随机动态经济调度问题的存储器建模及近似动态规划算法

将含有风电场和抽水蓄能电站的电力系统随机动态经济调度问题描述为随机型存储器问题,以考虑风电场出力所具有的随机性。该模型含数学期望的计算,且实际问题状态空间、决策空间都是高维的,难以对其准确求解。因此,采用近似动态规划算法将值函数近似表示成分段线性函数的逼近形式,从而将随机存储器问题转化为一系列多阶段线性规划问题。通过扫描误差场景并相应求解所对应的线性规划问题,可实现对值函数进行训练,逐次修正各分段斜率值,直至值函数收敛后,再用来对预测场景下的线性规划问题进行求解,即得动态经济调度结果。该算法避免了求解准确解时面临的“维数灾”问题,具有较快的计算速度。以含风电场和抽水蓄能电站的小型测试系统和某省级实际电力系统为例,验证了所提模型与算法的可行性与有效性。     

含风电场电力系统的动态经济调度分散随机优化方法

针对含风电场电力动态经济调度的信息私密性和不确定性问题,提出一种分散随机优化求解方法。根据目标级联分析的原理,将含风电场的动态经济调度集中优化模型转化为随机分散优化模型。利用近似动态规划对各个区域的随机动态经济调度问题进行分散优化,并根据区域间边界节点相角信息对它们的优化方案进行协调。通过6节点2区域系统、IEEE多区域系统和某实际系统的算例分析,从多个角度验证了所提方法的有效性。     

考虑多风电场相关性的电网动态经济调度二阶段带补偿算法

大规模多风电场的并网给电网经济调度带来了巨大挑战,文中对含多风电场的电网日前动态经济调度问题进行研究。首先,引入Copula理论构建了多风电场间输出功率的联合分布。随后,建立了电网日前24h动态经济调度随机优化模型。针对约束中风电输出功率的随机性,引入二阶段带补偿算法求解,将原调度模型转化为二阶段模型:第一阶段为仅含常规变量约束,而在目标函数中增加补偿量期望值的优化模型;第二阶段为含随机变量约束,并以补偿量惩罚期望值最小为目标的优化模型;通过二阶段模型间的交替迭代求得最优解。基于IEEE 118节点系统和某省级大电网的算例对该方法的有效性进行了验证。     

考虑风速相关性的电力系统动态经济调度

随着并网风电场数量的增多和规模的扩大,风电功率的随机性以及各风电场之间的风速相关性对电网调度的影响不容忽视。针对多风电场的风速联合概率分布函数不易构造的问题,通过Nataf逆变换,获取具有相关性的多维风速样本。基于机会约束规划理论,建立了一定风险阈值下考虑风电成本和运行风险约束的多变量、非线性随机优化调度模型,有效地协调了系统经济性和安全性之间的矛盾。提出基于场景化理论的改进粒子群爬山混合算法用于模型求解,提高了模型求解速度并直观地反映出系统的最佳风险水平。以含风电场的IEEE 30节点系统为算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

考虑备用动作约束的含风电场电力系统多目标动态优化调度

建立了含风电场的电力系统多目标动态优化调度模型,以总燃料耗量、污染气体排放量及购电费用最小为优化目标,针对风电场出力随机性的特点,采用极限场景代表风电场出力偏离预测场景的各种可能方向,考虑了风电场出力极限场景下,各常规机组备用动作对应的网络安全、机组爬坡等约束。将极限场景与预测场景联立求解,得出机组出力计划及各极限场景下的备用动作方案。采用规格化法平面约束法(normalized normal constraint,NNC)和GAMS/CONOPT求解器求解三目标优化问题,以获得均匀分布的Pareto最优解集;并提出通过确定乌托邦面位于目标函数空间中可行域内部的完整部分,以求解完整Pareto前沿的方法。最后以IEEE 39节点系统和某省级电网为例,分析结果表明,所提出模型和算法能够为调度人员提供更为完整的决策信息,并得到在风电场出力波动条件下,能够满足系统各种运行约束的备用动作方案。     

基于改进近似动态规划的园区综合能源优化调度

园区综合能源系统可以实现能源的高效利用,提高电力系统与区域供热网络的综合效益。针对园区综合能源系统优化调度问题,提出了一种基于改进近似动态规划的园区综合能源系统优化调度方法。考虑到该优化调度模型本质上是一个多时段的非凸非线性规划问题,常规方法难以求解,将其转化为马尔可夫决策过程,并通过近似动态规划实现时段解耦求解。此外,为提高求解效率,提出了一种改进的近似动态规划算法,将传统的基于迭代的值函数近似方法发展为数值拟合的值函数近似方法。仿真结果表明,相较于传统的近似动态规划算法,所提方法的求解效率提升了25%以上。     

含大规模风电场的电力系统动态经济调度

电力系统动态经济调度(DED)问题是一个高维、非凸、多约束的优化难题,风电场并网进一步增加了问题的难度.针对风功率波动性和随机性的特点,模型中引入了风电场出力爬坡约束条件,考虑了含风电场的系统上、下旋转备用量.在大规模风电场并网的基础上,根据电力系统所能提供的最大备用容量,适时优化风机出力,既满足了系统可靠运行,又实现风电最大化利用.为了更好地优化DED问题,增强算法的收敛性能,在二进制微分进化算法的基础上,加入了自适应调整控制参数、共享适应度等改进措施.运用旋转备用、最小启停时间、爬坡等修正策略来处理约束条件,大大提高寻优能力.经典算例分析表明,该方法能快速、有效地求解动态经济调度问题.     

计及VSC和DFIG的电网动态无功优化模型

近年来,一系列特高压直流工程的投运和大型风电场等新能源的并网给特高压近区电网无功控制带来了新的挑战。为解决含柔性直流的交直流混联电网的无功优化控制问题,提出了含电压源换流器(Voltage Source Converter, VSC)并考虑双馈感应风机(Doubly-Fed Induction Generator, DFIG)无功支撑的动态无功优化模型。该模型以交直流电网全天网损最小为目标函数,约束包括交直流系统的潮流约束、直流变量的控制约束、离散控制变量动态调节次数约束及节点电压的安全约束。原模型是一个多时段非线性混合整数规划问题,缺乏快速有效的求解方法,通过线性化技术将原模型转化为能有效求解的二阶锥规划(Second Order Cone Programming, SOCP)问题。以IEEE30节点系统为例,通过仿真计算验证了所建模型和算法的有效性。     

孤岛微网多场景机会约束动态调度

风光出力与负荷在时空分布上具有波动性和间歇性,该文按风速段拟合风电预测误差分布,采用Beta分布拟合光伏出力分布,按时段拟合负荷分布.根据风速和调度时段的不同采用卷积推广方法求解各场景下约束条件成立的分布函数.以微电网运行维护成本和环境成本最小为目标,构建微电网多目标机会约束动态调度模型.采用改进多目标教与学算法对模型进行求解.算例验证了模型与算法的有效性.然后采用蒙特卡罗模拟法产生随机场景进行调度.其结果表明,与传统机会约束调度(单场景)相比,多场景机会约束动态调度的后验置信水平更高,进一步确保了系统的安全性,提高了策略的鲁棒性.     

基于可信性理论的含风电场电力系统动态经济调度

由于隶属度函数不具有自对偶性,传统模糊论进行置信水平下的调度决策时遇到困难.该文结合可信性理论和模糊机会约束规划,考虑风电预测误差的模糊性,研究了模糊置信水平下的动态经济调度问题.在模型建立上,推导了模糊风电预测误差的可信性分布函数模型,利用机会约束给出模糊置信水平下的调度可行域,由于采用可信性分布作为测度函数,保证了可行域能够覆盖置信水平下的模糊事件集合,确保不确定调度的优化解落在可信解空间.在解法上,将模糊机会约束条件转化为其清晰等价类,避免模糊模拟导致的模型求解效率降低,由于在目标函数中考虑了阀点效应,采用混沌粒子群算法求解.基于该文方法,给出10机含风电场系统的动态优化调度方案并进行了有关分析.     

含大规模储热的光热电站—风电联合系统多日自调度方法

含储热的光热电站具有良好的可调度性,其可调度能力与实时光照功率和储热装置内存储的能量有关。当光热电站与风电组成联合系统发电时,光热电站可以削减风电的不确定性,但由于风、光功率情况在不同调度日间具有波动性,因此联合系统需要的光热电站的可调度能力和光热电站的实际可调度能力每天均不相同。文中建立了基于场景方法的光热电站与风电联合系统的多日随机调度模型。该模型充分考虑多日风、光功率预测的不确定性,进行联合系统日前自调度。最后,通过算例分析,讨论了不同预测时间尺度、储能参数取值对自调度结果的影响。     

考虑用户满意度的电动汽车分群调度策略

提出了一种电动汽车分群调度策略,分别以电动汽车的出行结束时刻、所需充电时长、出行起始时刻和最大充电时延为判别量对电动汽车进行分群,并对每个子群的电动汽车分别制定延时充放电策略,以平抑配电网有功功率的日内波动并吸纳正午时段富余的光伏功率。该模型可基于统计模型为实际系统中的每辆电动汽车进行合理的调度指导,并充分考虑了电动汽车用户的满意度。此外,由于配电网中含有光伏、电动汽车等不确定因素,该模型采用区间数来描述电动汽车充放电功率等不确定量,并采用区间潮流对配电网进行优化。最后,通过算例验证了所提模型的有效性和采用区间优化的必要性。     

互联电网安全约束经济调度场景构建方法

安全约束经济调度在省级电网调度控制中应用较为成熟。为实现大范围内资源优化配置,有必要研究互联电网安全约束经济调度技术。针对在实际生产运行中遇到的困难,提炼了优化目标设计、系统平衡、联络线调整、基础数据整合五个关键问题,并对每个问题给出多种解决策略。建立了基于策略组合的互联电网安全约束经济调度场景构建方法,分析了不同场景的适应性及对应模型特点。最后通过实际电网算例验证了策略组合的合理性和准确性。以实际需求为导向,构建不同的应用场景和经济调度模型,能提升互联电网安全约束经济调度技术的实用性和适应性。     

基于动态攻防博弈的电力信息物理融合系统脆弱性评估

以电力信息物理融合系统受人为因素攻击为背景,应用博弈论的相关知识对现代电网在遭受人为主观攻击威胁下的电网脆弱性评估方法进行了研究和探讨。根据兰德公司的风险评估模型建立了电力信息物理融合系统基于攻防场景的脆弱性评估框架,并基于博弈论中用于描述动态攻防博弈的多层数学规划模型,提出一种电力物理网络和电力信息网络同时遭受人为攻击场景下的电网攻防动态博弈三层数学规划模型。针对所提出的模型,给出了相应的解算方法,并在求解过程中,应用一种最优的防御资源分配策略以有效求得电网元件上需分配的资源。最后,通过简单算例系统验证了本文所提模型与方法的有效性。     

考虑风电接入的交直流互联电网动态最优潮流

针对考虑风、火协调的交直流互联电网日前经济调度问题,提出了时空协调、主子迭代的复杂交直流互联系统建模及求解框架,以降低该高非线性问题的求解复杂度。通过精细化考虑交流潮流、直流输电系统稳态运行特性、双馈风电机组及无功补偿装置特性等运行约束条件,建立了风、火、直流线路协调优化的日前动态最优潮流主、子问题模型,在确保日前计划潮流、电压不越限的前提下,为有功、无功协调优化奠定了模型基础。为求解该复杂非线性优化问题,文中基于Benders分解法提出了主、子问题并行高效迭代的求解算法,在保证求解最优的前提下,有效提高了求解效率。算例分析从安全性、经济性、收敛性、高效性等方面验证了文中所述模式、模型和求解方法的有效性。     

鲁棒优化在电力系统调度决策中的应用研究综述

鲁棒优化是一种利用区间扰动信息,在最劣扰动条件下进行最优决策的优化方法,因其具有基础数据易得、计算效率高、适用于大规模系统求解等优点,近来,被应用于电力系统的调度决策问题。文中在阐明鲁棒优化自身特点的基础上,首先,对鲁棒优化方法在电力系统机组组合问题中的应用进行了介绍,阐述了连续性、偶发性扰动模式下的鲁棒优化方法建模规律,讨论了常用不确定集的形式和保守度的控制方法;其次,介绍了鲁棒优化方法在经济调度问题中的研究现状,介绍了三类典型方法,包括自适应鲁棒优化方法、含仿射矫正过程的实时调度鲁棒优化方法和最大化可接受扰动范围鲁棒优化方法,并对其各自的特点进行了阐述;最后,对该领域研究面临的关键问题和未来的发展方向进行了探讨和分析。     

电力系统恢复过程中的工频过电压动态优化控制

合理的持续工频过电压控制策略是电力系统恢复方案的重要组成部分。针对当前持续工频过电压控制静态优化方法的局限性,以恢复序列为优化周期,以线路投运为分段标志,建立了电力系统恢复过程中的动态多目标工频过电压优化控制模型,实现一个恢复周期内的全过程优化。根据恢复过程需要,结合系统恢复方案,定义了恢复过程中的工频过电压优化控制的目标函数,综合考虑恢复序列的操作风险、电压控制方案的操作时间以及系统的电压偏差对电压控制方案的影响。利用改进的强度Pareto进化算法(SPEA2)求解模型的Pareto最优解,并采用字典序法选择出适应不同恢复场景的最优方案。以山东电网为例,分析和比较了不同恢复场景下动态优化和静态优化的仿真结果,表明所述模型能够适应电力系统恢复的要求。     

计及风电动态成本的电力系统区间经济调度*

大规模风电接入电网后,风速的间歇性和随机性使风电出力具有一定的不确定性,对传统确定性系统的安全经济运行产生严重影响。针对风力发电的不确定性对电网调度运行的影响,本文基于区间规划理论,提出风电动态成本这一概念,并建立计及风电动态成本的电力系统区间经济调度模型。该模型中引入决策变量求解模型的区间优化解,一定程度上反映系统运行风险和经济效益,并为调度人员安全评估提供支持。最后采用IEEE30节点系统进行仿真验证,算例结果表明该模型与方法的实用性和有效性。     

计及不确定性的含分布式发电并网的配电网 故障区段定位方法

主动配电网作为分布式发电的高效集成和管理平台,其故障区段定位是一门重要课题。针对含分布式发电并网的主动配电网故障区段定位问题,计及分布式发电出力的不确定性,基于随机机会约束规划建立配电网故障区段定位模型。所建立的模型以概率形式的评价函数为目标函数,计及控制变量定义域约束,故障类型限值约束等约束条件构建。通过对基本帝国竞争算法进行改进得到二进制帝国竞争算法,并采用改进帝国竞争算法设计模型求解流程。仿真算例表明,所建立的模型适用于含分布式发电并网的主动配电网故障区段定位求解,并计及分布式发电出力不确定性对定位结果的影响,改进帝国竞争算法在模型的求解中性能较优。     

基于能源集线器的微能源网建模与多目标优化调度

提高能源利用率是实现能源可持续发展的重要举措。基于能源集线器的概念,提出了微能源网的通用化建模方法,得到线性的功率平衡方程。进一步地,以系统总收益最大化和能源利用率最大化为优化目标,构建了微能源网多目标优化调度模型。结合加权和法在Matlab和GAMS软件上求解得到多目标优化调度模型的Pareto前沿,并采用模糊隶属度函数求取最优折中解,作为多目标优化调度方案。最后,构建典型的微能源网进行验算。结果表明,所提出的通用化建模方法具有直观性和通用性,所提出的多目标优化调度模型能为调度决策者提供多维度的调度方案,兼顾了系统运行的经济性和高效性。