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。     

基于多代理技术的需求响应互动调度模型

电力高峰负荷的不断攀升以及间歇式新能源的大规模并网增加了电网调度的难度,将需求响应资源融入传统发电日前调度计划将丰富电网调度的模式。针对需求响应资源数量多、分布广、难以直接控制等特点,文中设计了包含多种类型电力终端用户的负荷代理与电网调度中心的互动机制,综合考虑不同需求响应资源的调度成本以及其他负荷代理的不完全信息,负荷代理以自身利润最大为目标进行分散决策。针对需求响应项目可能导致电力公司收益减少而影响其开展相关项目的积极性,电力公司以自身利润最优进行发用电资源的统一优化。基于IEEE 39节点系统算例,通过分析计及互动调度前后发电机出力变化、电力公司的调度成本和利润以及负荷代理的收益,说明了所提需求响应互动调度模型有利于实现电力公司和负荷代理的"双赢"。     

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。     

计及风电消纳与发电集团利益的日前协调优化调度

消纳大规模风电增加了系统调峰难度,统一调度调峰资源可能使有深度调峰能力的机组产生偏离成本的经济损失与环境污染,难以保障机组调峰的公平性与积极性.提出集中调度与发电集团自主调度相协调的日前调度模型,将日前优化调度分为两阶段进行:第1阶段沿用集中经济调度方式,以系统煤耗最低为目标形成发电计划,并由机组发电计划得到各集团总发...     

大规模风电并网下的电力系统调度决策研究

风电功率预测对电力系统的功率平衡和经济调度意义重大。介绍了风电场输出功率的预测方法及影响因素,给出了含风电场的电力系统经济调度模型及相关求解方法,并研究了预测与机组组合滚动优化的配合机制以及储能、电动汽车等多种资源与风电协调互补等问题。指出储能、电动汽车等可调度资源能够有效平抑风电等可再生能源的间歇性和波动性,是实现消纳大规模风电、节能减排、保障电网安全稳定的有效途径。     

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。     

考虑风电并网友好性的日前分层调度计划模型

为了最大程度消纳风电及激励风电场改善并网特性,提出了一种考虑风电并网友好性的日前分层调度计划模型。上层调度模型中,通过风电和常规机组的协调调度,实现系统综合成本最小的目标。下层调度模型中,建立风电友好性评估模型对风电场并网友好性予以评估。以风电功率预测信息及上层调度模型的风电出力计划等作为约束,制定各风电场的日前调度出力计划。最后通过在IEEE 30节点系统进行算例仿真,验证了该方法的有效性。     

用户侧互动模式下发用电一体化调度计划

针对大规模风电反调峰特性和空调负荷等因素造成的系统负荷高峰谷差给电网安全、经济运行带来的挑战,在分析商业、工业负荷移峰潜力的基础上,设计了用户侧自愿申报用电意愿和移峰成本的新型用户侧互动模式。基于该互动模式,建立了能够充分反映用户意愿的用户侧互动负荷模型,并将其嵌入传统的安全约束机组组合模型中,提出了发用电一体化调度计划模型。实现了用户侧互动负荷作为可调度资源参与电网运行,减少了高成本机组启停,降低了系统运行成本。新英格兰39节点系统验证了所提出的模式和模型的有效性。     

考虑风电并网的电力系统经济调度

风电场输出功率的不确定性使风电并网后电力系统的调度决策面临新的挑战。对风电场输出功率进行预测是消纳大规模风电的基础工作,在此基础上对预测误差进行统计分析和评估,并用于电网调度决策。根据对风电功率不确定性的处理方法不同,将含风电的电力系统调度模型分为确定性模型、模糊模型及不确定性模型。对风电功率不同时间尺度、不同前瞻周期的预测误差进行统计学分析,从而研究不同时间尺度之间调度决策的滚动优化机制,以及不同时间尺度调度决策进行滚动优化时调度与对应时间尺度预测之间相互协调配合的问题。储能、电动汽车等可调度资源能够有效平衡和抑制风电等可再生能源的间歇性和波动性,是实现消纳大规模风电、节能减排、保障电网安全稳定的有效途径。并对以大型火电为主体电源的电网接纳风电的成本效益进行了讨论。     

基于D5000系统的风电优先调度工作方案设计与应用

近年来由于风电迅猛发展,大幅度超前电网建设和社会用电负荷增长,受网架约束和电网调峰问题影响,风电出力受阻的情况时有发生,风电消纳已成为困扰电网和风电场的共同问题。依据《风电优先调度工作规范》,基于智能调度技术支持系统建设,设计新疆电网风电优先调度工作方案,有利于在保证电网安全稳定运行的前提下,实现新能源消纳最大化的目标。     

基于混沌量子粒子群算法的含风电场电力系统实时调度

分析了大规模风电给电力系统实时调度所带来的若干问题,依据节能减排原则,以消纳风电最大化和火电机组一次能源消耗最小化为双重目标,建立了含大规模风电的实时调度模型。在量子粒子群算法基础上加入混沌初始化和混沌扰动,形成混沌量子粒子群优化算法。基于修改的IEEE-118节点系统进行仿真计算,结果表明：建立的模型能在最大程度消纳风电的前提下,最大限度地减少一次能源消耗,达到节能减排的目的;采用的算法计算速度快、收敛性能好,满足实时性的要求。     

风电电动汽车协同利用对电网风电接纳能力的影响

建立包含电动汽车充、放、耗电约束的风电电动汽车协同利用模型,根据决策变量的不同将充放电模式分为自由充电、不含V2G(Vehicle to grid)和含有V2G的风电电动汽车协同利用。以风电利用率和风电在电网能源结构中电量占比作为衡量水平,分析不同充电模式、电动汽车数量和风电装机容量下的风电接纳能力。含有V2G的风电电动汽车协同利用能够最大限度提高电网风电接纳能力,且在风电装机容量较大时更能显示出含有V2G的协同利用充放电模式的优势,含有V2G的风电电动汽车协同利用是实现大规模风电并网的有效方式,同时一定负荷和风电装机水平的电网存在一个最佳匹配的电动汽车数量。     

基于预测控制的含风电滚动优化调度

在预测控制理论的基础上建立了含风电的滚动优化调度模型,将常规火电机组、风电机组的有功出力视为预测控制的状态量,常规火电机组的出力调整量视为输入量,以状态空间的形式描述状态量和输入量之间的关系。通过对目标函数和约束条件进行状态空间转换,使滚动调度问题转变为矩阵形式的优化问题,建立了一种多机组多预测时段的滚动优化调度数学模型。并根据矩阵的特性对目标函数进行了化简,使优化问题转换为二次规划形式,推导了全矩阵约束时的内点法增量矩阵,便于应用内点法进行模型求解。此外,还对滚动优化的决策稳定性问题进行了理论分析。仿真算例表明,相比传统的单时刻优化,基于预测控制的含风电滚动优化模型在整体优化水平和调度决策前瞻性方面具有优势。     

考虑综合需求侧响应的区域综合能源系统多目标优化调度

为兼顾区域综合能源系统（regional integrated energy system,RIES）中能耗成本、污染排放、风电消纳等多个调度目标,建立了考虑综合需求响应的RIES多目标优化模型。首先,对含电转气、储能系统、热电联产机组等设备的RIES建模,并在区域内引入了具体考虑削减负荷、转移负荷和替代负荷的综合需求响应,旨在削减系统负荷峰谷差。然后,分别建立了以系统用能成本、弃风功率和污染物治理成本最小的目标函数,采用多目标优化方法--以模糊加权规划遍历权值求解帕累托前沿,再根据证据推理决策方法寻找最优调度策略。最后基于典型算例研究,结果表明了所提多目标优化算法能有效在多个调度目标间做出权衡,考虑综合需求响应的RIES在总能耗、环境友好和风电消纳等方面更具优势。     

基于通用分布的含风电电力系统随机动态经济调度

随着风电大规模并网,其不确定性给电力系统经济调度带来了新的挑战。文中利用通用分布模型拟合不同风电功率预测水平下的实际风电功率分布,并以此建立了考虑风电低估、高估成本的日前动态经济调度的随机优化模型。通过对目标函数和约束条件的转化与分析,将随机优化模型转化为一个非线性凸优化问题。结合二次规划算法和内点法,提出了一种两阶段优化算法用以求解对应的经济调度问题。最后,在含风电场的IEEE 30节点系统上,验证了所提基于通用分布的随机动态经济调度方法的有效性。     

含风储一体化电站的电力系统多目标风险调度模型

风储一体化运行是未来风电站的一种发展趋势,与储能和风电分别受系统调度相比较,更有利于提高风电接入电网的利用率。基于一体化电站中电池储能系统的运行特性及风机故障机理,提出考虑含风储一体化电站的电力系统失负荷和弃风风险指标,建立以系统运行风险最小、火电机组煤耗量最少,以及弃风量最少的多目标优化调度模型,以解决系统运行过程中风险、发电成本与风电消纳之间的矛盾。算例验证表明,与传统风储联合运行模式下的调度结果相比,一体化后虽然风险略有增加,但显著提高了系统运行的经济性和风电消纳能力。     

基于机会约束目标规划的综合能源系统经济调度

为了降低大规模风电的不确定性和波动性对综合能源系统(integrated energy system, IES)的影响,对接入风电的综合能源系统的备用容量和调度计划进行优化,提出了基于机会约束目标规划(chance constrained goal programming, CCGP)的经济调度模型。首先,利用机会约束目标规划处理含多个机会约束的不确定性模型。然后,引入量化备用不足的风险指标,将备用不足风险纳入经济调度成本,同时考虑风险备用成本目标和系统运行成本目标。最后,利用算例对模型的有效性进行验证。结果表明,模型能够很好地兼顾系统运行的安全性与经济性,提高了系统的调度灵活性,降低了风电不确定性对系统的影响,实现了系统的经济运行。     

考虑风电不确定性的电力系统多目标优化调度

针对风电机组并网规模的增加使火电系统面临平频繁启停、运行效率低的问题,建立考虑风电机组不确定性的电力系统多目标调度模型.在一定的风险情况下,对电力系统进行调度,对机组按照能耗量高低进行排序,安排机组开停机顺序,既提高机组运行效率又符合节能调度的要求.在传统经济调度模型的基础上,考虑机组运行稳定性,建立电力系统经济平稳调度模型,引入maxmin函数和ε支配的多目标粒子群算法对模型进行求解.算例分析表明,该模型能够在一定的风险情况下取得较好的经济性和平稳性。     

基于机会约束混合整数规划的风火协调滚动调度

为降低大规模风电随机性和波动性对电力系统调度的影响,保障电力系统运行的安全性和经济性,提出了考虑风电功率特性的基于机会约束混合整数规划的滚动调度模型。首先,研究了风电功率特性及风电预测误差和风电爬坡事件对系统调度的影响。然后,建立了考虑风电功率特性的机会约束混合整数规划滚动调度模型。通过滚动调度策略,有效减少系统备用容量,降低系统运行成本,提高系统的经济性,模型考虑风电爬坡约束,能有效降低风电爬坡事件的危害,提高系统的安全性。最后,通过算例对所提模型和调度策略的有效性进行了验证,结果表明,模型和调度策略能结合风电功率特性,有效兼顾系统的安全性和经济性。     

基于多目标原子轨道搜索算法的风电场集群最优经济调度

随着环保意识的增强以及风电渗透率的不断攀升,使得电力部门对含风电系统的经济调度提出了更高的要求。为了在降低污染物排放及促进风电消纳的同时将发电成本控制在最低,建立了考虑环境与经济指标的风-火多随机变量经济调度模型。该模型中的目标函数考虑了火力发电成本、风力发电成本、弃风惩罚成本及污染气体排放。采用多目标原子轨道搜索算法进行模型求解,该算法在传统原子轨道搜索算法的基础上添加了存档机制、网络机制以及领导者选择机制,具有较强的多目标优化执行能力。结合修改后的IEEE30节点算例进行仿真分析,结果验证了所提模型的可行性以及多目标原子轨道搜索算法求解此类问题的有效性。