计及风电成本的电力系统短期经济调度建模

与传统发电方式相比,风力发电具有无煤耗和无污染的优势,但风速的间歇性和不确定性使得大容量风电并网后会给电力系统的安全性和稳定性造成了影响.将风速的不确定性量化为风电成本纳入到短期调度模型中,同时考虑到风电的不足和盈余对于调度策略的影响及风能无污染的优势,在模型中还分别加入了备用罚函数、风电盈余罚函数和污染评估罚函数,从而建立了计及风电成本的电力系统短期调度模型.在优化方法方面,依据混沌理论,将免疫算法和粒子群算法相结合,建立了基于人工免疫系统的混沌粒子群算法(ICPSO),通过混沌初始化和浓度的控制,克服了粒子群易陷入局部最优解的劣势,并在仿真中证明了其有效性.     

计及风电成本的电力系统动态经济调度

随着风电技术的快速发展,大规模风电场接入给传统的电力系统经济调度带来了新的问题和挑战。目前大部分含风电场的动态经济调度研究都未计及风电不确定性带来的成本。为此,提出一种计及风电随机、波动性的风电场发电成本模型,并将其引入到传统的电力系统动态经济调度模型中。首先引入冲激函数概念,考虑尾流效应后将风速的概率分布转化为风电场有功出力的概率解析模型;在此基础上,从系统旋转备用调度和地区环境效益角度出发推导出风电的成本函数,并以目标函数方式引入到传统的动态经济调度模型中。应用一种新颖的布谷鸟搜索算法对所提模型进行求解。最后,以经典10机系统为算例进行仿真研究,结果验证了所提模型及算法的正确性和有效性。     

计及风电出力惩罚成本的电力系统经济调度

风电出力具有随机性和间歇性的特点,如何在经济调度模型中处理大型并网风电场模型是长期以来关注的热点.为此,引入高估出力期望、低估出力期望以及惩罚成本系数的概念,在此基础上,提出了计及风电出力惩罚成本的电力系统经济调度模型.通过在目标函数中引入惩罚成本,使优化结果兼顾了风能的利用率和总经济成本.算例结果验证了该方法的有效性.     

计及风电动态成本的电力系统区间经济调度*

大规模风电接入电网后,风速的间歇性和随机性使风电出力具有一定的不确定性,对传统确定性系统的安全经济运行产生严重影响。针对风力发电的不确定性对电网调度运行的影响,本文基于区间规划理论,提出风电动态成本这一概念,并建立计及风电动态成本的电力系统区间经济调度模型。该模型中引入决策变量求解模型的区间优化解,一定程度上反映系统运行风险和经济效益,并为调度人员安全评估提供支持。最后采用IEEE30节点系统进行仿真验证,算例结果表明该模型与方法的实用性和有效性。     

风电优先调度对电力系统能源强度及经济成本的影响

近年来,中国风电产业快速发展,但同时面临着越来越严重的弃风问题,其主要原因之一是社会对风电发展的社会价值和经济价值还没有达成统一认识。利用京津唐电网2014年的实际数据,计算了在不同风电接入比例下,风电优先调度对电力系统能源强度和经济成本的影响,并进一步分析了为实现电力系统能源强度最低是否需要弃风的问题以及弃风出现的拐点及具体的弃风比例。研究显示,随着风电发电比例的增加,电力系统能源强度不断降低;为实现系统能源强度最低,在冬大和冬小负荷方式下,风电发电比例分别为14.19%和19.92%时将产生弃风,但此时弃风比例很低,接近于0;当风电发电比例分别为22.51%和24.62%时,为实现系统能源强度最低,冬大和冬小时弃风率也只有5.00%左右。研究还显示,随着风电发电比例的增加,电力系统经济成本不断下降。     

考虑风电并网的电力系统经济调度

风电场输出功率的不确定性使风电并网后电力系统的调度决策面临新的挑战。对风电场输出功率进行预测是消纳大规模风电的基础工作,在此基础上对预测误差进行统计分析和评估,并用于电网调度决策。根据对风电功率不确定性的处理方法不同,将含风电的电力系统调度模型分为确定性模型、模糊模型及不确定性模型。对风电功率不同时间尺度、不同前瞻周期的预测误差进行统计学分析,从而研究不同时间尺度之间调度决策的滚动优化机制,以及不同时间尺度调度决策进行滚动优化时调度与对应时间尺度预测之间相互协调配合的问题。储能、电动汽车等可调度资源能够有效平衡和抑制风电等可再生能源的间歇性和波动性,是实现消纳大规模风电、节能减排、保障电网安全稳定的有效途径。并对以大型火电为主体电源的电网接纳风电的成本效益进行了讨论。     

含风电的电力系统动态经济调度模型

电力系统的经济调度必须考虑风电的波动性和随机性带来的影响。引入概率约束,定义了风电场计划出力实现的概率,研究了含风电场的电力系统动态经济调度模型。通过计算下一调度日风电场实际出力的条件期望与计划出力的差值,确定了风电对系统正、负旋转备用的需求。利用分位数的概念,将含有概率约束的随机调度模型等价地转换为确定性模型。提出了一种改进的粒子群算法来求解转换后的确定性模型。仿真实验结果表明,这种含风电场的电力系统动态经济调度模型能有效应对风电接入引起的备用需求变化,所得的调度方案在保证系统可靠性的前提下能节省更多的成本。     

考虑风电接入的电力系统经济调度研究

由于风电具有很强的随机性,风电以及风电功率的预测都有难度,因此给含风电的电力系统经济调度带来了很大困难。根据风电间歇性和随机性的不同处理方法以及旋转备用和风险对目标函数的约束,从模型以及求解方法两个方面考虑风电接入下的电力系统经济调度问题,分析了模型的优势与不足,从寻优速度、精度和收敛性比较了各种算法的优缺点,讨论了模型使用各种算法解决问题的方法和途径并指出风电接入下的经济调度问题将来所面临的工作。     

含大规模风电的电力系统优化调度模型

为研究发电侧电力市场环境下,大规模风电并网对电力系统运行方式的影响,提出一种考虑风电极端出力时的火电机组竞价开机方法.其核心思想是以等效最小负荷作为竞价容量,确定火电机组的初步开机机组,而后校验初步开机方式能否满足等效最大负荷的要求;如果不能满足要求,则在等效最小负荷时刻弃风,以提高竞价容量,如此直到开机方式可行.此外,建立总购电费用最小的最优潮流模型,采用约束成本变量法和内点法,求解最优潮流模型,并应用算例验证模型和方法的可行性.     

风电并网电力系统动态经济调度问题的研究

通过优化火电机组出力,研究风电并网后,电力系统的短期动态经济调度问题。优化模型中引入了上、下旋转备用,以此应对风电功率预测误差给系统调度带来的波动。在基本粒子群优化算法基础上,提出了3种改进策略:先采用"循环处理策略"和"优先启停策略"生成问题的可行解,然后采用"机会停机策略"进一步优化可行解。经典算例结果表明,本文提出的策略稳定性好、寻优速度快、优化结果好,具有高效的搜索能力和适应性。     

光热-风电联合运行的电力系统经济调度策略研究

针对大规模并网风电出力的随机性、波动性以及反调峰特性给电网调峰和调度带来的影响,采用含储热的光热发电系统与风电联合运行的调度策略。利用光热与风电出力的互补性及储热的可调度性平抑风电出力波动,减小电网负荷峰谷差,降低火电调峰的成本,减少弃风。基于光热电站的运行机理分析,建立光热-风电联合系统的电网调度模型。采用粒子群算法对模型进行求解,实现经济调度的优化。通过仿真算例分析验证调度策略及模型的可行性和合理性。     

基于改进遗传算法的含风电场的电力系统短期经济调度及其风险管理

风能是一种不产生任何污染物排放的可再生能源,其作为我国发展新能源的主要方向之一,发展潜力巨大。但由于风速的间歇性和不可控性,使得大容量风电并网给电力系统带来了更多的不确定性因素。考虑了负荷、风速的不确定性,将风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)理论融入到含风电场的电力系统短期经济调度模型中,在最小化运行成本的同时,降低不确定因素对系统产生的风险。另外采用了遗传算法和免疫算法相结合的优化方法,并引用自适应理论来提高算法的效率,通过十机系统的仿真计算,验证了该模型和算法的可行性。     

考虑风电接入的电力系统经济调度研究综述

由于风电具有很强的随机性,风电以及风电功率的预测都有难度,因此给含风电的电力系统经济调度问题带来了很大困难,依据风电间歇性和随机性的不同处理方法以及旋转备用和风险的对目标函数的约束,从模型以及求解方法两个方面考虑风电接入下的电力系统经济调度问题,模型从确定性建模、模糊建模和概率建模三个方面论述,求解方法分为传统算法和智能算法两大类,考虑了模型的优势与不足,从寻优速度、精度和收敛性比较了算法的优缺点,讨论了模型使用各种算法解决问题的方法和途径。最后指出风电接入下的经济调度问题将来所面临的工作。     

含风电场电力系统经济调度的模糊建模及优化算法

随着人们对风电的日益关注,新型风电场的容量在并网系统中所占比例不断增加,这对传统电力系统的经济调度问题提出了新的要求。特别是风电场输出功率的随机变化给系统的经济调度带来了更多的不确定性因素。文中应用模糊理论建立了含风电场电力系统动态经济调度的模糊模型,使调度结果能够表达决策者的意愿,从而更好地适应风机输出功率的随机性。在优化算法上,利用下降搜索思想对传统粒子群算法进行了改进,并将改进后的算法用于求解提出的动态经济调度问题。在算例中进行了测试,结果验证了所提出的方法的可行性。     

计及多种成本的微电网调度研究

依据备用成本、运行成本和环境成本最小的原则构建了微电网环境经济调度模型，采用含时变加速系数的改进粒子群算法对模型进行求解。通过实际算例仿真，验证了所构建模型可使微电网的运行优化更加合理，可有效减小微电网运行的备用成本、运行成本和环境成本，可为微电网环境经济调度下制定相应的备用计划提供参考。     

计及过负荷风险的风电并网电力系统动态经济调度

建立了综合考虑系统发电成本、过负荷风险的风电并网系统多目标动态经济调度模型：在优化过程中计及机组出力爬坡约束、系统旋转备用约束;采用自适应DEM0算法对模型进行求解;得到Pateto最优集后采用协调性最优的准则选取折中解。最后在RTS-79系统上对所提模型和算法的有效性进行验证。     

含风光电站的电力系统动态经济调度

随着电力系统中风电和光伏发电的接入比例不断增长,其输出功率的随机性给系统经济调度带来了不确定因素。通过将满足一定置信概率的风电、光伏发电的功率区间预测信息纳入发电计划中,同时引入了可中断负荷作为旋转备用,建立了基于功率区间预测的考虑机组组合的系统动态经济调度模型。求解模型时利用改进离散粒子群算法（discrete particle swarm optimization,DPSO）来解决机组启停问题,采用连续粒子群算法来实现负荷的经济分配,并采用启发式调整规则,提高算法的效率和搜索性能。最后通过10机系统仿真算例验证了模型和算法的有效性。     

电力系统短期安全经济调度新算法

本文提出了考虑直流潮流和电网安全约束的短期经济调度的新算法，并且从理论上证明了该算法的严格性。在计算速度，收敛性和占用计算机内存方面，本文的算法明显优于传统Ｌａｇｒａｎｇｅ松驰算法，为２处理经济调度中更复杂的约束条件提供了新方法。     

计及价格弹性负荷及风电的随机安全约束经济调度

基于机会约束规划,提出一种计及价格弹性负荷响应及风电不确定性的随机安全约束经济调度模型。模型考虑了输电断面潮流机会约束,并通过设置安全概率水平,控制输电断面潮流越限的概率。利用潮流灵敏度分析方法将分支潮流约束、输电断面潮流约束线性化,进而将输电断面潮流机会约束转化为常规约束,最终将所建随机优化模型转化为确定性二次规划模型,验证了所提模型及方法的有效性。     

考虑不确定性成本的含风电场群电力系统短期优化调度

提出一种考虑系统不确定性成本和运行风险约束的含风电场群电力系统短期优化调度方法。针对多维风速联合概率分布函数不易构造的问题,采用Copula函数描述其时空分布特性并生成多维风速的场景空间。定义电力系统风险指标,建立一种考虑系统不确定性成本和运行风险约束的含风电场群电力系统动态经济调度模型,协调了系统经济性和安全性的之间的矛盾。提出基于场景运算的风险指标评估方法,并结合改进的量子粒子群优化算法用于模型求解,提高了模型求解速度,直观地反映出系统的风险程度,并得到系统最佳置信水平。以含2个邻近风电场的IEEE 30节点系统为算例,验证了模型及算法的合理性和有效性。