基于备用安全的含风电场的电力系统经济调度

随着风电在电网中渗透功率的持续增加,风电的不确定性给系统的备用决策和发电调度带来新的难题。为保障含风电场电力系统的安全运行,本文结合风电预测误差的概率密度函数,提出了一种系统运行安全性指标——备用安全可信度,并以备用安全可信度最大化和火电机组运行费用最小化作为优化目标函数,建立了含风电场的电力系统经济调度模型。针对寻优效率,本文采用了一种将优先顺序法和内点法相结合的优化方法对机组组合问题求解。算例分析证明了所提模型和解法的可行性和合理性。     

含风电安全约束机组组合的旋转备用优化

风电的随机性会对发电计划带来较大影响,因此研究含风电场的发电计划很有必要。首先研究了含风电场的安全约束机组组合问题,通过优化常规火电机组出力与备用,并对处于一定置信区间内的风电出力进行合理的取值安排,实现动态经济调度;再在优化模型的目标函数中对正负旋转备用单独计费引入了惩罚费用,以应对风力预测误差给系统调度带来的影响;最后在网络安全约束方面,采用直流潮流模型,使用转移因子,并使用CPLEX求解。实例验证表明该方法准确高效,所提出的调度模型合理,算法具有较好的工程实用价值。     

基于解集动态分析含风电接入的多目标机组组合研究

风电的大规模接入给多目标节能减排发电调度带来了新的机遇和挑战。由于风电场出力具有随机性,采用置信区间简化风电场景模拟数量,考虑到多目标模型的复杂性,利用Benders分解技术对模型进行降维,设计一种基于解集动态分析的多目标自适应优化算法对降维后的多目标主问题进行求解,并提出一种提高模型整体求解效率的预处理机制加速收敛。仿真结果表明所提方法能够有效求解含风电的多目标机组组合问题,并验证了所提多目标算法和预处理机制在求解模型中的优势。     

考虑多风电场黑启动价值的机组恢复顺序双层优化决策

大规模风电的接入为当今电力系统能源格局带来根本性变革,同时对大停电后电力系统恢复进程产生巨大影响。针对含多风电场的待恢复电力系统,文中首先构建了考虑空间集群效应的多风电场出力典型场景的确定方法及多风电场黑启动价值评价函数,并提出以综合净收益函数为评价标准的机组恢复顺序双层优化模型。上层模型求解当前电力系统可恢复的初始目标集,缩小恢复策略的求解范围,下层模型从该初始目标集中求取综合净收益最大的风电机组与火电机组恢复顺序组合,并根据动态可恢复节点重要度求解恢复路径。最后,在含风电机组的IEEE 39节点系统中验证了所提决策方法的有效性。     

计及风险备用约束的含风电场电力系统动态经济调度

为解决风电的不确定性给电网调度带来的问题,必须开展含风电场的经济调度问题研究。通过引入风速和负荷预测误差的概率分布函数来描述系统中存在的不确定性因素,提出了一种基于风险备用约束的含风电场电力系统动态经济调度新模型。在目标函数中采用惩罚的方式对风电计划出力相对于实际出力的偏差所造成的备用成本加以考虑。该模型采用收敛特性稳定的非线性预估–校正原对偶内点法进行求解。通过含有一个风电场的10机组系统算例,验证了所提调度模型的可行性。分析表明,该模型可以在保证系统可靠性要求的基础上,实现经济性最优的目标。     

计及风险备用的大规模风储联合系统广域协调调度

基于随机规划思想和风险决策理论,提出一种计及风险备用的风储联合运行系统广域协调调度方法。协调模型采用双层优化方法实现发电计划优化子问题和备用容量优化子问题的分解协调和迭代求解,降低了随机机组组合模型的计算规模和求解难度。外层优化计及风电波动性采用确定性机组组合模型计算日前发电计划;内层优化基于条件风险价值计算风电预测误差引起的系统风险备用容量,并采用所提出的风储协调策略实现多风电场储能系统之间的协调调度以降低系统备用需求。采用增加了2个风电场的IEEE 30节点系统进行仿真,分析了大规模风电并网系统中储能系统的最优应用模式,并验证了所提协调调度策略在提高风电消纳能力方面的优越性。     

含大型风电场的环境经济调度模型与解法

大规模风电并网给电力系统发电调度带来了新的不确定性因素。基于多目标机会约束规划,构建含风电场环境经济调度的随机优化模型,将燃煤机组的发电成本最小和污染气体排放量最小同时作为目标函数,并计及系统正、负旋转备用容量约束。利用风电出力的分布函数将随机模型转化为确定性模型。设计一种包含多目标优化和辅助决策的2阶段解法,该方法在求出模型的Pareto最优集后,能为运行人员提供决策指导。以含40台燃煤机组和1个大型并网风电场的电力系统为例进行环境经济发电调度,结果表明,所提模型和解法是可行、有效的。     

多场景概率机组组合在含风电系统中的备用协调优化

备用配置是系统抵御风险、提高运行可靠性的重要手段,也是系统运行安全与经济协调决策的问题。提出了基于状态转移的概率机组组合方法,该方法将风电的运行场景离散化,通过对风电预测误差进行概率表达,并在时间尺度上考虑状态的转移矩阵组成多场景的方法,以场景发生的概率协调系统在场景下的调度决策,并以实时校正备用作为正常和误差场景之间机组的调整限制。通过安全与经济的协调,能够自动为风电出力的波动配置适宜的备用,且模型中考虑了网络安全约束对机组组合和备用决策的影响。最后对含风电系统进行了实例仿真分析,结果表明模型的有效性和可行性,对风电的调度和规划具有指导意义。     

基于改进多目标粒子群算法的含风电场电力系统优化调度

由于风电具有随机性和波动性的特点,常规电力系统分析、调度及控制方式受到了新的挑战。深入研究了含风电场的电力系统优化调度问题,建立了基于多目标粒子群算法的调度模型,在该模型中考虑发电成本、污染气体排放量及风电场输出功率短期波动引起的系统运行风险,在约束条件中加入了正负旋转备用容量,从而减小了风电波动和预测误差对系统的影响程度。算法设计上,通过引入遗传算子对多目标粒子群算法搜索机组组合的能力进行改进,提高了该模型的全局寻优能力。10机系统算例结果分析表明,所提方法正确有效,且能够减少寻优过程中不可行解、解决各优化目标之间的冲突性,使所有目标函数尽可能达到最优。     

联合工业及中小型用户需求响应的日前调度优化研究

考虑多用户的用电特性有助于更好提升需求响应的实施效果.为此,对工业用户和商业、居民等中小型用户的用电特性进行研究,设计了工业用户负荷削减、负荷转移,并通过自备电厂参与需求响应的复合模型,以及中小型用户聚合商提供负荷削减和旋转备用的模型,并将这些模型融人含风电场的多机组日前调度规划系统之中.以系统总成本最小为目标,运用Gurobi软件对系统模型求解,验证多用户需求响应对系统优化运行的效果.算例分析表明,通过联合不同用户参与需求响应,能够进一步帮助系统节能减排、削峰填谷,并提高风电利用率.     

考虑时变备用需求的含大规模风电电力系统机组组合滚动优化

风电的波动性及难以预测的特性给电力系统安全、经济调度带来了困难.含风电电力系统机组组合需安排火电预留足够的旋转备用容量,以减小风电波动和预测误差对电力系统的影响.本文针对风电预测误差的强时变特性,提出考虑时变备用需求的含大规模风电电力系统机组组合滚动优化模型,该模型充分考虑风电预测误差的时变特性,优化系统机组组合滚动运行方案.算例分析证明了本文模型的有效性和可行性,分析表明本文模型能够满足系统时变备用需求,保证系统不同时间尺度的运行安全性和经济性.     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统 旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运     

大规模风电并网下的电力系统调度决策研究

风电功率预测对电力系统的功率平衡和经济调度意义重大。介绍了风电场输出功率的预测方法及影响因素,给出了含风电场的电力系统经济调度模型及相关求解方法,并研究了预测与机组组合滚动优化的配合机制以及储能、电动汽车等多种资源与风电协调互补等问题。指出储能、电动汽车等可调度资源能够有效平抑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。     

计及风电最优置信度的机组组合优化方法

对于计及风电不确定性的机组组合问题,需要选择合适的风电置信度。随着风电置信度增减,机组组合经济成本与风险成本呈现此消彼长的关系,理应存在最优风电置信度,使机组组合经济性与风险性达到平衡。建立了包含风电置信度的机组组合优化模型,以机组组合经济性与风险性综合成本达到最小为优化目标,求解最优风电置信度。对风险成本进行离散线性化处理,将该问题转化为混合整数规划问题。对含风电场的6节点和IEEE 118节点系统进行仿真,验证了所提方法的有效性。     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运行的经济性和系统吸纳并网风电的能力。     

基于等可靠性准则的风电场容量可信度评估方法

风电容量可信度是衡量风力发电对电力系统可靠性贡献的重要指标。建立风速、风电机组和风电场出力模型,并考虑尾流效应,将风电场处理为等效的多状态发电机组。基于发电系统可靠性指标定义了风电场的容量可信度,采用截弦法计算得到风电场的容量可信度。以加入风电场后的IEEE RTS-96系统作为算例进行评估,通过风电渗透率、系统备用、常规机组强迫停运率等因素对风电场容量可信度的影响分析,验证了该方法的正确性和有效性。     

计及风机故障相关性的发输电组合系统可靠性评估

随着风电场规模的不断扩大,风电并网对系统可靠性的影响越来越明显。基于非序贯蒙特卡罗模拟法建立了含风电场的发输电系统可靠性评估模型,该模型考虑了风速的随机性和同一风电场内风电机组停运事件的相关性。建立了计及风电上网量的多目标优化切负荷模型,并应用于风电场接入后系统可靠性评估。以IEEE RTS-79系统为例验证了算法和模型的有效性,并分析了风电场接入后系统可靠性的影响因素。     

考虑风电有功主动控制的两阶段系统备用双层优化模型

首先探讨了风机降载运行模式具备的有功调节与备用能力,并引入风电降载比定量描述风电备用持有水平。其次,提出了一种考虑风电有功降载运行的两阶段系统备用计划双层优化模型。上层模型的目标为事前阶段的系统运行计划成本最小;下层目标为实时阶段的计划偏差最小,通过引入风电降载比耦合关联上下层模型。进一步,引入KKT条件将双层模型转化成单层模型以求取最优解。最后,采用改进的IEEE 6机30节点算例验证所提出模型的有效性,结果表明风电渗透率较高的系统中,风电场有功降载运行能够降低传统机组的备用容量压力,减少风电场功率输出波动,提高风电接入系统的整体经济性。     

计及风电场的发输配电系统可靠性评估

考虑风速时序性和自相关性的特点,建立了风速的自回归移动平均(auto-regressive and moving average,ARMA)模型,并结合常规机组、线路和变压器等状态模型,建立了基于蒙特卡罗仿真方法的风电场可靠性模型,对含风电场的发输电组合系统进行可靠性评估,同时建立了发输电组合系统的多状态机组等值模型,将该等值模型与配电系统相结合,计算了平均停电频率和停电电量损失等配电网可靠性指标,通过分析和比较可靠性指标研究了风电场对配电系统可靠性的影响,结果表明风电机组的接入对提高电力系统可靠性具有一定的作用。     

计及用户侧响应的含风电电力系统清洁经济调度

由于风电功率波动性大,直接接入电网会给电网安全运行带来很大的风险。为了提高风电并网后系统运行的灵活性,将用户侧响应和系统的旋转备用融入到含风电的电力系统调度计划中。基于准实时电价建立了负荷模型,将柔性负荷作为系统的备用调峰,并考虑了火电机组的排污特性,建立了相应的模型。首先用优先顺序法确定各个时段机组的状态组合,再采用改进的细菌群体趋药性算法对模型进行优化求解。最后,通过一个含风电场的10机系统对模型进行仿真,结果表明所建立的模型具有一定的合理性。