计及价格型需求响应负荷响应量与风电出力相关性的含风电电力系统优化调度研究

文章建立了计及风电场出力与价格型需求响应负荷响应量相关性的含风电电力系统优化调度模型。首先应用Copula函数建立风电场出力与需求响应负荷响应量的联合概率分布模型;然后提出两种满意度指标来衡量用户在电力系统优化调度中的参与程度和用户获利情况,并计入优化调度模型的约束条件;最后以电网调度运行总成本最小为目标函数建立优化调度模型。以10机系统标准算例为例,分析验证了所建模型的合理性和准确性。结果表明,风电出力与价格型需求响应负荷响应量具有一定的负相关性,并且计及相关性后可以降低系统运行成本,提高系统调度的经济性。     

基于序贯蒙特卡罗方法的风电场有功出力可靠性评估

考虑运行、停运和降额状态,建立风电机组的多状态故障模型;在此基础上,考虑风速的随机性、风电场尾流效应和风机本身的故障建立风电场的可靠性模型。基于序贯蒙特卡罗方法给出风电场有功出力可靠性评估的方法和流程。在Matlab中编写相关程序,并对风电场的有功出力进行可靠性评估,通过分析不同可靠性参数对评估结果的影响,验证所建可靠性模型和评估方法的有效性和适应性。     

考虑多参数影响的风电场多状态出力概率性评估

大规模风电并网会对电力系统的可靠性带来严峻挑战,其出力的随机性也会对电力系统可靠性评估带来难题。为了准确地对风电场出力进行评估,结合风速的随机性,考虑了风电机组的故障、降额和随机投产状态以及风速分布的威布尔参数对风电场出力的影响,建立了风电场多状态出力的可靠性模型;基于蒙特卡洛法对风电场的有功出力进行了概率性评估,并分析了不同状态数、不同降额概率、故障停运概率、随机投产率及不同的风速分布威布尔尺度参数和形状参数等对评估结果的影响。仿真结果表明,所建模型切实可行,能有效地对风电场出力进行评估。     

风电场多状态出力的概率性评估

以风电场的出力作为研究对象,考虑风速的随机性和风电机组的随机投产、故障状态及降额状态等因素对风电场出力的影响,基于蒙特卡洛方法建立风电场多状态出力的概率模型,并给出评估流程。结合实际算例,在Matlab中编写程序对风电场的多状态出力进行概率性评估。算例分析表明,所建模型能对风电场的出力进行有效评估,比传统的三状态工作模型具有更好的适用性。     

基于模糊聚类的含风电场发电系统可靠性分析

摘要： 风电出力的随机性和间歇性使得风电在接入发电系统时会对发电系统可靠性造成影响。考虑到风电出力与负荷之间存在一定的相关性,提出了一种基于模糊聚类的风电场多状态可靠性模型。模型根据风电场出力与负荷数据的分布情况,使用两维模糊聚类对数据进行状态划分,并计算各状态之间的转移概率,最后通过序贯蒙特卡罗模拟对含风电场发电系统进行可靠性评估。算例分析结果表明,所建模型能够很好地模拟出风电场出力和负荷的分时序列,且可靠性分析结果准确有效。     

考虑相关性的含风电电力系统日前灵活性调度方法

含风电电力系统的传统调度侧重于时段内功率平衡,而忽略了相邻调度时段间的功率波动,因此造成大量弃风,文章针对该问题提出了灵活性调度方法。首先,将风电场依据相关性分组,采用通用生成函数方法建立由风源风速预测信息到每组风电场总出力的爬坡状态概率分布,结合由预测序列建立的负荷爬坡概率分布得到系统净负荷爬坡概率,引入风险价值理论得到系统上下灵活性需求;其次,根据所建立的常规机组和抽水蓄能电站灵活性调节模型,以运行成本与灵活性服务费用之和最小为目标,考虑灵活性需求约束与网络安全约束,提出了一种含风电电力系统灵活性优化调度模型;最后,通过改造的IEEE-118测试系统验证了文章所提出方法的正确性与有效性。     

基于混合Copula的风光功率相关结构分析

先分析风电场、光伏电站之间的出力相关性,为刻画风光出力的非线性和尾部特性,引入线性加权的混合Copula函数,分别建立风电-风电、光伏-光伏功率的联合分布函数,相比基本Copula函数类型捕捉结构特性更为精准。再通过期望值最大(EM)法估算参数,得到相关程度指标,进行模型优度检验。对宁夏吴忠地区的风电场和光伏电站发电功率相依结构分析表明,同一地区虽然风电-光伏出力之间相关水平较低,但风功率间具有不对称的上厚尾特性,光伏功率间具有不对称下厚尾特性,关联紧密。所建Copula模型可为考虑风、光出力相依结构的调度策略制定提供参考。     

基于风电场出力波动全概率模型的风电波动经济性评估

针对风电出力的随机性和波动性给电网运营带来的影响,基于风电场发电容量模型,对不同出力水平下的风电场出力波动进行了建模分析,建立了风电场出力波动全概率模型,并考虑系统在常规调节和极端调节情形下的出力波动对电网经济性的影响,结合风电场出力波动全概率模型,提出了考虑风电场出力波动的风电波动经济性评估方法。实例应用结果表明,风电场不同出力水平下风电波动特性存在差异,其对电网的经济性的影响有显著区别。     

风电随机条件下鲁棒安全区间经济调度研究

针对未考虑风电出力不确定性的传统确定性调度模式不利于风电消纳的问题,利用鲁棒区间经济调度方法,以风电场的允许出力区间下限与预测置信区间下限相等为边界条件,将风电场的允许出力区间上限作为优化参数,在保证系统安全性的基础上兼顾风电的渗透率,以常规机组的燃料成本最小化和风电场允许出力区间最大化为目标函数,建立了考虑网损的鲁棒区间经济调度模型,并采用改进μ约束处理技术的差分进化算法对模型进行求解。最后,通过IEEE30节点测试系统分析了不同装机容量下及不同目标函数和风电场允许出力区间约束下风电消纳情况,验证了所提鲁棒区间经济调度模型的有效性。     

基于风电机故障的电力系统运营风险评估及保险转移的研究

风电机故障导致的系统电力缺额会给系统运营带来经济损失,目前由系统运营部门承担。为实现风险转移,建立了风电场风电机故障概率出力模型,并考虑了风电场风电机故障下电力系统运营的风险,通过对风电机故障条件下电力系统的蒙特卡罗抽样仿真,计算了不同负荷条件下电力系统运营调度的经济风险,并制定相应的保险转移机制。为全面评估风电的经济价值和风电场的规划设计提供了参考,并为风电场风电机故障风险转移提供了一种可供选择的方法。     

基于KL散度的储能电站分布鲁棒规划方法

电化学储能的循环寿命受到充放电次数和放电深度的影响,为了更加准确地在新能源电力系统中规划储能电站,提出基于Kullback-Leibler(KL)散度的储能电站分布鲁棒规划方法.根据电化学储能循环寿命的幂函数,建立基于等效全循环次数的储能电站寿命模型,考虑储能电站寿命模型约束和系统运行约束,以储能电站的全寿命周期成本和...     

考虑需求侧响应的风电并网系统旋转备用优化

随着新能源的快速发展,风电并网的规模逐渐扩大,由于风电出力的不确定性,风电消纳已成为新能源发展的主要挑战。考虑常规机组同时参与主辅市场,并融入需求侧资源可中断负荷及用电激励参与辅助服务市场,建立源荷协调的双层优化模型。上层模型以发电成本和弃风成本最小为优化目标,确定常规机组出力和风电计划出力;在上层优化结果基础上,下层针对常规机组调峰能力不足导致的弃风和失负荷情况,考虑用电激励和可中断负荷为备用资源,建立以发电侧旋转备用成本、用电激励成本、可中断负荷成本及失负荷损失和弃风损失的条件价值风险最小为目标的优化模型,得到旋转备用容量优化购买量。以修正的IEEE 6机30节点系统进行算例研究,仿真结果表明所建模型能有效提高系统经济性及风电消纳水平。     

考虑大规模风电接入的电力规划研究

由于风电出力的不确定性、反调峰性和风电场选址的限制等问题,大规模风电并网后要求电力系统留有更多的备用电源和调峰电源,且电网结构薄弱远距离输送能力有限,使得多数风电场出力无法被消纳,对系统的稳定运行、电源规划和电网规划等方面造成了很大的负面影响,阻碍了风电的规模化应用。分析了大规模风电接入对系统可靠性、系统备用以及运营成本等带来的挑战,从电力规划角度回顾和评述了国内外风电接入系统在电源规划、电网规划以及电源电网协调规划等领域的研究进展和研究现状,明确了该领域的研究重点和研究方向。     

基于风-光-蓄-火联合发电系统的多目标优化调度

针对风电、光伏出力的随机性、间歇性和波动性而导致其在大规模接入电网时对电网发电计划制定和调度产生的影响,提出了含风-光-蓄-火联合发电系统的多目标优化调度模型。利用抽水蓄能的抽蓄特性,将风电和光伏出力进行时空平移,使风-光-蓄联合出力转变为稳定可调度电源,具备削峰填谷的功能,与火电机组共同参与系统优化调度。以风-光-蓄联合出力最大、广义负荷波动最小和火电机组运行成本最小作为目标函数,建立多目标优化调度模型,通过多目标处理策略,使目标函数简化为2个,以降低问题维数;在求解阶段,利用分层求解思想,将模型划分为两层,分别采用混合整数规划方法和机组组合优化方法进行求解。10机测试系统仿真结果表明：所建模型可以提高风能和太阳能的利用率,缓解火电机组的调峰压力,大幅降低风电反调峰特性对电网的影响,从而保证电力系统安全、稳定、经济运行。     

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。     

基于空间统计模型的区域风电消纳风险聚类分析

弃风问题严重制约风电场的可持续开发与建设,急须开展区域风电消纳风险的评估方法。为计算消纳风险,文章基于风险理论构建了风电消纳风险计量模型,并对蒙西地区87家风电场2012-2018年消纳风险数据进行空间相关性分析,应用ArcGIS工具研究内蒙古电网风电消纳风险区域的动态变化趋势和特征。研究结果能够直观反映区域的风险水平及其演化趋势,为区域风电场科学规划提供参考。     

Size optimization and economic analysis of a coupled wind-hydrogen system with curtailment decisions

In order to maximize the return on equity (ROE) of wind-hydrogen system investors, take full advantage of the wind power as well as smooth the wind power output of a wind farm, an optimal sizing model of a coupled wind-hydrogen system (CWHS) is established considering the requirements of wind power grid-connection technology. The fluctuating cost of wind power is calculated by an “equal-kWh following load” method and the chance-constrained programming is introduced to deal with the uncertainty generated by the wind power. The optimal capacity of each unit for a CWHS, including the wind power transmission project, electrolyser, compressor and so on, is acquired and the economic analysis is evaluated under comprehensive aspects, e.g. wind curtailment decisions, hydrogen prices, the correlations between wind power output and system load, and the fluctuation degrees of wind power generation. The simulation is established by the realistic historical data from a wind farm in Fujian, China. When the confidence level is 92%, the capacity of electrolysers increases with the increase of the hydrogen price when it is larger than the equivalent value 4.34 €/kg. In addition, the smaller the correlation between wind power output and load and the bigger the volatility index of wind power output, the less the smoothing benefit of the CWHS, where the smaller capacity of the transmission project and bigger capacities of electrolysers and compressors are required.     

基于偏航尾流模型的风电场功率协同优化研究

为减小风电场尾流效应的影响,提升风电场整体发电量,提出一种基于偏航尾流模型的风电场功率协同优化方法。首先建立风电场偏航尾流模型,该模型包括用于计算单机组尾流速度分布的Jensen-Gaussian尾流模型、尾流偏转模型及多机组尾流叠加模型,对各机组风轮前来流风速进行求解;再根据来流风速计算风电场输出功率,并以风电场整体输出功率最大为优化目标,利用拟牛顿算法协同优化各机组轴向诱导因子和偏航角度。以4行4列方形布置的16台NREL-5 MW风电机组为对象进行仿真研究。结果表明,所提出的基于偏航尾流模型的风电场功率协同优化方法能显著提升风电场整体输出功率。     

Optimal placement of wind turbines within a wind farm considering multi-directional wind speed using two-stage genetic algorithm

Most wind turbines within wind farms are set up to face a pre-determined wind direction. However, wind directions are intermittent in nature, leading to less electricity production capacity. This paper proposes an algorithm to solve the wind farm layout optimization problem considering multi-angular (MA) wind direction with the aim of maximizing the total power generated on wind farms and minimizing the cost of installation. A two-stage genetic algorithm (GA) equipped with complementary sampling and uniform crossover is used to evolve a MA layout that will yield optimal output regardless of the wind direction. In the first stage, the optimal wind turbine layouts for 8 different major wind directions were determined while the second stage allows each of the previously determined layouts to compete and inter-breed so as to evolve an optimal MA wind farm layout. The proposed MA wind farm layout is thereafter compared to other layouts whose turbines have focused site specific wind turbine orientation. The results reveal that the proposed wind farm layout improves wind power production capacity with minimum cost of installation compared to the layouts with site specific wind turbine layouts. This paper will find application at the planning stage of wind farm.