考虑风电不确定性的电力系统鲁棒优化调度

为更好地提高电力系统供电可靠性,采用基于风电出力预测区间的调度模式来考虑风电出力的不确定性,并建立鲁棒优化调度模型。通过96时段10机算例仿真分析可知,该调度方案可实时应对风电出力波动。     

考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型

传统计及风电不确定性优化调度方法忽略了风电概率分布规律的高阶不确定性特征,在运行成本、风电消纳水平方面存在进一步优化的空间,为此,建立一种考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型。首先,引入云模型理论,建立能够同时描述风电功率及其概率分布不确定性的风电高阶不确定性模型;在此基础上,结合分布式鲁棒优化理论,以系统综合运行成本最低为优化目标,建立考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型;引入多维序列运算理论,离散化处理风电高阶不确定性云模型,将分布式鲁棒优化模型转换为两阶段非线性优化模型,简化求解。最后,以某地区电网为例,验证了所提模型在提升含风电接入系统优化调度效果方面的有效性。     

考虑风光不确定性的含储能CCHP微网市场环境下两阶段鲁棒优化运行策略

冷热电联产(combined cooling,heating and power,CCHP)微网系统能够实现能源的梯级利用,在提高能源利用效率的同时可以促进可再生能源消纳。文章综合考虑CCHP微网在电力市场环境下运行的特殊性和风光可再生能源出力的不确定性,建立两阶段鲁棒优化模型,提出了一种计及储电和储热综合储能系统的CCHP微网调度策略。算例结果表明考虑不确定性的鲁棒优化运行策略可以有效降低可再生能源出力偏差,提高CCHP微网运行成本的风险,并且可再生能源的预测与实际出力偏差越大,效果越明显。     

考虑温控负荷聚合功率不确定性的楼宇微网鲁棒优化

随着集成楼宇微网系统的快速发展,温控负荷(thermostatically controlled loads, TCLs)逐渐成为重要的需求响应资源,然而其分布的分散性和响应的不确定性也对集成楼宇微网的调控提出更高的要求。针对TCLs的分布分散特性,文章提出了一种基于楼宇热阻热容(resistance-capacitance, RC)模型的TCLs聚合方案。该方案在对楼宇RC传热模型进行线性化处理后,依据大数定律实现TCLs聚合,可充分计及楼宇建筑的物理结构参数,不但能适应楼宇建筑的差异化建模需求,且方案的计算效率较高。基于此TCLs聚合方案,文章建立了一种适用于集成楼宇微网系统的两阶段鲁棒优化模型,分别对TCLs聚合功率和分布式可再生能源出力的不确定性进行建模,并采用列和约束生成算法进行求解。算例结果表明,所提TCLs聚合方案在各种室外温度和光照强度下都能满足微网调度决策的精度要求;同时,所建立的两阶段鲁棒优化模型能有效减少实际运行下的联络线功率调整量,增强微网系统运行的稳定性和鲁棒性。     

考虑风电与高载能负荷调度不确定性的鲁棒机组组合

为缓解弃风问题,甘肃等电网开展了高载能负荷与风电的协调调度。然而,以电弧炉为代表的冶炼类高载能负荷在运行时存在有功功率波动,会对电网的自动发电控制(AGC)系统产生影响。为研究高载能负荷功率波动对负荷与风电协调调度的影响,文中提出一种考虑高载能负荷功率波动以及风电不确定性的鲁棒机组组合方法。该方法充分考虑高载能负荷有功功率波动与设备运行状态的关系,对负荷有功功率的不确定性进行建模。接着,考虑高载能负荷与风电协调调度时,负荷不确定性与风电不确定性对电力系统共同作用的特点,构建最小化弃风与切负荷风险的鲁棒机组组合模型,使电网对高载能负荷进行调控时,可充分考虑高载能负荷不确定性的影响。最后,在IEEE RTS-79系统中对所提方法进行了验证,并分析了高载能负荷不确定性对协调调度的影响。     

考虑风电出力不确定性的综合能源系统鲁棒优化

受风速的波动性和间歇性的影响,风力发电具有明显的不确定性特点,增加了电力系统调度运行难度。针对风电出力的不确定性,以系统总运行成本及弃风成本最优为总目标,考虑系统能量平衡、火电机组出力、燃气轮机出力、P2G设备出力等约束条件,采用鲁棒优化方法构建含P2G设备、冷热电联产机组及储能装置的综合能源系统鲁棒优化模型,采用24时段的算例通过Matlab软件中心YALMIP工具箱,通过CPLEX求解器进行求解,分析不同鲁棒参数及风电消纳率条件下,系统运行成本的差异。最后,仿真验证了所建模型的正确性和有效性。     

考虑碳捕集和风电出力不确定性和电热联合系统多阶段鲁棒优化的低碳调度

为实现电力低碳化、促进可再生能源并网消纳,需要系统运行实现低碳、经济、稳健的三角平衡。因此,提出了一种考虑碳捕集和风电出力不确定性的电热联合系统多阶段鲁棒优化的低碳调度方法。首先对考虑碳捕集、温控负荷等多种灵活资源的电热联合系统进行建模,然后将风电预测误差通过盒式不确定集进行刻画,考虑碳配额与碳交易收益,提出电热联合系统的多阶段鲁棒优化的低碳调度模型。模型可根据每一时段的风电实际出力做出调整,从而使后续时刻的经济、低碳综合成本最小化。再通过鲁棒对偶动态规划算法求解该模型。最后,通过算例验证所提模型在提升电热耦合系统低碳经济水平方面的作用。     

考虑风电消纳的区域多微网分层协调优化模型

随着电力市场改革不断深入,研究配电侧多微网间的能量交易问题对提升区域经济性具有重要意义。为减少微网运行经济成本、促进可再生能源消纳以及降低微网大规模接入对配电网运行造成的不利影响,以相邻范围内多微网间能量交易作为研究对象,构建了基于合作博弈的区域多微网分层协调能量优化管理模型。该模型上层为管理中心统一定价,下层为各微网自治优化。下层考虑不同类型负荷的需求响应,并通过协议签订形式形成与用户间的协调运行;采用二阶锥松弛技术将含潮流约束的非凸非线性规划问题转化为可有效求解的二阶锥优化问题,并采用对偶理论、Big-M法等分解理论将原双层规划模型转化为易求解的单层规划模型。上层管理中心制定电价并与微网进行多次决策交互以获得区域多微网经济运行的均衡状态,随后基于Shapley值对区域多微网进行收益分配。最后通过算例验证了该模型对于提升微网收益、促进可再生能源消纳的有效性。     

基于区块链技术的微网自适应定价策略及经济调度方法

单个微网应对各类分布式电源出力不确定性的能力有限,区域内多微网进行功率交互是提高可再生能源就地消纳率的有效手段.然而传统集中式交易平台存在平台运维成本高、资金结转不及时、交易信息不透明等问题.在此情况下,以区块链的分布式数据存储和点对点交易技术为基础,设计了多微网电能交易智能合约辅助微网决策.在多微网交易市场能量协调体...     

考虑需求响应与风电不确定性的两阶段鲁棒旋转备用容量优化模型

以风电为代表的新能源大规模并网威胁到了传统电力系统的稳定运行,对备用容量的配置也有了新的要求。在新电改和能源需求侧改革的背景下,用户侧的需求响应（demand response,DR）资源在备用容量配置的问题上凭借其灵活性和可操作性越来越得到重视。为此,文章分别从基于价格和激励的需求响应参与备用容量优化角度,提出了以调度成本和备用成本最小为目标函数的两阶段鲁棒优化模型。利用列和约束生成（columa and constraint generation, C&CG）算法将其分解为考虑风电不确定性的日前备用容量优化配置主问题和实时备用电量分配子问题,运用AD算法计算子问题并寻找“最坏点”代入到主问题中进行迭代求解,提高了求解效率。算例结果验证了模型的有效性和正确性,并表明需求响应作为一种灵活的调控资源可以有效促进风电消纳,同时可以降低系统调度成本和备用成本。     

考虑风电消纳的区域多微网-配电网能源交易模式

随着微网数量不断增加及风电渗透率逐渐提高，微网与配电网频繁的能量交互对配电网的运行产生不利影响。为减少微网与配电网之间非必要的能量交互，促进风电就近消纳，构建了计及风电不确定性，以系统运营主体收益最大化、多微网用电总成本最小化为优化目标的区域多微网-配电网能源交易模式。首先，该模式通过运营主体整合区域内负荷及风电出力情况，划分系统内部峰谷时段，提高风电利用率。其次，为增强应对风电不确定性的能力，交易模式采用负荷转移率刻画峰谷分时（time-of-use，TOU）电价用户响应度，并建立考虑风电不确定性的区域多微网系统峰谷分时电价制定模型。最后，采用与蒙特卡洛方法相结合的带精英策略的非支配排序的遗传算法（elitist nondominated sorting genetic algorithm，NSGA-Ⅱ）对交易模式中的多目标优化问题进行求解。算例验证了所提交易模式有利于降低微网用电成本，提升多微网整体效益，实现区域多微网系统与配电网友好互动。     

基于风功率间歇性的多区域综合能源系统两阶段分布鲁棒协同优化调度的研究

为了提高多区域综合能源系统对风电的消纳能力,有必要研究分析风电出力不确定性对系统经济稳定运行的不良影响,并提出策略减弱甚至消除不良影响。基于此,提出一种基于风功率间歇性的多区域综合能源系统两阶段分布鲁棒协同优化调度。日前阶段根据风电预测信息制定系统运行经济最优方案。实时阶段考虑最恶劣概率分布下,各风电场景中可调机组调整出力与弃风最小。模型结构为min-max-min,利用CCG算法求解。最后,通过算例验证了本文所提方法的优越性。     

考虑风电不确定性的互联电力系统分散协调调度模型

针对含高比例风电的直流互联电力系统经济调度问题,采用鲁棒优化方法描述风电出力,提出了一种基于目标级联分析法的分散协调调度模型。首先,采用鲁棒优化方法中的多面体集合来描述风电出力的不确定性,为了降低问题求解的保守度,引入了鲁棒保守度调节因子。然后,根据分散协调算法的分解原理将待解决的经济调度问题分解为主问题和子问题。其中,主问题为上级调度中心协调优化互联电力系统之间的直流联络线功率,子问题为下级调度中心独立优化各区域电网的发电计划。最后,通过两个算例对所提模型的有效性进行了验证。结果表明,所提方法不仅可以弥补鲁棒优化方法偏于保守的不足,而且能够在应对风电出力不确定性的同时实现风电的跨区域消纳,适合中国电网目前的分层分区调度模式。     

计及风电时间相关性的鲁棒机组组合

鲁棒优化是解决大规模新能源接入后电力系统调度的重要手段。相比于基于场景的随机规划、带有风险约束的机组组合等,鲁棒机组组合的结果往往偏于保守。鲁棒优化的保守性直接受到不确定集合的影响。研究了风电预测误差时间相关特点,提出了基于自相关性的时间相关性约束。并利用不确定集合的离散性特点,将该约束近似简化为可以用于实际鲁棒优化问题的线性约束。在列与限制生成(CCG)算法的基础上,改进了Bender’s分解后子问题的求解算法,提出了一种适合离散型不确定集合的鲁棒优化求解方法。最后,以真实风电数据进行了大量的仿真实验。结果表明,提出的算法能够在不影响机组组合可靠性的前提下,降低鲁棒优化保守性。     

计及预测误差相关性的风电出力不确定性集合建模与评估

先进的鲁棒调度技术是应对出力不确定性最经济、最有效的手段之一;而不确定性集合是刻画风电出力不确定性的基本形式,它不依赖于预测误差的具体分布形式,是制定风电鲁棒调度策略,进而保障系统安全经济运行的重要参考依据。首先,采用实际数据对现有不确定性集合建模方法进行了评估,指出在不确定性集合中若忽略风电预测误差的相关性将导致不合理的结果。在此基础上,基于广义椭球的一般表达式,提出了风电出力不确定性测度的概念,进而给出一种可以准确考虑风电预测误差相关性的不确定性集合建模方法。实际算例表明,在给定置信概率下,所提方法能够保证不确定性集合凸性,大幅压缩不确定性集合的测度,从而显著降低电力系统鲁棒优化决策的保守性。     

基于博弈策略的能源区块链安全交易机制

能源区块链的先期探索给能源互联网的建设提供了良好的技术支撑,然而大规模参与主体的不断涌入,能源交易的安全、公平、效率等问题再次迎来新的挑战,博弈论因考量了交易主体之间的策略互动及利益依存关系,有望为该问题的解决提供新思路。首先,以能源交易的利益最大化为目标函数,构建多能源交易策略的博弈模型,依据能源供需量及报价,求解能源用户和能源商户策略博弈的纳什均衡值,为交易机制提供价格参考。其次,结合能源互联网的特性,构建基于联盟链的弱中心化多主体能源交易机制,并对能源区块结构及共识机制进行改进以实现高效可靠的交易流程。最后,在模拟场景下进行算例仿真,仿真结果表明所提出的安全交易机制在保障买卖双方利益的同时,加快了区块的共识速度,为能源交易平台的建设提供帮助。     

计及风电不确定性和弃风率约束的风电场储能容量配置方法

风电的大规模开发造成了严重的弃风问题,在风电场内配置储能装置可显著减少弃风,文中基于分布鲁棒优化方法研究了考虑风电不确定性和弃风率约束的风电场储能容量配置问题。首先根据历史数据构造风电出力的经验分布函数,为考虑风电出力的不确定性,以Kullback-Leibler(KL)散度作为分布函数距离测度建立了风电出力的概率分布函数集合。随后,将弃风率要求建模为概率分布函数集合中最坏分布下的鲁棒机会约束,进一步建立了以储能投资成本最小为目标、以弃风率为约束的鲁棒机会约束规划模型。最后,通过矫正机会约束中的风险阈值,将鲁棒机会约束转化为传统机会约束,并采用凸近似和抽样平均构建线性规划进行高效求解。基于IEEE 30节点电网进行了算例分析,并与传统的随机规划和鲁棒优化模型进行对比,验证了所提模型在处理风电不确定性时能有效兼顾保守性和鲁棒性。