基于自适应模型预测控制的区域能源互联网两阶段协同调度

为解决系统内风光可再生能源及冷热电负荷的不确定性造成的运行困难,实现机组出力的精确化和平滑控制,提出一种基于自适应模型预测控制的两阶段区域能源互联网协同优化策略,将优化调度分为日前和日内两个阶段。在日前调度阶段,以总运行成本最小为目标建立系统经济调度机组组合模型;在日内优化阶段,采用自适应的模型预测控制方法,基于各机组的实际运行状态,以前一阶段优化调度出力为参考,对未来有限时域内系统各机组运行状态进行实时滚动修正,消除不确定性的影响,确保系统的稳定运行。算例分析验证了所提出模型及方法的有效性和可行性。     

计及细节层次直接负荷控制的区域综合能源系统多时间尺度优化调度

考虑风光出力和负荷的不确定性及温控负荷反弹特性的精细建模程度对区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)优化调度的影响,提出计及细节层次直接负荷控制的多时间尺度协调优化调度策略。日前调度采用三阶段反弹简化直接负荷控制模型,以系统运行经济性最优为目标求解机组运行计划;日内调度基于细节层次直接负荷控制仿真修正日前反弹负荷曲线,求解各微源的出力计划;实时调度进一步细化日内仿真反弹负荷曲线,结合模型预测控制理论,通过反馈校正和滚动优化调整微源出力,实现多时间尺度的协调运行。算例结果表明多时间尺度下计及细节层次的直接负荷控制更能贴合实际系统运行,实现机组出力精准化控制,验证了所提优化调度策略的可行性及有效性。     

考虑可再生能源不确定性的风-光-储-蓄多时间尺度联合优化调度

提出一种计及可再生能源不确定性的风电、光伏、电化学储能和变速抽水蓄能电站多能互补协同的优化调度方法。考虑电化学储能和变速抽水蓄能电站的互补调节特性,建立风-光-储-蓄联合运行的多时间尺度调度架构。在日前调度阶段,考虑风电和光伏出力的相关性,生成基于生成式对抗网络和峰值密度聚类算法的日前风光联合出力典型场景,综合考虑风光出力的不确定性和抽水蓄能电站与电化学储能的容量特性,建立面向调峰需求的随机优化日前调度模型;在日内优化阶段,以最小化弃风弃光与电网备用电能为目标,构建变速抽水蓄能电站出力修正方法,制定电化学储能日内调度计划;在实时校正阶段,基于模型预测控制方法,以日内优化调度结果为参考,对电化学储能出力进行精确控制,最小化风光预测误差的影响。算例分析结果表明,所提方法可以有效减小电网负荷峰谷差,平抑风光联合出力波动,提升可再生能源消纳率。     

基于模型预测控制的微电网多时间尺度协调优化调度

微电网多时间尺度优化调度是消纳间歇性分布式能源的有效技术手段,针对传统基于潮流断面信息的多时间尺度优化方案易出现机组调节响应不及时、计划跟踪误差较大等问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的多时间尺度协调调度方法。在日前调度阶段,综合考虑电价峰谷差、储能寿命及可再生能源随机性,建立了以系统运行成本最低为优化目标的最优经济调度模型。在日内调度阶段,为应对可再生能源日前预测误差带来的联络线功率波动,同时为确保储能满足日运行能量平衡约束,提出了一种基于MPC的日内滚动优化校正策略。采用有限时间窗内的滚动优化调度代替传统单断面优化调度,提前感知未来一段时间内的可再生能源出力及联络线计划的变化从而对机组出力进行调整,同时结合时域滚动和系统实时状态的反馈校正,更大限度地消除了微电网中不确定性因素的影响,确保了日前计划的合理性及系统运行的稳定性。以某示范微电网为例,通过算例分析验证了所提模型及算法的有效性。     

高比例可再生能源渗透下多虚拟电厂多时间尺度协调优化调度

考虑可再生能源出力、电力负荷和电价等一系列不确定性因素,提出了高比例可再生能源渗透下的多虚拟电厂日内两阶段优化调度模型。该模型通过对多虚拟电厂中运行设备小时级时间尺度和分钟级时间尺度的协调优化,达到分级消除系统中随机和扰动因素的影响,实现高比例可再生能源的安全消纳。并且在多虚拟电厂优化调度模型中,借助Markowitz均值-方差理论,提出利润函数的风险刻画,准确描述不确定性的影响。最后,通过算例分析,说明所提出模型可有效降低决策风险和不确定性因素的影响。     

一种含抽水蓄能电站的可再生能源系统综合优化调度方法

鉴于大规模可再生能源系统新能源发电的不确定性和波动性特点非常突出,以电力平衡为目的的电网调度控制必须对此采取有针对性的应对措施;同时考虑到风电和光伏发电具有天然的出力互补特性,水电和抽水蓄能电站具有良好的出力调节能力,从日前调度与日内实时调度相互协调配合的角度给出含抽水储能电站的可再生综合能源系统的调度运行机制,分别建立日前调度和日内实时调度的系统优化模型。该模型以尽量减小火电机组煤耗成本和污染物排放惩罚成本为优化目标,以系统运行时满足功率实时平衡、各火电机组满足出力上下限制、各机组满足功率爬坡速率限制、系统旋转备用满足容量限制,以及风、光、水、储满足各自出力限制等为优化约束条件。针对该模型,提出一种增强自适应能力的改进粒子群优化算法,基于系统所预测的新能源出力数据和负荷数据,最终计算得到的综合优化调度方案能够在提高大规模新能源发电利用率的同时,充分利用抽水蓄能电站减少新能源出力不确定性对电网传统火电机组的影响。最后借助某实际电网的算例分析对所提方法的调度结果进行有效性验证说明。     

考虑不确定性的区域能源互联网源荷储协调优化

能源互联网概念的提出,为综合能源利用方式提出了新的思路。计及可再生能源出力和负荷预测不确定性,考虑区域内发电、储能、需求侧多种调度响应资源,采用多场景随机规划方法建立区域能源互联网的源荷储两阶段协调优化模型。日前考虑电价制定,以总社会福利最大为目标,确定第二天电价策略、需求侧响应情况及机组运行计划。日内以总运行成本最小为目标,对日前机组运行计划进行修正。算例证明所提出模型及方法能够充分调动发电侧与需求侧的响应特性,有效实现区域能源互联网系统的协调优化,保证系统的运行经济性和可靠性。     

考虑电源灵活性的多能源电力系统协调分层日前优化调度

为应对多能源电力系统中可再生能源带来的运行的不确定性以及系统灵活性不足对可再生能源消纳和系统安全运行的影响,提出一种考虑电源灵活性的多能源电力系统协调分层日前优化调度方法.首先,从电源灵活性供需平衡的角度,对含风光水火蓄的多能源电力系统的灵活性进行量化分析.其次,基于灵活性裕度指标,计及电力系统运行约束,建立以可再生能源消纳量最大,抽蓄调用效益最大,火电运行经济性和平稳性最优及净负荷波动最小为目标的多能源电力系统多目标日前优化调度模型.然后,提出风光水火蓄协调分层的求解策略,根据不同电源的灵活性和互补协调特性,对其出力进行分层单独优化,得到面向调度需要的多目标协调优化的调度结果.最后,利用工程实例分析验证了所提调度方法和求解策略的有效性和可行性.     

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。     

基于主动配电网多时间尺度协调优化调度方法

针对风光出力的不确定性,在日前、日内、实时多个时间尺度下,通过对需求侧可中断负荷和分布式电源的灵活调度,提出了一种适用于各典型运行优化场景的多时间尺度、多优化目标的多阶段协调优化策略.经过仿真验证,所提的主动配电网多时间尺度优化调度方法能有效平抑可再生能源出力不确定性对配电网的影响,缓解分布式电源对配电网带来的电压越限、线路过载等问题.     

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。     

基于混合随机规划/信息间隙决策理论的虚拟电厂调度优化模型

虚拟电厂(VPP)在调度过程中面临多种不确定因素,给决策和系统安全运行带来一定的困难。提出了基于混合随机规划/信息间隙决策理论(IGDT)的VPP调度优化模型,该模型针对电价概率分布描述较为准确、预测精度较高的特点,采用随机规划处理电价的不确定性;针对风光出力概率分布难以精确刻画、预测精度较低的特点,采用IGDT处理风光出力的不确定性,通过赋予风光出力偏差系数不同的权重,解决了IGDT同时处理风光出力不确定性的问题。此外,针对不确定性决策的盲目性和不同策略面临风险程度的不同,引入风险成本量化不同决策方案对应的风险。仿真结果验证了所提模型的有效性。     

基于中长期风电光伏预测的多能源电力系统合约电量分解模型

针对大量新能源参与的电力系统中长期运行,提出考虑电量分解与检修计划相互影响的含风光水能源的电力系统合约电量分解模型。以新能源消纳和检修经济性为目标,旨在合理分解电量的同时提高新能源在资源丰富时段的消纳率,并根据资源分布和各时段能源参与情况安排各类机组检修计划,从而保证机组检修的经济性。由于风光资源的不确定性,从数据挖掘角度出发,提出基于聚类方法的光伏电量预测方法和非参数核密度估计的风电电量预测方法,并以此作为含风光水能源电力系统合约电量分解的基础。最后,通过算例验证了所提模型在含风光水多种能源的电力系统电量分解及机组检修联合优化中的有效性。     

融合风光出力场景生成的多能互补微网系统优化配置

多能互补系统结构及设备耦合关系复杂,为提高含高渗透率新能源的多能系统的能源利用效率和运营效益,对考虑风光出力不确定性和相关性的多能互补微网系统优化配置问题进行了研究。在规划阶段充分考虑新能源随机性与相关性,提出了基于核密度估计和Copula理论的风光出力场景生成方法,得到典型日风光出力序列;基于能量枢纽,建立结构完善的含风光多能互补系统的多能流平衡方程,进而以年化总成本最低和一次能源节约率最高为目标建立配置与运行相结合的多能互补系统的双层优化配置模型,并采用智能优化算法对模型进行求解。算例验证和灵敏度分析表明,所述方法能够在考虑风光出力不确定性的基础上得到结构完善的多能互补微网系统优化配置方案,有效降低了多能系统总成本并提高了一次能源节约率。     

计及条件风险成本的含EH-CSP电站多源发电系统优化运行

随着风电场接入电网的规模不断扩大,风电出力的不确定性给电力系统调度带来巨大的挑战.利用太阳能光热发电(concentrating solar power,CSP)良好的调节能力以及电加热装置(electric heater,EH)的风电消纳能力,平抑风电出力的波动性,并采用条件风险价值(conditional valu...     

考虑阶梯式碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化调度

为减少微电网系统运行的碳排放量,同时考虑可再生能源出力不确定性对系统调度结果的影响,提出了一种基于鲁棒优化的微电网低碳经济调度模型。首先,利用两阶段鲁棒优化方法消除可再生能源出力不确定性对系统调度结果的影响。其次,将阶梯式碳交易机制引入系统的运行调度阶段,以减少微电网系统的碳排放量。然后,建立了包含风电、光伏机组、微型燃气轮机、燃料电池及储能设备的微电网低碳经济调度模型,以各设备运维成本、系统购能成本和碳交易成本之和最小为优化目标,采用C&CG算法对所提调度模型进行求解。最后通过算例对所提优化调度模型进行验证。结果表明：两阶段鲁棒优化方法能够有效提高系统抵御风险的能力、引入阶梯式碳交易机制则可有效减少微电网运行的碳排放量。     

多类型源储协调互动的配电网分布鲁棒优化调度

分布式光伏、风电等可再生能源出力具有较强的随机性和不确定性,其大量并网给配电网的运行带来了极大的挑战。本文提出了一种多类型源储协调互动的配电网分布鲁棒优化调度方法,基于分布鲁棒优化理论,对配电网中传统离散设备、可再生能源以及储能决策进行协调优化,提高配电网运行的经济性和安全性,实现了配电网运行决策保守性与鲁棒性的有效平衡。首先,考虑多类型源储资源的协调互动,建立配电网优化调度模型,并将其转化为混合整数二阶锥规划的形式;其次,利用可再生能源出力场景集进行不确定性刻画,建立分布鲁棒优化模型,并通过列和约束生成算法进行求解;最后,在PG&E69节点系统上进行算例分析,验证了所提方法的可行性与准确性。     

计及风光不确定性的虚拟电厂多目标随机调度优化模型

为缓解风电和光伏发电不确定性对虚拟电厂稳定运行的影响,引入鲁棒随机优化理论,建立了计及不确定性和需求响应的虚拟电厂随机调度优化模型。首先,风力发电、光伏发电、燃气轮机发电,以及储能系统和需求响应集成为虚拟电厂,然后最大化虚拟电厂运营收益、最小化系统运行成本和弃能成本被作为目标函数,建立虚拟电厂调度优化模型。再应用鲁棒随机优化理论来转换光伏发电以及风力发电不确定性变量的约束条件,建立了虚拟电厂随机调度模型。最后,选择中国国电云南分布式电源示范工程为实例分析对象。分析结果显示：所提模型能够降低系统运行成本,双重鲁棒系数的引入能够为不同风险态度决策者提供灵活的虚拟电厂调度决策工具,协助应对风电和光伏发电的随机特性。储能系统能够借助自身充放电特性,替代燃气轮机发电机组为风电和光伏发电提供备用服务,促进风电和光伏发电并网。将需求响应纳入虚拟电厂能够实现发电侧与用电侧联动优化目标,平缓化用电负荷曲线,系统整体运营效益达到最佳。