考虑风电不确定性的多区电力系统分散式随机调度方法

在考虑风电出力不确定性的基础上研究了多区域电网分散式优化问题。首先,对区域边界共享节点进行复制以实现互联电网的解耦,然后,基于场景法对风电随机性进行建模,构建区域电网两阶段随机优化模型,最后,采用同步型交替方向乘子法(Synchronous Alternating Direction Method of Multipliers,SADMM)交替求解全网分散优化问题和区域两阶段随机优化问题。采用修改的新英格兰39节点系统构建3区域互联电网进行仿真测试,验证了所提模型能够有效应对风电的随机不确定性,并实现各区域电网调度的分散自治。     

随机风电接入的电力系统动态经济调度多场景协同优化

针对随机风电接入的电力系统动态经济调度问题,采用场景法应对随机风电接入带来的不确定性,并以发电总成本最小为优化目标,结合多学科协同优化算法的核心思想建立基于多场景解耦的电力系统动态经济调度协同优化模型。引入动态松弛算法求解模型的系统级优化问题,有效克服传统多学科协同优化算法的不足;采用网格计算工具并行求解由多场景构建的子学科优化问题,大幅提高求解规模和计算效率。含风电的IEEE 39节点系统仿真结果表明,所提模型是可行有效的,并且优化效果要优于基于GAMS-BARON求解器的传统场景法。     

考虑可消纳风电区间的多区电力系统分散协调鲁棒调度方法

多区域分散协调调度是提高电力系统风电消纳水平的有效措施。针对风电出力的不确定性以及多区域电力系统动态经济调度的安全可靠性要求,采用仿射可调节鲁棒优化结合分层协调技术,构建了考虑可消纳风电区间的多区电力系统分散协调鲁棒调度模型,将跨区电力系统可消纳的风电区间与自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组的参与因子一同优化,以确保调度方案的可行性。基于目标级联分析技术,建立由各区域优化调度并行子问题和确保区域间联络线安全运行主问题组成的分散调度实现方法。以2区12节点和3区354节点算例验证了所提模型通过同时优化跨区系统可消纳的风电区间和AGC机组的参与因子,能够有效应对风电出力的不确定性,实现了多区电力系统整体运行的经济性和风电消纳最大化。     

求解多目标随机动态经济调度问题的场景解耦方法

针对含风电接入的电力系统,建立了以总燃料耗量和购电费用最小为目标的多目标随机动态经济调度模型。借助场景法将该模型转化为大规模多目标确定性动态经济调度模型。采用法线边界交叉法将这个多目标优化问题转换为一系列单目标优化问题,并采用非线性原对偶内点法求解。在迭代过程中,按照场景顺序将简化修正方程的系数矩阵排列为对角加边形式,方便对其实施解耦,并运用异步块迭代法求解,从而将一组高维修正方程组的求解转化为若干个分别与预测场景和误差场景相对应的低维修正方程组的求解。在某省级50机系统上的计算结果表明,场景解耦方法可大幅度降低内存需求且适于求解大系统、多场景、多目标动态经济调度问题。     

含风电场电力系统的动态经济调度分散随机优化方法

针对含风电场电力动态经济调度的信息私密性和不确定性问题,提出一种分散随机优化求解方法。根据目标级联分析的原理,将含风电场的动态经济调度集中优化模型转化为随机分散优化模型。利用近似动态规划对各个区域的随机动态经济调度问题进行分散优化,并根据区域间边界节点相角信息对它们的优化方案进行协调。通过6节点2区域系统、IEEE多区域系统和某实际系统的算例分析,从多个角度验证了所提方法的有效性。     

计及源荷不确定性及频率安全的电力系统区间优化调度方法

提出了一种计及源荷不确定性及频率安全的电力系统区间优化调度方法。首先,对系统动态频率特性进行分析,将非线性频率安全约束近似简化为线性约束。接着,在考虑源荷预测误差区间不确定性的基础上,建立了计及频率安全约束的电力系统优化调度问题数学模型。基于Benders分解方法将区间优化问题分解为基准场景下的主问题和不确定场景下校正调度的可行性校验子问题进行求解,为减少需要考虑的场景数量,根据系统违反功率平衡、备用、线路潮流等安全约束的程度筛选出少量高风险场景,并对其进行可行性校验。最后,将该方法应用于含风电的10机39节点系统,仿真结果表明,区间优化调度方法可确保系统在不确定场景下的安全性,与场景法相比,其计算效率显著提高,计算量大幅减少。     

计及风电不确定性的随机安全约束机组组合

随着风电接入电网的比例不断提高,风电的不确定性对电力系统的运行调度提出了严峻挑战。将满足一定置信水平的风电区间预测信息纳入到日前调度计划中有助于提高系统的安全性和经济性。为此提出了基于风电区间预测信息的随机安全约束机组组合模型(stochastic security-constrained unit commitment,SSCUC)。该模型将风电的不确定性用1个确定的预测风电场景和2个极限风电场景来表示,简化了问题的复杂度。同时,该模型引入了潮流约束和网络安全约束,保证了调度结果的可行性。为求解该模型,提出了基于广义Benders分解的计算方法。该方法将SSCUC问题分解为一个主问题和2T(T为调度周期)个约束潮流子问题,并通过交替迭代的方式获得原问题的最优解。4机9节点系统和改进118节点系统的计算结果验证了所提模型和算法的有效性。     

考虑风电的电力系统机组组合两阶段优化方法

电的随机性和波动性给电力系统的安全经济运行带来了严峻的挑战,合理的风电不确定性模型及机组组合优化方法是保证电力系统日前调度安全性和经济性的关键。为此,提出一种考虑风电的电力系统机组组合两阶段随机优化方法。根据风电出力历史数据的非参数经验分布,生成符合风电随机性和波动性的风电动态场景。考虑到场景削减过程中容易忽略的一些极端边界场景会增加系统的弃风或切负荷风险,提出以削减后的场景和极端边界场景为输入的机组组合两阶段优化模型。同时,为求解机组组合这一非线性混合整数优化问题,提出一种混合遗传纵横交叉算法的优化方法。通过实验仿真结果证明了所提模型和方法用于求解考虑风电的电力系统机组组合问题时的合理性和有效性。     

考虑多重不确定性和备用互济的含风电互联电力系统分散协调调度方法

针对含风电互联电力系统优化运行问题,提出考虑风电预测误差、负荷预测误差,和发电机、联络线故障多重不确定性,支持联络线备用互济决策的安全约束分散协调调度模型和方法。首先综合考虑风速预测误差和风电机组强迫停运,得到风电场出力概率模型;然后通过改进机组停运容量概率表,在考虑机组故障的基础上得到进一步考虑风电和负荷不确定性的备用需求;最后建立考虑多重不确定性和备用互济的安全约束分散协调调度模型,采用随机–鲁棒的优化框架,实现多重不确定性因素在决策过程中的处理,设计双层目标级联分析算法实现对联络线功率和备用互济的分散协调调度。通过对2区78节点和2区236节点进行算例分析,验证所提模型的有效性和互联互备模式的经济性。     

含虚拟电厂的风电并网系统分布式优化调度建模

针对大规模风电并网消纳的难题,该文提出一种计及需求响应虚拟电厂的风电并网系统分布式日前经济调度优化模型。首先,将需求侧负荷以需求响应虚拟电厂形式参与系统优化调度,通过负荷转移以实现削峰填谷,促进风电消纳;结合电网中不同电力公司所辖电网具有相互独立且互联的特点,基于电网分区,采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)构建分布式优化调度模型并提出多区域协同优化的迭代计算框架;然后,在求解该分布式优化调度模型过程中,每次优化迭代时相邻区域之间仅交换边界节点相角信息即可实现各分区系统以运行成本最低为优化目标的分布式求解,在降低区域间协调运行的信息量,保证各区域独立运行的灵活性和信息私密性的基础上,最终实现电网经济调度和风电消纳的全局最优。最后,通过对6节点测试系统和IEEE-118节点测试系统的算例分析,验证了所提模型的可行性和算法的有效性。     

孤岛微网多场景机会约束动态调度

风光出力与负荷在时空分布上具有波动性和间歇性,该文按风速段拟合风电预测误差分布,采用Beta分布拟合光伏出力分布,按时段拟合负荷分布.根据风速和调度时段的不同采用卷积推广方法求解各场景下约束条件成立的分布函数.以微电网运行维护成本和环境成本最小为目标,构建微电网多目标机会约束动态调度模型.采用改进多目标教与学算法对模型进行求解.算例验证了模型与算法的有效性.然后采用蒙特卡罗模拟法产生随机场景进行调度.其结果表明,与传统机会约束调度(单场景)相比,多场景机会约束动态调度的后验置信水平更高,进一步确保了系统的安全性,提高了策略的鲁棒性.     

基于风电出力场景集的电力现货市场两阶段随机规划模型

随着风电装机规模不断扩大,如何增强电网对风电的消纳能力并提高电力系统优化调度的经济性成为亟待解决的问题。由于风电出力具有不确定性,现有的预测方法无法实现对风电出力较高精度的预测,因此风电接入将会给电力系统带来较多的不确定因素。采用静态场景法生成风电出力场景集,并在电力现货市场环境下,建立了基于风电出力场景集的两阶段随机规划模型,以应对风电大规模集中式并网给电力系统带来的冲击。该模型以风电出力场景集刻画风电出力在实时调度阶段的不确定性,以电力现货市场中日前市场的燃料成本与实时市场中各场景下实时调节的期望成本之和为优化目标。最后在IEEE-30节点系统进行仿真,验证了该模型的有效性。     

基于自适应扩散高斯核密度风电预测误差估计的 风火联合优化调度研究

随着风电大规模并网,风电出力不确定性增加了电力系统调度的难度。针对风荷不确定性对电力系统调度的影响,采用迭代自组织数据分析算法对风电功率预测值及对应风电功率预测误差进行分段。然后采用自适应扩散高斯核密度估计拟合分段后各风电功率区间段内的预测误差。在此基础上,提出一种整体考虑风电及负荷预测误差得到净负荷预测误差、并将净负荷预测误差计入正负旋转备用容量概率约束的优化调度模型。采用机会约束规划将概率约束转换为等价确定性约束进行求解。在IEEE39节点系统进行三种代表性场景的算例仿真,结果表明引入迭代自组织数据分析算法和自适应扩散高斯核密度估计后,备用成本降低6.71%,含碳排放的环境成本降低20.4%,总发电成本降低2.98%。最后分析了置信水平对备用容量和总发电成本的影响。     

计及风险备用的大规模风储联合系统广域协调调度

基于随机规划思想和风险决策理论,提出一种计及风险备用的风储联合运行系统广域协调调度方法。协调模型采用双层优化方法实现发电计划优化子问题和备用容量优化子问题的分解协调和迭代求解,降低了随机机组组合模型的计算规模和求解难度。外层优化计及风电波动性采用确定性机组组合模型计算日前发电计划;内层优化基于条件风险价值计算风电预测误差引起的系统风险备用容量,并采用所提出的风储协调策略实现多风电场储能系统之间的协调调度以降低系统备用需求。采用增加了2个风电场的IEEE 30节点系统进行仿真,分析了大规模风电并网系统中储能系统的最优应用模式,并验证了所提协调调度策略在提高风电消纳能力方面的优越性。     

考虑风电不确定性的交直流配电网低碳分布鲁棒优化调度

为增加配电网风电的消纳能力,减少碳排放,建立了一种交直流配电网低碳分布鲁棒优化调度模型。分析风电预测误差和预测出力历史数据之间的正相关性,采用混合Copula函数,建立它们之间的联合概率分布,得到风电预测误差的条件概率分布。将交直流配电网解耦为交流和直流子网,以各自综合运行成本最小为优化目标,在交流子网优化模型中引入碳交易机制,建立交直流配电网分散协调优化模型。以得到的风电预测误差的条件概率分布为参考,构建了基于K-L散度的分布鲁棒模糊集。利用拉格朗日对偶理论,将优化模型转化为单层优化目标模型,并利用交替方向乘子法进行分散协调优化求解。基于修改后33节点交直流配电网模型的仿真结果表明所提模型能有效减少配电网侧碳排放量,显著提高风电消纳能力。     

考虑多风电场黑启动价值的机组恢复顺序双层优化决策

大规模风电的接入为当今电力系统能源格局带来根本性变革,同时对大停电后电力系统恢复进程产生巨大影响。针对含多风电场的待恢复电力系统,文中首先构建了考虑空间集群效应的多风电场出力典型场景的确定方法及多风电场黑启动价值评价函数,并提出以综合净收益函数为评价标准的机组恢复顺序双层优化模型。上层模型求解当前电力系统可恢复的初始目标集,缩小恢复策略的求解范围,下层模型从该初始目标集中求取综合净收益最大的风电机组与火电机组恢复顺序组合,并根据动态可恢复节点重要度求解恢复路径。最后,在含风电机组的IEEE 39节点系统中验证了所提决策方法的有效性。     

径流式小水电群随机环境经济调度方法

针对径流式小水电群的电力系统,建立了以污染气体排放和购电费用最小为目标的随机动态环境经济调度模型。借助场景法将该模型转化为大规模两目标确定性动态调度模型。采用法线边界交叉法将这个两目标优化问题转换为一系列单目标优化问题,并采用非线性原对偶内点法求解。在迭代过程中,按照场景顺序将简化修正方程的系数矩阵排列为对角加边形式,方便对其实施解耦,并运用异步块迭代法求解,从而将一组高维修正方程组的求解转化为若干个分别与预测场景和误差场景相对应的低维修正方程组的求解。采用某省级电网的真实数据进行计算,在高性能集群上建立了并行计算框架以缓解计算占用内存并提高计算速度。通过这个计算架构,可以获得一组日前调度计划,且使得更加全面的折中优化结果可以应用于电力系统的调度。     

考虑光热电站接入的电力系统双层双时间尺度优化调度

为提升含太阳能光热电站电力系统调度控制的跟踪能力和抗扰性能,降低风电和负荷功率等不确定因素对控制效果的影响,基于模型预测控制的优化思想,提出一种包含长时间尺度滚动优化层和短时间尺度动态调整层的优化调度方法。上层以含光热电站系统的运行经济性最优为目标,通过多步滚动求解制定长时间尺度调度计划。下层以跟踪和修正上层调度计划为目标,并在短时间尺度滚动优化平滑功率波动的基础上,引入光热电站的储热调整,进一步应对风电和负荷短时间尺度的功率波动。基于改进IEEE39 节点系统进行算例分析。结果表明：通过双层环节协调配合,所提调度方法能够有效抑制风电和负荷的短时功率波动,实现系统经济运行。     

基于动态C藤pair-Copula的电力系统动态经济调度场景协同优化算法

新能源的大规模并网为电力系统的稳定经济运行引入了复杂的不确定性。已有的电力系统经济调度模型研究中,对于多维新能源之间出力相关特性的考虑较少,建模精细度有待提高。为准确描述高维新能源间的出力相关特性,基于动态C藤pair-Copula理论建立了高维相依新能源出力的动态Copula模型。同时,着眼于解决高维新能源接入系统后,求解动态经济调度模型效率不高的问题,首先利用多学科协同优化算法针对误差场景分解实际模型,从而得到各子学科场景的动态经济调度模型;其次,对包含系统级和误差场景级的双层优化模型进行循环交互的降维求解,提升引入高维相依新能源的协同优化调度计算效率。最后,通过IEEE118节点系统的仿真建模算例,验证了文中所提模型及算法的有效性和实用性。     

基于风电出力模糊集的电-气耦合系统分布鲁棒优化调度

随着可再生能源装机容量不断扩展及综合能源系统研究的持续推进,燃气轮机作为耦合元件加深了电力系统和天然气系统的相互融合,为可再生能源消纳提供了新的途径。针对随机规划方法、区间优化及鲁棒优化算法处理风电出力不确定性的不足,文中提出一种基于风电预测误差模糊集的分布鲁棒优化方法求解电力-天然气耦合系统的协同调度决策。首先,利用主成分分析法提取高维预测误差向量蕴含的时空尺度关联特性,并引入一系列矩函数描述预测误差的分布信息以构建相应的模糊集。然后,建立两阶段分布鲁棒优化经济调度模型,第1阶段制定日前机组开停机计划、调度出力及备用方案;第2阶段辨识最劣风电场景分布以保证第1阶段调度决策的有效性。结合线性决策规则和对偶理论将该半无限优化问题转化为有限维优化问题进行求解。最后,通过算例验证了所提模型及求解方法的有效性。