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。     

含风电场的电力系统经济调度研究综述

由于风电具有随机波动特性,大规模风电功率注入电网给电力系统调度运行带来了严峻的考验。分别从建模和求解两个方面阐述并分析了计及风电场的经济调度问题。根据对风速/风电功率不确定特性的不同处理方法,将含风电场的经济调度模型分为确定性建模、模糊建模以及概率建模方法进行论述,并进一步阐明了建模过程中风电引起的备用及风险调度管理问题。对应于优化模型的分类特点,相应地将优化模型的求解方法归结为确定性和不确定性求解方法两大类。最后指出了含有大规模并网风电场的电力系统经济调度问题需要进一步深入开展的工作。     

含风电场的电力系统经济调度研究综述

由于风电具有随机波动特性,大规模风电功率注入电网给电力系统调度运行带来了严峻的考验.分别从建模和求解两个方面阐述并分析了计及风电场的经济调度问题.根据对风速/风电功率不确定特性的不同处理方法,将含风电场的经济调度模型分为确定性建模、模糊建模以及概率建模方法进行论述,并进一步阐明了建模过程中风电引起的备用及风险调度管理问题.对应于优化模型的分类特点,相应地将优化模型的求解方法归结为确定性和不确定性求解方法两大类.最后指出了含有大规模并网风电场的电力系统经济调度问题需要进一步深入开展的工作.     

计及风力发电风险的电力系统多目标动态优化调度

为解决风电的随机性给电力系统调度带来的问题,引入负荷预测误差和风速的概率分布函数来建立负荷及风电功率的随机性模型。基于对负荷及风电功率随机性模型的深入分析,对风电接入将导致系统维持稳定运行的成本增加风险加以考虑。并在约束条件中引入失负荷及风电浪费风险指标,构建计及风力发电风险的电力系统多目标优化调度模型,以实现系统总污染排放量最少和运行成本最低的综合优化目标。采用一种新颖的蝙蝠算法对模型进行求解,并对蝙蝠算法的不足之处进行了改进,有效地解决了该算法迭代后期收敛慢、易陷入局部极值等问题。以含大规模风电并网电力系统为例进行环境经济调度仿真,验证了所提模型及算法的有效性,并进一步分析了相关参数对含风电并网电力系统优化调度的影响。     

大规模风电接入的电网发电调度研究综述

由于风电出力具有随机性和间歇性,大规模风电接入给传统的电力系统调度运行带来新的挑战。风功率预测精度一定程度上不能满足实际要求,因此文章归纳国内外相关研究成果,并分别从两个方面展开论述,首先论述风电场与常规机组联合调度的模型,包括风电确定性模型和风电不确定性模型,概述了当前的建模方法,并对常用的算法进行总结,然后介绍储能技术及其发展状况,对风电场与储能设备协调配合抑制风电场出力波动的研究进行详细介绍。文章最后为考虑大规模并网风电场的发电调度进一步研究提出了意见和建议。     

风电接入电力系统经济调度研究综述

由于风电的不确定性,给含风电的电力系统经济调度问题带来了很大的挑战。．本文从含风电的电力系统模型、算法方面讨论了含风电的电力系统经济调度问题。将经济调度模型分为单目标模型、多目标模型和机组组合模型,比较了这些模型的优势和不足。并从寻优速度、精度和收敛性等方面阐述了算法的优缺点,在传统算法的基础上对算法进行改进,使改进的算法具有更好的寻优性。最后对经济调度模型的各种算法进行分类介绍,并讨论了模型使用的各种算法解决问题的方法和途径,达到对求解模型的算法有更为深入的了解。本文希望读者能够对含风电的电力系统经济调度问题有个整体认识,能够提供关于经济调度问题的一些思路。     

考虑风电功率序列时间相关性的电力系统动态经济调度

随着高比例可再生能源大规模接入电力系统,其不确定性对经济调度带来了巨大的挑战。针对含风电电力系统经济调度问题,提出了考虑风电功率序列时间相关性的数据筛选方法,并利用versatile-copula分布实现风电功率序列时间相关性建模,以此为基础提出了考虑随机变量相关性的机会约束与风电成本高低估代价计算方法,建立了考虑风电功率序列时间相关性的动态经济调度模型。通过对目标函数和约束条件的转化与分析,将随机优化模型转化为线性约束问题,并利用逐次线性化算法实现准确求解。最后,在含风电的IEEE-30节点和IEEE-118节点算例系统中进行仿真计算,验证了所提考虑风电功率序列时间相关性的调度方法在数据筛选、拟合精度、经济性等方面的有效性。     

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。     

风电与电动汽车协同并网的电力系统动态环境经济多目标模糊优化调度模型

为协调电动汽车与风电并网给电力系统经济调度带来的影响,构建了考虑插电式混合电动汽车入网的含风电场电力系统环境经济多目标调度模型。而风力发电和负荷的不确定性因素必将增加调度难度,为此应用模糊理论实现风电与电动汽车协同并网的模糊化建模,利用满意度指标将确定性环境与经济的多目标问题转化为单目标优化问题,在采用线性下降搜寻思路和考虑边界约束的粒子信息分享方法对传统粒子群算法进行改进的基础上,采用改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法求解所提出的动态环境与经济调度模型,从电网运行和车主需求角度出发,考虑了系统旋转备用和车主日常出行等制约关系。经过仿真以及对不同场景下多个调度方案的对比分析,验证了模型的合理性和以及改进PSO算法对解决此类动态调度问题的优越性。     

计及风电预测可靠性的含风电电力系统优化调度模型

针对风电随机性对电力系统安全、经济运行的影响,在考虑风电预测可靠性的基础上,建立含风电的电力系统优化调度模型。将实际风电出力看作随机变量,并通过混合Copula函数对历史风电场出力及其对应预测值建立相关性模型;在得到预测出力后,通过相关性模型获得风电实际出力分布概率;采用机会约束规划建立含风电的电力系统经济调度模型,并在保证系统可靠性的条件下优化风电计划出力。最后通过改进粒子群优化算法求解模型,结果表明该模型和算法可行且有效。     

基于风速预测和随机规划的含风电场电力系统动态经济调度

随着风力发电在电力系统中比重的持续增加,在电力系统经济调度中需要考虑风电场的影响;而并网风电场具有动态、随机、容量大等特点,传统的经济调度方法已不再适用。针对风电场出力的随机性,在风速预测的基础上,应用随机规划理论建立了考虑机组组合的含风电场电力系统动元网络和遗传算法的混合智能算法,提高了算法的收敛速度和搜索性能。以含风电场的IEEE30节点系统为算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于通用分布的含风电电力系统随机动态经济调度

随着风电大规模并网,其不确定性给电力系统经济调度带来了新的挑战。文中利用通用分布模型拟合不同风电功率预测水平下的实际风电功率分布,并以此建立了考虑风电低估、高估成本的日前动态经济调度的随机优化模型。通过对目标函数和约束条件的转化与分析,将随机优化模型转化为一个非线性凸优化问题。结合二次规划算法和内点法,提出了一种两阶段优化算法用以求解对应的经济调度问题。最后,在含风电场的IEEE 30节点系统上,验证了所提基于通用分布的随机动态经济调度方法的有效性。     

基于深度强化学习的自适应不确定性经济调度

当风电、光伏等间歇性电源大规模接入电力系统时,为应对其出力的不确定性,电力系统经济调度模型需建立在对不确定性建模的基础上,建模精确度将直接影响调度结果的精确度。但当系统同时包含风电、光伏和负荷复杂的不确定性时,对系统整体不确定性进行精确建模显得尤为困难。针对这一问题,引入深度强化学习中深度确定性策略梯度算法,避免对复杂的不确定性进行建模,利用其与环境交互、根据反馈学习改进策略的机制,自适应不确定性的变化。为确保算法适用性,进行了模型泛化方法的设计,针对算法稳定性问题进行了感知-学习比例调整和改进经验回放的机制设计。算例结果表明,所提方法能在自适应系统不确定性的基础上,实现任意场景下的电力系统动态经济调度。     

适用于鲁棒调度的风电场出力不确定性集合建模与评估

合理地刻画风电场出力不确定性集合是应用鲁棒调度的重要前提。文中对风电场出力不确定性集合建模及评估方法进行了研究,依据风电数据是否完备,分别提出了精确、有效的建模方法。当风电数据完备时,相比于已有方法,所提方法建立了给定置信概率与不确定性集合之间的解析关系,且集合可构建为具有较强工程适用性的椭球或多面体形式。当风电数据不完备时,所提出的方法可辅助调度机构在仅获知部分风电场出力预测误差信息时更加合理、有效地刻画风电场出力的不确定性,从而制定更加经济、可靠的调度策略。此外,文中还提出了评估一般风电场出力不确定性集合的方法。基于EirGrid历史数据的算例分析,验证了所提出的不确定性集合建模方法的合理性、精确性,以及评估方法的有效性。     

A Framework for Economic Load Frequency Control Design Using Modified Multi-objective Genetic Algorithm

This article deals with the coordination of security-constrained economic dispatch and load frequency control in an interconnected power system. The realistic and performance optimization inherent of the load frequency control (LFC) and security-constrained economic dispatch are fully considered without simplifying assumptions. For this purpose, modeling security-constrained economic dispatch as a discontinuous control action in the continuous frequency response model of a power system is well addressed. Considering conflict behavior of LFC and security-constrained economic dispatch beside the powerfulness of the multi-objective genetic algorithm (GA) to solve high-dimensional problems with conflicted objective functions makes it attractive for the automatic generation control coordination problem. The employed security-constrained economic dispatch utilizes the advantages of dynamic economic dispatch to achieve more realistic results. The GA is used to compute the decentralized control parameters and centralized generation levels of the on-line units to achieve an acceptable operating point. A significant modification in convergence speed has been performed by using LFC model properties in corporation with the genetic algorithm, so the proposed method gives considerable promise for implementation in multi-area power systems. The efficiency of the proposed algorithm and modification is demonstrated on a three control area power system.     

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。     

基于一致性算法的电力系统分布式经济调度方法综述

传统集中式调度方法难以满足高渗透率分布式电能资源接入背景下电力系统经济调度的需求,分布式经济调度方案因具有可靠性高、可扩展性强、通信计算负载均匀等特点得到了越来越多的关注。对电力系统分布式经济调度方法的国内外研究现状进行了综述,重点阐述了一致性算法的原理、应用及成为分布式经济调度主导算法的原因。比较了集中式和分布式经济调度系统及问题的求解过程,分析了分布式经济调度实现过程的关键环节,并对现有关键问题解决方法的优缺点进行了评述,分析了电力系统分布式经济调度方法研究中有待解决的问题并提出了未来可进一步研究的方向。     

新能源电力系统不确定优化调度方法研究现状及展望

风电场和光伏电站出力的不确定性给电力系统优化调度带来很大技术挑战。文中主要介绍了考虑新能源不确定性的电力系统优化调度方法的研究现状及后续研究方向展望。首先,重点论述了各种不确定优化调度（UOD）方法,包括随机优化方法、鲁棒优化方法、随机鲁棒优化结合方法和基于人工智能技术的方法。其中,随机优化方法包括场景法、机会约束规划法和近似动态规划法;鲁棒优化方法包括传统鲁棒优化法和分布鲁棒优化法;随机鲁棒优化结合方法包括采样鲁棒优化法和分布鲁棒机会约束规划法。然后,介绍了每一种方法的优化模型形式、模型的转化和求解原理及其优缺点。最后,对UOD的后续重点研究方向进行展望,包括兼顾多个目标的UOD问题及多目标不确定优化方法、输配系统UOD问题及分布式不确定优化方法、考虑稳定性约束的UOD问题及含常微分方程约束的不确定优化方法、考虑管道传输动态的综合能源系统UOD问题及含偏微分方程约束的不确定优化方法。     

Dynamic Economic Dispatch with Wind Power Penetration Based on Non-Parametric Kernel Density Estimation

Abstract

In order to analyze the randomness of wind power in dynamic economic dispatch (DED) with wind power, based on non-parametric kernel density estimation (KDE) technology, the probability distribution of wind power output and wind power forecast error is accurately modeled. A segmented statistical method on wind power forecast data is adopted to construct the confidence interval of the wind power output, the upper and lower bounds of the forecast errors. According to the established wind power output probability model, forecast confidence interval and forecast error upper and lower bounds, a DED model with wind power is formulated in this paper. A hybrid algorithm combining the evolutionary advantages of bat algorithm (BA) and particle swarm optimization (PSO) algorithm is designed to solve the proposed model. A crossover mechanism, which can solve the problem of falling into local optimum easily existed in BA and PSO, is introduced in the evolution of the algorithm. Finally, the effectiveness of the proposed model and algorithm is verified by simulation examples.     

机会约束随机动态经济调度的凸松弛迭代求解法

大规模风电并网给电力系统运行带来了重大技术挑战,其出力的随机性和波动性增加了线路传输能力和备用调节能力不足的风险,传统的确定性经济调度方法已不完全适用。首先提出了一种基于混合高斯分布的机会约束随机动态经济调度模型,该模型将最小备用约束和线路传输容量约束建模为机会约束,并引入调频机组的仿射控制策略以实时平衡风功率的波动。然后提出了一种机会约束规划的松弛迭代求解方法,将随机调度模型转化为二次规划模型以实现快速有效求解。利用中国西南某省25个风电场的现场数据以及IEEE 118节点系统进行算例分析,验证了混合高斯分布对风电预测误差的拟合精度,以及所提方法的可行性。