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。     

计及长短周期混合储能的多能微网能量-功率分布鲁棒优化

针对多能微网的自治运行需求,基于长短周期混合储能（氢储能、电储能和热储能）提出周前-日前-实时多能微网能量-功率匹配滚动优化方法。一方面,通过长周期（周前）能量平衡模型与短周期（日前-实时）功率平衡模型滚动优化,应对可再生能源与负荷长时间尺度预测误差较大的问题。另一方面,采用基于数据驱动的两阶段分布鲁棒优化模型刻画日内源荷双侧不确定性,综合1-范数和∞-范数约束不确定性概率分布置信集合,在保障多能微网运行鲁棒性的同时避免了运行方案的保守性。同时,日前模型的第2阶段问题可以分解为多个小规模的子问题,并可通过列与约束生成算法并行处理,无须进行复杂的对偶计算。最后,算例分析结果验证了所提模型与算法的有效性。     

考虑配电网灵活性不足风险的分布鲁棒低碳优化调度

双碳目标下高占比可再生能源接入配电网,其不确定性导致配电网灵活性需求剧增。为提高配电网灵活运行能力,减少碳排放,提出考虑配电网灵活性不足风险的分布鲁棒低碳优化调度方法。首先,考虑智能储能软开关作为网络灵活性资源,以减少线路阻塞并提高节点灵活性资源网络互济水平。引入功率传输分布因子表征灵活性供需在线路上的传输情况,提出资源灵活性裕度指标和线路容量裕度指标,评估配电网灵活性。其次,基于条件风险价值理论,推导出当资源-线路裕度不足时给配电网造成的灵活性不足风险。然后,考虑风光出力的不确定性与相关性,运用Frank-Copula函数生成风光出力场景,采用改进的KL散度构造概率分布模糊集。以综合运行成本最低为目标,建立分布鲁棒优化调度模型,采用列与约束生成算法求解。最后,通过算例验证表明,智能储能软开关的加入减少了线路阻塞的情况,所提方法能够减少配电网碳排放和灵活性不足风险。     

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...     

基于分布鲁棒和改进纳什谈判的多微网-共享储能运行优化策略

促进可再生能源消纳,提高能源效率已成为电力系统的重要发展方向。提出了一种考虑能源出力不确定性及合作贡献差异性的多微网-共享储能系统运行优化策略。基于纳什谈判建立成本优化模型并将其分解为两个子问题,以降低求解难度。子问题P1基于综合范数建立两阶段分布鲁棒优化模型,确定最恶劣情景下整体成本最小化的储能容量配置、交互功率及综合需求响应计划;子问题P2基于改进纳什谈判进行非对称议价完成交易支付,考虑能量贡献大小与荷电状态变化分配合作收益。两个子问题分别采用列与约束生成算法和交替方向乘子法迭代求解。实例结果表明,分布鲁棒优化可以实现经济性与鲁棒性的平衡;基于改进纳什谈判的交易支付能够合理分配合作收益,维护合作积极性。     

考虑新能源不确定性的电气热耦合系统分布鲁棒优化调度

在高比例新能源渗透的背景下,电气热耦合系统能提升能源利用效率,降低碳排放,是助力“双碳”目标的有效途径之一。因此针对考虑新能源不确定性的电气热耦合系统分布鲁棒优化调度开展研究。首先,结合Wasserstein度量与矩信息构建复合模糊集,以剔除分布鲁棒模糊集中极端分布信息,提升调度的经济性与可靠性;其次,结合复合模糊集与联合机会约束,建立考虑碳排放约束的电气热耦合系统分布鲁棒调度模型,以充分考虑新能源不确定性的同时限制系统碳排放;然后,提出一种基于对偶定理与McCormick包络的联合机会约束与目标函数转化方法,将分布鲁棒模型转为确定性线性调度模型;最后,通过算例仿真表明,提出的分布鲁棒联合机会约束模型,能够将成本降低10.04%,并且将总碳排放量降低27.9%。     

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。     

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。     

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。     

基于谱风险度量-分布鲁棒的综合能源微网参与多元市场的优化运行策略

针对综合能源微网在新能源出力、市场价格等不确定性因素下的运行策略制定问题,提出一种基于谱风险度量和分布鲁棒优化的综合能源微网参与多元市场的优化运行策略。针对灵活性调节产品的时段耦合性,建立基于置信区间的电网多时段灵活性调节需求计算模型,解决了传统辅助服务在连续时段上对电网调节需求考虑不足的问题。考虑到微网内电-氢转换的灵活性,根据微网内各资源的响应特性对调频资源进行分类,从偏差时段数和最大偏差量的角度综合提升微网的调频性能。针对风光出力和市场价格的不确定性,利用基于Wasserstein距离的分布鲁棒和谱风险度量理论解决不同主观风险厌恶态度下微网参与多元市场期望收益与投标风险的权衡问题。算例仿真验证了所提方法的有效性,结果表明,该方法可为综合能源微网在不同风险偏好下各市场的投标量和风险评估提供有效的决策支持。     

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。     

考虑主从博弈定价模式的共享储能分布鲁棒优化配置方法研究

“碳达峰、碳中和”目标和新型电力系统构建促进新能源不断发展,对于储能设施提出更高需求。在此背景下,在对风电场进行储能配置时,考虑定价机制下利用共享经济模式对储能进行配置优化,并探讨计及风电出力不确定性对储能配置方案的影响。首先,基于主从博弈制定价格,提出一种以共享储能运营商为领导者,以各风电场为跟随者,并最大化各主体利润的共享储能优化配置模型;然后,针对风电出力波动,引入基于矩信息的分布鲁棒优化方法构建机会约束以描述不确定性,采用矩信息完善模糊集以降低模型保守性,通过切比雪夫不等式将各风电场模型重构为混合整数二阶锥规划模型以便求解;最后,通过中国西北地区某实际风电场数据进行算例分析,结果表明,所提优化配置模型能够减少冗余投资,促进储能参与配置并应对实际风电波动。     

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.     

考虑协变量因素的多能微电网两阶段分布鲁棒优化调度

为有效应对新能源出力、负荷需求等多种不确定量同时波动对多能微电网系统安全稳定运行带来的影响,提出一种考虑协变量因素的多能微电网两阶段分布鲁棒优化模型。首先,基于分布鲁棒优化方法,初步构建包含光伏发电机组、冷热电联产机组、冷热电负荷和热储能的多能微电网系统两阶段优化调度模型;然后,考虑协变量因素,建立基于多元决策树回归的Wasserstein模糊集,刻画源荷双侧不确定量之间、不确定量与协变量因素之间的内在联系;接着,运用线性决策规则及对偶定理,给出模型的混合整数线性规划形式;最后,将模型应用于33节点多能微电网系统进行算例分析。结果表明,相比于经典鲁棒优化和分布鲁棒优化模型,引入协变量因素能够有效提高模型的经济性。在蒙特卡洛样本外测试中,所提出的两阶段分布鲁棒优化模型对不确定量波动表现出良好的可靠性。     

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。