基于分时充电电价的电动汽车消纳风电的机组调度优化模型

随着风电的大规模入网,其间隙性和随机性导致弃风现象严重,电动汽车的快速发展为风电消纳提供了新途径。文章以风电消纳最多、负荷方差最小和火电机组发电成本最低为目标函数,综合考虑电力系统的功率供需平衡、火电机组和风电出力等约束条件,建立了基于分时充电电价的电动汽车消纳风电的机组调度优化模型。根据电动汽车负荷对充电电价的响应,得出电动汽车的充电负荷,进而得到电力系统总负荷,以此为基础采用分步优化的方法对模型进行求解。首先以负荷方差最小和风电消纳最多为目标,通过多目标遗传算法NSGA-II对风电出力进行优化;然后以火电机组的发电成本最低为目标对火电机组的出力进行优化,达成风火机组的联动调度。算例结果表明,对电动汽车实行分时充电电价能够提升风电的消纳能力,平滑负荷曲线,降低火电机组的发电成本。     

面向“互联网+”的风火发电权交易促进风电接纳研究

针对目前中国严峻的弃风形势,结合"互联网+"在电力行业不断融合的新趋势,提出面向"互联网+"的分散式超短期风火发电权交易模式。当风电场出力大于电网对它的消纳能力时,为了减少弃风,风电场通过"互联网+"交易平台及时发布交易信息,邀请有能力的火电机组参与发电权交易,利用"互联网+"平台的分散决策系统和云计算技术,快速提供优化决策。由于风电场出力的随机性,风电场实发电量与火电机组签订的交易电量会存在一定偏差,使得风电场无法准确履行交易计划。为此,在风火发电权交易模型中引入风电不平衡费用,量化分析风电场出力偏差引起的不平衡成本。最后,通过算例仿真,验证交易模式的合理性,为解决风电消纳难题提供参考。     

基于Multi-Agent遗传算法风电-抽水蓄能联合优化运行

文章以经济和环境的综合效益最大化为目标,建立风电-抽水蓄能联合优化运行模型,考虑抽水蓄能机组和火电机组的各种运行限制,研究不同权重因子下电网效益、风电利用率和机组的出力情况,并研究了求解所建立优化模型的多Agent遗传算法,通过算例仿真验证所建模型及方法的有效性和实用性。结果表明风电场与抽水蓄能电站配合,可以降低风电对电网的影响,提高电网消纳风电的能力,还能够对火电厂机组功率起到平滑作用。     

限风情况下风电场群有功分层协调控制策略

针对风电发展与电网建设、负荷分布不匹配产生的弃风限电问题,结合国内风电大规模、远距离集中并网的特点,提出一种适用于限风情况下的风电场群有功分配分层调控策略,包括子场层调控策略和机组层调控策略。采用加权移动平均法对风电功率进行超短期预测,基于多目标函数模型及遗传算法对子场层和机组层分配有功出力任务。以东北某实际风电场群为算例,研究表明,该调控策略能实现风电场和机组有功出力任务的优化分配,可提高电网消纳风电水平、降低线路有功损耗。     

风电与电动汽车协同并网调度多目标优化模型

建立了风电与电动汽车协同并网调度多目标优化模型。首先调度风电和电动汽车协同入网,优化电动汽车充放电时间和功率来适应风电和负荷的波动,最大程度地消纳风电,减少净负荷峰谷差;然后对火电机组负荷进行经济分配,达到可调度协同并网的经济性。对可入网电动汽车数量进行敏感性分析,结果表明,电动汽车入网数量越多,削峰填谷效果越好。文章通过算例证明了所提模型的有效性和合理性。     

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。     

分时电价下大用户直接消纳风电优化模型

风电出力与负荷需求的不协调性导致弃风现象时有发生,实行分时电价和引导大用户直接消纳风电可以优化弃风问题解决方案。文章建立了分时电价下大用户直接消纳风电时火电、风电、大用户3方的收益模型;建立了考虑火电、风电、大用户3方约束条件下的系统利益优化模型;以利益最大和弃风最小为目标,对提出的算例进行优化,表明大用户与分时电价双途径可以优化风电消纳,同时需要考虑合理的弃风,以使各方利益均衡。算例分析验证了所提出模型的有效性和适用性,表明该模型对风电与需求侧组合调度策略具有一定的参考价值和指导作用。     

聚合商模式下电动汽车消纳风电研究

电动汽车协同新能源共同规划为新能源的充分利用带来新机遇。文章研究了聚合商模式下的电动汽车消纳弃风的调度策略;设计了聚合商、电动汽车车主、风电场三方共同获利的合作方法;提出了包含电动汽车的可信度和剩余电量的电动汽车可调度潜力评估方法;对参与聚合商充放电控制的电动汽车进行排序,建立了考虑风电出力不确定性的聚合商协同风电场消纳弃风的优化调度模型。该模型以聚合商收益最高为目标函数,在分析购电分时电价、电动汽车充电分时电价的基础上,结合各类基础参数对模型进行求解。文章以上海某区域为研究对象进行算例仿真,验证了所提策略既能使三方获利,又能取得消纳部分弃风和减轻电网负荷高峰的效果。     

考虑风火电经济社会效益的风电装机规划多目标优化方法

为引导有序有效的风电装机规划,在减少各方成本、提高各方利益的同时保护环境并节约能源,提出一种基于多目标优化的考虑风火电经济社会效益的风电装机规划方法。首先建立风火电的经济社会效益多目标优化模型,着重分析风电场的经济社会效益,及定量风电消纳后对火电机组组合影响所带来的经济性偏差,随后求解该模型的非支配解集,得到其Pareto前沿,并采用一种基于模糊理论的方法从Pareto前沿中得出最终优化方案。最后,针对某省电网实际数据进行仿真求解,得出几种该省的风电装机规划方案,并进行对比,供决策者参考选取。通过与实际风电装机下的各项数据进行对比,表明本文所提方法对风电规划指导具有一定的参考意义。     

大规模风电送端电网风、火电耦合外送多目标优化模型及算法

针对大规模风电送端电网风、火电共用输电通道解耦外送情况下,风电送出功率受阻、输电通道利用率不高等问题,在比较分析风、火电解耦/耦合外送运行特性基础上,以风电外送功率最大、输电通道利用率最高和火电机组运行成本最低为目标;以风电、火电机组日前调度出力为优化变量,构建了风、火电耦合外送多目标优化模型,并提出一种改进多目标差分进化模型的求解算法,最终得出一组风电、火电日前优化调度出力计划,为运行人员制定调度决策提供了科学依据。文章以某地电网为例,验证了所建模型的合理性及算法的有效性。