基于风蓄协调的节能调度方法

为解决节能调度中风能接入造成运行成本增加和可靠性降低的问题,提出了一种基于风蓄协调系统的节能调度方法。通过引入多个整型优化变量与协调周期不平衡量约束,反映抽水蓄能机组发电、抽水、空闲等不同运行状态以及风电机组的出力波动特性,并采用混合整数规划方法求解。算例分析表明,该模型能克服风能的间歇性和波动性缺点,提高系统运行可靠性与风能利用率,降低整体运行成本,能提供抽水蓄能机组适应节能调度需求的新型调度方案,具有显著的经济效益与实用价值。     

考虑氢能-天然气混合储能的电-气综合能源微网日前经济调度优化

在可再生能源渗透率的快速增长背景下,构建电-气综合能源系统具有重要的经济和环保意义。传统电-气综合能源系统模型对电转气(power to gas,P2G)过程处理过于简化,且环保效益考虑不充分。在电-气综合能源系统中,提出带有中间缓冲环节的P2G实现系统—氢能-天然气混合储能系统(hydrogen-gas energy storage system,HGESS),将P2G过程细分为电转氢和电转天然气,并分别与燃料电池和微型燃气机形成高效型和能量型两阶段电-气-电的能量闭环流动圈。然后将HGESS与微网结合,提出计及P2G过程能量转换损失和环境成本的日前经济调度优化模型。算法中分别采用分段线性化和二阶锥松弛方法,对电网潮流和天然气网络潮流非线性边界做线性化处理。最后在算例中采用高、低风电并网渗透率两种场景,结果证明所提HGESS在高、低渗透率下的电-气综合能源系统都具很好的经济性和环保性,具有广阔的应用前景。     

考虑多种用户价格机制下的综合型能源售电公司购电竞价策略

自新一轮电力市场改革以来,售电公司在国内迅速兴起,而其如何参与电力市场竞价购电获取最大利润成为核心问题之一。结合能源互联替代背景,研究了多种用户价格机制下的综合型能源售电公司参与市场竞价购电的策略问题。首先介绍了综合型能源售电公司的结构、运作、对用户实行的售电价格机制和其参与电力市场竞价的流程;然后研究了参与电力市场竞价购电过程中的重要部分:综合型能源售电公司支付函数的模型,为获得其最优竞价策略奠定基础;最后运用粒子群算法对算例进行仿真求解,分析了各种用户价格机制、能源替代模式与竞价策略之间的关系,得出综合型能源售电公司参与市场竞价购电的最优策略。     

基于复合储能系统的微网联络线功率优化

风电资源具有波动性、随机性,直接接入电力系统会对电力系统的安全稳定运行造成影响,因此提出一种基于超级电容器、蓄电池和压缩空气储能组成的复合储能系统。超级电容器和蓄电池组成平抑短时间尺度功率波动的储能系统;压缩空气储能组成长时间尺度下削峰填谷的储能系统,根据上下限功率约束控制联络线功率。建立考虑寿命损耗的复合储能系统成本模型。仿真结果验证了所提复合储能系统的有效性,且相比于其他储能方案,其具有更好的经济性。     

新北川智能电网设计

在阐明新北川供用电特点基础上,提出建设坚强智能电网的整体框架及在输、变、配、用电及调度、通讯平台等各部分的设计方案要点,进一步阐述包括自愈配电网、完备通讯系统、智能型调度自动化系统、新型供用电设施利用等智能电网实施关键技术,最后展望新北川智能电网未来.     

两级电力市场环境下考虑多类型零售套餐的售电公司购售电策略

为推动电力资源在全国范围内的优化配置,我国正大力推进全国统一电力市场的建设。根据现有方案,在建设初期,我国将建成“统一市场,两级运作”的两级电力市场,并逐步允许售电公司等购电主体参与跨省跨区电力交易。如何在两级电力市场环境下考虑购售电策略间的相互影响,合理分配包括跨省跨区市场、省内市场在内多个市场的购电量,并针对用户偏好制定多种零售套餐,以实现收益最大化,成为售电公司目前亟须研究的问题。探讨了两级电力市场环境下售电公司参与跨省跨区市场的交易框架;分析了售电公司多时间尺度、多空间尺度的购电成本和风险;构建了4类典型零售套餐下的用户需求响应模型以及用户选择行为模型;在此基础上,建立了两级电力市场环境下的售电公司购售电决策模型,采用条件风险价值模型度量市场风险,寻求收益和风险的合理决策。算例验证了所提方法的有效性。     

计及气象因素和风速空间相关性的风电功率预测模型

建立了一种计及数值天气预报中气象因素和风速空间相关性的组合加权风电功率预测模型。首先,考虑到数值天气预报数据中的风速精确度不高,建立了基于高斯过程的数值天气预报风速修正模型,计入其他气象因素,如风向、温度、湿度、气压等,进行风电预测。同时,基于目标风电场与相邻风电场区域的风速空间相关性分析,求得其最大相关系数点的延迟时间,建立风速空间相关性预测模型。然后,基于数值天气预报偏差修正的风电功率预测模型和空间相关性预测模型,建立组合加权预测模型,并利用拉格朗日乘子法求得组合模型中各个单一模型的加权值。算例结果表明,所提模型及方法能够有效提高风电功率预测的精度。     

基于函数型特征数据的光伏短期功率预测方法

短期光伏发电功率预测对电网的安全、经济和稳定运行具有重要的意义.随着"互联网+"和"大数据时代"的到来,光伏电站收集的数据更加密集和连续,呈现出函数型特性.目前,光伏发电预测研究还局限于稀疏、离散的传统数据.针对具有函数型特征的min级数据对光伏电站短期功率进行预测.首先,通过傅里叶基函数变换将具有函数型特征的离散数据转化为函数型数据;利用函数主成分分析将数据降维,得到少量函数主成分特征向量,使用高斯混合模型—最大期望算法对特征向量聚类,结合天气信息验证聚类的效果;然后使用改进PSO-ELM算法分别对聚类得到的典型场景进行预测;最后,通过四川某地区实例验证了模型的有效性.     

计及需求响应和热电联产的多微电网联盟优化调度方法

面对新一轮电力改革的持续推进,使得具有相同利益诉求的微电网主体考虑区域合作联盟形式以降低市场化风险。而为实现联盟内各微电网更高的收益以及运营经济性,搭建了含多种分布式资源的联盟系统架构,从而构建了多微电网日前优化的合作博弈模型。所提模型以最小化联盟运营成本为目标并采用分时调度策略,对包含储能、热电联产机组等多种分布式资源的运行状态实时决策。此外,合作模型中充分考虑需求响应机制和分时电价以实现微电网内部可转移负荷的实时优化调度。最后,采用Shapley算法依据联盟内各微电网成员对总体运营成本的边际贡献进行公平有效分摊。对包含3个微电网的联盟进行仿真分析表明,相比于单独交易策略,所提合作博弈模式下各微电网主体的经济效益均得到提升。