考虑移动氢能存储的港口多能微网两阶段分布鲁棒优化调度

为有效应对海上风电固有的间歇及波动性给港口多能微网带来的不确定性风险,提出一种考虑移动氢能存储的港口多能微网两阶段分布鲁棒优化调度模型。首先,结合Wasserstein距离实现风电出力概率分布模糊集的精确刻画,并通过非参数核密度估计拟合海上风电预测误差概率分布,获得不同置信水平下风电出力区间及场景。其次,分析氢能船舶、汽车等移动氢能存储资源对间歇性风电出力的能源存储潜力,并结合用能心理、交通属性差异,将两者分别建模为激励型、价格型需求响应,实现港口移动氢能存储灵活性资源的高效聚合。再次,针对含移动氢能存储的港口多能微网,构建基于概率分布模糊集的日前-日内两阶段分布鲁棒优化调度模型,并运用线性决策规则与强对偶理论将其转换为混合整数线性规划模型求解。最后,基于海上风电实测数据进行仿真验证。结果证明,移动氢能存储可显著提升港口多能微网的低碳灵活性,所提模型在兼顾港口多能微网经济性的同时,可进一步保证风电不确定性风险下的鲁棒性。     

考虑能量共享的多社区光储系统分布鲁棒优化调度

社区能源消耗在社会总能源消耗中占重要地位,且其分布式光伏配置率逐步提高.然而单一社区资源配置有限,光伏资源消纳能力不足.基于此,提出了多社区光储联合系统分布鲁棒优化调度模型,并考虑社区间的能量共享以及联合需求响应.运用Wasserstein测度刻画光伏出力概率分布的模糊不确定集,并以此为基础求解系统最小化运行成本.仿真...     

考虑阶梯型碳交易的风光储联合系统分布鲁棒优化调度

在“双碳”目标下，风、光等清洁能源的渗透率将不断提高，针对其发电具有不确定性给电力系统带来的调度难题，提出了风光储联合系统的两阶段分布鲁棒优化调度模型。为了减少系统的碳排放量，引入了阶梯型碳交易。模型中，第一阶段根据预测信息使系统的运行成本最低，第二阶段使用基于数据驱动的Wasserstein距离来构建出力误差的模糊集。并使用仿射策略对模型进行调整，使系统在满足模糊集中最恶劣分布的情况下，使调整成本最小。最后，使用了强对偶原理把模型转化为等效混合整数线性优化模型。通过算例分析及对比，验证了考虑阶梯型碳交易可以显著减少对传统机组的使用，以及分布鲁棒优化模型的适用性和优越性。     

考虑特性分类批处理负荷可调节能力的数据中心微网灵活性设备分布鲁棒容量配置方法

微网灵活性设备主要用于平抑源荷两侧的波动,其容量配置方法应考虑源荷不确定性的影响,而含数据中心微网的灵活性设备容量配置方法还应进一步考虑数据中心负荷的可调节特性。考虑数据中心批处理负荷的可调节能力和源荷不确定性因素,提出一种灵活性设备容量配置方法。根据负荷特性的不同,将批处理负荷划分为2类以更加准确地量化其可调节能力,一类为带宽时序可变限时可平移负荷,另一类为带宽时序不变可中断平移负荷,对这2类批处理负荷进行详细分析并给出一般性的建模方法;构建数据驱动下的min-max-min两阶段分布鲁棒优化容量配置模型,利用1-范数和∞-范数约束场景概率分布模糊集,采用列和约束生成算法对该模型进行化简求解。对某省数据中心微网进行算例分析,验证了所提方法的有效性。     

考虑风电不确定性的交直流配电网低碳分布鲁棒优化调度

为增加配电网风电的消纳能力,减少碳排放,建立了一种交直流配电网低碳分布鲁棒优化调度模型。分析风电预测误差和预测出力历史数据之间的正相关性,采用混合Copula函数,建立它们之间的联合概率分布,得到风电预测误差的条件概率分布。将交直流配电网解耦为交流和直流子网,以各自综合运行成本最小为优化目标,在交流子网优化模型中引入碳交易机制,建立交直流配电网分散协调优化模型。以得到的风电预测误差的条件概率分布为参考,构建了基于K-L散度的分布鲁棒模糊集。利用拉格朗日对偶理论,将优化模型转化为单层优化目标模型,并利用交替方向乘子法进行分散协调优化求解。基于修改后33节点交直流配电网模型的仿真结果表明所提模型能有效减少配电网侧碳排放量,显著提高风电消纳能力。     

考虑开关重构与需求响应的配电网分布鲁棒优化运行

在高比例分布式光伏接入的背景下,给配电网运行的经济性与安全性带来了新的挑战。建立了考虑开关重构与需求响应的配电网分布鲁棒优化运行模型。首先,以配电网每日运行成本最小为优化目标,同时考虑开关重构与价格型需求响应,得到配电网拓扑结构优化方案与运行方案。其次,利用光伏历史出力数据,通过聚类获取典型场景与其概率分布,采用1-范数与∞-范数约束不确定性概率分布置信区间,建立数据驱动的分布鲁棒两阶段优化模型。最后,通过修改的IEEE 33节点系统,基于列与约束生产算法(column-and-constraint generation,CCG)利用Cplex求解器进行求解,验证了模型的可行性。     

基于分布鲁棒优化的电热综合能源配网系统与氢能源站协同优化

氢能源站（Hydrogen Fueling Station, HFS）对氢气生产和供应至关重要。然而HFS通常在午夜和凌晨生产氢气,同时由于热负荷处于高峰,热电联产（Combined-Heat-and-Power,CHP）机组的灵活性降低。在可再生能源比例较高的电热综合能源配网系统（Integrated Electricity-Heat Energy System,IEDS）中,CHP机组缺乏灵活性将不可避免地影响IEDS和HFS的经济和安全运行。先前的研究侧重于配电网系统和HFS的协同运行,而没有考虑灵活性问题。论文旨在提出IEDS和HFS的协同分布鲁棒协同调度模型,以实现协同优化运行,从而降低运营成本和安全运营。在该模型中,HFS中产生的废热被回收后注入热网系统。利用历史数据对风电场景进行聚类,构建风电不确定性集。并相应地提出了具有更好收敛速度的改进Benders分解算法,从而进一步以并行和分散式求解所考虑的优化模型。此外,基于综合能源测试系统实例进行了算例仿真,在考虑HFS协同调度的前提下,所提出的协同调度模型能够使运行成本降低7.8%,并分析了所提出的协同调度模型在处理风电不确定性方面的有效性。最后,相比经典Benders算法,论文提出的改进Benders分解算法求解时间降低了70%,迭代次数减少了一半,验证了分散式优化具有良好计算性能。     

基于分布鲁棒机会约束的高韧性配电网多类型储能配置

针对当前多类型储能系统(ESS)配置尚未充分计及正常工况与极端灾害等多元场景下源、网、荷多重不确定性复杂耦合影响的问题,提出了一种兼顾配电网韧性和经济性的多类型ESS配置方法。提出了面向多元场景差异化需求的多类型ESS优化配置框架,建立了以配电网韧性和经济性最优为目标的配置模型。考虑元件故障、源荷出力等多重不确定性,将原模型构建为两阶段分布鲁棒机会约束模型。提出了基于Big-M和条件风险价值理论的系统化线性方法,基于列和约束生成算法对线性化模型求解。在改进的IEEE 33节点配电网与43节点交通网算例上验证,结果表明,所提方法可显著降低负荷损失及投资,提升配电网韧性和经济性。     

基于场景概率驱动的输电网和储能分布鲁棒规划

在碳达峰和碳中和的目标要求下,可再生能源+储能被认为是一种能够有效促进新能源消纳的手段。传统的3层鲁棒规划方法在进行输电网和储能联合优化时忽略了风电出力场景的概率信息,所得投资决策往往过于保守。为此,利用风电出力场景的历史数据构建了基于[L1]-范数和[L∞]-范数的混合概率分布不确定集,在考虑最恶劣概率分布的情况下进行输电网和储能的最优投资决策,能够改善传统鲁棒规划方法过于保守的问题。此外,采用一种可并行计算的列和约束生成算法求解所建模型,在求解max-min内层问题时不需要进行复杂的对偶转换,且无需求解双线性项,只需要并行求解若干个小规模的线性规划问题,有效提高了求解效率。Garver 6节点系统算例的仿真结果验证了所建模型和算法的有效性。     

含相变储能的冷热电联供型微网多目标优化配置

为应对日益增长的能源需求以及实现中国"十四五"规划的"双碳"目标,提出一种含相变储能的冷热电联供型微网.从经济、能耗和碳排放3个角度出发建立微网多目标优化配置模型,并采用基于分解的多目标优化算法对模型进行求解,从而得到一系列可行的备选方案,同时利用基于区间直觉模糊信息的双向投影方法进行决策,得到最优配置方案.以某商业园区为例验证所提微网的可行性和有效性.     

考虑源-荷不确定性的电热联合系统分布鲁棒优化调度

可再生能源出力及负荷需求的不确定性严重影响电热联合系统的鲁棒优化运行。基于此,提出了一种改进Wasserstein度量的考虑源-荷不确定性电热联合系统分布鲁棒优化调度模型。建立基于极端场景下改进Wasserstein度量的风电预测功率模糊集,缩减风电预测功率模糊集的规模,进而提出基于梯度归一化改进Wasserstein生成对抗网络方法对负荷需求的不确定性进行建模,提高负荷不确定性建模的精度;构建综合考虑发电成本、调节成本等的分布鲁棒优化调度模型,并基于对偶理论和拉格朗日乘子法将该模型转换成可求解的数学模型;以修改的9节点系统及IEEE 118节点系统为例验证了所提出的模型具有更高的求解效率以及更好的经济性和鲁棒性。     

多类型源储协调互动的配电网分布鲁棒优化调度

分布式光伏、风电等可再生能源出力具有较强的随机性和不确定性,其大量并网给配电网的运行带来了极大的挑战。本文提出了一种多类型源储协调互动的配电网分布鲁棒优化调度方法,基于分布鲁棒优化理论,对配电网中传统离散设备、可再生能源以及储能决策进行协调优化,提高配电网运行的经济性和安全性,实现了配电网运行决策保守性与鲁棒性的有效平衡。首先,考虑多类型源储资源的协调互动,建立配电网优化调度模型,并将其转化为混合整数二阶锥规划的形式;其次,利用可再生能源出力场景集进行不确定性刻画,建立分布鲁棒优化模型,并通过列和约束生成算法进行求解;最后,在PG&E69节点系统上进行算例分析,验证了所提方法的可行性与准确性。     

考虑机会约束的配电网光伏并网容量分布鲁棒优化方法

传统的经验性概率分布描述分布式光伏出力的不确定性难以准确获取概率分布参数.为此,提出一种基于Kullback-Leibler散度的分布鲁棒优化方法来评估配电网分布式光伏的最大并网容量.首先,通过Kullback-Leibler散度来量化实际概率分布与经验性概率分布之间距离,建立分布式光伏出力不确定性的模糊集.在考虑节点...     

交流配电网分布鲁棒优化模型及快速求解算法

针对鲁棒优化保守性大、求解困难的缺点,本文提出交流配电网两阶段分布鲁棒优化模型及其快速求解算法。该模型以开关操作成本、微型燃气轮机发电成本、网损成本及弃风弃光切负荷成本最小为目标函数,构建基于置信区间的两阶段分布鲁棒优化模型;然后以电压的平方和相角为独立变量,提出变量替换结合二阶锥变换的模型转换新方法,将原模型转换为易于求解的混合整数二阶锥规划模型。算例分析表明,本文所提模型克服了基于盒式不确定集的鲁棒优化模型保守大的缺点,提高了算法求解速度。     

考虑温控负荷聚合功率不确定性的楼宇微网鲁棒优化

随着集成楼宇微网系统的快速发展,温控负荷(thermostatically controlled loads, TCLs)逐渐成为重要的需求响应资源,然而其分布的分散性和响应的不确定性也对集成楼宇微网的调控提出更高的要求。针对TCLs的分布分散特性,文章提出了一种基于楼宇热阻热容(resistance-capacitance, RC)模型的TCLs聚合方案。该方案在对楼宇RC传热模型进行线性化处理后,依据大数定律实现TCLs聚合,可充分计及楼宇建筑的物理结构参数,不但能适应楼宇建筑的差异化建模需求,且方案的计算效率较高。基于此TCLs聚合方案,文章建立了一种适用于集成楼宇微网系统的两阶段鲁棒优化模型,分别对TCLs聚合功率和分布式可再生能源出力的不确定性进行建模,并采用列和约束生成算法进行求解。算例结果表明,所提TCLs聚合方案在各种室外温度和光照强度下都能满足微网调度决策的精度要求;同时,所建立的两阶段鲁棒优化模型能有效减少实际运行下的联络线功率调整量,增强微网系统运行的稳定性和鲁棒性。     

包含蓄电池储能的微网实时能量优化调度

提出一种包含蓄电池储能的微网实时能量优化调度方法。该方法将全天24 h划分为峰、平、谷3种时段,在实时调度时,根据当前调度时刻所处的不同时段和蓄电池荷电状态所处的不同范围,采用不同的运行调度策略,同时以各微电源的有功输出与无功输出作为优化变量建立能量优化模型,设计了蓄电池放电罚函数并计入能量优化模型的目标函数中,可确保蓄电池随时维持一定的储能量以便在非计划孤网突然发生时为微网提供紧急功率支撑。该方法不仅可实现微网的可靠、经济运行,还有助于对主网进行"削峰填谷"。算例分析验证了所提方法的有效性。     

基于分布鲁棒优化的光伏电站并网极限容量研究

针对光伏电站出力的不确定性,以及描述出力的概率分布函数难以准确获取的特点,提出将分布鲁棒线性优化理论用于研究光伏电站并网后的极限容量问题,建立了基于系统运行约束条件下的光伏电站极限容量的分布鲁棒优化模型,模型中的随机变量为太阳辐射强度,结合其上下限与期望来描述光伏电站出力的不确定,并通过对偶理论将模型转化为确定性的线性规划问题,以便于求解。在某修正的Garver's 6节点系统中,对模型进行验证,结果表明：不同的并网位置、太阳辐射变化范围均明显影响了光伏电站并网后的极限容量,并且与盒式鲁棒优化方法相比,分布鲁棒优化方法能得到更优的结果,同时该模型还能给出在最优性与鲁棒性之间灵活转换的计算结果,进而验证了该模型与方法的可行性和有效性。     

基于分布鲁棒优化的工业园区交直流混合配电系统日前经济调度

交直流混合配电系统的电压等级与结构日益复杂,随着分布式电源与工业负荷的广泛接入,如何有效处理该系统的源荷不确定性成为目前亟待解决的问题。为此,以国内首个基于电力电子变压器集群的工业园区配用电双级交直流混联系统为研究对象,结合微电网监控系统记录的光伏与负荷历史数据,建立随机变量的矩不确定集合,采用基于矩不确定性的分布鲁棒优化来解决工业园区日前经济调度问题。典型场景和检修工况下的仿真对比分析结果表明,基于矩不确定性的分布鲁棒优化可以提高工业园区交直流混合配电系统的经济性与鲁棒性。     

考虑风电统计特性挖掘的分布鲁棒优化调度方法

提出一种基于数据驱动分布鲁棒优化的电力系统调度方法,以应对考虑风电不确定性的电力系统运行问题.首先,挖掘风电数据统计信息,提出了基于主成分分析与核密度估计的风电概率分布模糊集构建方法,刻画风电随机性以及不同风电机组出力之间的空间相关性;其次,针对含风电的调度问题,建立考虑概率分布模糊集的两阶段分布鲁棒优化问题;然后,将...     

基于碳足迹的可再生能源分布鲁棒协调优化配置

“电力零碳”是实现“双碳”目标的重要支撑,高比例可再生能源(renewable energy, RE)的不确定性给配电网规划带来了新挑战,基于此,建立基于碳足迹的RE分布鲁棒协调优化配置模型。首先,确定各类RE的全生命周期碳足迹系数。然后,考虑多种RE配置、运行等约束,以最小化配电网碳排放惩罚费用及RE安装成本为优化目标,通过二阶锥等手段将原模型进行混合整数二阶锥凸化以快速求解;为处理RE不确定出力因素,构建基于数据驱动的分层分布鲁棒优化规划模型。其次,结合RE典型历史数据,通过相对熵Kullback-Leibler(KL)散度约束不确定性出力概率分布模糊集,通过列与约束生成(columns and constraints generation, CCG)算法求解优化配置方案。最后,基于IEEE 33节点系统验证模型的有效性。