计及弃风成本的含抽水蓄能电力系统随机优化调度

针对风电入网的消纳难题,提出了抽水蓄能参与调峰的数学模型。将弃风成本作为经济指标之一,风速和负荷作为不确定变量,建立了风电-火电-抽水蓄能随机规划模型。处理机会约束条件时,提出以bootstrap抽样法估计置信区间,以提高精确度。在IEEE 30节点系统上进行仿真测试,对不同风电和抽水蓄能装机容量情况下的经济性进行分析。结果显示：风电装机容量由300 MW增加到400 MW时,弃风成本升高,系统对抽水蓄能的容量和备用容量需求也随之增加;当风电装机容量达到400 MW时,将抽水蓄能容量提高到90 MW,相比于无抽水蓄能参与调度的情况,能够节约经济成本约5%左右,且参与启停调峰的火电机组由2台减少到1台。算例表明针对不同装机容量的风电,合理地配置抽水蓄能容量,多元协调配合进行调峰,才能实现低成本消纳风电的目的。     

考虑风电和抽水蓄能电站的机组组合问题研究

抽水蓄能电站参与系统运行能够有效提高电网的风电接纳水平。从系统角度出发构建了机组组合模型,将风电和抽水蓄能电站的运行优化问题与传统机组相结合,研究了系统最优调度策略。通过10机组系统的算例分析,得出了常规火电机组、风电以及抽水蓄能电站的最优调度策略。另外,对比分析了抽水蓄能电站在提升系统运行的经济性和风电并网水平方面的积极作用。     

含抽水蓄能机组的风电消纳鲁棒机组组合

针对风电在实际电网渗透率不断提高带来的风电消纳问题,提出了一种含抽水蓄能机组的鲁棒机组组合优化方法。所构建的鲁棒机组组合模型以系统运行成本和风电出力边界偏差惩罚成本最小为优化目标,约束条件计及了输电线路安全约束,并考虑了风电出力时间和空间不确定性预算的调节策略,避免鲁棒最优解过于保守。基于可调机组(包括自动发电控制机组和抽水蓄能机组)应对风电波动的仿射补偿机制,优化了风电出力的波动区间。所构建的模型最终转化为单层混合整数线性规划问题求解。经修改的IEEE 30节点系统的算例测试,定量评估了抽水蓄能机组对系统经济运行和风电消纳的影响,验证了所提方法的可行性和有效性。     

计及需求响应的风电储能两阶段调度优化模型及求解算法

为解决风电功率不确定性对系统稳定运行带来的影响,在含风电的系统优化调度问题中引入需求响应和储能系统。首先利用区间法模拟风电场景并构建了基于Kantorovich距离的场景削减策略,然后分别在需求侧和发电侧引入需求响应和储能系统,结合2阶段优化理论,以风电日前预测功率和超短期预测功率作为随机变量及其实现,构建了计及需求响应的风电储能2阶段调度优化模型。为求解该模型,在传统二进制粒子群算法中引入混沌搜索,构建了混沌二进制粒子群算法。最后,以IEEE 36节点10机系统进行算例仿真。结果表明,混沌二进制粒子群算法能够得到全局最优解,适用于风电储能系统2阶段模型求解;利用需求响应和储能系统的协作效应,可以抑制风电功率的不确定性,提高系统风电利用效率,降低系统发电煤耗水平,因此综合效益显著。     

抽水蓄能电站运行模拟与优化方法研究

按电站抽水-发电循环效益最大化，满足电力电量平衡条件，满足库容、发电出力及抽水功率等限制条件，建立了基于混合整数线性规划的抽水蓄能电站日运行优化模型，并将抽水蓄能电站的多日运行优化表达为基于日运行优化模型的多阶段优化决策过程，即抽水蓄能电站运行优化的动态规划模型。通过算例对算法及应用作了进一步说明。     

含风电场的电力系统机组组合问题随机模拟粒子群算法

由于风电具有随机性,含有风电场的机组组合问题不再是一个常规意义下的确定性问题。利用传统的方法也难获得既经济又有较高可靠性的解。本文建立了基于机会约束规划的含风电场的电力系统机组组合的数学模型,以概率的形式描述相关约束条件,并把组合问题分为内外两层优化子问题求解。外层为机组的启停状态优化,用离散粒子群算法求解,并引入启发式搜索策略,有效提高了机组状态优化效率;内层为负荷经济分配,考虑到风电的不可靠性,利用随机模拟的改进粒子群算法求解,防止种群过早收敛于局部最优解,并确保发电计划的可行性。通过10机系统的算例计算,并与其他文献方法比较,结果表明该算法对解决含有风电场的电力系统机组组合的问题是行之有效的。     

抽水蓄能电站与风电的联合优化运行建模及应用分析

抽水蓄能电站具有优良的调峰填谷能力,能够有效提高电网消纳风电的能力.基于蒙西电网和呼和浩特抽水蓄能电站的实际数据,对抽水蓄能电站与大规模并网风电联合优化运行进行了模拟和研究.考虑风电的间歇性和波动性,建立了抽水蓄能电站与风电联合运行的优化模型.然后分别利用供热期和非供热期的系统数据,对蒙西电网中呼和浩特抽水蓄能电站与风电的联合运行进行了模拟,验证了模型的有效性,并说明了抽水蓄能电站与大规模并网风电联合运行的可行性以及带来的显著效益:供热期存在弃风时,抽水蓄能电站充分发挥调峰填谷的能力以减少弃风;非供热期弃风不明显时,抽水蓄能电站主要为风电提供备用,并平衡风电出力波动.     

抽水蓄能电站外包工程单位资质审查的实践

抽水蓄能电站的特殊性,以及对外包工程安全质量进度管理的需求,客观上决定了抽水蓄能电站外包工程单位资质审查的必要性。阐述外包工程单位资质审查的基本概念,分析目前在抽水蓄能电站实践过程中存在的问题,论述外包工程单位资质审查的意义,并提出了解决方案。     

基于预测误差不确定性的规模化间歇式电源机组组合研究

针对间歇式电源出力和负荷需求预测的不确定性,引入预测误差的不确定,将系统中的不确定变量处理为一个总的不确定系统预测误差,基于机会约束规划建立了考虑预测误差随机性的机组组合模型。此外,计及间歇式电源不同出力水平下预测误差分布不同的特性,在全面考虑预测误差的分布规律及其所导致的备用容量基础上,将考虑预测误差的机组组合问题精细化。以10机系统为例,采用基于随机模拟的粒子群算法求解,算例结果验证了上述模型和方法的有效性和实用性。     

考虑风电功率预测不确定性的日前发电计划鲁棒优化方法

随着风能发电电源并网装机容量的不断升高,风电的强随机性迫使日前发电计划需要购买大量的发电备用,造成全系统发电经济性恶化。在分析风电功率时变预测不确定性的基础上,提出了计及日内现货市场滚动交易的两阶段带补偿鲁棒优化方法。通过在第一阶段日前优化过程中计及日内滚动交易偏差电力的预期,降低了日前发电计划中的备用总需量;对于第二阶段日内调整电力大小的求解,采用了高精度的预测模型,以提升系统发电经济性。最后通过对比分析算例验证了所提方法的正确性和有效性。     

抽水蓄能电站及其系统运行优化的概率模拟算法

在随机生产模拟中运用负荷曲线分解技术和动态规划方法,提出了抽水蓄能电站及其系统运行优化的概率模拟算法。该算法以系统发电运行成本与缺电损失之和最小为目标,满足了电站水库蓄水及库容限制条件和日或周的抽水-发电循环电力电量平衡条件,计及了抽水蓄能电站在抽水和发电方式下随机停运的影响。算例证明了该算法的可行性,并且可在电源规划、发电计划和系统运行优化中更准确地模拟、分析和优化抽水蓄能电站及其所在系统运行状况。     

考虑风电与用户满意度的电动汽车两层智能充放电策略

大规模的电动汽车充放电调度问题既关系到电网的安全稳定运行,又关系到运营商的经济利益和用户的使用感受。引入分层分区调度的理念,构建了基于双层规划的电动汽车两层智能充放电模型,并以IEEE16节点标准测试系统数据参数为基础,通过粒子群算法和顺序选择法在Matlab中完成了仿真验证。在上层模型中,通过优化各管辖区在各时段的总充放电功率,保证了运营商利润的最大化,并合理地规避了充放电行为对电网的影响;在下层模型中,通过优化各管辖区内电动汽车的具体充放电策略,使得下层的调度策略与上层的区域总充放电功率尽可能保持一致,并合理地兼顾用户满意度。最后,通过上下层之间的数据交互,实现运营商、电网和用户三者之间利益的有机协调。     

抽水蓄能电站运行优化的动态规划模型

按照电站抽水—发电循环效益最大化，满足电力电量平衡条件，满足库容、发电出力及抽水功率等限制条件，将抽水蓄能电站的运行优化表达为基于日或周运行优化的多阶段优化决策过程，即抽水蓄能电站运行优化的动态规划模型，并通过算例对算法及应用做了进一步说明。     

基于降低风电机组叶片损伤的风电机组组合优化

对于大型风电场,研究机组组合优化,可以提高风电场运行水平,提高风电场经济效益。叶片是风电机组的关键部件之一,占风机总成本的20%,是影响风电机组使用寿命的重要因素之一。通过对叶根在不同风况下四种不同载荷工况的受力分析,量化了不同运行工况下叶片损伤量,确定了叶片损伤量与叶片寿命的关系,建立了风电场各机组总叶片损伤量的数学模型;应用改进二进制粒子群(BPSO)优化算法,结合风电场预测功率数据和负荷调度要求,以叶片损伤量最小为优化目标,建立风电场内机组组合优化调度模型。将所提出模型应用于某49.5 MW风电场,对33台机组进行组合优化,算例结果表明在满足负荷的要求下,可减少启停机次数,延长机组寿命,验证了该算法的可行性和有效性。     

面向智能电网电压崩溃路径的优化粒子群算法

随着智能电网系统的研究深入,针对复杂智能电网系统的电压崩溃路径,研究了基于智能电网系统的等效模型。通过AGENT图分析了系统脆性关系,采用一种在脆性发生时崩溃路径优化粒子群算法,给出系统内部的脆性对于系统稳定性的影响,发现脆性激发时崩溃传递路径具有多样性的解,并分析了崩溃路径。基于35 kV智能电网一次系统模型,通过对智能电网脆性电压崩溃路径的预测和控制,有效优化了整个系统性能,对智能电网系统的设计控制具有重要的指导意义。结果表明,智能电网系统节点的崩溃在各子系统层间传递,进而导致整个系统的电压崩溃。     

风力发电系统中储能容量的优化配置

在风力发电系统中,合理地规划配置储能系统的容量对于风力发电产业的长远发展具有非常重要的意义。首先建立了电池储能系统的模型,提出一种基于该类储能系统的容量优化配置策略,并在此基础上将电池储能系统的全生命周期成本作为储能容量的优化目标,建立了以发电系统能量缺失率等运行指标为约束条件的储能容量优化模型,运用粒子群算法对该复杂优化配置模型进行求解计算。通过对算例系统的求解,验证了所建模型和算法的正确性和有效性,同时也为风力发电系统中储能单元的容量优化提供了参考。     

考虑电池储能寿命模型的发电计划优化

电池储能的寿命将受到其运行方式的影响。对规模化电池储能接入电力系统的发电计划优化问题进行了研究,重点考虑了电池储能的寿命模型及其在不同运行方式下的折损与经济性。文中依据电池寿命的影响机理和半经验模型,针对全系统优化的简化建模的要求,归纳出了基于交换功率和基于放电深度两类电池寿命模型,其中基于放电深度的模型可进一步区分为考虑日循环次数和等效循环次数两种计算方式。接着,将电池寿命模型分别内嵌到电力系统的机组组合问题中进行一体化的优化求解,构建了一个混合整数线性规划的数学模型。最后,通过算例分析比较了不同模型的适用性与建模效果。     

基于机会约束规划的储能日前优化调度

为了最大程度地使风光储联合发电系统的出力与计划出力相匹配,采用提前一天对储能装置进行优化控制的方法。因风光出力具有随机性,提出了基于机会约束规划的储能优化控制方法。该方法考虑了储能装置的功率出力和电量约束条件,以风光储总出力曲线与给定的计划出力曲线的相似度最大为目标函数,使用基于随机模拟的粒子群算法求解,得到两条曲线最接近时对应的储能充放电功率。算例分析结果表明,所提出的储能优化控制策略能够使风光储联合发电系统总出力最大程度地跟踪计划出力曲线。     

抽水蓄能电站发电调相运行至发电运行控制策略

抽水蓄能电站一般都具有同步调相运行的能力，但抽水蓄能机组的全特性曲线上却有一个不稳定区，容易引起工况转换失败，且在快速转换时，机组将产生有害的起始逆功率，进而产生有害的电网电压和频率下降。文中根据抽水蓄能机组的水力特性，对机组控制流程进行研究和优化，以尽可能避开运行不稳定区域，提高机组运行的稳定性，并减少逆功率。     

面向储能电站调度的光储发电系统运行优化策略研究

光储联合发电系统的优化调度策略是实现光储联合发电系统经济及安全运行的重要保障,然而传统的经济优化调度模型并未考虑电池储能电站内部电池的有效管理。本文提出了一种经济优化调度策略,依据储能系统各电池组性能参数和运行状态,以储能系统运行一天总成本最低为优化目标,以系统平衡、荷电状态、功率限值和调度循环为约束条件,建立了经济优化调度数学模型,并应用改进粒子群算法进行求解。最后,算例仿真结果验证了改进粒子群算法的优越性和优化调度策略在光储联合发电系统中应用的可行性。