考虑不确定性的微网日前经济优化调度区间线性规划方法

微网中的可再生能源发电出力和负荷功率都具有不确定性特征,在微网的经济优化调度中如何考虑这些不确定性因素的影响值得深入研究。为了能够表征微网中的这些不确定性因素,采用区间数学对风速以及光照强度变化的不确定性进行了区间数描述,并结合对负荷不确定性的区间描述,提出了微网日前经济优化调度的区间线性规划模型。然后,结合分时电价,考虑微网与外部电网的电能交换问题,应用CPLEX优化软件结合C++编程实现了区间线性规划求解方法。最后,以微网中储能对系统经济运行的影响分析为例,讨论了考虑可再生能源发电出力和负荷功率的不确定性对优化结果产生的影响。算例结果验证了所提模型和方法良好的鲁棒性能,显示了对不确定性优化问题求解的有效性。     

考虑预测不确定性的微网优化调度

针对现有技术下由于微网中不可控微源出力预测和负荷预测均存在误差较大而引起微网优化调度结果不准确的问题,提出在传统微网经济调度模型中增加不确定性描述模型,得到不同侧重点下的微网经济优化结果,并对结果进行分析。首先,通过利用区间数描述预测不确定性,并结合隶属度函数推导容忍度概念。其次,在并网运行模式的微网结构上建立以运行成本最低为目标函数的微网优化调度模型,并将该模型转换为区间数形式表示。最后,利用粒子群优化算法并以MATLAB为主要工具对上述模型进行求解,得到微网24 h出力优化区间解结果,并对结果进行详细分析。算例通过对某并网型微网进行分析,验证了所提模型的科学性和有效性。     

不同时间尺度下虚拟微网优化调度策略

随着售电侧的改革,提供新能源发电服务的第三方供应商成为新的独立利益主体。针对独立利益主体以虚拟微网的形式接入主动配电网后的调度问题,基于虚拟微网的概念,提出了虚拟微网在不同时间尺度下的优化调度模型及其优化算法。优化调度模型包括日前调度和实时调度模型,日前调度以虚拟微网利益最大化为优化目标,实时调度则以虚拟微网安全稳定运行为控制目标。最后,基于改进的IEEE 33节点网络结构以及负荷预测和分布式电源出力预测,利用微分进化—细胞膜混合算法求解虚拟微网优化调度模型,算例结果表明通过优化调度,减少了虚拟微网网损,显著提高了虚拟微网的收益和新能源利用率。     

主动配电网日前有功-无功联合调度

随着主动配电网技术的不断发展,其可调设备种类和数量都迅速增加,包含有载调压变压器、并联电容器组、分布式发电以及储能等多种资源.以配电网运行经济性为目标,建立了配电网日前有功-无功联合调度模型,通过调用其大量有功-无功资源实现配电网的运行优化.结合优化理论最新进展,利用分段线性逼近方法对原始模型进行松弛,以提高求解效率....     

基于变置信水平优化策略的微网经济调度

在配电侧电力市场中,微网用户与配电公司之间签订双边交易合约,约定交易电量和交易电价。以合约期经济利益为目标进行经济调度,建立了基于概率分布的调度优化模型并给出了基于置信水平的调度优化模型求解方法。同时,用期望成本确定最佳置信水平,提出了一种变置信水平优化策略。仿真算例证明了所提调度优化模型求解方法和变置信水平优化策略的可行性。     

基于鲁棒优化的含风电工业微电网经济调度模型

风电是广泛使用的清洁可再生新能源,将风电引入工业微电网中,对其节能减排有着重要意义。以含风电的工业微电网为研究对象,基于鲁棒优化方法,以发用电成本最低为目标,以生产计划与火电机组出力计划为决策量,建立了含风电工业微电网自发电经济调度双层模型,并利用Benders分解算法对其进行求解。文中还应用某工业微电网数值算例进行测试,结果表明模型能有效平抑负荷波动,降低微电网发用电成本;验证了该鲁棒优化模型在最差情况下优于确定性模型,并且可根据需求改变不确定代价权衡保守性与最优性。     

基于多状态建模的独立型微网优化配置

针对风速、光照强度和负荷不确定性对独立型微网优化配置的影响,应用三者的概率密度函数对每个月份构造典型日,利用多状态系统理论对典型日各个时刻风光出力和负荷进行了多状态建模。以经济性和环保性为目标,建立了基于多状态建模的独立型微网多目标优化配置模型,并采用改进的非劣排序遗传算法(NAGA-Ⅱ)对模型进行了求解。最后,针对某一算例分别使用所提出的优化配置方法和已有的基于确定历史场景的优化配置方法进行了仿真计算,通过对仿真结果在若干随机场景下的比较分析,验证了所提优化配置模型和方法的合理性和有效性。     

考虑风电机无功调节能力的配电网有功 / 无功联合调度

针对含风电的配电网运行的研究大多只关注风电机输出的有功功率,而忽略其具有的无功输出能力。通过对双馈风电机组功率极限曲线的详细分析,建立考虑风速随机性的配电网有功/无功联合调度模型,该模型同时考虑调度方案的最优性和鲁棒性,并采用基于极限松弛的方法进行求解。仿真结果表明,所提方法可利用风电机的无功调节能力提高配电网电压稳定裕度,同时减少额外无功设备的投入,且所提方法获得的调度方案具有较高鲁棒性。     

基于分布式深度强化学习的微网群有功无功协调优化调度

针对微网群的分布式有功无功协调优化调度问题,提出一种分布式多智能体深度强化学习方法,可训练智能体在与环境交互的过程中学习到最优调度策略,并克服传统优化方法对模型的依赖。相较于已有基于“集中训练”框架的多智能体深度强化学习方法,该方法无须收集全局信息,能够更好地保障各子微网信息的隐私,减轻通信压力,并且在训练和执行阶段均表现出对通信故障的鲁棒性。此外,考虑到微网群存在拓扑变化而强化学习模型泛化能力差,提出一种迁移强化学习方法,利用已有智能体知识为每种拓扑高效训练一组智能体。最后,通过改进的IEEE 33节点系统算例,验证了所提方法在解决微网群分布式有功无功协调优化调度问题上的有效性。     

基于可能度的冷热电联供微网区间优化调度模型

提出了含多种能量转换途径的冷热电联供微网非线性区间优化调度模型。首先,以充分利用光伏、风电等新能源为目标,确定了实现电冷、电热、热冷能量转化的灵活冷热电联供微网系统。然后以此系统为对象,针对光伏、风电、冷热电负荷随机性问题,考虑分时电价、环境效益等因素,建立以系统综合运行成本最低为目标的非线性区间优化模型。根据区间可能度模型,将不确定性模型转化为确定性模型,结合改进粒子群算法进行求解。最后通过算例验证了该模型的合理性、灵活性,并结合仿真结果分析了区间可能度和负荷波动对综合运行成本的影响。     

Improved Interval Optimization Method Based on Differential Evolution for Microgrid Economic Dispatch

This article proposes an improved interval optimization method based on differential evolution for dynamic economic dispatch of a microgrid. First, the dynamic economic dispatch model applied is a microgrid model considering various distributed generations, energy storage systems, the transaction between the microgrid and power grid, as well as multiple kinds of loads. Both economic and environmental costs are taken into account. Second, an improved interval optimization method based on differential evolution is proposed to solve this non-linear optimization model. The proposed method is improved in the aspects of the branch-and-bound strategy, acceleration tool, and interval estimation method. Finally, a practical dynamic economic dispatch case of a microgrid considering the valve-point effect is studied. A comparison among the proposed method, traditional interval method, differential evolution method, and interior point method is given to verify the efficiency and practicality of the improved interval optimization method.     

基于区间不确定性的约束潮流

针对电力系统潮流计算中因新能源注入、负荷变化等因素而引起的计算数据的不确定性问题,提出一种新的基于区间算法的约束潮流模型。首先,将输入数据的变化表示为区间的形式,然后,将传统的潮流方程转变为考虑电压、无功功率等约束的优化模型;在求解过程中,引入区间的可比较性概念,将该不确定的约束潮流问题分解成两个确定性的约束优化子问题,即上界子问题和下界子问题,并利用现代内点算法进行求解,得到潮流解的上下界。最后,对IEEE 14,57,118节点系统和实际华南703节点系统进行仿真计算,并与经典的计算区间潮流的仿射算法和蒙特卡洛模拟法得到的结果进行对比,证明了该算法不仅结构简单,而且可以极大地提高计算效率。     

消纳大规模风电的鲁棒区间经济调度:（二）不确定集合构建与保守度调节

对鲁棒区间经济调度中不确定集合的构建方法进行探讨。首先,建立考虑不确定变量概率边界值的鲁棒区间经济调度模型。然后,针对调度中心掌握风电预测信息的不同情况,相应地提出构建满足一定置信水平的不确定集合的方法,其中考虑了风电场的出力相关性。该方法使得调度人员可以灵活地根据风险偏好程度来控制鲁棒调度策略的保守度。最后,在改进的IEEE 24节点系统上进行蒙特卡洛仿真,验证所提出的不确定集合构建方法的有效性,并对其性能进行了比较。     

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。     

消纳大规模风电的鲁棒区间经济调度:（一）调度模式与数学模型

大规模风电接入给电力系统调度运行带来挑战。传统的确定性调度方法没有合理地考虑风电的不确定性,因此无法保证系统的安全运行。面向日内的有功调度,文中提出一种利用风电预测区间的鲁棒风电调度模式,使得风电场尽可能运行在最大功率点追踪模式,该模式具有控制灵活和可操作性强的特点。基于该调度模式,建立考虑自动发电控制(AGC)调节响应的鲁棒区间经济调度模型及其等价二次规划模型。最后,在改进的IEEE 24节点系统上进行蒙特卡洛仿真并与传统调度方法对比,验证了所提出的经济调度方法的鲁棒性、可靠性和经济性。     

基于库存理论考虑局部不确定性的互联微电网分布式鲁棒调度

为实现广域分布式能源系统的高度自治性和鲁棒性,提出了一种用于互联微电网(interconnected microgrids, IMG)的分布式鲁棒经济调度(distributed robust economic dispatch, DRED)。首先,应用多智能体理论搭建IMG的分层分布式调度框架;其次,为了解决分布式鲁棒优化问题,将原问题分解为多层问题,在上两层进行可行性测试和联络线功率优化。在此研究结果的基础上,运用库存理论对可再生能源和负荷的不确定性进行了研究;最后,以一个实际的IMG系统为例,通过对分散和集中式鲁棒方案的比较,验证了该策略的收敛性和可行性。该模型在计算复杂度上也优于传统的DRED模型,利用概率信息实现了某一置信水平下的最优调度。     

冷热电联供微网优化调度通用建模方法

在分析典型冷热电联供(combined cooling,heat and power,CCHP)系统的基础上,提出描述其组成和结构的母线式结构,并围绕该系统结构设计了微网调度优化模型构架。在该结构中,选取电气、烟气、蒸汽、热水、空气作为基本母线,与源、负荷、储能和转换装置联接形成微网。使用该结构对各设备进行独立建模,有助于 CCHP 系统的灵活配置和通用建模。围绕该结构,建立联供型微网日前动态经济调度的0-1混合整数线性规划模型,最后通过测试算例证实了所提框架的合理性和有效性。     

基于全局优化和多主体博弈的微网日前电热联合经济调度

针对含可再生能源的微网日前电热联合调度问题,开展了考虑全局利益统一与多主体利益均衡的优化结果对比分析。首先,基于多能源微网中各类能量产生/转化设备的效能模型,结合系统中储能装置寿命损耗、可再生能源丢弃、电动汽车调度成本等方面的分析,建立了各类设备的运行成本模型;其次,构建了以微网运行成本最佳为目标的微网单一主体日前经济调度数学模型,并提出了基于粒子维度熵的改进混沌粒子群算法;再次,构建了考虑可再生能源所有者、微网能源服务商、用户等多主体利益均衡的日前经济调度数学模型,提出了基于Nash均衡博弈的求解方法;最后,针对全局利益统一与多主体利益均衡2种模式在典型实例中的经济调度结果,开展了深入的对比分析,验证了所提模型与方法的有效性与实用性。