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虚拟电厂(virtual power plant, VPP)可以对分散的灵活性资源进行聚合,通过能量管理系统进行统一协调调度,是实现智能配电网的重要技术之一。提出一种不确定性环境下VPP参与下的配电网分布鲁棒优化模型,可降低损耗和提高运营商收益。分析VPP与配电网的信息及能量交互特性,提出了多个VPP参与下配电网的优化调度策略,在此基础上针对可再生能源出力以及负荷不确定性,引入分布鲁棒优化理论,建立基于典型场景的VPP-配电网分布鲁棒优化调度模型,并采用列和约束生成算法进行求解。最后,通过IEEE 33节点系统进行算例分析,验证了该模型的有效性与准确性。 相似文献
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“双碳”背景下,大量电动汽车为虚拟电厂提供了灵活的储能资源。虚拟电厂运营商与电动汽车主存在利益博弈,且运行过程受诸多不确定性因素影响,这对优化调度工作提出了挑战。为此,提出了一种含电动汽车虚拟电厂的区间主从博弈双层优化模型。上层模型以虚拟电厂运行成本最小为优化目标,考虑功率平衡与储能系统约束,并根据所求得上层目标更新相应电价信息;下层优化模型基于电价信息,以电动汽车主用电费用最小为优化目标,求解聚合电动汽车功率,并将其返给上层优化模型。算例分析结果表明,区间主从博弈双层优化模型可兼顾虚拟电厂运营商与电动汽车主的双边利益,并能有效提高系统的鲁棒性。 相似文献
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为缓解风电和光伏发电不确定性对虚拟电厂稳定运行的影响,引入鲁棒随机优化理论,建立了计及不确定性和需求响应的虚拟电厂随机调度优化模型。首先,风力发电、光伏发电、燃气轮机发电,以及储能系统和需求响应集成为虚拟电厂,然后最大化虚拟电厂运营收益、最小化系统运行成本和弃能成本被作为目标函数,建立虚拟电厂调度优化模型。再应用鲁棒随机优化理论来转换光伏发电以及风力发电不确定性变量的约束条件,建立了虚拟电厂随机调度模型。最后,选择中国国电云南分布式电源示范工程为实例分析对象。分析结果显示:所提模型能够降低系统运行成本,双重鲁棒系数的引入能够为不同风险态度决策者提供灵活的虚拟电厂调度决策工具,协助应对风电和光伏发电的随机特性。储能系统能够借助自身充放电特性,替代燃气轮机发电机组为风电和光伏发电提供备用服务,促进风电和光伏发电并网。将需求响应纳入虚拟电厂能够实现发电侧与用电侧联动优化目标,平缓化用电负荷曲线,系统整体运营效益达到最佳。 相似文献
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当风力发电商(WPG)和电动汽车(EV)聚合商组成的虚拟电场(VPP)参与市场投标时,风电出力的不确定性、预测出力偏差以及市场价格的波动性,都是VPP在参与市场投标时需要考虑的因素。在计及上述因素的影响下,文中研究了由WPG和EV聚合商组成的VPP在日前市场和实时市场的联合竞价模型:假定VPP是价格的接受者,综合考虑日前和实时价格的不确定性,在日前市场中根据风电出力和市场价格的预测结果进行日前竞价,然后在实时市场上参与实时竞价。VPP不但可以通过EV充放电平抑WPG投标偏差,还可以根据价格信号进行充放电投标,实现削峰填谷。通过引入偏差考核机制,在日前和实时市场结束后进行统一结算。基于合作博弈理论,利用Shapley值法将总收益在WPG和EV之间根据各自的贡献进行合理分配。最后,通过算例验证了模型的可行性和有效性,结果表明VPP参与日前和实时市场可以增加收益,降低出力和价格不确定性带来的风险,为新能源参与现货市场的建设提供参考。 相似文献
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配电系统中电动汽车与可再生能源的随机协同调度 总被引:2,自引:0,他引:2
电动汽车和可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战。在此背景下,构建了能够计及可入网混合动力电动汽车(PHEV)和风电、光伏发电系统出力不确定性的随机协同优化调度模型。首先,分析了PHEV的行驶耗电和随机充放电行为。之后,在假设风速服从Rayleigh分布、光照服从Beta分布的前提下,导出了风电机组和光伏发电系统出力的期望、方差及二阶原点矩的表达式。在此基础上,发展了以平抑可再生能源出力波动为目标的电力系统随机协同优化调度模型,并应用交叉熵算法进行求解。最后,以33节点配电系统为例说明了所提出的随机协同优化调度模型的基本特征。 相似文献
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计及电动汽车和风电出力不确定性的随机经济调度 总被引:14,自引:13,他引:14
电动汽车和可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战。在此背景下,构建了能够计及可入网电动汽车(plug-inelectric vehicle,PEV)和风电机组的不确定性的随机经济调度模型。首先采用随机仿真方法研究PEV的充电与放电功率的概率分布。之后,在假设风速服从Rayleigh分布的前提下,导出了风电机组出力概率分布的表达式。通过理论分析得到了风电机组和电动汽车接入网络(vehicle to grid,V2G)的电源出力的数学期望的解析表达式,并在此基础上,构建了电力系统随机经济调度模型。最后,以IEEE118节点系统为例说明了所提出的随机经济调度模型的基本特征。 相似文献
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考虑风电和电动汽车等不确定性负荷的电力系统节能减排调度 总被引:2,自引:0,他引:2
可入网电动汽车(plug-in hybrid electric vehicles,PHEVs)和风电等可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新挑战.为此,综合考虑了负荷和风电的不确定性、可入网电动汽车的智能充放电控制以及PHEVs与风电的协调互补和系统的节能减排,构建了计及碳排放的调度模型.先采用多场景模拟技术将风电和负荷不确定性的随机过程分解为若干典型的离散概率场景;再采用多代理技术将24 h对应为24个工作代理,工作代理负责火电、风电和PHEVs之间的静态调度;协同代理负责工作代理之间的动态协调.最后对含10机火电机组、PHEVs和风电的系统进行仿真.结果表明,多场景模拟能减少调度求解难度;含风电和PHEVs的系统能有效协调风电和PHEVs,减少其运行成本和碳排放量;通过调节节能与减排需求对应的权重,可以实现节能和减排之间的有效折衷. 相似文献
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计及可入网电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)、微电网中多种分布式电源(distributed generation,DG)输出功率的不确定性,综合考虑了DG投资、运维等成本,以及微电网带来的节能、降损、减少用户停电损失收益等因素,进行微电网电源的优化配置。PEV接入微电网后,可以根据微电网的实际运行情况作为储能装置补充原有储能元件,从而减少储能元件容量,提高微电网的经济性。从PEV参与微电网运行调度出发,建立计及PEV的微电网电源优化配置模型。算例结果表明,该模型最优解可以确保投资的最佳经济性,获得较大社会经济收益,为含PEV的微电网电源优化配置提供理论依据。 相似文献
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考虑不确定性因素的虚拟电厂竞标模型 总被引:3,自引:0,他引:3
考虑了由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成的虚拟电厂(VPP).VPP可参与中期合同市场、日前市场以及平衡市场的运营,以利润最大化为其优化目标.由于电价和风电出力的不确定性以及不平衡惩罚的存在,VPP的竞标存在风险.针对电价预测精度较高、误差分布规律可以较为准确描述的特点,采用随机规划的方法处理电价的不确定性;针对风电出力预测精度较低、概率分布难以准确刻画的特点,采用鲁棒优化的方法处理风电出力的不确定性,即将不确定的风电出力限定在一个确定的区间内,通过调节鲁棒系数决策出不同程度上抑制不确定性影响的优化调度方案.基于上述两种方法,并考虑环境成本,建立了VPP鲁棒随机竞标模型,提高了VPP的实际利润,同时减轻了计算负担.算例分析证明了鲁棒随机竞标模型的有效性. 相似文献
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计及可入网电动汽车的分布式电源最优选址和定容 总被引:4,自引:0,他引:4
一些不确定性因素如可入网电动汽车(PEV)的随机充放电行为导致的负荷和输出功率不确定性、风电机组和太阳能电源输出功率不确定性,以及未来燃料价格波动和负荷随机变化,都会给分布式电源(DG)的选址和定容问题带来风险。在此背景下,采用机会约束规划方法来解决DG的选址和定容中这些不确定性因素所引起的风险。以DG的总成本(包括投... 相似文献
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在可入网混合电动汽车(PHEV)有望规模化应用的背景下,以传统的计及安全约束的机组最优组合(SCUC)问题为基础,发展了能够容纳PHEV的电力系统优化调度数学模型。所发展的模型以保证系统安全运行为前提,兼顾了PHEV车主的经济效益与发电的碳排放成本。利用PHEV作为可移动电量储存单元的特性,将模型解耦为机组最优组合与计及交流潮流约束的充/放电计划优化2个子模型。应用混合整数规划方法和牛顿—拉夫逊潮流算法迭代求解优化问题,可以同时获取日前机组调度计划和各时段的PHEV最优接纳容量及充/放电计划等结果。最后,以6节点和IEEE 118节点2个系统为例,验证了所构建模型的正确性和有效性。 相似文献
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风电、光伏出力的不确定性给电力系统的稳定运行带来威胁,含电转气(power-to-gas,P2G)的电气耦合系统能够解决这一难题。文章将电转气与虚拟电厂(virtual power plant,VPP)进行集成,提出电气互联虚拟电厂的基本概念、通用建模及调度优化模型。针对风光不确定性,引入条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)方法和鲁棒随机优化方法,分别用于刻画目标函数和约束条件中的不确定性变量,并引入最大碳排放限额(maximum total emission allow ances,M TEA)指标,考虑虚拟电厂近零碳运营方案可行性。为求解多目标优化模型,构建了基于目标函数投入产出表和权重偏差校核的模型求解算法,并选取9节点能源集线器系统开展实例分析,结果表明电气互联虚拟电厂能实现分布式能源互补利用,形成电气电循环利用模式,所提模型能够同时兼顾分布式能源的高额经济收益和不确定性风险。 相似文献