含高比例风电的虚拟电厂多类型备用协调优化

虚拟电厂聚合多样化的分布式资源以促进可再生能源发电的消纳,将成为高比例可再生能源情景下电力系统的一类重要结构形态。为了提高虚拟电厂接纳可再生能源发电的能力,该文根据虚拟电厂的组成单元特征构建虚拟电厂源–荷–储多元备用容量体系,提出一种备用风险决策方法。利用条件风险价值(conditional value-at-risk,CVa R)度量风电出力不确定性为虚拟电厂带来的风险损失,基于成本效益分析建立考虑CVa R的多类型分布式资源的发电容量与备用容量协调优化模型。基于算例分析证明所提方法和模型的合理性与有效性。     

基于潮流路由器技术的多时间尺度可再生能源消纳方法

针对可再生能源出力波动性和不确定性对其电网消纳所带来的制约问题,提出了一种基于潮流路由器(power flow router,PFR)技术的多时间尺度可再生能源消纳方法。首先介绍了PFR的基本概念和数学模型;其次建立了面向可再生能源消纳的多时间尺度优化调度模型,并建立了PFR选址定容、日前优化调度和实时优化调度模型;针对模型的非凸和非线性问题,提出了基于双层迭代和半正定规划的面向可再生能源消纳的PFR选址定容求解算法,该算法的内层算法同时实现了日前优化调度和实时优化调度模型求解;最后,以IEEE 30节点系统为例进行多时间尺度的PFR可再生能源消纳优化计算,验证了所提方法的正确性和有效性。     

含风电及电动汽车虚拟电厂参与电力市场的优化调度策略

可再生能源发电及电动汽车充电的不确定性给电力系统运营带来新的挑战。针对含有风力发电和电动汽车充放电的虚拟电厂参与到电力市场中包含的不确定性问题,提出了一种混合储能虚拟电厂参与电力市场的优化调度策略。基于轮盘赌机制建立风力发电不确定性模型,将电动汽车的不确定性参数引入该模型,通过分析电力市场需求,制定基于不确定模型的随机优化调度方案。通过算例验证该方案的有效性和适用性,为混合储能虚拟电厂参与电力市场调度提供指导。     

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。     

考虑多风能预测场景的虚拟电厂日内滚动柔性优化调度方法

随着分布式可再生能源接入电网的比例日益提高,其出力间歇性和随机性给电力系统的安全稳定和经济运行带来了一系列的负面影响,虚拟电厂为分布式可再生能源可靠并网提供了新的途径。针对虚拟电厂中风电机组出力的不确定性及预测误差,考虑了由多个风能预测服务商基于不同预测方法提供多个风电出力预测场景,以期望运行成本最小为目标,制定虚拟电厂每个场景对应的最优调度计划。为应对风力状况的随机波动,虚拟电厂当前时段考虑下一时段所有风电出力场景下的计划调整成本。并以期望运行总成本最小为目标,构建基于多风能预测结果的虚拟电厂柔性优化调度模型,并设计了日内虚拟电厂出力计划的滚动调度策略。通过数值仿真,对比分析了不同预测场景下虚拟电厂的运行成本,验证了所提模型的可行性和有效性。     

虚拟电厂下计及分布式风电与储能系统的电力系统优化调度

清洁的可再生能源在电力系统中的渗透率不断提升。随着智能电网技术的发展,越来越多的分布式可再生能源接入电力系统运行。风电是最具商业潜力及发展前景的可再生能源之一。该文提出将分布式风电机组与储能设备构成虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与电力系统运行,并建立了计及虚拟电厂的电力系统优化调度模型。模型中同时考虑了功率及备用容量的优化调度,并利用条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)对系统运行成本进行风险管理。无须对电网的结构进行改变,虚拟电厂更适用于地理聚集程度较低的可再生分布式能源的调度和管理。同时,相较于常规的风电-储能联合运行模式,基于虚拟电厂的分布式可再生能源调度在降低系统风险的同时也提高了系统运行的经济性。     

虚拟电厂参与下含高渗透可再生能源系统的运行策略

为电力系统能够规模化灵活控制分布式可再生能源与可控负荷参与系统市场交易和优化调度。本文提出一种虚拟电厂(Virtual Power Plant,VPP)参与下含高渗透可再生能源的双层优化调度模型,将虚拟电厂作为独立市场主体参与系统调度,两层之间交替求解,实现协同优化;同时利用威尔分布、贝塔分布模拟风电、光伏的随机性,计及可再生能源出力不确定性带来的高估与低估成本。针对双层优化模型,混合整数、非凸、非线性、多目标的特点提出一种新颖的多目标飞蛾扑火算法(Multi-objective Moth-flame optimization, MOMFO)。最后通过修改后的IEEE39节点为算例验证文中提出的模型可均衡各层收益主体,在维持安全稳定运行的前提下,系统运营利润最大化,有效实现了电力系统的可持续性发展;同时也验证了多目标飞蛾扑火算法的有效性与竞争性。     

高比例可再生能源电网功率平衡的实时调度临界时间尺度研究

为了有效发挥实时调度的功率平衡作用,须明晰高比例可再生能源电网实时调度环节应遵守的功率平衡约束,须以功率平衡约束为前提确定实时调度时间尺度。实时调度功率平衡功能的两个约束条件:功率消纳能力以短期调度确定的消纳备用为约束;实时调度时间尺度以自动发电控制(automatic generation control,AGC)的功率调节范围为约束。基于递进衔接的调度控制体系,采用不确定度函数描述间歇式电源发电功率不确定性统计规律,进而提出了高比例可再生能源电网实时调度临界时间尺度的解析公式。解析式给出了实时调度临界时间尺度与间歇式电源功率不确定性、运行占比和AGC功率调节范围三个因素的函数关系,解决了高比例可再生能源电网实时调度时间尺度的量化选取问题。分析和数值计算表明,任何高比例可再生能源电网都对应一个与之适应的实时调度临界时间尺度,都能有效地实现电网的功率平衡目标。     

基于多场景随机规划和MPC的冷热电联合系统协同优化

以包含可再生能源及多种分布式资源的区域冷热电联合系统为研究对象,针对风光和负荷的不确定性,提出多场景随机规划结合模型预测控制(MPC)的方法,建立多时间尺度协调优化模型,其中日前和日内尺度主要以运行经济性最优为目标,求解机组的运行及出力计划;实时尺度采用模型预测控制技术,以日内尺度经济调度结果为参考,通过反馈校正与滚动优化调整机组运行出力,实现机组出力的精确控制,消除可再生能源波动性影响,并进一步讨论了出力扰动对调度结果的影响。算例分析证明所提模型和方法能够有效消除不确定性和风光波动性的影响,实现多能源互补协调优化运行。     

考虑需求响应交易市场的虚拟电厂多阶段竞价策略研究

虚拟电厂是解决分布式电源参与电力市场交易问题的重要途径,然而分布式可再生能源出力的不确定性为虚拟电厂带来了较高的交易风险。针对具有可再生能源渗透率的虚拟电厂,考虑可再生能源出力、负荷及市场电价的不确定性,基于随机规划理论,提出其参与日前能量市场、日内需求响应交易市场和实时能量市场的多阶段竞价策略模型。以IEEE 6节点和24节点系统作为算例进行竞价策略优化,结果表明,需求响应交易可有效促进分布式可再生能源的消纳利用,提高虚拟电厂的经济效益。     

计及电量电价弹性的主动配电网多时间尺度优化调度

电动汽车、可再生能源和储能的接入对配电网运行带来了新的挑战,若调度方法和模型制定不当,将影响到配电网的经济性和可靠性,以及电动车主参与调度的积极性。为此,提出了一种主动配电网多时间尺度优化调度方法。首先,在日前阶段构造了基于电量电价弹性的电动汽车充电模型,建立了一种主动配电网日前经济调度模型。然后,在实时阶段通过储能和电动汽车降低可再生能源预测误差对系统的影响。该方法在研究电量电价弹性对电动汽车充电影响机理的基础上,基于不同时间尺度可再生能源预测数据,决策电动汽车、储能和柔性负荷的调用。仿真结果表明,所提方法降低了配电网购电和电动汽车充电费用,减弱了可再生能源预测误差对配电网的影响,优化了负荷特性。     

基于两阶段鲁棒优化的西南地区微电网经济调度

针对西南地区可再生能源储备丰富的特点,考虑微电网中可再生分布式能源出力和负荷的不确定性对微电网运行调度的影响,搭建了两阶段鲁棒优化经济调度模型,求解系统在极端运行场景下的经济性最优解。模型考虑系统功率平衡和输出功率约束、需求响应负荷约束以及微电网与配电网的交互约束,通过不确定性调节参数处理微电网中的不确定性,调节模型的保守度。随后通过Benders分解算法将模型分为主问题和子问题求解,并采用对偶理论对内层模型进行解耦。最终得出的结果验证了所搭建模型的有效性,为微电网接入西南电网后的调度策略提供参考。     

可再生能源电力系统负荷平衡化分散调度方法研究

可再生能源电力系统负荷调度容易受到不确定性因素的影响,没有考虑备用调度因素,导致电力系统调度效果较差。针对该问题,提出可再生能源电力系统负荷平衡化分散调度方法研究。根据动态负荷平衡系统结构,建立单区域考虑多重不确定性负荷平衡化分散调度模型,并描述负荷在时间段内的变化值,以此确定调度目标函数。在相关约束条件下,使各个负荷预测误差相互独立,保证本区域负荷波动一致,完成多重不确定性负荷平衡化分散调度。在既定联络线功率下保持约束条件不变,通过引入协调优化乘子项,计算第二层下级优化目标函数,实现备用分散协调调度。仿真实验结果表明,该方法具有良好的抗干扰性,调度效果最高可达到99%。     

不确定性环境下数据驱动的电力系统优化调度方法综述

随着可再生能源大规模并网,电力系统运行的不确定性显著增加,考虑不确定性因素的调度方法逐渐得到重视。另一方面,建立准确的不确定性因素模型是求解优化问题的前提与关键,可再生能源出力具有复杂的不确定性,其发电数据为随机调度提供了科学的数据支撑。文中总结了不确定性环境下数据驱动的电力系统调度的理论方法以及应用场景。首先,总结了传统随机优化调度中数据驱动的随机变量建模方法。其次,介绍了鲁棒优化调度中数据驱动的不确定性集合建模方法。然后,针对随机优化中不确定性因素建模不准确以及鲁棒优化结果较为保守的问题,重点阐述了基于数据驱动分布鲁棒的电力系统优化调度理论与方法,梳理了随机变量的概率分布模糊集构建方法和分布鲁棒优化的模型构建及求解算法。最后,对数据驱动的电力系统调度未来的研究工作进行了展望。     

面向高比例可再生能源并网的输电网规划方案综合评价

高比例可再生能源并网是未来电力系统的发展趋势,输电网规划方案综合评价应该契合高比例可再生能源并网的新特点。首先介绍了输电网规划方案综合评价的基本要素和评价流程,并从评价指标体系和综合评价方法两个角度对现有的电网规划评价相关研究进行了综述。然后从可再生能源的强不确定性、可再生能源消纳压力、高度电力电子化与交直流混联等三个方面分析了高比例可再生能源并网对输电网规划评价与决策的影响。在此基础上,从评价对象、评价指标、评价方法以及评价结果的应用等四个维度对未来面向高比例可再生能源并网的输电网规划方案综合评价研究进行了展望。     

考虑多能灵活性的综合能源系统多时间尺度优化调度

含电热气多种能源的综合能源系统中,复杂的能量转换关系以及可再生能源和负荷的波动性,给综合能源系统的灵活安全运行带来了挑战。为了减小新能源和负荷不确定性对系统的影响,同时提升系统的功率平抑能力,提出了考虑多能灵活性的综合能源系统多时间尺度优化调度策略。首先,在日前调度中建立多能灵活性状态方程,以日运行成本最小为目标,构建波动场景下考虑系统多能灵活性的调度模型;日内调度则以日前调度计划为基础,考虑电能和热气能在不同时间尺度上的响应能力,建立分时间尺度的滚动优化模型,对日前计划进行修正,平抑功率波动。算例结果表明:所提出的日前模型可以通过协调设备的出力来提升系统的运行灵活性,日内模型能够平抑电热气能在不同时间尺度上的功率波动。