含抽蓄电站与新能源发电的柔性直流系统日前优化调度方法

多端柔性高压直流输电技术可实现大规模可再生能源发电的多点汇集送出,通过接入和调控抽水蓄能(以下简称"抽蓄")电站可进一步平抑可再生能源出力波动、匹配负荷侧需求.针对含新能源发电和抽蓄电站的多端柔性直流系统,采用生成场景集方法建立了考虑新能源发电出力不确定性的日前随机优化调度模型.该模型详细考虑了定速与可变速抽蓄机组运行约束和抽蓄电站库容约束,同时包含了计及柔性直流电网有功损耗的潮流约束.通过对柔性直流电网潮流约束二阶锥松弛,将所建立模型转换为以期望运行费用最小为目标的混合整数二阶锥规划问题,可求解获得日前优化调度方案.以中国张北柔性直流示范工程为例进行仿真分析,验证了所提方法的有效性.     

考虑风电不确定性的两阶段模式经济调度

由于风电不确定性不仅影响火电厂出力的分配,而且影响系统频率的变化,为了在经济调度中考虑这方面的问题,提出采用两阶段优化调度模式。第1阶段基于马尔可夫链利用历史风速进行调度日风速的初步预测,得到风电出力的预测值,并以火电机组发电成本最小为目标,确定火电厂的基础出力;第2阶段利用调度日已发生时段的风速,基于多场景概率法修正第1阶段预测风速,结合动态潮流将不平衡功率由各机组按比例分担,建立以频率偏差和网损最小为目标的实时优化调度模型,确定各机组实际出力。最后通过粒子群优化算法形成基于Pareto曲线的多目标解集,并以IEEE9节点为例进行仿真验证。     

主动配电网多源协同优化调度架构分析及应用设计

风电、光伏等间歇式能源的并网以及储能装置、柔性负荷等可调资源的接入,对主动配电网的优化调度提出了更高的要求。针对主动配电网的运行特征,提出了多源协同优化调度的总体架构和应用框架,研究了多源数据融合、主动配电网快速仿真、多源协同优化调度策略以及多源协同优化调度策略评估等关键技术,设计了计及时间尺度、空间尺度、运行状态的"三维"优化调度目标,提出了配电网—馈线—自治区域的空间维度优化调度策略和长时间—短时间—实时的时间维度优化调度策略,并研究了优化调度策略的评估方法,最后设计了主动配电网多源协同优化调度的应用场景。     

基于小波分解的主动配电网多时间尺度协调调度策略

提出一种有效消纳新能源并兼顾系统经济性的多时间尺度协调调度策略。为解决新能源发电入网的不确定性,应用小波分解将新能源出力分解到多个时间尺度上。针对长时间尺度的新能源出力特性,按经济调度原则制订日前调度计划。计及不同短时间尺度的调整成本制订日内的调度策略,对日前计划进行相应的调整,以克服新能源出力的不确定性。将所提的调度模型应用于某地区实际配电系统,在Matlab/Matpower软件中进行仿真分析,仿真结果验证了该方法的经济性及有效性。     

考虑源荷不确定性的直流配电网模糊随机日前优化调度

针对直流配电网中分布式可再生能源出力及典型直流类负荷的不确定性,提出了综合考虑负荷自弹性系数以及电价型需求响应的不确定性负荷模型;在考虑可再生能源随机性的基础上,通过签订日前充电合同将电动汽车这类高可调度单元转换为确定性负荷;以直流配电网与上级电网联络线功率最平滑及日前调度成本最小为优化目标,建立了模糊随机日前优化调度模型,并采用熵权法确定两者权重进行求解.以某直流配电网为例,针对不同场景、不同光伏出力、不同置信水平以及不同的电动汽车合同签订率,验证了优化调度模型的有效性、优越性.     

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。     

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。     

计及需求响应柔性调节的可再生能源优化配置

考虑分布式可再生能源的波动性和在能源互联网背景下供需双侧协调互动的特征，本文提出计及需求响应柔性调节的分布式可再生能源双层优化配置方法。首先，采用多场景分析法表征分布式可再生能源和负荷的不确定性。然后，建立分布式可再生能源的规划-运行耦合模型，提出基于多策略融合粒子群优化算法，即：上层规划模型以配电网综合费用最小为目标，确定分布式可再生能源的优化配置方案；下层运行模型基于上层的优化配置方案，以考虑无功的拟直流潮流模型对潮流方程中电压幅值和相角进行解耦，以有功网损最小为目标优化各时段电价。最后，基于IEEE 33节点系统的仿真结果和对比分析，验证了模型及求解方法的合理性和有效性。     

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。     

计及新能源预测不确定性的跨区域日前—日内调度模型

为简化现有直流线路运行等效模型,精细化地对新能源跨区消纳进行仿真,构建了直流线路输送功率增量模型。为应对两区域新能源预测不确定性对新能源跨区消纳的影响,利用基于场景分析的随机优化模型和多时间尺度滚动优化思想建立了计及新能源预测不确定性的跨区域日前—日内调度模型。利用自回归滑动平均模型、场景缩减技术和场景组合构建描述两区域新能源日前预测不确定性的场景集,建立日前随机优化模型,求取统计意义上新能源弃电最小的两区域机组启停计划和直流线路输送计划;基于新能源日内预测数据,建立日内调整模型滚动优化两区域机组发电计划和直流线路调整计划。最后,通过某省实际数据改建的跨区域系统算例,验证了所建模型的有效性。     

考虑光热电站接入的电力系统双层双时间尺度优化调度

为提升含太阳能光热电站电力系统调度控制的跟踪能力和抗扰性能,降低风电和负荷功率等不确定因素对控制效果的影响,基于模型预测控制的优化思想,提出一种包含长时间尺度滚动优化层和短时间尺度动态调整层的优化调度方法。上层以含光热电站系统的运行经济性最优为目标,通过多步滚动求解制定长时间尺度调度计划。下层以跟踪和修正上层调度计划为目标,并在短时间尺度滚动优化平滑功率波动的基础上,引入光热电站的储热调整,进一步应对风电和负荷短时间尺度的功率波动。基于改进IEEE39 节点系统进行算例分析。结果表明：通过双层环节协调配合,所提调度方法能够有效抑制风电和负荷的短时功率波动,实现系统经济运行。     

基于数据驱动和多场景技术的微电网并网等效建模

微电网并网等效建模是含大规模微电网并网电力系统仿真分析的基础,但分布式电源的随机性和波动性导致微电网并网模型参数的不确定性和结构的多样性。提出一种基于数据驱动和多场景技术的微电网并网等效建模方法,利用马尔可夫链建立基于分布式电源随机概率特性的微电网运行场景,明晰微电网场景间的时间关联性。在传统k-means聚类算法的基础上增加马尔可夫影响因子,加速微电网运行场景向聚类中心聚集以及场景消减,从而获得微电网典型运行场景。针对每个典型运行场景建立基于长短期记忆(LSTM)神经网络的微电网并网等效模型,利用LSTM神经网络的时序逻辑特性和内部非线性映射特性描述微电网并网点整体动态运行特性。仿真结果验证了所提方法的合理性和有效性。     

多虚拟电厂日前随机博弈与实时变时间尺度优化方法

针对虚拟电厂(VPP)的运营性能存在多元信息风险、调度灵活性受限等问题，提出计及网络约束的多VPP日前随机博弈与实时变时间尺度优化方法。为应对VPP日前运行中面临的多种风险，综合考虑VPP内随机预测信息的概率分布及调节水平，建立风险效用模型，定量刻画各时段各元件及VPP整体的风险水平。考虑VPP的跨地域特性，构建网络相关约束及过网费与报价的动态耦合约束，建立更具可行性的日前电能交易模型。针对实时预测信息的更新和波动，考虑调度偏差减少率与综合成本增加率的博弈，建立实时变时间尺度优化模型。最后，仿真验证了所提方法能有效适应多种不确定性运行场景，在保证经济性的同时提升了功率曲线跟踪能力。     

考虑风电和负荷不确定冷热电联供微网日前经济调度

以含多种分布式电源的冷热电联供（combined cooling heating and power, CCHP）微网为研究对象,考虑风电出力和冷热电负荷不确定对微网运行的影响,区分源荷不确定各自的特点,建立考虑风电和负荷不确定的CCHP微网两阶段鲁棒随机调度模型。虽然风电预测精度较低,但其波动范围易于测量,可以使用鲁棒优化方法处理风电不确定;负荷预测精度较高且有较强波动规律,使用随机优化方法处理负荷不确定。首先通过随机抽样形成多个负荷场景并削减,得到多个典型冷热电负荷场景;然后以最小化各场景的调度成本加权平均值为决策目标制定日前调度方案,该方案使用两阶段鲁棒优化方法求解。考虑实际生产中可能出现的弃风现象,为增加风电消纳引入弃风惩罚成本。算例仿真结果证明了所提调度方法的合理性与经济性。     

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。     

支撑电力系统清洁转型的储能需求量化模型与案例分析

目前,储能需求的研究多集中于特定应用场景中电化学电池等持续放电时间较短的储能装置的配置,缺乏对系统整体性储能需求规划的方法及经济性影响的研究.针对短时和长期2种不同类型储能的特点,建立了以系统综合成本最低为优化目标的量化分析模型和方法,从总量、结构和成本3个维度量化分析系统级储能需求,将储能规划嵌入电源规划的混合整数优化问题中统一求解.以欧洲、全球和中国为算例,分析支撑能源清洁转型电力系统所需的储能种类、储能装机容量和可接受的储能成本.结果表明,仅依靠以锂离子电池为代表的短时储能无法满足未来高比例可再生能源场景的全部系统要求,长期储能将在2035年后的深度清洁转型中逐步发挥重要作用.     

基于MPC含分布式光伏配电网有功功率—无功功率协调控制

为应对配电网中光伏出力和负荷需求的波动性和随机性,保证系统的安全与经济运行,提出一种基于模型预测控制的含分布式光伏配电网有功功率—无功功率协调控制方法。该方法将控制过程划分为长时间尺度优化控制和短时间尺度优化控制,不同时间尺度优化控制针对各自的控制目标及控制变量分别执行单独的模型预测控制。长时间尺度优化控制基于光伏出力及负荷需求预测信息,采用多步滚动优化求解有功、无功出力,短时间尺度优化控制以长时间尺度的优化控制结果为基准值,滚动求解有功、无功出力增量。长时间尺度及短时间尺度优化控制模型均为难以求解的非凸、非线性模型,本文将模型转化为二阶锥规划问题实现求解。采用改进的IEEE 33节点配电网系统进行算例分析,结果证明了所提优化控制方法的可行性和有效性。     

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。     

低压交直流混合配电系统线性化建模方法

线性化模型是直流系统稳定性分析、接口耦合机理研究及控制器设计的基础。将含多直流微网的辐射状交直流混合配电系统分为整流接口及所连交流主网、逆变接口及所连无源交流系统、并网接口及所连直流微网以及直流网络4个部分,建立灵活的同步旋转坐标系。分别推导系统各部分在发生小扰动下的暂态数学模型。采用一种含控制标识位的接口控制器线性化建模方法,并引入锁相环控制,建立系统的全局线性化模型,提高了模型在不同应用场景下的普适性。通过与电磁暂态模型进行对比分析,验证了所建立的交直流混合配电系统全局线性化模型的正确性和有效性。     

基于直流潮流模型的电力系统控制规则

运用复杂性理论分析了电力系统的自组织临界性,在直流潮流模型的基础上验证了故障规模与频率的幂率关系。提出了以降低故障期望值为目标的控制措施,在仿真模型中加入控制措施后获得了长程时间下控制规则对系统的影响结果,发现新的幂率函数在双对数坐标下斜率有所增加即故障序列分布有所改善。因此,加入正确的控制规则对大型停电事故有抑制作用,能降低大型事故的期望值。