考虑电能与备用联合出清的日前调度优化方法

为解决电力现货市场与辅助服务市场改革不断深入带来的日前调度计划编制模式转变问题,提出了一种考虑电能与备用辅助服务联合出清的日前调度优化方法。首先,剖析了电能与备用辅助服务之间的耦合关系,从机组运行特性和电网承载能力两个维度出发明确了电能与备用联合出清中需要考虑的运行约束项。接着,以综合购电成本最低为优化目标,全面考虑电网运行、电力平衡、机组运行等三方面约束条件,构建了电能与备用辅助服务联合出清下的日前调度优化模型。并根据模型特点,明确了求解方法。最后基于我国某省区电网实际数据构造的算例表明,该方法能够有效提升发电资源调用效率,避免由于备用均摊等方式造成的发电机组中标量超过系统承载能力或发电机组发电能力的问题。     

一种基于实时电价的HEMS家电最优调度方法

提出了一种应用于家庭能量管理系统(HEMS)的基于实时电价的家电最优调度模型。该模型采用线性整数规划方法建模,分别以用电费用最省、用电费用和满意度兼顾、二氧化碳排放最少为优化目标,以用户指定的运行时间要求以及电力公司的需求响应为约束条件。该模型将家庭中可以进行调度的可中断运行电器和不可中断运行电器,以及不可调度而必须运行的电器统一考虑,同时考虑使用家庭光伏(photovoltaic,PV)发电系统并允许剩余电力上网出售。提出的调度模型不仅考虑了家庭用电的各种实际情况,而且考虑了将来电网中可再生新能源的使用以及需求响应等新技术的应用,具有重要的实际意义。最后通过仿真实验验证了提出方法的有效性。     

计及需求响应的电网安全优化调度模型

针对传统的发电日前调度方案,提出一种计及需求响应的电力系统安全优化调度模型.以峰谷分时电价为基础,建立激励补偿机制,鼓励用户积极参与需求侧资源调度,从而使得“削峰填谷”的效果更加明显.同时,为了合理配置电网运行的备用容量,在所提出的模型中融入期望停电损失,保证电网运行的安全性.基于IEEE24节点的算例分析表明,所提出的考虑需求响应和期望停电损失的电力优化调度模型可以在保证一定可靠性水平的前提下,降低电网的运营成本,实现市场环境下电力系统的经济和安全运行.     

面向高比例新能源电网的重大耗能企业需求响应调度

随着国家“双碳”重大战略的提出,高比例新能源并网将成为我国电力能源转型的重要态势.针对火电机组、配电网和需求侧关联的系列运行约束制约了电网对高比例新能源的有效消纳这一问题,本文提出重大耗能企业这一主要电力负荷参与网需求响应(Demand response, DR)的研究思路,通过重大耗能企业与电网协调调度促进新能源消纳,并获得经济补偿以减少运行成本.研究首先基于混合需求侧响应机制,提出以重大耗能企业、新能源、火电机组为核心的协调调度方法,并根据新能源预测值-预测误差的信息依存顺序提出了两步调度策略.在此基础上,进行生产过程行为建模以实现重大耗能企业需求侧响应决策描述,并建立高比例新能源并网的重大耗能企业需求响应与电网协调调度优化模型.最后,基于烟台电网实际系统进行算例分析,验证了重大耗能企业通过需求响应参与电网协调调度以及两步调度策略的有效性.     

考虑源荷随机性的跨区互联电网直流联络线调度学习优化

在跨区互联电网中,充分利用直流联络线调度能力可以有效地平衡电力资源的配置,促进新能源的消纳.本文针对源荷不确定性的跨区互联电网直流联络线调度问题,首先用连续马尔科夫过程模型描述互联电网中风电出力与负荷需求随机动态特性;然后在功率平衡及联络线日交易电量约束等实际运行要求前提下,将直流联络线调度优化问题建立成离散马尔科夫决策过程模型.在该模型下,调度机构根据互联电网系统各时段源荷的功率情况,动态调整联络线输电计划和配套的柔性负荷调节方案,以达到提升系统运行效益的优化目标;最后引入强化学习方法对调度策略进行优化求解.通过学习优化,系统平均日运行代价显著下降且最终收敛.实验结果表明考虑源荷随机性的直流联络线动态调整方法可有效地提高互联电网发输电系统的运行效益.     

考虑多场景新能源预测的月度机组组合研究

为提高月度机组组合对不确定新能源的适应性,提出了一种考虑多场景新能源预测的月度机组组合方法,以提升电网新能源消纳能力。首先介绍了新能源多场景预测的基本概念,并提出了多场景新能源的表示模型。在此基础上,以预期运行成本及新能源损失电量最小化为目标,考虑电力电量平衡、网络安全、电厂合同电量等运行约束,构建了考虑多场景新能源预测的月度机组组合模型。该模型本质上为混合整数非线性规划问题,可以利用CPLES等规划程序包求解。以IEEE-30节点系统构造的算例表明,该方法能够充分考虑不确定新能源对电网运行的影响,提高月度机组组合方式对不确定性新能源消纳的鲁棒性。通过调整运行成本和新能源损失电量之间的比例系数,可以优化机组组合方式,协调系统运行经济性和节能性,提升电网运行整体效益。     

基于增量表达式的滚动发电计划模型与其求解算法研究

滚动发电计划是对日前计划的有效补充。在实际调度过程中,基于电网当前的运行状态与最新的预测信息,制定机组的滚动发电计划,能有效消除日前计划所存在的偏差,降低实时调度工作量,提升电网运行安全性。本文针对当前滚动计划研究中存在的对日前计划改变过大,求解效率较低两方面问题,以相对日前计划改变量作为决策变量,设计了基于增量表达式的滚动计划模型;并从模型目标项含二次项的特点出发,设计了基于拉格朗日对偶法的分解协调算法。最后通过我国某省实际算例验证了所提出模型与算法的实用性。     

基于贝叶斯离散优化的电力调度网络发令多任务优先级解耦方法

电网输电线路的负荷率和利用率的不断加重,为电力系统运行调度增加了难度。为了合理规划调度任务,保证电网运行安全,研究基于贝叶斯离散优化的电力调度网络发令多任务优先级解耦方法。建立电力调度模型,设定调度优化目标和约束条件;基于贝叶斯离散优化预测电力负荷,为任务优先级判定提供依据;通过分块解耦动态仿真电力系统,将复杂外部系统转换为简单等值系统;通过电力调度多任务优先级解耦,划分优先级,接收操作令,完成电力调度的解耦。经实验论证分析,所提模型得到的解耦前后的仿真曲线较为吻合,仿真结果可以真实准确地反映电力系统的动态行为,对过载线路有功功率的调节效果明显,越限问题得到了很大程度的改善。     

基于预期完成率的月内滚动机组组合研究

为保障月度交易计划执行,提出了一种基于预期完成率的月内滚动机组组合方法,实现机组开停方式、电量计划完成情况和后续供需形势之间的有效匹配。为避免发电机组开停方式频繁调整,定义了发电厂预期完成率评价指标,以量化原发电机组组合方式下电量计划执行风险。若执行风险超过预期,则启动月内滚动机组组合。月内滚动机组组合以保障月度交易计划执行且各发电厂完成率均衡为优化目标,综合考虑电力电量平衡、网络传输能力、机组出力范围等约束约束,能够对当月后续运行日的发电机组组合方式优化调整。最后,基于IEEE-30节点系统构造的算例表明,预期完成率指标能够避免发电机组组合方式的频繁调整,保障发电厂月度交易计划可靠执行。     

基于蒙特卡罗模拟的220kV电网经济可靠性评估

提出一种模型算法,对220kV电网典型供电模式经济性与可靠性同时进行评估,以寻求兼顾资产全寿命周期内的投入成本最少和可靠性最优的风险结合点.采用具有正态分布特点的随机数模拟电网元件运行状态,通过变电站无功电压控制以模拟系统无功电压运行状态,通过节能发电调度模型来模拟机组启停状态,基于上述模拟方法对随机样本潮流计算确定各个节点负荷消减量,评估各典型供电模式下220kV电网的经济可靠性.     

适应我国电力市场改革的调度公平性评价指标体系研究

调度公平性是电力调度的基本要求,也是电力市场改革顺利实施的重要保证。本文回顾了我国调度公平性评价指标体系的发展历程;结合我国电力市场改革现状,分析了当前市场化改革对调度公平性评价提出的新要求;在此基础上,引入多维分析理念从安全校核分析、电能服务和辅助服务三个方面出发构建了市场化下调度公平性评价指标体系;最后展望了市场化改革下调度公平性评价所需要进一步深化的主要工作。     

基于分布式计算的月度机组组合高效算法设计

月度机组组合是电力系统运行方式安排的重要内容。随着电网规模的不断扩大,月度机组组合计算规模快速增加。传统的月度机组组合计算方法在计算效率上已不能满足当前系统要求。为此,介绍了分布式计算基本概念,提出了一种基于混合维度粒子群算法的分布式计算方法。根据月度机组组合模型实际,设计了面向月度机组组合问题的分布式高效计算方法,通过将传统串行计算转换为并行计算,提升了整体计算效率。最后基于某电网实际构造算例,验证了本文所提出方法的有效性。     

基于区块链的电力交易模型及博弈定价方法

为解决传统能源中心化交易模式缺少灵活性、透明性和可监督性等问题,满足新型电力系统中电网各主体间电力交易市场化、定价灵活化等新要求,提出一种基于区块链的电力交易模型及博弈定价方法。该电力交易模型具有分布式、去中心化、不可篡改和加密安全等优势。首先,建立基于区块链的电力交易模型,协调发、供、用等主体间的生产和消费行为,形成统一的市场机制;其次,提出了基于博弈的多时间尺度电力交易竞价机制,利用蚁群优化(ACO)算法求解可得每小时的最佳竞拍价格。最后,通过仿真验证了交易模型及博弈定价方法,在激励政策下各交易方收益最优化。结果表明,交易模型及定价方法在新能源参与交易背景下能有效地平衡市场各主体的效益;基于区块链的智能合约可实现电力交易过程的智能化、透明化和可追溯性。     

Unit commitment considering generator outages through a mixed-integer particle swarm optimization algorithm

The optimum economic operation and planning of electric power generation systems occupies a crucial position in the electric power industry. Unit commitment (UC) is an important function in generation resource management. Moreover, it is nowadays critical to incorporate reliability analysis of the power system into its design of operation strategy. For this purpose, equipment malfunction or failure should be considered in unit commitment. In this paper, first the model for UC considering generator outages is formulated, where the reliability requirement is incorporated into the spinning reserve constraint in the optimization design. Then, a mixed binary- and real-coded particle swarm optimization (PSO) is developed to locate the optimum generation combination. A 10-generator test power system is used to verify the effectiveness of the proposed approach along the 24-h planning horizon. A comparative study is conducted to examine the impact of reliability constraint on the optimal solution obtained. Furthermore, comparison is made between the proposed method and other methods including both analytical and meta-heuristic algorithms.     

基于SOA的电力交易运营系统整合方案

随着国家电力市场的改革发展和企业信息一体化进程,早期的电力市场运营系统很难适应新的要求。本文提出了一种基于SOA技术架构的电力交易系统设计模型,采用SCA／SDO编程模型和Web服务,快速构建电力交易运营系统,解决了系统的重用性和灵活性问题。同时将电力交易运营系统与企业其他生产系统进行整合,为企业应用在异构环境下的整合在技术层面上提出一个有效的解决方案。     

基于本体的操作系统安全策略生成模型

随着操作系统安全问题增多,用户对于操作系统的安全需求不断涌现,但是目前能够将用户的安全需求转换成现有操作系统上可配置的安全策略的方法很少。通过建立安全属性和系统调用的匹配关系,将安全属性作为授权系统调用的约束,提出一种基于本体的面向目标的操作系统安全策略生成模型。该模型可支持以白名单形式描述的安全需求的细化,将安全分析者的经验加入到模型中,在推理机的支持下,帮助执行从用户安全需求到具体安全策略的推理,和安全策略一致性检测。具体应用案例说明了该方法的可行性。