例分析表明,该无功优化模型和方法可以明显地降低系统网损和系统运行成本。     

基于风电极限穿透功率的经济调度优化模型研究

风电出力的时变特性,决定了风电极限穿透功率对大规模风电并网系统的调度策略有重要的影响.在充分体现环境保护和风电特性的火电和风电的运行价格模型基础上,基于风电场极限穿透功率和风电场出力预报可信度,建立了风电并网电力系统经济优化调度模型.基于新疆乌鲁木齐电网对该调度模型进行算例仿真,并采用遗传算法(GA)实现模型求解,结果...     

大规模风电接入电网多目标随机优化调度

基于对风电机组出力随机特性的深入分析及其可能被高估和低估的概率计算,对风电接入将导致系统维持稳定运行的成本增加风险加以考虑,构建了含风电机组的电力系统环境经济调度静态随机优化模型,以尽可能实现系统总污染排放量最少化和运行成本最低化的综合优化目标。设计了基于非劣排序微分进化的多目标优化算法对模型进行求解,并应用模糊集理论和熵权法建立了综合最优解的提取方法。最后以一个含大规模风电场的电力系统为例进行环境经济调度仿真,验证了所提方法的有效性,并进一步从节能减排的角度分析了风电接入对电力系统优化调度产生的影响。     

基于风功率间歇性的多区域综合能源系统两阶段分布鲁棒协同优化调度的研究

为了提高多区域综合能源系统对风电的消纳能力,有必要研究分析风电出力不确定性对系统经济稳定运行的不良影响,并提出策略减弱甚至消除不良影响。基于此,提出一种基于风功率间歇性的多区域综合能源系统两阶段分布鲁棒协同优化调度。日前阶段根据风电预测信息制定系统运行经济最优方案。实时阶段考虑最恶劣概率分布下,各风电场景中可调机组调整出力与弃风最小。模型结构为min-max-min,利用CCG算法求解。最后,通过算例验证了本文所提方法的优越性。     

考虑多风电场相关性的电网动态经济调度二阶段带补偿算法

大规模多风电场的并网给电网经济调度带来了巨大挑战,文中对含多风电场的电网日前动态经济调度问题进行研究。首先,引入Copula理论构建了多风电场间输出功率的联合分布。随后,建立了电网日前24h动态经济调度随机优化模型。针对约束中风电输出功率的随机性,引入二阶段带补偿算法求解,将原调度模型转化为二阶段模型:第一阶段为仅含常规变量约束,而在目标函数中增加补偿量期望值的优化模型;第二阶段为含随机变量约束,并以补偿量惩罚期望值最小为目标的优化模型;通过二阶段模型间的交替迭代求得最优解。基于IEEE 118节点系统和某省级大电网的算例对该方法的有效性进行了验证。     

基于风速预测和随机规划的含风电场电力系统动态经济调度

随着风力发电在电力系统中比重的持续增加,在电力系统经济调度中需要考虑风电场的影响;而并网风电场具有动态、随机、容量大等特点,传统的经济调度方法已不再适用。针对风电场出力的随机性,在风速预测的基础上,应用随机规划理论建立了考虑机组组合的含风电场电力系统动元网络和遗传算法的混合智能算法,提高了算法的收敛速度和搜索性能。以含风电场的IEEE30节点系统为算例验证了所提方法的可行性和有效性。