含风电场的电力系统经济调度研究综述

由于风电具有随机波动特性,大规模风电功率注入电网给电力系统调度运行带来了严峻的考验.分别从建模和求解两个方面阐述并分析了计及风电场的经济调度问题.根据对风速/风电功率不确定特性的不同处理方法,将含风电场的经济调度模型分为确定性建模、模糊建模以及概率建模方法进行论述,并进一步阐明了建模过程中风电引起的备用及风险调度管理问题.对应于优化模型的分类特点,相应地将优化模型的求解方法归结为确定性和不确定性求解方法两大类.最后指出了含有大规模并网风电场的电力系统经济调度问题需要进一步深入开展的工作.     

大规模风电接入的电网发电调度研究综述

由于风电出力具有随机性和间歇性,大规模风电接入给传统的电力系统调度运行带来新的挑战。风功率预测精度一定程度上不能满足实际要求,因此文章归纳国内外相关研究成果,并分别从两个方面展开论述,首先论述风电场与常规机组联合调度的模型,包括风电确定性模型和风电不确定性模型,概述了当前的建模方法,并对常用的算法进行总结,然后介绍储能技术及其发展状况,对风电场与储能设备协调配合抑制风电场出力波动的研究进行详细介绍。文章最后为考虑大规模并网风电场的发电调度进一步研究提出了意见和建议。     

基于风电极限穿透功率的经济调度优化模型研究

风电出力的时变特性,决定了风电极限穿透功率对大规模风电并网系统的调度策略有重要的影响.在充分体现环境保护和风电特性的火电和风电的运行价格模型基础上,基于风电场极限穿透功率和风电场出力预报可信度,建立了风电并网电力系统经济优化调度模型.基于新疆乌鲁木齐电网对该调度模型进行算例仿真,并采用遗传算法(GA)实现模型求解,结果...     

基于风电极限穿透功率的经济调度优化模型研究

风电出力的时变特性,决定了风电极限穿透功率对大规模风电并网系统的调度策略有重要的影响.在充分体现环境保护和风电特性的火电和风电的运行价格模型基础上,基于风电场极限穿透功率和风电场出力预报可信度,建立了风电并网电力系统经济优化调度模型.基于新疆乌鲁木齐电网对该调度模型进行算例仿真,并采用遗传算法(GA)实现模型求解,结果表明提出的清洁经济调度模型合理、有效.     

基于协同进化多目标优化算法的含风电场的电力系统经济调度研究

电力系统经济调度的核心是合理的分配负荷以实现电力系统经济性最优,在风电大规模发展的今天,风能的不确定性及波动性使得含风电场的电力系统经济调度问题变得更加复杂。分析了传统的电力系统经济调度的数学模型,在考虑风电输出功率不稳定性的条件下,建立了含风电场的电力系统经济调度的数学模型,在模型中考虑了环境因素及因风电场加入而引起的额外的旋转备用费用,并用协同进化多目标优化算法求解模型,并将结果与传统的单目标遗传算法进行比较,仿真验证其可行性。     

考虑预测误差分布特性的风电场集群调度方法

为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是必然趋势。现有考虑预测信息的风电场集群有功调度方法一般采用确定性风电预测数据,由于风能特性和预测水平限制,难以满足电力系统调度精度需求。因此提出一种考虑风电功率预测误差分布特性的有功功率调度方法,该方法首先通过历史数据统计分析得到风电场风电功率预测误差的概率分布,然后以风电场集群下发有功指令后各风电场输出的风电功率缺额的数学期望之和最小为优化目标,优化分配风电场集群调度指令,减少因风电有功预测误差导致的风电场群输出有功功率与集群调度要求之间的功率差额。通过风电场实际数据验证了所提方法的有效性和先进性。     

大规模风电接入电网多目标随机优化调度

基于对风电机组出力随机特性的深入分析及其可能被高估和低估的概率计算,对风电接入将导致系统维持稳定运行的成本增加风险加以考虑,构建了含风电机组的电力系统环境经济调度静态随机优化模型,以尽可能实现系统总污染排放量最少化和运行成本最低化的综合优化目标。设计了基于非劣排序微分进化的多目标优化算法对模型进行求解,并应用模糊集理论和熵权法建立了综合最优解的提取方法。最后以一个含大规模风电场的电力系统为例进行环境经济调度仿真,验证了所提方法的有效性,并进一步从节能减排的角度分析了风电接入对电力系统优化调度产生的影响。     

考虑风电接入的电力系统经济调度研究综述

由于风电具有很强的随机性,风电以及风电功率的预测都有难度,因此给含风电的电力系统经济调度问题带来了很大困难,依据风电间歇性和随机性的不同处理方法以及旋转备用和风险的对目标函数的约束,从模型以及求解方法两个方面考虑风电接入下的电力系统经济调度问题,模型从确定性建模、模糊建模和概率建模三个方面论述,求解方法分为传统算法和智能算法两大类,考虑了模型的优势与不足,从寻优速度、精度和收敛性比较了算法的优缺点,讨论了模型使用各种算法解决问题的方法和途径。最后指出风电接入下的经济调度问题将来所面临的工作。     

计及柔性资源的含风电场电力系统多目标动态协调调度

针对风电出力的间歇性和不确定性,提出考虑能量存储系统和需求侧管理的含风电场电力系统的动态经济环境协调调度模型。结合风电出力概率模型,将含随机变量的机会约束转化为确定性约束条件。在此基础上,建立含风电场及柔性资源的多目标调度模型,并提出一种基于拥挤熵的改进多目标粒子群优化(IMOPSO-CE)算法对该模型进行求解。最后以含6台火电机组和1个风电场的电力系统为算例,对不同调度情景下的仿真结果进行比较分析,验证了所提模型的合理性及IMOPSO-CE算法的有效性,为解决含风电场电力系统动态经济环境调度问题提供了一种新思路。     

大规模风电并网下的电力系统调度决策研究

风电功率预测对电力系统的功率平衡和经济调度意义重大。介绍了风电场输出功率的预测方法及影响因素,给出了含风电场的电力系统经济调度模型及相关求解方法,并研究了预测与机组组合滚动优化的配合机制以及储能、电动汽车等多种资源与风电协调互补等问题。指出储能、电动汽车等可调度资源能够有效平抑风电等可再生能源的间歇性和波动性,是实现消纳大规模风电、节能减排、保障电网安全稳定的有效途径。     

计及柔性资源的含风电场电力系统多目标动态协调调度EI北大核心CSCD

针对风电出力的间歇性和不确定性,提出考虑能量存储系统和需求侧管理的含风电场电力系统的动态经济环境协调调度模型。结合风电出力概率模型,将含随机变量的机会约束转化为确定性约束条件。在此基础上,建立含风电场及柔性资源的多目标调度模型,并提出一种基于拥挤熵的改进多目标粒子群优化(IMOPSO-CE)算法对该模型进行求解。最后以含6台火电机组和1个风电场的电力系统为算例,对不同调度情景下的仿真结果进行比较分析,验证了所提模型的合理性及IMOPSO-CE算法的有效性,为解决含风电场电力系统动态经济环境调度问题提供了一种新思路。     

基于场景树和机会约束规划的含风电场电力系统机组组合

为了解决风电的随机波动性给含大规模风电场电力系统机组组合问题求解带来的影响,采用马尔科夫链原理描述风速变化的规律,并将它与场景树技术相结合,对风电的不确定性进行数学建模。同时基于机会约束规划建立了含风电场机组组合问题的随机数学模型,包含外层机组启停状态优化和内层机组间负荷经济分配两层优化子问题。在求解模型时,将离散粒子群算法(DPSO)与等微增率准则相结合,对两层优化问题进行交替迭代求解;同时提出开停机调整策略改善解的特性。对一个含风电场的10常规机组系统进行算例分析,验证了所提出数学模型和求解方法的合理性和有效性。     

考虑风电并网的电力系统经济调度

风电场输出功率的不确定性使风电并网后电力系统的调度决策面临新的挑战。对风电场输出功率进行预测是消纳大规模风电的基础工作,在此基础上对预测误差进行统计分析和评估,并用于电网调度决策。根据对风电功率不确定性的处理方法不同,将含风电的电力系统调度模型分为确定性模型、模糊模型及不确定性模型。对风电功率不同时间尺度、不同前瞻周期的预测误差进行统计学分析,从而研究不同时间尺度之间调度决策的滚动优化机制,以及不同时间尺度调度决策进行滚动优化时调度与对应时间尺度预测之间相互协调配合的问题。储能、电动汽车等可调度资源能够有效平衡和抑制风电等可再生能源的间歇性和波动性,是实现消纳大规模风电、节能减排、保障电网安全稳定的有效途径。并对以大型火电为主体电源的电网接纳风电的成本效益进行了讨论。     

含风电的电力系统动态经济调度模型

电力系统的经济调度必须考虑风电的波动性和随机性带来的影响。引入概率约束,定义了风电场计划出力实现的概率,研究了含风电场的电力系统动态经济调度模型。通过计算下一调度日风电场实际出力的条件期望与计划出力的差值,确定了风电对系统正、负旋转备用的需求。利用分位数的概念,将含有概率约束的随机调度模型等价地转换为确定性模型。提出了一种改进的粒子群算法来求解转换后的确定性模型。仿真实验结果表明,这种含风电场的电力系统动态经济调度模型能有效应对风电接入引起的备用需求变化,所得的调度方案在保证系统可靠性的前提下能节省更多的成本。     

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。     

基于通用分布的含风电电力系统随机动态经济调度

随着风电大规模并网,其不确定性给电力系统经济调度带来了新的挑战。文中利用通用分布模型拟合不同风电功率预测水平下的实际风电功率分布,并以此建立了考虑风电低估、高估成本的日前动态经济调度的随机优化模型。通过对目标函数和约束条件的转化与分析,将随机优化模型转化为一个非线性凸优化问题。结合二次规划算法和内点法,提出了一种两阶段优化算法用以求解对应的经济调度问题。最后,在含风电场的IEEE 30节点系统上,验证了所提基于通用分布的随机动态经济调度方法的有效性。     

机会约束随机动态经济调度的凸松弛迭代求解法

大规模风电并网给电力系统运行带来了重大技术挑战,其出力的随机性和波动性增加了线路传输能力和备用调节能力不足的风险,传统的确定性经济调度方法已不完全适用。首先提出了一种基于混合高斯分布的机会约束随机动态经济调度模型,该模型将最小备用约束和线路传输容量约束建模为机会约束,并引入调频机组的仿射控制策略以实时平衡风功率的波动。然后提出了一种机会约束规划的松弛迭代求解方法,将随机调度模型转化为二次规划模型以实现快速有效求解。利用中国西南某省25个风电场的现场数据以及IEEE 118节点系统进行算例分析,验证了混合高斯分布对风电预测误差的拟合精度,以及所提方法的可行性。     

计及供需侧备用协调优化的含风电场电力系统经济调度

大规模风电场的接入,提高了发生事故时所需的补偿容量,但没有改变其发生概率,导致传统含风电系统调度模式的备用闲置现象更加严重。为此,针对风电随机性与波动性,建立了体现发电机侧备用与柔性负荷经济特性的成本模型,通过风险管理协调优化,使二者经济特性达到互补的效果,并将其引入到传统含风电场电力系统调度模型中,采用细菌群体趋药性算法对所提模型进行求解。以经典的10机系统和1个大型风电场为例进行仿真研究,验证了所提调度模型的可行性以及优越性。     

基于经验Copula函数的多风电场出力动态场景生成方法及其在机组组合中的应用

随着大规模风电接入电网,风电功率的随机性与波动性以及多风电场出力的相关性使得电力系统的运行与调度面临着新的挑战。引入经验Copula函数表征多风电场联合出力分布;对风电的波动性进行建模,利用ksdensity函数拟合风电功率波动量,通过逆变换抽样的方法生成符合风电随机性和波动性的场景集合;生成基于经验Copula函数的多风电场出力动态场景,并将其应用于含多风电场的电力系统随机机组组合问题的求解。算例结果验证了所提风电波动性建模方法的有效性与动态场景生成方法的可行性,同时提高了含多风电场电力系统运行的经济性。     

计及风险备用的大规模风储联合系统广域协调调度

基于随机规划思想和风险决策理论,提出一种计及风险备用的风储联合运行系统广域协调调度方法。协调模型采用双层优化方法实现发电计划优化子问题和备用容量优化子问题的分解协调和迭代求解,降低了随机机组组合模型的计算规模和求解难度。外层优化计及风电波动性采用确定性机组组合模型计算日前发电计划;内层优化基于条件风险价值计算风电预测误差引起的系统风险备用容量,并采用所提出的风储协调策略实现多风电场储能系统之间的协调调度以降低系统备用需求。采用增加了2个风电场的IEEE 30节点系统进行仿真,分析了大规模风电并网系统中储能系统的最优应用模式,并验证了所提协调调度策略在提高风电消纳能力方面的优越性。