风电全消纳下的配电网储能可调鲁棒优化配置

随着现代电力系统中分布式风电的渗透率不断提高,其出力的不确定性和波动性对电网规划运行的影响愈发显著。侧重于对配电网中储能系统进行优化配置以应对分布式风电的不确定性,提出了综合考虑网损成本、储能投资运行成本以及主网购电成本的可调鲁棒规划模型,最终获得满足风电功率全部消纳要求且总成本最少的储能布点以及容量配置方案。在规划求解过程中,引入二阶锥松弛技术对原模型进行凸化松弛,使非凸非线性优化问题转化成为可有效求解的二阶锥优化问题,并通过对凸锥模型进行拉格朗日对偶将原双层规划问题转化成为含双线性项的单层规划问题。由于鲁棒调整参数的引入,整个模型在提高规划结果鲁棒性的同时,防止规划结果过于保守。最后通过算例证明了所提出模型的有效性。     

基于系统生存性的骨干网架搜索方法

构建骨干网架,是差异化规划电网以提高其抵抗自然灾害能力的关键手段。基于系统生存性理论并考虑风机出力不确定性的影响,提出一种可以平衡以线路与节点数量之和为代表的经济性和系统综合生存能力的骨干网架构建方法。文章采用改进的生物地理学优化算法搜索骨干网架,通过改进算法迁移模型,引入随机扰动算子和基于最小生成树理论的连通性修复策略以提高算法收敛速度和精度,并与传统的生物地理学算法、遗传算法、二进制粒子群算法对比分析。算例结果表明,该方法能够快速搜索出综合经济性和生存性最优且满足连通性约束及系统安全运行条件的骨干网架,且最优骨干网架会限制风电出力比例以提高系统生存性。     

“双碳”背景下含高需求响应负荷的配电网状态估计算法

在“双碳”背景下,需求响应负荷（DREL）作为一种灵活的电力资产逐渐主动参与到电网调度中,其通常根据分时电价（TOU）安排用电量,借此响应号召,创造新的经济增长点。DREL的能量分布不同于对价格不敏感的传统负荷,随着其渗透率的不断提升,这种差异可能会给配电系统状态估计（DSSE）带来新的挑战。因此,传统负荷的历史剖面不能准确描述DREL行为,从而影响DSSE结果以及其他与DSSE相关的操作。针对此问题,提出了一种基于DREL的DSSE在线伪测量生成算法,建立了用来表示DREL自调整行为的优化模型,并考虑了DREL的不确定性。最终,通过IEEE 123节点测试系统验证了所提算法的有效性。     

同时考虑孤岛与重构的配电网故障恢复运行策略

根据含分布式电源（distributed generation, DG）的配电网运行特点,提出一种综合考虑网络重构与孤岛划分的故障恢复运行策略。首先,通过对传统重构问题中相关约束的修改,使其允许切负荷操作与产生孤岛,并且使孤岛运行与重构操作相配合进行;然后,采用约束中0-1状态变量简化网络模型,提高运算效率;最后,采用二阶锥松弛技术将原始非凸非线性问题优化松弛为标准混合整数二阶锥规划（mixed integer second-order cone programming, MISOCP）问题,使其得以求解。算例结果证实了该策略的有效性,与其他算法的对比证实了该算法的优越性与准确性。     

风电全消纳下虚拟电厂内部资源鲁棒调度策略

虚拟电厂运行机制为可再生能源以及需求侧分布式电源并网提供了技术支撑。针对含风、火、水以及柔性负荷的虚拟电厂,构建了两阶段鲁棒优化模型。该模型在对风电出力全部消纳的情况下,优化其内部各单元出力,缓解风电的不确定性和随机性,保证虚拟电厂满足对某些负荷稳定供电的情况下,达到运行经济性最优。针对min-max-min型两阶段优化问题,将其分解为混合整数特性的主问题以及计及风电出力不确定性的线性优化子问题。然后引入线性优化强对偶理论与列约束生成算法对主问题与子问题进行迭代求解,与此同时,在迭代过程中采用Big-M法将子问题的对偶模型线性化。最后通过算例仿真验证了所提两阶段鲁棒模型的有效性。     

考虑风电消纳的热电联供型微网日前鲁棒经济调度

针对热电联供型微网中的风电不确定性,文中构建双层鲁棒模型从而得到最恶劣风电出力场景下的微网最优日前调度方案。模型考虑了可控机组运行成本、功率交互成本,并将弃置的风电功率以惩罚的形式引入目标以提高微网对风电的消纳能力。鉴于模型内外层之间是相互影响的,文中将原问题分解为日前计划调度主问题以及计及风电出力不确定性的执行调控子问题从而进行求解。在求解过程中,利用线性优化强对偶理论对max-min结构的子问题进行转化,并引入BigM法将所得对偶模型线性化,然后采用列约束生成算法对主问题和子问题进行交互迭代从而获得最优解。最后,通过算例验证了所提模型的有效性。