基于源-荷互动的大规模风电消纳协调控制策略

近年来,中国风电发展逐渐形成了逆向分布、密集发电、集中并网的电源格局,传统电网调度控制方式难以有效解决大规模间歇式风电出力波动,风电的消纳送出受到了严重的制约。在研究不同时间尺度下风功率波动特性的基础上,通过分析常规电源和高载能负荷在调节风电波动上的互补关系,提出一种源荷互动两级协调控制策略。一级协调控制根据日前风电功率预测情况,以风电消纳能力最大为目标,通过常规电源和高载能负荷在调节容量上的优化配置,提高风电消纳水平;二级协调控制针对风电功率实时波动情况,以风电实时出力与计划出力的偏差最小为目标,通过常规电源和高载能负荷的协调控制,平抑风电波动,提高大规模风电消纳水平。通过对甘肃电网的仿真分析,验证了所提控制策略的有效性。     

基于含储热的热电联产与抽水蓄能的风电消纳协调控制策略

在研究电热负荷与不同时间尺度风功率波动特性的基础上,分析了含储热的热电联产与抽水蓄能协调运行对风电消纳的影响,并提出了基于含储热的热电联产与抽水蓄能的两级协调控制策略。一级协调控制以系统运行成本最小和风电消纳电量最大为目标,根据电热负荷和风电预测出力,通过含储热的热电联产与抽水蓄能在调节容量上的优化配置,提高系统运行经济性和风电消纳率;二级协调控制针对风电出力的实时波动,根据风电计划上网偏差,通过含储热的热电联产与抽水蓄能的协调控制,平抑风电实时波动。以6节点系统为例,验证了所提协调控制策略的有效性,结果表明含储热的热电联产与抽水蓄能的两级协调运行可以有效降低系统运行成本,提高风电消纳水平,保证大规模风电接入情况下电网安全稳定运行。     

风电场与AGC机组分布式协同实时控制

受风电预测相对负荷预测水平较低的影响,常规自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组计划出力与实际最佳出力有较大的偏差。如何在最大化消纳风电的同时减少风电波动对AGC调节裕度的影响,成为大规模风电接入背景下实时控制的主要问题。为此,构建分钟级时间尺度下的风电场与AGC机组分布式协同实时控制模型,提出适用于大规模风电并网下实时控制过程的分布式增量一致算法,将净负荷增量的预测值在常规AGC机组与风电场之间通过等边际成本法则进行分配,以降低系统运行成本和提高系统风电消纳能力。算例表明,所提策略的应用既可以保证AGC机组调节性能,又可以在一定程度上降低风电受限量和系统的运行成本。     

机组组合在含风电系统的备用协调优化

针对风电出力、负荷预测偏差,发电机组故障停运等不确定因素,在传统模型的基础上,增加负荷跟踪时间和快速旋转备用的限制,建立兼顾系统运行效益和备用效益的机组组合模型。以快速旋转备用来平抑风电功率和负荷的波动,以系统的发电成本和备用成本之和最小为目标函数,采用改进的遗传—粒子群算法优化求解。算例仿真验证了模型和算法的有效性。     

基于风荷耦合特性的源荷储的优化调度

风电的随机性和波动性给电力系统的运行与控制带来了挑战。在研究新疆某地风电负荷数据的基础上得到了风荷耦合特性,基于此提出一种源荷储双层优化调度策略。上层优化模型以风电消纳最大为目标,通过风荷耦合特性确定工业负荷转移时段及容量,并得到常规机组的运行情况形成日前调度计划。下层优化模型以系统运行成本最优为目标,基于上层优化结果,通过调节常规机组出力及储能电站充放电功率来抑制风电波动。最后通过改进的粒子群算法求解模型验证了所提调度策略的有效性。     

基于日前风功率预测的风电消纳能力评估方法

准确掌握电力系统消纳风电的能力,有助于风电场建设规划,更可辅助实际运行的调度决策.风电消纳能力的评估应分析全时段、计及多因素、考虑日前风电出力预测、探寻风电“可消纳包络带”.提出了一种基于日前风功率预测的风电消纳能力评估方法,首先以日前预测所得风电为基本信息,优化常规机组的启停状态;然后基于此决策,探寻系统次日全时段可消纳风电的上下限,并基于二次规划模型生成极端风电出力作为判据样本,分析系统次日消纳风电的能力,进而为运行人员提供决策辅助.     

考虑风电波动与电动汽车集群储能平抑控制策略

为促进风电在电网中的消纳,减轻配电网负荷压力,提出考虑风电出力波动和电动汽车集群储能系统平抑控制策略.首先,对单体电动汽车入网后行为特性进行储能建模,依据不同荷电状态(SOC)电动汽车有功响应能力,构建电动汽车集群储能模型,基于集群储能能力的差异性,利用多个电动汽车集群协调平抑联络线功率波动.其次,由集群储能系统依据联络线功率平抑波动值进行逐层自适应功率分配,确定各电动汽车蓄电池—超级电容的任务功率,充分利用车网连续调节能力.所提平抑策略可减轻大规模电动汽车连网后配电网中负荷的波动,实现储能系统内部功率相互流动,有效减少常规储能容量配置.     

大规模风电接入电网多目标电源的协调控制

针对负荷、风电出力波动规律和电网不同时间尺度安全运行目标,采用多时间尺度、多电源、多控制目标的协调控制策略,提出了基于大规模风电消纳的协调控制技术,构建了区域电网内风电功率与常规电源的协调控制系统。利用该协调控制系统,在有功控制方面解决了未来7d、日前、日内风电有功出力和燃煤火电机组的协调控制问题,在无功控制方面解决了考虑风电功率分布规律的无功补偿容量优化的决策问题。     

储能系统改善大规模风电场出力波动的策略

针对利用储能提高风电对其并网系统的友好性,给出了一种基于储能平抑风电出力波动的策略。对大规模风电并网的某区域电网负荷与风电出力的数据进行了统计分析,得到负荷和风电出力的时域分布规律,提出了利用储能系统协调风电场有功出力与其并网系统负荷功率波动的策略,并建立了相应的数学模型。基于电力系统分析软件DIgSILENT-POWER FACTORY13.1进行了仿真验证,结果表明利用储能改善后的风电有功出力,能够追踪负荷曲线的变化规律,并网风储合成出力对电力系统可以起到"削峰填谷"作用,储能以较低的成本提高了风电对其并网系统的友好性。     

基于电气剖分信息的风电系统有功调度与控制

针对风速的随机性和间歇性对电力系统调度与控制带来的困难,提出一种风电系统有功调度的二层结构调控策略,即在在线调度周期内,借助系统内常规发电机组的配合对预调度周期内的发电计划进行再校正以及在自动控制时间级内通过与风电机组紧密关联的自动发电控制(automation generation control,AGC)机组的实时偏差调控对在线调度计划外的功率波动进行调整的策略。利用与风电机组、相关非风电机组及其供电负荷等有关的网络源流路径电气剖分信息,计算非风电机组参与发电计划再校正的功率调整因子及参与风电实时功率波动控制的关联AGC机组之间的负荷分配因子。算例表明,二层结构的调控策略可以有效跟踪风电与负荷功率的波动或预测偏差,从而提高整个系统的运行质量。     

考虑风电随机性的微网多时间尺度能量优化调度

提出了考虑风电随机性的微网多时间尺度能量优化调度模型,实现了微网日前调度计划和实时调整之间的协调优化调度。该模型的日前调度部分以微网经济运行为目标,考虑风电出力的随机性,利用多场景方法提高了微网适应风电出力随机性的灵活性。在实时运行调整环节,利用响应速度较快的可控负荷消纳风电出力波动,使微网和外部电网的功率交换遵循日前调度计划,保证日前调度计划的有效性。该多时间尺度调度模型通过优化协调各种设备的运行,实现微网经济运行的同时,很好地消纳了风电随机性给外部电网带来的影响,实现了含风力发电微网对外部电网的可调度性。算例仿真验证了该模型的有效性。     

大规模风电接入系统的备用优化分配研究

计及风电功率预测误差和负荷预测误差,定义3类发电负荷曲线以及对应的系统变量,考虑因不确定性波动导致发电机组增减出力后的系统安全约束,构建含风电系统节能调度的最优备用分配模型。以IEEE-RTS24系统为例,通过与常规含风电系统节能调度计算结果比较,证明了所建模型的有效性,并分析了在不同目标函数权重下,发电机组功率分配和备用分配对系统耗煤量的影响。     

计及储能出力水平的平滑风电功率模型预测控制策略EI北大核心CSCD

风电大规模并网的有功功率波动给电力系统造成了较大的影响,在风电场并网处加入储能系统可有效平抑风电并网功率波动,提高风电在电网中的渗透率。在储能电池平滑风电功率波动的典型应用场景下,提出了一种计及储能电池出力能力的模型预测控制方法,在减小储能电池出力的同时,兼顾电网对储能系统充放电能力的需求。首先,利用风储发电系统的数学模型,分析储能电池当前输出功率对未来出力能力的影响;然后,设计以储能电池最小出力和最大出力能力为运行原则的模型预测控制策略;最后,基于实际风场数据进行了仿真。结果表明,所提方法可有效降低风电并网功率波动,提高储能电池出力能力,减小储能电池进入死区时间。     

计及谷时段风电消纳的储能系统平抑风电功率波动控制策略

储能系统(energy storage system, ESS)仅参与平抑风电功率波动为单一场景的控制策略,存在ESS频繁充放电以及不能有效解决负荷低谷时段风电消纳等问题。为此,提出了一种计及谷时段风电消纳的ESS平抑风电功率波动控制策略。首先,根据风电特性与负荷需求的时序关系,确定ESS在一个周期内的充电和放电区间段。其次,提出了分区间控制的ESS控制策略,在充电区间段以平抑风电功率向上波动为目标存储电量;在放电区间段以平抑风电功率向下波动为目标释放电量。最后,考虑ESS的实时荷电状态(state of charge, SOC)和风电消纳,提出了基于模糊控制的ESS充放电功率修正方法。以某风电场实际数据为例,在风储联合发电系统仿真平台上进行了测试,验证了所提运行策略的可行性和优越性。     

计及储能出力水平的平滑风电功率模型预测控制策略

风电大规模并网的有功功率波动给电力系统造成了较大的影响,在风电场并网处加入储能系统可有效平抑风电并网功率波动,提高风电在电网中的渗透率。在储能电池平滑风电功率波动的典型应用场景下,提出了一种计及储能电池出力能力的模型预测控制方法,在减小储能电池出力的同时,兼顾电网对储能系统充放电能力的需求。首先,利用风储发电系统的数学模型,分析储能电池当前输出功率对未来出力能力的影响;然后,设计以储能电池最小出力和最大出力能力为运行原则的模型预测控制策略;最后,基于实际风场数据进行了仿真。结果表明,所提方法可有效降低风电并网功率波动,提高储能电池出力能力,减小储能电池进入死区时间。     

平滑风电出力的风储联合系统能量管理协调控制研究

为实现风电友好并网,采用混合储能系统平抑风电有功出力波动。首先,针对风功率的随机波动特性,采用滑动平均滤波算法与自适应小波包分解方法分别得到目标并网功率,结合风电并网波动率要求,比较不同目标功率获取方法的优劣。其次,对于并网功率缺额和盈余部分,由蓄电池-超级电容构成的混合储能系统进行补偿和消纳,并根据各储能设备的不同性能,按照频率分配各储能设备的功率指令。然后,结合储能设备荷电状态和出力的限值约束,提出一种风储联合系统协调控制策略,实现储能设备间的能量互补,延长储能设备的使用寿命。最后,基于历史风电数据的仿真分析,验证所提方法的有效性。     

基于随机动态规划的多能联供系统冷热电经济分配模型

建立了风力发电机组与燃气轮机联合驱动下含压缩空气储能装置的多能联供系统冷热电经济分配模型。该模型考虑风电输出功率和冷、热、电负荷的波动特性,利用概率密度函数对系统的随机变量进行拟合。以投资成本和运行成本作为目标函数,以冷、热、电负荷平衡及各设备出力特性作为约束条件,采用随机动态规划对系统能源进行合理的调度和分配以达到最优经济效益,并通过控制系统的制冷比和风电输出功率平抑系数,实时调整系统各设备的容量及运行状态。实例的计算结果表明,压缩空气储能能够有效地平抑风电输出功率的波动,减少弃风经济损失;相比于固定能量分配,采用动态规划对系统的能量进行分配具有更多的价值和优势。     

基于分布鲁棒优化的含风电系统静态安全校正控制方法

提出一种计及风电出力不确定性的电力系统静态安全校正控制方法。考虑与风电预测方法的合理对接,采用风电预测出力的区间及期望值信息描述风电的不确定性。以调整措施耗费的经济成本最小为目标,考虑发电机出力调整和切负荷2种控制措施,建立考虑风电波动的有功安全校正控制模型。基于分布鲁棒线性优化理论,将含有不确定性参数的校正控制模型转化为仅含确定性参数的鲁棒对等模型,并采用线性规划方法进行求解。某区域电网算例结果表明,所提模型得到的校正控制方案能够应对各种可能的风电波动;同时,该模型可实现控制策略经济性与鲁棒性的相互转化,并能给出控制策略鲁棒性程度的概率评价。     

考虑风电消纳的电力系统源荷协调多目标优化方法EI北大核心CSCD

随着风电的快速发展,其出力的随机性和间歇性导致常规电源的调节压力不断增大,传统的调度运行方式已经不能满足大规模风电的送出需求。该文将具有可调节特性的高载能负荷作为消纳风电的重要手段,与常规电源共同参与电网的优化调度,形成源荷协调优化运行的调度模式。在深入研究源荷协调运行特性的基础上,综合考虑源荷协调对风电消纳和系统运行的影响,以风电消纳电量最大和系统运行成本最小为目标建立源荷协调多目标优化模型,并采用多目标差分算法对模型进行求解。以甘肃电网为实例进行仿真说明,验证了所提方法能够有效降低系统运行成本,提高风电消纳水平。     

考虑储热装置的风电-热电机组联合优化运行策略

基于日前供热负荷预测和风电出力预测,考虑储热装置运行机理,研究风电场与热电机组联合运行的优化方法。将含储热装置的热电厂和风电场组成一个发电利益集合体,在满足地区供热负荷和提升风电消纳的同时,通过调节热电机组和储热装置的出力最大化发电利益集合体的收益。考虑热电机组的热-电耦合特性和储热装置的运行约束,建立了日前调度模型并进行求解。在此基础上,考虑风电出力的随机性,建立了相应的随机优化模型。算例分析表明,考虑储热的风电-热电机组联合优化所获得的收益高于风电场和热电机组单独运行获得的总收益,并且可在现行"以热定电"运行机制下提高风电的消纳能力。同时采用随机优化模型能有效降低系统联合出力的不确定性,可较好地解决风功率预测中的不确定性问题。