考虑风电并网和电量分解的月度机组组合模型

合理的月度机组组合 (unit commitment,UC)可以在更长时间尺度上进一步拓展风电消纳空间,但大规模风电入网造成的较强不确定性会给机组组合带来很大挑战。另外,由于基于比例分配法编制的月度合同电量调度实施难度较大,文章提出一种结合改进月度合同电量分解方法与考虑源荷不确定性的月度火电机组组合模型。将风电历史数据应用于月度机组组合决策,采用基于数据驱动的分布鲁棒方法结合随机优化技术求解机组组合与电量分解方案。计算结果表明,该模型能有效减少弃风量,提高火电机组负荷率。     

考虑多场景新能源预测的月度机组组合研究

为提高月度机组组合对不确定新能源的适应性,提出了一种考虑多场景新能源预测的月度机组组合方法,以提升电网新能源消纳能力。首先介绍了新能源多场景预测的基本概念,并提出了多场景新能源的表示模型。在此基础上,以预期运行成本及新能源损失电量最小化为目标,考虑电力电量平衡、网络安全、电厂合同电量等运行约束,构建了考虑多场景新能源预测的月度机组组合模型。该模型本质上为混合整数非线性规划问题,可以利用CPLES等规划程序包求解。以IEEE-30节点系统构造的算例表明,该方法能够充分考虑不确定新能源对电网运行的影响,提高月度机组组合方式对不确定性新能源消纳的鲁棒性。通过调整运行成本和新能源损失电量之间的比例系数,可以优化机组组合方式,协调系统运行经济性和节能性,提升电网运行整体效益。     

基于微网碳计量数据的低压台区协同管理方法

随着新能源技术的快速发展和广泛应用,电力系统正面临着高比例新能源和多主体互联的趋势。然而,机组主体多样性的调度目标在全时段求解所带来的维度爆炸成为影响系统正常运行的主要问题。为此,提出了一种基于微网碳计量数据的低压台区协同管理方法,采用碳计量有效监测和控制碳排放量,实现减少碳排放的目标。根据系统的动态内聚性,划分主体进行最优调度的时间范围,均衡求解维度。同时为解决高比例新能源系统的经济运行、环境效益及消纳等问题,构建多目标调度模型,将碳排放量较小的机组优先调度,以达到减排的目的,结合其动态内聚性及动态多目标协同进化求解模型。最后算例分析结果表明,所提的模型及求解方法可有效降低求解的计算维度并实现对低压台区的精细化调度和管理,提升系统的运行效率和稳定性。     

面向节能发电调度的日前机组组合优化方法

节能发电调度是对电网优化调度机制的重大修改。机组组合是电网调度的重要环节,随着节能发电调度的逐步推广,需要结合中国国情研究新形势下机组组合模型与优化方法。提出一种求解电力系统机组组合的新方法,将机组组合问题分解为末状态和状态改变时间优化2个过程。基于节能发电调度通过多贪婪因子完善机组排序指标,利用贪婪算法确定机组组合初始解,进而结合深度优先算法遍历机组组合方案以保证问题优化的深度。10机24时段系统算例表明,该方法可有效处理机组组合各类约束条件及保证节能调度效果。     

基于广义凸包不确定集合的数据驱动鲁棒机组组合

在鲁棒机组组合中,如何描述新能源出力不确定性对其决策的经济性有着重要的影响。针对这一问题,该文提出一种基于数据驱动的广义凸包不确定集合建模方法,并将该不确定集合应用到两阶段的鲁棒机组组合中。该方法可有效考虑新能源出力的时空相关性,从而降低决策的保守性,提高运行的经济性。首先利用新能源出力的历史数据,建立可适应数据的不确定集合描述模型,从而提取新能源多时空出力极限场景;然后基于所提取的极限场景,构建两阶段鲁棒机组组合模型,并利用列和约束生成算法对其进行求解;最后结合IEEE14节点系统与IEEERTS-79系统验证所提模型与算法的有效性。     

考虑新能源性能风险的调频辅助服务市场出清与调度策略

新能源机组具有控制灵活以及响应迅速等特点,在技术上具有参与电力系统调频的能力,如将其作为一种调频资源,将有利于缓解系统调频压力。考虑到新能源机组出力具有一定的波动性与不确定性,文中提出了新能源参与调频的辅助服务市场机制,以调频准确性概率指标评估其调频性能指标,进行其调频风险损失量化计算,建立了考虑新能源调频风险的市场出清模型;在实际调度过程中,考虑新能源机组实时调频准确性与历史数据的偏差,构建了基于模型预测控制的实时调频调度模型,根据调度结果和机组实时出力的准确性指标对调度进行反馈校正。提出的市场机制和调度策略既充分利用新能源作为调频资源,又有效地控制了新能源调频出力不确定性的风险。仿真结果验证了模型和算法的有效性。     

基于负荷分段技术的多目标月度发电计划及其遗传算法

兼顾节能减排与经济调度的要求,建立了月度发电计划的多目标优化模型。模型中除考虑基于直流潮流方程的电网安全、机组动态调节特性、月度合同电量等约束条件外,重点考虑了能耗、排污量以及机组的启停费用目标。针对小时级发电计划的模型规模问题,提出了基于融合思想的月负荷曲线分段处理方法,大幅减小了模型规模。提出了基于目标相对占优策略的多目标改进遗传算法求解所提的月度发电计划多目标优化问题。IEEE 57节点系统的仿真分析验证了所提模型和算法的有效性。     

考虑新能源不确定性边界的主动配电网优化调度

为促进配电网中新能源的充分消纳同时兼顾调度方案经济性,对新能源发电特性进行了分析,并构建了考虑新能源预测误差分布特性的潜在期望风险评估模型。在满足主动配电网中各个机组单位运行约束的前提下,建立了内嵌新能源不确定性边界优化的主动配电网优化调度模型,并提出了一种改进粒子群优化算法与分支定界算法相融合的双层混合优化算法,以有效地求解所建含变限积分的混合整数非线性规划模型。算例结果表明,与现有主动配电网确定性和鲁棒动态经济调度方法相比,所提基于最优新能源不确定边界方法可以合理权衡调度方案运行的经济性和潜在风险,取得更优的总成本。     

江苏电网月度机组组合系统设计

为了提升系统运行经济性,有必要在月度时间跨度上优化机组组合方案,并与日前、日内调度计划方案配合,制定更优的调度计划。结合江苏电网月度机组组合系统的建设,阐述了月度机组组合与日前、日内调度计划之间的配合关系,设计了月度机组组合系统的框架结构和计算流程,探讨了江苏电网月度机组组合系统的优点。江苏电网应用结果表明,月度机组组合系统能够有效优化机组启停方案,提升调度计划的精细化水平。     

考虑风光不确定性的高比例可再生能源电网短期联合优化调度方法

随着风电、光伏的规模化并网,如何考虑其出力不确定性和难预测性,制定出更为可靠的水电发电计划是水电主导的高比例可再生能源电网亟需解决的关键难题。该文基于随机规划理论,以系统剩余负荷方差的期望值最小为目标,构建随机期望值调峰模型,实现水风光短期联合调度。为表征新能源出力不确定性,提出一种耦合分位点回归理论和降维聚类技术的新能源组合出力场景集生成方法,利用历史统计信息将新能源出力由确定性预测序列转化为出力场景集。最后,利用商业求解器LINGO 18.0求解模型。依据云南电网主要大中型水电站群、全网风电和光伏,开展模型应用测试。与确定性调峰调度模型对比表明,随机期望值模型制定的水电发电计划更加可靠,鲁棒性更高,有利于应对新能源出力不确定性。     

节能减排下含风电场多目标机组组合建模及优化

环境和资源矛盾日益突出,节能减排发电调度是一种必然。针对风电场出力的随机性与波动性,系统考虑向上向下旋转备用及风电加入后附加备用,建立了节能减排下含风电场的多目标机组组合模型。通过对多个目标进行无量纲化处理,提出了基于节能减排的含风电场机组组合的决策模型。该模型通过调节各目标之间的权重,能够平衡系统的能耗与污染气体的排放,并采用自适应的合作协同进化算法求解。算例表明该模型能有效利用风电,并兼顾节能与减排目标,最终实现含风电场机组组合的安全、经济与环保。     

基于动态C藤pair-Copula的电力系统动态经济调度场景协同优化算法

新能源的大规模并网为电力系统的稳定经济运行引入了复杂的不确定性。已有的电力系统经济调度模型研究中,对于多维新能源之间出力相关特性的考虑较少,建模精细度有待提高。为准确描述高维新能源间的出力相关特性,基于动态C藤pair-Copula理论建立了高维相依新能源出力的动态Copula模型。同时,着眼于解决高维新能源接入系统后,求解动态经济调度模型效率不高的问题,首先利用多学科协同优化算法针对误差场景分解实际模型,从而得到各子学科场景的动态经济调度模型;其次,对包含系统级和误差场景级的双层优化模型进行循环交互的降维求解,提升引入高维相依新能源的协同优化调度计算效率。最后,通过IEEE118节点系统的仿真建模算例,验证了文中所提模型及算法的有效性和实用性。     

考虑输配协同的电网机组组合与技改计划联合优化模型

进行考虑输配协同的电网机组组合与技改计划联合优化,对于提高输配整体新能源消纳率、保障系统中短期可靠经济运行具有重要意义。分别构建输电网、配电网的机组组合与技改计划联合优化模型。针对中短期优化中新能源随机性较大的问题,采用机会约束规划进行处理并将约束转化为确定性约束。分析输配分立式优化、集中式协同优化、分布式协同优化求解模型的可行性,综合比较后采用基于目标级联分析法的分布式协同优化算法实现模型的输配解耦与并行求解。算例分析表明,所提模型能够合理安排输配电网的机组启停机状态及技改项目的施工计划,并验证了目标级联分析法对于解决输配协同优化问题的有效性。     

计及新能源资源分级的柔性调度模型预测控制

针对新能源大规模并网引起的调度响应、消纳等问题,提出引入模型预测控制的新能源预测模型,基于新能源日前长期预测、日内短期滚动优化及历史数据与环境因素的反馈校正,建立出力预测的滚动优化模型,提高新能源预测的准确度。同时为应对新能源大规模接入的不确定性,提出基于新能源分级预警与虚拟储能、火电深度调峰动态响应的电网柔性调度控制方法,以新能源最大化消纳、系统经济运行为目标,协调虚拟储能与火电机组深度调峰方案的动态调整,实现新能源的高精准消纳。算例分析证明了所提方法与模型的有效性。     

计及源荷双侧不确定性的跨区互联电网源网荷协同调度

日益完善的跨区互联结构、大规模间歇性新能源并网以及负荷侧参与调度能力的提升对电网调度提出了新的挑战,因此研究了源荷双侧不确定和可调度情况下跨区互联电网的协同调度问题。首先,以当前国内跨区互联电网的分层调度架构为基础,构建了计及联络线的跨区互联电网源网荷协同调度模式;然后,考虑到不确定性因素对系统约束条件和调度目标的影响,基于随机机会约束规划建立了该调度问题的基础优化模型。最后,考虑到基础模型存在寻优求解困难等方面不足,进一步提出了上层火电机组启停/联络线功率,下层火风光机组出力及柔性负荷调度量的改进分层优化模型,并采用2类粒子群算法分别对上下层模型进行求解。对不确定环境下的所得调度计划进行了分析,验证了所建分层优化模型的合理性以及求解方法的有效性。     

机组检修与运行组合的协同优化

机组检修计划和机组运行组合都是电力系统电源运行结构优化的重要组成部分。风电等新能源的大规模接入和智能电网调度的推进对电力系统电源运行结构优化提出了新的要求。为了进一步提高电网运行的安全性,提高电网消纳新能源的能力,提升电网调度的精确化、智能化水平,文中提出一种内嵌N-1安全校核的月度电源运行结构优化的新模式。该模式在更长的时间尺度、更广的空间维度充分挖掘机组检修与机组组合的协同优化空间,内嵌考虑N-1安全校核,有效提高了机组检修计划与发电计划的安全性与经济性。IEEE 30节点系统和某省级电网的算例分析揭示了实现机组检修计划与运行组合协同优化的效益。     

大规模风电接入的电力系统优化调度新方法

针对风电功率的反调峰和不确定等特性,建立水电调峰效益模型,并结合风、火电运行价格模型,构建了考虑机组组合的新型多目标动态优化调度模型.同时,为应对多目标优化问题中粒子群算法陷入局部最优和效率问题,提出了基于优先排序和多子群协同进化的多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization algorithm with multi-swarm co-evolution,MOPSO-MC)的优化调度新方法,即通过优先排序法确定机组最优组合状态,对负荷分配规划分为两层,并采用MOPSO-MC求解.将该方法应用于含大规模风电的甘肃电网优化调度问题,结果表明所提模型和算法为解决风电并网运行提供了一种对策.     

基于分布式计算的月度机组组合高效算法设计

月度机组组合是电力系统中长期运行方式安排的重要内容。为解决传统以"内点法+混合整数规划"为核心的求解算法在解决大规模月度机组组合问题时计算效率较低的问题,本文提出了一种基于混合维度粒子群分布式算法的月度机组组合高效计算方法。混合维度粒子群算法以传统粒子群算法为基础,通过将原种群根据其混合整数变量拆分为多个互不重叠的子种群,将原串行计算问题等效转变为并行问题,从而可利用多个子计算服务器同时求解,提升计算效率。最后基于某省级电网实际数据构造的算例表明,相较于传统粒子群算法,分布式计算能大幅提高月度机组组合问题的计算效率,同时计算效率随计算服务器增加而提升,对解决当前电网规模不断扩大下的月度机组组合高效计算问题具有显著效果。     

计及新能源预测不确定性的跨区域日前—日内调度模型

为简化现有直流线路运行等效模型,精细化地对新能源跨区消纳进行仿真,构建了直流线路输送功率增量模型。为应对两区域新能源预测不确定性对新能源跨区消纳的影响,利用基于场景分析的随机优化模型和多时间尺度滚动优化思想建立了计及新能源预测不确定性的跨区域日前—日内调度模型。利用自回归滑动平均模型、场景缩减技术和场景组合构建描述两区域新能源日前预测不确定性的场景集,建立日前随机优化模型,求取统计意义上新能源弃电最小的两区域机组启停计划和直流线路输送计划;基于新能源日内预测数据,建立日内调整模型滚动优化两区域机组发电计划和直流线路调整计划。最后,通过某省实际数据改建的跨区域系统算例,验证了所建模型的有效性。     

含风电的电力系统月度机组组合和检修计划联合优化调度

恰当考虑风电出力的随机性和相关性,进行含风电的电力系统月度机组组合和检修计划联合调度,对于提高风电的接纳能力和系统中期运行的可靠性和经济性都具有重要的意义。根据风速历史数据统计得到风电出力的月度概率分布,构建基于机会约束规划的月度机组组合和检修计划联合调度随机模型,并给出随机模型的确定化转换方法。为实现机组发电调度和检修计划的联合优化,模型中引入了检修费用及检修相关约束,并针对机组组合和检修计划之间的耦合关系,设置相关时段索引变量,建立相互之间的关联矩阵。利用混合整数线性规划法对模型进行求解。通过118节点系统的仿真计算,验证所提模型的合理性和方法的有效性。