基于能源区块链的虚拟电厂两阶段鲁棒优化调度

随着可再生能源电力接入比重逐渐增大,电力系统的构架、控制方式、运行模式等开始发生改变,将区块链技术引入能源互联网系统中,形成能源区块链网络,有利于解决信息安全等问题。将区块链引入虚拟电厂(VPP)的调度运行机制中,针对新能源参与的电力系统模型,提出适用于VPP的实用拜占庭容错算法共识机制以实现区块链下半中心化的两阶段鲁棒优化调度模型,保留了VPP控制中心的导向作用。阶段1对预调度方案进行求解;阶段2利用区块链技术获取历史数据,建立数据驱动的风电出力不确定集合用于求解调控方案,该约束集合可排除部分极端场景,降低了模型的保守度。优化过程中利用区块链共识机制的验证作用,摒弃了被恶意节点篡改的信息,增强了系统的容错能力。通过算例仿真验证了所提方法的有效性。     

基于鲁棒后悔度的含风电日前和日内市场两阶段出清优化

由于风电的不确定性,含有风电较多的系统将引入日内市场,以减小实时市场的功率偏差,提高系统运行的经济性和稳定性。文中利用区间模型表示风电出力的不确定性,在日前市场中考虑日内市场风电偏差功率的不确定性,建立日前市场和模拟日内市场联合优化模型;在各个日内市场考虑对应实时市场风电偏差功率的不确定性,建立各日内市场和模拟实时市场联合优化模型。在日前市场和日内市场中考虑购电决策者的后悔心理,以鲁棒后悔度最小为目标,实现分阶段不同时间尺度购电出清优化,提高日前市场和日内市场购电方案的经济性和鲁棒性。最后,基于一个具体算例对优化模型和结果进行详细的分析,体现了两阶段优化出清方法的可行性和优越性。     

基于分层次DBSCAN-VBSO算法的区域综合能源系统两阶段调度优化

构建了一种面向园区级区域综合能源系统的日前-实时两阶段经济性调度优化模型。建立了综合考虑系统各类运行成本的日前经济性调度模型;在日前调度基础上通过修正各个微源机组、储能的运行状态并考虑柔性负荷的需求响应,构建了实时调度优化模型;为求解上述调度优化模型,提出了一种分层次密度聚类的变异头脑风暴优化(DBSCAN-VBSO)算法,通过保持种群多样性以增强算法的优化性能和计算效率;对综合能源系统两阶段调度模型和求解算法进行仿真计算。算例结果表明:采用两阶段调度优化模型能够有效提高可再生能源利用率,降低系统运行成本。并且算例结果验证了分层次DBSCAN-VBSO算法在求解此类优化问题时的有效性和优越性。     

基于鲁棒随机模型预测控制的园区综合能源系统两阶段优化

可再生能源发电与负荷的不确定性给园区综合能源系统的安全准确调度带来了巨大挑战,为了提高系统调度的准确度和运行经济性,提出了一种基于鲁棒随机模型预测控制的两阶段优化调度策略.该模型考虑到园区综合能源系统中负荷预测误差分布的规律性和可再生能源出力波动的概率分布难以准确刻画的特点,分别利用随机优化和鲁棒优化处理负荷侧和发电侧...     

考虑N-1安全约束的含可再生能源输电网结构鲁棒优化

为提高大规模可再生能源接入系统的运行经济与安全性,提出在考虑可再生能源接入的电力系统中通过输电网络结构优化,在保证安全运行约束的前提下,降低系统运行成本,提高可再生能源的消纳比例。研究将该优化问题分为经济调度问题和N-1校验问题,两个问题交替求解。经济调度问题对输电网结构和机组出力进行优化;N-1检验问题以系统失负荷为优化目标,并考虑重合一条线路作为应急手段。两个问题均可建立为两阶段鲁棒优化模型,利用Benders对偶法求解。进一步提出了模型求解的加速方法,适应于工程实际应用。对IEEE 39节点系统的仿真验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于两阶段鲁棒优化的西南地区微电网经济调度

针对西南地区可再生能源储备丰富的特点,考虑微电网中可再生分布式能源出力和负荷的不确定性对微电网运行调度的影响,搭建了两阶段鲁棒优化经济调度模型,求解系统在极端运行场景下的经济性最优解。模型考虑系统功率平衡和输出功率约束、需求响应负荷约束以及微电网与配电网的交互约束,通过不确定性调节参数处理微电网中的不确定性,调节模型的保守度。随后通过Benders分解算法将模型分为主问题和子问题求解,并采用对偶理论对内层模型进行解耦。最终得出的结果验证了所搭建模型的有效性,为微电网接入西南电网后的调度策略提供参考。     

基于两阶段鲁棒区间优化的风储联合运行调度模型

为了全面和准确地考虑风电出力的不确定性和消纳能力,并兼顾系统运行的经济性和可靠性,通过在风电不确定区间可优化的鲁棒区间经济调度模型中引入常规机组和储能系统运行状态的离散决策变量,建立风储联合运行的双层鲁棒区间机组组合模型。针对连续变量和离散变量间存在耦合关系,导致计算过程中对偶转换失效而使模型难以求解的问题,提出基于Benders分解算法的两阶段迭代求解策略。仿真分析表明,所提模型在确定风储联合运行方式时,能更全面地考虑风电不确定性及消纳能力对系统运行经济性和可靠性的影响。     

基于改进两阶段鲁棒优化的区域综合能源系统经济调度

针对光伏出力及负荷的不确定性对系统日前经济调度和实时运行的影响,提出了一种以期望场景下最优,任意场景下可行的改进两阶段鲁棒优化方法,解决经典两阶段鲁棒优化存在的保守性问题。建立一种考虑可再生能源和负荷波动的区域综合能源系统改进两阶段鲁棒优化经济调度模型,通过列约束生成算法将目标函数分解为主问题和子问题进行反复迭代求解。模型第一阶段(主问题)以日前经济调度成本为目标函数,制定出包含系统设备出力、天然气供气计划的日前调度方案。在此基础上,第二阶段(子问题)以实时运行下调整成本为目标函数,通过调整设备出力应对系统中不确定波动。最后,以冬季某区域综合能源系统进行算例仿真,验证模型的有效性。#$NL关键词：区域综合能源系统;不确定性;改进鲁棒优化;经济调度     

不平衡主动配电网电压无功两阶段多目标鲁棒优化

高间歇性分布式电源大量接入、线路排布不对称、负荷分布不均匀等因素加剧了配电网的三相不平衡。同时,分布式电源和负荷的显著不确定性导致配电系统电压越限频繁以及网络能量损耗增加。引入电压不平衡度二阶锥约束,以降低主动配电网的三相不平衡程度;采用鲁棒优化方法对分布式电源与负荷的不确定性进行建模;在此基础上,提出一种不平衡主动配电网的两阶段多目标电压无功控制模型,以最小化系统电压偏差和网络能量损耗;结合二阶锥松弛与线性化技术将非凸模型转化为可求解形式,利用法线边界相交算法处理多目标问题,并采用列与约束生成算法将可求解模型分为主问题与子问题进行迭代求解,从而得到鲁棒帕累托最优解。基于澳大利亚某真实配电网验证所提方法的有效性和鲁棒性。     

基于集中-分散交易机制的多产消者两阶段鲁棒优化模型

针对产消者参与电力市场交易过程中的不确定性,提出一种多产消者两阶段鲁棒集中-分散交易模型.考虑产消者之间可进行点对点分散交易,建立多产消者集中-分散市场交易模型;考虑光伏出力不确定性对交易策略的影响,构建多产消者两阶段鲁棒市场交易模型;采用Nash谈判法实现多产消者合作剩余的公平分配.仿真算例验证了所建模型的有效性.     

基于灰熵关联择优的含不确定性预算调节策略的微电网鲁棒调度

以运行成本、环境成本和可再生能源波动最小为目标,建立了以灰熵关联度为最优解评价标准的微电网调度模型。针对风光发电的不确定性,构造以预测值为中心的不确定性集,引入鲁棒优化理论改进调度模型。针对储能系统在调度过程中可能过早到达其限值的问题,提出了一种通过储能运行状态来估计风光发电不确定性预算的策略。采用改进微分进化算法对算例进行求解,该算法结合云模型增强其局部搜索能力,依据混沌算法提升其全局搜索能力。仿真结果验证了模型和算法的可行性,从Pareto前沿的变化与最优解集的特征值两方面分析了鲁棒调度模型的优越性;讨论了在不同场景下不确定性预算值对微电网调度的影响,并验证了不确定性预算调节策略能更有效地防止储能系统到达储能上下限,从而进一步提高微电网调度的鲁棒性。     

基于改进矩不确定分布鲁棒优化算法的多机调频比例决策

针对单一平衡节点承担全网不平衡功率容易导致超出其调节范围的问题,考虑多台自动发电控制(AGC)机组参与调频,并将调频比例作为决策变量,建立调频比例决策模型。考虑到风电短期出力分布的矩具有不确定性的特点,将该模型变换为矩不确定分布鲁棒优化模型,并采用对偶原理将其转化为一个确定半定规划模型。对偶转换后模型中的半定约束矩阵的元素含有调频比例的二次方,常规半定规划算法无法对其进行求解。因此引入Benders方法对原问题进行分解,引入矩阵最小特征值方程对原半定约束进行松弛。仿真结果表明,基于改进广义Benders分解方法的半定规划模型具有良好的收敛性;发电调频总成本随着不确定集半径参数的增大而增大;与给定参与比例相比,将调频比例作为决策变量可获得更好的经济性和安全性。     

基于Sinkhorn分布鲁棒优化的综合能源系统最优能流方法

针对风电接入综合能源系统所带来的不确定性问题,提出一种基于Sinkhorn分布鲁棒优化的动态最优能流模型及求解方法。将风电的不确定性描述为包含概率分布信息的模糊不确定集,并将其构造为以风电出力经验分布为中心,以Sinkhorn距离为半径的Sinkhorn球。采用二分搜索的批量梯度下降法求解,以降低风电不确定性所带来的影响,并减少计算复杂度。算例结果表明,所提方法与随机优化和传统鲁棒优化方法相比,能更有效地平衡系统的鲁棒性与经济性。此外,所提方法在不同样本规模下的计算时间及目标函数均优于Wasserstein方法。     

计及核电调峰的新能源电力系统两阶段随机优化调度

近年来,随着世界范围内的能源危机越来越严重,新能源作为缓解能源危机的有效途径之一发展迅速。然而新能源具有不确定性的特点,大规模的新能源并网会给电力系统优化调度带来新挑战。在新能源和核电高速发展的情况下,电力系统峰谷差变大使得电力系统调峰压力增加。为解决调峰问题,建立了核电灵活调峰模型,同时构建了一种考虑新能源的运用核电进行灵活调峰的电力系统两阶段随机调度优化模型:第一阶段决定机组启停情况,第二阶段则根据第一阶段做出的决定对机组出力进行优化,以实现运行成本最小化。通过对IEEE标准24节点测试系统以及一个实际系统进行测试,验证了核电厂进行调峰的可行性和经济性。