计及综合需求响应参与消纳受阻新能源的多时间尺度优化调度策略

随着新能源发电技术的高速发展,电网新能源消纳压力日益凸显。与此同时,随着多能转换技术发展,电网与其他类型能源网络的耦合程度不断提高,如何利用不同能源网络灵活性资源消纳受阻新能源,成为当前亟待研究的问题。为此,提出了计及综合需求响应参与消纳受阻新能源的多时间尺度优化调度策略。首先,充分考虑综合能源系统(integrated energy system, IES)特性建立了冷、热、电负荷的多类型需求响应模型。其次,在日前时间尺度,考虑新能源消纳过程中各方利益均衡,建立了基于主从博弈理论的价格型综合需求响应(integrated demand response, IDR)日前优化调度模型;在日内时间尺度,针对新能源日前预测偏差对系统优化影响,建立了考虑激励型IDR日内滚动优化调度模型。最后,通过算例仿真证明了所提策略可深入挖掘多类型负荷需求响应能力,有效提高新能源消纳量。     

需求响应分段参与的多时间尺度源荷协调调度策略

需求侧主动参与调度能够减轻电源侧发电压力,提高系统消纳新能源能力.如何充分发挥负荷侧调度潜力,合理利用需求响应成为目前需要研究的问题.提出了一种考虑需求响应分段参与的多时间尺度源荷协调调度策略.首先基于不同负荷在响应特性和响应时长的差异,将需求响应负荷分为4类,再将一天24 h分成不同的参与时段,通过负荷代理分段参与电...     

平衡风功率波动的需求响应调度框架与策略设计

以风电为代表的间歇性电源的快速增长对电网传统发电跟踪负荷的运行控制模式提出重大挑战。为解决该问题,首先分析了风功率的波动特性和需求侧负荷响应特性,在此基础上提出需求响应调度的总体技术框架,建立了需求响应的多代理架构,设计了日前、日内到实时多时间尺度滚动协调的需求响应调度策略。IEEE 39节点算例分析结果验证了所述模型、框架和策略的有效性,表明配置合理的需求响应可有效平衡风功率波动,为新能源并网提供更多调峰、备用服务。     

计及需求响应的MPIES多时空尺度鲁棒随机优化调度

针对多园区综合能源系统多时间尺度优化调度问题,结合各时间尺度源、荷不确定性特征与响应特性、园区数目对计算规模的影响,提出一种计及需求响应的多园区综合能源系统多时空尺度鲁棒随机优化调度架构。日前调度建立计及可中断负荷的多园区多能流系统鲁棒优化调度模型,确定系统最恶劣运行场景下基本调度策略;日内调度建立计及可中断负荷和替代型需求响应的单园区多能流系统随机优化调度模型,细化并调整调度策略;实时调度建立计及直接负荷控制的单园区电气系统随机优化调度模型,削弱调度策略受源、荷出力波动的影响。最后,通过算例验证了该架构能有效提高系统运行的经济性和稳定性。     

计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略

随着负荷用户的大量增长,负荷侧可调资源逐渐增多,利用负荷侧需求响应资源参与微电网调度,以提升新能源消纳水平。为充分发挥需求响应资源调度潜力,优化用户侧负荷管理能力,提出一种计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略。首先根据不同需求响应资源响应特性进行划分,将价格型需求响应资源与激励型需求响应资源细分为5种类型,构建需求响应模型与调度时段进行匹配;其次,构建“日前-日内1 h-日内15 min”的微电网多时间尺度优化调度模型,对微电网内各类可调资源进行优化调度,并针对直接影响用户用电行为的实时可调资源建立优先级权重;最后,以福建地区某实际微电网为例,仿真验证了该模型的有效性。     

考虑大规模风电接入并计及多时间尺度需求响应资源协调优化的滚动调度模型

基于需求响应多时间尺度的特性,考虑新能源不确定的特点,建立了计及多时间尺度需求响应资源的日前–日内–实时滚动调度模型。模型中考虑了电价型需求响应资源,"日前"、"日内"、"实时"三个时间尺度的激励型需求响应资源,以及常规发电机组、快速启动机组两种响应速度不同的发电侧资源。针对风电预测精度日前–日内–实时逐步提高的特点,设计了一种基于场景的随机规划(scenario-based stochastic programming,SSP)与基于机会约束的随机规划(chance-constrained programming,CCP)相结合的滚动调度模型,对各阶段不同类型的资源进行优化配置求解,实现社会福利的最优。最后基于PJM-5节点系统的算例验证了调度策略的有效性。     

计及源荷不确定性的多时间尺度滚动调度计划模型与方法

考虑风电和负荷预测偏差随时间尺度变化的规律以及分时电价条件下负荷响应偏差,综合表述系统运行的不确定性因素及其影响,提出了一种基于偏差预控的负荷调度模式。为实现风电、慢机、快机以及价格型和激励型需求响应在不同时间尺度上逐级协调优化的潜力,构建了"日前-日内-实时"多时间尺度滚动调度计划模型。算例结果验证了决策模型与求解的有效性,并进一步分析了不确定性因素对调度计划的影响以及多时间尺度经济运行域滚动决策的效果。提高不确定因素的预测精度以提升系统整体运行水平的同时,应充分考虑不确定性偏差随时间尺度的变化规律和不同类型资源的互补特征。在系统可靠运行的前提下,可根据系统运行不确定因素的偏差大小同步滚动生成不同时间尺度的经济运行域,进一步增强系统运行的经济性。     

基于需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度

随着我国不断加快新型电力系统建设,风电、光伏等越来越多的分布式资源大规模并网,但其随机性、波动性及分散性的特点给电力系统带来了多重不确定性。提出了一种考虑价格型需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度方法,在日内调度模型中引入用户价格型需求响应,对用户负荷进行精准调控;采用基于蒙特卡罗与曼哈顿概率距离的场景生成与削减法处理风光出力、电价不确定性,减少日前日内出力偏差,再结合日前调度构成了多时间尺度优化调度模型,并采用滚动优化得到日内优化调度结果。以湖南某小型虚拟电厂系统进行算例仿真,结果表明,所提多时间尺度优化调度策略能够精确预测风光出力及用户负荷,在有效抑制功率波动的同时保证了系统的经济性。     

智慧社区多能流随机响应面模型预测控制方法

提出一种智慧社区多能流随机响应面模型预测控制方法。采用随机响应面法获取分布式风电和光伏出力、负荷需求以及实时电价等预测误差分布特性,得到预测误差概率密度分布曲线并将其离散化,利用轮盘赌算法生成初始场景集并采用最近邻聚类法进行场景削减。考虑冷热电联供、电动汽车、储能设备等的技术经济特性,构建了兼顾经济性和环保性的多能流多目标优化调度模型,并利用随机模型预测控制方法对多能流调度模型进行在线滚动优化,从而实现日前优化和实时滚动优化的有效统一。算例结果验证了文中所提出方法的有效性和优越性。     

计及电动汽车参与多元需求响应的微电网多时间尺度优化调度模型

为深入挖掘电动汽车的可调度潜力，缓解含高比例新能源微电网的供能压力，结合多元需求响应技术，提出一种考虑电动汽车资源参与的微电网多时间尺度优化调度模型。在日前调度阶段，一部分电动汽车资源与价格型需求响应技术相结合，以用户的综合满意度为目标进行优化。微电网基于价格型电动汽车资源的调度计划，以经济低碳成本最低与灵活性满足度最大为目标进行优化，确定各侧可调资源的调度安排。在日内调度阶段，另一部分电动汽车资源与激励型需求响应技术相结合。微电网能量管理中心作为领导者，以运营成本最小为目标，激励型电动汽车群作为跟随者，以用电成本最小为目标，构建微电网日内主从博弈模型进行滚动优化，双方基于补贴价格与用能策略进行博弈。最后，基于某微电网场景进行仿真验证，结果表明所提模型能够降低用户用电成本，减少负荷曲线的峰谷差，实现新能源的全消纳。     

计及典型日选取与源荷灵活性调节的优化调度研究

针对电网面临的反调峰特性和新能源消纳问题,提出一种计及源荷侧灵活性调节资源的电力系统优化调度模型。首先,根据负荷特点采用改进SSE-PFCM聚类算法求取负荷典型日。其次,基于负荷用户对电价变化的不同响应行为,提取出具有需求响应潜力的两类负荷,并且分别为其构建计及乐观响应隶属度的模糊负荷转移率模型以及需求价格弹性模型。然后,计及需求响应不确定性模型以及火电机组深度调峰,以系统综合运行成本最小为目标构建优化调度模型,采用引入步长弹性系数的改进粒子群算法求解。最后,以改进IEEE 30节点系统为例进行多种场景的仿真计算分析,结果表明所提策略能够有效提升系统可再生能源的消纳能力和系统运行的经济性。     

考虑分布式新能源动态不确定性的配电网灾后时序负荷恢复方法

现有弹性配电网负荷恢复研究较少考虑到接入的分布式新能源出力不确定性及其动态更新对负荷恢复策略的影响,同时新兴的动态微电网技术能根据不确定因素的预测曲线灵活调整网络拓扑,进一步提升系统弹性。为此,提出了一种考虑分布式新能源动态不确定性的配电网灾后时序负荷恢复方法。建立了基于高斯Copula的不确定因素预测概率分布滚动修正模型,并提出了基于切片采样法的场景生成方法形成分布式新能源出力和负荷的典型场景;在考虑动态微电网划分的基础上,建立了配电网多时段负荷恢复模型;将滚动修正与负荷恢复模型相结合,建立了弹性配电网在线负荷恢复决策框架。所提方法在改进的IEEE 37节点馈线测试系统中得到了验证,算例结果表明其能充分考虑动态变化的不确定性以及灵活的配电网拓扑对负荷恢复策略的影响,从而有效提高系统的恢复能力。     

计及源-荷预测不确定性的微电网双级随机优化调度

风光储微电网接入高渗透率的可再生能源对其经济运行构成了巨大的挑战。针对这一问题,提出了计及源-荷预测不确定性的微电网双级调度策略。在日前调度阶段,以多场景下的期望运行成本最低为优化目标,构建了基于多场景技术的随机优化调度模型。利用场景分析法对日前风电、光伏和负荷预测进行场景分析;建立了多场景下含不确定变量的功率平衡方程,并将其松弛为不等式后作为一个随机事件使其以较高的概率满足机会约束;此外,用机会约束规划构建了旋转备用容量的可靠性约束模型,使微电网在一定的置信水平下满足系统的可靠运行。在日内调度阶段,提出了结合自适应小波包算法的日内滚动调度模型。利用自适应小波包算法动态提取每一控制周期内超短期预测数据与日前调度计划之间的功率偏差,并由蓄电池、超级电容器和主网供电共同平抑。     

计及直流调节能力的含风电电力系统储能优化配置

随着风电装机容量的不断增加,电力系统对储能等灵活性调节资源的需求增加.而交直流混联电网是实现大规模风电并网、输送和消纳的基础.针对上述背景,提出一种计及直流调节能力的含风电电力系统储能优化配置方法,在促进新能源消纳的同时减少储能投资成本.首先,考虑到风电功率和负荷具有随机性、不确定性等特点,通过场景分析法来处理风电和负...     

基于动态场景集和需求响应的二阶段随机规划调度模型

风电及负荷场景集作为随机规划调度的输入,对决策结果影响大。为使场景集刻画出风电及负荷的波动性,采用考虑随机变量相关性的动态场景法生成风电、负荷及净负荷的场景集,并从与调度接轨的角度提出相应的指标对场景质量进行评价。建立了一种基于here-and-now和waitand-see(HN-WS)的二阶段随机规划调度模型。该模型包含了日前与实时的关联性,决策过程融入了对实时场景已实现情况下的考虑,优化目标涵盖了日前阶段的燃料成本及实时阶段的平衡矫正期望成本。此外,为减少弃风,在调度模型中引入了激励型需求响应,与火电机组的备用容量进行协同优化。最后,采用爱尔兰电网的风电数据、Elia电网的负荷数据及改进的IEEE-118节点系统验证了所提调度模型的有效性。     

考虑需求侧电价的配电网储能设备运行策略与容量的协调优化

光伏、储能和需求侧响应的协调运行可有效平抑负荷波动并提升配电网运行的经济性。为实现通过主动运行提升配电网资产利用率的目标,本文首先改进了主动配电网的运行策略,在电网正常状态下,考虑了用户舒适度以及用电经济性的双重需求,建立了基于启发式滑动数据窗滚动技术的价格型空调快速响应模型;在电网故障状态下,提出了考虑用户赔偿的激励型空调负荷响应模型,以及故障状态下存在互联的馈线组内广义需求侧资源协调调度的共享策略,以减少线路的冗余备用。其次,建立了基于以上运行策略的配电网主动运行收益模型,以及以配电网效益最大为目标的配电网需求侧电价、储能运行策略和容量配置的协同优化模型。最后,以改进的IEEE-33节点配电系统为算例进行了仿真。仿真结果验证了所提模型的有效性,并探讨了用户负荷需求侧资源参与程度对储能配置的影响以及共享机制对提升配电线路利用率的贡献,为主动配电网广义需求侧资源优化配置提供了参考。     

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。     

基于鲁棒随机模型预测控制的园区综合能源系统两阶段优化

可再生能源发电与负荷的不确定性给园区综合能源系统的安全准确调度带来了巨大挑战,为了提高系统调度的准确度和运行经济性,提出了一种基于鲁棒随机模型预测控制的两阶段优化调度策略.该模型考虑到园区综合能源系统中负荷预测误差分布的规律性和可再生能源出力波动的概率分布难以准确刻画的特点,分别利用随机优化和鲁棒优化处理负荷侧和发电侧...     

计及核电调峰的新能源电力系统两阶段随机优化调度

近年来,随着世界范围内的能源危机越来越严重,新能源作为缓解能源危机的有效途径之一发展迅速。然而新能源具有不确定性的特点,大规模的新能源并网会给电力系统优化调度带来新挑战。在新能源和核电高速发展的情况下,电力系统峰谷差变大使得电力系统调峰压力增加。为解决调峰问题,建立了核电灵活调峰模型,同时构建了一种考虑新能源的运用核电进行灵活调峰的电力系统两阶段随机调度优化模型:第一阶段决定机组启停情况,第二阶段则根据第一阶段做出的决定对机组出力进行优化,以实现运行成本最小化。通过对IEEE标准24节点测试系统以及一个实际系统进行测试,验证了核电厂进行调峰的可行性和经济性。     

计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度

大规模新能源并网给电力系统的调度运行带来了新的挑战。为缓解系统的备用压力,提出一种计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度方法。首先,基于场景生成方法建立可变场景模型,考虑了风电并网容量和光伏并网面积对新能源出力不确定性的影响。其次,建立电力系统中多种灵活资源的备用模型:在源侧,分别建立常规机组和风电/光伏的备用模型,并考虑了风电/光伏备用的不确定性;在负荷侧,引入激励型需求响应,对需求侧备用进行建模。然后,基于两阶段随机优化方法建立备用调度模型。该模型考虑了日前的运行和备用决策以及日内不确定场景下的弃风、弃光以及切负荷风险。最后,基于改进的IEEE RTS-24测试系统验证了所提模型的有效性。