考虑风电功率序列时间相关性的电力系统动态经济调度

随着高比例可再生能源大规模接入电力系统,其不确定性对经济调度带来了巨大的挑战。针对含风电电力系统经济调度问题,提出了考虑风电功率序列时间相关性的数据筛选方法,并利用versatile-copula分布实现风电功率序列时间相关性建模,以此为基础提出了考虑随机变量相关性的机会约束与风电成本高低估代价计算方法,建立了考虑风电功率序列时间相关性的动态经济调度模型。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线性约束问题,并利用逐次线性化算法实现准确求解。最后,在含风电的IEEE-30节点和IEEE-118节点算例系统中进行仿真计算,验证了所提考虑风电功率序列时间相关性的调度方法在数据筛选、拟合精度、经济性等方面的有效性。     

基于风电场总功率条件分布的电力系统经济调度二次规划方法

在含风电电力系统随机调度中,需要考虑由风电功率的预测误差导致的随机性成本,通常为风电功率随机变量的积分形式,并基于迭代算法求解。迭代算法在求解过程中由于步长选取等原因,难以保证较好的收敛性能。本文提出一种基于风电场总功率条件分布的经济调度二次规划方法,首先基于截断通用分布的混合形式对风电功率边缘分布建模,结合Copula理论,得到多风电场总功率条件分布,在避免使用高维分布的基础上考虑多风电场出力的相关性。以总功率条件分布为输入,建立同时优化机组出力和系统备用置信度的经济调度模型。将含风电功率积分形式的调度模型转化为二次规划形式,从而能够被现有的求解软件高效可靠求解。最后,在IEEE30-Bus标准系统中对本文方法进行了验证。     

基于通用分布的风电功率出力动态场景生成方法

随着大规模风电接入电网,风电功率的不确定性使得电力系统的运行与调度面临着新的挑战。针对风电功率的不确定性,本文提出了基于通用分布的风电功率动态场景生成方法,将风电的不准确性转化为确定性模型。本文首先利用通用分布良好的拟合特性去近似表征风电功率的实际分布,然后对风电的波动性进行建模,通过逆变换抽样的方法生成大量既符合风电的随机性又符合波动性的场景。为了验证所提方法的有效性,本文从场景生成的速度和精确程度方面进行了比较。以实际风电数据为基础的仿真算例验证了所提的基于通用分布的风电功率出力动态场景生成方法的可行性。     

含风电场电力系统环境经济动态调度建模与算法

为应对风电功率的不确定性,提出考虑风电渗透功率的增、减出力旋转备用量化模型。在旋转备用量化模型基础上,考虑常规发电机阀点效应及爬坡速率约束,采用价格罚因子法嵌入废气排放目标到发电机燃料费用目标函数中,将环境经济动态调度多目标优化问题转化为单目标优化问题。将约束条件的处理与目标函数完全分离,建立了含风电场电力系统环境经济动态调度模型。针对量子粒子群算法存在早熟的问题,引入早熟判断机制,对早熟粒子进行混沌搜索,从而提出改进量子粒子群优化算法求解所建立的调度模型。在10机系统上采用所提出的方法,仿真结果表明,与量子粒子群和粒子群算法比较,所提出的方法能较好地处理风电功率不确定性条件下的环境经济动态调度问题。     

基于机会约束规划的风–蓄联合动态经济调度

大规模具有随机性、波动性和反调峰特性的风电接入电力系统后,给电力系统的调度运行带来了很大挑战。针对风电出力特性,提出了基于智能能量管理系统(smart energymanagement system,SEMS)的风-蓄联合调度策略,基于随机规划理论建立了经抽水储能平抑后以风电功率波动最小和火电运行成本最低为目标的风–蓄联合运行的电力系统动态经济调度模型,并采用混沌粒子群优化算法求解模型。仿真结果表明了该调度策略的合理性及有效性。     

考虑风电功率预测不确定性的火电机组调度策略研究

针对大规模风电并网导致电力系统调度不确定性增大的问题,提出了一种考虑风电功率不确定性的火电机组优化调度方法.首先,采用k均值聚类对历史风功率预测值和预测误差进行区间划分,分区间采用高斯混合模型对预测误差的概率密度函数进行拟合.其次,建立考虑风电预测不确定性的火电机组经济调度模型.最后,在麻雀算法的基础上,结合天牛须寻优算法进行火电机组经济调度的求解.     

考虑功率预测不确定性的风电消纳随机调度

针对风电并网消纳中的随机调度问题,基于随机规划理论,建立了考虑功率预测不确定性的风电消纳期望值模型,提出了基于Monte Carlo随机模拟和遗传算法相结合的模型求解算法步骤,并在含风电场的IEEE 30节点系统上进行算例分析,验证方法的可行性和有效性。研究表明:基于期望值模型的的风电消纳随机优化调度能够很好地量化风电功率预测误差带来的不确定性,实现调度目标期望值的最优化,对提高风电并网随机调度的量化决策水平,促进风电消纳具有积极作用。     

基于改进k-means聚类的风电功率典型场景在日前调度中的应用

针对含风电电源的电网日前调度优化问题,应用聚类分析获得风电功率典型场景进行风电功率预测,并将预测结果用于日前调度优化具有重要意义。提出一种基于改进k-means聚类算法的风电功率典型场景生成方法,对周期内的风电数据通过场景生成和缩减,得到少数几个能反映周期内历史数据特征的风电功率典型场景集;然后以系统运行成本最小为目标,建立适应风电接入的日前机组组合模型,模拟风电接入后电力系统实际运行情况。最后通过算例比较风电功率点预测、区间预测和典型场景预测在电力系统日前调度中的经济运行优化结果,验证了所提方法的有效性和实用价值。     

计及风电功率不确定性的经济调度问题求解方法

在调度模型中考虑风电功率不确定性的影响时,需要计及高估及低估风电的代价,优化问题的目标函数中将含有不可解析微分的项,无法基于经典的等微增率准则对该静态经济调度问题进行求解。通常使用的现代优化算法在实际应用中具有一定的工程局限性。对此,文中提出使用一种近似函数来模拟服从正态分布的风电功率预测误差,使该静态经济调度优化目标...     

考虑概率分布约束的含高渗透率风电电力系统储能鲁棒优化方法

提出一种考虑风电功率预测误差概率分布不确定性的储能容量优化配置方法。该方法可保证在风电功率任意可能分布下,通过调度可调发电机组及配置储能以保证系统安全运行,同时最小化储能配置成本。首先鉴于历史数据的不完备性,将根据历史数据获得的风电二阶矩信息描述为波动区间,然后采用概率分布鲁棒联合机会约束模型描述含风场系统储能最优配置问题,进而采用拉格朗日对偶消去优化模型中的随机变量,将鲁棒机会约束模型转化为确定性的线性矩阵不等式问题,最后采用凸优化算法求解,并分析风电预测误差精度、机会约束置信度、风电功率波动性对储能配置容量的影响。采用修改的Garver 6节点算例验证了该方法的可行性和有效性。     

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。     

含风电场电力系统的动态经济调度分散随机优化方法

针对含风电场电力动态经济调度的信息私密性和不确定性问题,提出一种分散随机优化求解方法。根据目标级联分析的原理,将含风电场的动态经济调度集中优化模型转化为随机分散优化模型。利用近似动态规划对各个区域的随机动态经济调度问题进行分散优化,并根据区域间边界节点相角信息对它们的优化方案进行协调。通过6节点2区域系统、IEEE多区域系统和某实际系统的算例分析,从多个角度验证了所提方法的有效性。     

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。     

计及风电动态成本的电力系统区间经济调度*

大规模风电接入电网后,风速的间歇性和随机性使风电出力具有一定的不确定性,对传统确定性系统的安全经济运行产生严重影响。针对风力发电的不确定性对电网调度运行的影响,本文基于区间规划理论,提出风电动态成本这一概念,并建立计及风电动态成本的电力系统区间经济调度模型。该模型中引入决策变量求解模型的区间优化解,一定程度上反映系统运行风险和经济效益,并为调度人员安全评估提供支持。最后采用IEEE30节点系统进行仿真验证,算例结果表明该模型与方法的实用性和有效性。     

考虑风电不确定性的互联电力系统分散协调调度模型

针对含高比例风电的直流互联电力系统经济调度问题,采用鲁棒优化方法描述风电出力,提出了一种基于目标级联分析法的分散协调调度模型。首先,采用鲁棒优化方法中的多面体集合来描述风电出力的不确定性,为了降低问题求解的保守度,引入了鲁棒保守度调节因子。然后,根据分散协调算法的分解原理将待解决的经济调度问题分解为主问题和子问题。其中,主问题为上级调度中心协调优化互联电力系统之间的直流联络线功率,子问题为下级调度中心独立优化各区域电网的发电计划。最后,通过两个算例对所提模型的有效性进行了验证。结果表明,所提方法不仅可以弥补鲁棒优化方法偏于保守的不足,而且能够在应对风电出力不确定性的同时实现风电的跨区域消纳,适合中国电网目前的分层分区调度模式。     

随机风电接入的电力系统动态经济调度多场景协同优化

针对随机风电接入的电力系统动态经济调度问题,采用场景法应对随机风电接入带来的不确定性,并以发电总成本最小为优化目标,结合多学科协同优化算法的核心思想建立基于多场景解耦的电力系统动态经济调度协同优化模型。引入动态松弛算法求解模型的系统级优化问题,有效克服传统多学科协同优化算法的不足;采用网格计算工具并行求解由多场景构建的子学科优化问题,大幅提高求解规模和计算效率。含风电的IEEE 39节点系统仿真结果表明,所提模型是可行有效的,并且优化效果要优于基于GAMS-BARON求解器的传统场景法。     

考虑风电接入的电力系统经济调度研究综述

由于风电具有很强的随机性,风电以及风电功率的预测都有难度,因此给含风电的电力系统经济调度问题带来了很大困难,依据风电间歇性和随机性的不同处理方法以及旋转备用和风险的对目标函数的约束,从模型以及求解方法两个方面考虑风电接入下的电力系统经济调度问题,模型从确定性建模、模糊建模和概率建模三个方面论述,求解方法分为传统算法和智能算法两大类,考虑了模型的优势与不足,从寻优速度、精度和收敛性比较了算法的优缺点,讨论了模型使用各种算法解决问题的方法和途径。最后指出风电接入下的经济调度问题将来所面临的工作。     

风电并网电力系统动态经济调度问题的研究

通过优化火电机组出力,研究风电并网后,电力系统的短期动态经济调度问题。优化模型中引入了上、下旋转备用,以此应对风电功率预测误差给系统调度带来的波动。在基本粒子群优化算法基础上,提出了3种改进策略:先采用"循环处理策略"和"优先启停策略"生成问题的可行解,然后采用"机会停机策略"进一步优化可行解。经典算例结果表明,本文提出的策略稳定性好、寻优速度快、优化结果好,具有高效的搜索能力和适应性。     

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。     

含风电场与电动汽车充换电站的电力系统经济调度

在分析风电和电动汽车发展形势的基础上,提出将电动汽车充换电站视作储能电站引入电网调度,为含有风电场的系统提供备用.通过对风电出力和充换电站可用容量的预测,考虑风电和充换电站建立经济调度模型,提出模型优化策略,并采用粒子群优化算法（PSO）求解.通过算例验证了模型和算法的正确性和有效性.