计及运行风险的电力系统优化调度方法

针对现有优化调度方法在考虑风险因素时过于单一、片面的现状,该文考虑风电波动、机组停运、线路故障、负荷波动等多种不确定因素的影响,以电压越限和潮流越限衡量系统整体的运行风险,构建了能够计及系统面临风险的多目标优化调度模型。该模型以运行风险和发电成本为目标函数,将随机潮流理论引入到发电优化调度中,并针对不同的天气状况,对线路故障概率进行实时修正以期更加接近实际运行环境。结合多目标粒子群算法及模糊集理论对所建立的模型进行求解,算例结果表明所提模型和方法能够处理不确定因素对系统运行风险的影响,并反映不同天气状况下调度方案的差异性,为实施短期优化调度提供有益参考。     

考虑可消纳风电区间的多区电力系统分散协调鲁棒调度方法

多区域分散协调调度是提高电力系统风电消纳水平的有效措施。针对风电出力的不确定性以及多区域电力系统动态经济调度的安全可靠性要求,采用仿射可调节鲁棒优化结合分层协调技术,构建了考虑可消纳风电区间的多区电力系统分散协调鲁棒调度模型,将跨区电力系统可消纳的风电区间与自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组的参与因子一同优化,以确保调度方案的可行性。基于目标级联分析技术,建立由各区域优化调度并行子问题和确保区域间联络线安全运行主问题组成的分散调度实现方法。以2区12节点和3区354节点算例验证了所提模型通过同时优化跨区系统可消纳的风电区间和AGC机组的参与因子,能够有效应对风电出力的不确定性,实现了多区电力系统整体运行的经济性和风电消纳最大化。     

提高风电渗透率的电力系统多目标优化调度研究

为解决风电不确定性给电网调度带来的困难,研究含风电场的电力系统经济调度具有一定的理论和实际意义。提出了一种改进粒子群优化算法的多目标优化调度方法,以常规火电机组发电成本最小和风电消纳电量最大为目标,建立了含风电场的双目标调度模型,采用改进的多目标粒子群优化算法进行优化求解。以包头电网为实例进行了仿真计算,结果表明所提方法能够有效降低系统发电成本,提高风电消纳水平。     

电量协调与成本控制的日内滚动发电计划

由于日前风电预测存在较大误差,采用日内滚动发电计划消纳风电波动性已成为业内的共识。然而,在我国现行的"三公"调度模式下,日内滚动发电计划须考虑电量完成进度的滚动协调和风电消纳成本的控制。为此,提出了日内滚动发电计划的2种实现模式,即电量完成进度滚动协调模式和风电消纳成本控制模式。针对电量完成进度滚动协调模式,提出了目标电量日内滚动计算模型,滚动修正剩余时段机组目标电量,并以该目标电量为约束实现机组电量完成进度的滚动协调,提升了发电调度的公平性。针对风电消纳成本控制模式,在调度模型中增加了风电消纳成本控制的约束条件,以决策可接受消纳成本下的弃风电量,在出现概率较大的风电波动区间内,以合理成本消纳风电。文章建立了统一的全景日内滚动发电计划模型,能够在跟踪日前计划的基础上,通过约束条件的选择,分别适应2种模式下滚动发电计划的编制。算例分析表明,提出的模型与方法能够满足2种模式所期望的目标,实现公平与成本控制的风电消纳。     

含风电的电力系统鲁棒优化调度

风力发电是目前较为成熟的一种可再生能源发电技术,其出力具有随机性和间歇性,电力部门很难对其进行准确的预测。风电的不确定性给电力系统的经济调度带来重大挑战,如何最大化利用风电资源以及减小风电波动对系统供电侧的影响,是经济调度常需要解决的问题。文中建立了含风电且以最低发电成本为目标的鲁棒优化调度模型,该模型考虑机组的自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)响应来应对不确定性出力波动,维持系统功率平衡。然后模拟实际场景,分析该鲁棒调度方法的安全性和经济性。     

不确定性环境下考虑弃风的电力系统日前调度

为尽可能减少弃风,将弃风电量期望作为最小化优化目标加入日前调度模型。该优化目标与原有模型中的发电成本最小互相矛盾,为协调这两个子优化目标,通过隶属度函数分别将它们模糊化,构建了基于最大满意度的单目标优化模型,并采用遗传算进行了求解。风电并网增加了系统的不确定性,模型采用基于风险指标失负荷概率的机会约束代替传统的旋转备用约束。失负荷概率与弃风电量期望计算过程中考虑了负荷、风功率随机预测误差以及常规机组随机强迫停运。基于IEEE 118节点系统的仿真实验表明,该调度模型可给出兼顾发电成本与风电接纳水平的日前调度计划,为系统调度人员提供参考。     

基于风险约束的风电和水电联合日前调度优化模型

为解决风电随机性对电力系统稳定运行的影响,引入梯级水电机组为风电机组提供调峰备用,构建了考虑风险约束的风电和水电联合日前调度优化模型。首先,分别构建了梯级水电机组输出功率模型、风电机组输出功率模型,以系统调度净收益期望值最大化作为目标函数,综合考虑风水电协调约束、系统功率平衡约束,构建了风水电联合调度模型。进一步,为了考虑风电不确定性给系统带来的风险因素,建立了计及风险约束的风水电联合随机优化调度模型,并采用启发式算法对模型进行线性化处理。最后,选择3个风力发电场和2个流域的7个水力发电厂组成仿真系统,对风水电联合调度优化进行算例仿真模拟。结果表明：所提出的水风电联合运行策略可以用来促进风力发电,最大化系统运营期望收益的同时最小化系统运营风险,因此,在进行风电和水电联合调度时应综合考虑内部和外部不确定性因素,以获得能够兼顾运营收益和风险的最优解。     

基于模糊多目标优化的电网日前风电接纳能力评估模型

随着风电渗透率的日益提高,我国部分电网出现了日益严重的"弃风"现象。从日前时间角度对电网风电接纳能力进行评估有利于优化系统的调度运行,提高风电利用率。构造了以最大化接纳风电和经济发电为目标的电网多目标日前风电接纳能力评估模型。为协调2个互相矛盾的优化目标,通过定义目标隶属度函数将确定性问题模糊化,采用最大化满意度指标法将所构建的多目标优化问题转化为单目标优化问题。以IEEE118节点54机测试系统为例,利用GAMS仿真平台对模型进行了求解。结果表明:上述模型能兼顾风电接纳能力的最大化及系统发电的经济性,计算结果可为调度人员制定日前计划提供参考,有利于提高风电利用率并降低发电成本。     

计及风险备用需求的含风电电力系统经济调度

考虑风电的波动性和随机性,该文将风电功率的不确定性引入到含风电的电力系统调度中,建立了计及风险备用的日前机组组合和日内经济调度滚动修正模型。日前调度计划包括建立机组组合模型计算日前发电计划和基于条件风险价值计算由风电预测误差引起的风险备用容量,在日内修正模型中利用风电预测值和负荷预测值2个随机变量的概率密度来估算失负荷期望和弃风期望,并将其作为风险成本引入到模型中,通过备用成本与风险成本的牵制来获取最优的调度结果和备用容量值。最后,通过算例分析结果表明,文中所提出的模型平衡了系统的经济性和安全性。     

基于总体协调满意度的水火电力系统多目标短期优化调度

水火电力系统多目标优化调度符合国家节能减排的政策导向,在考虑整个系统梯级水电站发电效益最大化、火电机组发电成本最小化和梯级水电站发电用水最小化的目标同时,考虑了火电机组二氧化碳排放最小化的优化目标。针对水火电力系统短期优化运行调度中目标函数的权重处理困难的因素,采用一种基于目标函数总体协调满意度的处理方法,通过采用自然选择机制策略和异步学习因子策略提高算法的性能。以5个梯级水电站和4台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算．优化仿真计算证明了所提出的优化调度模型和求解算法具有可行性和适用性。     

考虑风电消纳的电热联合系统源荷协调优化调度

能源互联网的范畴内,电热联合系统是消纳风电的一种有效手段,为此构建了包含储热、热电联产和需求响应资源的综合电热系统调度模型。提出了风电消纳日前日内两阶段调度方法:在日前调度阶段,机组、储热装置以及电价型需求响应配合消纳风电短期预测出力;在日内调度阶段,机组以及激励型需求响应配合消纳风电超短期预测出力。以系统发电运行成本最小为目标函数,综合考虑弃风惩罚费用和需求响应成本建立了电热联合系统调度模型,使用改进帝国竞争算法解决电热系统约束条件过多的问题,使得到的解更可行。算例分析表明,使用所提调度模型和方法能够有效提高电热联合系统风电消纳水平。     

基于改进k-means聚类的风电功率典型场景在日前调度中的应用

针对含风电电源的电网日前调度优化问题,应用聚类分析获得风电功率典型场景进行风电功率预测,并将预测结果用于日前调度优化具有重要意义。提出一种基于改进k-means聚类算法的风电功率典型场景生成方法,对周期内的风电数据通过场景生成和缩减,得到少数几个能反映周期内历史数据特征的风电功率典型场景集;然后以系统运行成本最小为目标,建立适应风电接入的日前机组组合模型,模拟风电接入后电力系统实际运行情况。最后通过算例比较风电功率点预测、区间预测和典型场景预测在电力系统日前调度中的经济运行优化结果,验证了所提方法的有效性和实用价值。     

考虑不确定性的综合能源系统日前市场申报策略

风力发电具有低碳的特性,可以促进能源行业的减排,然而中国弃风问题依然很严重。为了促进风电的消纳,使风力发电商获取尽可能高的利润,文章建立了综合能源系统日前市场中风电申报与市场出清双层规划模型,风电申报以利润的期望值最大为目标函数,出清模型以社会福利最大化为目标函数,模型对市场机制进行了优化改进,引入碳交易以促进减排。针对风力发电的不确定性,采用场景法进行处理,使计算更加迅速。对提出的模型进行了仿真,探究了市场机制与申报策略对风电商利润及风电消纳量的影响。     

基于两阶段鲁棒区间优化的风储联合运行调度模型

为了全面和准确地考虑风电出力的不确定性和消纳能力,并兼顾系统运行的经济性和可靠性,通过在风电不确定区间可优化的鲁棒区间经济调度模型中引入常规机组和储能系统运行状态的离散决策变量,建立风储联合运行的双层鲁棒区间机组组合模型。针对连续变量和离散变量间存在耦合关系,导致计算过程中对偶转换失效而使模型难以求解的问题,提出基于Benders分解算法的两阶段迭代求解策略。仿真分析表明,所提模型在确定风储联合运行方式时,能更全面地考虑风电不确定性及消纳能力对系统运行经济性和可靠性的影响。     

计及运行风险和备用可用性的含风电系统两阶段优化调度

针对风电和负荷的不确定性对系统日前调度的影响,提出一种计及运行风险和备用可用性的日前两阶段优化调度方法。首先,考虑风电和负荷的不确定性及容许误差区间,利用条件风险价值(Conditional Value-at Risk, CVaR)度量系统调度运行风险。然后,建立日前两阶段优化调度模型。其中第一阶段优化模型以包含风险成本的系统运行成本最小为目标函数,优化制定有功调度及备用计划,保证系统运行经济性。基于第一阶段优化结果生成极限潮流场景集,第二阶段优化模型校验极限场景下的备用可用性并将结果反馈至第一阶段模型,确保系统运行鲁棒性,并提出迭代求解算法。最后,以IEEE39 节点系统和实际区域电网为算例验证了该方法的可行性和有效性。     

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。     

考虑静态安全距离的含风电电网安全优化调度

大规模风电的接入给系统优化调度带来了严峻的挑战。传统含风电电力系统调度方法高度依赖于精确的风电概率分布或高精度的风电预测区间的建立,在处理风电不确定性超出预计值时可能存在校正调度、弃风的问题。为促进风电的消纳,引入安全域理论的概念,分析安全域、静态安全距离与风电出力不确定性间的关系。在此基础上,提出了添加系统静态安全距离为约束的电网安全优化调度模型。IEEE39节点系统算例的仿真结果表明,所提模型面对当前风电预测精度较低的实际情况,具有一定的鲁棒性和较强的可操作性。     

计及风电出力惩罚成本的电力系统经济调度

风电出力具有随机性和间歇性的特点,如何在经济调度模型中处理大型并网风电场模型是长期以来关注的热点.为此,引入高估出力期望、低估出力期望以及惩罚成本系数的概念,在此基础上,提出了计及风电出力惩罚成本的电力系统经济调度模型.通过在目标函数中引入惩罚成本,使优化结果兼顾了风能的利用率和总经济成本.算例结果验证了该方法的有效性.     

考虑网内外功率特性的含风场电网日内发电需求滚动预测

由于自然风力、风向的不确定,大规模风场并网运行使得电网和风电调度的难度增大,在最大功率跟踪模式下,更加准确地预测发电出力是重要课题。考虑风场传统日前负荷预测时间尺度较大导致风场实时调度困难的实际,提出了一种在基于日内风场出力的发电需求滚动预测方法,以多级时间尺度为预测依据,建立了考虑风电接入的理想发电需求预测模型,提出了该模型下的滚动预测算法,并结合实际风场数据进行了实际预测,结果表明,提出的预测方法、模型和算法能明显提高发电需求预测精度,为大型风场的科学调度提供了决策依据,具有一定理论价值和工程应用价值。     

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。