基于可信性理论的含风电场电力系统动态经济调度

由于隶属度函数不具有自对偶性,传统模糊论进行置信水平下的调度决策时遇到困难.该文结合可信性理论和模糊机会约束规划,考虑风电预测误差的模糊性,研究了模糊置信水平下的动态经济调度问题.在模型建立上,推导了模糊风电预测误差的可信性分布函数模型,利用机会约束给出模糊置信水平下的调度可行域,由于采用可信性分布作为测度函数,保证了可行域能够覆盖置信水平下的模糊事件集合,确保不确定调度的优化解落在可信解空间.在解法上,将模糊机会约束条件转化为其清晰等价类,避免模糊模拟导致的模型求解效率降低,由于在目标函数中考虑了阀点效应,采用混沌粒子群算法求解.基于该文方法,给出10机含风电场系统的动态优化调度方案并进行了有关分析.     

一种求解环境经济发电调度的交互式多目标优化方法

针对环境经济发电调度问题,提出一种基于评价函数的交互式多目标优化方法并结合改进的粒子群优化的求解方法。构造的总体协调度评价函数可以较好地平衡节能和减排2个优化目标。决策者可以通过调整各单目标满意度来体现其主观愿望。该方法克服了多目标向单目标转化过程中权重系数选择的困难,增强了决策方案选择的互动性。对一个含6台发电机组的系统进行仿真分析,结果验证了该方法在求解环境经济调度问题方面的可行性和有效性。     

考虑损耗成本的电池储能电站建模及优化调度

为提高风电并网效益,减少弃风,在电网中接入电池储能电站(battery energy storage power station,BESPS)。首先,建立了考虑损耗成本的BESPS调度特性模型,该损耗成本由BESPS投资成本与调度区间内的充放电循环次数估算;然后,在考虑风电可信容量的基础上构建了BESPS调度模型。某些情况下,系统很难全额消纳风电,因此,调度模型具有运行成本最小与风电接纳最大2个不同维度的优化目标。为求解此问题,基于隶属度函数将2个子优化目标模糊化,构建了基于最大满意度的单目标优化模型,并采用GAMS软件提供的CPLEX求解器对其进行求解。基于我国东北某实际省级电网的仿真实验说明:BESPS接入可显著提升系统风电接纳能力,且基于最大满意度的优化调度可给出更为合理的结果。     

考虑节能减排的多目标模糊机会约束动态经济调度

间歇性电源的并入给电网带来了显著的经济效益和减排效益,同时其出力的不确定性给电网动态经济调度带来新问题。针对上述问题,建立考虑节能减排的含有间歇性电源多目标模糊机会约束动态经济调度模型。首先,分析预测误差在不同功率预测值区间的模糊特性,并拟合出分布参数,进而获得间歇式电源出力和负荷的模糊隶属度函数。其次,基于模糊集理论对不同的系统约束形成不同测度的模糊机会约束,建立考虑运行费用、SO2排放量和CO2排放量的多目标模糊机会约束动态经济调度模型。在模型求解上,通过定义目标隶属度函数和凸模糊决策将多目标问题转换为单目标问题,采用清晰等价类将机会约束清晰化,并提出改进的萤火虫算法对模型进行求解。算例分析验证所提模型和算法的可行性和有效性。     

基于模糊多目标优化的电网日前风电接纳能力评估模型

随着风电渗透率的日益提高,我国部分电网出现了日益严重的"弃风"现象。从日前时间角度对电网风电接纳能力进行评估有利于优化系统的调度运行,提高风电利用率。构造了以最大化接纳风电和经济发电为目标的电网多目标日前风电接纳能力评估模型。为协调2个互相矛盾的优化目标,通过定义目标隶属度函数将确定性问题模糊化,采用最大化满意度指标法将所构建的多目标优化问题转化为单目标优化问题。以IEEE118节点54机测试系统为例,利用GAMS仿真平台对模型进行了求解。结果表明:上述模型能兼顾风电接纳能力的最大化及系统发电的经济性,计算结果可为调度人员制定日前计划提供参考,有利于提高风电利用率并降低发电成本。     

计及风电与负荷不确定性的电力系统无功随机优化调度

随着风电渗透率的不断增大,风电的不确定性给电力系统安全稳定运行带来了严重影响。含风电电力系统无功优化调度为非线性混合整数规划问题,在满足多个约束的同时,确定了电力系统无功控制参数的最优值,以优化特定的目标函数。建立了计及风电与负荷不确定性的电力系统多目标无功随机优化调度模型,设置了两个目标函数：有功功率损耗最小化、电压稳定指标最小化。采用ε约束优化方法求解多目标优化模型,利用模糊满意度方法选择最优折衷解。设计了两种不同案例在IEEE-57节点系统上进行仿真。仿真结果表明所提模型及方法可有效解决含风电电力系统无功优化调度问题,显著降低有功损耗,提高系统电压稳定性。     

采用改进隶属度函数的梯级水电站多目标优化调度模型

梯级水电站的多目标优化调度要求在保证发电量最大同时减少用水量和弃水量,提高水能利用率,为此提出了采用改进隶属度函数的梯级水电站模糊多目标优化调度模型,以梯级水电站总发电量最大、总弃水量最小及调度期末蓄水量最大为目标建立了多目标优化调度模型。传统求解多目标问题的模糊算法普遍采用半升或半降直线型隶属度函数,文中以定义域上连续可微的Sigmoid函数及反Sigmoid函数作为新的隶属度函数,确定了Sigmoid隶属度函数各参数的计算方法。改进隶属度函数的应用要求目标函数可导的非线性规划法更加适于求解该多目标模型。算例结果验证了该模型的可行性。     

基于序列二次规划的梯级水电站短期优化调度

针对梯级水电站的运行特性和蓄水特征,建立发电耗水量最小化的梯级水电站多目标调度优化模型,并在该模型中引入单位产值耗水量指标。将原问题模糊化,确定各个目标的隶属度函数,并利用最大模糊满意度法将其转化为单目标问题。利用序列二次规划法求解一个3级梯级水电站系统的短期优化调度问题。优化结果表明,所建模型在有效降低单位产值能耗的同时,能够实现各水库调度周期末实际水位与预期值的偏差在合理范围内。     

计及风电预测可信度的经济调度及辅助决策方法

含风电系统经济调度的研究为大规模风电并网运行提供了相关对策。文中针对风电出力预测水平的局限性,建立了风功率预测可信度模型,并利用分区建模的手段建立了风功率预测误差模型。基于此,分析了考虑预测可信度的储能成本模型,结合火电机组出力成本模型完成了含风电系统的经济调度模型。模型考虑了系统失负荷、弃风概率约束及输电线路安全约束;为减小储能成本,将储能容量表示为平抑风功率预测误差的概率模型;同时在目标函数中引入储能成本调节系数,用于风功率调度水平的辅助决策。以10机系统为例,采用Monte Carlo模拟技术及模糊聚类辅助决策手段验证了所述方法的可行性。     

考虑V2G模式的配电网风光-电动汽车协同调度优化研究

风光组合发电的自然间歇性与随机性给电网的安全稳定运行带来极大挑战,同时也制约了风、光发电产业的发展。为减小地区电网负荷峰谷差,增强对可再生能源的接纳能力,以地区电网等效负荷波动最小和用户充电成本最低为目标,建立考虑电动汽车与电网互动(Vehicle-to-Grid,V 2 G)模式并计及风电和光伏出力的多目标协同调度模型,以合理安排电动汽车的充放电行为。定义了各目标的隶属度函数,通过运用最大模糊满意度法,将该多目标优化问题转化为单目标非线性优化问题,并运用纵横交叉优化算法(CSO)进行求解,得到最优调度方案。算例结果验证了模型的有效性和求解方法的可行性。