计及需求响应的含风电场多目标低碳经济调度

综合考虑发电成本、碳排放量和用户满意度,建立计及需求响应的含风电场多目标低碳经济调度模型。该模型采用随机规划理论描述风电出力的不确定性,并应用风电出力分布函数将其转化为等价的确定性模型;通过优化需求侧资源来调整次日的负荷曲线,以提高系统负荷率和风电消纳能力;引入用户满意度约束,保证调度方案使用户满意;将源荷侧资源整合统一调度来适应大规模风电并网和满足系统节能减排的要求。在人工鱼群算法搜索过程中结合禁忌搜索思想,并引入多目标搜索机制,提出了一种多目标改进鱼群算法对模型求解。采用逼近理想解排序法对帕累托前沿个体排序,辅助决策者确定最佳的调度方案。算例仿真结果验证了所提模型的合理性和算法的有效性。     

计及需求响应的含风电场日前两阶段动态环境经济调度

需求响应作为发电侧与需求侧之间的重要互动资源,能有效调节负荷需求分布来实现节能减排和提高系统风电接纳能力的目的。基于此,将需求响应融入环境经济中,提出一种智能电网下的日前两阶段调度模型:第1阶段为日前用户互动阶段,通过分时电价的杠杆作用引导用户理性用电,以调整次日负荷需求分布,综合考虑负荷水平和用户用电满意度确定最优负荷曲线和分时电价;第2阶段为日前调度阶段,针对风电出力随机性,建立基于机会约束规划的环境经济调度模型,采用风电出力分布函数将其转化为确定性模型。将种群多样性指标和随机黑洞理论引入粒子群算法中,结合多目标搜索机制,提出一种改进多目标粒子群算法对模型求解,并采用逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)对Pareto前沿个体排序,辅助调度人员进行科学决策。改进10机系统的仿真结果验证了该模型及方法的有效性与合理性。     

面向大容量风电接入考虑用户侧互动的系统日前调度和运行模拟研究

风电的随机波动性增大了系统调度的难度,将需求响应融入传统发电日前调度计划,将风电备用成本纳入目标函数,同时增加了正负旋转备用约束。以基于消费者心理学的分时电价用户响应原理预测负荷曲线,将可中断负荷作为部分系统备用,建立面向大容量风电接入考虑用户侧互动的系统日前调度模型和运行模拟模型。综合考虑发用电侧资源,将分时电价和可中断负荷这两种需求响应措施融入同一模型,用于应对风电的反调峰特性和间歇性。采用蒙特卡洛算法模拟多种风电出力的情况,评估考虑用户侧互动前后系统的弃风量和电力不足情况,并分析风电渗透率和弃风量、电力不足量的关系。IEEE24节点算例验证说明了本文用户侧互动调度模型的作用,可以起到有效降低发电成本,提高风能利用效率和风电容量利用水平的作用。     

需求响应促进风电消纳的电力系统环境经济调度

将需求响应作为虚拟发电资源参与发电计划的制定,建立考虑风电消纳的多目标调度模型,以发电成本和污染气体排放最小为目标函数,采用粒子群算法和禁忌搜索算法相结合的混合多目标算法对模型求解,以含一个风电场的10机系统为仿真算例.算例结果表明:需求响应通过分时电价的杠杆作用,可以充分调动用户改变用现有用电结构削峰填谷,提高电网风...     

考虑需求响应的含风电电力系统的优化调度

建立了考虑电价响应和用户满意度的含风电电力系统优化调度新模型。该新模型融入电价响应这一用电调度方式来优化调整次日的负荷曲线,以降低风电的反调峰特性和间歇性对优化调度的影响,同时通过引入用户用电满意度约束,确保所做出的调整让用户满意。该模型改变了一味通过协调优化发电侧资源去配合风电并网的传统模式,形成了发电资源和负荷资源共同协调优化配合风电并网的新模式。算例分析表明,所提出的考虑需求响应的含风电电力系统的优化调度模型,可以在满足用户用电满意度的前提下,降低系统运行费用,特别是大幅降低了机组的启停费用,提高了含风电电力系统运行的经济性。     

计及需求响应电量约束的日前调度策略

由于风电出力的不确定性对电网的安全稳定具有重要影响,在电力系统调度中考虑需求响应,可以提高系统对风电的消纳能力,保证系统运行稳定性。本文将需求侧资源融入到优化调度模型中,以经济性最优为目标,在发电总成本函数中加入调用负荷成本,在此基础上增加考虑需求侧可控负荷的电量约束条件以提高调度运行的可靠性。采用混合整数线性规划方法,建立计及需求响应电量约束的日前调度模型,并在6节点系统算例中仿真验证了该方法的有效性。     

基于需求侧响应的多类型负荷协调控制模型

风电的随机波动性影响了电力系统经济运行。为充分挖掘需求侧响应资源,需要考虑不同负荷对电价响应的差异性,并将其融入传统调度中。首先,基于电价弹性矩阵,对用户的电价响应行为建模。其次,分析不同负荷的电价响应特性,对负荷进行分类。在此基础上,基于峰谷分时电价,以系统运行经济性为目标,考虑用户满意度约束,建立多类型负荷协调控制模型。并将模型转化为一个双层优化问题,利用差分进化粒子群算法进行求解。最后,在一10机系统中进行仿真验证。结果表明,所建立的多类型负荷协调控制模型可充分挖掘不同负荷的需求响应能力,能有效降低发电成本,有利于系统经济运行。     

考虑需求响应的多目标机组检修调度优化

随着用户多元化用能差异化发展,针对用户的需求响应可以为机组检修调度提供便利。提出了一种考虑需求响应的多目标发电检修调度模型,考虑了环境、经济以及系统可靠性的目标,并利用词典编纂算法进行求解。首先提出了四阶段求解流程和词典编纂算法,说明了鼓励指标与系统备用水平指标的含义。并针对需求侧管理和需求响应建立相应模型。然后建立了多目标机组检修调度优化模型。在环境目标方面,考虑了区域排放值和排放水平的影响,并将两者计入到下一阶段的约束中。对运行、维护和备用成本最小化优化,考虑了含有需求侧管理的可靠性指标最大化。最后利用24节点系统进行仿真,说明了该模型的有效性和适用性。     

基于logit离散选择模型的考虑需求响应含风电系统优化调度

风电因为其本身具有波动性、间歇性等特点,风电并网增加了传统电力系统优化调度的难度。引入需求响应,重新整合用户侧资源,能有效提高风电并网的经济性。因此,建立考虑需求响应的风电并网优化调度的新模型。首先建立基于logit离散选择模型的用户对电价菜单的自主选择模型,用户选择不同菜单电价并作出相应的负荷削减。然后建立考虑用户菜单电价选择和可中断负荷调用的需求响应含风电电力系统优化调度模型,将可中断负荷调用容量作为系统部分旋转备用容量。目标函数在传统含风电系统优化调度模型基础上,加入可中断负荷调用成本。最后,利用蛙跳简化粒子群算法对改进后含风电场的IEEE-RTS24系统进行分析验证,结果证明本文所建立模型的正确性和有效性。     

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。     

兼容需求侧资源的 “源-网 -荷-储 ”协调优化调度模型

提出通过提高需求侧和供应侧资源的协调可控性来应对当前电力系统双侧随机问题的新思路,在此基础上设计需求侧响应模型、储能设备充放电模型、风电及光伏发电出力预测模型,并构建以系统成本及污染排放最小化为目标函数的"源-网-荷-储"优化调度模型及相应的多目标粒子群优化算法。通过算例分析比较有无需求侧资源情况下的系统成本和污染排放,验证了所提模型和算法的科学性与合理性,以及需求侧资源在提高系统稳定性、节能减排方面的重要作用。     

计及多类型需求响应的风电消纳随机优化调度模型

考虑需求响应并基于鲁棒随机优化理论,构建了含风电的电力系统发电调度优化模型。首先,引入价格型需求响应模型和激励型需求响应模型,设定并建立电动汽车、商业用户、工业用户和居民用户参与需求响应的模式及收益函数。然后,为解决风电出力不确定性问题,利用鲁棒随机优化理论,建立需求响应参与下的风电消纳鲁棒随机优化模型。最后,以IEEE 36节点10机系统接入650 MW风电场为算例进行分析,结果显示:鲁棒随机优化理论能够克服风电不确定性对系统调度的影响;激励型需求响应能够转移用户负荷分布,但削减负荷的能力不如价格型明显,价格型需求响应能够削减负荷峰时需求,但不能转移用户用电需求,同时引入2者提升系统风电消纳的效果最强;同时,需求响应能够激励不同用户参与系统备用服务,获得直观的经济效益,有利于调动用户侧参与发电侧调度优化。     

考虑需求响应虚拟机组和碳交易的含风电电力系统优化调度

在智能电网和低碳电力的背景下,提出一种考虑需求响应虚拟机组和碳交易的含风电电力系统优化调度模型。首先,将需求侧资源分为可调度资源和不可调度资源,在可调度资源中分别建立了价格需求响应虚拟机组和激励需求响应虚拟机组模型,并分析了两种虚拟机组的运行特点;其次,在优化调度模型中引入碳交易,并提出系统碳减排目标的概念及阶梯型碳排放权价格,分析其对碳排放量的制约情况。在此基础上,引入功率平衡约束、机组出力及爬坡约束、虚拟机组运行约束等,建立了以碳交易成本、火电机组发电成本和虚拟机组运行成本为目标的新型低碳经济调度模型,采用细菌群体趋药性(BCC)算法对模型进行求解。通过仿真算例对不同场景下系统的风电消纳情况和系统的综合运行成本进行了分析。算例结果验证了模型及求解方法的可行性及优越性。     

计及需求响应的含风电场电力系统发电与碳排放权联合优化调度

提出了一种节能减排形势下的优化调度模型和解法。研究对象上,文中研究了风电、火电、需求响应3种发电(虚拟发电)形式,需求响应可为系统提供零碳发电资源和旋转备用。模型建立上,基于多目标安全约束机组组合模型,采用发电和碳排放联合调度的方式,寻求经济目标与排放目标的折中协调解;约束条件综合考虑了需求响应、安全约束和碳排放等多种约束。解法上,采用分段线性化的方式,利用混合整数线性规划进行求解,解法适用于大规模系统,使模型更具实用价值。算例分析表明,决策结果能够兼顾排放与成本,并且在调度中引入需求响应可提高系统的风电消纳能力,具有显著的节能减排效益。     

考虑发、用电侧利益主体博弈的双层调度方法

市场环境下,随着风电的广泛接入,将需求响应纳入传统日前发电调度计划成为消纳风电、降低系统运行成本的有效手段。当电力公司制定日前发电计划时,如何根据消费者心理采取最优的电价决策方案调用负荷侧资源是目前亟须解决的重要问题。针对该问题,提出了一个考虑电力公司和用电用户有着不同利益需求的双层优化模型,该模型的上层为电力公司日前发电计划优化问题,将价格型需求响应调用成本纳入目标函数,下层是基于用户满意度促进风电消纳的日前实时电价的优化制定,并研究了电力公司运行费用与用户满意度的相互关系。算例分析结果表明,所提模型可以反映双方的利益博弈关系,并实现双主体利益的最大化。     

考虑需求响应和分布式电源的主动配电网概率最优潮流

为了实现需求响应和分布式电源的协调优化,提出一种主动配电网概率最优潮流计算方法。考虑了价格型需求响应和分布式风电、光伏发电的不确定性,以售电主体的总售电利润最大为目标函数,构建了主动配电网概率最优潮流模型,通过无迹变换方法和内点算法求解概率最优潮流,最后以IEEE-33节点配电系统为例进行了验证。计算结果表明:所提模型和方法可以实现负荷侧需求响应与分布式发电资源的协调调度,从而实现用户与电网的友好互动。     

基于源荷互动的含风电场电力系统多目标模糊优化调度方法

在深入研究负荷互动特性的基础上,发挥互动负荷对系统消纳风电正负波动的效用,将互动负荷视为可调度资源融入传统日前调度模型中。综合考虑互动负荷对系统运行成本和潮流分布的影响,建立了以运行成本和网损最小为目标的含风电场电力系统多目标优化调度模型,并引入模糊理论将多目标优化问题转化为单目标优化问题进行求解,从而使发电侧和用电侧均能参与电网运行的资源优化配置。IEEE 30节点系统的仿真结果,验证了所提调度方法能够有效降低系统运行成本和网损,提高风电消纳水平。     

计及需求响应及环保成本的含储热CHP与风电联合优化调度

清洁无污染的风力发电是解决全球能源危机的关键技术之一,但同时消纳难题也是制约其发展的主要因素。构建了考虑需求响应及环保成本的含储热热电联产(combined heatandpower,CHP)机组与风电联合发电优化调度模型,源侧采用储热装置打破CHP机组以热定电的耦合约束,荷侧融入需求响应来调整用户电负荷曲线。通过优化各机组出力以及电负荷需求曲线,提高风电并网消纳量,降低硫硝化合物排放量。该模型以系统运行成本最小为目标,综合考虑源侧环境保护税及荷侧用户用电满意度约束,通过CPLEX进行求解。最后,以IEEE-30节点系统为例进行分析,算例结果表明该模型在兼顾发电侧运行成本的同时保证了用户侧的用电质量,能有效促进风电消纳,减少污染物排放。     

计及需求响应及环保成本的含储热CHP与风电联合优化调度EI北大核心CSCD

清洁无污染的风力发电是解决全球能源危机的关键技术之一,但同时消纳难题也是制约其发展的主要因素。构建了考虑需求响应及环保成本的含储热热电联产(combined heatandpower,CHP)机组与风电联合发电优化调度模型,源侧采用储热装置打破CHP机组以热定电的耦合约束,荷侧融入需求响应来调整用户电负荷曲线。通过优化各机组出力以及电负荷需求曲线,提高风电并网消纳量,降低硫硝化合物排放量。该模型以系统运行成本最小为目标,综合考虑源侧环境保护税及荷侧用户用电满意度约束,通过CPLEX进行求解。最后,以IEEE-30节点系统为例进行分析,算例结果表明该模型在兼顾发电侧运行成本的同时保证了用户侧的用电质量,能有效促进风电消纳,减少污染物排放。     

基于需求响应的电网能源调度模型研究与设计

由于电力高峰负荷持续时间短,导致采用传统的增加调峰发电装机容量来满足电网高峰负荷需求的方法经济效益极低,同时由于大量间歇式新能源的接入,其自身随机性、间歇性的特点也给电力系统能源调度带来了新的挑战。基于此,针对用户激励响应行为进行建模分析,对供应侧和需求侧的资源进行协调和优化,建立了可以综合考虑供应侧和需求侧的作用激励的含风电新能源发电网双层电能优化调度模型,该模型集成了需求侧直接复合控制策略,有效地补充和丰富了需求响应理论在风电并网优化调度中的应用。最后基于该模型以某地区风力发电预测功率和夏季典型日负荷数据进行实验分析。结果表明构建的模型具有较强的经济性,实现了平缓负荷曲线,在保证用户满意度的情况下,可以有效降低电网运行成本。