考虑季节差异性的不同时间尺度含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力和系统负荷的季节差异性较大,同时考虑风电出力预测误差和负荷预测误差随时间尺度的缩短而减小和电力系统旋转备用容量配置离不开机组组合的特点,本文建立考虑季节差异性下的不同时间尺度协调机组组合的含并网风电的电力系统旋转备用容量配置的模型。针对各个季节的风电出力和负荷变化特点,采用不同时间尺度协调机组组合的方法,对各个季节的场景进行分析,得出不同季节条件下的旋转备用优化方案。     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统 旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运行的经济性和系统吸纳并网风电的能力。     

基于条件风险价值的含风电电力系统旋转备用效益研究

由于风电出力的波动性和间歇性,大规模风电并网使得旋转备用效益和风险的矛盾更加突出。考虑系统上、下旋转备用的容量成本和能量成本,以及因购买上旋转备用而减少的失负荷损失和因购买下旋转备用而减少的弃风损失,以期望旋转备用效益最大和系统损失的条件风险价值(CVaR)最小为两个目标,建立基于条件风险价值的含风电电力系统旋转备用效益-风险模型。采用蒙特卡罗法模拟实际负荷功率和风电出力的预测偏差,并改进多目标粒子群优化算法,用于求解得到期望旋转备用效益-风险有效前沿和日前旋转备用计划,以及不同可靠性水平、置信水平对期望旋转备用效益和风险的影响。最后,通过算例验证了该模型和算法的可行性。     

考虑源荷协调的风电并网系统旋转备用容量优化

风电的接入给电力系统带来更大不确定性,要求电网公司购买更多的旋转备用以维持电力系统的功率平衡和稳定,兼顾系统运行可靠性与经济性的旋转备用优化配置具有重要意义。考虑风电、需求侧互动资源,提出一种基于多场景的概率性旋转备用优化方法。该方法综合考虑风电预测误差、负荷波动及发电机非计划停运不确定性因素对旋转备用的需求,将弃风、可中断负荷分别作为部分负、正旋转备用融入发电日前调度计划,以购电总费用最低为目标函数建立日前机组组合优化模型,获得各时段旋转备用优化配置量。通过对IEEE 30节点、IEEE 118节点系统进行算例分析,验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于多场景风险分析的含风电互联电网机组组合策略研究

为保证电力系统可靠运行,日前机组组合应考虑电网中不确定性因素所带来的风险。大规模风电并网给电力系统运行引入了更多的不确定性,电网互联一定程度上可削弱风电不确定性对电网运行的影响,但同时也增大了日前机组组合问题的复杂度。为了在有限的计算时间内获取计及风险的可行的机组组合方案,需要筛选典型场景来衡量电网运行风险。在风电、负荷预测误差的基础上设置了互联电网机组、联络线强迫停运场景集,构建了互联电网弃风电量期望（expected wind power curtailed,EWPC）和电量不足期望（expected energy not supplied,EENS）风险量化指标,并将其以罚函数的形式引入目标函数,建立了计及多场景运行风险的多区域互联电网安全约束机组组合模型,经两区域12节点系统验证了机组组合策略的正确性和有效性。     

基于风电不确定性的电力系统备用容量获取

针对风电功率预测的不确定性对电力系统备用容量的影响,建立了基于风电不确定性的备用容量获取模型。首先利用场景法模拟生成风电功率、负荷及常规机组的不确定性模型,进而对生成场景进行概率统计得出系统差额概率密度函数,得出系统电量不足期望(EENS)和风能浪费风险(EWWR)指标,并通过EENS和EWWR指标及备用容量成本从系统可靠性和经济性两方面折中进行系统正、负备用容量的确定。最后通过10机系统仿真,验证了该方法在满足可靠性前提下有效地减少了备用成本和弃风量。     

基于可靠性指标的含风电电力系统的发电和运行备用的协调调度模型

风电出力随机波动及难以准确预测和调控的特性使得大规模风电接入给系统的备用决策和发电调度带来难题.在定义期望失负荷比例(expected load not supplied ratio,ELNSR)的基础上,综合考虑机组强迫停运率、负荷及风电出力预测误差等不确定性因素,推导出系统运行备用与ELNSR之间的量化关系,并将该量化关系作为发电调度的约束,建立含大规模风电的电力系统发电和备用协调调度模型.算例结果表明所建模型能够兼顾经济性和可靠性,协调风电和火电的出力分配,并能给出对应可靠性要求的运行备用在火电机组间的优化分配方案.     

多场景概率机组组合在含风电系统中的备用协调优化

备用配置是系统抵御风险、提高运行可靠性的重要手段,也是系统运行安全与经济协调决策的问题。提出了基于状态转移的概率机组组合方法,该方法将风电的运行场景离散化,通过对风电预测误差进行概率表达,并在时间尺度上考虑状态的转移矩阵组成多场景的方法,以场景发生的概率协调系统在场景下的调度决策,并以实时校正备用作为正常和误差场景之间机组的调整限制。通过安全与经济的协调,能够自动为风电出力的波动配置适宜的备用,且模型中考虑了网络安全约束对机组组合和备用决策的影响。最后对含风电系统进行了实例仿真分析,结果表明模型的有效性和可行性,对风电的调度和规划具有指导意义。     

含风电和储能的电力系统安全约束机组组合问题研究

针对含风电的电力系统安全约束机组组合问题,利用储能的快速双向调节能力改善风电出力的波动性和不确定性,提高系统运行的经济性。机组组合模型中考虑风电、负荷预测误差对机组组合的影响,并引入基于可信理论的旋转备用机会约束条件,可避免造成备用的过度配置。另外,通过考虑合理弃风提高消纳风电能力和降低系统运行成本,分析了储能参数以及接入系统方式对机组组合模型中系统运行成本和风电弃风量的影响。最后,采用新英格兰10机系统验证了所提模型的有效性。     

考虑风电不确定度的风-火-水-气-核-抽水蓄能多源协同旋转备用优化

随着风电并网渗透率的快速增长,系统的随机波动性显著增强。为合理地协调旋转备用配置效益和风险的矛盾,首先以多面体不确定集刻画风电不确定性,构建了计及风电出力误差概率的期望弃风和期望切负荷模型。在综合考虑风电、火电、水电等多类型电源机组运行特性的基础上,以发电效益与潜在期望风险为备用目标,建立了考虑风电不确定度的风-火-水-气-核-抽水蓄能多类型电源机组协同调度的旋转备用优化模型,并提出了一种自适应遗传算法与分枝切割算法相结合的双层优化算法以求解所建模型。算例结果表明,所提备用方法能自适应地寻找风电最优不确定度,合理地权衡备用策略的经济效益和风险成本,同时所建模型能适应在不同风电预测精度、不同切负荷成本系数以及不同风电调峰特性下的旋转备用优化配置,实现综合效益最优。     

计及风险备用需求的含风电电力系统经济调度

考虑风电的波动性和随机性,该文将风电功率的不确定性引入到含风电的电力系统调度中,建立了计及风险备用的日前机组组合和日内经济调度滚动修正模型。日前调度计划包括建立机组组合模型计算日前发电计划和基于条件风险价值计算由风电预测误差引起的风险备用容量,在日内修正模型中利用风电预测值和负荷预测值2个随机变量的概率密度来估算失负荷期望和弃风期望,并将其作为风险成本引入到模型中,通过备用成本与风险成本的牵制来获取最优的调度结果和备用容量值。最后,通过算例分析结果表明,文中所提出的模型平衡了系统的经济性和安全性。     

计及风险及备用成本的含风电电力系统经济调度

风电出力与负荷预测的不确定性给电力系统的经济调度带来了困难,如何处理备用风险,综合考虑经济发电与旋转备用计划是经济调度中需要解决的问题。在模型中引入旋转备用来应对可能出现的电力不足,将风电预测功率的条件期望与风电计划出力的差值表示系统对风电的正负备用需求,通过引入风电和负荷预测偏差的概率分布,建立了风电与负荷的联合概率密度函数。构建失负荷模型表征风险水平,并假定失负荷的风险水平不低于某一置信水平,对约束中的最大值函数通过K-S函数转化。考虑到合理弃风或切负荷有利于系统稳定,在目标函数中加入弃风或切负荷的价值损失。最后,用含10台常规火电机组和一个大型风电场的系统为例进行模型和算法的求解验证,结果表明所提模型和算法的有效性和合理性。     

基于净负荷分步建模的旋转备用优化确定风险分析方法

由于采用净负荷预测误差模型描述风电和负荷共同预测误差,优化系统旋转备用配置的多场景概率风险分析方法尚难以全面考虑风电的不确定性,如从网络安全和经济性方面必须考虑的弃风因素以及风电功率预测误差存在的非正态分布情况。为此,基于分步建模的策略改进多场景概率风险分析方法中净负荷预测误差模型,使其在计算系统失负荷风险时能够计及弃风和考虑不同类型概率分布的风电功率预测误差,并将弃风惩罚成本引入机组组合优化模型的目标函数中,以实现风电功率的合理消纳和系统旋转备用的优化确定。采用混合整数线性规划方法,对含风电场的IEEE-RTS 26机测试系统进行仿真分析,验证了改进模型的有效性。     

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。     

多时间尺度的电力系统鲁棒调度研究

风电预测误差是提高风电消纳比例、解决弃风问题的主要障碍。提出了考虑风电预测误差的多时间尺度电力系统鲁棒调度模型,该模型根据日前风电短期预测数据,在考虑风电可能的预测误差前提下制定机组启停计划,并根据风电超短期预测数据不断调整机组出力,使得电力系统可以在不额外增加备用的前提下应对风电预测误差。将所提出模型应用于IEEE 39节点算例中,并由蒙特卡罗法生成多组随机风电预测误差序列,验证了该模型的有效性及可行性。     

含风电场电力系统机组组合的模糊机会约束决策模型

风电出力的模糊性使传统确定性的调度可行域出现了模糊变量,模糊机组组合的决策结果需要兼顾经济性和系统的置信水平。研究了考虑风电模糊置信水平的机组组合问题。建立模型时,将风电出力的模糊性体现为误差的模糊性,基于可信性理论推导了风电预测误差的可信性分布函数,并据此建立了旋转备用的模糊机会约束条件,进一步得到了机组组合的模糊机...     

含风电的日前电力市场出清优化模型

风电大规模并网引入了更多的不确定性,电力市场供需平衡面临更大的挑战。应用预测误差描述风电机组出力和负荷的不确定性,采用拉丁超立方采样法生成随机场景集,以购电费用少、供电可靠性高、风电消纳量大为目标,选取机组出力、备用容量、弃风和失负荷量为决策变量,建立了日前电力市场出清模型。模型中,采用交流功率方程约束节点功率平衡,使得在日前电力市场出清时能精确地考虑网络损耗和电能质量问题,提高了出清方案的可行性。以IEEE-30节点系统为例验证了模型。     

含风电电力系统机组组合的量子离散差分进化方法

风电具有天然的不可控性和随机性,大量并网给电力系统调度计划带来困难,在电力系统日前机组组合计划中计及风电出力的不确定性,有利于提高电力系统优化运行的精细度.文中通过系统旋转备用将风电出力的预测误差纳入机组组合的数学模型中,为求解含风电的机组组合问题,设计了双层求解方法,外层采用量子离散差分进化法优化传统火电机组的启停状...     

含大规模风电场的电力系统旋转备用风险决策模型和方法

大规模风电场并网后其出力的不确定性增加了系统运营方在制定旋转备用计划时平衡成本与风险之间的难度。为应对这种挑战,首先在考虑风速预测误差、风速实时波动和风电机组故障的情况下对风电功率的随机性进行了分析;然后,建立了以考虑旋转备用容量成本和停电损失的旋转备用成本期望值和条件风险价值为目标的多目标优化模型,并采用多目标免疫优化算法和蒙特卡洛场景模拟法求出旋转备用成本期望和条件风险价值的最优前沿集;最后,采用模糊决策理论确定最终的旋转备用计划。算例结果表明该多目标模型可以有效地求出旋转备用成本期望和条件风险价值的前沿集;模糊风险决策模型比普通风险决策模型扩大了风险容忍系数的有效区间,更能反映风险态度;而考虑条件风险价值的旋转备用优化模型在风险规避方面比仅考虑成本期望的模型更具优势,可以作为旋转备用计划决策者的风险管理工具。