融合交互规划与经济性的风电接纳水平优化

风电的实际出力与预测出力不可避免地存在一定的偏差,给电力系统带来一定的辅助服务成本,同时也给电力系统经济调度带来难度。本文从电力系统经济调度出发,考虑风电预测出力与实际出力的偏差对调度经济性的影响,引入风电接纳水平系数,建立了综合考虑常规机组和风电场调度经济性的风电接纳水平优化模型,从经济性角度评估电力系统的风电接纳水平,并通过算例来验证本文提出优化模型的正确性,为风电场规划和电网调度提供了依据。     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统 旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运     

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。     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运行的经济性和系统吸纳并网风电的能力。     

考虑风电不确定出力的风电并网协调优化模型

针对风电出力的随机性和间歇性等特点,首先,提出了风电预渗透率的概念,结合风电预测精度,建立了风电预测误差计算模型。其次,考虑到误差随时间的迁移性,建立了风电预测误差增长模型,并建立了基于误差增长的风电不确定出力计算模型。在建立负荷可参与调度的权重区间模型以及引入可调度负荷与储能系统的基础上,建立了风电成本模型和考虑可调度负荷与储能系统风电并网协调优化调度模型。最后,以某地区电力系统为研究对象,采用Matlab对优化模型进行仿真求解,结果表明,所用方法能够有效降低弃风率以及火电备用容量。     

计及风电不确定性的含UPFC电力系统的两阶段最优潮流

风速具有随机性和不确定性,大规模风电场的并网会影响电力系统的稳定性,而统一潮流控制器(UPFC)具有实时潮流控制能力,有利于系统稳定。建立计及风电不确定性的含UPFC的最优潮流模型,由日内滚动调度和实时调度两阶段组成。日内滚动调度阶段不考虑风电出力预测误差,制定机组出力计划,优化运行成本;实时调度阶段根据风电出力预测误差调节UPFC参数,实时修正运行计划,并进行潮流优化,以保证系统安全可靠。以IEEE 14节点系统和某实际系统为例进行算例分析,结果表明,所提模型可以通过UPFC的参数控制有效减少风电预测误差带来的影响,从而提高系统的经济性和安全性。     

基于负载均衡的含风电场电力系统优化调度方法

随着风电并网容量的增加,大功率风电爬坡事件给电力系统调度带来了巨大的风险,研究相应的含风电场电力系统的调度策略十分必要。根据风电爬坡特性的特点,建立了风电爬坡事件模型,进而建立考虑风电爬坡约束的含风电场电力系统优化调度模型;借鉴负载均衡算法,提出了一种常规机组出力的重调度方法;并将其应用于风火系统调度,制定联合调度策略;通过对发生不同剧烈程度风电爬坡事件的计算,验证模型和调度策略的有效性。结果表明,通过负载均衡算法的应用,常规机组能有效平衡风电爬坡事件发生引起的风电功率缺额,保证系统爬坡容量的实际需求。     

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.     

基于风电出力场景集的电力现货市场两阶段随机规划模型

随着风电装机规模不断扩大,如何增强电网对风电的消纳能力并提高电力系统优化调度的经济性成为亟待解决的问题。由于风电出力具有不确定性,现有的预测方法无法实现对风电出力较高精度的预测,因此风电接入将会给电力系统带来较多的不确定因素。采用静态场景法生成风电出力场景集,并在电力现货市场环境下,建立了基于风电出力场景集的两阶段随机规划模型,以应对风电大规模集中式并网给电力系统带来的冲击。该模型以风电出力场景集刻画风电出力在实时调度阶段的不确定性,以电力现货市场中日前市场的燃料成本与实时市场中各场景下实时调节的期望成本之和为优化目标。最后在IEEE-30节点系统进行仿真,验证了该模型的有效性。     

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。     

含风电的电力系统动态经济调度模型

电力系统的经济调度必须考虑风电的波动性和随机性带来的影响。引入概率约束,定义了风电场计划出力实现的概率,研究了含风电场的电力系统动态经济调度模型。通过计算下一调度日风电场实际出力的条件期望与计划出力的差值,确定了风电对系统正、负旋转备用的需求。利用分位数的概念,将含有概率约束的随机调度模型等价地转换为确定性模型。提出了一种改进的粒子群算法来求解转换后的确定性模型。仿真实验结果表明,这种含风电场的电力系统动态经济调度模型能有效应对风电接入引起的备用需求变化,所得的调度方案在保证系统可靠性的前提下能节省更多的成本。     

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。     

含风电集中供热的电力系统优化调度分析

针对"三北"地区弃风严重的现象,结合丹麦消纳风电的经验及我国调度模式,提出了风电集中供热方案。在综合考虑风电出力的不确定性、系统稳定性等约束条件的情况下建立了含风电集中供热的电力系统优化调度模型,在求解方法上构建了一种免疫遗传-拉格朗日松弛混合算法。通过算例仿真,不仅验证了该算法良好的收敛性和稳定性,也验证了风电集中供热方案对风电消纳的积极促进作用。     

含储能的新能源电力系统双层优化调度策略研究

随着风电技术的发展,越来越多的风电注入到电力系统中来,与之伴随的是其波动性与不确定性,这对于电力系统的调度带来了困难。储能技术的成熟及应用能够提高新能源利用效率、增强风电场有功可调度性。通过建立风/储联合出力模型,使用模型预测控制对风/储出力进行滚动优化,使得风电场具有可调度性,利用优化后的风/储出力对火电调度进行优化,采用狮群算法进行求解,形成含储能的新能源电力系统双层优化调度模型,为保证含高渗透率风电的电网安全稳定运行提供了新的平台。用IEEE-30的算例进行仿真,结果表明：与传统风-储-火联合调度相比,该模型具有风/储出力偏差小,运行成本低的特点。     

风电出力偏差成本及其条件风险方法的电力经济调度

含风电电力系统调度中风电实际出力与其计划出力间存在一定的偏差。计划出力过高则需调用系统备用,从而产生高估后的偏差成本;计划出力过低则会出现弃风,从而产生低估后的偏差成本;将风电计划出力费用和高估低估的偏差成本计入目标函数,以火电机组出力、风电计划出力为控制变量,风电实际出力为随机变量,采用条件风险方法(Conditional Value-at-Risk,CVaR)处理带有随机变量的函数,构建了目标函数含风电出力偏差条件风险值的电力系统经济调度模型。对于条件风险方法中概率密度函数难以解析表达的问题,采用蒙特卡罗模拟和解析法相结合,使计算求解简便快捷。通过IEEE 30节点系统仿真表明:该方法可有效解决含风电系统经济调度问题;与传统调度模型相比,总成本费用更低。     

大规模风电接入电网多目标随机优化调度

基于对风电机组出力随机特性的深入分析及其可能被高估和低估的概率计算,对风电接入将导致系统维持稳定运行的成本增加风险加以考虑,构建了含风电机组的电力系统环境经济调度静态随机优化模型,以尽可能实现系统总污染排放量最少化和运行成本最低化的综合优化目标。设计了基于非劣排序微分进化的多目标优化算法对模型进行求解,并应用模糊集理论和熵权法建立了综合最优解的提取方法。最后以一个含大规模风电场的电力系统为例进行环境经济调度仿真,验证了所提方法的有效性,并进一步从节能减排的角度分析了风电接入对电力系统优化调度产生的影响。     

计及风险及备用成本的含风电电力系统经济调度

风电出力与负荷预测的不确定性给电力系统的经济调度带来了困难,如何处理备用风险,综合考虑经济发电与旋转备用计划是经济调度中需要解决的问题。在模型中引入旋转备用来应对可能出现的电力不足,将风电预测功率的条件期望与风电计划出力的差值表示系统对风电的正负备用需求,通过引入风电和负荷预测偏差的概率分布,建立了风电与负荷的联合概率密度函数。构建失负荷模型表征风险水平,并假定失负荷的风险水平不低于某一置信水平,对约束中的最大值函数通过K-S函数转化。考虑到合理弃风或切负荷有利于系统稳定,在目标函数中加入弃风或切负荷的价值损失。最后,用含10台常规火电机组和一个大型风电场的系统为例进行模型和算法的求解验证,结果表明所提模型和算法的有效性和合理性。     

考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型

随着风电穿透功率的增加,电力系统的运行风险不断提高,传统的确定性旋转备用容量配置方法存在较大的局限性。在研究风电出力概率分布特点的基础上,建立了风电机组可靠性模型;计及风电出力预测偏差、负荷预测偏差、常规发电机组故障停运等不确定因素,兼顾系统运行的经济性和可靠性,提出了考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型。通过算例分析验证了该模型的合理性和有效性。对含风电场的电力系统运行具有一定的参考价值。     

考虑静态安全距离的含风电电网安全优化调度

大规模风电的接入给系统优化调度带来了严峻的挑战。传统含风电电力系统调度方法高度依赖于精确的风电概率分布或高精度的风电预测区间的建立,在处理风电不确定性超出预计值时可能存在校正调度、弃风的问题。为促进风电的消纳,引入安全域理论的概念,分析安全域、静态安全距离与风电出力不确定性间的关系。在此基础上,提出了添加系统静态安全距离为约束的电网安全优化调度模型。IEEE39节点系统算例的仿真结果表明,所提模型面对当前风电预测精度较低的实际情况,具有一定的鲁棒性和较强的可操作性。     

含风电电力系统鲁棒调度保守度的多目标优化方法

目前鲁棒调度广泛用于解决含风电的电力系统经济调度问题,鲁棒调度能保证风电在出力范围内的任意取值下均能满足约束条件,但存在着过于保守、对目标函数牺牲过大的风险。本文在传统电力系统鲁棒调度模型的基础上,定量分析了风电出力的不确定性对电网调度的影响,考虑煤耗成本、风险成本、越限功率作为优化目标,提出了一种以调度的保守度(采用风电出力的置信水平表示保守度)作为决策变量的多目标优化模型,最后通过构建双层优化算法进行求解。算例分析中比较了本文所提方法、传统备用法和传统鲁棒调度3种方法,发现所提方法通过优化保守度能协调鲁棒调度的经济性和鲁棒性两者的矛盾,虽然耗时最长,但能获得最优的综合满意度。