分布鲁棒优化在综合能源系统调度与规划中的应用综述

随着大量分布式电源、多能负荷等接入综合能源系统,源侧与荷侧的不确定性给综合能源系统规划与运行带来了挑战。如何针对这些不确定因子搭建相应的模型,形成安全、经济、高效的运行方案,是目前亟需解决的问题。从不确定性问题入手,系统阐述了分布鲁棒优化理论在综合能源系统中的应用,总结了其典型的应用场景,并与电力系统进行对比。其中,以基于矩信息和基于概率距离的分布鲁棒优化模型为例,从模型、求解方法以及应用等方面分析了各自的优缺点。最后,结合当前综合能源系统的发展趋势,针对不确定性问题提出了几个待研究方向。     

考虑系统故障随机性的电热联合系统备用与DNE分布鲁棒协同优化调度

为实现电热联合系统的安全稳定运行,提高可再生能源消纳,提出考虑系统设备故障随机性的电热联合系统备用与“不超过”（DNE）分布鲁棒协同优化调度模型。首先,以常规机组和热电联产机组运行成本最小为综合优化目标,电功率平衡约束、热功率平衡约束等为约束条件,建立确定性电热联合系统优化调度模型;其次,在综合考虑风电功率、设备故障随机性以及DNE极限基础上建立电热联合系统分布鲁棒优化调度模型;最后,以修改的9节点系统为例,验证了所提模型可有效提高风电消纳率和系统的经济性。     

基于弃风弃光分段惩罚的孤岛型微电网鲁棒优化经济调度

针对可再生能源发电和负荷需求具有不确定性的孤岛型微电网,设计了鲁棒优化经济调度算法.在日前计划阶段,基于微电网系统中的不确定性和孤岛模式下的弃风弃光,寻找不确定性环境下的最恶劣场景,对弃风弃光功率进行分段惩罚,采用列约束生成算法求解出最恶劣场景下的经济最优调度方案;在日内调度阶段,利用可再生能源发电和负荷需求的实时数据...     

考虑需求侧响应的多能互补微电网优化调度研究

随着“双碳”目标的实施,新能源渗透比例不断提高,源荷两侧的不确定性对多能互补微电网能源管理提出了新的要求。提出了一种调度优化方法,其中考虑了价格型需求侧响应,优化交流负荷曲线匹配风光出力曲线,以提高新能源的消纳率,构建了能源管理模型,模型同时考虑了电力子系统、天然气子系统与热力子系统。模型通过构建风光出力与负荷的不确定集,采用本文提出的随机-鲁棒优化方法解决多能互补微电网调度面临的新能源发电时序波动性、负荷的不确定性等问题;之后,应用线性优化强对偶定理和列和约束生成算法,将模型转化为混合整数线性规划问题,并利用商业化求解器YALMIP/GUROBI对优化模型进行求解。最后,算例从多能互补微电网优化调度结果与不确定性参数对调度结果的影响分析验证了本文优化方法的可靠性。     

含生物质能的微电网多目标优化调度

针对农村及偏远地区可利用的生物质能以及我国扶贫攻坚进入最后阶段,建立了含风、柴、储,生物质能的微电网,综合考虑燃料、电能交互、投资折旧、维护及环境成本等变动成本,使系统在一个调度周期内的总运行成本最低,建立了微电网多目标经济优化模型。在计及国家对可再生能源补贴价格的基础上,采用改进遗传算法进行求解。当基本遗传算法陷入某个局部最优解时,从临时Parcto 解集中保留拥挤距离最大的个体,使个体密度小的Parcto 解占优,从而使算法迅速跃出局部最优。24 h内优化的结果对比表明,所提的优化调度方案具有很好的实用性和应用前景。     

计及碳排放成本的输电网与风电分布鲁棒协同扩展规划

构建以风电、光伏等可再生能源为主体的新型电力系统是实现双碳目标的主要方向,但强波动性、高不确定性的大规模风电并网给输电网投资规划带来严峻挑战。为此,在考虑系统碳排放成本的基础上,以输电线路、风电场以及储能的投资成本、运行成本之和最小为优化目标,构建其协同扩展规划模型。为充分量化风电出力不确定性,以风电出力年历史数据为基础,提出数据驱动下两阶段分布鲁棒规划优化模型,第一阶段为基于最恶劣风电概率场景,优化求解综合成本最优决策结果,第二阶段为搜索风电最恶劣场景的概率分布,并采用列与约束算法对两阶段模型优化求解。算例结果表明,通过在所建拓展规划模型中引入碳排放成本,在保障系统安全稳定运行情况下,可有效提升系统对风电资源的合理消纳能力。     

考虑风荷不确定性的大用户直购电鲁棒区间优化调度

该文以发电企业运行效益最优为目标,使用鲁棒区间优化方法对风电出力进行建模,用基于价格的需求响应对负荷不确定进行建模,建立考虑风电和负荷不确定性的大用户直购电鲁棒区间优化调度模型。最后,通过Matlab和CPLEX求解目标函数,验证所提模型的有效性和可行性。     

考虑随机性的微电网日前调度与储能优化模型

针对微电网中可再生能源发电的随机性,以运行成本最小为优化目标,建立了微电网日前调度和储能优化的调度模型。首先,分别对传统发电机组和储能系统建立了确定性模型,并对可再生能源发电机组建立随机模型。然后,考虑到可再生能源发电机组的线性成本函数和传统发电机组的二次成本函数,并结合功率平衡和功率交换限制等约束条件建立了优化模型。通过不同成本函数的可再生能源发电机组和传统发电机进行了仿真。结果表明,该模型可以获得最优调度结果,同时实现储能电池的最优储能。     

计及天然气压力能的微电网储荷协调优化调度

为解决天然气输送过程中压力能的浪费问题,提高天然气能源利用率,提出将天然气压力能发电系统引入至微电网整体调度方案中。针对天然气压力能发电系统中前后端口的补热需要,将微电网中的风冷热泵补热系统与压力能发电系统进行耦合。考虑到由天然气管网中流量波动和环境因素造成的压力能出力波动问题,提出微电网储荷一体化协调优化方案,以确保系统高效稳定运行。基于上述内容,构建考虑可控电源出力成本、储能调度成本、微电网与配电网的交互成本和负荷调度成本的微电网优化调度模型,并采用Yalmip工具包编写优化调度程序。最后,通过对西南地区某调压站数据进行仿真,验证该方案的可行性与经济性。     

考虑电动汽车接入的微电网多目标优化调度

随着电动汽车普及率的逐年升高,由于电动汽车接入所带来的无序充放电现象对电网稳定运行造成影响。在传统微电网模型的基础上考虑电动汽车的接入,并对该微电网系统进行研究,建立了包含微电网运行成本、电动汽车用户充放电成本的目标函数,采用基于Levy飞行改进的NSGA-II算法对系统进行优化调度。考虑到电动汽车的使用情况具有很强的随机性与灵活性,提出在不同电价机制下电动汽车合理的有序充放电调度策略。提出了基于Levy飞行改进的NSGA-II算法,用Levy飞行生成新的子种群并与传统NSGA-II的子代种群合并,来增强种群多样性,加强探索能力,降低陷入局部最优的概率。最后以某地区微电网系统为例,与NSGA-II标准算法求解结果对比微电网运行成本以及电动汽车用户成本均有明显降低,有较高的实用价值。     

考虑需求侧响应的微电网经济优化调度

为了解决微电网的经济最优调度问题,建立了微电网系统的分布式电源模型,引入需求侧响应模型,以平衡峰谷负荷的巨大差异;利用改进的内部搜索方法建立微电网系统模型,进行优化调度,并将其计算结果与典型调度策略进行比较,验证了改进算法的优越性。     

多形态冷热负荷平抑风电不确定性的鲁棒优化方法

风电不确定性所引起的弃风和功率波动,成为限制风电大规模并网的关键因素。针对冷热负荷响应速度快且聚合容量大的特点,分析了包含分散式冷热负荷和集群式冷热负荷的多形态冷热负荷模型。为研究多形态冷热负荷平抑风电不确定性的鲁棒优化方法,以消纳风电和平抑风电功率波动为目标,对分散式冷热负荷功率和集群式冷热负荷功率进行优化,建立多形态冷热负荷两阶段鲁棒优化模型,并利用CCG算法对模型求解。最后,以IEEE39节点系统建立仿真模型,对鲁棒优化方法进行仿真分析。结果表明,多形态冷热负荷两阶段鲁棒优化方法能够有效平抑风电不确定性。     

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...     

基于极限场景集的多类型能源鲁棒调度模型

风电、光伏发电等间歇性新能源的并网给电网发电调度提出了新要求。新能源消纳主要依赖于可控机组的旋转备用容量,但足以保证系统安全的备用量不易精确获取。对此,采用场景法描述新能源出力的不确定性,建立了基于极限场景集的日前鲁棒调度模型。该模型考虑新能源在波动范围内的所有出力情况,使得调度计划在取得经济最优的同时也能保证电网的安全性。为使模型具有普遍适用性,该模型考虑了水、火、风、气、光、核、抽水蓄能的多种类型能源。最后,结合某省级电网实例,证明了本文方法在经济性和安全性上的优势。研究成果可为新能源并网发电调度提供参考。     

基于随机模型预测控制的数据中心微电网能量优化调度研究

针对数据中心负荷的随机性和可再生能源出力的不确定性,为保证数据中心在实际运行中的稳定性和经济性,提出了一种基于随机模型预测控制的数据中心微电网能量优化调度方法。引入场景分析法描述不确定因素,以数据中心运行成本最低为目标建立优化模型,通过模型预测控制的滚动优化和反馈校正,协调系统内各设备的出力情况,减小数据中心的运行成本,并降低不确定因素对其运行产生的不良影响。以某个典型数据中心微电网系统为例进行仿真分析,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

考虑源荷交互的独立微电网分层优化调度

提出了一种分层调度模型,上层模型中采用移动边界法对负荷进行不同时段的划分,建立了需求响应模型,以光伏、风电发电与负荷用电的不平衡量最小为目标,对独立微电网不同时段的电价进行求解;在优化的分时电价及负荷的基础上,下层模型中以微电网调度成本最小为目标,建立了负荷、分布式电源与负荷不平衡量最优调度补偿的经济模型,使得微电网的经济性最优。上、下层模型均采用粒子群算法进行求解。对某地区的独立微电网进行仿真,验证了模型的合理性。     

基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究

传统优化算法相较于智能优化算法在求解微电网群优化调度问题中较难寻出可行解或最优解,对此提出一种基于融合反向学习和柯西变异改进的秃鹰算法（IBES）,在秃鹰搜索空间猎物阶段采用融合反向学习和柯西变异策略,使得秃鹰算法有效跳出局部最优,解决算法求解精度低等问题。通过与粒子群算法（PSO）、麻雀算法（SSA）、鲸鱼算法（WOA）进行对比,仿真结果表明IBES寻优精度更高,可有效减少微电网群系统的经济成本。     

含分布式发电并网虚拟发电厂鲁棒优化经济调度方法

文章基于鲁棒优化理论建立了虚拟发电厂最优经济调度模型。首先以虚拟发电厂发电净收益最大为目标函数,计及出力计划约束、机组运行约束、机组启停约束、储能运行约束等必要约束条件建立系统优化运行模型;然后考虑风光出力区间不确定性,以风光出力为自然决策者,以虚拟发电厂为系统决策者,分别制定博弈策略和支付,建立虚拟发电厂最优经济调度鲁棒优化模型,并对其Nash均衡点进行分析;基于两阶段松弛法将所建立的鲁棒优化模型转化为有限可解的步骤;最后通过一个算例验证了所建立的模型在制定虚拟发电厂运行计划方面的经济优势。     

风电与多能源储能联合调峰多场景动态鲁棒优化模型

针对大规模风电出力的随机性和不确定性所导致的电网调峰困难及成本高的问题,在考虑电池储能与电锅炉等装置的能源储放特性的基础上,提出了电-热多能源储能系统架构;基于风电出力不确定性而进行调峰多场景划分,为提高电热多源储能系统在多场景下的运行经济性,建立了风电与电热多源协调储能的鲁棒优化模型,并利用多目标进化算法进行求解。文章通过仿真验证了所提出的模型与电池储能系统具有更优的运行经济性与鲁棒性,能够有效地应对大规模风电波动下的调峰难问题。     

风电时间相关性多面体不确定性建模与鲁棒机组组合优化

建立考虑风电时间相关性的多面体不确定性模型,提出一种新的鲁棒机组组合模型。首先,利用椭圆生成思想来表示风电的时间相关性,得到相关性轴线和中心点,以此建立风电时间相关性约束方程。然后,将相关性方程引入多面体不确定性一般方程之中,形成风电时间相关性多面体不确定模型。在此基础上,建立基于风电时间相关性多面体不确定性的鲁棒机组组合模型,同时采用C&CG算法解决考虑风电时间相关性的多面体不确定性鲁棒机组组合问题,并解决双线性问题。最后,针对IEEE 118节点系统进行仿真实验,验证了所提鲁棒机组组合方法的有效性。