考虑动态输送容量机制的电力传输线过载风险评估

传输线动态输送容量(DLR)技术旨在使用动态环境参数计算整定传输线输送容量,相较于传输线静态输送容量整定方法,可真实反映传输线实时传输功率上限.然而,DLR数值的计算依赖于风速、光照强度、温度等不确定性较强且难以准确预测的环境参数,换言之,依照DLR机制整定得到的传输线最大传输功率上限也具有不确定性.若其预测偏差过大,...     

基于博弈强化学习的电网故障序列搜索及防御策略研究

针对连锁故障相继跳闸序列求取过程中未考虑各阶段支路跳闸调度策略对电网的影响,从而造成跳闸序列预测结果和实际不相符的问题,文章提出充分考虑支路跳闸和调度策略相互作用的连续跳闸序列求取的博弈论计算模型,用于跳闸序列和最优调度策略的求取.以断路器失灵预想故障集为初始条件,从攻击方(电网故障)和防御方(调度端)的角度描述连锁故...     

考虑风电预测误差相关性的负荷恢复鲁棒优化

为应对负荷恢复过程中源荷双重不确定性,建立了负荷恢复鲁棒优化模型。应用近似线性化潮流方法对模型进行线性化处理,并基于解耦思想将原模型分解为预测场景下的方案优化主问题和误差场景下的方案校核子问题。主问题以预测场景下加权负荷恢复量最大化为目标函数,进行风电接入和负荷恢复方案最优决策;基于主问题的决策结果,子问题引入松弛变量,构建计及预测误差不确定性的max-min双层方案可行性校核优化模型,并以可调盒式集合刻画负荷预测误差,以线性多面体集合描述具有相关性的风电预测误差。在求解过程中,利用线性优化强对偶理论将max-min结构的子问题对偶转化,并引入大M法线性化所得对偶模型,然后采用列与约束生成算法进行主、子问题高效迭代求解。算例结果验证鲁棒优化模型和迭代求解方法的有效性和可行性。     

一种考虑极限场景的配电网鲁棒扩展规划方法

近年来,以风电、光伏为代表的分布式能源发展迅速,然而其出力的不确定性可能会导致出力严重偏离预测值,出现极端恶劣的场景,从而给配电网规划工作与可靠、稳定运行带来挑战。在上述背景下,文章以适应分布式能源以及负荷的不确定性为目标,以分布式电源的接入位置、安装数量以及新建线路为投资决策内容,提出了一种考虑极限场景的配电网鲁棒扩展规划方法。首先建立了配电网双层规划模型,通过大M法和二阶锥松弛将非线性模型转化为混合整数线性模型;其次,采用极限场景法处理随机变量,建立了基于极限场景法的配电网两阶段鲁棒规划模型;然后,采用了基于极限场景法的列和约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法进行求解;最后,仿真算例表明,文章采用的鲁棒规划方法可以增强配电网在极端情况下的普遍适应能力,提高了配电网的可靠性和经济性。     

考虑主动配电网不确定性的随机无功优化及求解

为了解决分布式电源在主动配电网无功优化中的不确定输出,随机规划模型得到广泛的应用。但随机规划模型中不确定性的概率分布受到历史数据数量的限制,使得经验分布存在偏差,易导致次优的控制策略。为此,引入了数据驱动的建模方法,将模型分为两阶段求解。第一阶段在第二阶段的最恶劣概率分布下,找到了离散无功补偿设备的最优控制策略;第二阶段为变量的不确定概率分布,用于校验第一阶段的结果,并采用列与约束生成(Column and Constraint Generation,CCG) 算法来求解模型。最后,通过算例验证所提方法的有效性。     

分布不确定性条件下的N-k分布鲁棒优化机组组合

为降低鲁棒优化方法的保守性和随机优化方法的复杂性,增强电力系统应对偶发线路故障扰动的能力,提出了一种分布不确定性条件下的N-k安全准则的分布鲁棒机组组合模型.根据有限历史样本数据,在满足一定置信水平的条件下,基于非精确Dirichlet模型方法构造包含真实N-k故障概率分布的模糊集,用以描述输电线路故障概率分布的不确定...     

考虑空调负荷虚拟储能的产消者鲁棒日前申报策略

在分布式可再生能源大力发展的背景下,产消者将成为新的重要利益主体参与电网运行。考虑到产消者中空调负荷具有良好的调控潜力,文中首先建立了空调负荷的虚拟储能模型,并在此基础上分析了虚拟储能与常规储能的不同之处。针对虚拟储能可参与日内调控的特点,考虑可再生能源出力不确定性,提出了产消者鲁棒日前申报策略,并进一步提出了将虚拟储能日前决策与实时调整相结合的产消者最优申报及调度策略,运用改进的列约束生成算法进行求解。最后对具体算例进行比较,证明了最优策略在产消者运行灵活性与经济性方面的优势,并分析了可再生能源出力不确定性、惩罚价格选取及室外温度对实际结果的影响。     

一种考虑风电场并网的大电网快速主动解列策略

针对高风电渗透率电力系统的快速主动解列问题,提出了一种两阶段高风电渗透率下大电网全时段快速主动解列策略。在第一阶段,通过修正系统的收缩导纳矩阵将风功率进行等值,离线计算出电机耦合程度的分类结果并对其功角拉普拉斯矩阵进行在线修正,进而在线获得当前的同调分群结果;在第二阶段,以图论为基础,通过约束谱聚类算法将解列断面搜索问题转换为广义特征值求解问题,并运用改进k-means算法快速求取实时的最优解列断面。最后通过IEEE 118节点系统仿真,验证了所提策略的正确性、有效性和快速性。     

计及风电时间相关性的鲁棒机组组合

鲁棒优化是解决大规模新能源接入后电力系统调度的重要手段。相比于基于场景的随机规划、带有风险约束的机组组合等,鲁棒机组组合的结果往往偏于保守。鲁棒优化的保守性直接受到不确定集合的影响。研究了风电预测误差时间相关特点,提出了基于自相关性的时间相关性约束。并利用不确定集合的离散性特点,将该约束近似简化为可以用于实际鲁棒优化问题的线性约束。在列与限制生成(CCG)算法的基础上,改进了Bender’s分解后子问题的求解算法,提出了一种适合离散型不确定集合的鲁棒优化求解方法。最后,以真实风电数据进行了大量的仿真实验。结果表明,提出的算法能够在不影响机组组合可靠性的前提下,降低鲁棒优化保守性。     

兼顾电压稳定和连锁故障触发的电网预防策略研究

从目前国内外停电事故情况来看,预防因连锁故障导致的大停电事故是电力系统研究中的重要内容。针对电网连锁故障前期的连锁跳闸现象,提出一种兼顾电网电压稳定和连锁故障触发的预防控制方法。该方法利用电网对于连锁跳闸的安全裕度指标和电压稳定指标,给出了综合的目标函数。该函数的目标在于保持电网对连锁跳闸具有尽可能高的安全裕度水平的同时,还具有尽可能高的电压稳定水平,然后结合电网实际情况给出了各种约束条件,确定了完整的用于预防的优化模型。利用该模型并结合粒子群优化算法给出了详细的算法求解,并在IEEE39节点系统上进行算例分析,算例仿真结果证明了所提出的预防模型的可行性和有效性。     

基于鲁棒优化的微能源网综合需求响应协同调度策略

针对微能源网中可再生能源出力的不确定性,基于微能源网中综合需求响应的"多元互动"特征,提出了综合需求响应平抑可再生能源波动的策略,建立了微能源网综合需求响应日前和日内协同调度的两阶段鲁棒优化模型.模型中引入了风、光的不确定预算参数调节系统的经济性和鲁棒性,日前阶段考虑了最劣场景,确定系统日前调度方案,日内调控阶段基于日前阶段的优化结果,优化系统最劣场景下的调控方案.利用强对偶理论和列约束生成算法对min-max-min结构的鲁棒优化问题进行转化和求解.算例结果表明,鲁棒优化方法可提高系统抵抗不确定风险的能力,综合需求响应可提高微能源网的经济性和自给能力.     

计及N-1安全准则的智能配电网多目标重构策略

智能配电网背景下,N-1安全准则是配电网安全运行中的重要准则,而现有文献中的配电网重构模型均未计及N-1安全准则,所得重构结果未必满足安全性要求。为解决这一基础性问题,文中提出了一种计及N-1安全准则的配电网多目标重构新策略。首先,基于配电系统安全域(DSSR)中安全距离这一概念,定义了安全距离均值、安全距离均衡度、安全距离均衡比3个量化描述N-1安全的指标。其次,给出了以降低网损和减小安全距离均衡比为综合优化目标的配电网多目标重构模型。然后,应用改进遗传和动态小生境差分进化的混合算法对该配电网多目标重构模型进行求解。最后,考虑静态重构和动态重构两种情境,通过算例对比所提模型与现有文献模型,结果均表明,文中模型所得重构结果满足N-1安全准则,综合考虑系统经济性、安全性下更优,验证了所提模型和求解算法的正确有效性。     

考虑风电消纳的热电联供型微网日前鲁棒经济调度

针对热电联供型微网中的风电不确定性,文中构建双层鲁棒模型从而得到最恶劣风电出力场景下的微网最优日前调度方案。模型考虑了可控机组运行成本、功率交互成本,并将弃置的风电功率以惩罚的形式引入目标以提高微网对风电的消纳能力。鉴于模型内外层之间是相互影响的,文中将原问题分解为日前计划调度主问题以及计及风电出力不确定性的执行调控子问题从而进行求解。在求解过程中,利用线性优化强对偶理论对max-min结构的子问题进行转化,并引入BigM法将所得对偶模型线性化,然后采用列约束生成算法对主问题和子问题进行交互迭代从而获得最优解。最后,通过算例验证了所提模型的有效性。     

考虑多风电场相关性的电网动态经济调度二阶段带补偿算法

大规模多风电场的并网给电网经济调度带来了巨大挑战,文中对含多风电场的电网日前动态经济调度问题进行研究。首先,引入Copula理论构建了多风电场间输出功率的联合分布。随后,建立了电网日前24h动态经济调度随机优化模型。针对约束中风电输出功率的随机性,引入二阶段带补偿算法求解,将原调度模型转化为二阶段模型:第一阶段为仅含常规变量约束,而在目标函数中增加补偿量期望值的优化模型;第二阶段为含随机变量约束,并以补偿量惩罚期望值最小为目标的优化模型;通过二阶段模型间的交替迭代求得最优解。基于IEEE 118节点系统和某省级大电网的算例对该方法的有效性进行了验证。     

考虑新能源与电动汽车接入下的主动配电网重构策略

随着分布式风力发电等新能源以及电动汽车(EV)等新型负荷接入配电网的比重逐步提高,传统的配电网重构模型难以反映其随机性和波动性。文中首先构造了风力机和EV的概率场景模型及含分布式电源(DG)和EV的配电网重构模型;其次,在场景分割的基础上对不同场景分别进行线性化随机潮流计算,在保证精确性的前提下简化模型,避免了场景的组合爆炸,体现了对于配电网中不断增加的DG和EV的适应性;最后采用一种适用于配电网重构场景模型的改进生物地理学优化算法,通过引入改进的编码规则、余弦迁移模型及变异操作,提高搜索速度和精度,抑制算法进化过程中因早熟收敛而陷入局部最优。算法在IEEE 69节点算例20次仿真计算中比传统人工智能算法更有优势。     

考虑日内来水不确定和电网断面约束的梯级水电日前调度

日内来水的不确定性和传输通道断面约束是影响大容量梯级水电日前调度计划制定的重要因素。为提高日前调度对不同来水情景的适应性,首先在日均径流预测基础上,结合历史数据分析与概率分布拟合获取日内来水量的概率密度函数,通过准确刻画各时段来水规律,建立不同情景下的梯级发电量偏差来反映各时刻来水的不确定性。其次,在模型断面约束中引入模糊变量,并通过离线仿真将断面约束转化为发电机有功出力约束。针对含梯级电站发电量偏差的日前优化调度模型,采用多核并行动态规划算法进行求解,保证求解的收敛性及求解效率。最后,以西南地区某梯级水电站接入IEEE 39节点系统为例,验证了所提算法的合理性和可行性,所得调度计划在4种典型来水场景下均未出现水位及断面功率越限。     

考虑环保成本和风电接入影响的动态经济调度模型

风电具有动态随机性,传统的经济调度模型已不再适用。考虑机组的环境效益,引用了环境惩罚成本;基于风电的随机性及其给系统安全造成的影响,引入利润备用容量惩罚成本,应用随机规划理论构建了含风电机组的动态经济调度模型。在求解模型时,采用蒙特卡罗模拟和遗传算法的混合智能算法,以蒙特卡罗模拟的随机变量模拟结果作为遗传算法的输入参数。以IEEE30系统为例,对传统的经济调度模型和建立的调度模型进行了比较分析,验证了该模型的合理性与有效性。     

考虑电网多元风险的输电断面动态增容调度分配方案

针对目前电网输电断面增容容量分配决策的相关问题,提出一种考虑电网多元风险的输电断面动态增容调度分配方案优化模型。该模型考虑了电网面临的多元风险约束,包括设备健康风险、气象风险和系统异常风险。其中,断面内通道的容量裕量限额是通过三大定容设备——变压器、断路器以及输电线路的动态增容计算模型得到的。所提出的考虑电网多元风险的输电断面动态增容调度分配方案,可以较好地平衡大电网电能输送中的经济性和安全性问题,为解决输电断面内动态增容分配提出了一个新的解决思路和技术方案。