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。     

基于博弈方法的含分布式电源配电网重构优化

智能配电网的发展要求在配电网重构中充分考虑分布式电源出力的不确定性,减小失电带来的影响,保证配电网供电的可靠性和经济性。在此背景下,把分布式电源出力不确定性虚化为“大自然”的博弈策略,与调度者的拓扑优化策略先后对策,构建了以重构费用最小为目标的配电网重构序贯行动博弈模型。然后通过改进的博弈树方法对重构的博弈模型进行求解,得到考虑了分布式电源出力不确定性的配电网重构方案。最后通过对IEEE 33节点配电系统的仿真分析,验证了所提出方法的有效性,并从经济性和可靠性方面对重构方案进行了鲁棒性分析。     

基于双层优化模型的能源互联网自愈及优化运行策略研究

电网和天然气网通过双向耦合可实现高可靠性运行。为解决电-气耦合的能源互联网故障自愈问题,提出了一种能源互联网自愈及优化运行方法。首先,该方法基于电-气耦合特性,充分利用天然气网对电网的能量补充,在考虑天然气网经济性和新能源出力不确定性的基础上,建立双层优化模型,实现综合能源系统的故障快速自愈及优化运行。上层模型利用基于广度优先搜索法的改进蚁群算法,优化供电恢复路径,得到系统开关状态。下层模型基于电-气耦合特性分析,以天然气网经济性为主要目标,采用条件风险价值理论(conditional value at risk, CVaR),同时考虑新能源出力不确定性带来的运行风险,构建电-气耦合的能源互联网优化重构模型。然后,对双层优化模型进行求解并进行全局优化,得到电-气互联型能量调度最优的故障恢复和优化运行方案。最后,通过IEEE33节点配电网和7节点天然气网耦合的能源互联网仿真模型,验证了所提方法的有效性。     

考虑新能源不确定性边界的主动配电网优化调度

为促进配电网中新能源的充分消纳同时兼顾调度方案经济性,对新能源发电特性进行了分析,并构建了考虑新能源预测误差分布特性的潜在期望风险评估模型。在满足主动配电网中各个机组单位运行约束的前提下,建立了内嵌新能源不确定性边界优化的主动配电网优化调度模型,并提出了一种改进粒子群优化算法与分支定界算法相融合的双层混合优化算法,以有效地求解所建含变限积分的混合整数非线性规划模型。算例结果表明,与现有主动配电网确定性和鲁棒动态经济调度方法相比,所提基于最优新能源不确定边界方法可以合理权衡调度方案运行的经济性和潜在风险,取得更优的总成本。     

含多微网接入配电网的联合调度及其运行优化

构建了多微网与电网联合调度优化模式,并针对微网集中控制模式的特点建立双层优化模型。上层目标函数考虑微网的动态出力范围、配电网网损和负荷波动方差,运用PSO算法求解上层优化模型。计及微网运行的不确定性随机变量的影响,采用机会约束规划对微网中各微电源运行出力进行第二层优化,并采用基于蒙特卡洛模拟的粒子群算法求解下层模型。在改进的IEEE 30节点算例系统中仿真计算,得到配电网对各微网的日前调度计划和各微网中微电源的能量管控计划。计算结果证明多个微网与电网联合调度优化,可降低可再生能源出力波动对主网的影响,并兼顾微网运行经济性、可靠性。     

主动配电网供电能力实时评估方法

随着主动配电网的不断成熟,科学地对它的供电能力进行灵活的实时评估,找到并突破供电瓶颈,才能兼顾配电网运行的经济性、可靠性以及安全性。针对分布式电源出力的不确定性以及电网负荷周期性变化特点,提出了一种主动配电网供电能力实时评估方法。考虑了配电网中多种分布式电源接入的情况,利用预测技术得到未来时刻的负荷及分布式电源的出力,以配电网能够承担的最大负荷为目标函数,以系统的安全运行要求为约束条件,建立了数学模型。该模型不仅能够对未来一段时间内配电网的供电能力和供电裕度进行实时评估,还能够给出限制系统供电能力的供电瓶颈序列,从而使调度人员能够根据评估结果提前采取相应措施以保证电网运行的安全性和可靠性,并针对具体的瓶颈设备进行改造,提高系统的供电能力。     

考虑不确定性与交互功率的城市综合能源系统两阶段调度

城市综合能源系统运行优化面临新能源发电强随机性和强波动性、负荷功率不确定性以及系统参数不确定性的多重挑战。文中构建考虑聚合特性的用户侧灵活性资源调度模型，提出考虑不确定性与交互功率的城市综合能源系统两阶段优化调度策略。在日前阶段，采用混合随机鲁棒优化方法处理建筑群参数不确定性和源荷不确定性，得到城市配电网与上级电网的最优交互功率区间。在日内阶段，基于新能源发电和负荷的预测结果，采用模型预测控制滚动优化系统的调度策略。算例结果表明，调度策略能够保证用户的热舒适度需求，得到的交互功率区间具有较强的应对日内不确定性能力，同时降低交互功率短时剧烈波动对系统运行安全性和经济性的影响。     

基于深度卷积生成对抗网络场景生成的间歇式分布式电源优化配置

风电和光伏等间歇性分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中接入比例不断提高,对配电网规划影响显著,需对其出力的不确定性进行建模,以提升含DG的配电网规划的效益与实用性。建立了考虑出力不确定性的DG双层优化配置模型。通过改进的条件深度卷积生成对抗网络模型对DG出力的不确定性进行建模,并在模型中加入月份标签信息以生成面向规划的风光联合出力场景;基于高斯混合模型确定月份标签对应的风光出力的上下限,从而刻画DG出力的不确定性范围。最后,考虑DG出力的运行边界,建立了社会综合成本最小化的DG双层优化配置模型。IEEE 33节点算例验证表明,提出的DG优化配置方案能够提升DG的接入容量,有效降低社会综合成本,提高配电网运行的经济性。     

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。     

考虑新能源性能风险的调频辅助服务市场出清与调度策略

新能源机组具有控制灵活以及响应迅速等特点,在技术上具有参与电力系统调频的能力,如将其作为一种调频资源,将有利于缓解系统调频压力。考虑到新能源机组出力具有一定的波动性与不确定性,文中提出了新能源参与调频的辅助服务市场机制,以调频准确性概率指标评估其调频性能指标,进行其调频风险损失量化计算,建立了考虑新能源调频风险的市场出清模型;在实际调度过程中,考虑新能源机组实时调频准确性与历史数据的偏差,构建了基于模型预测控制的实时调频调度模型,根据调度结果和机组实时出力的准确性指标对调度进行反馈校正。提出的市场机制和调度策略既充分利用新能源作为调频资源,又有效地控制了新能源调频出力不确定性的风险。仿真结果验证了模型和算法的有效性。     

考虑节点边际电价的配电网与多微电网双层鲁棒经济调度

可再生能源出力的不确定性给市场定价机制带来了挑战,实现市场参与者的利益均衡分配成为亟待解决的关键问题。提出一种计及风电出力不确定性的节点边际电价市场出清机制。建立配电网与多微电网协调优化调度的双层模型,上层模型为考虑风电出力及功率交互不确定性的配电网数据驱动鲁棒经济调度模型,下层模型为考虑电价型需求响应的微电网数据驱动鲁棒经济调度模型。通过配电网与微电网之间功率交互与电价信息的传递进行上、下层模型的迭代求解,实现不同市场参与者的利益均衡分配。测试系统的仿真结果验证了所提模型及求解方法的有效性。     

可再生能源接入下考虑短路电流限制的发输电鲁棒规划方法

随着用电负荷密度增大、电网结构紧密程度提高及可再生能源接入带来的不确定性,短路电流越限问题突出.文中提出了一种可再生能源接入下满足短路电流限制的发输电系统鲁棒规划方法.首先,改进了计及网络拓扑结构和电源接入的短路电流计算方法,并内嵌网络结构优化和机组开停机操作优化短路电流水平.其次,采用自适应多面体不确定集合,考虑可再生能源出力不确定性和N-1随机故障,建立发输电系统三层鲁棒规划模型.上层为短路电流限制下的规划决策问题,以输电网扩展、电源建设年投资成本以及最差场景下的年运行成本之和最小为目标;中层寻找包含可再生能源出力与N-1随机故障的最差组合场景;下层为满足不确定场景运行约束的最优潮流问题.然后,利用对偶变换将三层问题转化为经典双层模型,采用列与约束生成算法进行有效求解.最后,IEEE 24节点系统的结果表明,规划方案在可再生能源出力不确定性下均能满足短路电流要求.     

考虑源-荷不确定性的水风柴微电网优化配置

水、风资源和负荷不确定性影响微电网配置方案的经济性和鲁棒性。文中提出一种考虑源-荷不确定性的并网型水/风/柴微电网双层优化规划模型。上层优化为微电网电源容量优化配置模型;下层优化为考虑了小水电、小风电及负荷功率不确定性的微电网优化运行模型,并利用Seng-Cheol Kang提出的鲁棒线性优化理论(SCK型鲁棒线性优化)将不确定性模型转化为确定性模型。然后,结合含精英策略的快速非支配性排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和混合整数线性规划(MILP)求解微电网的多目标优化配置问题。最后,以韶关地区某实际配电系统为例进行仿真验证,结果表明该模型不仅提高了微电网的鲁棒性,而且保证了配置方案的经济性及供电可靠性。     

计及源网荷交互影响的区域电网热稳安全供电区间计算方法

新能源和负荷的不确定性与输电通道的潮流转移存在交互影响,区域电网供电能力呈现出强不确定性的特点。提出一种计及源网荷交互影响的区域电网热稳安全供电区间计算模型及其求解方法。采用安全供电区间来描述区域电网供电能力的分布范围,考虑新能源和负荷的不确定性,建立区域电网热稳安全供电区间的线性化模型。在输电通道安全运行约束中考虑可中断负荷参与调控的影响,挖掘区域电网的供电能力。实际电网的算例结果表明,不同源荷分布下的供电能力分布在一个较宽的范围,可中断负荷的分布和容量均对供电能力影响较大,验证了所提模型的正确性。     

含风电的电力系统鲁棒优化调度

风力发电是目前较为成熟的一种可再生能源发电技术,其出力具有随机性和间歇性,电力部门很难对其进行准确的预测。风电的不确定性给电力系统的经济调度带来重大挑战,如何最大化利用风电资源以及减小风电波动对系统供电侧的影响,是经济调度常需要解决的问题。文中建立了含风电且以最低发电成本为目标的鲁棒优化调度模型,该模型考虑机组的自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)响应来应对不确定性出力波动,维持系统功率平衡。然后模拟实际场景,分析该鲁棒调度方法的安全性和经济性。     

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.     

考虑新能源发电不确定性的静态电压稳定故障筛选与排序方法

为了有效地分析电力系统设备故障和新能源发电不确定性对系统静态电压稳定的影响,提出了一种考虑新能源发电不确定性的静态电压稳定故障筛选与排序方法。假设各新能源发电出力为均值,建立N-1故障场景下确定性的电压稳定临界点模型,根据所得的故障后负荷裕度筛选得到严重故障集。考虑风电和光伏发电的随机分布,建立故障场景下的电压稳定概率评估模型,采用随机响应面法求解获得故障场景的负荷裕度累积概率分布。根据负荷裕度累积概率分布,设计了2种故障后系统电压稳定性的排序指标,确定严重故障集的排序。IEEE 118节点标准系统的计算结果表明,所提故障筛选与排序方法是有效的,可以甄别和排序各故障场景下系统的概率静态电压稳定性;根据故障排序结果构建的电力系统概率电压稳定域有助于对概率稳定边界的分析和研究。     

考虑灵活性需求的园区综合能源系统协同优化配置

为了进一步考虑灵活性需求对综合能源系统(IES)资源配置的影响,在IES规划过程中,提出一种计及灵活性需求及新能源不确定性的园区IES协同优化配置方法。基于价格弹性理论建立综合需求响应(IDR)柔性负荷模型,采用Z-number方法描述IDR认知过程与结果的不确定性;考虑新能源的随机性和相关性,利用非参数估计法与Frank-Copula函数改进风光出力联合概率模型,得到典型日风光出力曲线;以IES运营商年化总成本最低为目标,构建上层优化设备型号与台数、下层优化机组运行的IES双层协同配置模型。算例结果表明相较于未考虑IDR及新能源不确定性的场景,所提配置模型减少了成本,进一步提高了经济性,同时配置方案充分考虑源荷双侧不确定性给系统带来的运行风险问题,从而实现了IES规划经济性与运行安全性的平衡。     

考虑分布式新能源动态不确定性的配电网灾后时序负荷恢复方法

现有弹性配电网负荷恢复研究较少考虑到接入的分布式新能源出力不确定性及其动态更新对负荷恢复策略的影响,同时新兴的动态微电网技术能根据不确定因素的预测曲线灵活调整网络拓扑,进一步提升系统弹性。为此,提出了一种考虑分布式新能源动态不确定性的配电网灾后时序负荷恢复方法。建立了基于高斯Copula的不确定因素预测概率分布滚动修正模型,并提出了基于切片采样法的场景生成方法形成分布式新能源出力和负荷的典型场景;在考虑动态微电网划分的基础上,建立了配电网多时段负荷恢复模型;将滚动修正与负荷恢复模型相结合,建立了弹性配电网在线负荷恢复决策框架。所提方法在改进的IEEE 37节点馈线测试系统中得到了验证,算例结果表明其能充分考虑动态变化的不确定性以及灵活的配电网拓扑对负荷恢复策略的影响,从而有效提高系统的恢复能力。