基于Copula理论考虑风电相关性的源网协调规划

相邻风电场处于相似气象条件下,功率相关性较强。目前源网规划方法假设风电场功率间相互独立,忽略风电相关性对规划的影响,不适用于未来高比例可再生能源电力系统。文中主要提出了考虑风电相关性的源网规划方法,并探讨风电相关性对规划方案的影响。首先,基于Copula理论描述风电功率相关性,通过模糊C均值聚类法考虑风电不确定性,建立了概率风电功率模型。继而,提出考虑风电相关性的经济源网协调规划模型,采用遗传算法求解。通过Garver 6节点系统和巴西南部46节点系统算例分析不同系统规模下风电相关性对规划的影响。算例分析结果表明:风电相关性对局部规划方案影响显著,对全局影响较小,应避免建设连接有相关性较强的风电场接入点的输电线路,减少风电功率趋同变化的不利影响;经济性方面,投资费用增加,运行费用降低,对总费用影响不明显。     

基于Nataf变换含相关性的扩展准蒙特卡洛随机潮流方法

随机潮流分析中,准蒙特卡洛方法在同样规模下不仅计算效率高于基于拉丁超立方的方法,且具有更好的扩展性质。因此提出一种基于Nataf变换的扩展准蒙特卡洛方法(NEQMC)并应用于概率潮流计算中。该方法利用Nataf变换重构输入变量的概率分布,而扩展技术可在随机潮流未收敛时保留已知的潮流计算结果,基于奇异值分解的相关系数控制技术不仅可保持扩展前后样本的相关性,且使得该方法也适用于相关系数矩阵非正定的情况。与基于Nataf变换的简单随机抽样、扩展拉丁超立方方法在IEEE 30和IEEE 118节点系统的比较分析证明了所提方法的高效性和准确性,仿真结果表明:相比于拉丁超立方和简单随机抽样,NEQMC的输出变量准确度更高,特别是标准差的准确度得到大幅改进,获得相同准确度的计算复杂度大大减小。     

大规模风电并网的电力系统运行灵活性评估

电力系统具有足够的灵活性对于接纳风电等可再生能源至关重要。为实现包含高比例可再生能源的未来清洁电力系统,亟需建立一套充分考虑风电波动性和随机性的电力系统运行灵活性定量评价指标体系。基于电力系统灵活性的定义和原理,提出了一套考虑大规模风电接入的电力系统灵活性定量评估指标体系,并基于蒙特卡洛模拟法和经济调度模型,提出了实用化的指标计算方法。该模型能够考虑风电及负荷的不确定性,并计入了风功率预测误差的时间相关性,从而反映了负荷不确定性和风功率预测不确定性对灵活性指标的不同影响原理。采用我国西北某电网实际风电场数据对所提算法进行了仿真分析,证明了风电不确定性和负荷不确定性对灵活性的影响存在本质区别,并定量研究了不同因素对灵活性指标的影响。     

局部阴影下光伏阵列非机理建模

现有的阴影条件下的光伏阵列机理模型多为分段函数形式,较为复杂。提出采用傅里叶函数并使用曲线拟合的方法对阴影条件下光伏阵列进行非机理建模。改进了局部阴影条件下的光伏阵列的机理模型,获取光伏阵列的输出数据并进行线性插值。选取不同阶数的傅里叶函数对单阴影和多阴影条件下的光伏阵列的输出进行曲线拟合。该非机理模型具有统一的数学表达式,不需要分段描述,能对不同功率等级、不同精度要求的光伏阵列进行建模,简化了模型。     

可信度控制下的相继开断潮流快速计算

电力系统相继开断的分析面临着维数灾和交流潮流计算量大的瓶颈,分布因子法被广泛研究以减少其计算量。但由于分布因子法忽略了非线性因素,误差不但难以控制,并随相继开断不断积累,严重阻碍其实际应用。为了使开断潮流的计算兼具分布因子法的快速性和交流潮流法的精确性,基于摄动获取的二阶灵敏度,提出分布因子法的可信度指标,并据其判断是否需要运行一次交流潮流来消除累积误差。仿真实例表明,该指标能可靠地估计分布因子法的误差,而设计的计算框架则在保证精度的基础上,提升了计算效率。     

基于非参数核密度估计的扩展准蒙特卡洛随机潮流方法

扩展蒙特卡洛方法将随机潮流的误差转化为可控量,并可在样本数增加时保留已知的潮流计算结果。基于扩展拉丁超立方抽样的方法效率比简单随机抽样高,但仍存在两方面的问题:第一,扩展拉丁超立方抽样无法保证序列的差异性,这成为计算效率提高的瓶颈;第二,当输出变量偏离正态分布时,扩展拉丁超立方抽样方法缺乏性能良好的收敛判据。针对以上两个问题,采用基于Sobol序列的扩展准蒙特卡洛方法进行随机潮流计算,并提出基于非参数核密度估计方法的收敛判据。对IEEE 30和IEEE 118节点系统的仿真结果表明,所述方法比扩展拉丁超立方抽样方法更加方便、准确,同时效率更高、收敛更快;而基于非参数核密度估计的收敛判据直观、适应性强,对变量的概率分布没有附加条件,可准确指导扩展随机潮流的收敛。     

基于GIS-MCDA的蒙古国可再生能源资源评估方法研究

为准确评估可再生能源资源开发潜力,提出一种基于地理信息系统(GIS)和多标准决策分析(MCDA)的资源评估方法,构造GIS支持的多标准决策分析模型。在考虑资源条件、地形坡度、离城镇距离、离路网距离,以及离电网情况等多重因素下,结合GIS空间分析和多标准决策方法,对可再生能源开发场站影响因素进行决策分析,从技术和经济可开发潜力两方面给出资源评估总体流程和方法。结合蒙古国实际的风速、太阳辐射度和其他空间数据,对蒙古国风能和太阳能资源潜在开发区域进行评估,得到风电和光伏场站建设的空间适宜性分布地图,验证了所提出方法的可行性和有效性。研究结果表明,蒙古国风电开发适宜区域潜在可开发的风资源高达21.7 GW,覆盖面积约为4340 km2;光伏场站开发适宜区域潜在可开发的太阳能资源约为483.7 GW,覆盖面积超过12000 km2,具备大规模可再生能源开发潜力。同时,对比适宜区域的风电和光伏开发项目LOCE,可以看出在中短期内风电较光伏更经济,但长远来看,随着光伏组件和系统平衡的改善,太阳能光伏LCOE会下降至与风力发电相同的水平。     

一种基于液态空气储能枢纽站的分布式压缩空气储能系统模型预测控制方法*

再电气化是应对环境污染和气候变化的重要发展趋势。终端能源的深度再电气化,如以电代煤,以电代油,交通电气化等,将大幅提高电能在终端能源利用的比例,提高配电网,特别是城市电网的电力负荷水平,为配电网的运行、安全及可靠性带来新的挑战,储能是智能电网的重要组成部分,是提高供电可靠性和安全性的重要措施之一。本文提出一种基于液态空气储能枢纽站(LAES)的分布式压缩空气储能系统(CAES)模型预测控制(MPC)方法。首先,建立基于液态空气储能枢纽站的分布式压缩控制储能配置方法,其次,在此基础上,提出以日前运行成本最小和实时运行偏差最小为目标的双层优化MPC控制模型,满足配电网及液态空气-压缩空气储能系统安全运行条件,最后,以改进IEEE 30节点测试系统为例,验证了文种所提方法的正确性和实用性。     

考虑短时灵活性需求及资源调用成本的灵活性资源优化调度

灵活性是电力系统的固有属性,是衡量电力系统应对不确定性能力的重要指标。在电力系统灵活性概念的基础上,针对电力系统灵活性需求,提出电力系统灵活性资源优化方法;利用灵活性需求的时间尺度和方向性的两大特点,总结了电力系统灵活性资源分类原则,形成不同时间尺度和方向下的灵活性资源集合;根据灵活性资源的特点及分析,确定了灵活性资源响应灵活性需求的成本,在考虑灵活性约束的前提下,建立了灵活性资源优化模型。多时间尺度下的算例证明了该模型的有效性,是对传统优化过程的很好补充。