计及光伏期望出力可信度的配电网调度计划研究

随着配电网光伏发电比例越来越高,光伏出力和用电负荷预测的不确定性使得配电网调度愈加困难,提出计及光伏期望出力可信度要求来安排配电网调度计划。首先,基于光照强度的概率分布建立了光伏出力区间预测模型;其次,基于用电负荷加权分层概率预测与稀疏贝叶斯学习法建立了负荷需求区间预测模型;由此提出了光伏期望出力可信度指标以保证光伏并网出力的可靠性,构建了预测区间下计及该可信度指标的配电网多目标调度模型,并通过负荷模糊抽样法和多目标粒子群算法求解调度计划出力;最后,采用仿真算例计算分析验证了该调度计划方法的有效性,能提高光伏接入配电网的运行经济性和可靠性。     

含电力电子变压器的交直流配电网随机运行优化

间歇性可再生能源的接入,使得含电力电子变压器(power electronic transformer,PET)交直流系统的运行面临巨大挑战,因此提出基于场景分析法的优化调度模型。计及风电和光伏出力在空间上的相关性,采用多维高斯混合模型构建风电/光伏出力的联合概率分布,并基于同步回代削减法进行场景缩减,建立了含PET的交直流混合配电网随机运行优化模型,以得到满足典型场景的运行调度方案。然而随机运行优化模型属于海量高维非凸优化问题,难以求解,针对这一问题,提出基于二阶锥松弛技术和线性逼近法的逐次凸逼近规划模型,通过循环迭代实现对该问题的高效求解。仿真算例验证了所提模型方法的有效性和可行性。     

考虑源荷不确定性的直流配电网模糊随机日前优化调度

针对直流配电网中分布式可再生能源出力及典型直流类负荷的不确定性,提出了综合考虑负荷自弹性系数以及电价型需求响应的不确定性负荷模型;在考虑可再生能源随机性的基础上,通过签订日前充电合同将电动汽车这类高可调度单元转换为确定性负荷;以直流配电网与上级电网联络线功率最平滑及日前调度成本最小为优化目标,建立了模糊随机日前优化调度模型,并采用熵权法确定两者权重进行求解.以某直流配电网为例,针对不同场景、不同光伏出力、不同置信水平以及不同的电动汽车合同签订率,验证了优化调度模型的有效性、优越性.     

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.     

计及最恶劣场景概率和供需灵活性的综合能源系统分布鲁棒低碳优化调度

随着可再生能源渗透率的提升,其不确定性给综合能源系统(integrated energy system, IES)的经济性和鲁棒性带来了极大挑战。为了促进可再生能源消纳以及降低碳排放量,提出了一种基于数据驱动的分布鲁棒优化(distributionally robust optimization, DRO)调度策略。首先,构建了由有机朗肯循环(organic Rankine cycle, ORC)、氢燃料电池和电动汽车等构成的供需灵活响应模型,并引入阶梯碳交易机制来约束系统碳排放量。其次,为了能获取最恶劣情况下的场景概率分布,采用综合范数对风电输出场景的概率分布置信集合进行约束。然后,以在最恶劣场景概率分布下综合能源系统运行总成本最低为目标建立两阶段鲁棒优化模型,并通过列和约束生成(column and constraint generation, CCG)算法对模型进行迭代求解。最后,算例仿真结果表明了所提模型和求解方法的有效性,并分析了阶梯碳交易机制和供需灵活响应模型对提高系统灵活性和低碳经济性的影响。     

计及光伏–负荷预测不确定性的直流跨省互联电网双级调度策略

为降低光伏、负荷出力预测不确定性对跨省优化调度运行经济性的影响,提出一种计及光伏–负荷预测不确定性的直流跨省互联电网双级调度策略。首先,采用基于每时晴空指数序列的向量自回归(vector auto-regressive,VAR)模型对光伏出力进行预测。在日前时间尺度下,利用多场景随机规划方法对两省日前光伏预测出力进行场景分析。在日内时间尺度下,提出一种新的梯形模糊数等价方法对两省日内光伏、负荷预测出力进行模糊数值等价;其次,以日前光伏出力预测场景集和负荷预测曲线为基础,结合火电和抽水蓄能建立日前跨省调度模型。以日前调度结果和日内光伏、负荷出力模糊数据集为输入,结合直流功率调整策略构建日内跨省调度模型;最后以国内某省实际数据改建的跨省互联电网为系统算例,对不确定环境下的双级调度计划进行分析,验证了所提调度策略能够协调优化两省可调度资源,降低机会约束规划模型运算复杂度,改善系统运行经济性。     

直流配电网网架结构与分布式光伏多目标协同优化

含高比例分布式光伏(distributedphotovoltaic,DPV)的直流配电网是未来配网发展的重要形态之一,但目前尚缺乏系统的规划方法。该文提出一种直流配电网网架结构与DPV多目标协同优化方法,该方法考虑光伏出力与负荷功率不确定因素之间的相关性,采用二维高斯混合模型进行源荷联合概率分布建模,由接受拒绝采样法构建典型场景集。针对直流配网中普遍存在的电力电子设备,建立其潮流模型与损耗模型,从而确定了直流配网的潮流边界条件。以系统年运行成本、DPV收益、配电网供电质量、环境及节能减排效益为多目标构建双层优化模型。采用多目标粒子群算法与基于深度优先搜索的所有生成树算法对光伏接入容量与网架结构进行上下层协同优化。以修改的IEEE 14节点直流配网规划算例验证了所提方法的有效性。     

交直流混合配电网网络重构与无功优化协同的两阶段鲁棒优化模型

随着电力电子技术的快速发展以及直流负荷的增多,交直流混合配电系统成为配电网发展的最新趋势,如何实现其最优运行成为了备受关注的课题之一。文章提出了交直流混合配电网重构与无功优化协同的两阶段鲁棒优化新模型。模型的第一阶段是以综合成本最小为目标对期望场景下的决策变量进行优化,实现期望场景下的最优性。第二阶段则是基于第一阶段确定的整数变量解以及风机、光伏出力与负荷的预算不确定集,对第一阶段做出的连续型决策变量取值进行最优调整,实现最恶劣场景下的可行性。所构建模型为复杂的非线性混合整数优化模型,无法直接求解,采用锥松弛技术与线性化技术将该模型转化为近似的线性化模型,然后采用列与约束生成算法(column and constraint generation,C&CG)求解该线性化模型。算例证明了所构建模型及算法的有效性及正确性。     

基于自适应步长ADMM的柔性配电网光-储协同分布鲁棒优化配置

针对柔性配电网的显著分区特征以及光伏出力的不确定特性,提出了一种区域间分布式优化及区域内两阶段优化方法,建立了基于自适应步长交替方向乘子法的光-储协同分布鲁棒优化配置模型。基于耦合支路法将柔性互联装置解耦,通过一致性约束协调各区域间的边界条件,利用自适应步长交替方向乘子法进行全局迭代分布式优化。以最小化柔性配电网的投资运行总成本为优化目标,建立基于数据驱动的各子区域两阶段分布鲁棒优化模型,并提出一种交直流混合凸松弛方法处理非线性非凸模型以便快速求解。基于改进相对熵构建光伏典型出力场景的不确定概率分布模糊集,通过列与约束生成算法求解两阶段分布鲁棒优化模型。以改进的某实际293节点柔性配电网为算例验证所建模型的有效性。     

基于场景概率驱动的输电网和储能分布鲁棒规划

在碳达峰和碳中和的目标要求下,可再生能源+储能被认为是一种能够有效促进新能源消纳的手段。传统的3层鲁棒规划方法在进行输电网和储能联合优化时忽略了风电出力场景的概率信息,所得投资决策往往过于保守。为此,利用风电出力场景的历史数据构建了基于[L1]-范数和[L∞]-范数的混合概率分布不确定集,在考虑最恶劣概率分布的情况下进行输电网和储能的最优投资决策,能够改善传统鲁棒规划方法过于保守的问题。此外,采用一种可并行计算的列和约束生成算法求解所建模型,在求解max-min内层问题时不需要进行复杂的对偶转换,且无需求解双线性项,只需要并行求解若干个小规模的线性规划问题,有效提高了求解效率。Garver 6节点系统算例的仿真结果验证了所建模型和算法的有效性。     

考虑光-荷不确定性和旋转备用约束的主动配电网经济优化调度策略

分布式光伏、储能装置等大量分布式电源接入主动配电网(active distribution networks,ADN)后,光伏出力、负荷和旋转备用容量的多重不确定性对主动配电网经济调度的可靠性提出新的挑战。考虑了光伏出力及负荷不确定性,对旋转备用容量进行概率约束,以调度过程中运行成本最小为目标函数提出了一种主动配电网经济优化调度模型。通过所提出的潮流约束线性化方法和离散步长变换方法,将机会约束规划(chance constrained programming,CCP)模型转化为易于求解的确定性混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)模型,并通过CPLEX求解器进行求解。基于IEEE-33节点配电网系统对所提方法进行验证。算例结果表明,所提策略的系统计算时间显著减少,优化效果更好,且可以通过适当设置旋转备用容量概率约束的置信水平实现主动配电网可靠性与经济性间平衡。     

考虑光-荷不确定性和旋转备用约束的主动配电网经济优化调度策略

分布式光伏、储能装置等大量分布式电源接入主动配电网(active distribution networks,ADN)后,光伏出力、负荷和旋转备用容量的多重不确定性对主动配电网经济调度的可靠性提出新的挑战。考虑了光伏出力及负荷不确定性,对旋转备用容量进行概率约束,以调度过程中运行成本最小为目标函数提出了一种主动配电网经济优化调度模型。通过所提出的潮流约束线性化方法和离散步长变换方法,将机会约束规划(chance constrained programming,CCP)模型转化为易于求解的确定性混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)模型,并通过CPLEX求解器进行求解。基于IEEE-33节点配电网系统对所提方法进行验证。算例结果表明,所提策略的系统计算时间显著减少,优化效果更好,且可以通过适当设置旋转备用容量概率约束的置信水平实现主动配电网可靠性与经济性间平衡。     

基于深度强化学习的微电网在线优化

针对微电网的随机优化调度问题,提出了一种基于深度强化学习的微电网在线优化算法。利用深度神经网络近似状态-动作值函数,把蓄电池的动作离散化作为神经网络输出,然后利用非线性规划求解剩余决策变量并计算立即回报,通过Q学习算法,获取最优策略。为使得神经网络适应风光负荷的随机性,根据风电、光伏和负荷功率预测曲线及其预测误差,利用蒙特卡洛抽样生成多组训练曲线来训练神经网络;训练完成后,保存权重,根据微电网实时输入状态,神经网络能实时输出蓄电池的动作,实现微电网的在线优化调度。在风电、光伏和负荷功率发生波动的情况下与日前优化结果进行对比,验证了该算法相比于日前优化在微电网在线优化中的有效性和优越性。     

高比例新能源交直流混合配电网优化运行与安全分析研究综述

高比例间歇式清洁能源的接入实现了能源利用率的提高和碳排放的减少,但其出力的不确定性为交直流混合配电网的安全运行带来了挑战.同时,高效调度泛在灵活性资源可以促进风光资源的消纳,实现交直流混合配电网的安全经济运行.鉴于此,对高比例新能源交直流混合配电网优化运行与安全分析研究进行了综述.首先介绍了交直流混合配电网潮流模型及运行约束,包括非线性模型、线性化模型和凸松弛模型;其次阐述了交直流混合配电网优化调度研究,包括随机优化方法、两阶段/多阶段随机优化模型和灵活性运行;接着对交直流混合配电网进行了N-1安全分析和可靠性评估,构建了安全域模型;最后展望了未来交直流混合配电网安全分析与优化调度可研究的方向.     

源网荷储互动的直流配电网优化调度

针对直流配电网内源荷的强随机性、波动性使得优化调度问题愈发复杂化,结合直流配电网低压网架灵活互联、可控的结构特点,深入分析可互动源荷特性基础上,提出源网荷储互动的直流配电网多目标优化调度方法.该方法通过提出源网荷储互动优化概念,综合考虑可互动负荷、储能及换流器的协同优化对系统运行成本和潮流分布的影响,建立了含光伏的多电...     

基于一致性耦合关联的交直流混合配电网协调能量管控

交直流混合配电网是未来电网的一个重要形态,其能量管控研究具有重要意义。对多源并入的交直流混合配电网搭建局部和区域双层调度模型,提出交直流混合配电网的分布式调度优化策略。在局部调度层,考虑可再生分布式能源和储能设备联合出力,保证对负荷的平稳供给,并将优化调度结果上传给区域调度层;在区域调度层,对交流区域和直流区域各自进行独立优化,充分考虑各区域的自主运行特性,同时满足交直流混合配电网的运行约束条件,并提出基于一致性理论的分布式能量管控方法,获得最优可行解。算例结果验证了所提策略的有效性。     

直流配电网光伏变流器柔性出力自适应分段下垂控制

在含光伏的直流配电网系统中,传统的下垂控制在光伏出力变化的情况下,存在功率分配不均衡及母线电压偏差大等问题。针对光伏出力受环境因素影响较为严重,引起传统下垂控制效果变差这一问题,根据光伏出力变化情况自适应调节下垂特性曲线,使其在重载条件下实现功率的精确分配,在轻载条件下,实现母线电压的稳定控制。通过建立下垂控制输出阻抗模型,分析了下垂系数自适应变化对系统环流抑制能力及均流度的影响。在MATLAB/Simulink中搭建光伏直流配电网进行仿真验证。理论分析和仿真验证表明所提光伏变流器柔性出力自适应分段下垂控制能够按照光伏电源出力动态调节功率分配任务,在重载时可以提高系统功率分配精度,轻载情况下可以减小直流母线电压偏差。     

基于配电网动态重构的分布式光伏消纳策略

为了提升含光伏并网的配电网中光伏的消纳率,提出一种基于配电网动态重构的新型分布式光伏消纳策略。综合考虑各时段负荷需求变化、分布式光伏出力不确定性和开关切换次数等因素,建立以光伏消纳比最大化和开关切换次数最少化为优化目标的配电网多目标优化重构模型。根据矩形公式与光伏出力特点,提出最短置信区间快速求解法,该方法能够快速计算任意置信水平的Beta分布最短置信区间,解决光伏出力误差区间估计不准确的问题。设计一种新型的多目标指数微分进化算法对模型进行求解,该算法将指数函数既是凹函数又是减函数的特性引入微分进化算法,达到兼顾个体多样性和收敛速度的效果。以分布式光伏接入IEEE 33节点系统为例,验证了所提策略的有效性。