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。     

基于PCC-ML深度学习的微电网多目标协调优化运行

为提高微电网可再生能源优化配置,降低微电网源荷不确定性,提出基于Pearson相关系数元学习（PCC-ML）源荷预测的微电网多目标协调调度优化方法。首先,运用Pearson相关性分析（PCC）分析原始多维输入变量组成的时间序列,通过元学习（ML）对微电网源荷数据进行特征提取、候选模型准备、标记、离线训练和在线预测结果评估5个过程管理;然后,基于预测结果建立微电网两阶段滚动调度优化模型,阶段一为日前预调度阶段,以实现微电网区域全局运行经济性最优为优化目标;阶段二为实时运行调控阶段,考虑微电网新能源实时出力不确定性,对预测偏差实时调控,实现微电网各设备运行成本最优。接着,利用列约束生成算法（C&CG）分解为主、子问题进行交互迭代求解两阶段优化模型。最后,算例分析表明所提方法能满足可见和不可见预测任务的性能需求,提高微电网经济收益。     

考虑空调负荷虚拟储能的产消者鲁棒日前申报策略

在分布式可再生能源大力发展的背景下,产消者将成为新的重要利益主体参与电网运行。考虑到产消者中空调负荷具有良好的调控潜力,文中首先建立了空调负荷的虚拟储能模型,并在此基础上分析了虚拟储能与常规储能的不同之处。针对虚拟储能可参与日内调控的特点,考虑可再生能源出力不确定性,提出了产消者鲁棒日前申报策略,并进一步提出了将虚拟储能日前决策与实时调整相结合的产消者最优申报及调度策略,运用改进的列约束生成算法进行求解。最后对具体算例进行比较,证明了最优策略在产消者运行灵活性与经济性方面的优势,并分析了可再生能源出力不确定性、惩罚价格选取及室外温度对实际结果的影响。     

基于改进两阶段鲁棒优化的区域综合能源系统经济调度

针对光伏出力及负荷的不确定性对系统日前经济调度和实时运行的影响,提出了一种以期望场景下最优,任意场景下可行的改进两阶段鲁棒优化方法,解决经典两阶段鲁棒优化存在的保守性问题。建立一种考虑可再生能源和负荷波动的区域综合能源系统改进两阶段鲁棒优化经济调度模型,通过列约束生成算法将目标函数分解为主问题和子问题进行反复迭代求解。模型第一阶段(主问题)以日前经济调度成本为目标函数,制定出包含系统设备出力、天然气供气计划的日前调度方案。在此基础上,第二阶段(子问题)以实时运行下调整成本为目标函数,通过调整设备出力应对系统中不确定波动。最后,以冬季某区域综合能源系统进行算例仿真,验证模型的有效性。#$NL关键词：区域综合能源系统;不确定性;改进鲁棒优化;经济调度     

基于分层次DBSCAN-VBSO算法的区域综合能源系统两阶段调度优化

构建了一种面向园区级区域综合能源系统的日前-实时两阶段经济性调度优化模型。建立了综合考虑系统各类运行成本的日前经济性调度模型;在日前调度基础上通过修正各个微源机组、储能的运行状态并考虑柔性负荷的需求响应,构建了实时调度优化模型;为求解上述调度优化模型,提出了一种分层次密度聚类的变异头脑风暴优化(DBSCAN-VBSO)算法,通过保持种群多样性以增强算法的优化性能和计算效率;对综合能源系统两阶段调度模型和求解算法进行仿真计算。算例结果表明:采用两阶段调度优化模型能够有效提高可再生能源利用率,降低系统运行成本。并且算例结果验证了分层次DBSCAN-VBSO算法在求解此类优化问题时的有效性和优越性。     

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。     

城市智能光储充电塔自适应鲁棒日前优化调度

智能光储充电塔子系统间的协调优化调度可以实现充电塔经济高效运行。考虑不确定性对系统调度影响,文中提出一种光储充电塔自适应鲁棒日前能量-备用协同优化调度方法。首先,以日运行总成本最小为目标,日前能量-备用调度和实时能量平衡调整分别为第1、第2阶段决策,建立光储充系统自适应鲁棒三层优化调度模型。然后,针对三层优化模型难以直接求解的问题,采用代表性场景描述不确定性,同时引入辅助变量代替最恶劣场景运行成本,实现内层解耦替换,转化为含有限数量场景的单层鲁棒优化模型。接着,提出一种关键场景辨识的迭代算法以提高模型求解效率,其中主问题为考虑少数关键场景的单层鲁棒模型,子问题则辨识关键场景。最后,以南京某实际光储充电塔为例进行算例分析,验证了所提算法的有效性。     

基于多场景模糊集和改进二阶锥方法的配电网优化调度

随着分布式光伏大量接入,储能、电动汽车、可平移的主动负荷等多种资源均参与到配电网调度之中,配电网亟需在消纳可再生能源的同时降低调度成本.针对光伏出力不确定性和复杂多资源接入下的配电网调度问题,提出了基于模糊集理论和改进二阶锥方法的日前-日内两阶段调度模型及求解算法.首先利用历史统计数据,基于event-wise模糊集理论构建了光伏出力不确定性调度模型,并进一步提出了考虑多类型主动负荷、电动汽车、储能在内的多种调节资源协同的日前-实时两阶段优化调度模型.日前调度采用改进的鲁棒随机优化方法求解,有效处理分布式光伏的不确定性影响,实现光伏消纳最大化的目标;实时调度则提出了二阶锥边界修正迭代算法,综合利用主动负荷响应、电动汽车多种手段追踪匹配光伏出力,实现以运行成本最小为目标的优化调度.最后,基于IEEE-33节点算例系统的仿真分析论证了所提方法的有效性.     

基于鲁棒优化的微能源网综合需求响应协同调度策略

针对微能源网中可再生能源出力的不确定性,基于微能源网中综合需求响应的"多元互动"特征,提出了综合需求响应平抑可再生能源波动的策略,建立了微能源网综合需求响应日前和日内协同调度的两阶段鲁棒优化模型.模型中引入了风、光的不确定预算参数调节系统的经济性和鲁棒性,日前阶段考虑了最劣场景,确定系统日前调度方案,日内调控阶段基于日前阶段的优化结果,优化系统最劣场景下的调控方案.利用强对偶理论和列约束生成算法对min-max-min结构的鲁棒优化问题进行转化和求解.算例结果表明,鲁棒优化方法可提高系统抵抗不确定风险的能力,综合需求响应可提高微能源网的经济性和自给能力.     

计及电动汽车及多类需求响应的电力用户能量管理鲁棒模型

近年来,分布式能源呈规模化并网运行,导致传统电力用户从单纯的电能消费者逐步演变为兼具电能生产与消费能力的产消者,并可在市场电价的引导下有序参与市场交易。然而,受自身容量的限制,产消者难以承受市场电价波动性、光伏出力随机性带来的风险。为此,提出了一种基于鲁棒优化的产消者能量管理模型,首先构建了含电动汽车以及多类需求响应资源的产消者能量管理模型;在此基础上,考虑电价波动性以及光伏出力的随机性,构建了计及电价、光伏不确定性的产消者能量管理鲁棒模型,分析了鲁棒系数对产消者整体效益以及能量管理策略的影响。最后,采用改进灰狼算法实现了模型的高效求解。     

基于两阶段鲁棒优化的可再生能源DNE极限评估

为应对高比例可再生能源给电力系统运行与调度带来的挑战,提出考虑弃风和切负荷的灵活性量化评估方法。基于日前和实时调度框架建立具有多时段耦合约束特征的两阶段鲁棒优化模型。在日前调度阶段,根据风电和负荷预测数据求解计及安全约束的机组组合问题以确定机组调度方案。在实时调度阶段,考虑电力系统不确定性计算风电的最大消纳范围以评估系统灵活性,即“不超过”极限。对于极限内任意风电曲线,均可通过调整日前调度计划使实时调度阶段的弃风和切负荷风险是可接受的。基于Benders算法的求解框架,应用强对偶理论和大M法将难以直接求解的min-max-min模型转化为混合整数线性规划问题。最后,采用改进的IEEE-6和IEEE-118节点系统,验证所提方法的有效性。     

考虑热惯性不确定性的多能源系统两阶段鲁棒优化调度模型

该文提出考虑供热系统热惯性不确定性的多能源系统协调优化方法。首先,基于多能源系统能量输运网络,分析热网热能传递延迟模型和等效储能模型;其次,研究热网管线输运能力描述参数,建立供热管道传输准动态方程。分析热网运行状态监测数据与热能流模型间差异的量化方法,建立热惯性不确定性模型。然后,以电-热-气多能源系统运行成本最低为目标函数,构建考虑热惯性不确定性的多能源系统两阶段鲁棒优化调度模型,并引入列约束生成算法、强对偶理论对于模型进行求解。最后,以东北某地多能源系统实际运行数据为基础建立仿真模型,算例结果表明基于热惯性不确定性的多能源系统鲁棒优化调度模型能够较好地兼顾系统调度成本和可靠性。     

计及风电备用容量与需求响应的多备用资源鲁棒优化

为缓解多重不确定性因素造成的系统运行与备用压力,提出了一种计及风电备用容量与需求侧响应的日前-日内两阶段多备用资源鲁棒优化模型。一方面,为充分发挥风电场与需求侧的备用容量,提高系统运行与备用的灵活性,分别对风电场备用与需求侧备用进行建模;另一方面,基于鲁棒优化模型对系统多种备用资源进行优化,保障电网在最恶劣运行工况下的安全可靠运行,提升了系统的鲁棒性。采用列和约束生成算法对两阶段鲁棒优化问题进行了求解。修改的IEEE RTS-79测试系统算例验证了所提模型与算法的有效性。结果表明,协同优化多种备用资源可以提升电力系统的运行灵活性,促进风电的消纳;同时,通过调节鲁棒模型中不确定性限值的大小,可以实现系统运行鲁棒性与经济性的平衡。     

基于数据驱动的微电网双层鲁棒优化调度

提出了一种基于数据驱动的微电网两阶段自适应鲁棒优化调度方法。首先,构建了基于数据驱动的微电网市场调度优化框架,利用K-means聚类方法对微电网大量历史数据进行聚类预处理,选取典型场景代表大量复杂场景来获得准确地风电出力概率分布情况。然后,在阶段一建立微电网日前预调度模型;基于预处理的聚类数据,建立数据驱动的风力发电的不确定性集合,在阶段二建立微电网实时调控模型。通过数据驱动构造的风力发电不确定性集合,排除了部分极端场景,降低了模型的保守度。接着,用列约束生成算法(C&CG)将构建的两阶段自适应鲁棒优化模型分解为主问题和子问题进行交互迭代求解。最后,仿真结果验证了所提方法的有效性,降低了微电网设备运行成本,提高了新能源利用率。     

基于集中-分散交易机制的多产消者两阶段鲁棒优化模型

针对产消者参与电力市场交易过程中的不确定性,提出一种多产消者两阶段鲁棒集中-分散交易模型.考虑产消者之间可进行点对点分散交易,建立多产消者集中-分散市场交易模型;考虑光伏出力不确定性对交易策略的影响,构建多产消者两阶段鲁棒市场交易模型;采用Nash谈判法实现多产消者合作剩余的公平分配.仿真算例验证了所建模型的有效性.     

考虑风机惯量支撑及有功备用的新能源电力系统优化调度模型

针对新能源大规模并网下,因系统惯量低、调频备用不足导致的系统运行安全问题,提出了考虑风机惯量支撑及有功备用的新能源电力系统优化调度模型。首先,建立实时风速下风机参与系统惯量支撑响应的风机惯量模型及风机降载出力的有功备用模型;然后,构建了两阶段随机鲁棒优化调度模型,以总运行成本最小为目标,采用列与约束生成算法求解两阶段模型;最后,以改进的IEEE-RTS 24节点系统为算例进行分析,结果表明,所提优化调度模型的总成本较低且弃风弃光量较少。     

基于区块链的多互联微电网分布式协调优化调度

为实现多互联微电网新能源优势互补、高效消纳,提出一种基于区块链技术的多微电网互联三级两阶段协调调度优化方法。首先,根据不同的调度级别设计了基于区块链的多区域微电网分布式协调调度框架;然后,将多区域微电网互联优化问题分解为两阶段优化调度模型,在日前预调度阶段制定日前预调度计划,实现互联区域全局经济性最优;在实时调控阶段考虑微电网内新能源实时出力的不确定性因素,针对日前计划电量和实际交易电量调控偏差进行滚动优化控制;其次,采用列约束生成算法对两阶段问题进行交互迭代求解;最后,算例分析表明,所提方法不仅能有效降低多重不确定性对互联系统安全运行及新能源消纳的影响,而且提高了互联区域的经济收益。     

不确定性环境下的孤岛型微电网鲁棒优化算法

针对可再生能源出力和负荷功率的不确定性,提出了日前计划-日内调度的孤岛型微电网鲁棒优化算法,其中日前计划针对可能出现的最恶劣场景,利用列约束生成算法将问题分解为主问题和子问题,交互迭代求解最优经济调度方案;日内调度阶段,利用每一时段的实时测量信息,基于日前计划调度结果对调整成本进行二次优化,通过对传统能源发电的功率调整...     

柔性负荷聚合灵活性的多时间颗粒度鲁棒评估方法

面向柔性负荷虚拟电厂(FLVPP),提出了包含日内滚动时间窗-调度周期-分钟级的多时间颗粒度的动态聚合灵活性的鲁棒评估方法。分析了多时间颗粒度评估的必要性,构造了最大化多个时段聚合灵活性的鲁棒评估模型,考虑了多时段耦合、电力网络拥塞、负荷运行状态在调度周期内发生变化以及时延响应的影响。该模型属于决策依赖的不确定性优化模型,可通过数学变换转化为常规两阶段鲁棒优化问题。针对第二阶段问题存在的二进制变量,设计了基于嵌套列和约束生成算法的迭代求解策略。通过算例分析验证了相比于现有常见方法,所提方法可以更加准确地评估FLVPP的聚合灵活性,同时验证了在评估聚合灵活性时考虑电力网络约束的必要性,并展示了算法性能。     

考虑柔性资源多维价值标签的交直流配电网灵活调度

可再生能源高渗透率使得交直流配电网面临严重的随机性和波动性,充分挖掘柔性资源调控潜力可以有效地降低可再生能源带来的网络运行风险。针对当前交直流配电网优化调度主要考虑电压源型换流器（VSC）的调控能力,对VSC与柔性资源协同研究不足的问题,提出一种考虑柔性资源多维价值标签的交直流配电网灵活调度方法。首先,考虑柔性资源调控特性差异,构建了包含响应时段、调节能力、调节成本及响应意愿的多维价值标签评估体系,准确全面地评估柔性资源聚合调控潜力范围;其次,以运行成本最小为目标函数,柔性资源多维价值标签为约束,建立交直流配电网两阶段鲁棒日前优化调度模型,并采用嵌套列和约束生成算法（C&CG）及强对偶理论进行求解;最后,通过改进的IEEE 33节点交直流配电网仿真结果表明,所提方法能够充分发挥柔性资源的调控潜力和协同能力,同时可有效提高模型求解效率和求解精度。