考虑电动汽车虚拟储能的高渗透配电网鲁棒优化调度

针对可再生分布式电源和电动汽车大量接入后给配电网带来的挑战,提出了一种综合考虑电动汽车接入随机性和分布式电源出力不确定性的鲁棒优化调度模型.首先,分析了分布式电源与电动汽车负荷的协同特性,结合电动汽车充放电管理方法与各类电动汽车的停驶特点,建立了可供调度的电动汽车虚拟储能容量估算模型;然后,利用鲁棒随机优化理论描述风光不确定性,以净负荷波动最小和电动汽车用能成本最低为目标函数,构造了优化调度模型及求解算法.最后,以某配电网为算例对所提模型与算法进行验证,结果表明:对电动汽车的充放电价格、功率及时间进行集中优化调控,能够达到协同可再生能源出力、平抑负荷波动的目的,削峰填谷效果显著.     

考虑多风能预测场景的虚拟电厂日内滚动柔性优化调度方法

随着分布式可再生能源接入电网的比例日益提高,其出力间歇性和随机性给电力系统的安全稳定和经济运行带来了一系列的负面影响,虚拟电厂为分布式可再生能源可靠并网提供了新的途径。针对虚拟电厂中风电机组出力的不确定性及预测误差,考虑了由多个风能预测服务商基于不同预测方法提供多个风电出力预测场景,以期望运行成本最小为目标,制定虚拟电厂每个场景对应的最优调度计划。为应对风力状况的随机波动,虚拟电厂当前时段考虑下一时段所有风电出力场景下的计划调整成本。并以期望运行总成本最小为目标,构建基于多风能预测结果的虚拟电厂柔性优化调度模型,并设计了日内虚拟电厂出力计划的滚动调度策略。通过数值仿真,对比分析了不同预测场景下虚拟电厂的运行成本,验证了所提模型的可行性和有效性。     

含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略

对于含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂,由于可调度充放电的电动汽车数量和风电机组出力均存在明显的不确定性,这样虚拟电厂在电力市场中参与竞价时就必须考虑这些不确定性。在此背景下,计及上述不确定性因素的影响,并在下述假定的基础上研究了含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略:风机出力的上下限为随机变量;日前能量市场和调节市场电价均为波动区间已知的随机变量;虚拟电厂中可调度充放电的电动汽车数量足够大,能够在平抑虚拟电厂内的风电机组出力波动的同时参与调节市场竞价。在同时考虑电动汽车电池放电损耗成本以及调节备用被实际调用比例的情形下,构建了虚拟电厂参与日前能量市场和调节市场的联合竞价策略的鲁棒优化模型。之后,采用IBM公司开发的高效商业求解器CPLEX 12.2对模型进行了求解。最后,通过算例对所构建的模型和采用的方法进行了验证,算例结果表明了所建立模型的合理性和求解方法的有效性。     

计及风光不确定性的虚拟电厂多目标随机调度优化模型

为缓解风电和光伏发电不确定性对虚拟电厂稳定运行的影响,引入鲁棒随机优化理论,建立了计及不确定性和需求响应的虚拟电厂随机调度优化模型。首先,风力发电、光伏发电、燃气轮机发电,以及储能系统和需求响应集成为虚拟电厂,然后最大化虚拟电厂运营收益、最小化系统运行成本和弃能成本被作为目标函数,建立虚拟电厂调度优化模型。再应用鲁棒随机优化理论来转换光伏发电以及风力发电不确定性变量的约束条件,建立了虚拟电厂随机调度模型。最后,选择中国国电云南分布式电源示范工程为实例分析对象。分析结果显示：所提模型能够降低系统运行成本,双重鲁棒系数的引入能够为不同风险态度决策者提供灵活的虚拟电厂调度决策工具,协助应对风电和光伏发电的随机特性。储能系统能够借助自身充放电特性,替代燃气轮机发电机组为风电和光伏发电提供备用服务,促进风电和光伏发电并网。将需求响应纳入虚拟电厂能够实现发电侧与用电侧联动优化目标,平缓化用电负荷曲线,系统整体运营效益达到最佳。     

考虑风险偏好的虚拟电厂鲁棒优化运行

随着发电特性复杂且各具特色的分布式电源大规模的接入电网,电力系统的运行变得更加复杂。虚拟电厂作为整合各类型分布式电源的有效方式,其运行决策要规避随机发电机组输出功率以及电力市场购售电策略等不确定因素带来的风险。综合考虑可调度机组、随机发电机组、柔性负荷和储能设备的能量特性,基于鲁棒优化理论以及条件风险价值理论建立了考虑风险偏好的虚拟电厂鲁棒优化运行模型,使虚拟电厂的运行决策在一定的保守性和风险可接受的前提下,追求虚拟电厂最大收益,并分析了鲁棒系数和风险系数对虚拟电厂收益等相关指标的影响。通过仿真算例验证了所建模型的正确性和有效性,为虚拟电厂的运行人员提供了有效的参考。     

考虑热电联合调度的虚拟电厂交易策略研究

为优化能源配置和用能效率,采用虚拟电厂模式聚合热电联产(Combined Heat and Power,CHP)机组等分布式能源作为整体参与市场交易,考虑CHP机组热电比可调运行模式突破传统以热定电的限制,实现CHP机组的热电解耦,提升机组调度的灵活性。此外针对虚拟电厂面临的风电不确定性,采用鲁棒优化进行处理,构建min-maxmin两阶段鲁棒优化模型,寻找不确定变量在不确定集合内朝着最恶劣场景变化时经济性最优的交易方案,并通过列约束生成算法对主子问题进行交替迭代求解。算例结果表明,采用CHP热电比可调运行模式并合理考虑风电出力不确定性能够提升系统调峰能力、降低出力偏差,对促进清洁能源消纳具有积极作用;也验证了通过虚拟电厂实现热电联合优化调度,作为整体参与市场运行具有较强的经济性优势。     

碳排放约束下虚拟电厂鲁棒优化竞标模型

虚拟电厂中的可再生能源发电出力和电力市场的电价具有不确定性特征,在虚拟电厂的竞标中如何处理这些不确定性因素的影响值得深入研究。应用鲁棒优化的方法处理风电出力和电力市场电价的不确定性,同时考虑碳排放约束对虚拟电厂竞标的影响,建立虚拟电厂鲁棒优化竞标模型。算例分析结果验证了所提模型的经济性和鲁棒性,显示了鲁棒优化法处理含有不确定性参数的优化问题的有效性,且碳排放约束会使虚拟电厂竞标策略发生变化。     

新型城镇下含热电联产机组的配电网两阶段鲁棒优化调度

随着新型城镇化的改革,多种分布式电源与多元化负荷逐步接入配电网,多种不确定性因素给配电网的运行调度带来极大挑战。文中建立含热电联产(CHP)机组和风电机组的新型城镇配电网两阶段随机鲁棒优化模型。首先,采用场景集描述负荷波动的不确定性,采用保守性模型构建风电出力模糊集合。两阶段鲁棒优化调度中,第1阶段决策日前机组启停方案,第2阶段考虑风电出力的不确定性决策各机组实时出力。采用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件将第2阶段双层模型变为单层线性优化问题,整体两阶段模型采用列与约束生成方法迭代求解,在负荷的场景集内得到考虑风电不确定性的新型城镇化配电网鲁棒优化调度方案。最后,通过改进33节点算例和改进123节点算例验证了模型的鲁棒性和经济性以及调度方案应对负荷波动的适应性。     

考虑出力外特性的虚拟电厂多目标优化调度

由于各分布式能源的差异性和不可控性,实现虚拟电厂具备与常规电厂类似的出力外特性已成为虚拟电厂运行面临的重要挑战。为此,从研究虚拟电厂出力外特性的具体内涵出发,对目标功率曲线和功率基线进行刻画;同时考虑风电、光伏、储能、电动汽车等多种分布式电源运行约束及其互补关系,兼顾虚拟电厂的出力外特性以及经济性和环保性,构建了多目标虚拟电厂优化调度模型。针对模型的复杂性,将所建模型线性化后转换为混合整数线性单目标优化模型,并用GAMS软件进行求解。算例结果表明,储能设备的容量大小和充放电速率是影响虚拟电厂出力外特性的主要因素,在优化运行中考虑出力外特性能够充分发挥虚拟电厂的削峰填谷作用,实现各分布电源的友好并网。     

考虑光伏和电动汽车不确定性的配电网鲁棒经济调度

随着光伏等间歇性能源发电和电动汽车等随机负荷的大量接入,配电网运行调度中的不确定性因素增大,面临着更大挑战。本文首先建立了光伏电站出力和电动汽车充电站负荷的不确定波动特性模型,运用鲁棒优化的思想考虑配电网调度面临的不确定性因素,以网络损耗费用最大为极端场景,以极端场景下配电网总运行成本最小为目标函数,建立配电网鲁棒经济调度的Min-Max优化模型。通过采用Benders分解算法将Min-Max优化问题分解为主问题和子问题进行交替迭代求解,得到对于节点功率不确定波动具有鲁棒性的配电网经济调度方案。最后,以IEEE33节点系统为例进行仿真分析,并与确定性优化调度方法和场景法进行对比,仿真结果验证了所提出的鲁棒经济调度模型和求解算法的正确性和高效性。     

含电动汽车负荷的分布式风电源优化配置

分布式风电(distributed wind generation,DWG)出力、系统负荷功率以及电动汽车(electric vehicles,PEV)无序充电功率的随机性和时序性波动为配电网中DWG的优化配置带来更多的不确定性。为此,利用季节场景与时段划分法处理DWG出力与负荷大小的时序特性,并对PEV的随机性进行概率建模。对各时段采用机会约束规划方法建立了以年度综合成本为目标的DWG优化配置模型。利用蒙特卡洛模拟嵌入保留精英策略的遗传算法的方法对典型算例进行求解,结果验证了所提模型与方法的正确性和有效性。     

基于无迹变换随机潮流建模的主动配电网优化调度

为了解决风电和电动汽车大量接入主动配电网所引发的随机优化调度问题,利用基于无迹变换的随机潮流计算方法处理风电出力的波动性、电动汽车充电的随机性以及电网负荷的随机波动。进而建立了以电动汽车充电功率和分布式电源出力为优化变量,以配电网运行费用最小、有功网损最小和负荷方差最小为优化目标的主动配电网随机优化模型。同时,采用多目标粒子群算法对模型进行求解,并以改进的IEEE 33节点测试系统为例对该模型进行仿真。仿真结果表明:考虑不确定性和电动汽车有序充电的优化调度模型,可以有效地减少配电网运行的成本、降低网损和缩小峰谷差,验证了所提模型的正确性和有效性。     

考虑多重不确定性的园区综合能源系统区间优化调度

电力市场环境下,园区综合能源系统需要考虑电价波动以制定第二天的调度计划。而风电和光伏发电等分布式电源出力的不确定性给园区综合能源系统经济运行带来了巨大挑战。文中提出了一种考虑多重不确定性的园区综合能源系统区间优化调度方法。首先,采用区间理论对电价和分布式电源出力的不确定性进行了建模;然后,以日运行费用最低为目标,结合综合能源系统运行约束,建立了考虑不确定性的园区综合能源系统日前优化调度模型;最后,采用区间线性规划方法对模型进行求解。算例结果验证了所提模型和方法的有效性。     

虚拟电厂聚合电动汽车参与碳市场的优化调度策略

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为电网分布式能源管理的重要解决方案,参与碳交易能够充分发挥其环境效益并提升VPP整体收益。结合电动汽车参与核证减排市场的需求,文中提出VPP聚合电动汽车参与碳市场的协调调度优化策略。首先,设计VPP代理电动汽车参与核证减排市场的方案和流程,并通过收取服务费的方式提升VPP收益;然后,分析VPP不同聚合资源的碳排放特性,并采用场景生成法评估新能源出力的波动性;最后,以VPP收益最大为目标,设计VPP参与碳市场的优化模型,同时电动汽车作为可控负荷和储能装置,进一步增加了VPP运行稳定性。算例分析表明,通过VPP对包括电动汽车在内的多类资源进行聚合并参与碳市场交易,不仅可以激励VPP减少传统火电机组的发电量,降低VPP运行时产生的碳排放,还可以利用电动汽车提升VPP运行稳定性,增加VPP收益及社会效益。     

Optimization strategy for aggregating electric vehicles through VPP to participate in the carbon market北大核心

Virtual power plant (VPP) is an important solution for distributed energy management of power grid. VPP's participation in carbon emission trading can give full play to its environmental benefits and improve the overall income of VPP. Based on the demand for electric vehicles to participate in the certification and emission reduction market, a coordinated scheduling optimization strategy for aggregating electric vehicles through VPP to participate in the carbon market is proposed. Firstly.design a scheme for VPP to represent electric vehicles in the certification and emission reduction market, and increase VPP revenue by charging service fees. Then, analyze the carbon emission characteristics of different aggregated resources in VPP and evaluate the volatility of new energy output by scenario generation method. Finally. with the goal of maximizing VPP revenue.design an optimization model for VPP participation in the carbon market. The aggregation of electric vehicles as controllable loads and energy storage devices can increase the stability of VPP operation. Example analysis shows that aggregating multiple types of resources including electric vehicles through VPP and participating in carbon market can not only incentivize VPP to reduce the power generation of traditional thermal power units and reduce carbon emissions generated during VPP operation, but also improve the stability of VPP operation.increase VPP revenue and social benefits through the use of electric vehicles. © 2023, Editorial Department of Electric Power Engineering Technology. All rights reserved.     

含电动汽车虚拟电厂参与碳交易时的经济与环境调度

适当设计的碳交易机制是实现碳减排目标的有效途径,而电动汽车(electric vehicle,EV)的大量应用可望产生明显的环境效益。在此背景下,针对包括EV、燃气轮机、风电、光伏发电的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与碳交易时的情形,建立了经济与环境调度优化模型。首先,简要介绍了碳交易机制,并阐述了VPP参与碳交易时的优化调度问题及其与电力系统的交互方式。之后,建立了VPP经济与环境调度的混合整数二次规划(mixed integer quadratic programming,M IQP)模型,以VPP总体收益最大为优化目标,计及了燃气轮机运行成本、碳排放成本、EV充放电成本等。最后,采用商业求解器YALMIP/CPLEX对所建立的优化模型进行求解,并用算例说明了可行性与有效性。     

计及电动汽车和风电出力不确定性的随机经济调度

电动汽车和可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战。在此背景下,构建了能够计及可入网电动汽车(plug-inelectric vehicle,PEV)和风电机组的不确定性的随机经济调度模型。首先采用随机仿真方法研究PEV的充电与放电功率的概率分布。之后,在假设风速服从Rayleigh分布的前提下,导出了风电机组出力概率分布的表达式。通过理论分析得到了风电机组和电动汽车接入网络(vehicle to grid,V2G)的电源出力的数学期望的解析表达式,并在此基础上,构建了电力系统随机经济调度模型。最后,以IEEE118节点系统为例说明了所提出的随机经济调度模型的基本特征。     

计及可调资源动态特性的虚拟电厂多级优化配置

对虚拟电厂(VPP)中各类资源进行优化配置是其参与电网优化调度的重要前提。针对不同特性资源动态聚合与量化评估的难点,文中提出了"灵活性可调资源-聚合调节特性-优化目标建模"的VPP多级优化配置体系。首先,在灵活性可调资源层面建立了不同分布式电源、可控负荷以及储能的可调灵活性与随机性模型。其次,在聚合调节特性层面,一方面对各类资源灵活性整合得到VPP对外可调灵活性,另一方面对各类资源灵活调节的概率密度函数通过卷积运算求得VPP的随机性模型。接着,在优化目标建模中基于投资组合理论建立包含VPP建设和运维成本、参与电能市场和辅助服务市场获利在内的净现值模型,在静态优化配置基础上,分析关键要素的动态效应。以中国某地区实际电网为例,验证了所提方法的正确性和有效性。     

计及可入网电动汽车的分布式电源最优选址和定容

一些不确定性因素如可入网电动汽车（PEV）的随机充放电行为导致的负荷和输出功率不确定性、风电机组和太阳能电源输出功率不确定性,以及未来燃料价格波动和负荷随机变化,都会给分布式电源（DG）的选址和定容问题带来风险。在此背景下,采用机会约束规划方法来解决DG的选址和定容中这些不确定性因素所引起的风险。以DG的总成本（包括投...