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。     

计及FACTS校正的N-k故障约束鲁棒机组组合

考虑N-k故障约束的调度方法能够保证系统在N-k故障下的安全运行,但是其经济性往往较差.引入FACTS设备以控制N-k故障下系统的潮流,可以提升系统运行灵活性,降低系统运行费用.基于此建立了计及FACTS控制的N-k故障约束的两阶段鲁棒机组组合模型.由于所提模型为两阶段三层的混合整数线性优化问题,无法直接求解.提出了基...     

计及安全约束的机组最优组合鲁棒优化方法

随着风电出力在电力系统中渗透率的逐步提高,其不确定性给系统安全与经济运行带来了新的问题甚至挑战。在制定电力系统运行方式和调度计划时如何确定计及安全约束的机组最优组合(security constrained unit commitment,SCUC)策略就是一个需要解决的重要课题,也是该文旨在研究的问题。具体地,首先建立基于场景生成的鲁棒优化安全约束的机组最优组合(robust security constrained unit commitment,RSCUC)模型,由此获得的鲁棒机组组合策略满足给定的置信度,对处于置信区间之外的极端场景则采取弃风或切负荷等不得已的措施来维持系统功率平衡,从而在系统运行的经济性和保守性之间合理折衷。之后,采用Benders分解法求解所建模型,将该问题分解为主问题和子问题。其中,主问题为确定性的SCUC问题;子问题则对考虑风电场出力随机变化时的系统状态进行安全性校验,若通过校验则表明所求得的SCUC策略满足鲁棒性约束,否则就生成相应的安全约束即Benders割并反馈给主问题。最后,采用修改的IEEE 39节点系统来说明所提方法的基本特征。     

计及运行风险和需求响应的两阶段鲁棒机组组合模型

高比例风电并网给电力系统的调度运行带来了挑战。为应对风电的不确定性,该文提出一种计及运行风险和需求响应的两阶段鲁棒机组组合(unit commitment,UC)模型,此模型具有以下特点:1)基于历史风电预测–实测数据分析了风电预测误差的分布特征,进而建立一种基于0-1规划的运行风险模型;2)将建立的运行风险模型与鲁棒UC模型结合,通过求解鲁棒UC模型动态地调整风电不确定集合的边界,实现运行成本和运行风险的协同优化;3)考虑分时电价对负荷需求的影响,并分析需求响应(demand response,DR)的不确定性对调度结果的影响。提出的模型采用Benders-C&CG方法进行求解。仿真结果表明,所提模型可动态地调整风电不确定集合边界,有效降低了运行成本和运行风险的总和。     

计及需求响应及抽水蓄能的含风电系统鲁棒机组组合

针对大规模风电接入电力系统带来的消纳问题,提出一种考虑需求响应及抽水蓄能的鲁棒机组组合优化方法。计及需求响应、抽水蓄能机组的运行约束及鲁棒可行性约束,采用考虑不确定预算的风电功率不确定集合,基于仿射补偿策略,构建鲁棒机组组合模型。同时根据对偶原理将鲁棒优化模型转化为确定性的数学规划问题,并在改进的IEEE39节点系统进行算例仿真,验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于N-x不确定集的含可中断负荷鲁棒优化调度

可中断用户响应的不确定性会使电力公司面临调度成本不确定以及负荷削减量不足等风险,且不同用户违约风险具有差异性。针对用户响应调度指令概率不同的问题,在基本可中断合同的基础上引入保险合同,引导用户选择最贴近其真实可靠性水平的保单信誉度。以用户保单信誉度为基础,定义故障概率参数,构建基于用户响应概率的N-x不确定集,建立计及用户不确定性的机组与可中断负荷联合调度模型,并通过仿真验证所提方法的有效性。算例分析结果表明,所提N-x不确定集充分考虑可中断用户信誉度的影响,仅考虑发生概率高于设定值的故障情况,运行结果更符合实际。     

机组组合问题的仿射可调整鲁棒优化模型与算法

为了有效应对电力系统调度决策中的不确定因素,尤其是大规模间歇式能源并网所带来的不确定性,提出基于仿射可调整鲁棒优化理论的不确定机组组合求解方法。建立了不确定机组组合问题的仿射可调整鲁棒优化模型,利用线性决策规则建立决策变量与不确定参数之间的仿射关系,从而将两阶段问题转化为单个阶段优化问题,在此基础上,采用对偶理论将模型转化为可以直接求解的标准混合整数规划模型。通过标准算例测试,验证了该方法的有效性。     

考虑风电与高载能负荷调度不确定性的鲁棒机组组合

为缓解弃风问题,甘肃等电网开展了高载能负荷与风电的协调调度。然而,以电弧炉为代表的冶炼类高载能负荷在运行时存在有功功率波动,会对电网的自动发电控制(AGC)系统产生影响。为研究高载能负荷功率波动对负荷与风电协调调度的影响,文中提出一种考虑高载能负荷功率波动以及风电不确定性的鲁棒机组组合方法。该方法充分考虑高载能负荷有功功率波动与设备运行状态的关系,对负荷有功功率的不确定性进行建模。接着,考虑高载能负荷与风电协调调度时,负荷不确定性与风电不确定性对电力系统共同作用的特点,构建最小化弃风与切负荷风险的鲁棒机组组合模型,使电网对高载能负荷进行调控时,可充分考虑高载能负荷不确定性的影响。最后,在IEEE RTS-79系统中对所提方法进行了验证,并分析了高载能负荷不确定性对协调调度的影响。     

基于数据驱动的微电网双层鲁棒优化调度

提出了一种基于数据驱动的微电网两阶段自适应鲁棒优化调度方法。首先,构建了基于数据驱动的微电网市场调度优化框架,利用K-means聚类方法对微电网大量历史数据进行聚类预处理,选取典型场景代表大量复杂场景来获得准确地风电出力概率分布情况。然后,在阶段一建立微电网日前预调度模型;基于预处理的聚类数据,建立数据驱动的风力发电的不确定性集合,在阶段二建立微电网实时调控模型。通过数据驱动构造的风力发电不确定性集合,排除了部分极端场景,降低了模型的保守度。接着,用列约束生成算法(C&CG)将构建的两阶段自适应鲁棒优化模型分解为主问题和子问题进行交互迭代求解。最后,仿真结果验证了所提方法的有效性,降低了微电网设备运行成本,提高了新能源利用率。     

考虑源荷不确定性的光伏小镇鲁棒优化配置

光伏小镇能源系统是以光伏为主体,结合其它本地能源的综合能源系统。为充分利用太阳能和地热能,本文提出一种考虑源荷不确定性的两阶段鲁棒优化方法,引入不确定性调节参数以避免为保证供电可靠性而牺牲经济效益。建立以系统综合成本最小为目标的max-min-max两阶段鲁棒优化配置模型,对光伏小镇的光伏、热电联产机组、地源热泵、储能进行优化配置。光伏和负荷的不确定性采用不依赖于概率分布的盒式不确定集描述,以上下边界区间表示光伏和负荷的波动范围,形成鲁棒约束,通过列和约束生成算法和强对偶转换降低求解的复杂度。以我国北方某光伏小镇为研究案例,通过改变不确定性调节参数,能有效控制配置方案的保守性,在保证供电可靠性降低负荷缺电率的同时,降低了配置成本,弃光率也得到改善,方案具有很强的适用性。     

基于两层规划的电力系统N-K故障分析方法

传统的电力系统N-K故障分析一般采用组合遍历的方式,存在故障组合数量大、计算效率低的缺点。文中建立了此类问题的两层规划模型,通过寻优方式确定造成电网损失最大的故障组合。上层问题在故障重数给定的条件下,寻求能够引起电网切负荷量最大的故障组合。下层问题则针对上层问题决策的故障组合,模拟电网事故后的运行情况,在满足电网各类运行约束的条件下,通过调整发电机组输出功率最小化电网切负荷量,进一步给出了模型的遗传算法求解流程。最后,通过IEEE-14节点和IEEE-118节点算例系统,对模型有效性进行了验证。     

含智能软开关的主动配电网分布式光伏准入容量鲁棒优化

考虑分布式光伏和负荷功率的不确定性,建立了二阶段鲁棒优化模型,用于评估主动配电网(ADN)的分布式光伏的最大准入容量.若干主动管理(AM)措施被应用于ADN中,包括带储能的多端智能软开关(E-SOP)调节、有载调压变压器(OLTC)调节、无功补偿、分布式光伏无功调节和网络重构.基于凸松弛技术,原问题可以分解为主问题和子...