基于混沌遗传算法的槽式光热发电系统多目标优化研究

目前弃风、弃光现象严重,而风光联合并网可以缓解该问题,实现对能源的最大化利用。该文根据光热发电的时移性以及最大消纳量、最小负荷峰谷差和最大化并网效益,构建了多目标优化光热发电与风电联合调度数学模型,并运用混沌遗传算法对整个优化过程进行求解,得到光热发电的最优解。研究结果表明,所提方法使效益增加了48.82万元、峰谷差率降低了10.1%、消纳量增加了22.42%,为光热电站部门制定电网调度方案提供了参考依据。     

考虑需求侧响应的风电并网系统旋转备用优化

随着新能源的快速发展,风电并网的规模逐渐扩大,由于风电出力的不确定性,风电消纳已成为新能源发展的主要挑战。考虑常规机组同时参与主辅市场,并融入需求侧资源可中断负荷及用电激励参与辅助服务市场,建立源荷协调的双层优化模型。上层模型以发电成本和弃风成本最小为优化目标,确定常规机组出力和风电计划出力;在上层优化结果基础上,下层针对常规机组调峰能力不足导致的弃风和失负荷情况,考虑用电激励和可中断负荷为备用资源,建立以发电侧旋转备用成本、用电激励成本、可中断负荷成本及失负荷损失和弃风损失的条件价值风险最小为目标的优化模型,得到旋转备用容量优化购买量。以修正的IEEE 6机30节点系统进行算例研究,仿真结果表明所建模型能有效提高系统经济性及风电消纳水平。     

含风—光—水—储互补电力系统的优化调度研究

随着风电和光伏发电大规模接入到电网中,其出力的随机性、间歇性和波动性对电网的安全运行带来巨大挑战。目前电网调度运行时为了确保系统的安全性,会出现大量的弃风弃光现象。但风力发电,光伏发电和水电具有自然互补的特点,利用它们的互补特性可提高电网消纳新能源的能力。提出了含风电、光伏、水电和抽水蓄能的互补发电系统,并分别以系统运行成本最低和互补系统出力波动最小为目标函数建立了两种优化调度模型。最后,算例分析验证了两种模型的合理性和可行性,并说明了互补运行可提高新能源的利用率,同时减少了风电与光伏的波动性对电网的影响。     

光热电站并网对新能源电网运行特性的影响研究

随着大规模新能源并入电网,将引起系统电压支撑能力下降,由此加重了系统的波动性和不确定性,并产生了较高的弃风、弃光率。针对新能源电网的光热电站调度优化问题,提出了以区域电网断面送出极限、新能源机组消纳量及系统电压支撑能力为优化目标,并充分考虑丰大光大运行方式下其他新能源机组的影响因素,基于电力系统综合仿真程序（PSASP）建立了某省实际电网模型,并探讨在光热机组不同出力及接入位置组合下,新能源电网的暂态电压稳定性、断面输送极限和新能源机组消纳量等问题。     

含大规模新能源的现代电力系统动态经济调度研究

随着化石燃料大量消耗,环境污染严重。虽然清洁可再生能源发电比例持续提升,但出现了严重的弃风、弃光现象。文章通过分析风、光、火打捆发电系统,引入弃风、弃光分段惩罚因子,在不影响电网稳定的情况下,尽可能多地消纳新能源。文章提出了以发电成本作为目标函数,分析新能源弃电量、火电机组的燃烧成本与启停费用,研究新能源日时序发电量,稳定充裕完成供电,使其经济最大化。文章采用SA-ABC算法对风、光、火打捆系统的经济调度优化做出深层研究,研究结果表明,多电源系统的动态经济调度对新能源的消纳有促进作用,有效提高了新能源利用率并降低了风、光、火打捆发电的总成本。     

“风、光、火、蓄、储”多能源互补优化调度方法研究

高比例可再生能源并网是全球能源战略发展的必然趋势。为了应对未来大规模具有随机波动特性的可再生能源并网,一方面须要推进灵活性储能与可再生能源联合互补运行,另一方面须要对常规机组运行新工况加以考虑,以实现高比例可再生能源安全经济并网。文章提出了考虑常规机组低负荷运行和爬坡工况的发电成本计算模型,建立了"风、光、火、蓄、储"多能源互补优化调度模型,并提出用动态惯性权值粒子群算法求解,以实现系统总运行成本最小的优化目标。算例分析表明,引入爬坡成本与低负荷运行成本能够真实反映常规机组在平衡大规模风、光电波动性时所增加的成本,并在调度过程中充分权衡弃风弃光损失和平衡波动性所增加的发电成本,为高比例可再生能源并网情况下电力系统多能源互补运行决策提供了支撑。     

风光互补发电系统混合储能系统容量优化方法研究

风光互补发电系统受风光资源影响发电功率波动较大,配置适当的储能系统可提高新能源发电的消纳能力和电能质量。针对风光互补发电系统储能容量优化配置问题,将运行投入成本作为优化目标,提出以抽水蓄能为基础,蓄电池和超级电容参与的混合储能系统模型。该储能模型以跟踪负荷曲线作为平抑目标函数,利用集合经验模态分解和滑动平均法,对抽水蓄能机组、蓄电池和超级电容设备进行功率分配。建立了风光发电系统模型,利用带免疫的粒子群算法对储能配置容量进行寻优求解。计算结果表明,所提基于抽水蓄能的混合储能容量优化模型,对发电系统输出功率波动情况改善明显,电能消纳能力和运行经济性有所提高。     

风-光互补发电系统的频率控制研究

针对风、光资源随机性强和负荷多变使风-光互补发电系统频率变化频繁、控制难度增大的问题,分析了混合系统的特点,建立了风-光互补发电系统频率控制的自动机模型,并对发电系统的频率控制进行了仿真实验。结果表明,该自动机模型既能确保风-光互补发电系统频率的稳定,又能使发电系统经济运行。     

计及调峰能力差异性的系统多源优化调度

针对电力系统调峰能力、负荷及新能源出力的显著性差异,分别建立新能源全额消纳和消纳量最大化两种优化调度模型。前者系统调峰能力强、负荷量大,新能源按预测值消纳,火电承担基荷,水电根据风电、光伏和负荷的波动优化调整;后者适用调峰能力较弱情形,优先以新能源弃电量最少为优化目标,并结合运行成本最优,建立多源互补优化模型。针对传统非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解优化模型存在计算速度较慢,种群多样性较差等缺陷,提出基于正态分布交叉算子和动态变异算子改进的NSGA-Ⅱ算法,改进后的算法的计算速度和收敛性能均显著提升。算例仿真表明两种模型应对不同的调峰情形时,同时兼顾运行经济性和新能源消纳最大化,可作为大规模新能源并网后日前调度方式安排的依据,具有理论意义和实践价值。     

多时间尺度下计及光热—储热的主动配电网主辅联合优化调度

为解决可再生能源弃风、弃光现象与不平衡功率惩罚较重等问题,提出了一种多时间尺度下考虑光热—储热的主动配电网主辅联合调度策略。该策略在满足内部负荷前提下参与电能与备用日前市场,考虑含光热—储热的主动配电网协调调度风电、光伏、需求响应,在促进风光消纳、减少不平衡功率的同时提高主动配电网运行经济性。首先根据含储热的光热电站与主动配电网调度控制方式分析运行机理;其次,日前调度以减少弃风、弃光电量与收益最大为目标,考虑市场竞争与主辅出清机制以获取更高中标电量,并结合含储热的光热电站能量时移特性减少弃风、弃光现象;日内调度以日前实际出清作已知约束,并将日前调度计划、日前调度资源性能与日内超短期预测特性相结合建立日内滑动优化点,以减少不平衡功率,考虑储热与需求响应的时间尺度特性结合,运行成本最小为目标构建日内调度模型;最后,在Matlab中利用CPLEX求解模型,算例结果表明所提策略能协调调度各类资源,有利于提升系统风光消纳,减少不平衡功率改善系统运行经济性。     

计及风光不确定性的新能源虚拟电厂多时间尺度优化调度

针对中国西北地区新能源消纳问题,该文聚合风力发电、光伏发电、光热电站、电储能装置组成虚拟电厂（VPP）,提出一种基于鲁棒随机优化理论的新能源虚拟电厂多时间尺度优化调度策略。首先对风力发电、光伏发电、光热电站与电储能装置进行数学描述,在此基础上建立VPP多时间尺度优化调度模型。在日前调度层中,以VPP运行效益最大为目标,依据风光日前预测出力建立日前优化调度模型;在时前调度层中,以VPP运行成本最小为目标,根据风光时前预测出力建立时前调度修正模型。同时,为了衡量风电、光伏发电出力不确定性对系统的运行影响,建立VPP随机优化调度模型。仿真结果验证该模型可提高运行效益与新能源消纳能力。     

海上风电场功率提升和疲劳平衡综合优化控制

针对海上风电场,综合功率提升和疲劳平衡分配的优化目标,提出一种以天为优化周期的优化策略。在电网高负荷时段,基于Jensen尾流模型,以轴向诱导因子为优化变量,风电场整场功率最大为目标,运用随机粒子群算法进行风功率利用提升优化控制;在电网低负荷时段,基于风电机组综合疲劳系数计算方法,以机组轴向诱导因子为优化变量,应用尾流计算模型调整轴向诱导因子来满足电网限功率指令,以机组疲劳系数标准差最小为目标,采用粒子群算法寻优进行疲劳平衡优化。以某海上风电场进行算例分析,结果表明该优化策略在一天的优化周期内可较好地实现风电场功率提升和疲劳平衡的综合优化。     

计及火电深度调峰的高比例可再生能源电力系统日前优化调度研究

针对高比例可再生能源并网,提出含风、光、火、蓄的高比例新能源电力系统多目标日前优化调度模型。该模型考虑在火电机组深度调峰及频繁爬坡等新工况下的火电机组运行成本、污染物惩罚成本以及可再生能源弃电成本,以系统运行成本最低、风光出力最大以及净负荷波动最小为优化目标,采用NSGA-Ⅱ算法进行优化求解。通过对某典型日不同调度场景进行仿真计算,结果表明所建立的系统运行总成本计算模型能够兼顾该系统的经济、环保与消纳,所提出的多目标优化调度策略能够促进高比例可再生能源的消纳,缓解火电机组的调峰压力,降低系统运行总成本,指导电力系统火电灵活性改造,保证电力系统安全、稳定、经济运行。     

基于典型气象条件的风光互补系统容量优化

采用当地风速和辐射强度等气象因子日变化典型特征曲线为基础数据,以风光互补发电系统日输出功率曲线最接近当地负荷曲线为最优化目标,以风电和光伏装机容量为变量,建立一种并网风光互补容量优化配置模型,旨在提高清洁能源占比和利用效率。利用武汉某区域用电负荷数据和该区域测风塔风速数据及太阳辐射数据进行算例分析,结果验证了所提出优化配置模型的可行性。     

太阳能烟囱与垂直轴风机耦合发电可行性分析

通过分析太阳能烟囱热气流发电和垂直轴风力机发电的技术及特点,提出了太阳能热气流烟囱与垂直轴风力机耦合发电的方法。对风力机—太阳能热气流烟囱互补发电系统的可行性进行了分析。互补发电的功率输出持续、稳定,具有大规模并网的良好条件,是实现太阳能与风能综合利用的有效途径。     

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。     

基于指标关联的分布式电源并网规划策略

为解决新能源并网时的电源规划与风光消纳问题,考虑风光能源功率波动特性并计及储能单元提出一种计及风光协调出力的电网规划策略。综合考虑电压波动、新能源消纳及新能源发电效益建立多指标规划模型,采用引入指标关联策略的粒子群优化方法对模型进行求解,确定分布式电源及储能的位置和容量。进一步分析优化方案在电能质量方面的规划效果,统计对比电压累计概率密度对规划方案进行评价。以某电网45节点配电系统为例,采用所提分布式电源并网规划策略进行仿真,决策风光储并网方案,并验证所提策略的合理性和可行性。     

Economic evaluation for wind power generation–hybrid energy storage system based on game theory

The installation of energy storage system to smooth the fluctuations of wind power output connected to the grid can effectively improve the electric quality and increase economic benefits of wind‐generated electricity. Aiming at the overall profit maximization of wind power generation and storage system (WPGSS), taking the smoothing effect of active power output, the cost of hybrid energy storage system, and the earnings of wind power connected to the grid into consideration, this paper brings forward a game theory‐based coordination and optimization control methodology for WPGSS adopting two low‐pass filters to smooth the fluctuation of wind power output. The smoothing control to the active power of wind power and the power distribution of the hybrid energy storage system is respectively achieved by regulating the time constants of the two filters. With the combinations of wind power–batteries and wind power–super‐capacitors as game's participants and the maximization of the WPGSS's overall profit as game's goal constraint conditions, game theory is introduced to realize the coordination and optimization between the time constants of the two filters. For comparative analysis, the model's optimal solution is respectively worked out by genetic algorithm and particle swarm optimization. The simulation results verify the effectiveness of the proposed method and provide a theoretical basis for the economic evaluation of the WPGSS. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.