可再生能源年度合同电量优化分解及滚动修正算法

为解决新能源电站年度合同电量的合理分解,构建了新能源电站年度合同电量分解到月电量的协同优化模型及算法.当新能源电站的出力占比较小时,该模型以新能源电站合同完成偏差量、弃风弃光率和年末合同完成率偏差综合最小为目标;当新能源电站出力占比较大时,以常规机组及新能源电站合同完成偏差、常规机组进度偏差、年末合同完成率偏差和弃风弃光率的综合最小为目标,并采用滚动修正策略进行求解.算例证明了所提模型的有效性.     

考虑清洁能源消纳的售电商滚动修正月度市场交易策略

在深化电力市场改革以及促进需求侧消纳清洁能源的背景下,售电商需综合考虑火电年度合同电量以及清洁能源消纳年度合同电量,在合理安排年度合同电量分解的基础上,根据月度用电量预测偏差优化月度市场交易策略,构建了售电商月度购电滚动修正优化策略框架.基于月度市场电价波动风险分析,提出了年度合同电量分解到月度合同电量的进度系数.考虑了清洁能源出力波动的季节性修正因子,从而建立了满足偏差考核的售电商月度最优购电策略模型.算例分析了电价波动以及清洁能源消纳年度合同电量对售电商月度市场竞价策略的影响,对售电商承担新能源消纳权责、降低竞价风险、满足偏差考核具有现实意义.     

考虑风电并网和电量分解的月度机组组合模型

合理的月度机组组合 (unit commitment,UC)可以在更长时间尺度上进一步拓展风电消纳空间,但大规模风电入网造成的较强不确定性会给机组组合带来很大挑战。另外,由于基于比例分配法编制的月度合同电量调度实施难度较大,文章提出一种结合改进月度合同电量分解方法与考虑源荷不确定性的月度火电机组组合模型。将风电历史数据应用于月度机组组合决策,采用基于数据驱动的分布鲁棒方法结合随机优化技术求解机组组合与电量分解方案。计算结果表明,该模型能有效减少弃风量,提高火电机组负荷率。     

合同电量优化分解模型及算法

我国现行的电力交易模式下,年度发电合同电量需要向月度及日前进行分解.当实际发电量与发电计划有所偏差时,还需进行合同电量分解值的滚动修正.有鉴于此,构建了一种基于二次规划的合同电量优化分解模型,并通过交叉修正的方式,给出该模型的一种工程实用算法.该模型及算法能够保证各机组在不同时段发电进度的一致性,同时兼顾检修、热电联产等特殊情况,快速完成进行合同电量的自动分解,最终实现发电计划的滚动修正.算例结果证明了模型的有效性及算法的实用性.     

基于风电场运行特性的月度合同电量编制方法

针对电网通常采用平均分解的方法编制风电月度合同电量,调度实施难度较大的问题,提出一种基于风电场运行特性的月度合同电量编制方法。基于年合同电量月分解值滚动修正,建立融合预测误差、出力波动性、负荷跟随特性的风电场运行特性指标,并计及风电场负荷率偏差范围约束,编制各风电场的月度合同电量。编制结果既满足各风电场合同电量约束,又在电量分配时考虑了各风电场的运行特性。通过算例分析验证了所提方法的有效性。     

考虑实时市场平衡费用的含风电日前市场电能-备用联合出清模型

风电出力的不确定性为日前市场出清带来了挑战。提出一种风电参与的日前电能-备用联合出清模型,采用多场景技术描述风电出力的不确定性,基于场景集合求解模型达到出清结果。所提出的模型引入风电出力不确定性所带来的备用购买费用和实时市场的平衡费用来考虑日前市场出清结果对实时市场的影响,以达到减少实时市场的平衡压力,保障系统稳定运行的效果。同时该模型考虑弃风和失负荷惩罚费用来保障风电资源的充分利用和系统的安全稳定运行。改进的IEEE30系统算例结果对比及分析表明,所提出的模型可充分利用风电资源,有效降低日前市场电能生产成本,并减少弃风量,降低失负荷风险。在风电大规模接入电力系统的情况下具有较好的实际应用价值。     

考虑实时市场平衡费用的含风电日前市场电能-备用联合出清模型

风电出力的不确定性为日前市场出清带来了挑战。提出一种风电参与的日前电能-备用联合出清模型,采用多场景技术描述风电出力的不确定性,基于场景集合求解模型达到出清结果。所提出的模型引入风电出力不确定性所带来的备用购买费用和实时市场的平衡费用来考虑日前市场出清结果对实时市场的影响,以达到减少实时市场的平衡压力,保障系统稳定运行的效果。同时该模型考虑弃风和失负荷惩罚费用来保障风电资源的充分利用和系统的安全稳定运行。改进的IEEE30系统算例结果对比及分析表明,所提出的模型可充分利用风电资源,有效降低日前市场电能生产成本,并减少弃风量,降低失负荷风险。在风电大规模接入电力系统的情况下具有较好的实际应用价值。     

考虑风电出力不确定性的分布鲁棒主备协同优化调度

随着大量可再生能源如风电接入电网,如何最大化地利用可再生能源、减小传统火电机组的成本成为亟需解决的难题,特别是机组运行和备用容量的协同调度成为现在研究的一大热点。考虑风电出力的不确定性,建立了成本最小化的两阶段经济调度模型。在第一阶段,即日前调度,根据预测的风电出力制定机组预调度方案。在第二阶段,即实时调度阶段,根据风电的实时出力对第一阶段调度方案进行反馈调节。针对风电出力的不确定性,应用Kullback-Leibler离散度原理对不确定因素进行建模。结合分布鲁棒方法,建立了极端概率分布下的两阶段分布鲁棒主备协同优化模型,并将其转化为可解的混合整数非线性规划问题。基于广义Benders分解方法,提出了分解协调算法对优化模型进行求解。最后以IEEE 6 节点系统和IEEE 118 节点系统进行算例仿真分析,并对比传统鲁棒及随机规划方法,验证了所提方法的可行性和优越性。     

基于改进BBO算法的风电-水电互补优化运行策略

为平抑风电的出力波动,同时考虑到风电与水电具有良好的互补性,提出风电与梯级水电站的互补优化运行策略。鉴于风速的不确定性,将风电出力视为随机变量,从兼顾风电-水电互补运行的稳定性与经济性、保证后续发电能力的角度出发,建立基于机会约束的多目标随机优化模型。采用引入余弦型迁移模型、差分进化算法的变异策略以及动态非均匀变异算子的改进生物地理学优化算法(Biogeography-based Optimization,BBO)求解优化模型,并结合随机模拟技术求解机会约束。通过基于风电预测与径流预测的分时段动态滚动决策,来不断修正风电与水电的后续运行方式,进一步提高互补运行的可靠性。以一个大型风电场和一个三级梯级水电站互补运行为例验证了所提模型、算法以及策略的可行性和有效性。     

基于风功率间歇性的多区域综合能源系统两阶段分布鲁棒协同优化调度的研究

为了提高多区域综合能源系统对风电的消纳能力,有必要研究分析风电出力不确定性对系统经济稳定运行的不良影响,并提出策略减弱甚至消除不良影响。基于此,提出一种基于风功率间歇性的多区域综合能源系统两阶段分布鲁棒协同优化调度。日前阶段根据风电预测信息制定系统运行经济最优方案。实时阶段考虑最恶劣概率分布下,各风电场景中可调机组调整出力与弃风最小。模型结构为min-max-min,利用CCG算法求解。最后,通过算例验证了本文所提方法的优越性。     

考虑风储一体的多场景两阶段调度决策模型

考虑风电的波动性和随机性,将风电功率的不确定性引入含风电调度模型中,建立基于场景集的日前机组组合和日内经济调度滚动修正两阶段决策模型。应用场景集描述风电功率的不确定性,建立基于场景集的机组组合模型,同时考虑合理弃风和切负荷有利于系统的稳定经济运行,在日内修正模型中引入弃风量以及切负荷量作为松弛变量,提高了模型的收敛性。两阶段模型均包含了储能系统来平抑风电功率的波动。算例结果表明:该模型有效抑制了风电的不确定性影响,提高了调度决策的鲁棒性。     

消纳大规模风电的热电联产机组滚动调度策略

首先,对热电联产机组的特性进行了分析,建立了考虑背压式和抽凝式热电联产机组以及并网风电的滚动调度模型。然后,针对热电联产机组的特性,基于拉格朗日对偶松弛算法框架,提出了考虑风电以及其他各类机组的联合优化滚动调度算法。一方面,提出了主问题的迭代步长自适应修正方法以提高算法收敛速度,子问题则采用一种高效的逆推回代动态规划方法进行求解;另一方面,针对抽凝式热电联产机组的热电耦合约束难题,将其分解为供热出力优化及有功出力优化2个子问题,提出了2个子问题的交替迭代优化算法。某省级电网的实际算例结果证明了该方法的有效性。     

能源互联网多能源系统最优功率流

基于能量枢纽模型,提出能源互联网中以电力、天然气、热力三大供能网络为主的多能源系统协同运行优化方式,考虑各能源传输网络的特点,促进分布式可再生能源出力。将弃风电量作为优化指标之一,综合分析能源消耗及环境效益,并通过弃风供热进行风电消纳,有效减少弃风电量。与传统的以热定电运行模式相比,多能源协同运行优化方式具有较高的综合收益。     

考虑风电随机性的电力系统厂/网双层分解协调经济调度方法

针对大规模风电接入给省级电网带来的挑战,提出一种考虑风电随机性和网络安全约束的厂/网双层分解协调经济调度方法。上层以电网的安全经济运行为目标,决策变量是各个电厂的出力和弃风量,交替求解主问题和误差场景子问题,以确保使全网运行费用最小和电网有足够的能力去应对风电的随机性;下层求解电厂子问题,以电厂内机组的经济运行为目标,决策变量为各个机组的出力。采用Benders分解算法求解上述模型,产生2种最优切割以近似误差场景子问题和电厂子问题。通过对含3个风电场的某省级电网的计算,验证了所提方法的有效性。     

基于粒子群优化的年度合同电量降维分解模型

在目前中国电力市场环境下,中长期合同的交易方式因其风险防范性及保证市场有序性等优点而被广泛采用。年度合同签订完成后,需要将这些合约电量分解到每个月份,再从每个月份分解到日。由于发电厂及分解的时段数较多,合同电量分解得到的各个发电厂计划发电量的变量维数也会偏大,求解起来冗长困难。提出了一种能够将变量维数降低,同时把离散的决策变量转化为连续的决策变量,并利用粒子群迭代寻优,较快分解年度合同电量的方法。由于负荷预测不准确及检修计划变更等原因,实际发电量与计划值不可能完全相同,需要将产生的偏差滚动到后续时段来完成。同时考虑到各个发电厂机组利用率不能相差太多,以及最大最小出力等约束。算例结果表明该分解模型具有较快的分解速度和实用性。     

从调度模式经济性角度评估电网风电出力接纳能力

随着风电并网容量的增加,电网出现了一定程度的弃风。调度模式直接影响电网接纳风电的能力。本文分别构建了综合考虑系统运行成本和弃风量最小的调度模式、系统运行成本最小的调度模式以及弃风量最小调度模式的模式。提出利用分层优化的思想求解,外层采用基于分段断点的动态规划法安排机组的启停,内层采用多智能体粒子群算法求解系统运行的相关指标。通过算例计算,从调度经济性角度分析不同调度模式下电网最佳风电出力接纳水平。     

考虑大规模风电调峰要求的系统机组检修计划

考虑风电运行特性进行发电机组检修安排对优化风电利用和保证系统运行安全意义重大。综合考虑了风电出力运行要求、负荷变化特性与机组调节特性以及机组检修特性,以系统检修成本和风电弃风量为优化目标,以系统发电可靠性和系统调峰充裕性等为约束条件,利用Benders分解法将原始模型分解为主问题(多目标整数规划)和子问题(弃风量计算、系统发电可靠性和调峰充裕性)进行分散协调,对含大规模风电的电力系统机组检修计划进行了研究。最后,利用IEEE-RTS测试系统验证了所述方法的可行性与有效性。     

计及线路随机故障的机会约束最优风电消纳模型

在大规模风电并网的背景下,为提升电网运行的经济性与安全性,基于最优风电消纳比的概念提出一种计及输电线路随机故障的两阶段机会约束机组组合模型。一方面,采用机会约束量化风电出力的不确定性,确定最优的机组组合方式与风电消纳比;另一方面,综合考虑电网基态与故障态的运行方式,在故障发生后引入弃风、切负荷等控制措施,保证电网的稳定运行。为应对机会约束模型带来的求解难题,采用采样平均近似算法处理机会约束,并通过双线性Benders分解法将原问题分解为预测风电出力下的预测主问题和风电出力波动条件下的场景子问题,主子问题迭代求解,得到系统优化运行策略。6节点系统与IEEE RTS-79测试系统算例验证了所提模型与算法的有效性。     

考虑风电季节特性的中长期机组检修计划研究

随着风电大规模的并网,电力系统调峰问题日益显著。风电的随机波动性造成电力系统调峰困难和风电难以消纳,低谷时段大量弃风的现象频繁出现。风电具有明显的季节特性,如果在制定中长期发电机组检修决策时考虑风电出力季节特性,能够显著减少弃风。利用主成分分析法和K-means聚类技术提取风电各季节典型出力模式,利用均摊法建立相应的通用生成函数,进而针对大规模风电并网系统,建立考虑风电出力季节特性的中长期机组检修计划优化决策模型,以各时段弃风电量最少和检修成本最小为优化目标。采用粒子群算法对建立的模型进行求解,通过算例验证了该模型与方法的可行性与有效性,显著提高了风电消纳能力。     

计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度方法

研究适用于风电大规模接入系统的抽水蓄能-风电联合运行优化调度方法对于系统的安全稳定运行具有十分重要的意义。结合风电场及抽水蓄能电站的运行特性,提出了一种计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度方法。利用风险约束理论来描述风电出力的不确定性,将抽水蓄能作为一种平抑风电出力波动性的手段纳入到调度体系之中,以此为基础,研究构建了一种计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度模型,并提出了一种基于改进离散粒子群算法的模型求解方法。基于10机算例的仿真验证了所提方法的正确性和有效性,结果表明,与传统调度方法相比,该方法可以有效提升系统的经济效益。