计及需求响应的含风电场日前两阶段动态环境经济调度

需求响应作为发电侧与需求侧之间的重要互动资源,能有效调节负荷需求分布来实现节能减排和提高系统风电接纳能力的目的。基于此,将需求响应融入环境经济中,提出一种智能电网下的日前两阶段调度模型:第1阶段为日前用户互动阶段,通过分时电价的杠杆作用引导用户理性用电,以调整次日负荷需求分布,综合考虑负荷水平和用户用电满意度确定最优负荷曲线和分时电价;第2阶段为日前调度阶段,针对风电出力随机性,建立基于机会约束规划的环境经济调度模型,采用风电出力分布函数将其转化为确定性模型。将种群多样性指标和随机黑洞理论引入粒子群算法中,结合多目标搜索机制,提出一种改进多目标粒子群算法对模型求解,并采用逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)对Pareto前沿个体排序,辅助调度人员进行科学决策。改进10机系统的仿真结果验证了该模型及方法的有效性与合理性。     

考虑需求响应的含风电电力系统的优化调度

建立了考虑电价响应和用户满意度的含风电电力系统优化调度新模型。该新模型融入电价响应这一用电调度方式来优化调整次日的负荷曲线,以降低风电的反调峰特性和间歇性对优化调度的影响,同时通过引入用户用电满意度约束,确保所做出的调整让用户满意。该模型改变了一味通过协调优化发电侧资源去配合风电并网的传统模式,形成了发电资源和负荷资源共同协调优化配合风电并网的新模式。算例分析表明,所提出的考虑需求响应的含风电电力系统的优化调度模型,可以在满足用户用电满意度的前提下,降低系统运行费用,特别是大幅降低了机组的启停费用,提高了含风电电力系统运行的经济性。     

计及不确定性需求响应的日前调度计划模型

为增强需求侧资源参与日前调度计划的效果,针对不同类型需求侧资源的响应机理进行精细化描述,分别构建了分时电价(time-of-use,TOU)的不确定响应机理模型和考虑时间响应特性的可中断负荷(interruptible load,IL)机理模型。考虑不确定性的影响,采用模糊参量对TOU实施背景下的日前负荷进行拟合,并将IL作为虚拟机组融入日前调度计划,由此构建基于模糊机会约束的日前调度计划模型。根据不确定规划理论将可信性机会约束转化为清晰等价类,结合混合整数规划方法进行求解。通过算例分析了TOU和IL在日前调度计划编制中发挥的效果,并验证了用户响应不确定性对日前调度计划的影响。     

分时电价机制下计及用户需求响应的微网优化调度模型

为充分利用分时电价特点解决微网优化调度问题,提出基于用户需求响应的微网系统模型,在此基础上,综合考虑微网系统各部分运行特点及成本,构建分时电价机制下微网系统优化调度模型。采用遗传算法优化分布式电源出力、储能系统充放电策略以及微网与主网的能量交互,促进主网的削峰填谷,实现电力资源高效配置。最后以某微网系统典型负荷日运行调度为例,验证了所提模型的有效性。     

含大型风电场的环境经济调度模型与解法

大规模风电并网给电力系统发电调度带来了新的不确定性因素。基于多目标机会约束规划,构建含风电场环境经济调度的随机优化模型,将燃煤机组的发电成本最小和污染气体排放量最小同时作为目标函数,并计及系统正、负旋转备用容量约束。利用风电出力的分布函数将随机模型转化为确定性模型。设计一种包含多目标优化和辅助决策的2阶段解法,该方法在求出模型的Pareto最优集后,能为运行人员提供决策指导。以含40台燃煤机组和1个大型并网风电场的电力系统为例进行环境经济发电调度,结果表明,所提模型和解法是可行、有效的。     

考虑峰谷分时电价策略的源荷协调多目标发电调度模型

针对新形势下电力调度的发展需求,提出了一种考虑峰谷分时电价策略的源荷协调多目标发电调度模型。首先,探讨了峰谷分时电价对电源及负荷侧的影响机理,从用户电费支出及用电方式两个角度给出了负荷参与峰谷分时电价的满意度指标。其次,以峰谷分时电价为杠杆,将电源侧的发电成本问题以及负荷侧的用电问题进行有效关联,从源荷两侧建立一个多目标发电调度模型,并进一步给出相应的求解算法。该方法能从电源和负荷两侧最大限度地挖掘发电调度的效益,所得的方案也符合各方的利益需求。最后,通过一个省级电网的算例说明了所提方法的有效性。     

含风电场的多目标动态环境经济调度

为应对风电并网给电力经济调度带来的影响,构建了含风电场的多目标动态环境经济调度模型。该模型能同时兼顾燃料费用目标及污染排放目标,并计及阀点效应、网络损耗以及由风电不确定性引起的旋转备用需求。为求解该模型,达到为决策者提供最优调度方案集的目的,将基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)应用于动态调度领域。针对模型的复杂约束,在算法中加入对机组出力的实时调整及对约束违反量的适当惩罚,并利用归一化操作,避免算法向某一目标过度进化。经过对算例的仿真及对不同调度方案的对比分析,验证了所提调度模型的合理性以及改进MOEA/D算法解决此类问题的有效性。     

需求响应促进风电消纳的电力系统环境经济调度

将需求响应作为虚拟发电资源参与发电计划的制定,建立考虑风电消纳的多目标调度模型,以发电成本和污染气体排放最小为目标函数,采用粒子群算法和禁忌搜索算法相结合的混合多目标算法对模型求解,以含一个风电场的10机系统为仿真算例.算例结果表明:需求响应通过分时电价的杠杆作用,可以充分调动用户改变用现有用电结构削峰填谷,提高电网风...     

含风电场多目标低碳电力系统动态经济调度研究

含风电场多目标低碳电力系统调度模型包括2个目标函数:发电成本和碳排放量。考虑电力系统经济性的同时减少碳排放量;考虑风电场带来的风险,在发电成本中增加风险成本;在保证电力系统安全性的同时增加风电场的出力,达到低碳节能的效果。对含风电场多目标低碳电力系统调度模型,采用改进的多目标粒子群优化算法进行优化求解。仿真验证了含风电场多目标低碳电力系统调度数学模型与改进粒子群算法的正确性与有效性。     

考虑电-气耦合综合能源需求响应的电网调度决策方法研究

随着天然气发电的迅速发展,天然气网络与电力网络愈发耦合。天然气存储运营商作为天然气市场的参与主体之一,拥有存储、释放天然气的能力,在综合能源系统中可以实现对电网的跨网支持。然而,目前尚缺乏考虑电-气耦合综合能源需求响应的电网调度决策方法。建立了一种考虑电-气耦合综合能源需求响应参与电网运行的调度模型,该模型分别以电气双网连接点燃气机组最大出力可减少量以及跨网响应资源成本最优为目标函数,计及电网负荷平衡、储气成本等约束,为电气双网跨网资源的调度提出了一种新的机制与方法。     

计及风险系数的含风电场电力系统多目标动态优化调度

随着风电并网容量的不断增加,传统的确定性优化调度方法已难以满足电力系统安全运行要求。本文建立了计及风险系数的含风电场电力系统多目标动态优化调度模型,模型包括风险系数、燃料成本及污染排放量最小3个目标,将风电场出力及负荷的不确定性纳入模型综合考虑。为了对模型中的随机变量进行处理,引入概率性序列理论,并对其运算空间进行扩展,然后提出了一种改进的多目标教与学优化算法对模型进行求解。含风电场的10机系统算例验证了本文模型及算法的可行性和有效性。     

考虑低碳需求响应及主从博弈的综合能源系统低碳优化调度

随着能源绿色转型要求的不断提高,为实现综合能源系统低碳经济调度,除考虑源侧减碳策略外,需求侧减碳潜力也值得挖掘。兼顾源荷,提出一种考虑低碳需求响应及供需主从博弈的综合能源系统优化调度模型。首先,在供能侧考虑碳交易机制,采用碳排放流模型将供能侧的碳排放折算到用户侧;然后,从用户侧角度考虑碳排放问题,提出激励型低碳需求响应模型,以引导供能侧的低碳调度;其次,采用主从博弈模型形成供能侧与用户侧间的互动,得到合理、有效的激励方案,进一步挖掘用户侧减碳潜力;最后,通过算例仿真结果验证所提方法的有效性,在保证经济性的同时减少了系统碳排放量。     

大规模风电接入的电力系统低碳经济调度

以大规模风电并网为背景,以实现有效接纳风电和低碳经济调度这两大目标为目的,在考虑到风电所具有的波动性和随机性的基础上,通过引入穿透因子,并对风电概率特性进行分析,提出一种将风电作为约束的经济调度模型。在此模型中,通过引入排放价格因子这一权重系数将原有的双目标优化问题转化为单目标优化问题,并在此基础上建立了一种兼顾经济高效和低碳环保的目标函数。本文以一个含9台常规燃煤机组和1个大型并网风电场的电力系统为例进行仿真分析,其数值结果验证了所提模型的有效性。     

考虑多重不确定因素的含风电场低碳经济调度

碳交易引入含风电的调度系统中,由于碳交易价格的不确定性增加了含风电系统的不确定因素的数量。针对低碳经济调度中的多重不确定因素,根据其不同的特性和对调度系统的不同影响区别对待,将风电预测误差和负荷预测误差表示成模糊变量和随机变量,并用混合机会约束考虑其对调度系统旋转备用的影响,应用多场景技术根据碳交易价格的波动模型建立考虑碳交易价格波动下的低碳调度模型。模型的求解通过机组组合方式的确定和机组出力分配两部分进行,通过场景评价指标得到最优机组组合方式下的最优机组出力。最后通过10机组算例证明了模型的有效性和合理性。     

计及需求响应的含风电场电力系统发电与碳排放权联合优化调度

提出了一种节能减排形势下的优化调度模型和解法。研究对象上,文中研究了风电、火电、需求响应3种发电(虚拟发电)形式,需求响应可为系统提供零碳发电资源和旋转备用。模型建立上,基于多目标安全约束机组组合模型,采用发电和碳排放联合调度的方式,寻求经济目标与排放目标的折中协调解;约束条件综合考虑了需求响应、安全约束和碳排放等多种约束。解法上,采用分段线性化的方式,利用混合整数线性规划进行求解,解法适用于大规模系统,使模型更具实用价值。算例分析表明,决策结果能够兼顾排放与成本,并且在调度中引入需求响应可提高系统的风电消纳能力,具有显著的节能减排效益。     

基于碳交易的含风电系统低碳经济调度

随着"低碳经济"发展的持续升温,经济和社会的可持续发展对电力行业提出了低碳化发展的需求。风电作为最具竞争力的清洁能源之一,促进了电力低碳化的发展进程,同时风电出力的随机性对系统备用提出了更高的要求。建立低碳调度目标并引入碳交易,使碳排放成为赋有经济价值的可调度资源;在经济调度目标中引入旋转备用补偿成本以应对风电预测误差对系统带来的影响,引入风电场负效率运行补偿成本以弥补风电场技术弃风造成的经济损失。应用随机规划理论构建模型,提出了一种同时兼顾电能生产经济性和系统排放低碳性的新型低碳经济调度模型,实现多目标问题的单目标化。利用基于随机模拟的混合粒子群算法进行优化求解,通过算例验证所提模型与算法的合理性。