基于坏场景集的含风电机组组合模型

针对风电出力的不确定性和波动性,引入坏场景集和鲁棒优化方法来解决含风电的机组组合优化问题。在分析场景集和鲁棒优化在电力系统不确定性调度中的应用基础上,构建评价坏场景恶化程度的保守度指标,在优化目标中加入方差来抑制个别坏场景导致整体优化结果的恶化,并结合储能系统对平抑风电波动的固有特点,建立了基于坏场景集的鲁棒机组组合模型及其算法。最后,通过算例进行了成本、储能装置容量和鲁棒度量分析,验证了该模型的有效性和实用性。     

计及火电机组深度调峰成本的大规模风电并网鲁棒优化调度

规模风电并网背景下,电力系统加大火电机组的调峰深度,充分挖掘现有下调备用空间,将是应对风电出力不确定性的有效方式之一。文中考虑火电机组工作在深度调峰(DPR)方式下的附加煤耗损失和机组寿命损耗,提出了计及火电机组DPR成本的规模风电并网鲁棒优化调度模型。考虑风电出力不确定性,建立了包括基于风电出力预测场景的调度主问题和基于极端场景的调控子问题的两阶段鲁棒优化模型,并引入不确定度参数控制调度计划的保守性,最终优化出经济性最优的鲁棒日前调度方案。基于算例分析证明所述模型的合理性与有效性。     

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。     

含风电场电力系统的鲁棒优化调度

随着风电场大规模的接入电力系统,电网调度运行变得愈加困难。传统的调度方法无法考虑风电出力的不确定性,将威胁系统运行的安全性,因此研究计及风电出力波动性的电力系统安全调度具有重要意义。采用一种基于风电出力预测区间的调度模式来考虑风电出力的不确定性,在此基础上建立鲁棒优化调度模型,并考虑机组的自动发电控制(automatic generation control,AGC)响应来应对风电出力波动,维持系统功率平衡。然后在鲁棒调度模型的基础上建立新的经济校正成本模型来对比传统调度和鲁棒调度的经济性。该模型在目标函数中加入模拟场景下的弃风和失负荷的惩罚费用,利用风电模拟场景计算平均总运行成本。最后采用96个时段的10机算例和实际某省系统中24个时段的134台机算例对传统调度和鲁棒调度进行了对比分析,验证了所提方法的鲁棒性和经济性。     

考虑风电不确定性的电气能源系统两阶段分布鲁棒协同调度

燃气轮机、电转气装置的应用加深了电气能源系统间的耦合关系,为消纳风电提供了新途径。同时,传统的随机规划和鲁棒优化算法在处理风电出力不确定性时均存在一定的局限和不足。基于此,将分布鲁棒优化方法应用到电气能源系统的经济调度问题中,建立了以燃气轮机、电转气装置为耦合元件的两阶段调度模型。模型的第一阶段以综合系统总成本为目标函数,同时融合了风电预测场景信息,制定出包含机组启停计划、机组计划出力值、天然气计划供气量的日前鲁棒调度方案。基于日前调度计划,模型的第二阶段(实时运行层面)通过机组出力调整、天然气供气量调整以应对风电的不确定性,并综合1-范数和∞-范数同时约束不确定性概率分布置信集合。整体两阶段分布鲁棒协同调度模型采用列与约束生成(CCG)算法进行求解。最后,通过算例验证了分布式鲁棒优化算法的有效性。     

考虑风电和负荷不确定冷热电联供微网日前经济调度

以含多种分布式电源的冷热电联供（combined cooling heating and power, CCHP）微网为研究对象,考虑风电出力和冷热电负荷不确定对微网运行的影响,区分源荷不确定各自的特点,建立考虑风电和负荷不确定的CCHP微网两阶段鲁棒随机调度模型。虽然风电预测精度较低,但其波动范围易于测量,可以使用鲁棒优化方法处理风电不确定;负荷预测精度较高且有较强波动规律,使用随机优化方法处理负荷不确定。首先通过随机抽样形成多个负荷场景并削减,得到多个典型冷热电负荷场景;然后以最小化各场景的调度成本加权平均值为决策目标制定日前调度方案,该方案使用两阶段鲁棒优化方法求解。考虑实际生产中可能出现的弃风现象,为增加风电消纳引入弃风惩罚成本。算例仿真结果证明了所提调度方法的合理性与经济性。     

考虑风电不确定性的电力系统鲁棒优化调度

为更好地提高电力系统供电可靠性,采用基于风电出力预测区间的调度模式来考虑风电出力的不确定性,并建立鲁棒优化调度模型。通过96时段10机算例仿真分析可知,该调度方案可实时应对风电出力波动。     

含风电电力系统的多场景鲁棒调度方法

提出风电多场景的鲁棒备用调度模式和鲁棒经济调度模式,并建立一种综合体现两种调度模式的鲁棒调度方法,旨在降低风电出力不确定性对电力系统安全经济运行的影响。该方法描述了常规机组的鲁棒运行轨迹以适应所有的风电场景,并保证系统在不同场景下运行的安全性,同时引入最小最大化的鲁棒优化思想,建立常规水、火机组出力与备用协调的两阶段优化模型。针对多场景模型的复杂性,采用极端场景法对模型的约束条件进行合理削减,并基于Benders分解思想构建算法的整体框架和流程。最后基于改进的IEEE 24节点系统分析了所建模型的鲁棒性、经济性和安全性,验证了所提出方法的正确性与有效性。     

计及多个风电机组出力相关性的配电网无功优化EI北大核心CSCD

针对含多个风电机组的配电网无功优化问题,利用场景分析法处理风电机组出力的不确定性和负荷的随机波动。采用拉丁超立方采样产生多个场景,考虑多个风电机组风速间的相关性,利用Cholesky分解对生成的场景进行重新排序。以有功网损期望值最小为目标函数,以节点电压、支路功率以及电容器投切组数为约束条件,建立配电网无功优化模型。采用鸡群优化算法求解模型,并在改进的IEEE 69节点配电网算例中进行仿真,研究了风电机组出力相关性对无功优化结果的影响,结果证明了所提无功优化模型和方法的可行性。通过无功优化,能够有效地提高配电网的电压水平并减少网络损耗,对配电网的安全经济运行具有重要意义。     

基于改进两阶段鲁棒优化的区域综合能源系统经济调度

针对光伏出力及负荷的不确定性对系统日前经济调度和实时运行的影响,提出了一种以期望场景下最优,任意场景下可行的改进两阶段鲁棒优化方法,解决经典两阶段鲁棒优化存在的保守性问题。建立一种考虑可再生能源和负荷波动的区域综合能源系统改进两阶段鲁棒优化经济调度模型,通过列约束生成算法将目标函数分解为主问题和子问题进行反复迭代求解。模型第一阶段(主问题)以日前经济调度成本为目标函数,制定出包含系统设备出力、天然气供气计划的日前调度方案。在此基础上,第二阶段(子问题)以实时运行下调整成本为目标函数,通过调整设备出力应对系统中不确定波动。最后,以冬季某区域综合能源系统进行算例仿真,验证模型的有效性。#$NL关键词：区域综合能源系统;不确定性;改进鲁棒优化;经济调度     

考虑风电出力不确定性的分布鲁棒主备协同优化调度

随着大量可再生能源如风电接入电网,如何最大化地利用可再生能源、减小传统火电机组的成本成为亟需解决的难题,特别是机组运行和备用容量的协同调度成为现在研究的一大热点。考虑风电出力的不确定性,建立了成本最小化的两阶段经济调度模型。在第一阶段,即日前调度,根据预测的风电出力制定机组预调度方案。在第二阶段,即实时调度阶段,根据风电的实时出力对第一阶段调度方案进行反馈调节。针对风电出力的不确定性,应用Kullback-Leibler离散度原理对不确定因素进行建模。结合分布鲁棒方法,建立了极端概率分布下的两阶段分布鲁棒主备协同优化模型,并将其转化为可解的混合整数非线性规划问题。基于广义Benders分解方法,提出了分解协调算法对优化模型进行求解。最后以IEEE 6 节点系统和IEEE 118 节点系统进行算例仿真分析,并对比传统鲁棒及随机规划方法,验证了所提方法的可行性和优越性。     

考虑风电极限场景的输电网鲁棒扩展规划

随着风电并网渗透率的快速增长,系统的随机性和波动性显著增强。针对大规模风电并网给输电网规划带来的影响,文中以线路投资成本与运行成本之和最小为优化目标,构建了考虑风电接入的输电网扩展规划模型,并引入辅助松弛变量将模型转化为线性混合整数规划问题。在此基础上,提出了风电极限场景的物理概念,并构建了基于风电极限场景的两阶段输电网鲁棒规划方法,第一阶段为在线路投资扩展约束下决策输电线路的投建状态,以保证第二阶段的运行调节变量可以适应风电的随机波动。针对鲁棒规划模型的特点,采用基于Benders分解的两阶段算法进行求解以获得最优鲁棒规划方案。最后,通过Garver 6系统与IEEE RTS 79系统进行算例分析,验证了所提模型的有效性与可行性。     

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。     

综合考虑电动汽车充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化方法

分布式电源出力的强波动性及电动汽车(EV)的无序充电使配电网的灵活性不足问题日益凸显,因此非常有必要通过灵活性资源的有效调度提高配电网灵活适应性。在充分分析配电网灵活性提升措施的基础上,提出了能够表征配电网灵活性的净负荷峰值裕度、净负荷谷值裕度、净负荷允许波动裕度3个灵活性评价指标;建立了综合考虑EV充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化模型,阶段1构建了基于蒙特卡洛树搜索的EV有序充电策略,合理引导EV负荷在谷时段进行充电;阶段2在阶段1的基础上,建立了计及储能及可中断负荷的优化调度模型,并采用粒子群优化算法进行优化求解。IEEE 33节点系统算例验证了所提灵活性指标及EV有序充电模型的有效性,结果表明配电网两阶段灵活性提升优化方法能有效提升配电网的灵活性且整体经济性最优。     

计及运行风险和备用可用性的含风电系统两阶段优化调度

针对风电和负荷的不确定性对系统日前调度的影响,提出一种计及运行风险和备用可用性的日前两阶段优化调度方法。首先,考虑风电和负荷的不确定性及容许误差区间,利用条件风险价值(Conditional Value-at Risk, CVaR)度量系统调度运行风险。然后,建立日前两阶段优化调度模型。其中第一阶段优化模型以包含风险成本的系统运行成本最小为目标函数,优化制定有功调度及备用计划,保证系统运行经济性。基于第一阶段优化结果生成极限潮流场景集,第二阶段优化模型校验极限场景下的备用可用性并将结果反馈至第一阶段模型,确保系统运行鲁棒性,并提出迭代求解算法。最后,以IEEE39 节点系统和实际区域电网为算例验证了该方法的可行性和有效性。     

考虑负荷和风电相关性的多场景鲁棒输电网规划

摘 要：大规模风电并网,使得电力系统的不确定性急剧增加,基于不确定理论的输电网规划成为众多学者关注的热点。传统多场景方法容易考虑负荷和风电的相关性,但却难以调整规划方案的鲁棒性。据此,文章提出一个考虑负荷和风电相关性的多场景鲁棒输电网规划模型。相较于传统多场景规划模型中每1个场景代表1个确定的风电出力和负荷功率值,在文章提出的模型中,每1个场景代表1个风电出力和负荷功率的不确定集,在给定场景数目后,通过改变不确定集的控制参数,可以调整规划方案的鲁棒性。因此,该模型较多场景输电网规划具有更高的灵活性和更强的适应性。所提多场景鲁棒优化模型采用CCG（column-and-constraint）方法求解,并在修改的Garver-6节点和IEEE RTS-24节点系统验证了所提模型的正确性和有效性。     

基于新能源-负荷相似性的源荷储协调调峰优化调度

合理利用可调节负荷的响应特性来实现源荷储的协调调度,可有效缓解新能源、负荷的不确定性所带来的调峰压力。基于新能源-负荷（NER-L）相似性,建立可调节负荷响应目标。基于相关系数,建立能准确刻画负荷对新能源出力跟踪匹配程度的NER-L相似性指标,并将指标引入所建源荷储协调调峰的双阶段优化调度模型。第一阶段模型以NER-L相关系数最大为目标,确定可调节负荷在各时段的响应功率并获得最优电网负荷;第二阶段模型以弃风弃光量最小、调峰运行成本最低为目标,优化火电机组及储能出力。以IEEE 30节点系统为例,对NER-L相似性、净负荷峰谷差、系统调峰运行经济性及新能源弃电功率进行计算分析,结果验证了所提模型的有效性。     

考虑多类型储能协同的重要负荷恢复方法

针对含多类型储能配电网大停电后利用分布式储能和电源进行重要负荷恢复的问题,考虑能量型和功率型储能的运行和功能特点,提出两阶段协同恢复方法,实现多类型储能协同互补,达到更优的恢复效果。第一阶段建立考虑能量型储能运行特性的多时段恢复混合整数二阶锥规划模型,确定各时段负荷恢复集合和各源计划功率曲线,即确定能量在时间维度的优化配置方案;第二阶段在第一阶段给出的能量分配方案基础上,考虑功率型储能的快速功率支撑,确定负荷因恢复突增时段的各源功率曲线,即确定功率的精细化配置方案。采用改进的IEEE 33节点配电网进行验证,结果验证了所提两阶段协同恢复方法的有效性。     

基于可拓距K-均值聚类和正弦微分进化算法的风储联合系统优化配置

以最大化风储联合投资商的收益和风电就地消纳率为目标,考虑源网荷协同优化和需求响应构建了风储联合系统的多目标优化配置模型;采用可拓距K-均值聚类算法对分布式风电出力和负荷需求的不确定性进行多场景分析,以实现更为准确而均衡的场景缩减;通过引入多核并行运行环境与正弦函数的思想,提出基于并行多目标正弦微分进化算法对优化配置模型进行高效求解;以IEEE 33节点配电系统为算例进行风储联合系统的优化配置,仿真结果验证了所建模型的有效性和优越性.