分散发电的地市级电网优化购入电量研究

电力体制改革后,电厂不再归属于电网,它们追求的是各自利益的最大化。地市级电网如何最经济地从本地区的分散发电厂购入电量将成为一个值得研究且十分有意义的课题。介绍了以多个分散发电厂购入电量的总成本最小化为目标,以电量平衡、发电厂最大出力、输电线路最大传输容量限制、变电站主变压器最大承受能力以及网损等为约束条件,提出了一种针对分散发电厂的购电优化数学模型。该模型已应用于泉州地区的小水电购电中,通过计算验证了该模型的正确性和可行性。     

改进粒子群优化算法用于电网优化购入电量

为实现从多个发电厂商购入电量总成本最小的目标函数,建立了应用改进粒子群优化算法综合考虑供求约束和发电厂发送能力约束的电网优化购入电量模型,它还同时考虑了竞争原则下电厂发送能力可取0的情况是一个含有非连续变量的优化问题。在按价格最低原则预先确定购买电量的厂商,再用改进粒子群优化算法解决非连续变量问题从而提供了一种解决电网优化购入电量问题的新思路,节约了购电成本。     

利用粒子群算法解决电网优化购入电量

利用粒子群算法对购电优化问题进行了研究,建立了考虑供求约束、发电能力约束和输电容量约束的电网优化购入电量模型。按价格最低原则预先确定供电商,运用粒子群算法解决了当约束中出现非连续变量的问题。提供了一种解决电网优化购入电量问题的方法,节约了购电成本。     

利用粒子群算法解决电网优化购入电量

利用粒子群算法对购电优化问题进行了研究,建立了考虑供求约束、发电能力约束和输电容量约束的电网优化购入电量模型.按价格最低原则预先确定供电商,运用粒子群算法解决了当约束中出现非连续变量的问题.提供了一种解决电网优化购入电量问题的方法,节约了购电成本.     

计及实时电量交易的售电公司日偏差电量考核优化模型

启动现货市场的目的是建立电力中长期交易和现货交易相结合的市场化电力电量平衡机制,而在市场运营机制不完善的建设初期,以日为结算期的短期考核机制有利于市场公平交易,稳定现货市场中的电力电量波动。为了更直观地体现短期偏差电量考核对售电公司收益及经营策略的影响,构建了计及日偏差电量考核机制的售电公司日前市场收益模型。基于实时市场购电和与储能电站电量交易,建立了以售电公司收益最大化为目标的日偏差电量考核优化模型。基于广东省2017年交易数据模拟典型日现货交易和实际用电情况,对比分析模型优化效果,并对统一出清价和单位考核成本及与储能电站的交易电价、正、负偏差量进行了敏感性分析。结果表明：该优化策略可明显提高售电公司收益;统一出清价、单位考核成本和向储能电站购电电价对额外成本影响最大,向储能电站售电电价对额外收益影响最大,正、负偏差量对售电公司整体收益影响最大。     

基于偏度-加权条件风险价值的售电公司动态购电策略

在多市场、多时段的条件下,售电公司需要合理分配在不同市场、不同时段的购电量。将偏度引入购电组合优化模型,作为一项约束指标,以构建在购电价格服从不同类型分布下的购电策略。同时使用加权条件风险价值(WCVa R)量化风险,最终建立针对多市场、多时段的基于偏度-加权条件风险价值的售电公司动态购电优化模型。算例分析结果验证了该模型的有效性,该模型为售电公司提供了新的约束指标、风险度量方法和购电策略。     

考虑风电最大化消纳的电力系统多目标优化

风电出力存在随机性和波动性,可灵活调节电源配置比例偏低,给风电消纳带来巨大挑战。为实现风电最大化消纳,提高电力系统经济运行效益,本文构建了考虑购电成本最小、风电消纳电量最大的多目标优化模型,采用第二代非支配排序遗传算法对优化模型求解;搭建含5台火电机组、1个风电场的电力系统模型,仿真验证了多目标模型及算法的有效性,实现了购电成本最小和风电消纳电量最大的目标。     

考虑风电的省级电网多类市场购电风险研究

电力市场环境下,风电和负荷的不确定性给省级电网的购电决策造成了重大的影响。考虑负荷电量、风电购电量和日前现货市场电价的不确定性,以期望购电成本最小和遭受损失的风险最小为目标,建立期望购电成本-损失风险模型。采用CVa R度量损失的风险,并通过多目标粒子群优化算法和模糊集理论求得最优折中解。通过算例计算,分析了风电对省级电网的购电成本、损失风险和各市场购电量分配的影响,以及风电电价对省级电网购电的影响;表明了该模型的可行性,为省级电网购电决策提供了参考,实现了期望购电成本和风险的最小化。     

计及需求侧电量电价弹性矩阵与风险的供电公司周市场购电优化决策模型

根据供电公司购售电业务的工作需要提出了周市场的概念,首次将分时电价下需求侧电量电价弹性矩阵(E矩阵)对购电决策的影响引入供电公司周市场购电优化中,并建立了计及需求侧E矩阵与风险的周市场购电多目标随机优化模型。该模型可用于优化供电公司未来某周内的长期合同分解、短期合同签订量、现货市场购电量分配、自有电厂生产及参加现货市场计划等问题,同时引入了风险态度因子以衡量市场风险接受能力。蒙特卡罗仿真结果表明,本文所提模型能够充分考虑各种因素,使优化结果更具有效性与实用性,对供电公司开展购售电业务具有辅助决策意义。     

储能电站对电网购电特性的影响研究

随着储能电站在电网中的广泛应用,由于储能电站的能量搬迁作用,大规模储能电站对电网购电特性的影响越来越重要。本文采用基于数学优化的生产模拟仿真程序,考虑了机组启停、水电跨周调节、抽蓄跨日调节、光热电站跨日调节,比较了储能电站对减少电网购电量、最大购电功率和新能源弃电的影响。研究分两个部分：（1）研究购电曲线对购电量的影响,确定外购电方式;（2）在确定的购电方式后,分析储能电站对购电特性的影响。西北某实际电网的仿真案例的计算结果表明,相比于直线购电方式,阶梯式购电方式可减少电网外购电量和新能源弃电率,但最大购电功率增加;在阶梯式购电基础上,建设储能电站,可进一步降低电网外购电量、新能源弃电率和最大购电功率,建议采用阶梯式购电方式并建设1200MW储能电站。论文的研究成果可为我国高比例新能源系统电网侧储能电站的建设提供参考。     

电力市场条件下地区电网日购电优化模型与算法研究

在目前厂网分开的电力市场环境下,许多地方小电厂还不具备参与到省级电力市场上竞争的能力,它们一般由所在地区的供电公司进行统一调度。建立了地区电网日购电优化的数学模型,该模型的目标函数为总购电费用最小,约束条件包括电量平衡约束、地区电网供需平衡约束、各电厂出力特性约束和线路安全约束,另外还考虑了不同地点的电源点向系统传输功率而各自产生的网损对总购电费的影响。同时,还提出了具有快速收敛和高计算精度的改进混沌遗传算法,并将其应用于购电优化计算中。最后,将所提出的购电模型与算法应用于某地区的日购电优化中,计算结果表明,在考虑网损时的购电费用相对于其他方法可节省约1.9%。     

输配分离电力市场中含分布式发电的配电公司的购电模型

基于最优潮流建立了输配分离电力市场中,配电公司在日前电能市场的购电模型,在模型中考虑了分布式发电参与电能市场的情况,通过该模型可以得到配电公司在日前市场中分别从电力库和分布式发电商购买的电能比例以及可能的负荷中断。由于配电公司在购电时不仅考虑了购电费用最小化问题,还考虑了配网内的分布式发电对配电网损的影响,因此比较分析了不同最优目标对购电方案的影响。最后通过算例验证了上述模型的有效性,并分析了其特征。     

地区供电公司日前购售电计划的联动优化模型

将非线性灰色Bernoulli模型用于到中长期电力负荷预测,提出了优选模型参数的粒子群优化算法。该模型是将GM(1,1)模型与Bernoulli微分方程相结合的一种灰色模型,适用于对不同发展趋势曲线的预测。通过粒子群优化算法,以模型预测平均绝对百分误差最小为目标,选择最优的模型参数。采用不同测试数据以及实际电网负荷数据进行了验证,结果表明上述模型有很好的适应性及较高的预测精度。     

发电与输电交易中的主从二级模型分析

电力市场环境下发电企业与输电企业的关系已从纵向垄断一体化转变为上下游的买卖交易关系 ,即发电企业竞价售电 ,输电企业按照购电成本最小化的原则进行购电。分析了二者交易的数学模型 ,首先给出了输电企业购电成本最小化的数学模型 ,其目标函数为购买电能和辅助服务的费用实现最低 ,约束函数考虑了各个发电商机组的物理特性。在此基础上给出了各个发电商销售电能和备用的报价数学模型。由于后者必须基于前者来确定 ,因此总体上来说还是一个主从二级模型     

一种新的促进厂网规划协调的整体框架与模型

通过分析厂网分开后电力行业出现的新情况和电力市场改革的发展趋势,提出了新时期的电力规划新模式,引入协调因子来促进厂网规划的协调及共同承担规划风险。以计及可靠性的缺电成本和考虑经济性的输电利用成本作为规划协调变量,以全社会效益最大为目标,使用蒙特卡罗模拟法进行风险分析,结合投资(规划)决策者对效益、风险的理性认识,建立了电力市场环境下促进厂网规划协调的实用而新颖的数学模型。最后提出了采用厂网协调发展系数对电力规划进行评估,从而影响下一阶段的电力规划。后续文章将给出模型的算法和算例分析。     

计及风-光-蓄多电场竞价的电动汽车购电策略研究

大电网供电以火力发电为主,未来大规模电动汽车从大电网购电不能满足电动汽车低碳出行的理念,且充电费用昂贵。为了有效地解决这一问题,提出了一种风-光-蓄多电场参与日前市场竞价,通过与国网公司签订过网合约对电动汽车进行供电的电动汽车购电新策略。首先,针对充电方式不同的电动汽车进行负荷建模;而后,以电动汽车用户购电成本最小为目标建立购电策略优化数学模型,通过含有随机变异粒子的改进粒子群算法得到最终的购电策略。仿真结果表明,与传统模式和非竞价模式的购电策略相比,利用所提购电策略,各充电类型的电动汽车用户购电成本均有所降低,有助于推动清洁能源电场和电动汽车的发展。     

基于微粒群优化算法的电力系统动态无功优化

根据系统负荷曲线变化趋势按单调性将一天的预测负荷曲线划分为若干(小于24)个时段，并将动作次数约束还原为经济成本，将它与网损费用等之和作为目标函数，并考虑了各种运行约束条件，采用微粒群优化算法进行计算，该算法收敛速度较快。与静态无功优化模型相比表明，该无功优化模型更适合给定的地区电网，优化后全天的网损略有增大，但变压器抽头调节次数以及电容器组投切次数明显减少。     

大用户控制购电成本风险的均值–熵权组合优化模型

大用户直购电是电力大用户和发电公司直接进行双边交易的一种购电模式,其主要目标是购电成本最小化,因此需要从现货市场、长期合约市场和期权市场中进行组合优化购电,从而控制购电成本风险。考虑到风险具有不确定性,引入连续信息熵作为大用户购电组合风险度量因子,以风险最小化为控制目标,基于投资组合理论,构建大用户在3个交易市场中的购电组合优化模型,并采用Matlab编程进行求解。算例结果表明,文中的熵权组合模型具有合理性,可为确定大用户购电决策提供参考,同时也说明期权市场可以有效减少大用户的购电风险,期权价格和敲定价格对大用户购电决策的影响较大。     

湖北电网实时购电成本管理系统

描述了过去湖北省电力公司购电成本管理的情况,讨论了实时购电成本的定义,提出了在湖北省电力公司内部建立实时购电成本控制系统的设想。     

Operation Optimization of Factory Power Generation Plant Considering an Uncertainty

Factory power generation plants supply electric power and heat to manufacturing lines. Because demand changes are uncertain, the power plant must adjust its output to match the demand and to avoid violation of constraints such as inverse load flow. Conventionally, these violations have been avoided by purchasing surplus electric power. However, surplus power raises the energy cost. There exists an optimization method that considers uncertainty in demands for cogeneration systems, and uses a triangle function to approximate the probability distribution. However, this method does not consider the tail of the probability distribution. In this paper we propose an operation optimization method considering an uncertainty in the demands for factory power plants. The proposed method aims to avoid violation of constraints and to reduce energy cost. Through simulation experiments, we confirm the validity of the proposed method.