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。     

不同类型虚拟电厂市场及调度特性参数聚合算法研究综述EI北大核心CSCD

作为参与电力市场或电网调度的先决条件,确定虚拟电厂整体的运行特性在最近几年得到广泛研究。以算法的原理与优缺点为立足点,对虚拟电厂中分布式能源的运行特性聚合方法进行综述。从经济性和技术性两个角度出发,分析虚拟电厂中分布式能源的运行特性聚合难点;详述技术型虚拟电厂的可调节功率域和调节功率成本等两种运行特性的聚合算法;归纳商业型虚拟电厂作为价格接受者和价格制定者的竞标电价和竞标电量确定方法;最后,结合未来高比例新能源系统的发展要求,展望虚拟电厂运行特性聚合算法的研究方向。     

计及潮汐电站的虚拟电厂优化调度

多种分布式电源接入电网给电力系统的调度带来了很多不确定性,为此引入虚拟电厂以提高包含分布式能 源的电力系统稳定性.潮汐能作为一种分布广泛的可再生能源,有大规模利用的前景,故提出了计及潮汐电站的虚拟 电厂,通过虚拟电厂和潮汐电站的联合运行,优化虚拟电厂各分布式能源的出力.仿真结果表明了其模型的合理性, 且能够获得更好的稳定性和经济效益.     

市场环境下考虑需求响应的虚拟电厂经济调度

虚拟电厂作为能源互联网中的重要组成部分,在聚合分布式能源和用户侧资源、完善电力市场交易体制等方面发挥着重要作用。由于虚拟电厂中新能源装机容量较大,其出力具有随机性,导致其在电力市场中需要承担惩罚费用。提出以虚拟电厂聚合分布式能源为多类负荷提供电能服务,首先通过蒙特卡洛抽样建立了分布式电源出力不确定性模型。随后在考虑需求响应的前提下,建立了虚拟电厂与用户侧的双层优化模型,以虚拟电厂净收益为上层目标函数,综合考虑市场交易收益、售电收益、发电成本等因素;以用户侧购电成本为下层目标函数,对用户的购电行为、响应行为进行优化。最后,通过算例验证了该模型能够减少虚拟电厂在电力市场中的投标偏差,提高运营收益,并有效降低负荷的购电成本。     

市场环境下考虑需求响应的虚拟电厂经济调度

虚拟电厂作为能源互联网中的重要组成部分,在聚合分布式能源和用户侧资源、完善电力市场交易体制等方面发挥着重要作用。由于虚拟电厂中新能源装机容量较大,其出力具有随机性,导致其在电力市场中需要承担惩罚费用。提出以虚拟电厂聚合分布式能源为多类负荷提供电能服务,首先通过蒙特卡洛抽样建立了分布式电源出力不确定性模型。随后在考虑需求响应的前提下,建立了虚拟电厂与用户侧的双层优化模型,以虚拟电厂净收益为上层目标函数,综合考虑市场交易收益、售电收益、发电成本等因素;以用户侧购电成本为下层目标函数,对用户的购电行为、响应行为进行优化。最后,通过算例验证了该模型能够减少虚拟电厂在电力市场中的投标偏差,提高运营收益,并有效降低负荷的购电成本。     

基于场景集的虚拟电厂中储能系统优化配置研究

虚拟电厂作为一种新型的综合能源服务商,能够有效管理分布式电源并网发电.由于储能系统是虚拟电厂的重要组成部分,因此,有必要提出一种虚拟电厂中储能系统的随机优化配置方法以提高虚拟电厂的运行收益.基于蒙特卡洛抽样,生成分布式电源出力和负荷预测不确定性场景集.在虚拟电厂参与电力市场交易的背景下,以储能系统的建设和运维成本最小为上层目标函数,以虚拟电厂日运营成本最小为下层目标函数,建立了双层规划模型,对储能系统的位置、容量和电池类型进行优化,并采用粒子群算法和二阶锥优化求解该模型.通过算例仿真,分析了储能系统不同的配置方案对虚拟电厂经济性的影响,验证了该优化配置模型和算法的有效性.     

基于分时电价的虚拟电厂经济性优化调度

大规模不可控新能源和可控能源构建成虚拟电厂,可以降低新能源入网时,其输出功率不确定性对电网安全的影响,提高供电可靠性。配电网分时电价可以激励虚拟电厂参与电网削峰填谷,降低发电成本,获得更好的效益。为此设计了基于分时电价的虚拟电厂运行策略,以各时段内获得收益最大为目标,构建了基于分时电价的虚拟电厂经济性优化调度模型,采用粒子群算法得到虚拟电厂各能源的出力。分析了虚拟电厂可控分布式电源出力系数和不可控分布式电源预测误差对虚拟电厂经济性的影响,对比分析了4种储能系统场景下虚拟电厂的经济性。仿真结果表明所建模型合理,当大规模新能源电力接入电网时,基于分时电价的虚拟电厂采用抽水蓄能和储能电池联合运行,能获得更好的经济效益和电能质量。     

面向电网辅助服务的虚拟储能电厂分布式优化控制方法

虚拟储能电厂是实现大规模分布式储能并网的有效手段。构建了协同用户侧储能单元的分布式控制方法,使得虚拟储能电厂既可满足电网运营商的实时功率请求,又能够为配电网提供局部电压支持,有效参与电力系统辅助服务。该控制方法基于分布式优化算法,利用了一类对偶一致性交替方向乘子法,实现了所建立模型预测控制问题的完全分布式求解,能快速协调分布式储能,平抑可再生能源出力波动对电网影响。基于IEEE 33节点与119节点系统的仿真算例验证了虚拟储能电厂与该分布式模型预测控制策略的有效性。     

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。     

不同基础配置的虚拟电厂内部资源组合策略研究

虚拟电厂内部资源的组合形式影响到其出力稳定性以及各分布式资源的使用效率。针对含有不同基础配置的虚拟电厂对不同DER的选择方式,提出了不同基础配置的虚拟电厂内部资源组合策略。首先对各DER的特性进行描述,之后以VPP在日前市场的预期收益最大化为目标,兼顾各DER运行特性以及电网约束,建立了计及DER特性的VPP内部资源聚合模型,通过算例分析得到了多场景下VPP内部资源的组合形式以及各DER的出力情况。算例结果表明,VPP内部资源组合策略随着运行场景的变化而变化,并且各个场景下VPP对可调节资源的需求均很大。相比于其他VPP,自身拥有可调节资源作为基础配置的VPP运行收益明显较大。     

考虑分时电价及光热电站参与的多能源虚拟电厂优化调度

针对分布式风电、光伏并网对电网调度运行的影响,利用光热电站(concentrating solar power plant,CSP)出力可调的特点,联合储能电池构建包含风电、光伏、光热及储能电池的多能源虚拟电厂(virtual power plant,VPP).根据光热及储能电池特性,基于分时电价制定运行策略,以各时段...     

计及风光不确定性的虚拟电厂多目标随机调度优化模型

为缓解风电和光伏发电不确定性对虚拟电厂稳定运行的影响,引入鲁棒随机优化理论,建立了计及不确定性和需求响应的虚拟电厂随机调度优化模型。首先,风力发电、光伏发电、燃气轮机发电,以及储能系统和需求响应集成为虚拟电厂,然后最大化虚拟电厂运营收益、最小化系统运行成本和弃能成本被作为目标函数,建立虚拟电厂调度优化模型。再应用鲁棒随机优化理论来转换光伏发电以及风力发电不确定性变量的约束条件,建立了虚拟电厂随机调度模型。最后,选择中国国电云南分布式电源示范工程为实例分析对象。分析结果显示：所提模型能够降低系统运行成本,双重鲁棒系数的引入能够为不同风险态度决策者提供灵活的虚拟电厂调度决策工具,协助应对风电和光伏发电的随机特性。储能系统能够借助自身充放电特性,替代燃气轮机发电机组为风电和光伏发电提供备用服务,促进风电和光伏发电并网。将需求响应纳入虚拟电厂能够实现发电侧与用电侧联动优化目标,平缓化用电负荷曲线,系统整体运营效益达到最佳。     

风电全消纳下虚拟电厂内部资源鲁棒调度策略

虚拟电厂运行机制为可再生能源以及需求侧分布式电源并网提供了技术支撑。针对含风、火、水以及柔性负荷的虚拟电厂,构建了两阶段鲁棒优化模型。该模型在对风电出力全部消纳的情况下,优化其内部各单元出力,缓解风电的不确定性和随机性,保证虚拟电厂满足对某些负荷稳定供电的情况下,达到运行经济性最优。针对min-max-min型两阶段优化问题,将其分解为混合整数特性的主问题以及计及风电出力不确定性的线性优化子问题。然后引入线性优化强对偶理论与列约束生成算法对主问题与子问题进行迭代求解,与此同时,在迭代过程中采用Big-M法将子问题的对偶模型线性化。最后通过算例仿真验证了所提两阶段鲁棒模型的有效性。     

基于两阶段随机规划的虚拟电厂优化交易策略

针对市场电价以及可再生能源(renewable energy sources,RES)出力的不确定性,文章以虚拟电厂(virtual pow er plant,VPP)模式聚合分布式能源(电动汽车、需求响应等)参与电力市场交易,通过分布式能源间的协调优化互补,提升虚拟电厂出力稳定性和市场竞争力。采用多场景法模拟日前市场出清电价和风电的不确定性,以虚拟电厂运行效益最大化为目标,构建基于两阶段随机规划的虚拟电厂最优交易策略模型,其中第一阶段日前市场考虑出清电价的不确定性,第二阶段平衡市场考虑风电出力的随机性。此外,利用条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)来度量交易策略风险,从而实现经济性和风险的偏好选择。最后,通过算例分析了不确定性和风险偏好对虚拟电厂收益以及风险损失的影响,为不同风险偏好主体提供参考。     

计及光热发电特性的光-风-火虚拟电厂双阶段优化调度

风电机组出力的间歇性和波动性导致风-火虚拟电厂的实际出力偏离其日前申报值。考虑到配置储热装置的光热电站出力可控的特点,将其聚合到风-火虚拟电厂中一同参与申报出力,建立计及光热发电特性的光-风-火虚拟电厂双阶段优化调度模型。以日前调度结果作为虚拟电厂申报出力,在实时调度中参与辅助平衡市场,通过改变光热电站的储热量来修正其输出功率,并采用收缩空间的和声搜索算法求解模型。仿真结果表明,光-风-火虚拟电厂可协调各单元出力,能够有效降低申报偏差,从而获得更高的运行收益,光热电站配置更大的储热容量,能够增强其调节能力,虚拟电厂可获得更高的经济效益。     

电动汽车参与下的虚拟电厂多目标优化调度

为了实现虚拟电厂中分布式发电机组的经济调度,同时减少虚拟电厂运行产生的污染,结合电动汽车与电力系统之间能量双向流动的特点,考虑虚拟电厂运行对环境的影响,建立了电动汽车参与下的虚拟电厂多目标优化调度模型。为了求解该模型,采用基于向量求值的粒子群优化算法(Vector Evaluated Particle Swarm Optimization,VEPSO),并通过8节点虚拟电厂仿真,对比分析多目标与单目标条件下优化调度结果,验证了所提出的方法可以使虚拟电厂以低成本运行,同时实现良好的环境效益。     

计及需求响应的气电互联虚拟电厂多目标调度优化模型

随着分布式能源渗透率的逐步提高,虚拟电厂技术逐渐成为解决可再生能源规模化发展的关键技术,文章重点研究气电互联虚拟电厂多目标优化问题。首先,文章将风电机组、光伏发电机组、燃气轮机、电转气设备、储气装置等集成为虚拟电厂,同时联动公共网络和天然气网络,负荷侧包括电力负荷、氢气燃料电池汽车负荷、天然气负荷,并在终端负荷引入需求响应技术进行调节。然后,以运行经济效益、削峰填谷效应、二氧化碳排放作为优化目标,结合功率平衡等约束条件,构建气电互联虚拟电厂多目标模型,通过为各目标函数赋权将多目标优化模型转化为单目标模型进行求解。最后,为了验证所建立模型的有效性和可行性,选取了某地区虚拟电厂作为算例进行分析,比较4种情景下运行结果。算例结果表明：1）所提气电互联虚拟电厂多目标优化模型能够实现经济性、稳定性、环保性多方面综合效益最优;2）电转气和需求响应具有协同削峰填谷效应,提高系统运行稳定性;3）电转气设备增加了清洁能源并网量,减小碳排放量;4）虚拟电厂与公共网络相连能够实现能量间灵活互动,有利于制定合理购售电策略优化虚拟电厂运行。     

考虑电热综合需求响应的虚拟电厂优化调度

针对配电网中以电、热为代表的多类型负荷的快速增长,以及可控机组、储能装置、风机等分布式能源的协调调度问题,提出了考虑电热综合需求响应的虚拟电厂（virtual power plant,VPP）优化调度模型。首先,将风机、热电联产系统、多种储能装置、电锅炉、电热负荷集成为虚拟电厂,在用户侧,将基于电价型和激励型需求响应措施相结合,建立电热综合需求响应模型;然后,以最大化虚拟电厂运营利润为目标,采用机会约束模型描述风机、负荷预测的不确定性和内部功率平衡,并考虑各机组运行约束和网络安全约束;在合理控制和协调各组件出力的基础上生成调度方案,最后采用量子粒子群算法对模型进行求解。在算例中比较了不同需求响应方案对热电负荷曲线优化结果、网络安全、虚拟电厂经济性的影响,比较了不同置信水平下虚拟电厂的调度结果,从而验证了模型的可行性。     

考虑环境外部性和风光出力不确定性的虚拟电厂运行优化

虚拟电厂在建设运行中产生的环境外部性影响其运行的经济效益与环境效益.首先,单独核算煤电、风电和光伏发电的单位环境外部性成本,并将其计入虚拟电厂的单位发电量成本.在此基础上,考虑风光出力的不确定性,构建基于Wasserstein距离的风光出力预测误差模糊集的两阶段分布鲁棒优化模型,使虚拟电厂在风光出力预测误差满足模糊集内...     

虚拟电厂下计及分布式风电与储能系统的电力系统优化调度

清洁的可再生能源在电力系统中的渗透率不断提升。随着智能电网技术的发展,越来越多的分布式可再生能源接入电力系统运行。风电是最具商业潜力及发展前景的可再生能源之一。该文提出将分布式风电机组与储能设备构成虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与电力系统运行,并建立了计及虚拟电厂的电力系统优化调度模型。模型中同时考虑了功率及备用容量的优化调度,并利用条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)对系统运行成本进行风险管理。无须对电网的结构进行改变,虚拟电厂更适用于地理聚集程度较低的可再生分布式能源的调度和管理。同时,相较于常规的风电-储能联合运行模式,基于虚拟电厂的分布式可再生能源调度在降低系统风险的同时也提高了系统运行的经济性。