考虑时变备用需求的含大规模风电电力系统机组组合滚动优化

风电的波动性及难以预测的特性给电力系统安全、经济调度带来了困难.含风电电力系统机组组合需安排火电预留足够的旋转备用容量,以减小风电波动和预测误差对电力系统的影响.本文针对风电预测误差的强时变特性,提出考虑时变备用需求的含大规模风电电力系统机组组合滚动优化模型,该模型充分考虑风电预测误差的时变特性,优化系统机组组合滚动运行方案.算例分析证明了本文模型的有效性和可行性,分析表明本文模型能够满足系统时变备用需求,保证系统不同时间尺度的运行安全性和经济性.     

计及风险备用需求的含风电电力系统经济调度

考虑风电的波动性和随机性,该文将风电功率的不确定性引入到含风电的电力系统调度中,建立了计及风险备用的日前机组组合和日内经济调度滚动修正模型。日前调度计划包括建立机组组合模型计算日前发电计划和基于条件风险价值计算由风电预测误差引起的风险备用容量,在日内修正模型中利用风电预测值和负荷预测值2个随机变量的概率密度来估算失负荷期望和弃风期望,并将其作为风险成本引入到模型中,通过备用成本与风险成本的牵制来获取最优的调度结果和备用容量值。最后,通过算例分析结果表明,文中所提出的模型平衡了系统的经济性和安全性。     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统 旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运行的经济性和系统吸纳并网风电的能力。     

考虑季节差异性的不同时间尺度含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力和系统负荷的季节差异性较大,同时考虑风电出力预测误差和负荷预测误差随时间尺度的缩短而减小和电力系统旋转备用容量配置离不开机组组合的特点,本文建立考虑季节差异性下的不同时间尺度协调机组组合的含并网风电的电力系统旋转备用容量配置的模型。针对各个季节的风电出力和负荷变化特点,采用不同时间尺度协调机组组合的方法,对各个季节的场景进行分析,得出不同季节条件下的旋转备用优化方案。     

含风电和储能的电力系统安全约束机组组合问题研究

针对含风电的电力系统安全约束机组组合问题,利用储能的快速双向调节能力改善风电出力的波动性和不确定性,提高系统运行的经济性。机组组合模型中考虑风电、负荷预测误差对机组组合的影响,并引入基于可信理论的旋转备用机会约束条件,可避免造成备用的过度配置。另外,通过考虑合理弃风提高消纳风电能力和降低系统运行成本,分析了储能参数以及接入系统方式对机组组合模型中系统运行成本和风电弃风量的影响。最后,采用新英格兰10机系统验证了所提模型的有效性。     

计及电动汽车的风水火电力系统联合优化调度

充分考虑了电动汽车充电的不确定性,以实测数据为基础,通过充电起始时间和持续时间,得到电动汽车充电概率的时间分布。针对风电出力和负荷预测的波动性等特点,将风电出力和负荷预测的不确定性表示为一个具有零均值、呈正态分布的预测误差。由此构建了风水火电力系统联合调度模型,调度模型以系统成本最小为目标函数,包含了火电机组煤耗成本、水电站管理成本以及风电场管理成本和预测误差成本,最后采用布谷鸟搜索算法对其进行求解。仿真结果表明,水电站能够在电力系统中发挥较好的调节作用,弥补风电出力的随机波动和电动汽车的无序充电,减少火电机组出力的频繁变化,降低系统备用容量,增加电力系统的安全性、稳定性和供电可靠性。     

含风电系统的有功和备用协调优化方法

针对风电的随机性、波动性分析应对风电功率预测误差和风电功率波动所需的备用容量,并根据风电功率预测误差概率分布和风电功率波动概率分布建立风电备用需求与风电出力之间的关系,提出了风电备用需求新模型。在此基础上,构建了含风电系统的有功和备用协调优化调度模型,将系统备用容量需求分解为快速备用和事故备用两部分,在得到机组最优出力计划的同时,实现2类备用容量在机组间的优化分配。通过对修订后的IEEE 6节点和IEEE 118节点系统进行仿真计算,验证了所提模型和方法的合理性和有效性。     

计及风电的电力系统检修备用容量评估及应用

系统的检修备用容量定义为满足系统机组检修而需要设置的容量。为评估风电出力的不确定性以及机组检修需求不确定性对系统检修备用容量评估带来的影响,建立了考虑机组检修需求不确定性和风电场风速相关性的检修备用容量评估模型,同时提出了风电接入后的检修备用容量不足概率这个检修备用容量充裕度指标来评估系统需要设置的检修备用容量。在检修备用容量评估应用方面,提出了包含机组检修需求和风电波动性信息的机组检修概率的概念,对机组的强迫停运率进行修正以用于电力系统随机生产模拟、发电系统、发输电系统充裕度评估以及风险评估等。算例中分析了风电场的相关性和风电装机容量对检修备用容量的影响,得到结论:风电场相关系数越大,系统所需检修备用容量越大;风电装机容量越大,系统所需检修备用容量越小。     

基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计

风电的波动性和不确定性给大规模风电并网带来了挑战,估计风电场上报风电的预测功率误差范围,能够为含风电电力系统的运行调度提供重要信息。因此,提出基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计方法。通过建立隐马尔可夫模型实现一定置信水平下对风电功率误差波动区间的快速估计,并利用局部加权回归散点平滑法对误差区间进行处理。以实际数据为例分析,结果表明所提方法能够给出风电功率预测误差的波动范围,为电力系统的调度与控制、备用容量的配置、风险评估等方面提供更全面的信息。     

含抽水蓄能电站的可再生能源电网优化调度策略

由于可再生能源电网发电功率的不确定性十分突出,以功率平衡为首要任务的电网调度控制必须采取有针对性的应对措施。在电网储纳运行机制的基础上,建立含抽水蓄能电站的日前调度及实时调度的数学模型。将电网备用分为波动性备用(即调峰备用)和不确定性备用:平衡波动性功率的备用容量主要由常规电源承担,平衡预测误差的不确定性备用主要由抽水蓄能电站承担,2类电源分工互济实现电网功率平衡。提出一个风电上网功率稳定性评价指标,用于衡量不同调度策略补偿失衡功率的优劣。算例分析验证了所提调度策略是可行的。     

含风电系统的多级机组组合协调制定策略

大规模风电并网后,系统等效负荷不确定性显著增加。若按照传统方法制定机组组合,则需在日前预留大量旋转备用,使得常规机组的单位发电成本大幅升高。基于为应对风电不确定性而需增加的旋转备用为小概率备用需求的特点,以及风电预测误差随预测时间尺度的缩短逐渐减小的特性,提出了一种多级机组组合制定策略。该策略在制定日前机组组合时适当放松对供电可靠率的要求,降低旋转备用容量,以提高系统运行的经济性,而当实际运行旋转备用不足时制定二次及三次机组组合对原机组组合方案进行调整,以保证系统运行的安全可靠性,各级机组组合协调配合以获得最佳的调度效果。对国内某省网系统的模拟运行结果表明,该策略可在保证系统供电可靠率的前提下有效降低发电成本,且随着风电穿透率的提高,其效果更加显著。     

含风电系统的多级机组组合协调制定策略

大规模风电并网后,系统等效负荷不确定性显著增加.若按照传统方法制定机组组合,则需在日前预留大量旋转备用,使得常规机组的单位发电成本大幅升高.基于为应对风电不确定性而需增加的旋转备用为小概率备用需求的特点,以及风电预测误差随预测时间尺度的缩短逐渐减小的特性,提出了一种多级机组组合制定策略.该策略在制定日前机组组合时适当放松对供电可靠率的要求,降低旋转备用容量,以提高系统运行的经济性,而当实际运行旋转备用不足时制定二次及三次机组组合对原机组组合方案进行调整,以保证系统运行的安全可靠性,各级机组组合协调配合以获得最佳的调度效果.对国内某省网系统的模拟运行结果表明,该策略可在保证系统供电可靠率的前提下有效降低发电成本,且随着风电穿透率的提高,其效果更加显著.     

含风电电力系统机组组合的量子离散差分进化方法

风电具有天然的不可控性和随机性,大量并网给电力系统调度计划带来困难,在电力系统日前机组组合计划中计及风电出力的不确定性,有利于提高电力系统优化运行的精细度.文中通过系统旋转备用将风电出力的预测误差纳入机组组合的数学模型中,为求解含风电的机组组合问题,设计了双层求解方法,外层采用量子离散差分进化法优化传统火电机组的启停状...     

基于随机生产模拟的日前发电–备用双层决策模型

随着波动性的风光等新能源并网比例不断提高,电力系统需要配备更多的调节能力。如何量化应对新能源出力等不确定性所需的调节能力是大规模新能源接入系统面临的一个新问题。该文采用通用生成函数(universal generating function,UGF)建立包括风电出力、负荷出力及机组随机故障的不确定性模型,进而将UGF与随机生产模拟(probabilistic production simulation,PPS)相结合,旨在建立反映发电侧调节能力的运行备用容量与可靠性之间的关系;并通过建立日前发电-备用双层模型实现确保系统可靠运行的发电计划。上层规划模型根据预测的负荷、结合风电预测出力制定基于指定可靠性的备用容量约束的日前机组组合方案;下层模型考虑各种不确定性因素,利用基于UGF的PPS建立系统运行备用与可靠性的量化关系,进而校验上层规划的机组组合方案是否能提供足够的备用,不足时则反馈给上层进行修正。通过改进的IEEE-118节点系统的仿真计算验证了所提模型的合理性和方法的有效性。     

考虑多重不确定性和备用互济的含风电互联电力系统分散协调调度方法

针对含风电互联电力系统优化运行问题,提出考虑风电预测误差、负荷预测误差,和发电机、联络线故障多重不确定性,支持联络线备用互济决策的安全约束分散协调调度模型和方法。首先综合考虑风速预测误差和风电机组强迫停运,得到风电场出力概率模型;然后通过改进机组停运容量概率表,在考虑机组故障的基础上得到进一步考虑风电和负荷不确定性的备用需求;最后建立考虑多重不确定性和备用互济的安全约束分散协调调度模型,采用随机–鲁棒的优化框架,实现多重不确定性因素在决策过程中的处理,设计双层目标级联分析算法实现对联络线功率和备用互济的分散协调调度。通过对2区78节点和2区236节点进行算例分析,验证所提模型的有效性和互联互备模式的经济性。     

基于净负荷分步建模的旋转备用优化确定风险分析方法

由于采用净负荷预测误差模型描述风电和负荷共同预测误差,优化系统旋转备用配置的多场景概率风险分析方法尚难以全面考虑风电的不确定性,如从网络安全和经济性方面必须考虑的弃风因素以及风电功率预测误差存在的非正态分布情况。为此,基于分步建模的策略改进多场景概率风险分析方法中净负荷预测误差模型,使其在计算系统失负荷风险时能够计及弃风和考虑不同类型概率分布的风电功率预测误差,并将弃风惩罚成本引入机组组合优化模型的目标函数中,以实现风电功率的合理消纳和系统旋转备用的优化确定。采用混合整数线性规划方法,对含风电场的IEEE-RTS 26机测试系统进行仿真分析,验证了改进模型的有效性。     

基于备用安全的含风电场的电力系统经济调度

随着风电在电网中渗透功率的持续增加,风电的不确定性给系统的备用决策和发电调度带来新的难题。为保障含风电场电力系统的安全运行,本文结合风电预测误差的概率密度函数,提出了一种系统运行安全性指标——备用安全可信度,并以备用安全可信度最大化和火电机组运行费用最小化作为优化目标函数,建立了含风电场的电力系统经济调度模型。针对寻优效率,本文采用了一种将优先顺序法和内点法相结合的优化方法对机组组合问题求解。算例分析证明了所提模型和解法的可行性和合理性。     

基于场景集的含风电电力系统旋转备用优化

大规模风电并网对电力系统调度运行和旋转备用的决策带来了难题。将电量不足期望和弃风电量期望通过惩罚系数引入机组组合目标函数中,权衡系统经济性和可靠性,协调决策旋转备用。通过拉丁超立方采样建立基于机组强迫停运、风电出力预测误差和负荷预测误差离散化的场景集,基于所建立的场景集推导出电量不足期望和弃风电量期望跟旋转备用的关系式并作为机组组合模型的约束,进行含风电电力系统发电和旋转备用计划协调决策。仿真结果表明建立的模型能根据可靠性要求灵活安排机组出力和旋转备用计划。     

基于风电出力预测误差补偿度与经济效益的最佳储能容量配置

以储能实时充放电弥补风电日前预测出力与实际出力之间的误差,可达到间接提高风电预测精度和风电利用效率的目的,但是受储能成本制约,必须探讨储能最佳容量选取方法。以弃风降低量、火力备用减小量、环境友好效益与储能投资、运行维护成本对比分析为准则,基于风电预测误差的概率分布特点,确定不同误差补偿度,配置相应补偿度下的储能容量,获得相应储能容量下的经济效益,进而计算出回收储能成本年份。基于补偿度、储能容量、回收成本年份三者关系确定了最佳补偿度下的储能容量配置和回收成本年份。通过对新疆148.5 MW风电场仿真验证及效益评估,将风电日前预测误差限制到±25%,最佳补偿度为91.5%,最佳储能容量为12.28 MW,约7.58年收回成本。