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。     

大规模风电并网的电源规划研究

随着风电的大规模并网,电网的调峰能力将成为电源发展的重要约束。所以,为了寻求一个最经济可行的电源规划,笔者提出通过建立数学模型来获取。在建立模型时,首次考虑了风电机组的规划问题,把电网对风电的接纳能力作为重要的约束条件进行研究。同时,在使用进化规划方法求解电源规划优化问题的过程中,针对常规电源与风电机组在单台容量上的差异,设计了新的初始种群形成方法与进化策略,改进了原有算法的优化精度和收敛特性,并基于完备的数学模型和改进的优化算法,在最后对实际算例进行了计算求解。     

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。     

LINGO在风电并网电力系统动态经济调度中的应用

通过优化火电机组出力,研究了风电并网后,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.采用LINGO软件进行分析计算,取得了很好的效果.并且,随着LINGO功能的不断扩展,它应用于电力系统经济调度的优越性也随之增加.经典算例结果表明,LINGO软件的稳定性...     

大规模风电接入电力系统调度模式的经济性比较

由于风电出力的间歇性和反调峰性,如果以弃风量最小为目标进行电力调度,则可能导致火电机组出力严重偏离经济运行区,致使系统煤耗量增加。结合国内可再生能源发电的相关政策和节能发电调度的基本目标及准则,针对基于弃风量最小和能耗最小的2种发电调度模式,分别构建了相应的优化调度模型;研究并提出了含风电系统发电调度的经济性评价指标,...     

风电并网对电力系统的影响初探

风力发电作为一种新型的可再生能源,具有改善能源结构、经济环保等方面的优势。通过分析风电并网对电力系统带来的影响,为电力系统运行规划人员提供参考及为相关风电管理办法的制定提供依据。     

大规模风电并网系统控制问题综述

随着国家能源结构的调整,风电并网系统的规模迅速扩大,大规模风电并网对电网安全稳定运行会带来很大冲击。介绍了中国风电发展的整体概况,分析了风电并网对电力系统运行的影响因素,综述了风电并网系统控制技术的研究现状与发展方向。     

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。     

大规模风电接入的电力系统优化调度新方法

针对风电功率的反调峰和不确定等特性,建立水电调峰效益模型,并结合风、火电运行价格模型,构建了考虑机组组合的新型多目标动态优化调度模型.同时,为应对多目标优化问题中粒子群算法陷入局部最优和效率问题,提出了基于优先排序和多子群协同进化的多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization algorithm with multi-swarm co-evolution,MOPSO-MC)的优化调度新方法,即通过优先排序法确定机组最优组合状态,对负荷分配规划分为两层,并采用MOPSO-MC求解.将该方法应用于含大规模风电的甘肃电网优化调度问题,结果表明所提模型和算法为解决风电并网运行提供了一种对策.     

含大规模风电的电力系统多时间尺度滚动协调调度方法研究

以"时序递进、滚动协调和消纳风电最大化"为原则,提出了一种含大规模风电的电力系统多时间尺度滚动协调调度方法。多时间尺度调度计划的递进协调方法使得各个时间尺度计划各司其职,同时兼顾与上下时间级尺度的协调。3种不同时间尺度的滚动计划(年内、周内和日内滚动计划)能够根据风电、负荷等最新预测信息和机组电量实际完成情况,按照相应的时间周期滚动修正原有发电计划,有效克服风电的不确定性影响。为了最大化消纳风电,在短时间尺度计划的目标函数中计及弃风惩罚成本。以修改的IEEE 118节点系统为算例进行仿真,结果验证了上述方法的正确性和有效性。     

考虑风电接入的电力系统鲁棒经济优化调度

鉴于风力发电具有很强的随机性和波动性,含风电调度系统中,应用传统预测区间来描述其不确定性的方法存在缺陷.针对该问题,通过引入弃风限制对风电场的风电出力预测区间进行优化,得到能够保证调度系统安全运行的风电安全出力区间;在此基础上,建立双层鲁棒区间优化调度模型,使得常规机组的运行成本和风电场的弃风成本最小,并分析了系统爬坡...     

计及接纳风电能力的电网调度模型

当电网接入一定规模的风电时,为追求风电高效利用会使电网调度更加复杂。针对风电接入电网时调度面临煤耗量与风电高效利用之间的矛盾问题,将风电能够为电网节约的煤耗量作为风电价值的量度,构建计及接纳风电能力的电网调度决策模型,以确定风电允许的波动范围,使调度中的煤耗量和电网接纳风电的能力得到有效协调。通过烟台电网算例验证说明,该方法对计及不确定型可再生电源的电网调度是有效的,符合节能发电调度的理念。     

含风电电力系统经济调度Wait-and-See模型的对比分析

为了更好地选择计及风电随机特性的电力系统调度计划模型,引入了3种基于风电场景的经济调度wait-and-see模型进行对比分析。从目标函数入手,对比分析“尽可能接近风电均值”和“调度计划调整量最小”这2种目标函数的差异。基于功率平衡方程,推导了3种模型制定的调度计划在应对实际可能发生的风电场景时的调节能力以及调整幅度,并进行了对比分析。最后,以IEEE 24节点系统为仿真算例,从运行成本、调节能力、调整幅度、弃风量等方面,对3种模型的仿真结果进行对比分析。分析结果表明：以调整量最小为目标的模型在鲁棒性、经济性、计算速度等方面相对于其他两个模型具有明显优势。所提供的3种经济调度模型以及对比分析结果可为运行人员灵活选择含有风电的电力系统调度计划优化模型提供参考。     

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。     

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。     

基于鲁棒优化的含风电工业微电网经济调度模型

风电是广泛使用的清洁可再生新能源,将风电引入工业微电网中,对其节能减排有着重要意义。以含风电的工业微电网为研究对象,基于鲁棒优化方法,以发用电成本最低为目标,以生产计划与火电机组出力计划为决策量,建立了含风电工业微电网自发电经济调度双层模型,并利用Benders分解算法对其进行求解。文中还应用某工业微电网数值算例进行测试,结果表明模型能有效平抑负荷波动,降低微电网发用电成本;验证了该鲁棒优化模型在最差情况下优于确定性模型,并且可根据需求改变不确定代价权衡保守性与最优性。     

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。     

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。