计及储能循环寿命的柔性配电网优化运行及效益均衡策略

针对储能寿命模型和多主体调峰效益考虑不足的问题，提出一种计及储能循环寿命的柔性配电网分布鲁棒优化运行及效益均衡策略。首先，考虑光伏不确定性和供需两侧互动特征，嵌入负荷需求响应、储能循环寿命等约束，以最大化系统总运行收益为目标建立基于数据驱动的两阶段分布鲁棒优化运行模型。其次，模型通过等价转换、大M法、McCormick方法和二阶锥松弛等方法凸化处理为混合整数凸规划问题，利用可调相对熵约束随机变量的概率分布模糊集并通过列与约束生成算法求解。然后，将改进Shapley值法应用于多个储能间的调峰收益分摊问题，以均衡储能自身建设成本。最后，通过293节点算例验证了所提优化模型的有效性。     

计及源荷不确定性的柔性互联配电系统两阶段电压优化

为解决分布式电源及负荷不确定性导致的配电网电压越限问题,提出了柔性互联配电系统两阶段分布鲁棒机会约束优化调度方法。首先,基于Wasserstein理论确定源荷预测误差的不确定概率集合。其次,计及节点电压和支路功率的机会约束,建立基于分布鲁棒机会约束的柔性互联配电系统日前、日内两阶段电压优化模型。再次,对机会约束条件进行近似转化处理,应用混合整数随机二阶锥优化算法,以提高随机混合整数非线性模型的求解速度。最后,通过改进的IEEE 33节点系统验证模型和求解算法的有效性。算例表明,所提模型可有效提高柔性互联配电系统优化运行的安全性、经济性和鲁棒性,求解算法可有效提高计算效率。     

基于KL散度的含储能机组组合分布鲁棒优化方法

为应对风电场出力的波动性和随机性给机组组合带来的问题,提出了基于Kullback-Leibler(KL)散度的含储能机组组合的两阶段分布鲁棒优化模型。在电池储能的运行模型的基础,将电池储能模型嵌入到传统的火电机组组合模型中,建立了含储能的机组组合两阶段优化模型;基于KL散度构建了风电场出力的模糊集,形成了含储能机组组合的两阶段分布鲁棒优化模型,通过对偶变换和广义Benders分解将其转化成易于求解的混合整数凸优化模型进行求解。通过IEEE RTS 24节点系统仿真结果表明,所提出的分布鲁棒优化方法保守性优于鲁棒优化方法,经济性接近随机优化方法,且随着KL散度增大,机组组合成本缓慢增加。     

基于矩不确定性的虚拟发电厂分布鲁棒机组组合

由于分布式能源输出的随机性使得虚拟发电厂难以向独立系统运营商提供具体物理参数。为此,本文建立基于高阶矩模糊集的分布鲁棒优化模型来评估虚拟发电厂的物理特性。首先采用虚拟净负荷的矩信息（例如均值和协方差）来描述风电输出功率和负荷需求的不确定性;然后,在第1阶段优化虚拟发电厂的机组组合,在第2阶段优化机组出力和储能充放电,建立虚拟发电厂的两阶段分布鲁棒优化模型;最后,结合对偶变换将虚拟发电厂分布鲁棒机组组合模型转化为二次二阶锥规划模型,便于采用两阶段迭代求解。通过案例分析验证了本文所建立的虚拟发电厂分布鲁棒机组组合模型的有效性。     

基于碳足迹的可再生能源分布鲁棒协调优化配置

“电力零碳”是实现“双碳”目标的重要支撑,高比例可再生能源(renewable energy, RE)的不确定性给配电网规划带来了新挑战,基于此,建立基于碳足迹的RE分布鲁棒协调优化配置模型。首先,确定各类RE的全生命周期碳足迹系数。然后,考虑多种RE配置、运行等约束,以最小化配电网碳排放惩罚费用及RE安装成本为优化目标,通过二阶锥等手段将原模型进行混合整数二阶锥凸化以快速求解;为处理RE不确定出力因素,构建基于数据驱动的分层分布鲁棒优化规划模型。其次,结合RE典型历史数据,通过相对熵Kullback-Leibler(KL)散度约束不确定性出力概率分布模糊集,通过列与约束生成(columns and constraints generation, CCG)算法求解优化配置方案。最后,基于IEEE 33节点系统验证模型的有效性。     

考虑多种调节手段的配电网经济运行优化

由于配电网中有功与无功功率存在强耦合关系,传统将有功、无功分别优化的处理方法无法让配电网处于最优经济运行状态,且负荷需求和分布式发电出力的不确定性也给配电网运行带来巨大挑战。基于此,以支路潮流模型为基础,提出一种考虑多种调节手段（包括有载调压变压器、电容器组、静止无功补偿装置、储能装置以及开关重构）的配电网两阶段鲁棒经济运行优化方法,并将非线性潮流约束进行二阶锥松弛,从而将经济运行优化模型转化为混合整数二阶锥规划问题进行有效求解。为解决负荷需求和分布式发电出力的不确定性,采用两阶段鲁棒优化方法,并通过列与约束生成（column-and-constraint generation,CCG）算法进行求解获得各调节措施的最优鲁棒运行策略。最后通过IEEE 33节点验证了所提模型的有效性。     

基于二阶锥最优潮流的机会约束分布鲁棒优化研究

新能源及负荷的不确定性会影响电力系统的安全运行,目前很多基于直流潮流的经济调度研究考虑了不确定性,而考虑不确定性的交流最优潮流值得进一步研究。因此,该文工作包括二阶锥最优潮流模型(second-orderconealternating current optimal power flow model,SOC-ACOPF)、基于分布鲁棒的最优潮流模型(second-orderconealternatingcurrent optimalpowerflowmodelbasedonthedistributionalrobust optimization,DR-SOC-ACOPF)的建立及求解方法。首先,通过引入的松弛变量对潮流非线性部分进行二阶锥松弛,提出了最优潮流的二阶锥求解方法,并额外添加松弛上限约束限制二阶锥松弛的误差。其次,将节点功率的不确定性与潮流表达、泰勒展开结合,推导了不确定量的关系方程,以此结合机会约束构造方法及方差区间估算,建立了可直接求解的二阶锥最优潮流的机会约束分布鲁棒优化模型,此方法具有较强的鲁棒性,且计算过程易处理。最后,通过多个IEEE算例验证了所提方法的有效性。     

考虑风电不确定性的电气能源系统两阶段分布鲁棒协同调度

燃气轮机、电转气装置的应用加深了电气能源系统间的耦合关系,为消纳风电提供了新途径。同时,传统的随机规划和鲁棒优化算法在处理风电出力不确定性时均存在一定的局限和不足。基于此,将分布鲁棒优化方法应用到电气能源系统的经济调度问题中,建立了以燃气轮机、电转气装置为耦合元件的两阶段调度模型。模型的第一阶段以综合系统总成本为目标函数,同时融合了风电预测场景信息,制定出包含机组启停计划、机组计划出力值、天然气计划供气量的日前鲁棒调度方案。基于日前调度计划,模型的第二阶段(实时运行层面)通过机组出力调整、天然气供气量调整以应对风电的不确定性,并综合1-范数和∞-范数同时约束不确定性概率分布置信集合。整体两阶段分布鲁棒协同调度模型采用列与约束生成(CCG)算法进行求解。最后,通过算例验证了分布式鲁棒优化算法的有效性。     

基于自适应步长ADMM的柔性配电网光-储协同分布鲁棒优化配置

针对柔性配电网的显著分区特征以及光伏出力的不确定特性,提出了一种区域间分布式优化及区域内两阶段优化方法,建立了基于自适应步长交替方向乘子法的光-储协同分布鲁棒优化配置模型。基于耦合支路法将柔性互联装置解耦,通过一致性约束协调各区域间的边界条件,利用自适应步长交替方向乘子法进行全局迭代分布式优化。以最小化柔性配电网的投资运行总成本为优化目标,建立基于数据驱动的各子区域两阶段分布鲁棒优化模型,并提出一种交直流混合凸松弛方法处理非线性非凸模型以便快速求解。基于改进相对熵构建光伏典型出力场景的不确定概率分布模糊集,通过列与约束生成算法求解两阶段分布鲁棒优化模型。以改进的某实际293节点柔性配电网为算例验证所建模型的有效性。     

考虑风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒协调优化调度模型

目前,弃风现象仍是制约风电发展的主要因素,且风电具有较强的不确定性,而传统随机规划和鲁棒优化方法均不同程度上存在片面、保守和经济性问题,基于此,该文提出了考虑风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒协调优化调度模型。首先,搭建以热电联产机组和电锅炉为耦合单元,以常规机组发电成本、热电联产机组发电成本和弃风成本为综合优化目标,电功率平衡、热功率平衡、最小开停机等为约束条件的确定性热电协调优化调度模型;其次,以调度系统可用的风电出力历史数据为基础,构建数据驱动下的分布鲁棒两阶段优化调度模型,模型第一阶段目标中不仅考虑了机组开停机成本,还融合风电预测场景信息,制定出更具经济性的日前调度计划,第二阶段综合考虑1-范数和∞-范数约束不确定性概率分布置信集合,寻找到最恶劣概率分布下的模型最优解,并采用列与约束生成(column-and-constraint generation,CCG)算法进行求解。最后,采用IEEE39节点算例验证了模型对风电消纳的提升效果和分布鲁棒模型的有效性。     

基于Hausdorff距离的电-热-气综合能源系统分布鲁棒优化调度EI北大核心CSCD

电-热-气综合能源系统(combined electricity-gas-heat system,CEGHS)的优化调度已成为国内外研究的热点。为进一步分析CEGHS各网间的互补特性及优化调度潜力,提高新能源的消纳能力。首先以热电联产机组、燃气轮机、P2G装置等耦合元件为基础,建立以系统综合成本最优为目标的CEGHS优化调度模型。其次,针对传统鲁棒优化在处理风电不确定性问题上的局限性,基于豪斯多夫(Hausdorff)距离在整体相似性度量上的特性,推导出基于数据驱动的不确定性概率分布集,构建基于Hausdorff距离的CEGHS分布鲁棒优化调度模型。最后,针对模型中非线性方程复杂且求解困难的问题,将CEGHS模型中的非线性方程通过不同的线性化手段进行转换,并采用两阶段分布鲁棒优化提高求解效率。算例采用改进的CEGHS系统进行仿真,结果表明了所提模型的可行性和优化调度方法的优势。     

基于Hausdorff距离的电-热-气综合能源系统分布鲁棒优化调度

电-热-气综合能源系统(combinedelectricity-gas-heat system,CEGHS)的优化调度已成为国内外研究的热点。为进一步分析CEGHS各网间的互补特性及优化调度潜力,提高新能源的消纳能力。首先以热电联产机组、燃气轮机、P2G装置等耦合元件为基础,建立以系统综合成本最优为目标的CEGHS优化调度模型。其次,针对传统鲁棒优化在处理风电不确定性问题上的局限性,基于豪斯多夫(Hausdorff)距离在整体相似性度量上的特性,推导出基于数据驱动的不确定性概率分布集,构建基于Hausdorff距离的CEGHS分布鲁棒优化调度模型。最后,针对模型中非线性方程复杂且求解困难的问题,将CEGHS模型中的非线性方程通过不同的线性化手段进行转换,并采用两阶段分布鲁棒优化提高求解效率。算例采用改进的CEGHS系统进行仿真,结果表明了所提模型的可行性和优化调度方法的优势。     

基于多场景模糊集和改进二阶锥方法的配电网优化调度

随着分布式光伏大量接入,储能、电动汽车、可平移的主动负荷等多种资源均参与到配电网调度之中,配电网亟需在消纳可再生能源的同时降低调度成本.针对光伏出力不确定性和复杂多资源接入下的配电网调度问题,提出了基于模糊集理论和改进二阶锥方法的日前-日内两阶段调度模型及求解算法.首先利用历史统计数据,基于event-wise模糊集理论构建了光伏出力不确定性调度模型,并进一步提出了考虑多类型主动负荷、电动汽车、储能在内的多种调节资源协同的日前-实时两阶段优化调度模型.日前调度采用改进的鲁棒随机优化方法求解,有效处理分布式光伏的不确定性影响,实现光伏消纳最大化的目标;实时调度则提出了二阶锥边界修正迭代算法,综合利用主动负荷响应、电动汽车多种手段追踪匹配光伏出力,实现以运行成本最小为目标的优化调度.最后,基于IEEE-33节点算例系统的仿真分析论证了所提方法的有效性.     

基于数据驱动的交直流配电网分布鲁棒优化调度

清洁能源替代一方面有助于实现碳中和目标,另一方面风光等分布式电源(distributed generation,DG)的高比例接入又给配电网运行带来了新挑战.基于交直流网架配电提高了消纳率,但以往对VSC建模一般比较理想,且传统优化方法在处理DG和负荷不确定性方面具有很大的局限性.基于此,建立了基于数据驱动的交直流配电网分布鲁棒优化调度模型.首先,该模型以配网主体盈利最大为目标函数,考虑DG接入、电容器组投切、储能充放电调节、电价型需求响应、VSC运行以及网络重构等多种约束,以实现优化调度;其次,通过二阶锥松弛和McCormick线性化方法,将原始混合整数非线性模型(mixed integer nonlinear programming,MINLP)转化为混合整数二阶锥凸优化模型(mixed integer second-order cone programming,MISOCP);然后,结合风光和负荷的典型历史数据以及决策变量的调节特性,构建数据驱动的两阶段分布鲁棒优化调度模型,并综合1-范数和∞-范数同时约束不确定性概率分布置信集合;最后采用列与约束生成(the column and constraint generation,CCG)算法进行求解,基于修改的IEEE33节点算例验证了所提模型的有效性.     

不平衡主动配电网电压无功两阶段多目标鲁棒优化

高间歇性分布式电源大量接入、线路排布不对称、负荷分布不均匀等因素加剧了配电网的三相不平衡。同时,分布式电源和负荷的显著不确定性导致配电系统电压越限频繁以及网络能量损耗增加。引入电压不平衡度二阶锥约束,以降低主动配电网的三相不平衡程度;采用鲁棒优化方法对分布式电源与负荷的不确定性进行建模;在此基础上,提出一种不平衡主动配电网的两阶段多目标电压无功控制模型,以最小化系统电压偏差和网络能量损耗;结合二阶锥松弛与线性化技术将非凸模型转化为可求解形式,利用法线边界相交算法处理多目标问题,并采用列与约束生成算法将可求解模型分为主问题与子问题进行迭代求解,从而得到鲁棒帕累托最优解。基于澳大利亚某真实配电网验证所提方法的有效性和鲁棒性。     

计及充换储一体站的主动配电网鲁棒优化调度

该文提出一种综合考虑电动汽车充换储一体站与主动配电网的两阶段鲁棒优化调度模型。基于多面体不确定集合分别描述电动汽车快充站、风机和光伏模型。针对地理信息系统建立计及网络拓扑结构的交通流量模型,利用电动公交车发车时刻表和线路安排,结合速度-流量实用模型建立电动汽车换电站模型。在风机、光伏、微型燃气轮机和电动汽车充换储一体站接入的主动配电网中,建立两阶段鲁棒优化调度模型并将其转化为混合整数二阶锥模型,采用分层列和约束生成算法对其进行求解。以某地区实际道路情况为例,并结合改进的PGE69节点系统验证了本文所提方法的优势。     

考虑源-荷不确定性的电热联合系统分布鲁棒优化调度

可再生能源出力及负荷需求的不确定性严重影响电热联合系统的鲁棒优化运行。基于此,提出了一种改进Wasserstein度量的考虑源-荷不确定性电热联合系统分布鲁棒优化调度模型。建立基于极端场景下改进Wasserstein度量的风电预测功率模糊集,缩减风电预测功率模糊集的规模,进而提出基于梯度归一化改进Wasserstein生成对抗网络方法对负荷需求的不确定性进行建模,提高负荷不确定性建模的精度;构建综合考虑发电成本、调节成本等的分布鲁棒优化调度模型,并基于对偶理论和拉格朗日乘子法将该模型转换成可求解的数学模型;以修改的9节点系统及IEEE 118节点系统为例验证了所提出的模型具有更高的求解效率以及更好的经济性和鲁棒性。     

多类型源储协调互动的配电网分布鲁棒优化调度

分布式光伏、风电等可再生能源出力具有较强的随机性和不确定性,其大量并网给配电网的运行带来了极大的挑战。本文提出了一种多类型源储协调互动的配电网分布鲁棒优化调度方法,基于分布鲁棒优化理论,对配电网中传统离散设备、可再生能源以及储能决策进行协调优化,提高配电网运行的经济性和安全性,实现了配电网运行决策保守性与鲁棒性的有效平衡。首先,考虑多类型源储资源的协调互动,建立配电网优化调度模型,并将其转化为混合整数二阶锥规划的形式;其次,利用可再生能源出力场景集进行不确定性刻画,建立分布鲁棒优化模型,并通过列和约束生成算法进行求解;最后,在PG&E69节点系统上进行算例分析,验证了所提方法的可行性与准确性。     

基于分布鲁棒优化的车-站-网日前能量管理与交易

为考虑上级电网电价、光伏出力等多重多层级不确定性对车-站-网互动博弈模型的影响,且充分体现配电网主动管理技术支撑效果,文中提出了一种基于分布鲁棒优化的车-站-网能量管理与交易方法。首先,针对主动配电网内多元主体能量管理与交易问题,建立了配电网运营商、充电站和电动汽车的日前市场互动框架。其次,融合主动网络管理技术和网络约束,在配电网运营商与聚合了电动汽车的多个充电站之间构建了以多主体各自利益最大为目标的双层Wasserstein分布鲁棒互动博弈模型。然后,提出了结合Karush-Kuhn-Tucker条件、对偶原理和大M法的化简方法以解决多层级不确定性造成的求解难题,将双层Wasserstein分布鲁棒模型转化为单层混合整数二阶锥规划模型,并利用商业求解器YALMIP/GUROBI进行了求解。最后,通过算例仿真验证了所提模型和方法的有效性。     

考虑风电极限场景的输电网鲁棒扩展规划

随着风电并网渗透率的快速增长,系统的随机性和波动性显著增强。针对大规模风电并网给输电网规划带来的影响,文中以线路投资成本与运行成本之和最小为优化目标,构建了考虑风电接入的输电网扩展规划模型,并引入辅助松弛变量将模型转化为线性混合整数规划问题。在此基础上,提出了风电极限场景的物理概念,并构建了基于风电极限场景的两阶段输电网鲁棒规划方法,第一阶段为在线路投资扩展约束下决策输电线路的投建状态,以保证第二阶段的运行调节变量可以适应风电的随机波动。针对鲁棒规划模型的特点,采用基于Benders分解的两阶段算法进行求解以获得最优鲁棒规划方案。最后,通过Garver 6系统与IEEE RTS 79系统进行算例分析,验证了所提模型的有效性与可行性。