含高比例风电系统随机备用调度研究

高比例风电并网对电力系统备用容量调节能力提出极大的挑战。为弥补风电场计划出力与实际出力之间的偏差，电力调度须额外预留上、下旋转备用容量。利用随机机会约束优化理论，计及违反安全约束风险，提出了一种考虑风电出力不确定性与自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组出力特性的日前随机备用调度模型。首先，基于马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chains Monte Carlo,MCMC)法生成风电出力场景，并利用违反机会约束的概率及置信参数自动确定所需生成场景数量。其次，全面考虑了AGC机组备用出力特性及运行约束，并将备用成本纳入目标函数，可同时得到常规机组最优出力计划与AGC机组备用容量的最优分配系数。最后，将所构造的随机备用调度模型等效为半定规划(semidefiniteprogramming,SDP)问题进行直接求解。通过IEEE 30节点系统进行算例分析，验证了所构造的随机备用调度模型的有效性。     

考虑系统正负备用的电动汽车优化调度策略研究

大规模电动汽车和风电场的接入加大了电网运行的风险,将对电网备用容量产生影响。考虑电网正负备用容量配置成本,提出电动汽车优化调度策略,旨在降低电网正负备用容量配置,并提高风电利用率。首先,运用模糊聚类算法分析风力出力的不确定性,得出系统差额概率密度函数;然后,基于改进电量不足期望指标(IEENS)和风能浪费风险指标(IEWWR)引入电力系统正负备用配置需求;最后,以用户充放电成本和正负备用成本最小为优化目标,建立电动汽车优化调度模型。仿真计算结果表明,该策略能够有效降低用户充电成本和系统正负备用容量投入成本,提高电网经济运行水平。     

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。     

考虑光伏的备用容量替代配置优化模型

在新能源环境下,负荷需求与新能源发电的不确定性对备用容量对提出了更高的要求,新能源与备用替代日益受到关注。根据电量不足期望值（expected energy not supplied,EENS）与备用容量的关系,确定了电力系统备用总量,并采用优先分配方式在多类型的发电机组中分配备用容量。基于EENS与运行成本,构建光伏发电系统替代火电机组的综合替代效益评价指标,以综合替代效益评价指标的数值最小化为目标函数,构建考虑光伏发电系统替代火电机组参与备用运行的电力系统备用容量优化模型。并用分段线性理论对具有二次特性的目标函数进行线性化处理,采用分支定界算法求解构建的非线性整数规划问题。以IEEE-30系统作为实例,计算结果表明,光伏发电系统替代火电机组参与备用运行,可以降低综合替代效益及备用容量。     

考虑风电不确定性的电网备用优化决策方法研究

基于风电并网的国内外研究的基础上,主要进行了风电不确定性的电网备用优化决策方法研究。利用风电不确定性、机组强迫停运率和负荷波动三方面建立系统的不确定性模型。以最小化备用成本为目标,并分别以解析法和mentocarlo模拟法求解系统的可靠性指标作为约束条件,构建确定系统所需的最优旋转备用容量的数学模型。对接有风电场的IEEE RTS96系统仿真,反映了相同的备用需求随风速变化的趋势,并比较得出模拟法得到的备用结果比解析法大。在此基础上,该方法还可以对风速预测偏差,风电渗透功率对系统所需旋转备用的影响进行进一步分析。     

考虑间歇式电源与储能的随机柔性优化调度方法

分析和测算了间歇式电源的自动发电控制(AGC)容量求,运用拉丁超立方抽样生成风电场景并进行削减,基于马尔可夫链对系统N-1故障的不确定性概率进行预测。在此基础上,兼顾机组组合、机组功率分配以及AGC与备用容量分层协调优化配置等问题,建立了考虑间歇式电源与储能的随机柔性优化调度模型。所提方法与模型综合考虑了系统N-1故障和间歇式电源的不确定性概率与严重性、系统AGC与备用容量辅助服务成本、储能系统剩余可充放电能力以及网络约束的影响。针对该模型的复杂性,将其线性化后采用商用混合整数线性规划求解器CPLEX进行求解。通过IEEE6节点和IEEE39节点系统算例验证了所提方法的有效性。     

考虑源荷不确定性的电热系统联合调度

针对风电和电热负荷不确定的问题,提出计及源荷不确定性的旋转备用容量的优化方法,建立考虑电热备用耦合影响的调度模型。在日前阶段,以能源与负荷的预测量制定机组的出力方案,风电由于其预测精度较低,利用Beta概率密度函数来拟合风电出力,从而确定风电的不确定性带来的旋转备用容量,利用机会约束规划来处理不确定问题;负荷有较高的预测精度,但其波动性较强,使用概率场景生成和削减的方法制定不同场景下负荷备用需求的调整量,以日运行成本最低建立目标函数,运用改进的粒子群算法在IEEE30节点系统上验证了所提模型的经济性和鲁棒性。     

计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度

大规模新能源并网给电力系统的调度运行带来了新的挑战。为缓解系统的备用压力,提出一种计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度方法。首先,基于场景生成方法建立可变场景模型,考虑了风电并网容量和光伏并网面积对新能源出力不确定性的影响。其次,建立电力系统中多种灵活资源的备用模型:在源侧,分别建立常规机组和风电/光伏的备用模型,并考虑了风电/光伏备用的不确定性;在负荷侧,引入激励型需求响应,对需求侧备用进行建模。然后,基于两阶段随机优化方法建立备用调度模型。该模型考虑了日前的运行和备用决策以及日内不确定场景下的弃风、弃光以及切负荷风险。最后,基于改进的IEEE RTS-24测试系统验证了所提模型的有效性。     

采用二层优化的风电系统旋转备用容量分配研究

随着并网风电容量的加大,电力系统对旋转备用容量的需求也大量增加。基于二层规划理论,构建了含风电电力系统旋转备用容量的优化分配模型。模型分别以发电成本和备用成本最小为上层和下层优化目标.在备用成本中考虑了旋转备用容量的综合报价以及由风电不确定性所需要增加的旋转备用容量,对各台发电机发电和备用所担负的容量进行了优化分配,模型的分层结构较好地体现了发电调度和旋转备用调度的主辅关系。采用粒子群算法和单纯形法对模型进行求解,并通过算例分析说明所提出的模型和算法是有效的,对含风电系统的运行分析有一定的参考价值。     

计及风电的电力系统检修备用容量评估及应用

系统的检修备用容量定义为满足系统机组检修而需要设置的容量。为评估风电出力的不确定性以及机组检修需求不确定性对系统检修备用容量评估带来的影响,建立了考虑机组检修需求不确定性和风电场风速相关性的检修备用容量评估模型,同时提出了风电接入后的检修备用容量不足概率这个检修备用容量充裕度指标来评估系统需要设置的检修备用容量。在检修备用容量评估应用方面,提出了包含机组检修需求和风电波动性信息的机组检修概率的概念,对机组的强迫停运率进行修正以用于电力系统随机生产模拟、发电系统、发输电系统充裕度评估以及风险评估等。算例中分析了风电场的相关性和风电装机容量对检修备用容量的影响,得到结论:风电场相关系数越大,系统所需检修备用容量越大;风电装机容量越大,系统所需检修备用容量越小。     

市场环境下发电侧与需求侧备用资源联合优化

在双侧开放的市场环境下,发电侧备用容量和需求侧可中断负荷都可作为系统的备用容量。建立电网公司或独立系统运营商(independent system operator,ISO)最优潮流和备用市场的联合优化模型,引入了电量不足期望值(expected energy not supplied,EENS)的发电系统可靠性指标,同时考虑了备用响应时间对系统可靠性指标的影响。在满足一定的EENS指标、保证系统可靠性的前提下,实现了系统的总运行费用最小化,有效协调了系统的安全性和经济性。算例表明,多种备用资源参与备用市场有利于能源的合理利用、备用容量的优化配置以及市场运营效率的提高。     

Incorporating forecast uncertainties into EENS for wind turbine studies

The rapid increase in wind power generation around the world has stimulated the development of applicable technologies to model the uncertainties of wind power resulting from the stochastic nature of wind and fluctuations of demand for integration of wind turbine generators (WTGs). In this paper the load and wind power forecast errors are integrated into the expected energy not served (EENS) formulation through determination of probabilities using the normal distribution approach. The effects of forecast errors and wind energy penetration in the power system are traversed. The impact of wind energy penetration on system reliability, total cost for energy and reserve procurement is then studied for a conventional power system. The results show a degradation of system reliability with significant wind energy penetration in the generation system. This work provides a useful insight into system reliability and economics for the independent system operator (ISO) to deploy energy/reserve providers when WTGs are integrated into the existing power system.     

基于加权半方差的含风电电力系统旋转备用效益研究

在考虑系统旋转备用的容量成本和能量成本、因购买旋转备用而减少的停电损失,以及旋转备用效益的离散程度的基础上,引入风险偏好系数,并采用证券投资组合中的加权半方差度量风险。以期望旋转备用效益最大和风险最小为优化目标,建立基于加权半方差的含风电电力系统旋转备用效益-风险模型。采用蒙特卡洛模拟法模拟实际负荷功率偏差和风电出力预测偏差,并通过多目标纵横交叉算法求得期望旋转备用效益-风险有效前沿和日前旋转备用计划,以及风险偏好系数、可靠性水平、预测偏差、失负荷损失价格、旋转备用价格对期望旋转备用效益和风险的影响。算例验证了所提模型的合理性。     

基于备用安全的含风电场的电力系统经济调度

随着风电在电网中渗透功率的持续增加,风电的不确定性给系统的备用决策和发电调度带来新的难题。为保障含风电场电力系统的安全运行,本文结合风电预测误差的概率密度函数,提出了一种系统运行安全性指标——备用安全可信度,并以备用安全可信度最大化和火电机组运行费用最小化作为优化目标函数,建立了含风电场的电力系统经济调度模型。针对寻优效率,本文采用了一种将优先顺序法和内点法相结合的优化方法对机组组合问题求解。算例分析证明了所提模型和解法的可行性和合理性。     

考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合

发电机故障停运是电力系统运行中的不确定事件。目前在含风电鲁棒机组组合中考虑机组故障停运的方法,不同程度地忽略了机组故障停运的概率特征,难以较好描述机组故障停运风险。在含风电鲁棒机组组合模型的基础上,引入电量不足期望以量化机组故障停运风险,基于成本收益分析建立了考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合模型,并提出计算电量不足期望的简化模型以提升计算效率。基于改进的IEEE-RTS 26机系统验证所提模型和方法,结果表明该方法能较好考虑风电不确定性和机组故障停运风险的影响,该简化模型能显著减小问题求解规模、缩短计算时间。     

电力市场下风电电力系统旋转备用风险-成本模型

为了量化风电出力的随机性和波动性对电力系统备用容量的影响,利用条件风险价值方法,在电力市场环境下构建了包含了常规机组的运行成本、排污成本、期望停电成本、旋转备用成本在内的风电电力系统旋转备用的风险-成本模型,在Matlab环境下利用量子差分进化算法对模型进行求解,通过仿真分析了量子差分进化算法的优势、不同风险水平对系统上下旋转备用容量的影响,以及不同置信度下系统总的运行成本和条件风险值,得出了风险水平越高(对风电的态度愈保守),系统的上下旋转备用越小,而系统的上下旋转备用容量的置信度增加,系统总的运行成本和CVa R值则降低的结论。     

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。     

计及可靠性成本的风光储微电网储能容量协同优化

对比常规能源,新能源具备可再生、污染低、资源丰富的优势,其中风光发电被大规模引入到微电网系统,但由于其发电量具有较强的不确定性,这使得如何提高新能源消纳水平、提升电力系统运行稳定性以及降低微电网配置成本成为了充满挑战性的重要问题。针对上述问题,文章提出一种计及可靠性成本,同时考虑风、光资源多时间尺度不确定性的风光储互补微电网系统储能容量协同优化的方法。该方法采用自回归滑动平均模型和Homer软件仿真离散的风速、光辐照度序列,构建出风机、光伏发电机的出力模型;采取电量不足期望值为评估指标建立可靠性成本函数,构建出微电网配置成本模型;使用改进二阶振荡粒子群算法求解系统最优配置成本。算例结果表明了该方法的可行性及经济性,可为实际风光储互补微电网系统配置规划提供参考。     

考虑风电功率与需求响应不确定性的备用容量配置

将风电建模为多状态发电机组,以风电停运率考虑风电功率预测误差的不确定性,在基于消费者心理学的可中断负荷响应模型的基础上,综合评估含有风电、可中断负荷不确定性的系统可靠性指标。建立了日前备用协调优化模型,优化模型以满足一定供电可靠性为前提,同时优化可中断负荷备用和发电机备用容量,在24个时段的范围内研究计及风电不确定性下可中断负荷作为备用资源的积极效果。算例结果表明,引入风电后,系统对可中断负荷的需求有所增加,可中断负荷作为一种灵活的调控手段,在应对风电不确定性、降低系统运行成本上有积极意义。     

风电与储能系统互补下的火电机组组合

针对具有风电和火电机组的电力系统,在储能系统配置给定的前提下,提出通过储能尽量消除风电不确定性并部分以备用形态出现的研究思路,建立了火电机组组合2层优化决策模型。上层问题以火电机组组合成本最小为目标,下层问题以储能系统对电网中电能时空平移和提供备用所得收益最大为目标,以储能系统消除不确定性程度为满足对象,其中计及了自动发电控制(AGC)机组和非AGC机组的特性,以及系统频率调节效应的作用。基于分解协调的原理,通过上、下层问题的交替迭代对该模型予以求解,决策储能系统充/放电功率、调控范围及机组启停方案。该方法可在减少火电机组备用容量的同时,提升系统应对不确定性的能力,通过10机组系统验证了模型和方法的有效性。