基于模糊CVaR理论的水火电系统随机调度多目标优化模型

为解决负荷不确定性对水火电力系统安全调度的影响,实现系统发电能耗、污染物排放和梯级水电站蓄水量最优的目标,首先引入多目标CVaR方法,将负荷需求实际值与预测值偏差作为随机变量,重新定义了含置信水平要求的调度目标函数。结合系统运行约束条件,构建了考虑存在不确定因素情景下的水火电多目标调度优化模型。然后,为了求解所提模型,在对非线性约束条件进行线性化处理后,分别应用模糊满意度理论和熵权理论模糊化和加权多目标函数,形成了属于混合整数线性规划的熵权模糊多目标CVaR模型。最后,选用6个火电厂和3个梯级水电站作为水火电调度系统,对所提模型进行算例仿真。结果表明,多目标CVaR方法适用于解决水火电调度优化问题,能够较好地反映调度结果的风险水平;熵权模糊满意度求解算法可以有效简化模型求解过程,得到最优的调度运行方案。     

计及风电不确定性的风-水短期联合优化调度方法

针对风电并网带来的出力随机性和波动性问题,提出了一种计及风电不确定性的风-水短期联合优化调度方法。首先,以地区风电群为整体,考虑风电出力不确定性导致的预测值与实际值间的偏差,采用模糊聚类方法对风电预测值与实际值进行二次聚类,构建预测值与对应的实际值间的出力情景集合及条件概率分布,将风电不确定性转变为有限个确定的条件情景进行描述;继而,建立多情景风电与水电站群联合调峰调度模型,结合当前风电预测值对应的实际情景及其概率分布,采用基于逐次逼近和关联搜索的水电站群短期优化调度方法进行求解;最后,以西南某地区为例,验证所提方法应用效果。     

火电厂负荷经济调度的前景分析

火电厂负荷经济调度是根据各机组热力特性确定应承负荷，以达煤耗最低的一种优化调度。针对我国火电厂运行的现状，用优化理论实现机组间负荷的优化分配，将取得显著的经济效益。文章介绍负荷经济调度的发展情况，优化的基本方法，优化负荷分配需注意的问题，并给出了应用实例。     

基于人工神经网络的负荷模型预测

负荷模型是影响电网稳定分析的重要因素,是电力系统进行仿真分析、计算的重要依据之一。若能对次日的最大、最小负荷时刻的负荷模型进行预测,可为调度机构制定运行方式时校核系统稳定性提供重要依据。以静态ZIP负荷模型为基础,分析了影响负荷模型的因素,采用人工神经网络方法,对最大、最小负荷时刻的负荷模型参数进行预测。分析了负荷模型参数与负荷预测结果之间的灵敏度,以掌握它们相互间的关系和影响程度,并由此寻找减小误差的方法。以最小负荷的有功模型预测为例,进行了实际预测。算例结果表明,负荷模型预测具有较好的准确率,本文所提方法可行。     

考虑风光荷联合作用下的电力系统经济调度建模

为了解决风光荷等多种随机因素对系统调度带来的问题,需进行含风力发电、光伏发电的电力系统经济调度研究。通过引入风电与光电功率以及负荷预测偏差的概率分布,并考虑各种随机因素之间的关联性,构建了风光荷的联合概率密度函数。建立了典型运行方式下失负荷风险模型和经济调度模型,该模型采用失负荷损失量约束取代一般调度模型的失负荷概率约束。利用改进的超分位数方法,采用蒙特卡罗模拟和解析法相结合进行仿真计算。算例仿真结果表明:基于实际系统运行方式及随机因素关联性,根据典型运行方式经济调度模型,不仅能得到不同置信水平、随机因素不同关联程度的系统最优调度结果,还可在满足系统可靠性的前提下实现经济性最优。     

基于数据包络分析的梯级水电站发电效率优化模型

梯级水电站群发电效率优化将极大地提高清洁生产和可再生能源的利用水平.针对梯级水电站群水系统关联特征和耦合特性,提出一套新的基于数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)的梯级水电站群效率分析指标体系,并根据此指标体系建立适应的梯级水电站多目标优化调度模型;运用CCR模型、BCC模型以及超效率DEA模型对历史运行数据和优化调度数据进行效率的评价和分析,指出梯级水电站在不同的运行状态下效率的合理性;分析产生非效率的原因,验证指标体系的正确性;通过超效率值的分析验证优化调度模型的合理性,并指出优化调度可提高梯级水电站群的运行效率.最后提出基于DEA效率分析的梯级水电站群优化调度思路.     

地区电网降温负荷与气温的敏感性分析

采用最大负荷比较法,对比了4种基准负荷的选择方法,依据实际电网的负荷数据,选择实际负荷减去基础负荷后得到的降温负荷与实际值最接近的情况所对应的基础负荷作为最终方案,建立了降温负荷与气温的敏感性高阶同归模型,据此获得降温负荷受气温影响的规律。将该方法应用于深圳电网降温负荷与气温的敏感性分析,得到相应的变化规律,获得深圳电网降温负荷的测算方法,为电网的生产调度、优化运行和营销工作提供重要参考依据。     

节能发电调度下基于虚拟机组的日前负荷调度模型

为促进节能减排,扩大系统对可再生能源的接纳,可通过负荷调度将负荷侧可调节资源常态化地纳入到电力系统调度运行中。文章研究将需求侧资源进行虚拟机组建模的方法,分析虚拟机组的成本特性及负荷调度对参与方的经济利益影响,同时分析了负荷的物理特性以及作为虚拟机组需要遵循的约束。在此基础上,建立节能发电调度模式下的日前负荷调度模型,通过日前小时电价调用小时响应负荷和日内可转移负荷,以更少的发电成本实现电力行业更高层次的节能减排,最后通过对负荷调度结果的还原将虚拟机组出力转换为实际负荷值。算例表明所建立的日前负荷调度模型可方便地进行负荷调度,有效降低煤耗和污染物排放,并达到较好的削峰填谷效果。     

基于模型预测控制的微电网多时间尺度需求响应资源优化调度

为了解决微电网自身分布式能源就地消纳及参与上层电网需求响应的功率调度问题,提出一种微电网多时间尺度需求响应资源优化调度方法。建立了微电网多时间尺度需求响应调度框架,结合微电网的运行成本和需求响应补偿收益建立了日前最优经济调度模型;为了校正可再生能源和负荷的预测偏差,基于模型预测控制(MPC)方法建立了以联络线功率偏差和储能荷电状态(SOC)偏差最小为目标的日内滚动优化调度模型,通过引入可调容量比例因子考虑了微电网联络线功率的调节能力,保证微电网在消纳可再生能源的同时具备一定的可调容量;以实际微电网示范工程为例分析验证了所提方法的有效性和可行性,实验结果表明所提框架可使微电网有效地参与短时需求响应市场。     

考虑风电不确定性的两阶段模式经济调度

由于风电不确定性不仅影响火电厂出力的分配,而且影响系统频率的变化,为了在经济调度中考虑这方面的问题,提出采用两阶段优化调度模式。第1阶段基于马尔可夫链利用历史风速进行调度日风速的初步预测,得到风电出力的预测值,并以火电机组发电成本最小为目标,确定火电厂的基础出力;第2阶段利用调度日已发生时段的风速,基于多场景概率法修正第1阶段预测风速,结合动态潮流将不平衡功率由各机组按比例分担,建立以频率偏差和网损最小为目标的实时优化调度模型,确定各机组实际出力。最后通过粒子群优化算法形成基于Pareto曲线的多目标解集,并以IEEE9节点为例进行仿真验证。     

风电出力偏差成本及其条件风险方法的电力经济调度

含风电电力系统调度中风电实际出力与其计划出力间存在一定的偏差。计划出力过高则需调用系统备用,从而产生高估后的偏差成本;计划出力过低则会出现弃风,从而产生低估后的偏差成本;将风电计划出力费用和高估低估的偏差成本计入目标函数,以火电机组出力、风电计划出力为控制变量,风电实际出力为随机变量,采用条件风险方法(Conditional Value-at-Risk,CVaR)处理带有随机变量的函数,构建了目标函数含风电出力偏差条件风险值的电力系统经济调度模型。对于条件风险方法中概率密度函数难以解析表达的问题,采用蒙特卡罗模拟和解析法相结合,使计算求解简便快捷。通过IEEE 30节点系统仿真表明:该方法可有效解决含风电系统经济调度问题;与传统调度模型相比,总成本费用更低。     

基于运行最优模拟的综合能源系统经济评价方法

基于综合能源项目全生命周期分析法,通过系统运行优化调度模拟,提出了一种聚合燃气轮机、锅炉、风机、光伏、电热储能、电负荷、热负荷等的综合能源协调优化调度模型和全生命周期的经济分析模型的经济评价方法,解决了综合能源规划设计中粗放式经济分析估算的问题;并以重庆某一园区CHP型综合能源系统为例,通过对供能调度模拟及经济指标的分...     

考虑电网载荷均衡度及N -1安全约束的防灾经济调度

极端气象灾害的日益频发,给电网安全稳定运行带来了极大的威胁。传统电力系统的经济调度方法为了追求发电成本的经济性而忽略了电网载荷分布状况,在恶劣天气条件下重载或是满载线路的停运都可能引发电力系统连锁故障大停电事故。为此,提出了一种恶劣天气条件下考虑电网载荷均衡度及安全约束的防灾经济调度方法。该方法在传统经济调度模型的基础上,综合考虑全网和恶劣天气影响区域输电线路载荷的状况,通过降低全网输电线路载荷率的平均绝对偏差以及恶劣天气下区域输电线路载荷率,改善电网的载荷均衡度,并提高系统的运行安全。为保证调度模型在恶劣天气条件下的鲁棒性及求解高效性,基于支路开断分布因子以及校验添加再校验思想,提出了一种新的安全约束动态校核及添加方法。最后,基于现有的考虑隐性故障的连锁故障仿真模型,提出了在台风灾害下电力系统防灾经济调度策略的可靠性评估方法。IEEE RTS-79系统的仿真结果表明,相比于传统经济调度方法,所提出的防灾经济调度方法能够有效地提高电网载荷均衡度,改善恶劣天气条件下电力系统的停电分布,并可提高系统运行安全性及可靠性。     

基于场景生成与IGDT的风光-碳捕集-P2G虚拟电厂经济调度

为了有效降低风光出力与负荷预测的不确定性对虚拟电厂调度运行的影响,提出了基于场景生成与信息间隙决策理论（IGDT）的经济调度优化模型。通过Copula函数与非参数核密度估计方法构建风光出力联合分布模型,并利用蒙特卡洛模拟与k-means聚类得到典型场景。利用区间约束对负荷预测的不确定性进行建模,构建不同风险偏好下的调度优化模型。以典型的虚拟电厂系统进行算例分析,验证了所建立模型可以为不确定性影响下的虚拟电厂经济调度问题提供解决方案。     

火电厂在线负荷优化分配系统的研究

针对国内火电厂负荷优化分配中存在采用非实时的煤耗特性曲线离线分配以及不能反应机组的实际运行状况等问题,开发了厂级在线负荷优化分配系统,并应用该系统对某电厂2×600 MW机组进行了负荷优化分配。应用结果表明,利用该系统得到的负荷分配方案经济、可行。     

融合设备状态的单元机组负荷优化分配研究

根据发电厂的运行特点,以发电成本最低为目标,建立了厂内单元机组间负荷优化分配的数学模型,并通过动态规划方法求出模型的最优解,获得各台机组的经济负荷分配方案。在此基础上,以单元机组中各类主要运行设备的状态综合评价结果为依据,对经济负荷分配方案进行调整,实现了具有经济性和安全性的负荷优化分配。     

面向灵活爬坡服务的高比例新能源电力系统可调节资源优化调度模型

随着高比例新能源接入电网,新能源出力和负荷的波动性及不确定性对系统的灵活爬坡能力提出更高的要求。提出了一种面向灵活爬坡服务的针对高比例新能源电力系统中常规发电机组、储能、柔性负荷等可调节资源的优化调度模型。首先,提出一种考虑日前预测净负荷不确定性的灵活爬坡需求估计方法,根据爬坡起始和结束时刻净负荷及其安全裕度,量化估计电力系统灵活爬坡需求。其次,基于生成的净负荷不确定性场景,提出了考虑系统灵活爬坡需求的基于两阶段混合整数线性规划的可调节资源优化调度模型,从日前-实时两个阶段实现可调节资源的优化调度。最后,基于IEEE-RTS-24节点系统,在4种典型方案场景下对比验证所提优化调度模型。结果表明所提模型能有效提升系统灵活性,降低系统运行成本。     

基于实用化安全约束经济调度扩展建模策略

安全约束经济调度是提高电网运行可靠率,实现节能减排,提高调度计划精细化管理水平的有效技术手段。现有安全约束经济调度研究多集中在常见目标与约束建模以及优化算法等方面,较少考虑实际生产因素,因此计划结果执行率偏低,安全约束经济调度在实际生产中实用化困难。针对上述问题,针对计划编制的优化目标,“三公”调度、计划出力曲线形状以及基础数据区间处理等实际需求,提出了基于实用化的安全约束经济调度扩展模型。将所提的建模策略应用于多个生产实例,证明了所提模型在增强“三公”调度准确率、改善计划出力曲线形状以及提高计划结果执行率上有着较好的工程实用性。     

变负荷条件下追踪电力系统安全最优运行轨迹的参数化方法

提出一种追踪线性约束下凸可分规划问题最优解轨迹的参数化方法。该参数优化算法可在对偶松弛凸可分规划算法的主循环之外,通过少量参数化扩展得到。参数分析表明最优解轨迹的性态是一条分段线性曲线,解轨迹上的破点和不可行现象存在密切关系。将这种方法应用到电力系统有功最优潮流问题中,得到一种统一经济调度和安全约束调度的参数化安全约束调度(security constrained economic dispatch,SCED)新算法,它可快速追踪变负荷条件下系统安全最优运行轨迹。算法在IEEE14-300节点测试系统及2个省级实际系统上通过测试,数值试验和几何分析表明了该方法的计算特性和物理内涵,同时清楚地显示了目前调度模式中存在的问题和改进方向。     

基于模型预测控制的源荷储低碳经济调度

为提高电力系统风电消纳的经济性以及实现低碳排放的目标,基于模型预测控制方法,构建了多时间尺度下含碳捕集电厂的源荷储低碳经济调度模型。首先,源侧分析碳捕集电厂的运行机理及能量时移特性;荷侧根据需求响应时间尺度的差异性,调用不同响应速度的价格型、动态激励型需求响应资源分别参与日前-日内调度;储能快速调整充放电功率提高运行经济性。其次,日前调度以运行成本和碳排放量最小为目标,通过协调调度源荷储资源优化系统各单元出力计划。日内调度在滚动优化平滑功率波动的基础上,以跟踪和修正日前调度计划为目标,实时应对风光和负荷的功率波动。最后通过算例验证所提方法可降低运行成本和碳排放量,实现对经济与低碳协同优化。