考虑风速相关性的风电穿透功率极限的改进计算

为全面分析多风电场风速相关性对风电穿透功率极限的影响,提出了一种考虑风速相关性和电网多种约束条件的风电穿透功率极限的改进计算方法。该方法采用基于拉丁超立方采样的随机模拟技术对具有相关性的多个风电场风速进行模拟,并应用基于机会约束规划理论的最优概率潮流方法,在满足包含常规机组爬坡能力约束等系统多种约束的前提下,以系统接纳风电总装机容量最大化为目标,计算风电穿透功率极限。以IEEE-30节点系统为仿真算例,采用遗传算法对该模型进行求解,验证了上述方法的有效性。仿真结果表明,通过增加爬坡能力约束能更好地反映风速相关程度对风电接入能力的影响,从而得到更符合实际的风电穿透功率极限。     

考虑不确定性成本的含风电场群电力系统短期优化调度

提出一种考虑系统不确定性成本和运行风险约束的含风电场群电力系统短期优化调度方法。针对多维风速联合概率分布函数不易构造的问题,采用Copula函数描述其时空分布特性并生成多维风速的场景空间。定义电力系统风险指标,建立一种考虑系统不确定性成本和运行风险约束的含风电场群电力系统动态经济调度模型,协调了系统经济性和安全性的之间的矛盾。提出基于场景运算的风险指标评估方法,并结合改进的量子粒子群优化算法用于模型求解,提高了模型求解速度,直观地反映出系统的风险程度,并得到系统最佳置信水平。以含2个邻近风电场的IEEE 30节点系统为算例,验证了模型及算法的合理性和有效性。     

计及风险备用的大规模风储联合系统广域协调调度

基于随机规划思想和风险决策理论,提出一种计及风险备用的风储联合运行系统广域协调调度方法。协调模型采用双层优化方法实现发电计划优化子问题和备用容量优化子问题的分解协调和迭代求解,降低了随机机组组合模型的计算规模和求解难度。外层优化计及风电波动性采用确定性机组组合模型计算日前发电计划;内层优化基于条件风险价值计算风电预测误差引起的系统风险备用容量,并采用所提出的风储协调策略实现多风电场储能系统之间的协调调度以降低系统备用需求。采用增加了2个风电场的IEEE 30节点系统进行仿真,分析了大规模风电并网系统中储能系统的最优应用模式,并验证了所提协调调度策略在提高风电消纳能力方面的优越性。     

计及风险备用约束的含风电场电力系统动态经济调度

为解决风电的不确定性给电网调度带来的问题,必须开展含风电场的经济调度问题研究。通过引入风速和负荷预测误差的概率分布函数来描述系统中存在的不确定性因素,提出了一种基于风险备用约束的含风电场电力系统动态经济调度新模型。在目标函数中采用惩罚的方式对风电计划出力相对于实际出力的偏差所造成的备用成本加以考虑。该模型采用收敛特性稳定的非线性预估–校正原对偶内点法进行求解。通过含有一个风电场的10机组系统算例,验证了所提调度模型的可行性。分析表明,该模型可以在保证系统可靠性要求的基础上,实现经济性最优的目标。     

计及风电输出相依结构和柔性负荷激励/补偿机制的随机调度策略EI北大核心CSCD

同一地区风电场出力之间存在相关性,构建基于相关性的风电联合出力概率密度公式有利于提高分析的准确性。采用Gumbel-Copula函数描述风电场出力相依结构,建立了多风电场联合出力模型。在此基础上,在含风力发电的调度体系中引入柔性负荷作为调峰资源,以总运行费用、温室气体和污染气体排放、系统运行风险最小为目标,提出计及风电输出相依结构和柔性负荷调峰的随机调度方法。该方法体现出风电功率内在联系的同时,很好地利用柔性负荷的潜在调峰效益。模型中对风电功率随机性采用机会约束处理,经过抽样平均近似后,将随机模型转化为确定性模型求解。算例分析表明,采用的调度策略能够使系统运行于高效的负载水平,在兼顾经济效益和环境效益的同时,促进系统对风电的消纳。     

计及风电输出相依结构和柔性负荷激励/补偿机制的随机调度策略

同一地区风电场出力之间存在相关性,构建基于相关性的风电联合出力概率密度公式有利于提高分析的准确性。采用Gumbel-Copula函数描述风电场出力相依结构,建立了多风电场联合出力模型。在此基础上,在含风力发电的调度体系中引入柔性负荷作为调峰资源,以总运行费用、温室气体和污染气体排放、系统运行风险最小为目标,提出计及风电输出相依结构和柔性负荷调峰的随机调度方法。该方法体现出风电功率内在联系的同时,很好地利用柔性负荷的潜在调峰效益。模型中对风电功率随机性采用机会约束处理,经过抽样平均近似后,将随机模型转化为确定性模型求解。算例分析表明,采用的调度策略能够使系统运行于高效的负载水平,在兼顾经济效益和环境效益的同时,促进系统对风电的消纳。     

考虑风电场时空相关性的多场景优化调度

相邻风电场出力由于地理环境与气候条件相似而具有较强的相关性,因此构建风电相关性模型以及合理的调度模型对大规模风电并网意义重大。基于混合Copula函数和连续马尔科夫链模型构建多维时序风速相关性模型,并根据抽样产生的大量模拟场景聚类生成典型场景;构建基于场景分析的机组组合两阶段调度模型,以得到满足所有典型场景的机组启停和各场景的调度方案,并根据典型场景与模拟场景的偏差基于机会约束理论设定模型中的风电备用需求系数,以提高系统运行的可靠性与经济性。以10机2风电场系统为例进行仿真分析,结果验证了所建模型的有效性。     

考虑条件风险价值的含多风电场电力系统经济调度

针对单一Copula函数在描述风速相关性时的限制性,通过引入mix-Copula函数获取具有相关性的多维风速样本。引入条件风险价值理论,将风电功率的不确定性以经济性考量,建立了一种含多风电场的电力系统经济调度模型,协调经济性和安全性的问题。采用场景化理论对目标函数进行处理,使得计算得以简化。以含2个风电场的IEEE30节点系统为算例,分析风速相关性和置信水平对优化结果的影响,验证模型的合理性及有效性。     

基于概率最优潮流的风电接入能力分析

提出了一种基于概率最优潮流的风电接入能力分析方法。考虑风电场风速的随机性,应用机会约束规划理论,在同时满足系统潮流约束和安全运行的前提下,以系统接纳风电容量最大化为目标,建立了一个含随机变量的多变量、多约束、非线性混合整数规划模型,并提出了一种基于随机模拟技术的粒子群优化算法求解模型。以IEEE-30节点测试系统为算例...     

计及风电不确定性的电网日前调度CVaR模型

为了研究风电出力不确定性对电网日前调度的影响,首先利用机会约束描述风电场的出力,然后将提出的电网日前调度函数和相关约束,融入到条件风险价值模型中,建立电网日前调度的条件风险价值模型,并通过基于单纯性和差分进化算法的混合对模型进行求解,分析不同置信度下风电场出力、电网日前调度的机组出力,以及在不同风险接受度下电网日前调度的条件风险值,比较所提出的混合算法的优越性。仿真案例证明所提出模型的正确性,表明风电场出力的置信度越低,系统所接受的风险度越高,所对应的条件风险值越大,这为电网的系统操作人员提供了决策支持。     

基于Copula-UCVaR风险度量的风电场投资时序规划

文章将调峰充裕性风险和经济价值考虑到风电场群和常规机组的有机协调中,并据此提出了一种风电场投资时序决策方法。首先,为衡量风电场投资的经济价值,结合期权理论构建了经济价值评价模型。其次,为了研究风速相关性对调峰充裕性风险的影响,并且考虑投资者的风险偏好,在利用Copula函数描述风速相关性之后,提出了基于改进的考虑投资者风险偏好的条件风险价值(conditional value-at-risk with the utility function,UCVaR)指标。进而建立了双层规划模型,综合评估了经济价值和调峰充裕性风险,并结合蒙特卡洛模拟和遗传算法进行求解。最后,算例给出了6种情景下的最优时序方案,计算结果表明了风速相关性、投资者的风险偏好和风险度量指标的选择都对风电场投资时序规划有较大的影响。     

风电场对电力系统电源规划风险评估的影响

风电是一种绿色可再生能源,在工业和经济飞速发展的今天,对能源的发展和电力结构的调整起着非常重要的作用。同时风电又具有间歇性、波动性和反调峰特性,对电力系统的风险评估造成了一定的影响。因此在传统电源规划的风险评估中,加入风电场这个不确定因素,考虑风电场对电力系统电源规划风险评估的影响。根据风电场的风速及强迫停运建立了风电场的可靠性模型,在此基础上,将蒙特卡洛模拟技术与最小费用评估模型结合起来,形成了含风电场的最小费用模型,通过算例仿真计算比较不同方案的系统的风险指标,结果表明风电场的容量和位置对系统电源规划风险评估的影响很大。     

考虑调峰适应性风险的风电场群时序规划方法

为解决基地化大规模开发中风电场群建设时序问题,提出与常规机组有机协同并统筹风电场群投资经济性和系统调峰适应性风险的时序规划方法。构建投资时序矩阵和运行状态矩阵刻画风电场和常规机组在投资和运行中的时间关联关系。采用调峰能力缺额风险值(value at risk,VaR)指标衡量调峰适应性风险,并提出计及风速相关性的调峰适应性风险评估方法;采用期权组合价值衡量风电场群投资时序的经济性,并建立考虑学习效应的经济价值评估模型。建立将投资经济性和调峰适应性风险有机统一的双层规划模型,并引入风险当量系数赋予模型罚因子明确的技术经济意义。将遗传算法与随机模拟相结合实现对模型的求解。算例验证了模型和方法的有效性。     

基于风速预测和随机规划的含风电场电力系统动态经济调度

随着风力发电在电力系统中比重的持续增加,在电力系统经济调度中需要考虑风电场的影响;而并网风电场具有动态、随机、容量大等特点,传统的经济调度方法已不再适用。针对风电场出力的随机性,在风速预测的基础上,应用随机规划理论建立了考虑机组组合的含风电场电力系统动元网络和遗传算法的混合智能算法,提高了算法的收敛速度和搜索性能。以含风电场的IEEE30节点系统为算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于时间序列分析的风电场风速预测模型

风速预测是风电场规划设计中的重要工作因风速序列本身已经具有时序性和自相关性．提出了基于时间序列分析的风电场风速预测模型。为了检验时间序列分析模型的有效性．使用了信息准则AIC(An Information Criterion)函数在算例中,将预测风速的分布特性与实际风速分布特性相比较,验证了文中提出的时间序列模型用于风电场风速预测的可行性。     

风速空间相关性和最优风电分配

风电场分布的地域多元化能够平滑风电波动。提出基于copula函数和均值－方差模型研究分布在不同位置风电场风速空间相关性和最优风电分配。利用极大似然法选取合适的copula函数描述风速间的相关关系,计算出风速间基于copula的秩相关系数,并借助最小二乘法拟合秩相关系数和风电场距离的关系。构造适合风电场的均值－方差模型优化风电的分配,其中风场的容量因子表示收益,风电前后时刻出力变化的标准差表示风险,线性相关系数用秩相关系数代替。以荷兰40个风场为例,结果表明,Gumbel copula 和 t copula函数较好地拟合了风场间风速的相关关系,并且,随着距离每增加100 km,秩相关系数下降0.1;通过求解均值－方差模型,得到各风场风电最优组合,相对于单个风场,风电波动下降程度最大达到70%,海上风场在降低风电波动中作用较大,在此模型指导下,可以选择最优风电分配策略,降低风电波动给系统带来的风险和成本。     

计及风险系数的含风电场电力系统多目标动态优化调度

随着风电并网容量的不断增加,传统的确定性优化调度方法已难以满足电力系统安全运行要求。本文建立了计及风险系数的含风电场电力系统多目标动态优化调度模型,模型包括风险系数、燃料成本及污染排放量最小3个目标,将风电场出力及负荷的不确定性纳入模型综合考虑。为了对模型中的随机变量进行处理,引入概率性序列理论,并对其运算空间进行扩展,然后提出了一种改进的多目标教与学优化算法对模型进行求解。含风电场的10机系统算例验证了本文模型及算法的可行性和有效性。     

计入发电商风险偏好的电力市场古诺均衡分析

大规模的风电并网会增加常规发电商的市场竞争风险,在此环境下,具有不同风险偏好的常规发电商会通过不同的策略性竞争行为协调其市场竞争收益和风险.针对具有风电并网发电的电力批发市场,采用均值-方差效用理论,建立了一个考虑发电商风险偏好的电力市场古诺均衡模型,并给出了其解析解.理论分析着重研究了风电出力的不确定性和常规发电商风...     

风电场及机组出力损失计算模型与方法

提出了一种风电场及机组出力损失计算模型与方法。利用风电机组的历史运行数据建立风速、风向与功率间的专家数据库,基于该数据库建立风电机组出力损失计算模型,将机组故障或弃风期间的实测风速和风向代入该模型,计算得出风电机组以及该风电场的实时功率损失及在某时间段内损失的发电量。通过利用现场数据模拟计算,验证了该计算模型与方法的有效性,可对各种原因造成的机组出力损失做出准确计算。该方法既可提高风电场的运行管理水平,还可为风电场参与电网调峰调频提供准确的数据支持。     

大规模风电接入对电力系统暂态稳定风险的影响研究

大规模风电接入电网可能影响电网运行状态,造成系统暂态稳定特性改变,量化大规模风电接入对电力系统暂态稳定风险的影响,是保证风电消纳和电网安全的重要课题。在研究系统暂态稳定性分析中的风电模型和电网故障严重程度的基础上,提出一种评估大规模风电接入的电力系统暂态稳定风险评估方法。该方法充分计及风电出力与系统故障状态的随机性,并基于效用理论,以调度员对功角偏差的感知效用为度量指标,建立用非线性效用函数量化故障的严重程度,同时对系统暂态稳定风险指标的计算方法与流程进行了详细研究。将该方法应用于新英格兰39节点系统,对比研究了不同并网容量和并网点对暂态稳定风险的影响,仿真结果证明了所提方法的正确性和有效性。