基于全概率风险度量的电力系统备用风险评估方法

为了量化分析源荷双侧预测误差引起的电力系统备用缺额风险,提出了一种基于全概率公式和条件风险价值的风险度量,作为表征随机误差潜在风险的评估指标。为了明确不同的风险等级,以风险价值为临界点,将常规机组的备用缺额风险划分为缓冲区和极端区,并计算不同风险区域的条件期望损失。针对风电、负荷预测和可中断负荷的预测误差,引入机会约束目标规划构建常规机组的可调备用约束,依据不同的风险等级将备用缺额风险转化为不同类型的风险成本,引入模型目标函数中以确保电网运行的安全性。为了提高模型的求解效率,采用分段线性化方法将非线性模型转化为混合整数线性规划。     

实时发电计划闭环控制模型与应用

针对实时发电计划应用模块上线后,如何与自动发电控制衔接以进一步提高调度运行精益化水平的问题,提出实时发电计划中的机组控制模式及其转换机制,建立了实时发电计划与自动发电闭环控制优化模型。模型根据控制模式的不同将机组分为自动发电控制机组、缓冲机组和计划机组3类,分别对不同控制模式的机组进行建模,可实现自动发电控制机组与缓冲机组控制模式的动态转换,同时将系统可调容量在不同类型机组间进行动态转移,达到可调容量合理分布的效果。采用IEEE 118节点系统对所提模型进行测试,结果验证了所提模型的可行性与有效性,表明实时发电计划编制时,通过兼顾自动发电控制需求,可以合理地在机组间分配系统可调容量资源,降低自动发电控制的运行压力,实现对控制资源的有效利用。     

考虑柔性负荷响应的含风电场电力系统多目标经济调度

根据模糊随机理论对风电场功率预测误差和负荷预测误差进行模糊处理,并建立旋转备用模糊机会条件,将其转化为清晰等价类。在碳交易机制下考虑柔性负荷响应对电力系统经济调度的影响,在目标函数中引入柔性负荷响应的非线性成本和碳排放补偿成本,建立了碳交易收益最大和综合发电成本最低的多目标模型,并增加了柔性负荷约束条件。采用离散细菌群体趋药性算法对模型进行处理,以基于偏小型满意度的折中策略求解多目标函数最优解,并通过4种调度模型的对比验证了该模型的可行性。     

考虑碳交易和风荷预测误差的电力系统低碳经济调度

随着电力系统低碳经济不断发展,碳交易的引入和风电并网促进了电力低碳化发展,为此,建立了考虑碳交易和风荷预测误差的电力系统低碳经济调度模型。首先,在经济目标函数中引入碳交易成本,构建了根据碳排放量计算碳交易成本的阶梯型模型,通过碳排放权裕度控制碳交易成本。其次,建立了风电和负荷预测误差模型,采用高斯混合模型拟合风电功率预测误差的概率密度分布,通过含有机会约束规划理论的旋转备用约束处理风电和负荷预测误差的不确定性,采用混合粒子群算法对模型进行求解。最后,通过对比3种调度模型的计算结果,验证了模型的有效性。     

计及可中断负荷的旋转备用容量机会约束规划模型

针对电力系统备用容量的获取如何兼顾系统运行的可靠性和经济性的问题,将可中断负荷作为一种备用资源参与发电侧备用市场竞争,引入机会约束规划方法确定系统所需的备用容量。在计及发电机组强迫停运和负荷预测误差等不确定性因素的影响下,以最小化旋转备用容量的购买成本为目标,构造了可中断负荷参与旋转备用容量优化的数学模型,并采用基于蒙特卡罗随机模拟的遗传算法求解模型。对所提出的模型进行仿真,验证了利用该模型的有效性。     

含不确定性负荷的水火电力系统随机优化调度

针对水火电力系统负荷的不确定性,建立基于模糊机会约束规划的随机优化调度模型,分析负荷不确定性变化对水火电机组出力及火电机组能耗量、排放量的影响。将实际负荷与负荷预测的偏差看成一个模糊随机变量,并在火电机组煤耗量最小化、污染物排放最小化和水库蓄水量最大化3个目标函数中及功率平衡、机组出力调整等约束条件函数中均引入负荷这一随机变量。按照模糊机会约束和随机机会约束的确定性等价形式,将水火电力系统优化调度的不确定模型转化为确定性模型,并利用多目标问题的模糊满意度法进行求解。以一个8级梯级水电站和6台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算,验证所提出含不确定性负荷的水火电力系统随机调度模型的准确性和可行性。     

基于自适应扩散高斯核密度风电预测误差估计的 风火联合优化调度研究

随着风电大规模并网,风电出力不确定性增加了电力系统调度的难度。针对风荷不确定性对电力系统调度的影响,采用迭代自组织数据分析算法对风电功率预测值及对应风电功率预测误差进行分段。然后采用自适应扩散高斯核密度估计拟合分段后各风电功率区间段内的预测误差。在此基础上,提出一种整体考虑风电及负荷预测误差得到净负荷预测误差、并将净负荷预测误差计入正负旋转备用容量概率约束的优化调度模型。采用机会约束规划将概率约束转换为等价确定性约束进行求解。在IEEE39节点系统进行三种代表性场景的算例仿真,结果表明引入迭代自组织数据分析算法和自适应扩散高斯核密度估计后,备用成本降低6.71%,含碳排放的环境成本降低20.4%,总发电成本降低2.98%。最后分析了置信水平对备用容量和总发电成本的影响。     

电力系统安全成本的随机模型

提出了基于机会约束规划的安全成本随机模型。分析了发电机组可调度性、负荷可中断性,将机组再调度、负荷再调整、电气元件故障等描述为一个随机过程,并以此为基础建立了安全成本的随机模型,其目标函数是在不同置信水平下对机组再调度和负荷再调整所形成的成本期望值,与电网、机组、备用等相关的约束条件均以概率表示。提出了基于机会约束规划和遗传算法的安全成本的求解方法。以IEEE-30系统为例进行了仿真计算,并获得较满意的效果,证实所提出的安全成本模型有一定的适用性。     

不确定性环境下考虑弃风的电力系统日前调度

为尽可能减少弃风,将弃风电量期望作为最小化优化目标加入日前调度模型。该优化目标与原有模型中的发电成本最小互相矛盾,为协调这两个子优化目标,通过隶属度函数分别将它们模糊化,构建了基于最大满意度的单目标优化模型,并采用遗传算进行了求解。风电并网增加了系统的不确定性,模型采用基于风险指标失负荷概率的机会约束代替传统的旋转备用约束。失负荷概率与弃风电量期望计算过程中考虑了负荷、风功率随机预测误差以及常规机组随机强迫停运。基于IEEE 118节点系统的仿真实验表明,该调度模型可给出兼顾发电成本与风电接纳水平的日前调度计划,为系统调度人员提供参考。     

基于场景集的含风电电力系统旋转备用优化

大规模风电并网对电力系统调度运行和旋转备用的决策带来了难题。将电量不足期望和弃风电量期望通过惩罚系数引入机组组合目标函数中,权衡系统经济性和可靠性,协调决策旋转备用。通过拉丁超立方采样建立基于机组强迫停运、风电出力预测误差和负荷预测误差离散化的场景集,基于所建立的场景集推导出电量不足期望和弃风电量期望跟旋转备用的关系式并作为机组组合模型的约束,进行含风电电力系统发电和旋转备用计划协调决策。仿真结果表明建立的模型能根据可靠性要求灵活安排机组出力和旋转备用计划。     

基于进化捕食策略法的风-水-火电短期负荷分配优化

考虑负荷与风电的不确定性,建立了基于机会约束规划的风-水-火电短期负荷分配优化模型。为了更好地权衡局部搜索与全局搜索性能,应用进化捕食策略法求解水-火电短期优化调度与风-水-火电短期负荷分配问题。算例结果表明,与其他算法相比,进化捕食策略法在水-火电短期优化调度中能够搜索到更优的解,同时基于机会约束规划的优化方法为系统旋转备用容量的合理设置提供了依据。     

基于动态场景集和需求响应的二阶段随机规划调度模型

风电及负荷场景集作为随机规划调度的输入,对决策结果影响大。为使场景集刻画出风电及负荷的波动性,采用考虑随机变量相关性的动态场景法生成风电、负荷及净负荷的场景集,并从与调度接轨的角度提出相应的指标对场景质量进行评价。建立了一种基于here-and-now和waitand-see(HN-WS)的二阶段随机规划调度模型。该模型包含了日前与实时的关联性,决策过程融入了对实时场景已实现情况下的考虑,优化目标涵盖了日前阶段的燃料成本及实时阶段的平衡矫正期望成本。此外,为减少弃风,在调度模型中引入了激励型需求响应,与火电机组的备用容量进行协同优化。最后,采用爱尔兰电网的风电数据、Elia电网的负荷数据及改进的IEEE-118节点系统验证了所提调度模型的有效性。     

考虑柔性负荷响应不确定性的多时间尺度协调调度模型

针对柔性负荷实际响应的不确定性,以及各类柔性负荷在多时间尺度上的响应特性,提出了考虑柔性负荷响应不确定性的多时间尺度协调调度模型。首先,基于消费者心理学原理并计及柔性负荷响应不确定性的变化规律,建立了价格型需求响应(DR)的响应量模型。然后,在考虑实际响应误差的基础上,制定了激励型DR的激励机制,并基于上述不确定性分析建立了可转移负荷、可平移负荷和可削减负荷的响应模型。最后,从多时间尺度协调的角度,对柔性负荷、常规机组和风电进行协调优化,构建了日前—日内—实时的协调调度模型,并根据模糊机会约束规划理论和混合整数规划方法进行求解。算例分析验证了所提模型的有效性,通过考虑柔性负荷响应的不确定性及多时间尺度上的协调优化,能够实现削峰填谷,提高风电消纳,并降低电网调度的成本。     

基于机会约束目标规划的综合能源系统经济调度

为了降低大规模风电的不确定性和波动性对综合能源系统(integrated energy system, IES)的影响,对接入风电的综合能源系统的备用容量和调度计划进行优化,提出了基于机会约束目标规划(chance constrained goal programming, CCGP)的经济调度模型。首先,利用机会约束目标规划处理含多个机会约束的不确定性模型。然后,引入量化备用不足的风险指标,将备用不足风险纳入经济调度成本,同时考虑风险备用成本目标和系统运行成本目标。最后,利用算例对模型的有效性进行验证。结果表明,模型能够很好地兼顾系统运行的安全性与经济性,提高了系统的调度灵活性,降低了风电不确定性对系统的影响,实现了系统的经济运行。     

基于发电容量充裕度估计的发电公司检修策略

电力市场环境下,发电公司在制定下一年度的发电机组检修计划时,首先需要预测未来1年各交易时段的电价,并尽可能将检修安排在电价较低的时期内进行,以减少收益损失。针对装机容量不太充裕的电力现货市场中电价波动大、难以直接准确预测的问题,提出了首先基于历史数据模拟市场电价与发电容量充裕度之间的函数关系,然后根据负荷预测结果和对其他发电公司检修起始时间的概率估计求取系统发电容量充裕度,进而预测现货市场电价的新方法。在此基础上构造了基于机会约束规划的发电公司最优检修策略模型,给出了求解方法,并用算例进行了说明。     

机会约束随机动态经济调度的凸松弛迭代求解法

大规模风电并网给电力系统运行带来了重大技术挑战,其出力的随机性和波动性增加了线路传输能力和备用调节能力不足的风险,传统的确定性经济调度方法已不完全适用。首先提出了一种基于混合高斯分布的机会约束随机动态经济调度模型,该模型将最小备用约束和线路传输容量约束建模为机会约束,并引入调频机组的仿射控制策略以实时平衡风功率的波动。然后提出了一种机会约束规划的松弛迭代求解方法,将随机调度模型转化为二次规划模型以实现快速有效求解。利用中国西南某省25个风电场的现场数据以及IEEE 118节点系统进行算例分析,验证了混合高斯分布对风电预测误差的拟合精度,以及所提方法的可行性。     

计及源-荷预测不确定性的微电网双级随机优化调度

风光储微电网接入高渗透率的可再生能源对其经济运行构成了巨大的挑战。针对这一问题,提出了计及源-荷预测不确定性的微电网双级调度策略。在日前调度阶段,以多场景下的期望运行成本最低为优化目标,构建了基于多场景技术的随机优化调度模型。利用场景分析法对日前风电、光伏和负荷预测进行场景分析;建立了多场景下含不确定变量的功率平衡方程,并将其松弛为不等式后作为一个随机事件使其以较高的概率满足机会约束;此外,用机会约束规划构建了旋转备用容量的可靠性约束模型,使微电网在一定的置信水平下满足系统的可靠运行。在日内调度阶段,提出了结合自适应小波包算法的日内滚动调度模型。利用自适应小波包算法动态提取每一控制周期内超短期预测数据与日前调度计划之间的功率偏差,并由蓄电池、超级电容器和主网供电共同平抑。     

日前节能发电调度计划与实时控制的协调方式

为解决发电计划制定与实时控制之间以计划为主的协调方式带来的复杂性问题,首先,依据节能发电调度的基本目标、准则及相关约束,对日前和实时发电计划进行了建模。在此基础上,提出了4种日前节能发电调度计划与实时控制的协调方式,并从节能降耗目标的实现、系统安全水平的影响、调度技术水平的需求等方面对4种模式进行了分析。然后,从时间尺度和目标维度出发,定性地阐述了4种协调方式在制定发电计划过程中的异同。最后,采用10机24时段系统算例,以负荷预测偏差为切入点,对4种方式的节能降耗效果进行了定量计算。     

基于概率潮流的主动配电网供需群体协同优化运行策略

为有效解决主动配电网(ADN)运行模式中供应侧和需求侧响应量的不确定性给电网安全带来的问题,在传统概率潮流模型基础上,将虚拟微网与ADN交换功率及需求侧响应的不确定性视为新的随机注入变量,搭建了供需群体互动的概率潮流模型。利用概率潮流的计算结果,使距期望值波动的3个标准差内的数值落在约束范围内,作为系统运行的不等式约束条件。在此基础上,以ADN运行成本最小为优化目标,制定基于概率潮流的ADN供需群体协同优化运行策略,确定了供需互动模式下各互动节点的响应量。该模型既避免了传统配电网运行模型中仅由上级主网承担系统不平衡功率的情况,又有效地提高了系统运行的安全性与经济性。最后,通过算例验证了该模型的有效性和实用性。