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。     

含光储联合发电系统的配电网双目标拓展无功优化

光储联合发电系统接入配电网给其优化调度带来了新的资源和挑战。分析了光储联合发电系统接入配电网后对配电网电压和网损的影响机理,揭示了光储系统的有功无功调控对配电网调压和降损的重要地位。构建了以系统有功网损最小和电压越限风险最小为优化目标的拓展无功优化模型。该模型在传统无功优化模型的基础上增加储能有功出力和光伏发电功率因数作为控制变量,丰富了有源配电网无功优化的内涵。采用带精英策略的非支配排序多目标优化遗传算法(NSGA-II)求取帕累托前沿,并根据模糊集理论选取最优折衷解。与多种无功优化方案进行仿真比较,结果表明所提出的双目标拓展无功优化模型能够实现含源配电网中有功潮流和无功潮流的协调优化,在充分挖掘系统节能降耗潜力的同时提高配电网电压运行安全裕度。     

基于模型预测控制的配电网无功优化控制策略

为了解决配电网中普遍存在的变压器过负荷以及用户电压偏低的问题,提出了一种基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的配网无功优化控制策略。在分析配电网潮流特点的基础上,充分利用配变的过负荷能力来传输更多的有功,而无功则在低压电网中进行优化补偿。基于模型预测控制理论,采用季节时间序列的方法动态预测未来一天内的负荷大小,并考虑配变最大可用传输无功和无功补偿装置最大投切次数的约束,在通用数学模型系统(general algebraic modeling system,GAMS)上建立了以网损最小为目标函数的无功优化数学模型,依次给出无功补偿装置的动作情况。在IEEE14节点配网系统上的试验结果,验证了所提出的无功优化控制策略的有效性。     

基于区间数的改进NSGA-Ⅱ算法在微电网优化调度中的应用

针对分布式电源出力和负荷波动随机性等不确定因素对微电网运行稳定性和经济性的影响,提出在微电网的优化调度中结合有功和无功优化,以满足安全性和可靠性要求。引入区间数来表述含不确定因素的优化调度目标函数及约束条件,并建立以微电网发电费用、电压偏差量和网损为优化目标的动态多目标优化调度模型。同时提出一种基于区间数的多属性决策NSGA-Ⅱ算法来求解上述模型中的线性多目标函数,从而得到整个调度周期内的多目标优化调度Pareto最优解。最后利用17节点微电网仿真系统进行了仿真计算,计算结果表明本文方法可以协调优化调度问题中的经济性、安全性和可靠性,同时相比单一的有功或无功优化调度可以得到更优的微电网运行费用。     

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。     

考虑新能源接入的配电网两阶段有功无功协调降损方法

随着新能源的大规模并网，因其具有的波动性和不确定性，给配电网的降损工作带来新挑战。提出基于二阶锥规划的配电网日前日内两阶段有功无功协调降损方法。利用二阶锥规划对潮流模型进行松弛，并对非线性离散设备进行线性化，使该问题成为一个非凸的混合整数规划问题；考虑配电网有功无功的强耦合性，在日前阶段通过有功无功协调配合降低配电网的网损，并利用日前阶段慢响应设备的优化结果以及日内短时间尺度的新能源出力预测，对配电网系统进行日内阶段的滚动无功降损优化，保证系统安全运行的同时也满足了经济性需求；通过在改进的IEEE 33节点系统上进行仿真计算，验证所提方法的可行性。     

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。     

基于区间算术的含分布式电源电网无功优化方法

为了解决分布式电源出力不确定性以及负荷波动性所带来的影响,提出一种基于区间数的含分布式电源电网无功优化方法。介绍区间数和区间算术的概念并建立区间潮流模型;建立含分布式电源电网区间无功优化模型的目标函数和约束条件,并给出采用粒子群算法求解区间无功优化模型的步骤;最后通过Matlab对一个修改后的IEEE14节点系统进行区间无功优化仿真计算,并采用粒子群算法对单一潮流断面进行无功优化验证了所提算法的正确性。仿真结果表明,基于区间算术的无功优化方法能够在计及电网不确定性因素情况下,使得电网趋优运行。     

考虑多个分布式电源接入配电网的多目标无功优化调度

坚强智能电网的建设促进了分布式电源(Distributed Generation,DG)并网技术的发展,DG并网对配网进行无功优化不仅能够提高电压质量、降低有功网损,还增加了配网运行的灵活性、经济性与安全性。以系统有功功率损耗最低与电压偏压量最小为双目标函数,建立无功优化模型。针对目前无功优化问题尚缺乏一种能兼顾求解的高效性与全局搜索最优性的方法,文中将一种新的启发式算法-鲸鱼优化算法(WOA)运用到电网无功优化调度中,对多个DG接入的IEEE 33节点系统进行无功优化仿真分析。研究表明DG并网增加了配网的稳定性,并且证明了WOA算法在解决此问题上的鲁棒性和有效性。     

基于场景概率潮流的电力系统无功优化研究

多风电场出力的随机性和互相关性特点对电力系统无功优化调度有着不可忽视的影响。针对这一问题,提出一种基于场景概率潮流的电力系统无功优化方法。该方法将风电出力场景化,结合概率潮流计算,以系统有功网损、发电机无功偏差和节点电压偏差期望加权值最小作为无功优化目标函数,利用粒子群算法求得各风电出力场景下的最优无功控制策略。在含多风电场的IEEE 30节点系统中对所提方法进行测试,并与确定性的场景无功优化方法相对比,验证了所提方法的有效性。     

基于mRMR-XGboost-IDM模型的两阶段可调鲁棒经济调度

源荷双端不确定性导致的频繁弃风切负荷现象严重影响微网运行经济性。为有效应对源荷不确定性,文章提出一种基于最小冗余最大相关-极限梯度提升算法改进非精确狄利克雷模型(minimum redundancy and maximum correlation-extreme gradient boosting improved imprecise Dirichlet model, mRMR-XGboost-IDM)的两阶段可调鲁棒微网经济调度模型。首先,针对基于非精确狄利克雷模型(imprecise dirichlet model, IDM模型的不确定模糊集高度依赖历史数据数量的不足,结合mRMR-XGboost预测方法对其进行改进,扩大历史数据体量以提高所得不确定区间的精确度。其次,基于得到的不确定区间,构建微网两阶段鲁棒经济调度模型,并引入可调鲁棒参数协调经济性和鲁棒性。最后,采用列约束生成算法(column-and-constraint generation,C&CG)、对偶理论以及大M法求解最优经济调度策略。算例验证了所提模型可提高不确定区间刻画准确度,有效应对源荷不确定性并提高系统运行经济性。     

基于mRMR-XGboost-IDM模型的两阶段可调鲁棒经济调度

源荷双端不确定性导致的频繁弃风切负荷现象严重影响微网运行经济性。为有效应对源荷不确定性,文章提出一种基于最小冗余最大相关-极限梯度提升算法改进非精确狄利克雷模型(minimum redundancy and maximum correlation-extreme gradient boosting improved imprecise Dirichlet model, mRMR-XGboost-IDM)的两阶段可调鲁棒微网经济调度模型。首先,针对基于非精确狄利克雷模型(imprecise dirichlet model, IDM模型的不确定模糊集高度依赖历史数据数量的不足,结合mRMR-XGboost预测方法对其进行改进,扩大历史数据体量以提高所得不确定区间的精确度。其次,基于得到的不确定区间,构建微网两阶段鲁棒经济调度模型,并引入可调鲁棒参数协调经济性和鲁棒性。最后,采用列约束生成算法(column-and-constraint generation,C&CG)、对偶理论以及大M法求解最优经济调度策略。算例验证了所提模型可提高不确定区间刻画准确度,有效应对源荷不确定性并提高系统运行经济性。     

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。     

基于模型预测控制的微电网多时间尺度需求响应资源优化调度

为了解决微电网自身分布式能源就地消纳及参与上层电网需求响应的功率调度问题,提出一种微电网多时间尺度需求响应资源优化调度方法。建立了微电网多时间尺度需求响应调度框架,结合微电网的运行成本和需求响应补偿收益建立了日前最优经济调度模型;为了校正可再生能源和负荷的预测偏差,基于模型预测控制(MPC)方法建立了以联络线功率偏差和储能荷电状态(SOC)偏差最小为目标的日内滚动优化调度模型,通过引入可调容量比例因子考虑了微电网联络线功率的调节能力,保证微电网在消纳可再生能源的同时具备一定的可调容量;以实际微电网示范工程为例分析验证了所提方法的有效性和可行性,实验结果表明所提框架可使微电网有效地参与短时需求响应市场。     

区块链支持下的微网电力市场设计及调度优化

为了发挥微网电力市场的活力,实现清洁能源的优化配置,在区块链支持下,针对微网电力市场的调度优化进行了研究。基于微网市场和区块链相似的网络拓扑结构,构建了基于区块链的微网市场总体框架。通过区块链管理平台获取数据信息,结合模型预测控制(MPC)方法,对微网市场调度运行进行优化。以IEEE 33节点系统为算例进行分析,结果验证了区块链支持下的微网交易模型的有效性,表明通过区块链管理平台结合MPC进行优化调度,增强了微网市场的鲁棒性,提高了电力交易过程中负荷功率预测的准确性以及能源利用率。     

含微电网的配电网优化调度

提出一种含微电网的配电网优化调度方法。首先根据多时间尺度微电网不平衡能量预测评估出未来调度周期微电网对外的最大输出功率和最大输入功率两个评估指标;然后以最大输出功率和最大输入功率为微电网与配电网交互功率约束条件的上、下限值,建立以运行成本最小为目标的配电网经济优化有功调度模型,并提出了求解该模型的最小费用最大流计算方法;最后在经济优化有功调度的基础上进行配电网无功优化。仿真算例表明,与基于微电网单一日前调度计划曲线的主动配电网优化调度方法相比,该模型与方法能够充分考虑微电网对外呈现的功率允许调节裕度,从而更有效地减少系统运行成本,降低网损,提高电压合格率。     

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.     

基于风电出力模糊集的电-气耦合系统分布鲁棒优化调度

随着可再生能源装机容量不断扩展及综合能源系统研究的持续推进,燃气轮机作为耦合元件加深了电力系统和天然气系统的相互融合,为可再生能源消纳提供了新的途径。针对随机规划方法、区间优化及鲁棒优化算法处理风电出力不确定性的不足,文中提出一种基于风电预测误差模糊集的分布鲁棒优化方法求解电力-天然气耦合系统的协同调度决策。首先,利用主成分分析法提取高维预测误差向量蕴含的时空尺度关联特性,并引入一系列矩函数描述预测误差的分布信息以构建相应的模糊集。然后,建立两阶段分布鲁棒优化经济调度模型,第1阶段制定日前机组开停机计划、调度出力及备用方案;第2阶段辨识最劣风电场景分布以保证第1阶段调度决策的有效性。结合线性决策规则和对偶理论将该半无限优化问题转化为有限维优化问题进行求解。最后,通过算例验证了所提模型及求解方法的有效性。     

基于灰熵关联择优的含不确定性预算调节策略的微电网鲁棒调度

以运行成本、环境成本和可再生能源波动最小为目标,建立了以灰熵关联度为最优解评价标准的微电网调度模型。针对风光发电的不确定性,构造以预测值为中心的不确定性集,引入鲁棒优化理论改进调度模型。针对储能系统在调度过程中可能过早到达其限值的问题,提出了一种通过储能运行状态来估计风光发电不确定性预算的策略。采用改进微分进化算法对算例进行求解,该算法结合云模型增强其局部搜索能力,依据混沌算法提升其全局搜索能力。仿真结果验证了模型和算法的可行性,从Pareto前沿的变化与最优解集的特征值两方面分析了鲁棒调度模型的优越性;讨论了在不同场景下不确定性预算值对微电网调度的影响,并验证了不确定性预算调节策略能更有效地防止储能系统到达储能上下限,从而进一步提高微电网调度的鲁棒性。