Installed Capacity Optimization of Wind Turbine Generators Considerin~ Maximum Economic Benefit of Wind Farm

针对风电机机组出力的随机性,将机会约束规划用于优化风电场的装机容量,建立了以风电场净收益最大为规划目标,以投资成本、线路的传输能力限制、系统对旋转备用的要求以及常规机组出力限制等为约束的数学模型。将蒙特卡洛模拟方法与遗传算法相结合对上述模型进行求解。以IEEE30节点系统为例进行仿真,验证了文中方法的有效性。文中方法综合考虑系统运行约束和经济约束,能找到风电场效益最大的风电场容量以及相应的风电场最大收益,具有较好的工程应用价值。     

基于机会约束规划的风电穿透功率极限计算

该文提出一种采用机会约束规划计算风电穿透功率极限的新方法。该方法把风电穿透功率极限看作是在满足网络和设备约束前提下系统允许的风电场最大装机容量。约束条伯包括线路的输送能力限制、系统对旋转备用的要求以及常规机组的出力限制等。为了便于考虑风电场出力和负荷的随机性,约束条件以概率的形式表示。针对问题特点。求解时应用了遗传算法和随机模拟技术,在IEEE30节点系统上的教育处结果验证了所提方法的优点。     

风电—抽水蓄能联合日运行优化调度模型

基于日前负荷预测和风电出力预测,研究了风电—抽水蓄能联合日运行的优化方法,提出了电网消纳风电出力的新模式。以风电—抽水蓄能联合运行的效益最大化为目标,考虑抽水蓄能机组的启停限制和发电—抽水工况转换限制,以二次约束表征机组启停约束和抽水蓄能电站运行工况约束,建立了含全天96个时段的混合整数规划模型,并采用商业优化软件求解。基于实际抽水蓄能电站参数设计了算例系统。测试结果表明,抽水蓄能电站与风电场配合可大大降低风电出力随机性对电网运行的负面影响,经济和社会效益显著。     

考虑多风电场出力耦合特性的热电联合优化调度

建立了一种考虑多风电场出力耦合特性的热电联合优化调度模型。该模型的目标函数为最小化火电及热电联产机组煤耗成本,并在电功率平衡约束中引入多风电场出力及电负荷的随机特性。模型求解过程中,基于Copula相关理论推导了考虑多风电场总出力耦合特性的概率模型,然后采用两阶段随机规划处理含随机量的等式约束,并应用一种自适应进化规划算法对所提出的优化模型进行求解。算例仿真结果表明了所提模型及方法的有效性。     

考虑风电场可调度性的储能容量配置方法

风电场出力的不可调度性给大量风电场接入后系统安全运行形成了巨大挑战。配套储能系统实现风电场可调度性是解决风电场接入问题的有效方法,基于风电场可调度性规划合理的配套储能容量成为必须解决的问题。本文对满足特定风电场可调度性置信度水平下储能系统规划方法进行了研究。首先采用持续预测方法获取全年风电场小时前预测出力数据,并依据风电场预测出力考虑配套储能容量最小化原则提出了一种调度策略。基于风电场可调度性和储能容量折中,定义风电场可调度性作为约束并利用非参数估计和曲线拟合方法生成储能功率和容量约束函数,以计入储能使用寿命的投资成本模型作为目标函数,利用遗传算法进行求解。最后,以风电场锂电池储能规划为例进行说明。     

计及风电不确定性和弃风率约束的风电场储能容量配置方法

风电的大规模开发造成了严重的弃风问题,在风电场内配置储能装置可显著减少弃风,文中基于分布鲁棒优化方法研究了考虑风电不确定性和弃风率约束的风电场储能容量配置问题。首先根据历史数据构造风电出力的经验分布函数,为考虑风电出力的不确定性,以Kullback-Leibler(KL)散度作为分布函数距离测度建立了风电出力的概率分布函数集合。随后,将弃风率要求建模为概率分布函数集合中最坏分布下的鲁棒机会约束,进一步建立了以储能投资成本最小为目标、以弃风率为约束的鲁棒机会约束规划模型。最后,通过矫正机会约束中的风险阈值,将鲁棒机会约束转化为传统机会约束,并采用凸近似和抽样平均构建线性规划进行高效求解。基于IEEE 30节点电网进行了算例分析,并与传统的随机规划和鲁棒优化模型进行对比,验证了所提模型在处理风电不确定性时能有效兼顾保守性和鲁棒性。     

考虑备用动作约束的含风电场电力系统多目标动态优化调度

建立了含风电场的电力系统多目标动态优化调度模型,以总燃料耗量、污染气体排放量及购电费用最小为优化目标,针对风电场出力随机性的特点,采用极限场景代表风电场出力偏离预测场景的各种可能方向,考虑了风电场出力极限场景下,各常规机组备用动作对应的网络安全、机组爬坡等约束。将极限场景与预测场景联立求解,得出机组出力计划及各极限场景下的备用动作方案。采用规格化法平面约束法(normalized normal constraint,NNC)和GAMS/CONOPT求解器求解三目标优化问题,以获得均匀分布的Pareto最优解集;并提出通过确定乌托邦面位于目标函数空间中可行域内部的完整部分,以求解完整Pareto前沿的方法。最后以IEEE 39节点系统和某省级电网为例,分析结果表明,所提出模型和算法能够为调度人员提供更为完整的决策信息,并得到在风电场出力波动条件下,能够满足系统各种运行约束的备用动作方案。     

基于随机模拟粒子群算法的含风电场电力系统经济调度

由于风电具有随机性,目前尚无法较准确预测其出力,因此含有风电的电力系统经济调度不再是-个常规意义下的确定性问题.利用传统的方法也难获得既经济又有较高可靠性的解.本文建立了基于机会约束规划的含风电场的电力系统经济调度数学模型,以概率的形式描述相关约束条件,考虑了机组的爬坡约束、出力限制,线路潮流限制、备用约束及负荷平衡等约束条件,利用基于随机模拟的粒子群算法求解该问题.通过IEEE30节点系统的算例验证,表明该模型与算法的有效性.     

满足调峰约束的可接纳风电容量计算

系统调峰能力影响着系统对风电出力的接纳程度,论文以风电场对系统调峰能力的影响为目的,分析了风电运行特性对系统调峰的影响,并以调峰为约束,提出了基于系统调峰容量和调峰速度约束的风电装机最优容量规划计算方法.该方法以风电运行净收益最大为目标,建立了风电装机容量规划模型,并根据系统调峰约束,结合各不同来风概率状态对应的风电机组发电特性,提出了迭代求解的规划算法并进行了实例分析.最后,论文依据负荷的几种变化趋势对算例结果进行了比较分析,指出负荷的变化会影响风电场最优装机容量,而低谷负荷的变化对风电场最优装机的影响更加显著.     

计及风电预测误差不确定性的风电参与网架重构优化

在大停电后的电力系统恢复过程中,充分考虑风电场的功率支援可加快系统的恢复速度,而风电场出力又具有不确定性,这为系统恢复方案的制定带来了新的挑战。为此文中提出了一种考虑风电场出力不确定性的网架重构恢复方法,该方法首先以预测误差不确定性描述风电场出力不确定性,然后采用风电场限出力接入策略消除风功率波动性对网架重构带来的负面影响,同时定义网架恢复成功率指标描述风电场预测出力不确定性可能导致的恢复失败风险。之后,在机组节点恢复成功率不低于一定置信水平的前提下建立随机相关机会目标规划模型,以最大化网架恢复成功率和最小化网架恢复时间为优化目标,采用离散粒子群算法和随机模拟技术组成的混合智能算法求解模型。最后,以IEEE 39节点为算例对该方法与传统恢复方法进行了分析比较,结果表明,提出的恢复方法在有效应对风电场出力不确定性的同时能够有效缩短网架恢复时间,加快系统恢复进程。     

基于小波变换与机会约束规划的风电储能容量配置

风电并网存在的功率波动大的问题,会对电力系统的经济、安全和可靠运行带来负面影响,通过对储能系统的控制能够实现对风电场输出功率的平抑.基于风电场历史风电出力数据,采用小波分解得到平抑目标信号,建立了储能系统充放电模型并且制定了储能系统的控制策略.以储能系统的经济性最优为目标进行储能容量配置,为兼顾储能系统的经济性与平抑效...     

基于修正能量函数和可信性理论的风机极限穿透功率模型研究

建立了考虑暂态稳定约束和风速不确定性的风机极限穿透功率计算模型。采用修正能量函数法计算暂态稳定指标,建立暂态稳定约束条件。针对风电出力的不确定性,采用风速预测误差的模糊性表征风电出力的模糊性,并基于可信性理论建立了支路容量的模糊机会约束条件。结合暂态稳定约束,最终建立风电穿透功率的模糊机会约束模型。为了避免低效的模糊模拟求解,将模糊机会约束条件转化为其清晰等价类,简化模糊机会约束模型为易求解的混合整数线性规划模型。IEEE 30节点算例表明该方法可有效计算风机极限穿透功率。     

基于机会约束规划和随机模拟技术的含风电场电力系统多目标优化调度

为了提高含风电场电力系统运行的经济性和可靠性,增强风电并网运行的稳定性,建立了基于机会约束规划的含风电场电力系统多目标机组优化调度的数学模型。考虑到风电场出力的随机性,引入了机会约束规划和随机模拟技术,以常规发电机组的发电成本最低和污染气体排放量最低为目标。问题分为内外两层求解,外层为机组组合优化,利用蚁群算法求解;内层为负荷的经济分配,基于Pareto最优解集概念和整体协调决策机制,结合多目标粒子群求解。用10机算例对模型进行了仿真分析,仿真结果表明所建模型合理、算法有效可行。     

含风电和储能的电力系统安全约束机组组合问题研究

针对含风电的电力系统安全约束机组组合问题,利用储能的快速双向调节能力改善风电出力的波动性和不确定性,提高系统运行的经济性。机组组合模型中考虑风电、负荷预测误差对机组组合的影响,并引入基于可信理论的旋转备用机会约束条件,可避免造成备用的过度配置。另外,通过考虑合理弃风提高消纳风电能力和降低系统运行成本,分析了储能参数以及接入系统方式对机组组合模型中系统运行成本和风电弃风量的影响。最后,采用新英格兰10机系统验证了所提模型的有效性。     

基于宽频振荡稳定约束的风电接入容量分析

风电的大规模接入可能引发严重的宽频振荡。宽频振荡与风电场的容量、接入点阻抗以及机组的运行工况等密切相关。文章采用阻抗模型方法分析风电并网系统的宽频振荡特性,明确宽频振荡约束下的风电接入容量与电网阻抗之间的关系。首先,建立了风电机组的全工况阻抗模型,该模型以风电机组端口工频电压和输出电流为变量;然后,基于全工况阻抗模型分析了风电机组输出功率、接入点短路比等对风电并网系统宽频振荡的影响;进而,分析了风电场容量与接入点之间的关系,为风电场的建设和运行提供参考;最后,通过时域仿真验证了全工况阻抗模型分析结果的准确性。结果表明,基于全工况阻抗模型可以确定在不同电网条件下考虑宽频振荡稳定时风电场的最大接入容量。     

冷热电联供微电网的网络损耗优化调度策略

针对冷热电联供微电网的能量优化调度问题中存在的不确定性,计及风力发电和光伏发电的不确定性,采用随机机会约束规划模型进行建模。以机会约束形式的系统综合运行成本为目标函数,计及功率平衡约束等必要的约束条件,建立基于随机机会约束规划模型的冷热电联供微电网能量优化调度模型。所建立的模型能够充分考虑系统并网的风力发电和光伏发电出力的不确定性,所制定的能量优化调度方案是基于风光出力的随机分布的,因此更具备全局性,经济型。仿真算例表明,并网模式下的系统运行成本要显著低于离网模式下的,同时通过模型能够给出能量优化调度方案制定过程中系统成本高低和风险的关系,从而为决策者提供参考。     

基于随机规划的并网风电场最大注入功率计算

提出了一种基于随机规划理论计算大规模并网风电场最大注入功率的方法,将并网风电场最大注入功率的计算问题转化为在一定安全、稳定、电能质量约束条件下的机会约束规划问题。引入随机变量来表示风电场的有功出力,着重研究了时间段较短的实际运行情况。求解模型时采用了混合智能算法,在含风电场的IEEE30节点系统上进行算例分析,结果表明了该方法的正确性和有效性。本文提出的方法可避免动态仿真的繁琐计算并保证结果的最优性。     

机会约束随机动态经济调度的凸松弛迭代求解法

大规模风电并网给电力系统运行带来了重大技术挑战,其出力的随机性和波动性增加了线路传输能力和备用调节能力不足的风险,传统的确定性经济调度方法已不完全适用。首先提出了一种基于混合高斯分布的机会约束随机动态经济调度模型,该模型将最小备用约束和线路传输容量约束建模为机会约束,并引入调频机组的仿射控制策略以实时平衡风功率的波动。然后提出了一种机会约束规划的松弛迭代求解方法,将随机调度模型转化为二次规划模型以实现快速有效求解。利用中国西南某省25个风电场的现场数据以及IEEE 118节点系统进行算例分析,验证了混合高斯分布对风电预测误差的拟合精度,以及所提方法的可行性。     

基于相关机会规划的风电并网容量优化分析

风能的随机性和间歇性强,所以与传统发电形式相比,风电场容量可信度低,如何计算系统中的最大风电并网容量是风电规划所面临的重要问题。基于相关机会规划理论,在保证系统安全运行的前提下建立了计算风电并网容量的优化分析模型,模型中引入了风电的发电能力约束,并考虑了风电场减出力控制措施的影响。该模型适用于不确定环境下的随机事件评估,基于IEEE39节点系统的风电并网容量优化结果验证了模型的可行性。