计及系统备用约束的风电场功率优化控制研究

具备一定的备用容量是电力系统安全稳定运行的基础,但风电场并网后会增加系统的备用容量压力,因此需对考虑系统备用约束的风电场功率优化控制进行研究.在对风电机组降载运行模式的有功调节与备用能力分析的基础上,在满足系统备用等相关安全约束的前提下,建立了考虑风电机组降载运行的风电场功率优化控制数学模型,并提出了改进的遗传粒子群融...     

考虑风电降载的电力系统鲁棒备用调度模型

风电主动控制可抑制风电出力的波动,有效缓解系统备用压力。文中提出了一种考虑风电降载的电力系统鲁棒备用调度模型,考虑风电场和负荷功率预测误差的不确定性,引入风电降载比定量描述风电备用持有水平,建立风电场备用、旋转备用等鲁棒约束条件,同时根据对偶原理将鲁棒优化模型转化为确定性的数学规划问题,利用线性松弛技术和空间分支定界法寻找模型的全局最优解。最后,采用改进的IEEE 39节点算例验证模型的有效性。     

基于非参数核密度估计的风电场有功功率双层优化模型

为有效解决风电出力不确定性导致的机组组合问题,基于非参数核密度估计风电功率预测误差概率密度分布,提出一种日前-实时阶段的双层优化模型。首先,基于风电功率预测误差概率密度分布,构建风电功率上下波动域。其次,建立非参数核密度估计风电最佳置信水平的双层优化模型,上层以风电-火电协同运行成本最小为目标,下层以风电和火电输出功率控制偏差最小为目标,并通过CPLEX求解器进行模型求解。最后,在改进的IEEE 30节点和改进的IEEE 118节点系统中,采用中国新疆地区某风电场实际数据进行验证。实验结果表明,文中所提模型可以降低系统运行成本,并且可以协调风电和火电的实时输出功率,抑制风电场有功功率波动。     

考虑双重市场的含风电电力系统双层随机优化调度

风电与负荷的不确定性影响经济调度中机组出力及其承担的旋转备用。考虑机组同时参与能量市场和旋转备用市场,且双重市场具有一定的主辅特性,建立了电力系统双层随机优化调度模型。以系统发电成本最小为上层目标,增加风电利用率及其实现概率作为约束,优化机组有功功率及风电计划出力;对于受不确定性因素影响呈现为随机量的失负荷和弃风损失函数分别求取其条件风险价值CVa R,并与旋转备用成本最小为下层目标,优化配置旋转备用容量。将上、下层模型中的机会概率约束和条件风险价值线性化,便于CPLEX求解器求解。算例表明,双层随机方法能有效解决不同风电利用率、失负荷损失和弃风损失置信水平下的备用需求变化;双层随机方法相对单层随机方法能获得较优的经济效果。     

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。     

计及风险备用的大规模风储联合系统广域协调调度

基于随机规划思想和风险决策理论,提出一种计及风险备用的风储联合运行系统广域协调调度方法。协调模型采用双层优化方法实现发电计划优化子问题和备用容量优化子问题的分解协调和迭代求解,降低了随机机组组合模型的计算规模和求解难度。外层优化计及风电波动性采用确定性机组组合模型计算日前发电计划;内层优化基于条件风险价值计算风电预测误差引起的系统风险备用容量,并采用所提出的风储协调策略实现多风电场储能系统之间的协调调度以降低系统备用需求。采用增加了2个风电场的IEEE 30节点系统进行仿真,分析了大规模风电并网系统中储能系统的最优应用模式,并验证了所提协调调度策略在提高风电消纳能力方面的优越性。     

基于两阶段优化的风储联合发电系统日前发电计划模式

考虑风电日波动性对常规机组启停的影响,为准确刻画系统运行经济性与风电消纳能力的关系,设计了风电最大出力模式、经济运行模式和运行成本控制模式3种风储联合发电系统日前发电计划模式,提出了不同模式的两阶段优化模型及快速求解算法。第1阶段通过储能系统和常规机组协调调度,实现经济性最优或弃风量最小的目标,第2阶段优化则按照经济调度和"三公"调度的原则分配常规机组和风电场的有功出力。提出快速算法削减了模型的寻优空间,大幅提高了优化模型的求解效率。基于IEEE 30节点系统进行仿真分析,验证了所述模型和算法的优越性。     

基于预测误差概率密度曲线的风电场集群日前有功优化调度

风电场集群日前出力计划是大规模风电基地分层协调有功调度的关键技术。提出了一种基于风电场功率预测误差分布曲线的风电场集群日前有功出力计划的制定方法。首先根据改进后的广义误差分布模型,结合历史实测功率和预测功率拟合出每一个风电场的预测误差概率密度函数,然后按照预测风速大小估计出风电场有功出力的上限,最后以集群内每一个风电场的日前计划指令与实际出力能力偏差的数学期望之和最小为优化目标,采用遗传算法计算得到风电场集群的调度优化指令。结合中国北方某风电集群的实际运行数据进行仿真算例分析,验证了所提方法的有效性。     

风电场协同参与的电力系统发电-备用鲁棒优化运行方法

随着风能等波动性新能源发电逐步成为主力电源,完全依靠常规电源来平衡风电出力的不确定性和波动性已难以保证系统的灵活安全运行。提出风电场协同参与发电–备用的鲁棒优化模型及方法以实现高比例新能源电力系统灵活运行。首先,考虑风电场尾流效应,建立了随风机并网状态变化的风电场出力可变不确定集合;基于风机及风场运行特点,提出了结合风机降载运行和快速并网的风电备用模型。进一步,建立了考虑网络约束的风电场与系统协同发电–备用两阶段鲁棒优化模型。然后,采用列约束生成(column constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,给出满足预测场景和不确定场景下系统运行约束的风电场和常规机组的发电–备用调度决策。通过对改进的IEEE RTS-24系统和西北电网的实例分析,证明了风电提供备用的经济可行性,验证了所提模型的有效性。     

储能参与风电一次调频的容量优化

风电高渗透率下的电力系统运营商要求风电场提供一次调频服务,风电机组通过变桨控制可以提供一定的调频备用,但风电场长期降额运行降低了经济效益。本文提出储能参与风电场一次调频,将风电机组变桨控制与储能控制相结合,使风电场具备类似于传统电源的一次调频能力。提出了基于机会约束规划的储能容量优化方法,建立以风储系统运行成本最小为目标,以满足一次调频需求为约束的优化模型,采用置信水平实现风储系统在调频可信度和运行成本之间的折中。分析了典型参数对储能配置容量的影响。研究结果表明,所提出的方法降低了储能的配置容量,提高了储能参与风电一次调频的经济性。     

储能型风电场一次调频容量优化与风电功率协调分配

考虑到风电场与储能多方面的成本,提出了一种基于分层架构的风电与储能协同参与一次调频的容量优化方法及相应的风电功率协调分配方法。在系统规划层,基于多时间尺度模型,分析了全年风电场的运行特性和一次调频备用需求,通过机会约束规划配置储能容量,并通过对单个预测时段调频成本的优化,确定风电备用的最优减载率与储能调频最优出力;在风电场控制层,通过分布式控制将风电场减载需求按比例分配至不同风速的机组,无需集中控制器便实现了功率的协调分配。算例仿真结果表明所提方法能够在提高储能型风电场调频经济性的同时,使全风速工况的风机参与备用功率的协调分配。     

基于风荷耦合特性的源荷储的优化调度

风电的随机性和波动性给电力系统的运行与控制带来了挑战。在研究新疆某地风电负荷数据的基础上得到了风荷耦合特性,基于此提出一种源荷储双层优化调度策略。上层优化模型以风电消纳最大为目标,通过风荷耦合特性确定工业负荷转移时段及容量,并得到常规机组的运行情况形成日前调度计划。下层优化模型以系统运行成本最优为目标,基于上层优化结果,通过调节常规机组出力及储能电站充放电功率来抑制风电波动。最后通过改进的粒子群算法求解模型验证了所提调度策略的有效性。     

基于变参数减载控制的风电场一次调频策略

变速恒频风机通过电力电子设备实现并网,导致机组转速与系统频率不再有耦合关系,无法主动响应系统频率变化。针对风电大规模并网引发的系统调频安全问题,采用优先减载低风速机组的风电场预留备用策略,并结合桨距角控制,实现满足系统备用需求,同时最大限度地储存旋转动能;然后提出了变调频系数的虚拟惯量控制策略,给出了下垂系数的整定方法,以实现风机减载功率充分释放,为系统提供可靠的调频功率支持。在DIgSILENT中建立了系统仿真模型,结果表明：所提策略能够合理分配风机的减载功率,并有效利用备用容量参与系统调频,提升了风机的频率控制能力。     

考虑风速差异的风电场调频备用协调控制策略

由于风资源分布的差异性,风电场内不同机组的减载备用能力不同。在预留减载备用时,风电场应考虑不同机组的减载备用能力差异。针对该问题,构建了双馈风机的可用调频容量模型,在此基础上,提出了考虑风速差异的风电场调频备用协调控制策略。该策略根据不同风速机组的可用调频容量差异协调风电场的调频资源,在满足备用容量的同时充分利用转子动能,通常仅需控制部分风机,简化系统复杂性。在DIgSILENT/PowerFactory中搭建了系统仿真模型,仿真结果表明所提策略使风电场内不同风速的机组协调配合,改善系统的频率调节能力,缓解同步机调频压力。     

考虑自适应传输备用的含风电电力系统双层随机调度方法

大规模风电接入增加了电网发生输电阻塞的概率.为克服确定性阻塞管理方法在应对系统随机扰动上的不足,基于考虑阻塞风险的机会约束规划条件,提出一种计及风电不确定性的传输备用自适应量化方法,构建了包含自适应传输备用的双层随机调度模型.该模型将线路传输备用纳入上层的机组组合模型中,针对下层的经济再调度问题,采用改进点估计法求得线路实时潮流的统计分布特性,并将结果返回上层模型以动态调整备用需求大小.同时,基于下层模型的Karush-Kuhn-Tucher最优条件,将双层优化结构合并为单层,并最终转化为便于求解的混合整数规划问题.最后,通过IEEE RTS-24节点测试算例验证了所提模型和方法能够有效缓解传输阻塞,提高风电消纳和备用可用性.     

风-光-火-抽蓄联合系统中抽水蓄能电站最佳容量配置

针对含风电、光伏、火电和抽蓄联合系统中抽水蓄能电站的容量配置问题,构建了联合系统双层规划模型,并提出了求解流程。上层模型以弃风、弃光电量之和最小为目标,确定抽水蓄能电站的容量配置问题,下层模型旨在最大化联合系统的经济效益、环境价值,同时改善系统运行条件,解决抽水蓄能电站的运行调度问题,上下层目标采用基于Tent映射混沌优化的改进灰狼算法进行求解。通过对某地区冬季和夏季2个典型日场景进行仿真分析,验证了模型与算法的有效性,结果表明,所构建的双层规划模型对科学确定联合系统中抽水蓄能电站的容量是有效的,并在满足运行调度优化的条件下,能够改善系统运行条件,实现经济效益与环境价值最大化的预期目标。     

基于可控负荷提升风电接纳能力的优化调度

针对我国“三北”地区冬季供暖期的高热负荷、低电负荷问题,在构建多区域热电厂侧配置蓄热式电锅炉作为可控负荷的热电联合调度模型的基础上,利用改进的粒子群优化算法迭代寻优,对弃风电量供热、风电就地接纳、风电并网水平等问题进行探究。建立计及弃风因素与可控负荷影响的电网优化调度的双层优化模型:上层优化是可控负荷的负荷优化问题,通过优化调度可控负荷的方式,以可控负荷购电成本最小化为目标;下层优化是电网的发电优化问题,通过电网调度的方式,以全网发电成本最小化为目标,为上层优化提供电网实时电价。对所建模型进行算例仿真,通过KKT条件将双层优化模型转换为具有均衡约束的单层优化模型后使用MATLAB软件优化求解。结果表明:在负荷低谷的弃风时段蓄热及区域间协调送电供热能够高效利用蓄热罐的蓄放热能力,提升风电接纳与优化机组成本。     

计及多利益主体的配电侧动态定价与市场出清策略

随着电力市场建设的不断完善,由多个虚拟电厂介入的配电侧市场运营机制日趋复杂。研究了计及多利益主体的配电侧市场交易策略,进而构建了一种用于动态定价和市场出清的双层优化模型。上层以最小化配电系统运营商成本为目标,计及潮流和运行安全约束;下层以最大化虚拟电厂收益为目标,求解经济调度模型。在此基础上,利用线性化技术和互补原理将下层问题转化为均衡约束,进而基于强对偶理论将原始非线性双层优化模型转化为单层的混合整数线性规划模型进行求解。算例仿真验证了本文所建立模型的有效性。     

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。