含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度

随着电动汽车和分布式电源接入电网的比例不断提升,虚拟电厂为有效解决电动汽车、分布式电源并网提供了新思路。由于可调度充放电的电动汽车数量和分布式电源出力存在明显的不确定性,因此虚拟电厂优化调度时必须考虑这些不确定性。在此背景下,采用场景模拟技术处理风电出力的不确定性,形成经典场景。针对可调度电动汽车数量的随机性与不确定性,利用鲁棒优化方法建立了原模型的对偶模型,构建含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度模型。算例分析证明了所提模型具有实用性和有效性,在优化调度模型中考虑不确定性的影响,可减小实际日运行成本,提高优化策略的鲁棒性。结果表明鲁棒系数和置信水平影响了日运行成本,通过合理制定燃气轮机等常规机组的发电计划可以减小日运行成本。     

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.     

虚拟电厂参与下的配电网分布鲁棒优化调度

虚拟电厂（virtual power plant, VPP）可以对分散的灵活性资源进行聚合,通过能量管理系统进行统一协调调度,是实现智能配电网的重要技术之一。提出一种不确定性环境下VPP参与下的配电网分布鲁棒优化模型,可降低损耗和提高运营商收益。分析VPP与配电网的信息及能量交互特性,提出了多个VPP参与下配电网的优化调度策略,在此基础上针对可再生能源出力以及负荷不确定性,引入分布鲁棒优化理论,建立基于典型场景的VPP-配电网分布鲁棒优化调度模型,并采用列和约束生成算法进行求解。最后,通过IEEE 33节点系统进行算例分析,验证了该模型的有效性与准确性。     

计及多种柔性负荷的虚拟电厂热电联合鲁棒优化调度模型

针对热/电联合运行下多种柔性负荷协调优化不足以及面临的风、光出力和柔性负荷等多种不确定性,文章提出了一种考虑柔性负荷下的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)热电联合鲁棒优化调度方法.充分考虑可削减、可平移、可转移柔性负荷之间的协调互补性,分别以热/电负荷曲线标准差和系统综合运行成本最低为目标,建立...     

计及用户参与不确定性的虚拟电厂分布鲁棒优化模型

灵活资源的需求响应行为在不同运行状态、激励水平下有很大的不确定性和差异性,需求响应优化方案的精准度有待进一步提高。针对这一问题,提出了一种虚拟电厂中计及用户需求响应不确定性的分布鲁棒优化方法。考虑可中断、可转移、可增长3种灵活资源的响应特性,构建包含用户响应特征参数的精细化需求响应模型;以提升虚拟电厂经济性、电网友好性和用户舒适性为子目标,构建促进多方利益最大化的多目标优化模型;基于数据驱动的分布鲁棒方法,构建精细化响应模型中随机参数的概率分布模糊集,提出虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化模型,并采用强对偶理论进行转化求解。算例仿真结果表明所提模型能够提高需求响应精度和虚拟电厂经济收益。     

计及安全约束的虚拟电厂两层优化调度

随着分布式电源接入电网比例不断提高,其出力的随机性和间歇性对电力系统安全稳定运行造成威胁,虚拟电厂(VPP)为有效解决分布式电源并网提供了新思路。风电等可再生能源的发电和电价具有不确定性,如何在不确定环境下提高VPP的可调度性成为研究热点。针对电价预测精度高、误差分布较为规律的特点,采用随机规划法处理电价的不确定性,对于风电等可再生能源的出力,其预测误差通常难以准确地用概率分布描述,采用鲁棒优化法处理,在此基础上建立VPP优化调度的上层经济调度模型。进一步考虑电网的安全约束,建立VPP优化调度的下层安全调度模型,最终形成VPP两层优化调度模型。通过对改进的IEEE 33节点系统及由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成VPP的算例分析,验证了所提模型的可行性和有效性。     

多虚拟电厂参与日前电力市场的鲁棒竞标博弈方法EI北大核心CSCD

针对风电出力的不确定性和多元决策主体间的复杂博弈关系对虚拟电厂(VPP)参与日前电力市场的竞标方案的影响,提出了一种基于非合作博弈理论和鲁棒优化思想的多VPP参与日前市场的竞标博弈方法。设计了多VPP同时参与能量市场和调峰市场的非合作博弈框架和相应的交易流程。建立了各VPP在其余竞标主体报价方案的基础上,聚合多种分布式能源参与市场交易的非合作博弈竞标模型。计及风电出力不确定性对VPP运营的影响,通过强对偶理论和鲁棒优化方法将确定性竞标模型扩展为鲁棒优化模型,并在模型中引入了鲁棒调节系数来灵活调整VPP竞标方案的保守性。通过重复执行多轮竞标博弈的求解策略,直至各市场主体均不能从单方面改变投标方案中获利后,确定各VPP在日前市场中的综合出清方案。算例分析表明,所提方法给出了VPP在能量市场和调峰市场的投标优化方案,可为VPP最优参与电力市场多类型交易产品提供参考。     

虚拟电厂参与的交直流混合微网双层多目标鲁棒优化调度

为规模化灵活控制分布式可再生能源与可控负荷参与市场交易和优化调度,本文提出一种虚拟电厂(virtual power plant, VPP)参与的交直流混合微网(AC/DC hybrid microgrid, AC/DCHM)双层多目标鲁棒优化模型。该模型利用VPP技术平抑发、用电功率的不确定性,采用鲁棒理论构建灵活调整边界的不确定合集,针对模型特点利用多目标飞蛾扑火算法进行求解。算例验证及分析表明:该模型能弥补传统鲁棒优化过于保守的不足,一定程度上可应对微电网荷源可预测性差、可调度资源和手段不足等缺陷;均衡各层收益主体,引入VPP可提高微网利润7.3%;在保证稳定运行的前提下,合理选择荷、源不确定变量的置信概率可提高微网利润22.8%,可有效实现电力经济的可持续性发展。     

计及配电网运行约束的多虚拟电厂合作博弈策略

虚拟电厂（virtual power plant,VPP）作为一种有效的可再生能源聚合利用手段,近年来得到迅速发展,随着VPP并网规模的扩大,多个互联VPP交易博弈问题日益凸显。针对多个VPP间的交易博弈问题,考虑物理网络特性,提出了计及配电网运行约束的多VPP合作博弈策略。首先,考虑配电网运行约束,对VPP内部资源进行整合和建模,建立了VPP能量管理模型。其次,通过引入点对点（peer to peer,P2P）能量交易,实现多VPP系统自主能量管理与协同定价,能够在不损害各方利益的情况下达成P2P能量交易。同时考虑到用电负荷和可再生能源出力的不确定性,利用典型场景生成算法构造了不确定性变量的概率分布模糊集。针对多主体交易产生的隐私性问题,采用列和约束生成算法联合交替方向乘子法对模型进行求解。最后,在IEEE 123节点测试系统上进行算例仿真,仿真结果验证了所提模型和算法的有效性。     

基于混合随机规划/信息间隙决策理论的虚拟电厂调度优化模型

虚拟电厂(VPP)在调度过程中面临多种不确定因素,给决策和系统安全运行带来一定的困难。提出了基于混合随机规划/信息间隙决策理论(IGDT)的VPP调度优化模型,该模型针对电价概率分布描述较为准确、预测精度较高的特点,采用随机规划处理电价的不确定性;针对风光出力概率分布难以精确刻画、预测精度较低的特点,采用IGDT处理风光出力的不确定性,通过赋予风光出力偏差系数不同的权重,解决了IGDT同时处理风光出力不确定性的问题。此外,针对不确定性决策的盲目性和不同策略面临风险程度的不同,引入风险成本量化不同决策方案对应的风险。仿真结果验证了所提模型的有效性。     

基于能源区块链的虚拟电厂两阶段鲁棒优化调度

随着可再生能源电力接入比重逐渐增大,电力系统的构架、控制方式、运行模式等开始发生改变,将区块链技术引入能源互联网系统中,形成能源区块链网络,有利于解决信息安全等问题。将区块链引入虚拟电厂(VPP)的调度运行机制中,针对新能源参与的电力系统模型,提出适用于VPP的实用拜占庭容错算法共识机制以实现区块链下半中心化的两阶段鲁棒优化调度模型,保留了VPP控制中心的导向作用。阶段1对预调度方案进行求解;阶段2利用区块链技术获取历史数据,建立数据驱动的风电出力不确定集合用于求解调控方案,该约束集合可排除部分极端场景,降低了模型的保守度。优化过程中利用区块链共识机制的验证作用,摒弃了被恶意节点篡改的信息,增强了系统的容错能力。通过算例仿真验证了所提方法的有效性。     

考虑分时碳价的虚拟电厂分布鲁棒竞标方法

为了探索双碳目标下虚拟电厂（virtual power plants,VPP）低碳、经济的竞标策略,提出了一种基于分时碳价和分布鲁棒优化思想的VPP参与日前多类市场的竞标策略。首先,从减小电力市场运营成本的角度,提出了一种与电价负相关的分时碳价,之后采用基准线法为VPP无偿分配碳配额,并计算新能源发电的国家核证减排量;其次,综合考虑碳交易市场、能量市场和调峰市场的情况,搭建了VPP参与多类市场的竞标模型;最后,针对风电的不确定性,构建了基于数据驱动的分布鲁棒两阶段竞标模型,并采用列与约束生成算法求解。算例分析表明,分时碳价能够有效降低电力市场运营商的运行成本,提高VPP运营商的收益,所提的VPP竞标模型能给出不同市场的最优投标方案,而分布鲁棒能够兼顾经济性与鲁棒性。     

基于多场景技术的冷热电虚拟电厂两阶段优化调度

针对风、光出力及负荷需求的不确定性造成虚拟电厂收益低的问题,建立了基于多场景技术的冷热电虚拟电厂优化调度模型.对风光出力及电、热、冷负荷的不确定性进行分析,通过拉丁超立方抽样生成连续时间场景,模拟风光出力及多能负荷随时间的波动情况;采用同步回代消除法对所生成的场景进行削减,得到风、光、荷典型日场景.在此基础上构建多场景...     

考虑多风能预测场景的虚拟电厂日内滚动柔性优化调度方法

随着分布式可再生能源接入电网的比例日益提高,其出力间歇性和随机性给电力系统的安全稳定和经济运行带来了一系列的负面影响,虚拟电厂为分布式可再生能源可靠并网提供了新的途径。针对虚拟电厂中风电机组出力的不确定性及预测误差,考虑了由多个风能预测服务商基于不同预测方法提供多个风电出力预测场景,以期望运行成本最小为目标,制定虚拟电厂每个场景对应的最优调度计划。为应对风力状况的随机波动,虚拟电厂当前时段考虑下一时段所有风电出力场景下的计划调整成本。并以期望运行总成本最小为目标,构建基于多风能预测结果的虚拟电厂柔性优化调度模型,并设计了日内虚拟电厂出力计划的滚动调度策略。通过数值仿真,对比分析了不同预测场景下虚拟电厂的运行成本,验证了所提模型的可行性和有效性。     

计及碳交易的电-气耦合型虚拟电厂运行策略优化研究

随着双碳目标的提出,构建清洁低碳,安全高效的能源体系日益迫切。虚拟电厂(Virtual Power Plant,VPP)采用大数据等技术手段,将电力作为中心,把各种类型的负荷聚集在一起进行管理,通过协调优化技术降低成本,是重要的碳交易载体。文章构建电-气耦合型虚拟电厂(E-G VPP)参与电力市场和碳市场的架构,研究E-G VPP经济低碳运行策略优化模型。首先,构建了一种E-G VPP典型结构,提出E-G VPP参与电力市场与碳交易市场的交易模式,构建电碳交易协同的E-G VPP运行策略优化模型,并利用遗传算法对模型进行求解。最后,通过算例分析验证所提模型在经济低碳运行上的有效性。     

碳交易机制下计及用电行为的虚拟电厂经济调度模型

虚拟电厂(Virtual Power Plant, VPP)能够聚合发电侧的分布式能源以提高可再生能源消纳程度。由于可再生能源出力的不确定且成本缺乏竞争力,虚拟电厂在运营过程中往往存在弃风弃光现象。建立了一种碳交易机制下计及用电行为的虚拟电厂经济调度模型,使可再生能源能参与到碳交易中,并促进用户侧与发电侧的协同。针对该模型的双层性、非线性和半连续性,提出了一种综合线性逼近、KKT条件和透视变换理论的重构方法,将其转化为单层整数二阶锥模型实现求解。算例表明,促进可再生能源消纳有助于提高虚拟电厂的减排效益。同时,碳交易机制具有提高可再生能源消纳总量的能力,用户的响应则具有改善风能利用分布的能力,而采用合适的电价机制能够进一步发挥二者之间的协同效益。     

计及碳交易与条件风险值的虚拟电厂竞价策略

为探索虚拟电厂(VPP)兼顾经济性与低碳性的竞价策略,从VPP作为价格制定者的角度提出一种计及碳交易与风险的VPP参与电能量市场和备用市场的主从博弈竞价模型。以含风电、光伏的VPP为研究对象,首先,采用基准线法为VPP无偿分配碳排放配额,建立了VPP的碳交易模型;之后建立了基于主从博弈理论的双层竞价模型,上层领导者为参与碳、电、备用市场的VPP运营商,下层跟随者为电力市场运营商;同时,运用条件风险值（CVaR）将上层问题转化为计及风险的多目标优化问题;最后采用遗传算法和求解器联合求解。算例表明该模型可以在多市场的环境下提供经济、低碳的竞价策略及不同市场的出力计划,并分析了不同市场类型、碳交易的加入、不同风险厌恶系数对VPP竞价结果的影响,为提高VPP运营商收益提供了新思路。     

基于鲁棒方差优化的电力系统频率控制研究

随着新能源发电大规模并网,随机负荷扰动给电力系统稳定优化运行提出了新的挑战。针对自动发电控制过程中存在的随机扰动和参数摄动的问题,提出了一种基于鲁棒方差约束的状态反馈控制器的参数优化方法。根据鲁棒方差控制(Robust Variance Control,RVC)中不等式约束条件,分析了闭环系统在抑制随机扰动和提高阶跃扰动响应动态性能之间的博弈关系。构造了融合稳态状态方差和控制能量输出约束的优化问题,利用线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)获得了鲁棒方差控制器参数。在此基础上,对配置的区域极点圆心坐标值和正标量两个参数进行遗传优化,得到性能指标最优的控制策略。以两区域电力系统模型为例,表明该方法能够有效抑制随机扰动并保持良好的控制性能和鲁棒性能。