计及火电机组深度调峰成本的大规模风电并网鲁棒优化调度

规模风电并网背景下,电力系统加大火电机组的调峰深度,充分挖掘现有下调备用空间,将是应对风电出力不确定性的有效方式之一。文中考虑火电机组工作在深度调峰(DPR)方式下的附加煤耗损失和机组寿命损耗,提出了计及火电机组DPR成本的规模风电并网鲁棒优化调度模型。考虑风电出力不确定性,建立了包括基于风电出力预测场景的调度主问题和基于极端场景的调控子问题的两阶段鲁棒优化模型,并引入不确定度参数控制调度计划的保守性,最终优化出经济性最优的鲁棒日前调度方案。基于算例分析证明所述模型的合理性与有效性。     

风电场协同参与的电力系统发电-备用鲁棒优化运行方法

随着风能等波动性新能源发电逐步成为主力电源,完全依靠常规电源来平衡风电出力的不确定性和波动性已难以保证系统的灵活安全运行。提出风电场协同参与发电–备用的鲁棒优化模型及方法以实现高比例新能源电力系统灵活运行。首先,考虑风电场尾流效应,建立了随风机并网状态变化的风电场出力可变不确定集合;基于风机及风场运行特点,提出了结合风机降载运行和快速并网的风电备用模型。进一步,建立了考虑网络约束的风电场与系统协同发电–备用两阶段鲁棒优化模型。然后,采用列约束生成(column constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,给出满足预测场景和不确定场景下系统运行约束的风电场和常规机组的发电–备用调度决策。通过对改进的IEEE RTS-24系统和西北电网的实例分析,证明了风电提供备用的经济可行性,验证了所提模型的有效性。     

基于坏场景集的含风电机组组合模型

针对风电出力的不确定性和波动性,引入坏场景集和鲁棒优化方法来解决含风电的机组组合优化问题。在分析场景集和鲁棒优化在电力系统不确定性调度中的应用基础上,构建评价坏场景恶化程度的保守度指标,在优化目标中加入方差来抑制个别坏场景导致整体优化结果的恶化,并结合储能系统对平抑风电波动的固有特点,建立了基于坏场景集的鲁棒机组组合模型及其算法。最后,通过算例进行了成本、储能装置容量和鲁棒度量分析,验证了该模型的有效性和实用性。     

考虑风电不确定性的电气能源系统两阶段分布鲁棒协同调度

燃气轮机、电转气装置的应用加深了电气能源系统间的耦合关系,为消纳风电提供了新途径。同时,传统的随机规划和鲁棒优化算法在处理风电出力不确定性时均存在一定的局限和不足。基于此,将分布鲁棒优化方法应用到电气能源系统的经济调度问题中,建立了以燃气轮机、电转气装置为耦合元件的两阶段调度模型。模型的第一阶段以综合系统总成本为目标函数,同时融合了风电预测场景信息,制定出包含机组启停计划、机组计划出力值、天然气计划供气量的日前鲁棒调度方案。基于日前调度计划,模型的第二阶段(实时运行层面)通过机组出力调整、天然气供气量调整以应对风电的不确定性,并综合1-范数和∞-范数同时约束不确定性概率分布置信集合。整体两阶段分布鲁棒协同调度模型采用列与约束生成(CCG)算法进行求解。最后,通过算例验证了分布式鲁棒优化算法的有效性。     

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。     

基于风光数据驱动不确定集合的配电网与多微网鲁棒经济调度

随着风电和光伏等可再生能源通过多微网(multiple microgrids,MMGs)的形式接入配电网(distribution network,DN),其不确定性会给配电网与多微网系统联合运行的可靠性、经济性带来挑战。对此,文章提出了一种考虑风光相关性的配电网与多微网数据驱动鲁棒调度方法。首先采用分布式调度方法建立配电网与多微网调度框架,分别建立配电网调度模型与微网二阶段鲁棒调度模型,以联络线功率作为两者的耦合参数;考虑风光出力的不确定性与时空相关性,采用数据驱动算法构建风-光出力不确定集合,从而建立微网数据驱动鲁棒调度模型;最后提出一种基于极限场景的改进列约束生成算法(column-and-constraint generation,C&CG)求解微网鲁棒调度问题,并采用目标级联分析法(analytical target cascading,ATC)对配电网与多微网整体调度问题进行求解。仿真结果表明,该配电网与多微网的数据驱动鲁棒调度策略可以捕捉风-光时空相关性,在保证系统调度鲁棒性时提高调度的经济性,并具有良好的收敛性。     

考虑源-荷不确定性的电热联合系统分布鲁棒优化调度

可再生能源出力及负荷需求的不确定性严重影响电热联合系统的鲁棒优化运行。基于此,提出了一种改进Wasserstein度量的考虑源-荷不确定性电热联合系统分布鲁棒优化调度模型。建立基于极端场景下改进Wasserstein度量的风电预测功率模糊集,缩减风电预测功率模糊集的规模,进而提出基于梯度归一化改进Wasserstein生成对抗网络方法对负荷需求的不确定性进行建模,提高负荷不确定性建模的精度;构建综合考虑发电成本、调节成本等的分布鲁棒优化调度模型,并基于对偶理论和拉格朗日乘子法将该模型转换成可求解的数学模型;以修改的9节点系统及IEEE 118节点系统为例验证了所提出的模型具有更高的求解效率以及更好的经济性和鲁棒性。     

考虑风电出力不确定性的分布鲁棒主备协同优化调度

随着大量可再生能源如风电接入电网,如何最大化地利用可再生能源、减小传统火电机组的成本成为亟需解决的难题,特别是机组运行和备用容量的协同调度成为现在研究的一大热点。考虑风电出力的不确定性,建立了成本最小化的两阶段经济调度模型。在第一阶段,即日前调度,根据预测的风电出力制定机组预调度方案。在第二阶段,即实时调度阶段,根据风电的实时出力对第一阶段调度方案进行反馈调节。针对风电出力的不确定性,应用Kullback-Leibler离散度原理对不确定因素进行建模。结合分布鲁棒方法,建立了极端概率分布下的两阶段分布鲁棒主备协同优化模型,并将其转化为可解的混合整数非线性规划问题。基于广义Benders分解方法,提出了分解协调算法对优化模型进行求解。最后以IEEE 6 节点系统和IEEE 118 节点系统进行算例仿真分析,并对比传统鲁棒及随机规划方法,验证了所提方法的可行性和优越性。     

含风电的电力系统鲁棒优化调度

风力发电是目前较为成熟的一种可再生能源发电技术,其出力具有随机性和间歇性,电力部门很难对其进行准确的预测。风电的不确定性给电力系统的经济调度带来重大挑战,如何最大化利用风电资源以及减小风电波动对系统供电侧的影响,是经济调度常需要解决的问题。文中建立了含风电且以最低发电成本为目标的鲁棒优化调度模型,该模型考虑机组的自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)响应来应对不确定性出力波动,维持系统功率平衡。然后模拟实际场景,分析该鲁棒调度方法的安全性和经济性。     

考虑风电降载的电力系统鲁棒备用调度模型

风电主动控制可抑制风电出力的波动,有效缓解系统备用压力。文中提出了一种考虑风电降载的电力系统鲁棒备用调度模型,考虑风电场和负荷功率预测误差的不确定性,引入风电降载比定量描述风电备用持有水平,建立风电场备用、旋转备用等鲁棒约束条件,同时根据对偶原理将鲁棒优化模型转化为确定性的数学规划问题,利用线性松弛技术和空间分支定界法寻找模型的全局最优解。最后,采用改进的IEEE 39节点算例验证模型的有效性。     

新型城镇下含热电联产机组的配电网两阶段鲁棒优化调度

随着新型城镇化的改革,多种分布式电源与多元化负荷逐步接入配电网,多种不确定性因素给配电网的运行调度带来极大挑战。文中建立含热电联产(CHP)机组和风电机组的新型城镇配电网两阶段随机鲁棒优化模型。首先,采用场景集描述负荷波动的不确定性,采用保守性模型构建风电出力模糊集合。两阶段鲁棒优化调度中,第1阶段决策日前机组启停方案,第2阶段考虑风电出力的不确定性决策各机组实时出力。采用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件将第2阶段双层模型变为单层线性优化问题,整体两阶段模型采用列与约束生成方法迭代求解,在负荷的场景集内得到考虑风电不确定性的新型城镇化配电网鲁棒优化调度方案。最后,通过改进33节点算例和改进123节点算例验证了模型的鲁棒性和经济性以及调度方案应对负荷波动的适应性。     

产消者日前-实时多阶段鲁棒优化调度方法∗

考虑产消者实时调度的非预期性,构建了产消者日前-实时多阶段鲁棒优化调度模型,并提出了基于RDDP 结合C&CG的求解算法.首先,计及风电出力和负荷需求的不确定性,构建了基于多阶段鲁棒优化的产消者日前-实 时优化运行模型;其次,提出了相应优化调度问题求解的RDDP和C&CG算法;最后,基于产消者的日前-实时最优 调度结果开展算例分析.算例结果表明,相比于两阶段鲁棒优化模型,多阶段鲁棒优化模型在最坏情况下的产消者整 体运行成本更高,符合产消者实时调度的非预期性.     

含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度

随着电动汽车和分布式电源接入电网的比例不断提升,虚拟电厂为有效解决电动汽车、分布式电源并网提供了新思路。由于可调度充放电的电动汽车数量和分布式电源出力存在明显的不确定性,因此虚拟电厂优化调度时必须考虑这些不确定性。在此背景下,采用场景模拟技术处理风电出力的不确定性,形成经典场景。针对可调度电动汽车数量的随机性与不确定性,利用鲁棒优化方法建立了原模型的对偶模型,构建含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度模型。算例分析证明了所提模型具有实用性和有效性,在优化调度模型中考虑不确定性的影响,可减小实际日运行成本,提高优化策略的鲁棒性。结果表明鲁棒系数和置信水平影响了日运行成本,通过合理制定燃气轮机等常规机组的发电计划可以减小日运行成本。     

含风电场电力系统的鲁棒优化调度

随着风电场大规模的接入电力系统,电网调度运行变得愈加困难。传统的调度方法无法考虑风电出力的不确定性,将威胁系统运行的安全性,因此研究计及风电出力波动性的电力系统安全调度具有重要意义。采用一种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,在此基础上建立鲁棒优化调度模型,并考虑机组的自动发电控制(automatic generation control,AGC)响应来应对风电出力波动,维持系统功率平衡。然后在鲁棒调度模型的基础上建立新的经济校正成本模型来对比传统调度和鲁棒调度的经济性。该模型在目标函数中加入模拟场景下的弃风和失负荷的惩罚费用,利用风电模拟场景计算平均总运行成本。最后采用96个时段的10机算例和实际某省系统中24个时段的134台机算例对传统调度和鲁棒调度进行了对比分析,验证了所提方法的鲁棒性和经济性。     

考虑风电不确定性和旋转备用容量配置的综合能源系统鲁棒机会约束优化

风电出力的随机性和波动性给综合能源系统带来极大挑战。为此,提出基于风电不确定性分析和广义储能备用的鲁棒机会约束优化模型。首先,采用拉丁超立方采样和模糊c均值聚类算法对风电出力进行不确定性分析;其次,引入广义储能优化旋转备用容量,以应对风电出力不确定性;然后,以运行成本最低为目标建立将随机规划和鲁棒优化相结合的鲁棒机会约束优化模型,客观处理综合能源系统运行中风电出力的不确定性;最后,经改进的IEEE 39节点电力系统、天然气系统与热网系统组成的综合能源系统验证,该模型能够在保证系统鲁棒性的同时,提高了系统的经济性。     

计及超分辨率风电出力不确定性的连续时间鲁棒机组组合

随着风电在电力系统中渗透率的提高,调度时段内的风电出力波动越发剧烈,可能导致时段内爬坡不足,威胁电力系统在时段内的运行安全.针对这一问题,提出计及超分辨率风电出力不确定性的连续时间鲁棒机组组合模型和求解算法,该方法充分考虑时段内风电出力变化,给出对超分辨率风电出力不确定性鲁棒的调度方案.首先,基于连续时间建模方法,建立连续时间鲁棒经济调度模型,并对其中的超分辨率不确定性模型进行分析;然后,通过解空间变换,将代数空间的优化问题转换为易求解的函数空间优化问题,并通过列和约束生成算法进行求解,计算结果还原到代数空间;最后,通过算例结果验证了所提方法能够充分计及超分辨率风电出力的不确定性,提高调度方案的鲁棒性.     

考虑风电接入的电力系统鲁棒经济优化调度

鉴于风力发电具有很强的随机性和波动性,含风电调度系统中,应用传统预测区间来描述其不确定性的方法存在缺陷。针对该问题,通过引入弃风限制对风电场的风电出力预测区间进行优化,得到能够保证调度系统安全运行的风电安全出力区间;在此基础上,建立双层鲁棒区间优化调度模型,使得常规机组的运行成本和风电场的弃风成本最小,并分析了系统爬坡备用对风电安全出力区间的影响。由于考虑了常规机组的阀点效应,模型呈现非线性特点,采用改进的教与学优化算法和线性规划法相结合的求解方法对模型进行求解。最后,采用改进的10机系统验证了所提模型以及求解方法的有效性和优越性。     

基于动态模糊集的多阶段数据驱动鲁棒机组组合模型

针对大规模风电并网引起的不确定性,提出一种多阶段数据驱动鲁棒机组组合模型。采用狄利克雷方法获取风电出力预测误差累计分布函数的非参数置信带,并引入保守度及相关性控制参数来构造高维不确定量的动态模糊集。在此基础上,结合电力系统调度过程的序贯决策特点,将实时调度的单一时段均视为一个调度阶段,建立基于上述动态模糊集的多阶段鲁棒机组组合模型。针对其多层嵌套结构,提出一种线性仿射规则,并采用鲁棒对等变换将其转化为混合整数线性规划问题求解。以不同规模电力系统算例进行仿真计算,与传统两阶段鲁棒机组组合模型的决策进行对比,并考虑电力网络和机组运行参数、保守度以及相关性控制参数的影响,验证了所提模型的有效性。     

考虑风电不确定性和碳交易成本的多能源微网日前鲁棒经济调度模型

在低碳背景下,含热电联产(Combined Heating And Power, CHP)及电转气(Power to Gas, P2G)技术的多能源微网系统可以实现多种能源清洁低碳化供应,提高能源综合利用效率。然而,风电强烈的随机性与波动性严重影响多能源微网运行的安全性与经济性。基于此,采用可调鲁棒优化方法应对风电出力不确定性;并根据P2G低碳特性和碳交易市场机制建立阶梯型碳交易模型,综合考虑常规机组的运行成本、电量交易成本、弃风惩罚成本以及碳交易成本,构建多能源微网日前双层可调鲁棒经济调度模型。最后,对系统不同场景的调度结果进行对比分析,结果表明：引入阶梯型碳价后,可以有效提升含P2G的热-电联产型多能源微网低碳运行的经济性,可调鲁棒方法能使多能源微网在经济性和保守性上得以平衡。     

考虑阶梯式碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化调度

为减少微电网系统运行的碳排放量,同时考虑可再生能源出力不确定性对系统调度结果的影响,提出了一种基于鲁棒优化的微电网低碳经济调度模型。首先,利用两阶段鲁棒优化方法消除可再生能源出力不确定性对系统调度结果的影响。其次,将阶梯式碳交易机制引入系统的运行调度阶段,以减少微电网系统的碳排放量。然后,建立了包含风电、光伏机组、微型燃气轮机、燃料电池及储能设备的微电网低碳经济调度模型,以各设备运维成本、系统购能成本和碳交易成本之和最小为优化目标,采用C&CG算法对所提调度模型进行求解。最后通过算例对所提优化调度模型进行验证。结果表明：两阶段鲁棒优化方法能够有效提高系统抵御风险的能力、引入阶梯式碳交易机制则可有效减少微电网运行的碳排放量。