基于Pareto最优的电力系统有功 — 无功综合优化

针对纯粹依据能耗或成本指标进行发电调度的不合理性,以系统总发电成本最小和电网有功损耗最小为目标函数,建立了电力系统综合节能降耗的有功-无功协调优化模型。借助λ乘子把多目标优化问题转化为单目标优化问题,通过对Pareto最优前沿集上综合效益最优解的定义,求解λ乘子的最优值,同时还提出了λ的近似求解方法以及有网损率约束情况下λ值的求解方法,可以为协调系统总发电成本与电网有功损耗之间的矛盾、省级电力调度部门从传统发电调度模式转变为节能发电调度模式提供参考。通过IEEE 30和IEEE 57节点系统的算例分析表明了所建模型和算法的有效性。     

基于交替方向乘子法的主动配电网日前两阶段分布式优化调度策略

随着主动配电网中可控设备的大量接入,亟需提出新的优化调度策略以适应主动配电网日益复杂的调度运行。针对此问题,综合考虑主动配电网的运营成本和网络损耗,提出了一种日前两阶段分布式优化调度策略。第一阶段为有功优化阶段,考虑可控资源的有功调节作用,以配电网运营成本最小为目标进行经济优化调度;第二阶段为无功优化阶段,在第一阶段调度基础上,以系统网损最小为目标,考虑可控资源的无功调节作用,建立无功优化模型。为减轻系统通信负担,采用交替方向乘子法分别将有功和无功优化的集中式数学模型分解成多个子模型,通过相邻区域间期望信息的交互实现模型的分布式求解。仿真结果表明该策略可有效减小配电网的运营成本和网络损耗。     

基于无迹变换随机潮流建模的主动配电网优化调度

为了解决风电和电动汽车大量接入主动配电网所引发的随机优化调度问题,利用基于无迹变换的随机潮流计算方法处理风电出力的波动性、电动汽车充电的随机性以及电网负荷的随机波动。进而建立了以电动汽车充电功率和分布式电源出力为优化变量,以配电网运行费用最小、有功网损最小和负荷方差最小为优化目标的主动配电网随机优化模型。同时,采用多目标粒子群算法对模型进行求解,并以改进的IEEE 33节点测试系统为例对该模型进行仿真。仿真结果表明:考虑不确定性和电动汽车有序充电的优化调度模型,可以有效地减少配电网运行的成本、降低网损和缩小峰谷差,验证了所提模型的正确性和有效性。     

计及多类型电源协调的有功控制策略

高新能源占比对多类型电源协调的有功控制提出了更高要求。分析市场、政策、"三公"调度等因素对于多源协调有功控制的挑战。对新能源调度公平性进行了严格的数学描述,提出了多源协调有功控制模型及求解策略。该模型以市场环境下新能源最大化消纳为目标,以调峰、安全稳定与公平调度为约束。其求解策略能够实现适应复杂电网工况与风/光资源条件的新能源最大化消纳,并实现市场交易电量的合理分摊。开发的控制系统已在多个省级电网投入应用,运行结果证明了策略的正确性与有效性。     

用户充电选择对电网充电调度的影响

电动汽车充电负荷作为可调度负荷,可减小负荷高峰期的供电压力,提高负荷低谷时的机组利用率,提高电网的经济运行水平,其优化调度对电网意义重大。基于部分电动汽车用户实际中不接受电网调度的事实,以所有电动汽车用户的充电成本之和最小、电网负荷方差最小为目标,以用户充电需求等为约束,建立了电动汽车负荷的多目标优化调度模型。模型在保证用户充电获益的同时优化电网运行。采用改进粒子群算法求解模型,仿真结果表明,用户充电选择将影响充电调度方案、用户经济性和电网运行安全。在充电调度中,需要考虑用户的充电选择。     

适应大规模风电接入的互联电网有功调度与控制方案

风电场已经并将继续大规模集中接入主干网,这给互联电网有功调度与控制带来新的挑战.文中首先对适应大规模风电接入的互联电网有功调度模式进行了分析,指出传统的省级电网有功就地平衡控制模式已无法抵御大规模风电功率波动对互联电网造成的冲击.提出了在更大范围内消纳风电的区域电网集中控制模式,并从平衡方式、控制主体、资源调配、省际交换、安全约束和通信传输等几方面分析了这种控制模式的特点.为适应中国现有调度体制和技术基础,提出了以集中控制为目标、分级协调控制为过渡的互联电网有功功率调度与控制的解决方案.     

基于改进潮流熵的含风电场双层协同调度

在风电渗透率较高时,风电场出力的波动在电网中形成扰动,会引发风电接入点的潮流局部涌动和全区域电网的潮流全局窜动。针对局部特性的潮流涌动和全局性的潮流窜动,以常规机组出力和储能为控制手段,提出了含风电场的双层协同调度模型。上层模型以调度周期内电网改进潮流熵的平均值最小为目标,下层模型以风电场并网点在调度周期内净注入功率方差的平均值最小为目标并采用NSGA-Ⅱ算法对所建模型交替迭代求解。含风电场的IEEE39节点系统算例验证了调度方法的可行性和有效性。     

一种考虑系统有功调节能力的风电功率场景选取方法

大规模风电并网给电力系统优化调度带来了新的挑战。针对风电场功率输出的不确定性,考虑了风电功率场景选取与系统有功调节能力之间的内在联系,提出了一种新的风功率场景选取方法,所选场景代表一定调节时间内系统可调整功率的范围。将各场景所对应的概率引入有功优化调度的目标函数中,以各场景下的期望调度成本最小为目标,建立了基于场景分析法的动态经济调度模型,并给出了场景选取的修正策略。通过所建立的条件期望再调度成本这一指标,量化评价了有功调度模型的经济性,以及模型对风电功率波动的适应性。算例分析验证了所提模型和方法的有效性。     

提高风电渗透率的电力系统多目标优化调度研究

为解决风电不确定性给电网调度带来的困难,研究含风电场的电力系统经济调度具有一定的理论和实际意义。提出了一种改进粒子群优化算法的多目标优化调度方法,以常规火电机组发电成本最小和风电消纳电量最大为目标,建立了含风电场的双目标调度模型,采用改进的多目标粒子群优化算法进行优化求解。以包头电网为实例进行了仿真计算,结果表明所提方法能够有效降低系统发电成本,提高风电消纳水平。     

含风电场的交直流互联电力系统网省协调有功调度优化方法

针对含风电场的交直流互联电力系统网省协调有功调度问题,建立了以发电总燃料耗量和交直流联络线网损最小为目标的优化模型,并考虑了各省网为应对风电场出力随机性所需的旋转备用约束以及各省间交流联络断面的安全约束。决策变量为各省内机组出力调整量和各省间直流联络线传输功率调整量。提出了一种实用的对协调机组进行压缩选择的策略以降低决策变量维数,采用直流潮流模型近似描述交流联络线传输功率和有功损耗与节点注入功率之间的关系,并采用法线边界交叉法和原对偶内点法求解多目标优化问题以获得均匀分布的帕累托最优解集;根据模糊隶属度和熵权法从帕累托解集中选出折中最优解作为协调调度方案。对某一实际大型交直流互联电网的仿真结果表明了所提出模型和求解方法的有效性,并且表明折中最优解比协调前调度方案具有更好的经济性。     

基于新能源的电力经济调度分析研究

随着全球对新能源需求的日益增长,风能、太阳能等新型能源得到了广泛的关注,逐渐成为能源体系的重要组成部分,但是由于其随机性、间歇性的特点,也对电力系统的稳定运行产生了影响.本文将新能源引入到电力系统经济调度中,搭建了基于多种能源组合的电力系统经济调度模型,将新能源容量引入到电力系统经济调度的成本控制函数中.对调度模型进行...     

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。     

电力市场环境下含风电机组的环境经济调度模型及其仿真

电力市场环境下的传统经济调度不考虑环境补偿因素。文章在传统经济调度的基础上,考虑各机组和各种能源的环境成本,提出了火电机组名义环境补偿成本,用电方不需实际支付费用,发电方排污特性越好,火电机组的名义环境补偿成本越低;同时考虑了风电备用容量补偿成本,反映风电接入系统后火电热备用容量的变化;建立了电力市场环境下含风电机组的环境经济调度模型。基于Matlab优化工具箱,对一个包含2个火电机组和1个风电机组的系统进行优化仿真,结果表明：基于所提出的模型,环境友好的发电机组或能源将获得更大的调度权重。     

基于两阶段线性模型的微电网实时优化调度方法

微电网实时优化调度作为保证微电网安全高效运行的关键技术,工程中要求可以快速可靠地取得最优解。针对这一问题,详细分析了微电网实时调度各状态空间下应采取的控制策略;提出了遵循储能SOC日前计划的“等效供电成本最小”和实际供电成本最小的两阶段线性模型;并建立了储能系统充放电引导系数模型,以控制储能系统的充放电量;最后,通过对微电网各实时状态进行优化调度仿真和有/无储能SOC日前计划情况下的实时调度仿真实验,验证了该方法能够尽量遵循储能日前SOC计划,给出满足各状态下实时调度策略的优化调度方案,并能有效降低微电网供电总成本。     

Optimal generation dispatch with renewable energy embedded using multiple objectives

Traditional economic dispatch focuses mainly on minimizing the total operation cost of the power system. With the appearance of energy crisis and environmental pollution becoming a public issue, environmental effect of generator should be taken into consideration through the dispatch process. In this paper a multi-objective dispatch problem considering the integration of wind power is solved whose objectives include the generation cost, the reserve capacity and the environmental emission. To compromise different objectives, a coordination degree combined with a satisfaction degree are introduced in order to transform the multi-objective dispatch problem into a single-objective one, i.e., the optimal generation dispatch (OGD) model. Then the OGD is solved by a particle swarm optimization algorithm on an IEEE 30-bus system, with wind power generation and coal-fired generation embedded. The simulation results show that better results in terms of all the three objectives can be obtained from the OGD model, in comparison with two other multi-objective dispatch models. The simulation results also show that the integration of wind power will cause the increase of both the generation cost and the reserve capacity but will decrease the environmental emission.     

基于全局优化和多主体博弈的微网日前电热联合经济调度

针对含可再生能源的微网日前电热联合调度问题,开展了考虑全局利益统一与多主体利益均衡的优化结果对比分析。首先,基于多能源微网中各类能量产生/转化设备的效能模型,结合系统中储能装置寿命损耗、可再生能源丢弃、电动汽车调度成本等方面的分析,建立了各类设备的运行成本模型;其次,构建了以微网运行成本最佳为目标的微网单一主体日前经济调度数学模型,并提出了基于粒子维度熵的改进混沌粒子群算法;再次,构建了考虑可再生能源所有者、微网能源服务商、用户等多主体利益均衡的日前经济调度数学模型,提出了基于Nash均衡博弈的求解方法;最后,针对全局利益统一与多主体利益均衡2种模式在典型实例中的经济调度结果,开展了深入的对比分析,验证了所提模型与方法的有效性与实用性。     

具有节能减排内核的电力市场新模式

为进一步做好节能发电调度与电力市场建设的衔接工作,充分发挥市场机制在统筹配置电力资源方面的基础作用,文中从理论上证明了节能发电调度与电力市场模式衔接的必然趋势和前提条件,提出了“能耗权交易”和“能耗折价标准”概念,实现了能量、能耗、排污三者统一的货币评价标准。在此基础上测算了发电企业外部成本,提出了电力市场外部成本内置法。该方法将发电内部成本、超标能耗外部成本、污染排放外部成本三者统一到社会综合成本的框架内,按照社会综合成本最小化目标来优化调度发电机组。模拟计算及实证分析表明,该方法在有效控制能耗水平和污染总量的同时,实现了社会综合成本最小化,是值得推荐的一种新的电力市场模式。     

基于深度强化学习的电动汽车实时调度策略

电动汽车(EV)作为一种分布式储能装置,对抑制功率波动有着巨大的潜力。考虑EV接入的随机性及可再生能源出力和负荷的不确定性,利用不基于模型的深度强化学习方法,建立了以最小功率波动及最小充放电费用为目标的实时调度模型。为满足用户的用电需求,采用充放电能量边界模型表征电动汽车的充放电行为。在对所提模型进行日前训练及参数保存后,针对日内每一时刻系统运行的实时状态量,生成该时刻充放电调度策略。最后以某微电网为例,验证了所提基于深度强化学习的调度方法在满足用户充电需求的前提下,可以有效减小微电网内的功率波动,降低EV充放电费用;日内不需要迭代计算,可以满足实时调度的要求。     

风储联合运行经济调度模型研究

介绍了风电场中储能装置的相关控制策略;然后,基于传统的经济调度模型上,引入储能装置来平抑风电功率的波动性,并计及备用成本,从而建立了风电场中含储能装置的经济调度模型,重点分析了储能装置的引入和储能装置不同容量及不同最大充放电功率对经济调度的影响;最后,通过实际算例分析验证了该模型的有效性。     

计及新能源波动与相关性的配电网最大供电能力调度方法

配电网中分布式电源的出力由于波动具有不确定性与相关性,会对配电网的调度方案产生深远影响。为了研究新能源出力的波动对配电网在最大供电能力下调度方案的影响,采用数据驱动技术构建了新能源出力不确定集。随后构建了考虑新能源出力最差情况下的配电网双层鲁棒优化调度模型。下层模型以发电成本最低为目标,使得调度结果具有较好的经济性。上层模型考虑新能源出力不确定性最差情况,使得调度结果具有较强的鲁棒性。通过KKT条件将双层模型简化为单层,并以重复潮流法进行迭代,最终得到计及新能源波动的配电网最大供电能力调度方法。通过仿真验证了该算法的有效性与经济性,并得到了提高配电网最大供电能力的运行策略。