计及特级负荷恢复的网架重构分时段全局优化方法

制定科学合理的网架重构恢复方案对加快系统恢复进程、减小停电损失具有重要作用。针对当前分时段恢复方案优化策略无法实现时段间协调优化的不足,提出一种网架重构分时段恢复方案全局优化方法。首先,鉴于特级负荷对维持社会稳定和恢复过程的重要性,将其纳入网架重构过程的恢复目标;之后,综合考虑多种约束,建立了协调机组、特级负荷和网架结构三方面恢复效果的网架重构分时段全局优化模型。该模型是一个含整数决策变量的复杂的多目标优化决策模型。通过分析总结已有恢复操作序列优化制定方法的内在逻辑,提出了一种分时段全局优化两步求解策略,即首先优化求解时段数参考值,再进行恢复方案全局优化。结合非支配近邻免疫算法和变异系数法对建立的模型进行求解。新英格兰10机39节点系统算例和我国西南某地区实际电网算例验证了本文所提模型和算法的有效性。     

基于鲁棒优化的网架重构机组恢复顺序优化

在当前以火电为主的系统中,大停电后机组恢复时间的长短对重构效果影响显著。针对机组启动准备时段和启动时段可能出现的时间延迟,以最小化重构期间的电量不足为优化目标,构建了计及火电机组启动时间不确定性的机组恢复顺序鲁棒优化模型。通过交叉粒子群算法与CPLEX优化求解相结合,可获得量化表征恢复效果和运行可靠性的机组恢复顺序,为调度人员应对可能出现的最严重机组恢复迟滞场景提供了更加全面的决策参考。对于调度人员自行拟定的机组恢复顺序,还可根据运行经验预估其成功实施的概率,通过CPLEX求解并筛选关键时步,为调度人员有的放矢地保证恢复效果提供量化指导。针对新英格兰10机39节点系统和某区域电网的仿真结果验证了该方法的有效性。     

发电机组并行恢复动态决策的熵权方法

采用并行恢复策略可以加快电力系统大停电后的恢复进程,减少停电损失和社会影响。到目前为止,电力系统并行恢复研究主要集中在分区策略和恢复方案评估与决策方面,从全局层面研究并行恢复动态决策方法则鲜有报道。在此背景下,研究了从整个发电机组恢复过程的角度制定最优恢复策略问题。首先,根据各台发电机组的状态信息,确定每个恢复供电方案中已恢复机组的出力能力和启动待恢复机组所需投入及其恢复对系统全局恢复的效益。然后,建立基于熵权法的机组并行恢复动态优化决策的混合整数线性规划模型,寻求互不冲突的恢复供电方案最优组合。所提出的模型考虑了各台发电机组的状态信息,并能够协调恢复过程中不同机组间的需求冲突。新英格兰10机39节点系统验证了所提方法的可行性与有效性。     

基于时空组合动态规划的分解协调模型在并联站群优化中的运用

并联站群叶片全调节变频变速组合优化属于多单元、多机组、多时段、多决策变量复杂非线性系统优化问题,本文引入基于时空组合动态规划的分解协调模型,即协调层以空间各子系统为阶段,提水总量为状态变量,各阶段水量分配系数为决策变量,采用动态规划法进行各子系统间的总体水量协调;分解层各子系统以时间为阶段,各阶段开机台数、叶片角度及转速为决策变量,分配水量为状态变量,采用动态规划逐次渐近法确定最优开机台数及运行方式。通过在江都站并联站群组合优化中的应用,确定了各站各时段开机台数、叶片安放角度及机组转速的最优组合方案,实现了系统运行机组耗电费用最小时的优化调度过程,表明了方法采用的可行性。     

电力系统恢复控制的机组优化启动策略

现代电力系统恢复控制中的机组优化启动问题是一个复杂的多阶段决策优化问题.从全过程最优化的角度出发进行系统建模,以恢复过程中确定时间段内系统发电功率对时间的积分最大为优化目标,同时计及各种约束条件.通过将恢复过程按时间离散化,将此连续的全过程最优化问题分解为每一时步的优化计算,每一时步的优化问题构成一个典型的"背包"问题.采用经典回溯算法逐步求解每一时步中的"背包"问题,确定每一时步启动的机组,从而形成整个恢复过程的机组优化启动策略.求解方法较好地权衡了对所求解问题的快速性和正确性要求.以改进的15机系统为例进行测试,结果表明利用所提方法确定的机组恢复顺序可以获得比传统方法更好的恢复效果.     

小时级月度发购电计划的优化模型及其混合智能求解策略

结合网内外购电模式的差异,建立了计及网外购电市场的小时级月度发购电计划模型。该模型是一个多时段大规模混合整数规划模型。负荷的时段融合策略可有效减小模型中小时级时段数的规模,但会带来负荷融合误差,从而影响模型的目标甚至安全约束,为此提出了基于负荷融合误差的校正优化策略。针对模型的大规模多时段混合整数规划特点,提出了结合免疫遗传算法与拉格朗日分解协调策略的混合智能算法。一方面,利用免疫遗传算法为拉格朗日松弛法提供满足启停约束和旋转备用约束的机组组合发购电方案。另一方面,利用拉格朗日分解协调算法高效求解运行机组的最优发电方案,快速提升免疫遗传算法优秀个体的质量。两者交替迭代,互相促进,从而实现上述多时段混合整数规划模型的高效求解。最后通过IEEE 57节点系统的仿真分析验证了所提模型和算法的有效性。     

电力系统多时段无功电压控制的两阶段优化法

为减少无功电压控制设备的动作次数,提出了一种多时段无功电压控制的两阶段优化方法。第1阶段建立以有功损耗最小为目标的各时段静态无功优化模型,应用改进的遗传算法求解可以获得调度周期内每一时段的多组优化解,以此构成控制设备寻优的状态空间;第2阶段应用动态规划法寻求整个调度周期内控制设备状态转移的最短路径,从而可兼顾系统有功损耗、电压质量与设备动作次数的综合优化效果。此外,该方法易于实现并行处理。算例表明,该方法优化效果好,具有在线应用前景。     

考虑重要负荷恢复的机组分层协调恢复优化

对大停电后机组和负荷的协调恢复的方案优化方法进行了研究。针对已有机组恢复的研究往往忽略了同一电厂不同机组对电网恢复过程贡献不同的不足,建立了考虑重要负荷恢复的机组分层协调恢复方案优化数学模型。将待恢复机组分为网络重构层机组和厂站恢复层机组两个层次,通过分析两层机组恢复及负荷恢复的交互影响,提出了机组恢复的多目标分层协调优化策略。将机组恢复的连续过程划分为多个次序进行的恢复时段,结合快速非支配排序遗传算法、CRITIC客观赋权法和灰色关联投影法对每一时步机组恢复方案进行优化决策。进一步地,结合模糊层次分析法和贪心算法为各时步确定重要负荷恢复方案。新英格兰10机39节点系统算例验证了所提方法的有效性。     

电力系统大停电后机组恢复的多目标优化方法

大停电后的机组恢复策略多为单目标优化,忽略了大量影响机组启动顺序的因素,为此提出了机组恢复的多目标优化策略.以机组启动后提供的发电量尽可能大、已恢复的电源点尽量在网架层面铺开、有利于后续厂站层机组和重要负荷的恢复为优化目标,建立机组恢复的多目标优化模型.先将恢复过程划分为一系列顺序执行的恢复时步,再将每一时步的优化问题转化成多目标“0/1背包”问题;结合最短路径法为机组恢复方案搜索恢复路径,采用快速非支配排序遗传算法进行求解;最后对每时步的Pareto最优方案排序,确定最优解.算例结果验证了该方法的有效性.     

分散架构下多虚拟电厂分布式协同优化调度

双碳战略与电力市场改革背景下,未来配电网中将形成多虚拟电厂共存的格局。为实现利益主体各异的多虚拟电厂协调优化调度,该文基于“信息分离、决策协同”思想,提出一种基于拉格朗日对偶松弛的多虚拟电厂分布式协调优化调度方法。首先,构建多虚拟电厂分布式协调优化控制机制;接着,构建多虚拟电厂多时段协调优化调度模型,基于供需关系构建虚拟电厂间交易电价函数;然后,利用拉格朗日对偶松弛理论对优化模型进行松弛,将原问题转为多虚拟电厂分布式优化问题,并采用分布式部分可观测的马尔科夫决策过程将日前多时段协调优化调度问题重构为实时优化调度问题,基于改进量子遗传算法对优化问题进行求解;最后,通过仿真计算验证了所提方法的有效性。     

考虑线路投入顺序的网架重构机组恢复多目标优化

合理的机组恢复顺序和可靠的恢复路径对系统的快速恢复具有重要影响。分析了网架重构的机组恢复过程,建立了新的网架重构机组恢复多目标优化模型。优化目标为待恢复机组提供的发电量尽可能大,并兼顾线路恢复操作的可靠性和对后续恢复的影响。通过设置优化问题的求解域,松弛优化目标的主次关系,并引入差分进化—分布估计算法(DE-EDA)提高求解效率。所述方法能同时给出Pareto最优的机组恢复顺序、目标网架重构方案及线路投入顺序。算例仿真结果表明,设置求解域可减少计算量,提高求解速度;使用DE-EDA获得的最优解具有更好的收敛性和分布性。     

考虑多风电场黑启动价值的机组恢复顺序双层优化决策

大规模风电的接入为当今电力系统能源格局带来根本性变革,同时对大停电后电力系统恢复进程产生巨大影响。针对含多风电场的待恢复电力系统,文中首先构建了考虑空间集群效应的多风电场出力典型场景的确定方法及多风电场黑启动价值评价函数,并提出以综合净收益函数为评价标准的机组恢复顺序双层优化模型。上层模型求解当前电力系统可恢复的初始目标集,缩小恢复策略的求解范围,下层模型从该初始目标集中求取综合净收益最大的风电机组与火电机组恢复顺序组合,并根据动态可恢复节点重要度求解恢复路径。最后,在含风电机组的IEEE 39节点系统中验证了所提决策方法的有效性。     

考虑线路操作时限和恢复概率的机组启动路径优化

研究了考虑线路投运时限、投运失败和机组投运时限的发电机启动路径优化问题。首先考虑线路远程操作和投运成功概率,建立了线路投运时限模型,求取了线路投运的时间期望作为线路的权值。然后研究了机组的启动时限、出力特点和进相运行能力,提出了机组在黑启动过程中的限制因素。接着以迪克拉斯算法计算最短路径,定义了机组综合优先级指标。算法实时考虑线路投运状况以贪心思想为指导提出了以迅速投运发电机组为目标的机组投运优化算法求取最优启动路径。最后应用IEEE39节点算例对所提出方法进行了分析验证。所得的研究成果对电力系统黑启动预案的制定和在线决策系统的开发具备参考价值和积极意义。     

Coordinating self-healing control of bulk power transmission system based on a hierarchical top-down strategy

Top-down power system restoration following a widespread blackout begins with energization of the backbone transmission network. All interconnected regions will be restored as a whole, which needs collaboration of multiple operators. The parallel control and integrated restoration planning issues have to be addressed. In order to conduct an efficient top-down restoration process and guarantee the operational security, a hierarchical coordination mechanism and an online decision support system-based self-healing approach are proposed. Considering the multiple decision-making problems involved, an associated bi-level optimization model is built, which integrates the planning problems of backbone reconfiguration, sub-transmission system restoration, and non-black-start units start-up. Then, a solution methodology is developed to provide online decisions based on the model. Simulation results of Shandong Power System in China show that the restoration performance is significantly improved using the proposed control approach. Additionally, the decision method is proved to be efficient enough for online applications.     

基于风电出力模糊集的电-气耦合系统分布鲁棒优化调度

随着可再生能源装机容量不断扩展及综合能源系统研究的持续推进,燃气轮机作为耦合元件加深了电力系统和天然气系统的相互融合,为可再生能源消纳提供了新的途径。针对随机规划方法、区间优化及鲁棒优化算法处理风电出力不确定性的不足,文中提出一种基于风电预测误差模糊集的分布鲁棒优化方法求解电力-天然气耦合系统的协同调度决策。首先,利用主成分分析法提取高维预测误差向量蕴含的时空尺度关联特性,并引入一系列矩函数描述预测误差的分布信息以构建相应的模糊集。然后,建立两阶段分布鲁棒优化经济调度模型,第1阶段制定日前机组开停机计划、调度出力及备用方案;第2阶段辨识最劣风电场景分布以保证第1阶段调度决策的有效性。结合线性决策规则和对偶理论将该半无限优化问题转化为有限维优化问题进行求解。最后,通过算例验证了所提模型及求解方法的有效性。     

基于光伏电站的两阶段网架恢复综合优化方法

与传统发电技术相比,光伏发电由于其分布范围广,并网迅速,以及具有良好的自启动能力,在电力系统黑启动中有着巨大的应用潜力。针对光伏发电不同于常规黑启动机组的特点,制定了基于光伏发电的分阶段网架恢复策略。阶段一利用光伏发电机组,以最大化启动成功的概率为目标,启动网架内的第一台机组;阶段二以该被启动机组为主要电源,分布式电源为辅助,以在最短时间内恢复最大出力为目标,实现整体的网架恢复。综合两阶段的启动特性,提出了一种启动策略的综合优化方法,在保证网架恢复效率的同时,又能够有效解决光伏系统惯性差,黑启动能力弱的问题。算例分析验证了所提方法的实用性和有效性。     

考虑系统安全因素的负荷恢复方案优化

在电力系统网架重构初期,电网结构相对薄弱,恢复部分负荷可以在一定程度上维持系统功率平衡,确保系统安全运行。文中结合系统安全运行特征和负荷投入特点,建立相关负荷恢复模型,提出了一种考虑系统安全因素的负荷恢复方法;以网架各节点电压偏移程度、机组进相运行程度和潮流熵为目标函数,根据实际变电站负荷投入进行潮流调整,确定各节点负荷投入量,以满足系统功率平衡的要求;采用改进粒子群算法对恢复方案进行多目标优化,获得其Pareto最优解集,并采用基于模糊反熵权的M-TOPSIS方法进行最优方案排序,以制订科学合理的负荷投入方案。最后,以新英格兰10机39节点系统和河北南网局部系统为算例验证了所述方法的有效性。