考虑源荷不确定性的分时电价动态修正机制研究

针对新型电力系统中可再生能源出力及负荷需求的不确定性造成源荷协调困难,导致难以制定合理的分时电价的问题,该文提出一种考虑源荷不确定性的分时电价动态修正机制。首先,根据可再生能源出力的波动性以及不确定性,建立新能源并网功率与并网电量偏差量化模型;其次,根据需求侧负荷的变化特征,结合可再生能源出力不确定性,通过多种不确定性因素影响条件的误差计算方法,建立电价概率密度模型。然后,根据负荷上报的用电量以及预报电价,建立考虑源荷不确定性的电力市场分时电价动态修正与优化模型,并采用粒子群算法进行模型求解。最后,通过实际运行数据仿真验证该文所提方法的有效性。     

考虑风光不确定性的综合能源系统容量-成本两阶段规划优化研究

针对综合能源系统规划面临可再生能源波动性强、出力不确定性等问题,文章提出了一种考虑风光不确定性的综合能源系统容量-成本两阶段规划优化方法。首先,运用拉丁超立方抽样生成基础风、光场景集,并基于改进的k-means算法进行场景削减;其次,以运行成本最低、碳减排最优、污染物减排最优构建多目标优化模型;最后,提出系统容量-成本两阶段规划优化求解策略,并选取南方某商业园区进行规划仿真。仿真结果表明,文章所构建的综合能源系统两阶段规划模型能够在保证系统经济性的同时兼顾环保性,并满足用户多种用能需求。     

抽蓄联合全可再生能源孤岛微网配置优化模型

针对全可再生能源孤岛微电网中的源荷功率平衡问题,研究基于抽水蓄能快速启停和强调节能力的风-光-抽蓄联合孤岛微电网电源与储能系统容量配置多场景鲁棒优化方法。针对海岛负荷需求特性及可再生能源、抽蓄资源分布特性,研究了适用于海岛的包含风、光、抽蓄和蓄电池组的孤岛微网拓扑结构模型;考虑海岛抽水蓄能及蓄电池电能储放特性、可再生能源出力不确定性以及岛内负荷需求不确定性,研究了微网功率协调优化方法,建立以孤岛微网成本最小为目标的容量配置鲁棒优化模型及其求解算法。以某海岛的实际负荷需求及可再生能源发电资源数据为基础的仿真结果表明,文章所提出的抽蓄联合孤岛微电网的容量优化配置方法,在实现经济性目标的同时,可以有效地提升可再生能源利用率和微网在多种场景下的运行可靠性。     

高比例可再生能源渗透下多虚拟电厂多时间尺度协调优化调度

考虑可再生能源出力、电力负荷和电价等一系列不确定性因素,提出了高比例可再生能源渗透下的多虚拟电厂日内两阶段优化调度模型.该模型通过对多虚拟电厂中运行设备小时级时间尺度和分钟级时间尺度的协调优化,达到分级消除系统中随机和扰动因素的影响,实现高比例可再生能源的安全消纳.并且在多虚拟电厂优化调度模型中,借助Markowitz...     

计及碳排放成本的输电网与风电分布鲁棒协同扩展规划

构建以风电、光伏等可再生能源为主体的新型电力系统是实现双碳目标的主要方向,但强波动性、高不确定性的大规模风电并网给输电网投资规划带来严峻挑战。为此,在考虑系统碳排放成本的基础上,以输电线路、风电场以及储能的投资成本、运行成本之和最小为优化目标,构建其协同扩展规划模型。为充分量化风电出力不确定性,以风电出力年历史数据为基础,提出数据驱动下两阶段分布鲁棒规划优化模型,第一阶段为基于最恶劣风电概率场景,优化求解综合成本最优决策结果,第二阶段为搜索风电最恶劣场景的概率分布,并采用列与约束算法对两阶段模型优化求解。算例结果表明,通过在所建拓展规划模型中引入碳排放成本,在保障系统安全稳定运行情况下,可有效提升系统对风电资源的合理消纳能力。     

双碳目标下考虑风光不确定性的综合能源系统规划研究

可再生能源大规模并网,使配电系统及各类负荷运行稳定性降低。文章研究了可再生能源发电的不确定性综合能源系统（Integrated Energy System,IES）优化调度问题。首先,构建考虑风光不确定性的综合能源模型,采用不确定区间表达风机和光伏出力的不确定性;其次,利用鲁棒转换,可以将相关不确定性的问题转变成确定性多目标的优化问题进行求解;然后,以经济性与环境性为目标建立能源平衡与供应约束,并采用粒子群算法进行求解;最后,以某地园区的数据为基础进行仿真验证,证明了所提规划方法能够充分的考虑到风光不确定性,极大地提高系统的经济性,同时有效降低系统的碳排量,具有一定合理性和实用性。     

考虑风电和光伏出力不确定性的日调度优化方法

文章采用一种改进的序列运算算法建立风电及光伏出力的不确定性综合模型,并将该模型引入调度优化问题中,建立了计及CO2排放费用及备用出力费用影响的考虑风电和光伏出力不确定性的日调度优化模型。采用机会约束理论处理含风电及光伏出力的不确定性约束,提出了一种离散粒子群与连续粒子群混合的智能算法求解该模型。最后,通过包含风电场和光伏电站的IEEE39节点算例,对所提模型以及算法进行了仿真分析,验证了数学模型和优化算法的环保性、经济性和有效性。     

考虑碳排效益的含可再生能源柔性配电网自适应鲁棒优化运行策略

为了提高可再生能源的消纳水平、降低碳排放量、提高配电网的运行经济性,文章提出了一种考虑碳排效益的含可再生能源柔性配电网自适应两阶段鲁棒优化运行策略。首先,结合绿证-阶梯碳交易机制,考虑配电网运行成本与绿色能源交易成本,并基于风光出力的不确定性,建立了考虑最恶劣场景下的两阶段鲁棒优化运行模型,在此基础上,结合线性化手段将非线性模型转化成混合整数二阶锥规划;其次,利用自适应不确定算子合理调节系统的鲁棒性,采用高效的列与约束生成(Column and Constraint Generation, C&CG)算法进行求解;最后,在IEEE-33节点系统中进行算例分析。结果表明,所提策略不仅可以有效提高柔性配电网系统应对不确定性的能力,而且在实现系统经济性的同时兼顾了环保性,有助于柔性配电网多维协调发展。     

考虑多重不确定因素的可再生能源制氢场站最优运营策略研究

以可再生能源制氢场站这一新兴能源制造主体为对象,在电力市场环境下研究面对可再生能源出力和电力市场价格的多重不确定性因素时,可再生能源制氢场站最优运营策略模型,制氢场站的运营策略具体包括制氢场站中长期电量合同分解、电力现货市场购电量以及氢气生产计划。首先,建立了可再生能源制氢场站在电力市场环境下的运营框架,并以此为基础建立了可再生能源制氢场站确定性最优决策模型。其次,采用蒙特卡洛抽样和场景缩减方法,将风电出力的不确定性用具有代表性的典型场景进行刻画。接着,建立了基于信息间隙决策理论的计及现货价格不确定性的可再生能源制氢场站最优运营决策模型,该模型给出的决策能够保证可再生能源制氢场站的总成本不高于其最大所能接受的值。最后,通过算例仿真与对比证明了所提方法的有效性。     

考虑可再生能源不确定性和数据异构的送端电网电源出力优化控制模型

针对可再生能源异构数据及一次能源不确定性导致的电源出力控制问题,提出了基于多能源数据网络动态特性及负荷跟踪性能约束的风、光、火打捆送出的送端电网功率优化控制模型。根据多种类的一次能源、能源转换及电能输出数据异构特性,建立考虑多电源节点数据测量采样间隔内一次能源不确定性的送端电网多能源异构数据网络模型;在此基础上,研究了基于送端电网负荷扰动下的一次能源输入不确定性的电能出力输出控制的动态误差优化方法,建立基于送端电网负荷跟踪性能优化的H_2/H_∞控制模型。以东北某送端电网数据及IEEE3机9节点模型为基础,建立基于可再生能源异构数据及不确定性的送端电网功率动态优化控制仿真模型。仿真分析表明,文章所提出的电源出力控制算法能够在提高对一次能源不确定性适应能力的同时,有效提升送端电网的负荷波动跟踪性能。     

计及火电深度调峰的高比例可再生能源电力系统日前优化调度研究

针对高比例可再生能源并网,提出含风、光、火、蓄的高比例新能源电力系统多目标日前优化调度模型。该模型考虑在火电机组深度调峰及频繁爬坡等新工况下的火电机组运行成本、污染物惩罚成本以及可再生能源弃电成本,以系统运行成本最低、风光出力最大以及净负荷波动最小为优化目标,采用NSGA-Ⅱ算法进行优化求解。通过对某典型日不同调度场景进行仿真计算,结果表明所建立的系统运行总成本计算模型能够兼顾该系统的经济、环保与消纳,所提出的多目标优化调度策略能够促进高比例可再生能源的消纳,缓解火电机组的调峰压力,降低系统运行总成本,指导电力系统火电灵活性改造,保证电力系统安全、稳定、经济运行。     

全可再生能源热电气储耦合供能系统优化调控模型研究

针对全可再生能源热电气储耦合供能系统源、荷双侧不确性、多能耦合等问题,文中基于分层递阶理论建立了针对系统复杂的优化调度决策和快速的实时控制问题的分层调控框架及多时间尺度优化调控模型。在日前优化中通过鲁棒算法解决可再生能源出力及负荷预测不确性对系统安全运行的影响,在日内优化中基于模型预测控制原理对日前优化结果进行反馈校正与滚动优化,应对可再生能源出力及负荷随机性波动,从而实现系统的安全经济运行。     

高铁客运站分布式多能源系统供能协同优化策略研究

为解决传统高铁客运站供能系统中能源利用率较低的问题,以日运行购气费用和购电费用最优为优化目标,以系统运行过程中实时能量平衡为约束条件,以可再生能源出力和吸收式制冷占比为优化变量,建立多能源协同供能的分布式能源系统,并将该模型应用于北方某高铁客运站,分析可再生能源的利用率、制冷系统中可再生能源电出力的电制冷占比以及电网出力的节电率。仿真计算结果表明,分布式能源系统的使用提高了可再生能源的利用率,其中风电机组出力占其出力极限的96.5%,光伏机组出力94.7%;相比于参比系统,分布式能源系统的成本节约率为12.5%;电制冷占比为13%;电网的节电率为53.9%。     

可再生能源与热电联合响应的区域多能源电网集群运行优化模型

针对可再生能源发电快速增长下的高渗透率导致的区域级多能源电网功率平衡协调控制困难问题,文章提出了基于热电联合响应的多能源电网集群联合优化运行控制策略,可有效提高电网功率平衡调节能力。首先,研究可再生能源发电、热电联合响应及多能源电网运行特性,考虑可再生能源发电及热电负荷不确定性因素,建立多能源电网集群中可再生能源与热电联合响应运行优化控制模型;然后,研究基于电网运行效益最大化目标的多能源电网集群协调运行策略模型及其求解算法;最后,以东北某地区3个区域级多能源电网运行数据为基础,采用蒙特卡洛方法模拟电网热电负荷特性,建立基于IEEE14节点系统的PSCAD仿真模型。仿真结果及其分析表明,文章提出的基于热电联合响应的多能源电网集群协调优化运行模型能够有效提高可再生能源出力不确定性条件下电网功率平衡能力,减小电网运行与功率调节成本。     

考虑电力系统灵活性的网-储联合规划

高比例可再生能源接入电网使得规划问题更加复杂。提出考虑电力系统灵活性的网-储联合规划方法。分析风电和光伏出力的相关性,采用蒙特卡罗方法生成大量可再生能源发电和负荷场景。基于k-means聚类算法对生成的场景进行缩减,并利用改进的遗传算法确定最优聚类数。通过斯皮尔曼系数筛选典型场景,构建考虑生成概率的典型场景集合。建立以提升灵活性、降低投资成本为目标的双层网-储联合规划模型,并采用灰狼算法迭代求解。算例分析结果表明所提网-储联合规划方案能够有效地提升电力系统灵活性,促进可再生能源消纳。     

基于双蓄电池组的家庭可再生能源实时优化策略

可再生能源发电的间歇性和居民用电的主观性制约家庭能源最优调度。文章提出一种基于双蓄电池组的家庭可再生能源日内实时优化策略。首先,根据预测将可再生能源划分为确定部分和不确定部分,对蓄电池存储系统划分为充电组和调度组,其中不确定部分单独存储在充电组;然后,在考虑可再生能源发电的确定部分、家庭负荷特性、蓄电池约束和分时电价的基础上,建立以用电成本最小化为目标的日内实时优化模型;最后,采用遗传算法对模型进行求解。算例结果表明,文章策略能降低用电成本,减少发电和用电不确定性对能源最优调度的影响。     

基于SA算法的主动配电网网损优化模型研究

分布式电源的接入会对主动配电网系统网损以及其运行经济性造成一定的影响。文章在传统最优潮流(Optimal Power Flow,OPF)模型的基础上,提出了基于敏感性分析(Sensitivity Analysis,SA)算法的主动配电网系统网损优化模型及其求解流程,并在华北地区某34节点配电网系统中对上述模型进行了仿真验证。算例结果表明,在一定的优化误差内,SA算法较传统OPF优化过程具有更高的计算效率,风电出力的不确定性会对系统网损及其最佳接入位置的选择产生较大的影响。     

考虑可再生能源出力不确定性与碳排放成本的台区运行优化策略研究

随着电网公司市场化改革的进行,电力市场将逐渐吸引各类社会资本的投入。配电网下辖的台区和配电网本身将成为隶属于不同利益主体的竞争场所,形成相互竞争的博弈格局。与此同时,分布式可再生能源的高比例接入提升了配电网能源构成的清洁性,但其出力的不确定性也导致配电网调度运行风险进一步提升。为平抑分布式可再生能源出力的不确定性,将隶属于同一配电台区的“分布式可再生能源-分布式火电-储能-灵活性负荷”作为整体,以安全性和经济性为目标,由配电网运营商统一调控。首先,为协调配电网运营商和其下辖台区之间的利益关系,文章建立了由配电网运营商和其下辖的多个台区所构成的主从博弈模型,运用条件风险价值理论量化以风光为主的分布式可再生能源导致的不确定性风险;然后,为进一步考虑分布式火电的碳排放成本,实现分布式可再生能源与火电的灵活互补调控,将各台区主体在碳市场中的获利加入优化调度模型中,通过BP神经网络拟合,将主从博弈模型简化为单层模型,并运用粒子群算法进行求解;最后,通过算例讨论了不同可再生能源出力风险与碳价下各台区内不同种类分布式电源出力变化,进一步验证了该优化策略的有效性。     

基于湖北省资源禀赋的分布式风光和水电协同策略

基于湖北省风、光、水等资源禀赋,文章提出了多级能源协同控制策略,针对资源现状进行了分析。基于水电资源优势建立了多能源协同优化模型,分析了火力机组、光伏、风电、水电机组成本,分别针对可再生能源的不确定性以及光伏和水电联合系统进行了建模分析。考虑了火电机组的排放成本,利用总成本和排放为目标进行优化,考虑等式约束和不等式约束。利用考虑约束条件越限的珊瑚优化算法进行模型求解。在仿真模型中说明了所提模型和方法的有效性。     

基于弃风弃光分段惩罚的孤岛型微电网鲁棒优化经济调度

针对可再生能源发电和负荷需求具有不确定性的孤岛型微电网,设计了鲁棒优化经济调度算法。在日前计划阶段,基于微电网系统中的不确定性和孤岛模式下的弃风弃光,寻找不确定性环境下的最恶劣场景,对弃风弃光功率进行分段惩罚,采用列约束生成算法求解出最恶劣场景下的经济最优调度方案;在日内调度阶段,利用可再生能源发电和负荷需求的实时数据,对日前计划阶段的优化解进行微调补偿,改善微电网实时运行的经济性能。算例仿真验证了本文设计算法的有效性和经济性。