考虑风电场接入的输电网与储能扩展鲁棒规划北大核心CSCD

本文考虑含风电场的输电网结构优化,提出了一种输电网与储能联合扩展规划方法。基于鲁棒优化思想,采用不确定性集合刻画负荷需求和风电出力的随机特征。考虑因风电场出力以及负荷不确定性导致的极端场景,建立了一种自适应min-max-min鲁棒规划模型,基于此实现输电线路、储能以及输电网结构的优化。针对所建立的模型,采用了基于原始剖切面的分解算法对模型进行求解,将鲁棒规划模型分解为主模型和从模型,使得非凸问题转变为便用直接使用CPLEX求解器的混合整数线性规划问题。基于IEEE24-bus测试系统对所提方法进行仿真验证,优化结果证明了所提出方法的有效性。     

计及风电不确定性和弃风率约束的风电场储能容量配置方法

风电的大规模开发造成了严重的弃风问题,在风电场内配置储能装置可显著减少弃风,文中基于分布鲁棒优化方法研究了考虑风电不确定性和弃风率约束的风电场储能容量配置问题。首先根据历史数据构造风电出力的经验分布函数,为考虑风电出力的不确定性,以Kullback-Leibler(KL)散度作为分布函数距离测度建立了风电出力的概率分布函数集合。随后,将弃风率要求建模为概率分布函数集合中最坏分布下的鲁棒机会约束,进一步建立了以储能投资成本最小为目标、以弃风率为约束的鲁棒机会约束规划模型。最后,通过矫正机会约束中的风险阈值,将鲁棒机会约束转化为传统机会约束,并采用凸近似和抽样平均构建线性规划进行高效求解。基于IEEE 30节点电网进行了算例分析,并与传统的随机规划和鲁棒优化模型进行对比,验证了所提模型在处理风电不确定性时能有效兼顾保守性和鲁棒性。     

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。     

考虑循环寿命折损的主动配电网仿射可调鲁棒优化方法

针对主动配电网在源荷储协同下的不确定性优化问题,提出了基于仿射可调鲁棒优化的主动配电网运行策略。首先,考虑分布式光伏的可控模型、循环寿命折损的电池储能模型和ZIP负荷模型,构建了主动配电网优化运行模型。然后,采用椭球集合来描述分布式光伏出力的不确定性,并结合仿射策略形成优化模型中决策变量与分布式光伏出力不确定性变量之间的线性决策机制。最后,通过对偶变换将主动配电网鲁棒优化模型转化为一个确定性的混合整数二阶锥规划模型进行求解。在改进的IEEE33节点算例系统中对比验证了所提出的仿射可调鲁棒优化方法的有效性和优点。     

基于KL散度的含储能机组组合分布鲁棒优化方法

为应对风电场出力的波动性和随机性给机组组合带来的问题,提出了基于Kullback-Leibler(KL)散度的含储能机组组合的两阶段分布鲁棒优化模型。在电池储能的运行模型的基础,将电池储能模型嵌入到传统的火电机组组合模型中,建立了含储能的机组组合两阶段优化模型;基于KL散度构建了风电场出力的模糊集,形成了含储能机组组合的两阶段分布鲁棒优化模型,通过对偶变换和广义Benders分解将其转化成易于求解的混合整数凸优化模型进行求解。通过IEEE RTS 24节点系统仿真结果表明,所提出的分布鲁棒优化方法保守性优于鲁棒优化方法,经济性接近随机优化方法,且随着KL散度增大,机组组合成本缓慢增加。     

考虑多种调节手段的配电网经济运行优化

由于配电网中有功与无功功率存在强耦合关系,传统将有功、无功分别优化的处理方法无法让配电网处于最优经济运行状态,且负荷需求和分布式发电出力的不确定性也给配电网运行带来巨大挑战。基于此,以支路潮流模型为基础,提出一种考虑多种调节手段（包括有载调压变压器、电容器组、静止无功补偿装置、储能装置以及开关重构）的配电网两阶段鲁棒经济运行优化方法,并将非线性潮流约束进行二阶锥松弛,从而将经济运行优化模型转化为混合整数二阶锥规划问题进行有效求解。为解决负荷需求和分布式发电出力的不确定性,采用两阶段鲁棒优化方法,并通过列与约束生成（column-and-constraint generation,CCG）算法进行求解获得各调节措施的最优鲁棒运行策略。最后通过IEEE 33节点验证了所提模型的有效性。     

电池储能系统参与用户侧削峰填谷的鲁棒优化调度策略

现有的用户侧调峰领域的储能调度鲁棒优化方法,缺乏考虑非线性多目标优化模型的研究。当储能出力范围直接受负荷不确定性限制时,传统列和约束生成算法无法求解此类模型。针对以上问题,文章考虑负荷、电池储能等约束条件,建立了以净负荷方差、用户侧用电支出等为优化目标的电池储能系统调度鲁棒优化模型,并同时考虑了用户负荷波动、新能源出力波动等不确定因素。由于第二阶段的决策与优化结果会影响第一阶段决策的取值范围,需要改进列和约束生成算法以实现对该类鲁棒优化问题的求解。通过将目标函数、部分约束条件视为多个子问题考虑,对原列和约束生成算法的每次迭代中的子问题求解步骤进行扩充,使每次迭代中求解多个子问题,能够有效拓宽该算法的适用范围。最后,仿真结果验证了该方法的有效性,能够在不改变传统算法性能优势的情况下成功应用于非线性多目标鲁棒优化问题。     

电池储能系统参与用户侧削峰填谷的鲁棒优化调度策略

现有的用户侧调峰领域的储能调度鲁棒优化方法,缺乏考虑非线性多目标优化模型的研究。当储能出力范围直接受负荷不确定性限制时,传统列和约束生成算法无法求解此类模型。针对以上问题,文章考虑负荷、电池储能等约束条件,建立了以净负荷方差、用户侧用电支出等为优化目标的电池储能系统调度鲁棒优化模型,并同时考虑了用户负荷波动、新能源出力波动等不确定因素。由于第二阶段的决策与优化结果会影响第一阶段决策的取值范围,需要改进列和约束生成算法以实现对该类鲁棒优化问题的求解。通过将目标函数、部分约束条件视为多个子问题考虑,对原列和约束生成算法的每次迭代中的子问题求解步骤进行扩充,使每次迭代中求解多个子问题,能够有效拓宽该算法的适用范围。最后,仿真结果验证了该方法的有效性,能够在不改变传统算法性能优势的情况下成功应用于非线性多目标鲁棒优化问题。     

基于节点可靠性重要度评估的配网侧储能鲁棒规划方法

面向可靠性提升,提出基于节点可靠性重要度评估的配网储能规划方法。综合源-荷关系、节点负荷及供能关键性等要素,提出基于供电可靠性的节点重要度快速评估算法,形成储能接入候选节点集,构建基于2阶段鲁棒优化的储能规划模型。考虑配电网故障不确定性,采用“N-k”不确定集来表征断线故障场景,并在最差故障场景与重要节点集约束作用下实现系统整体失负荷电量的最小化;针对不同故障假设,提出2类3层优化求解策略,支撑鲁棒储能规划模型的高效求解。西藏某地区实际配电网的算例结果表明,所提方法能够准确辨识对供电可靠性提升起到关键作用的节点,并给出具有强风险承受力的储能配置方案。相较2种对比方法,所提储能规划方法的可靠性收益更高。     

输电网鲁棒规划研究综述与展望

在高比例可再生能源并网与智能电网快速发展的背景下,电力系统不确定性进一步增强。不确定性给输电网规划工作带来新的问题与挑战。鲁棒优化作为处理不确定因素的优化方法被引入到输电网规划问题中来,近年来成为研究热点。对输电网鲁棒规划研究展开综述。首先,归纳总结鲁棒优化在输电网规划中的研究现状。然后,基于鲁棒优化理论,通过一般形式的输电网鲁棒规划模型,分别阐述针对负荷、可再生能源、设备故障、电源投资退役等各类型不确定因素的建模方法。最后,提出输电网鲁棒规划研究展望与挑战,指出未来输电网鲁棒规划中亟待解决的问题与发展方向,旨在为未来输电网鲁棒规划研究提供一定指导与建议。     

电网规划中考虑风电场影响的最小切负荷量研究

提出应用鲁棒线性优化理论来研究电网规划中含多个风电场的最小切负荷量计算问题,为含多个风电场的系统安全性研究提供了一条新的思路。根据Seng-Cheol Kang提出的鲁棒线性优化理论,建立电网规划中考虑风电场影响的最小切负荷量模型。该模型以出力上下限和出力期望值来描述风电场的出力,最终转化为一确定性的线性规划问题并进行求解。在计及或不计及发电机调整的情况下,该模型均能够给出最安全的切负荷方案,除此以外还能给出更多介于最可靠与最经济之间的切负荷方案,实现灵活决策;在计及发电机出力可调的情况下,该模型能够给出相应的发电机出力方案;该模型能够初步给出各种切负荷方案下电网规划方案的可靠程度。基于修正的Garver’s 6节点系统和修正的巴西南部46节点系统算例测试结果验证了该方法的有效性。     

基于仿射鲁棒优化的多站融合协同优化调度

为解决新能源出力不确定性的多能电站（数据中心、电动汽车充电站、分布式光伏、风电、储能站）优化运行和收益分配问题,提出基于仿射鲁棒优化的多站融合协同优化策略。考虑数据中心与其余子系统分属不同运营商,对多站融合系统中各子系统进行建模,其中数据中心的负载具有可平移负荷的特性;通过盒式不确定集对风电和光伏出力的不确定性进行建模;以多站融合协同总收益最大化为目标函数,采用仿射鲁棒优化方法进行求解。提出了基于影子价格的能源站与数据中心站的收益分配方法。最后,通过仿真算例说明了所提模型的有效性和所提收益分配方法的合理性。     

考虑源-荷不确定性的电热联合系统分布鲁棒优化调度

可再生能源出力及负荷需求的不确定性严重影响电热联合系统的鲁棒优化运行。基于此,提出了一种改进Wasserstein度量的考虑源-荷不确定性电热联合系统分布鲁棒优化调度模型。建立基于极端场景下改进Wasserstein度量的风电预测功率模糊集,缩减风电预测功率模糊集的规模,进而提出基于梯度归一化改进Wasserstein生成对抗网络方法对负荷需求的不确定性进行建模,提高负荷不确定性建模的精度;构建综合考虑发电成本、调节成本等的分布鲁棒优化调度模型,并基于对偶理论和拉格朗日乘子法将该模型转换成可求解的数学模型;以修改的9节点系统及IEEE 118节点系统为例验证了所提出的模型具有更高的求解效率以及更好的经济性和鲁棒性。     

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。     

计及可再生电源不确定性的配电网鲁棒最优潮流

主动配电网中可再生分布式电源出力的不确定性影响系统安全运行。基于鲁棒优化方法,首先建立考虑可再生分布式电源出力不确定性的主动配电网鲁棒最优潮流模型,该模型考虑了能改善其解保守性的价格型需求侧响应。对模型中的不确定集进行凸转换,采用凸优化方法对模型进行求解。IEEE 13节点和IEEE 123节点系统的仿真测试结果表明,相比于传统确定性模型,采用所提鲁棒优化模型获得的优化结果能同时兼顾安全性和经济性。     

考虑空调负荷和柔性热负荷响应的综合能源系统储能鲁棒优化配置

针对园区综合能源系统储能的容量配置问题,为提升在源–荷不确定性下的系统规划与运行的经济性,提出考虑空调负荷和柔性热(冷)负荷日内响应源–荷不确定性的电/热混合储能的鲁棒配置方法。首先构建了空调负荷和柔性热(冷)负荷应对源–荷不确定性的日内响应模型。其次在考虑系统多能互补的基础上,基于日前优化运行与日内响应,以年化运行成本和投资成本最低为目标函数,建立电/热混合储能鲁棒优化配置模型。最后通过算例验证了本文储能的配置方法对系统规划–运行的经济性的提升效果,分析了考虑负荷日内响应源–荷不确定性和源–荷预测精度对储能配置容量的影响。     

光储系统参与实时能量-调频市场的运行策略

由于光伏出力和电力市场价格存在不确定性,现有研究常采用基于概率场景的随机优化方法,但准确的光伏发电和电力市场价格概率密度函数较难获取,且可能由于难以满足投标功率而受到惩罚。为此,提出了基于鲁棒模型预测控制的运行策略。以光储系统在能量和调频市场的联合收益最大为目标函数,计及光伏发电的出力约束和储能的充放电约束、功率约束、电量约束,考虑光伏出力和实时市场价格的不确定性,建立了多时步双层鲁棒优化模型。利用对偶理论将该模型转化为一个混合整数线性规划模型,并采用CPLEX求解该模型。最后,利用实际光伏和储能数据及ERCOT电价数据验证了所提运行策略的有效性。     

基于机会约束规划法和非支配排序差分进化算法的含风电多目标输电网规划

在含有风电场的输电网络规划问题中,考虑了风电和负荷的不确定性,以规划方案的经济性、对环境的影响最小以及最大化风电并网容量为优化目标,基于机会约束规划的方法构造了计及风电和负荷不确定性因素影响的多目标输电网规划扩展模型,采用蒙特卡洛法和非支配排序差分进化(NSDE)算法对该模型进行求解,为考虑不确定因素的多目标输电网规划问题提供了一种更为灵活的解决方法。     

光储系统参与实时能量-调频市场的运行策略EI北大核心CSCD

由于光伏出力和电力市场价格存在不确定性,现有研究常采用基于概率场景的随机优化方法,但准确的光伏发电和电力市场价格概率密度函数较难获取,且可能由于难以满足投标功率而受到惩罚。为此,提出了基于鲁棒模型预测控制的运行策略。以光储系统在能量和调频市场的联合收益最大为目标函数,计及光伏发电的出力约束和储能的充放电约束、功率约束、电量约束,考虑光伏出力和实时市场价格的不确定性,建立了多时步双层鲁棒优化模型。利用对偶理论将该模型转化为一个混合整数线性规划模型,并采用CPLEX求解该模型。最后,利用实际光伏和储能数据及ERCOT电价数据验证了所提运行策略的有效性。     

基于联盟区块链交易平台的电动汽车有序充电相对鲁棒优化

为了应对电动汽车充电和风光出力的不确定性以及分散化电力交易的风险,提出基于联盟区块链技术的电动汽车充电交易平台和考虑风光出力的电动汽车有序充电策略,并且用相对鲁棒优化的方法来处理风光出力的不确定性。首先应用联盟区块链技术构建电动汽车充电交易平台;然后应用相对鲁棒优化技术来处理不确定的风光出力,建立考虑风光出力不确定性的电动汽车有序充电相对鲁棒优化模型;最后通过量子粒子群算法对相对鲁棒优化模型进行求解。安全性分析证明了交易平台的可靠性和安全性,仿真结果验证了模型的正确性和算法的有效性。