电网规划中区间最小切负荷量的计算方法

研究电网规划中负荷不确定性表示为区间数时,计及发电机出力调整下的最小切负荷量计算问题。提出一种精确求解区间负荷下系统最小切负荷量区间数表示的区间最小切负荷计算方法。给出区间至多切负荷的定义并建立基于双层线性规划的区间至多切负荷模型,使用分支定界算法求解此模型可得区间最小切负荷的区间上限;给出区间至少切负荷的定义并建立区间至少切负荷模型,求解此模型可得区间最小切负荷的区间下限。该方法可有效避免使用蒙特卡罗模拟法求解此类问题时计算量大,结果一般不精确的缺点,为区间不确定信息下的系统安全性研究提供一条新的思路。算例的结果验证该方法的正确性和有效性。     

基于输电断面N-1静态安全潮流约束的联切负荷方案

电网中的一些输电断面受线路安全电流限制不能满足N—1原则时，为了保障系统的安全稳定运行，一般采取线路过载联切负荷措施。文中将基于输电断面N—1静态安全潮流约束的联切负荷方案分解为两个子问题，即确定联切负荷节点问题和实施联切负荷措施问题，基于直流潮流给出了整数规划数学模型及算法。算例采用实际电网中的联切负荷方案制定问题，结果表明，提出的分析方法简捷、可行，能够适用于实际系统。     

考虑负荷不确定性的区间潮流计算方法

潮流计算是进行电力系统分析的重要工具,而实际工程实践中因为负荷等量的不确定因素的存在,使得不确定潮流问题有其重要的实用性。将区间数学引入求解不确定负荷下的潮流问题,采用区间分析的方法进行潮流计算方程组的求解。以区间量为基础的潮流计算模型出发,采用Krawczyk—Moore区间迭代法求解,推出了求解方法。并以Ward＆Hale6节点试验系统为算例,进行不确定负荷潮流计算。     

考虑系统恢复能力的快速切负荷机组最优布点策略

具有快速切负荷(fast cut back, FCB)功能的火电机组在电力系统发生大停电事故后能够维持厂用电运行并迅速为停电区域供电，是一种性能优异的黑启动电源。FCB机组的布点策略会影响电力系统的恢复能力。在此背景下，建立了考虑系统恢复能力的FCB机组最优布点模型。首先，分析了FCB机组和非黑启动机组在电力系统恢复过程中的功率特性及其差异。然后，以最大化系统恢复能力为目标函数，考虑机组出力特性、FCB机组改造台数、恢复过程中电力潮流等约束条件，构建了FCB机组最优布点优化模型。采用线性化处理方法，将所提出的模型转化为混合整数线性规划模型，并采用高效商业求解器求解。最后，采用IEEE 39节点系统算例和IEEE 118节点系统算例验证了所提模型的有效性。算例结果表明，所提FCB机组布点方案能够有效提升系统的恢复能力。     

基于相关场景聚类的发输电联合扩展规划

电源规划和输电网规划是相互影响的,为应对电源和输电网联合规划,建立了多场景发输电联合扩展规划模型。该模型把支路分为已有支路和待选支路,并分别建立直流潮流方程以使得发输电联合扩展规划成为混合整数线性规划问题,其求解可使用成熟的混合整数线性规划软件。发输电联合扩展规划中负荷和风电的场景确定需要考虑相关性和空间分布特征,提出了保持相关性的负荷风电场景聚类方法。最后,通过在MATLAB平台上编写计算程序,使用标准Garver-6节点和IEEE RTS-24节点系统算例验证了所提方法的有效性,并通过对比说明了负荷空间分布对发输电联合扩展规划的影响。     

采用Benders分解含机组禁止运行区间的安全约束最优潮流

由于机组的物理结构特性等原因,机组的部分出力区间无法达到,又称其为发电机禁止运行区间,如果在安全约束最优潮流中未考虑禁止运行区间,可能会导致线路故障后机组的校正出力无法消除潮流越限。提出了考虑发电机禁止运行区间的安全约束最优潮流。由于所提模型为大规模的混合整数线性优化问题,难以直接求解,采用Benders分解算法将模型分解为基态最优潮流主问题与短、长期N-1故障校验子问题。通过固定整数变量的方法,将非凸的混合整数优化子问题转换为线性优化子问题,从而能向主问题返回对应的Benders割。6节点与IEEE RTS-96节点算例验证了所提模型与算法的有效性。     

基于直流潮流的UPFC优化配置研究

在电力系统中采用UPFC装置可以调节线路潮流分布以及改善经济成本,因此在输电线路规划中,UPFC优化配置问题有比较高的研究价值。在UPFC直流潮流模型基础上,忽略功率损耗和无功功率,以发电机的经济成本作为目标函数建立UPFC优化配置数学模型,并采用Big-M法对其非线性潮流方程进行处理。将混合整数非线性规划问题转化为适应更多求解器的混合整数线性规划问题,对统一潮流控制器在线路中的安装位置和容量进行寻优。在Matlab中利用算例进行仿真计算,验证了该模型和策略的正确性和有效性。     

基于GM(1,2)的中长期负荷区间预测模型

根据电力负荷预测中重视负荷成因和区间预测的指导思想,结合传统预测方法的优点,以灰色理论为基础,运用灰色GM（1,N）模型,分别将三个产业的GDP与用电量结合进行预测,并修正模型系数。同时结合二产GDP高、中、低三个水平进行区间预测。结果证明结合影响因素的预测效果较好,预测区间范围合理,可作为中长期负荷预测工具之一。     

基于负荷区间的最小电压稳定域求解方法

提出了一种负荷区间下最小电压稳定域的求解方法。在电网各节点及总负荷水平不确定,且只能给出一个区间范围的情况下,首先定义了一个基于负荷区间的最小电压稳定域模型;然后采用线性规划法对其进行求解,找出一组最危险的负荷分布,使其在满足负荷取值范围的约束下,离崩溃曲面的负荷距离最小。文中方法考虑了各节点和系统总负荷水平的区间性,为电压稳定性分析提供了一种新思路。IEEE14和57节点算例系统验证了所提算法的快速、有效性。     

基于Krawczyk算法的直流潮流区间算法

针对高压输电系统直流潮流计算中的不确定问题,提出一种基于Krawczyk算法的直流潮流区间算法。采用区间高斯消去法求解直流潮流线性方程组得到一个包含解集外壳的区间向量,作为Krawczyk迭代的初始值。利用区间导纳矩阵中值的逆矩阵进行迭代计算,以减少保守性。最后,以区间解向量的无穷范数的减小幅度作为迭代结束条件。所述方法可以得到比区间高斯消去法更接近方程组外壳的解。采用Garver-6算例系统,将该算法的计算结果与蒙特卡洛仿真法和区间高斯消去法计算结果相比较,验证了该算法的有效性和应用价值。     

区间不确定信息下电力系统安全性的快速评估算法

计及高压输电网络中的不确定因素,提出了区间负荷下快速评估电力系统安全性的新算法。该算法对传统分支定界算法进行了改进,证明了电力系统最小切负荷问题的负荷边界特性,将双层规划模型的求解转化为少量线性规划模型的求解。改进后的分支定界算法能够快速、准确地求解基于双层线性规划的区间至多切负荷模型,得到区间负荷下计及发电机的可调作用时,基于直流潮流模型的系统最小切负荷量的最大值。新算法的计算速度大大优于求解同类问题时所用的蒙特卡罗模拟法和分支定界法,精度较高。6节点和46节点系统算例的计算结果验证了算法的正确性和有效性。     

计及不确定性的预想事故自动选择区间方法

由于发电机出力和负荷需求具有不确定性,引入区间分析方法来处理电力系统静态安全分析中的不确定性问题.利用对区间线性方程组求解的区间直流潮流算法来计算发电机和支路开断后的潮流;提出一种新的改进的对区间进行大小比较的可信度量度函数.在此基础上,提出和实现了计及不确定性的电力系统预想事故自动选择的区间方法.采用5母线算例系统、IEEE 14母线算例系统和中国某省调电网实际系统对算法进行了验证,将文中算法与不计不确定性的传统分析方法以及概率方法相比较,证实了在静态安全分析中计及不确定性的必要性和文中方法的有效性及应用价值.     

基于结构化负荷模型的电力负荷概率区间预测

为了考虑电力负荷的不确定性,概率和区间预测成为电力负荷预测的重要方式之一.针对传统的负荷概率及区间预测方法没有考虑不同负荷成分的不确定性对电力负荷影响的问题,在分析电力负荷成分的基础上,基于结构化电力负荷模型提出一种电力负荷概率及区间预测方法.首先,对电力负荷的成分进行分析,针对不同负荷成分分别进行建模,构成结构化电力...     

Affine Arithmetic-based DC Power Flow for Automatic Contingency Selection with Consideration of Load and Generation Uncertainties

Power systems operate under uncertainties from variations of loads and generation with time. Power flow in a power system becomes increasingly uncertain, especially when renewable energy, such as wind and photovoltaic generation, is integrated. In this article, a DC power flow approach based on affine arithmetic is proposed to quantify risks due to uncertainties. The proposed method has been applied to the automatic contingency selection under uncertainties. Numerical studies on IEEE test systems (30, 57, and 118 buses) have proved that the DC power flow approach based on affine arithmetic is a fast and reliable method for power system planning and operation when considering uncertainty. Test cases have shown that the proposed method is as fast as the conventional DC power flow while it is much more efficient than the Monte Carlo method. Thus, the DC power flow approach based on affine arithmetic serves as a new and effective decision support tool for planners and operators to cope with high levels of renewable energy penetration, electric vehicle load integration, and other uncertain scenarios.     

基于多种群分层粒子群优化算法的电力系统低压减载优化方法研究

低压减载是维护电力系统电压稳定的一道重要防线。最优减载问题是离散变量(地点和轮次)和连续变量(各轮的控制量)的混合优化问题。提出了一种利用多种群分层粒子群优化算法(HSPPSO)求解最优减载问题的新思路,采用受动态电压约束的系统最优潮流所建立的优化模型,以所切负荷总量最小为目标函数。最后以IEEE-39节点作为算例,结果与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)对比,得出在同样的稳定裕度和迭代次数要求下,HSPP-SO算法总能够得到最小的减载量,表现出了在求解UVLS问题时的良好适应性。     

基于负荷预测的园区供热系统运行优化技术

随着电能替代的不断深化,由"电采暖"引起的用电高峰时段电网负荷过高的问题逐步突显出来,能源系统用电负荷的预测显得尤为重要。同时,为了解决采用多阶段规划方法求解能源系统运行策略时耗时较多的问题,提出了基于负荷预测的园区供热系统运行优化技术。首先采用太阳辐射、室外温度与历史负荷作为输入参数的人工神经网络构建了热负荷预测模型;然后,通过将多阶段动态规划问题转化为线性规划问题,开发了供热系统运行优化方案快速求解方法;最后,使用该方法对北方某园区进行仿真验证,得到最优运行方案。结果显示,预测期内电采暖日运行费用可节约1.15万元,用电峰谷负荷差减小5 489 k W,所提出的优化方法可在短时间、较少的监测参数下得到可行的运行方案,适用于工程实际。     

基于区间不确定性的约束潮流

针对电力系统潮流计算中因新能源注入、负荷变化等因素而引起的计算数据的不确定性问题,提出一种新的基于区间算法的约束潮流模型。首先,将输入数据的变化表示为区间的形式,然后,将传统的潮流方程转变为考虑电压、无功功率等约束的优化模型;在求解过程中,引入区间的可比较性概念,将该不确定的约束潮流问题分解成两个确定性的约束优化子问题,即上界子问题和下界子问题,并利用现代内点算法进行求解,得到潮流解的上下界。最后,对IEEE 14,57,118节点系统和实际华南703节点系统进行仿真计算,并与经典的计算区间潮流的仿射算法和蒙特卡洛模拟法得到的结果进行对比,证明了该算法不仅结构简单,而且可以极大地提高计算效率。     

基于改进评价指标的波动性负荷短期区间预测

针对传统点对点预测难以适用于波动性较大、不确定性较强的负荷的问题,提出了一种基于改进评价指标的区间预测方法,从区间宽度和累计误差2个角度对现有区间预测评价指标做出改进,提高了预测结果的合理性。在此基础上,从各个评价指标的自身特性及其对预测结果的影响程度进行考量,建立了区间预测综合评价指标,并利用神经网络构建了区间预测模型,以综合评价指标最优为目标,采用粒子群优化算法对网络结构参数进行训练优化,从而取得理想的波动性负荷区间预测效果。仿真中通过对某波动性较强的历史负荷数据进行预测分析,并与传统的点预测和区间预测方法进行对比,验证了所提方法的有效性和优越性。