考虑需求响应的含P2G电-气综合能源系统优化调度

在综合能源系统日益发展的背景下,提出了一种考虑需求响应的含P2G电-气综合能源系统优化调度模型。首先对天然气网络和电-气关键耦合设备P2G进行建模;然后基于虚拟电厂思想建立了价格型需求响应和激励性需求响应的等效模型,并结合电-气综合能源系统的各层面约束构建了考虑需求响应的电-气综合能源系统优化调度模型;最后,引入通用分布来描述风电功率的概率分布,并利用机会约束方法对模型进行不确定性处理。仿真算例结果验证了本文所提模型的有效性。     

考虑电转气消纳风电的电–气综合能源系统双层优化调度

电转气(power-to-gas,P2G)技术使电力网络与天然气网络的单向耦合转变为双向耦合,其运行特性为风电消纳提供了有效途径。该文提出一种考虑电转气合理利用弃风并考虑天然气系统优化运行的电力–天然气综合能源系统双层优化调度模型。首先,介绍含电转气的天然气系统运行模型;其次,以基于价格的含电转气的天然气系统优化调度为上层模型,基于直流潮流的含风电和电转气的电力系统经济调度为下层模型,构建电–气综合能源系统双层调度模型;再次,根据下层模型的Karush-Kuhn-Tucher(KKT)条件将双层模型转化为单层模型,并对非线性方程进行线性化,从而将非线性模型转化为混合整数线性规划(mix-integerlinear programming,MILP)问题,并调用CPLEX求解器进行求解;最后,通过算例分析验证所提出模型的合理性与有效性,并证明电转气可以有效提高电网的风电消纳能力。     

基于数据驱动分布式鲁棒的热-电-气综合能源系统日前经济调度优化

部署综合能源系统的微网能够实现风电与多种能源的能量互济,进而提升能源的综合利用率.然而风电自身的不确定性为综合能源系统的日前经济调度方案带来了诸多挑战.为应对风电的不确定性,首先构建了热-电-气综合能源系统两阶段日前经济调度模型,其次利用数据驱动分布式鲁棒方法刻画了风电的不确定性,然后引入对偶理论、大M法进一步将非线性的第二阶段经济调度模型转换为易于求解的线性优化模型,最终采用列约束生成算法进行迭代求解.算例证明,相比于传统模型,所提模型能够实现16.9％的经济性提升;相比于鲁棒优化方法,所提方法能够实现经济性提升4％.     

含电转气的电-气-热系统协同调度与消纳风电效益分析

电转气技术的应用加深了电力网络与天然气网络之间的耦合,使这2个系统之间的能量流动由单向变为双向。电转气技术提升了多能源系统优化运行的灵活性,为电力系统消纳间歇性可再生能源发电提供了新途径。在此背景下,提出了一种含电转气设备的电-气-热多能源系统优化调度模型,并分析了消纳风电的经济效益。首先,介绍了电转气技术及其应用情况,以及能源中心的概念和数学模型。之后,在考虑电转气设施、电力系统和天然气系统特征的基础上,建立了多能源系统的优化调度模型,并利用AMPL/IPOPT求解器求解。最后,用算例系统对所构造的多能源系统优化调度模型和采用的求解方法做了说明,并分析了电转气技术对提升电力系统消纳风电能力所产生的经济效益。     

基于分布鲁棒优化的电–气–热综合能源系统日前经济调度EI北大核心CSCD

风电等可再生能源的出力具有不确定性,传统的鲁棒优化和随机优化方法在处理风电等可再生能源出力不确定性时都存在一些局限与不足。基于分布鲁棒优化研究了考虑风电出力不确定性的电-气-热综合能源系统(electricity-gas-heat integrated energy system,EGH-IES)日前经济调度问题。将Kullback-Leibler(KL)散度作为分布函数与参考分布之间距离的量度,建立风电出力的分布函数集合。然后以系统运行总成本作为目标函数,建立了EGH-IES日前经济调度鲁棒机会约束优化模型。将所建立的鲁棒机会约束优化模型转化为利用求解器可直接求解的确定性混合整数线性优化模型。最后,通过算例分析验证了所提方法的有效性,并分析了电转气技术和热网管道输送延时对风电消纳的作用。     

计及设备启停的含电转气园区能源互联网两阶段优化调度模型

园区能源互联网中可再生能源出力存在不确定性,给系统的安全、经济运行带来不利。为此,对典型的含电转气的园区能源互联网进行数学建模,并构建含电转气的园区能源互联网两阶段优化调度模型。所提模型在第1阶段决策能源转换设备的启停状态,在第2阶段决策能源设备及风电的调度值,并采用场景约束形式处理不确定性参数,使得第1阶段的决策结果能够保证第2阶段全面地应对风电出力变化。该模型为混合整数线性模型,采用GAMS软件的CPLEX求解器进行求解。算例仿真验证结果表明,所提模型可以提高园区能源互联网的运行经济性和风电消纳水平。最后进一步分析了电转气设备容量对风电消纳效益的影响,对下一步研究进行展望。     

基于分布鲁棒优化的电–气–热综合能源系统日前经济调度

风电等可再生能源的出力具有不确定性,传统的鲁棒优化和随机优化方法在处理风电等可再生能源出力不确定性时都存在一些局限与不足。基于分布鲁棒优化研究了考虑风电出力不确定性的电-气-热综合能源系统(electricity-gas-heat integrated energy system,EGH-IES)日前经济调度问题。将Kullback-Leibler(KL)散度作为分布函数与参考分布之间距离的量度,建立风电出力的分布函数集合。然后以系统运行总成本作为目标函数,建立了EGH-IES日前经济调度鲁棒机会约束优化模型。将所建立的鲁棒机会约束优化模型转化为利用求解器可直接求解的确定性混合整数线性优化模型。最后,通过算例分析验证了所提方法的有效性,并分析了电转气技术和热网管道输送延时对风电消纳的作用。     

计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度方法

研究适用于风电大规模接入系统的抽水蓄能-风电联合运行优化调度方法对于系统的安全稳定运行具有十分重要的意义。结合风电场及抽水蓄能电站的运行特性,提出了一种计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度方法。利用风险约束理论来描述风电出力的不确定性,将抽水蓄能作为一种平抑风电出力波动性的手段纳入到调度体系之中,以此为基础,研究构建了一种计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度模型,并提出了一种基于改进离散粒子群算法的模型求解方法。基于10机算例的仿真验证了所提方法的正确性和有效性,结果表明,与传统调度方法相比,该方法可以有效提升系统的经济效益。     

电-热-氢综合能源系统鲁棒区间优化调度

该文采用鲁棒区间法挖掘电-热综合能源系统协调运行的潜力,以缓解风电功率的不确定性对电力系统的运行稳定性的影响,并构建风力发电与氢储能系统相结合的风-氢混合系统,考虑氢储能系统的热平衡需求,以充分发挥氢储能系统的储能效率,平抑风电的波动性。首先,介绍了考虑氢储能系统接入的电-热综合能源系统结构,并构建其数学模型;然后,以区间形式考虑风电的不确定性,构建含风电的鲁棒区间优化调度模型,使系统在所有风电出力允许区间内,均满足允许约束条件;再次,建立一种含风-氢混合系统的电-热综合能源系统鲁棒区间优化调度模型,采用对偶理论将原模型转化为单层模型进行求解,最坏情况下的风电不平衡功率由可调机组根据时变参与因子进行调整;最后,以PJM-5节点电力系统与6节点热力系统和辽宁省北部太和综合能源系统为例对所提模型进行分析,验证了模型的有效性。     

计及模糊机会约束的电-气-热能源枢纽多目标优化调度

为提高系统运行的经济性和环保性,针对风电出力和负荷预测的不确定性,本文在综合能源系统优化调度中引入综合需求响应,以成本和碳排放指标为目标函数建立基于模糊机会约束的多目标优化调度模型,模型由电网、气网、热网和电-气-热能源枢纽构成.将模糊机会约束转化为清晰等价类,并结合分群涡流搜索算法求解,算法在一定程度上克服了局部最优限制,增强了备选解的多样性.通过实际算例仿真验证了所提模型和求解算法的有效性.     

考虑可再生能源不确定性的风-光-储-蓄多时间尺度联合优化调度

提出一种计及可再生能源不确定性的风电、光伏、电化学储能和变速抽水蓄能电站多能互补协同的优化调度方法。考虑电化学储能和变速抽水蓄能电站的互补调节特性,建立风-光-储-蓄联合运行的多时间尺度调度架构。在日前调度阶段,考虑风电和光伏出力的相关性,生成基于生成式对抗网络和峰值密度聚类算法的日前风光联合出力典型场景,综合考虑风光出力的不确定性和抽水蓄能电站与电化学储能的容量特性,建立面向调峰需求的随机优化日前调度模型;在日内优化阶段,以最小化弃风弃光与电网备用电能为目标,构建变速抽水蓄能电站出力修正方法,制定电化学储能日内调度计划;在实时校正阶段,基于模型预测控制方法,以日内优化调度结果为参考,对电化学储能出力进行精确控制,最小化风光预测误差的影响。算例分析结果表明,所提方法可以有效减小电网负荷峰谷差,平抑风光联合出力波动,提升可再生能源消纳率。     

气电虚拟电厂多能源市场竞标策略

针对虚拟电厂竞标中需求响应、风电出力的不确定性造成的风险,利用新型电转气技术和燃气轮机快速调节能力,构成含气电双向转换的气电虚拟电厂,提出气电虚拟电厂的多能源市场竞标模型,同时参与电力市场和天然气市场的竞标。模型以气电虚拟电厂总利润最大为目标,不确定性表达为需求响应、风电出力的误差概率分布,并通过抽样和筛选确定场景描述。算例结果表明：含气电双向转换的气电虚拟电厂通过在2个市场中灵活竞标,获得了更高的竞标利润;控制燃气轮机和电转气出力,显著降低了不平衡惩罚成本。气电虚拟电厂扩展了虚拟电厂的竞标市场,有利于将来虚拟电厂根据不同电价和气价波动切换能源形式。     

考虑不确定性因素的虚拟电厂竞标模型

考虑了由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成的虚拟电厂(VPP).VPP可参与中期合同市场、日前市场以及平衡市场的运营,以利润最大化为其优化目标.由于电价和风电出力的不确定性以及不平衡惩罚的存在,VPP的竞标存在风险.针对电价预测精度较高、误差分布规律可以较为准确描述的特点,采用随机规划的方法处理电价的不确定性;针对风电出力预测精度较低、概率分布难以准确刻画的特点,采用鲁棒优化的方法处理风电出力的不确定性,即将不确定的风电出力限定在一个确定的区间内,通过调节鲁棒系数决策出不同程度上抑制不确定性影响的优化调度方案.基于上述两种方法,并考虑环境成本,建立了VPP鲁棒随机竞标模型,提高了VPP的实际利润,同时减轻了计算负担.算例分析证明了鲁棒随机竞标模型的有效性.     

需求响应不确定性对日前优化调度的影响分析

需求侧资源参与电网有功调度是消纳风电的重要方式之一,但价格型需求响应的不确定性又会对电网调度产生重要影响。为分析该影响,文中首先分析了负荷响应量、负荷自弹性系数和电价激励水平对价格型需求响应不确定性的影响,并建立了分时电价下的负荷模糊响应模型。在此基础上,考虑价格型需求响应、风电出力和系统负荷的不确定性,建立了考虑风电消纳效益的电力系统源荷互动日前模糊优化调度模型。根据模糊规划理论,对模糊期望约束和模糊机会约束进行了等效处理,等效后的模糊优化问题可以转换为确定性优化问题,并分析了价格型需求响应不确定性对电力系统日前优化调度的影响。通过仿真算例验证了模型的有效性。     

A Joint Smart Generation Scheduling Approach for Wind Thermal Pumped Storage Systems

Abstract

Energy storage plays a crucial role in the development of smart grids with high wind power penetration. Pumped storage is an effective solution for smoothing wind power fluctuation and reducing the operating cost for a wind thermal power system. The joint generation scheduling of power systems with mixed wind power, pumped storage, and thermal power is a challenging problem. This article proposes a novel two-stage generation scheduling approach for this problem in the contexts of smart grids. Through optimization, a day-ahead thermal unit commitment and pumped storage schedule are provided; then, in real time, the pumped storage schedule is updated to mitigate the wind power forecasting error and hence avoid the curtailment of wind power generation. The proposed model aims to reduce the total operating cost, accommodate uncertain wind power as much as possible, and smooth the output fluctuation faced by thermal units, while making the system operate in a relatively reliable way. A binary particle swarm optimization algorithm for solving the proposed model and the pumped storage schedule update algorithm are also presented. The model and algorithm are tested on a ten-generator test system.     

计及需求响应及抽水蓄能的含风电系统鲁棒机组组合

针对大规模风电接入电力系统带来的消纳问题,提出一种考虑需求响应及抽水蓄能的鲁棒机组组合优化方法。计及需求响应、抽水蓄能机组的运行约束及鲁棒可行性约束,采用考虑不确定预算的风电功率不确定集合,基于仿射补偿策略,构建鲁棒机组组合模型。同时根据对偶原理将鲁棒优化模型转化为确定性的数学规划问题,并在改进的IEEE39节点系统进行算例仿真,验证了所提方法的正确性和有效性。     

含抽水蓄能机组的风电消纳鲁棒机组组合

针对风电在实际电网渗透率不断提高带来的风电消纳问题,提出了一种含抽水蓄能机组的鲁棒机组组合优化方法。所构建的鲁棒机组组合模型以系统运行成本和风电出力边界偏差惩罚成本最小为优化目标,约束条件计及了输电线路安全约束,并考虑了风电出力时间和空间不确定性预算的调节策略,避免鲁棒最优解过于保守。基于可调机组(包括自动发电控制机组和抽水蓄能机组)应对风电波动的仿射补偿机制,优化了风电出力的波动区间。所构建的模型最终转化为单层混合整数线性规划问题求解。经修改的IEEE 30节点系统的算例测试,定量评估了抽水蓄能机组对系统经济运行和风电消纳的影响,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于鲁棒后悔度的含风电日前和日内市场两阶段出清优化

由于风电的不确定性,含有风电较多的系统将引入日内市场,以减小实时市场的功率偏差,提高系统运行的经济性和稳定性。文中利用区间模型表示风电出力的不确定性,在日前市场中考虑日内市场风电偏差功率的不确定性,建立日前市场和模拟日内市场联合优化模型;在各个日内市场考虑对应实时市场风电偏差功率的不确定性,建立各日内市场和模拟实时市场联合优化模型。在日前市场和日内市场中考虑购电决策者的后悔心理,以鲁棒后悔度最小为目标,实现分阶段不同时间尺度购电出清优化,提高日前市场和日内市场购电方案的经济性和鲁棒性。最后,基于一个具体算例对优化模型和结果进行详细的分析,体现了两阶段优化出清方法的可行性和优越性。     

基于改进蝙蝠算法的风蓄联合优化运行研究

由于风电的波动性和不确定性,大规模并网将对电力系统稳定运行产生较大的影响.将风电和抽水蓄能电站联合优化运行,以输出功率标准差最小为目标函数,建立了风电-抽水蓄能联合优化运行模型.风蓄联合优化运行模型是一个典型的高维、非线性优化问题,涉及复杂的风电、水电多决策变量.为有效解决这一问题,引入佳点集方法对蝙蝠算法进行改进,分...     

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。