计及风电功率预测误差的需求响应多时间尺度优化调度EI北大核心CSCD

风电功率预测存在误差,增加了电力系统运行调度的困难,影响系统风电消纳,降低系统运行的经济性。为了提高系统风电消纳能力,考虑风电功率预测误差,结合需求响应特点,从日前、日内和实时构建了电力系统需求响应多时间尺度优化调度模型。分析居民用户需求对电价的响应,构造日前价格型需求响应的初调度策略,并在日内根据风电功率预测偏差进行电价调整后的价格型需求响应再调度。分析工业用户和商业用户的调度补偿策略,以电网运行费用最低为目标,考虑平衡风电功率实时预测误差,建立激励型需求响应的实时调度优化模型,以提高系统风电消纳能力,降低系统弃风量。算例分析表明：所提出的优化调度策略能够较好地平衡风电功率预测误差,增加系统风电消纳量,节约系统运行成本,保证用户用电的自主性,最小化需求响应调度对其的影响。     

计及风电功率预测误差与需求响应的电力系统滚动调度

风电的不确定性对电力系统的调度运行带来诸多影响,为减轻该影响,考虑到风电功率预测误差与需求响应均具有时间尺度特性,本文提出一种日前日内滚动调度策略。风电的不确定性采用基于场景分析法的随机规划理论处理,并将不同类型需求响应按照时间尺度特性进行区分,在日前调度计划阶段引入1类激励型需求响应和基于日前小时电价的价格型需求响应,在日内滚动调度计划阶段,将风电功率更新为最新的风电短期预测数据并利用2类激励型需求响应对其波动性进行补偿。最后通过算例对比分析了不同调度模式下的运行成本以及弃风率,验证了所提调度策略的有效性,结果显示滚动调度可以降低系统运行成本并促进风电的消纳。     

计及多类型需求响应的风-火-荷两阶段协同调度

针对大规模风电并网的消纳难题,利用需求响应(DR)实现了日前-日内两阶段的源荷协同优化调度。日前阶段基于风电出力场景集,运用价格型需求响应(PBDR)拉平净负荷曲线,缓解风电反调峰特性的影响;然后以电网运行成本最小为目标,考虑激励型需求响应(IBDR)平衡风电波动的作用,决策出一个满足各出力场景下消纳需求的机组组合和IBDR订单合同方案。日内阶段运用滚动灰色预测实现精确的超短期风电预测,从而在日前方案基础上,确定实际的机组出力、弃风和IBDR响应容量。选取24h风电/负荷比为34.8%的算例,仿真结果显示PBDR参与度水平越高,电力系统的调度成本越低。4种DR组合方案的对比分析表明,合理配置DR资源使得风电消纳率提升了6.05%,同时验证了采用两阶段调度比日内一次性调度节约成本5.36%。     

考虑风电消纳的电热联合系统源荷协调优化调度

能源互联网的范畴内,电热联合系统是消纳风电的一种有效手段,为此构建了包含储热、热电联产和需求响应资源的综合电热系统调度模型。提出了风电消纳日前日内两阶段调度方法:在日前调度阶段,机组、储热装置以及电价型需求响应配合消纳风电短期预测出力;在日内调度阶段,机组以及激励型需求响应配合消纳风电超短期预测出力。以系统发电运行成本最小为目标函数,综合考虑弃风惩罚费用和需求响应成本建立了电热联合系统调度模型,使用改进帝国竞争算法解决电热系统约束条件过多的问题,使得到的解更可行。算例分析表明,使用所提调度模型和方法能够有效提高电热联合系统风电消纳水平。     

基于需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度

随着我国不断加快新型电力系统建设,风电、光伏等越来越多的分布式资源大规模并网,但其随机性、波动性及分散性的特点给电力系统带来了多重不确定性。提出了一种考虑价格型需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度方法,在日内调度模型中引入用户价格型需求响应,对用户负荷进行精准调控;采用基于蒙特卡罗与曼哈顿概率距离的场景生成与削减法处理风光出力、电价不确定性,减少日前日内出力偏差,再结合日前调度构成了多时间尺度优化调度模型,并采用滚动优化得到日内优化调度结果。以湖南某小型虚拟电厂系统进行算例仿真,结果表明,所提多时间尺度优化调度策略能够精确预测风光出力及用户负荷,在有效抑制功率波动的同时保证了系统的经济性。     

需求响应不确定性对日前优化调度的影响分析

需求侧资源参与电网有功调度是消纳风电的重要方式之一,但价格型需求响应的不确定性又会对电网调度产生重要影响。为分析该影响,文中首先分析了负荷响应量、负荷自弹性系数和电价激励水平对价格型需求响应不确定性的影响,并建立了分时电价下的负荷模糊响应模型。在此基础上,考虑价格型需求响应、风电出力和系统负荷的不确定性,建立了考虑风电消纳效益的电力系统源荷互动日前模糊优化调度模型。根据模糊规划理论,对模糊期望约束和模糊机会约束进行了等效处理,等效后的模糊优化问题可以转换为确定性优化问题,并分析了价格型需求响应不确定性对电力系统日前优化调度的影响。通过仿真算例验证了模型的有效性。     

计及综合需求响应的电热集成系统优化运行

针对我国“三北”地区供暖季弃风严重问题,提出一种计及综合需求响应（CDR）的电热集成系统（IETS）优化调度策略。基于电量电价弹性矩阵构建实时电价需求响应模型以引导用户错峰时移用电;考虑到热用户对供热温度感知的模糊性,将其作为热能需求响应参与调度,分析并阐述电热需求响应促进风电消纳的机理;通过多场景分析刻画新能源预测的不确定性,计及系统安全运行约束,以系统总运行成本最小优化求解日前调度决策与旋转备用容量安排。最后,通过典型算例对比不同模式下的调度策略,验证了提出的计及CDR的优化调度策略能够开阔风电上网空间和提高系统的经济性。     

考虑源荷协调的含储热光热电站和风电系统的日前-日内调度策略

为提高电力系统风电消纳能力,结合源荷两侧的可调节资源,提出含储热光热电站和风电系统的日前-日内调度策略。首先,根据含储热光热电站能量时移特性以及居民用电负荷响应时间长的特点,结合价格型需求响应,以系统运行成本以及日前弃风量最小为目标,构建日前调度模型;其次,根据考虑含储热光热电站的灵活调节能力以及高载能负荷响应时间短的特点,结合日前调度计划与日内风电预测,以系统日内调节成本与日内弃风量最小为目标,构建日内调度模型。算例结果表明：本文所提调度策略能够充分利用现有源荷两侧可调节资源及其特点,在促进系统风电消纳的同时,降低了系统成本。     

考虑动态激励型需求响应的微电网两阶段优化调度

针对微电网中风电、光伏出力和负荷大小的不确定性,从日前和实时两个阶段出发,建立了微电网两阶段优化调度模型。日前调度阶段建立以微电网总运行成本最优的经济调度模型。实时调度阶段在日前调度优化结果的基础上,综合考虑实时优化调度各电源的出力调整顺序,提出了一种动态激励型需求响应参与的实时滚动优化策略。该策略的激励价格和用户参与容量随时间尺度前进呈现出动态变化,旨在利用价格引导用户提高需求响应的参与程度。通过算例表明,动态激励型需求响应相较于静态激励型需求响应不仅可以提升对日前联络线计划的跟踪效果,还能更好地消除微电网日前预测误差。该策略在显著提高用户收益的同时有效降低了系统运行成本,为市场化的微电网优化运行提供了参考。     

含压缩空气储能电力系统日前–日内协调调度策略

压缩空气储能(compressed air energy storage,CAES)技术是实现风电规模化接入的关键技术之一,具有广阔的发展应用前景。该文将CAES电站作为消纳风电的重要手段,并与发电机组、需求响应资源共同参与电力系统优化调度。基于风电、负荷和价格型需求响应在不同时间尺度下的预测误差特性,本着"瞻前顾后"的原则,建立了含CAES电力系统日前–日内协调调度模型。该模型既考虑了CAES系统中流量、功率、气压、温度间的交互影响机理,又考虑了反映CAES电站分钟级运行特性的旋转备用容量约束和日内调度约束,能够在制定CAES电站最优运行计划的同时,得到CAES电站的最优旋转备用容量承担方案。采用德国Huntorf CAES电站的运行参数,在PJM-5bus系统上进行算例仿真,仿真结果验证了调度策略的有效性。     

基于模糊激励型需求响应的微电网两阶段优化调度模型

针对微电网中风电和负荷不确定性，提出一种基于价格型需求响应（price-based demand response，PBDR）的日前负荷调度和基于激励型需求响应（incentive-based demand response，IBDR）的实时负荷调度的两阶段优化调度模型。在日前阶段，根据用户需求对电价的响应，引入需求价格弹性建立了用户响应模型；在实时调度阶段，为了挖掘不同用户参与需求响应的积极性，利用模糊工具求出不同用户的动态激励方案，提高需求响应项目的参与度。算例分析结果表明，两阶段调度模型相较于只采用日前价格型需求响应提高了风电消纳能力，增加了电网和用户的经济效益；而较于只采用实时激励型需求响应增强了削峰填谷作用，提高系统运行的平稳性。同时动态激励价格比固定式激励价格使负荷曲线峰谷差更小，进一步减少了弃风量。     

考虑风电功率预测误差分时补偿的电热联合系统多时间尺度调度

由于风电具有不确定性,风电功率预测误差难以避免。热力系统具备储放热能力,通过调整热功率平移风电功率,可以降低风电功率预测误差的影响。但在风电并入电热联合系统时,风电变化频繁,热力系统具有较大惯性和延迟,难以与风电功率同步;同时,热力系统不同区域对电力系统指令的响应速度也不同。因此,为了解决利用热力系统补偿风电功率预测误差时响应时间不同步的问题,提出了一种考虑风电功率预测误差分时补偿的电热联合系统多时间尺度调度策略。首先,分析概率区间误差评估和实时预测误差评估的评估周期。然后,研究热力系统中供热区域和管网的时间特性。最后,在日前阶段利用响应速度较慢的供热区域补偿评估周期较长的概率区间误差,在实时阶段利用响应速度较快的管网补偿评估周期较短的实时预测误差,建立了多时间尺度调度模型。算例分析表明,所提策略实现了不同调度周期、不同预测误差评估周期、不同热力系统区域响应速度在时间上的匹配,减少了风电功率预测误差的影响,提高了系统的风电消纳能力。     

多种需求响应和日前小时电价优化促进风电接纳研究

随着经济发展,负荷峰谷差越来越大,系统调峰能力不足成为制约风电接纳水平的主要原因之一。价格信号可以引导用户行为,减缓系统调峰压力。本文提出考虑风电不确定性情况下的日前小时电价优化和计及激励型需求响应的风电电力系统调度二层规划模型。利用拉丁超立方抽样生成大量风电场景,采用同步回代法进行场景削减,通过量子粒子群算法对模型求解。算例证明所提模型可以引导用户削峰填谷,并有效促进风电接纳、火电发电成本降低及使用户的效益增加。并比较了不同调度模式、峰谷电价与日前小时电价、风电预测误差及电价型负荷响应用户成本与激励型负荷响应用户报价对调度结果产生的影响。     

考虑发、用电侧利益主体博弈的双层调度方法

市场环境下,随着风电的广泛接入,将需求响应纳入传统日前发电调度计划成为消纳风电、降低系统运行成本的有效手段。当电力公司制定日前发电计划时,如何根据消费者心理采取最优的电价决策方案调用负荷侧资源是目前亟须解决的重要问题。针对该问题,提出了一个考虑电力公司和用电用户有着不同利益需求的双层优化模型,该模型的上层为电力公司日前发电计划优化问题,将价格型需求响应调用成本纳入目标函数,下层是基于用户满意度促进风电消纳的日前实时电价的优化制定,并研究了电力公司运行费用与用户满意度的相互关系。算例分析结果表明,所提模型可以反映双方的利益博弈关系,并实现双主体利益的最大化。     

考虑碳捕集电厂能量转移特性的弃风消纳多时间尺度调度策略

风电预测精度和火电厂的调节速率对于风电消纳影响较大。考虑到风电预测精度随预测时间尺度的缩短而提高,同时计及碳捕集电厂更深的调节范围和更快的调节速率,提出提高电力系统弃风消纳水平的多时间尺度优化调度策略。首先,将其分为日前、日内、实时调度阶段,分析各个阶段的相互关系,并对碳捕集电厂不同时间尺度下的调度策略进行研究,分析其对于解决弃风消纳问题的合理性。其次,建立日前、日内、实时三时间尺度优化调度模型,并分析实时阶段碳捕集电厂调节量和风电调整量的关系。最后,基于IEEE39节点电网模型并利用CPLEX对该文方法应对弃风消纳以及失负荷情况的有效性进行仿真验证。     

考虑采暖建筑用户热负荷弹性与分时电价需求侧响应 协同的电热联合系统优化调度

电热联合系统中电、热负荷在峰谷分布上存在互补特性,考虑电、热负荷的互补特性实施电热联合系统优化运行可以有效增强系统调峰灵活性,缓解电热强耦合造成的弃风。为此,研究了考虑采暖建筑用户热负荷弹性与分时电价需求侧响应协同的电热联合系统优化调度问题。阐述了电、热负荷协同促进风电消纳的机理。根据电、热负荷特性分别建立采暖建筑用户热负荷弹性模型以及分时电价需求侧响应模型,并以此为基础建立电、热负荷协同响应模型。将负荷模型纳入调度模型,构建考虑负荷协同优化的电热联合系统日前调度模型。算例分析表明,采暖建筑用户热负荷弹性与分时电价需求侧响应的协同可有效提升系统运行经济性并促进系统风电消纳。     

考虑预测误差分布特性的风电场集群调度方法

为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是必然趋势。现有考虑预测信息的风电场集群有功调度方法一般采用确定性风电预测数据,由于风能特性和预测水平限制,难以满足电力系统调度精度需求。因此提出一种考虑风电功率预测误差分布特性的有功功率调度方法,该方法首先通过历史数据统计分析得到风电场风电功率预测误差的概率分布,然后以风电场集群下发有功指令后各风电场输出的风电功率缺额的数学期望之和最小为优化目标,优化分配风电场集群调度指令,减少因风电有功预测误差导致的风电场群输出有功功率与集群调度要求之间的功率差额。通过风电场实际数据验证了所提方法的有效性和先进性。     

计及含氢储能与电价型需求响应的能量枢纽日前经济调度

为了解耦冷热电联供(combined cool,heat and power system,CCHP)机组“以热定电”的运行约束,提高风电消纳能力,降低社会碳排放,提出了计及含氢储能与电价型需求响应的能量枢纽日前经济调度模型。源侧利用冷、热、电、氢4种储能装置,打破CCHP机组热电耦合约束;荷侧引入电价型需求响应改变用户用电行为,通过优化各机组出力与电负荷曲线,增加风机出力。该模型以系统日运行成本最低为目标,引入弃风惩罚成本增加风电消纳,综合功率平衡等约束,调用Gurobi求解器进行优化求解。对不同场景下能量枢纽的优化结果进行分析,并计算燃油汽车的碳排放量以量化氢燃料电池汽车节约的社会碳排放。结果表明:在电价型需求响应策略下,考虑CCHP与含氢储能的能量枢纽系统在增加风电消纳能力的同时降低了系统的日运行总成本,减少了社会碳排放。     

计及碳排放的综合能源配网日前与日内多时间尺度优化调度

为了降低碳排放量，提高新能源的消纳能力，考虑可削减、可转移、可替代3种需求侧响应负荷，计及碳交易机制，构建以碳排放量最少、综合运行成本最低、弃风弃光量最少、网络损耗最低为综合优化目标的风-光-电-气-储综合能源配网系统日前优化调度模型。以风电、光伏发电预测误差波动最小为日内优化调度优化目标，采用模型预测控制理论对风电、光伏的预测误差量进行反馈矫正，构建综合能源配网系统日内滚动优化调度模型。在修正的33节点配电网和20节点配气网组成的配网系统上进行仿真实验，验证了所提模型能够有效地降低碳排放量，提高风电、光伏的消纳能力，平滑负荷曲线，降低系统的综合运行费用。     

提升风电消纳区间的鲁棒机组组合

基于日前风电功率点预测的传统调度方法没有充分地考虑风电不确定性,难以有效挖掘电热联合系统的风电消纳能力。该文提出提升风电消纳区间的鲁棒机组组合优化方法。基于可用风电功率区间,构建有效的风电功率允许出力区间。基于仿射策略,考虑供热机组电热耦合等约束,建立鲁棒机组组合模型,优化风电消纳区间,对于风电消纳区间内任意可能的风电波动,该模型均能保障调度策略的可行性。所建模型可转换为混合整数线性规划进行求解。最后,在修改的IEEE 39节点系统上进行测试,并与传统调度方法对比,验证了所提方法的有效性。