含大规模风电的电力系统多时间尺度滚动协调调度方法研究

以"时序递进、滚动协调和消纳风电最大化"为原则,提出了一种含大规模风电的电力系统多时间尺度滚动协调调度方法。多时间尺度调度计划的递进协调方法使得各个时间尺度计划各司其职,同时兼顾与上下时间级尺度的协调。3种不同时间尺度的滚动计划(年内、周内和日内滚动计划)能够根据风电、负荷等最新预测信息和机组电量实际完成情况,按照相应的时间周期滚动修正原有发电计划,有效克服风电的不确定性影响。为了最大化消纳风电,在短时间尺度计划的目标函数中计及弃风惩罚成本。以修改的IEEE 118节点系统为算例进行仿真,结果验证了上述方法的正确性和有效性。     

多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略

负荷侧资源参与电网有功调度在提高风电接纳能力方面存在着巨大潜力,但也会给调度运行带来复杂的控制问题。为解决这一问题,基于风电在不同时间尺度误差的不同以及电网对应调节能力的差异,提出"多级协调、逐级细化"的多时间尺度协调的柔性负荷响应调度模型与策略。首先,提出多时间尺度源–荷调度总体框架,将负荷调度的整个过程分为4个时间尺度,包括日前24 h、日内1 h、日内15 min和实时负荷调度;其次,建立风电功率预测不确定性模型、负荷代理决策模型和调度控制中心决策模型;然后,在这几个核心模型的基础上,提出多时间尺度源–荷协调调度策略,给出计及风电不确定性的负荷调整量的决策计算方法;最后,在某地区实际电网算例上进行仿真验证。结果表明,本文所设计的负荷调度模型和策略可以充分利用不同时间尺度上的负荷资源,有效平衡风电预测功率不确定性所引起的功率不平衡量,并减少系统备用容量。     

考虑柔性负荷响应不确定性的多时间尺度协调调度模型

针对柔性负荷实际响应的不确定性,以及各类柔性负荷在多时间尺度上的响应特性,提出了考虑柔性负荷响应不确定性的多时间尺度协调调度模型。首先,基于消费者心理学原理并计及柔性负荷响应不确定性的变化规律,建立了价格型需求响应(DR)的响应量模型。然后,在考虑实际响应误差的基础上,制定了激励型DR的激励机制,并基于上述不确定性分析建立了可转移负荷、可平移负荷和可削减负荷的响应模型。最后,从多时间尺度协调的角度,对柔性负荷、常规机组和风电进行协调优化,构建了日前—日内—实时的协调调度模型,并根据模糊机会约束规划理论和混合整数规划方法进行求解。算例分析验证了所提模型的有效性,通过考虑柔性负荷响应的不确定性及多时间尺度上的协调优化,能够实现削峰填谷,提高风电消纳,并降低电网调度的成本。     

计及风电功率预测误差的需求响应多时间尺度优化调度EI北大核心CSCD

风电功率预测存在误差,增加了电力系统运行调度的困难,影响系统风电消纳,降低系统运行的经济性。为了提高系统风电消纳能力,考虑风电功率预测误差,结合需求响应特点,从日前、日内和实时构建了电力系统需求响应多时间尺度优化调度模型。分析居民用户需求对电价的响应,构造日前价格型需求响应的初调度策略,并在日内根据风电功率预测偏差进行电价调整后的价格型需求响应再调度。分析工业用户和商业用户的调度补偿策略,以电网运行费用最低为目标,考虑平衡风电功率实时预测误差,建立激励型需求响应的实时调度优化模型,以提高系统风电消纳能力,降低系统弃风量。算例分析表明：所提出的优化调度策略能够较好地平衡风电功率预测误差,增加系统风电消纳量,节约系统运行成本,保证用户用电的自主性,最小化需求响应调度对其的影响。     

计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略

随着负荷用户的大量增长,负荷侧可调资源逐渐增多,利用负荷侧需求响应资源参与微电网调度,以提升新能源消纳水平。为充分发挥需求响应资源调度潜力,优化用户侧负荷管理能力,提出一种计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略。首先根据不同需求响应资源响应特性进行划分,将价格型需求响应资源与激励型需求响应资源细分为5种类型,构建需求响应模型与调度时段进行匹配;其次,构建“日前-日内1 h-日内15 min”的微电网多时间尺度优化调度模型,对微电网内各类可调资源进行优化调度,并针对直接影响用户用电行为的实时可调资源建立优先级权重;最后,以福建地区某实际微电网为例,仿真验证了该模型的有效性。     

计及源荷不确定性及需求响应的离网型微电网两阶段日前经济调度

离网型微电网在远洋海岛、偏远地区等有举足轻重的作用,但源荷不确定性对其稳定运行具有一定负面影响。为减轻日内调度压力,提出了一种适用于离网型微电网的两阶段日前调度模型。利用混沌相空间重构、多目标粒子群、数据驱动及线性规划等方法,通过灵活资源调控降低源荷不确定性所带来的弃风和失负荷等负面影响,可在降低调度成本的基础上,兼顾系统高效性及可靠性。第一阶段以微电网综合运行成本最低,可再生能源就地利用率最高及系统失负荷率最小为目标,建立了计及需求响应的离网型微电网多目标经济调度模型。第二阶段针对第一阶段调度后产生的弃风与失负荷,采用极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)及XGBoost构建了蓄电池消纳弃风模型和调频电源调度模型。最后通过仿真算例的对比表明,需求响应对于系统高效性的增强是以增加调度成本和降低负荷可靠性为代价的,相比之下,所提两阶段日前调度方法可在降低调度成本的基础上,同时兼顾系统高效性及可靠性,为偏远地区和海岛等地区的离网型微电网运行提供参考。     

含热泵的多时间尺度微能源网优化调度设计

近些年来,以风电、光伏为代表的新能源技术迅猛发展,为提高微能源网中风光分布式能源的利用效率以及促进可再生能源消纳,将风、光、储能装置、负荷（热、电）热泵、储热罐和微电网的形式进行整合,构建一个并网型源-荷-储综合能源微电网系统,并与大电网进行连接,提高可再生能源的利用率,确保微能源网实现经济高效、可靠稳定的运行,对微能源系统进行优化调度研究。系统引入负荷侧的价格型需求响应机制,并以包含风光发电运行成本、储能运行维护成本和购售电成本等综合成本最小为优化目标,构建各微能源的出力约束、容量约束和功率平衡等约束条件的优化调度模型,并用MATLAB求解模型,最后得到一个更加经济、适应性更强的微能源网优化调度模型。     

风光储协同调度的多时间尺度决策方法

大规模可再生能源的接入给电网调度带来重大挑战,而电动汽车充电与风电、光伏发电等可再生能源之间潜在的协同性为电网更多的接纳可再生能源提供了一种可行途径。通过优化地区电网电动汽车充电站的充电计划,在满足电动汽车能源需求的前提下,能够平滑电网等效负荷波动、减轻火电机组调峰压力,进一步提高消纳可再生能源的能力。且日前计划、滚动计划、实时调度的多时间尺度协同调度决策模型的建立,能够逐级消减风电、光伏等可再生能源预测误差的影响,进一步改善等效负荷的负荷特性。最后给出了以某地区电网的实际数据为基础的应用实例,证明模型的有效性。     

计及源荷双侧不确定性的跨区互联电网源网荷协同调度

日益完善的跨区互联结构、大规模间歇性新能源并网以及负荷侧参与调度能力的提升对电网调度提出了新的挑战,因此研究了源荷双侧不确定和可调度情况下跨区互联电网的协同调度问题。首先,以当前国内跨区互联电网的分层调度架构为基础,构建了计及联络线的跨区互联电网源网荷协同调度模式;然后,考虑到不确定性因素对系统约束条件和调度目标的影响,基于随机机会约束规划建立了该调度问题的基础优化模型。最后,考虑到基础模型存在寻优求解困难等方面不足,进一步提出了上层火电机组启停/联络线功率,下层火风光机组出力及柔性负荷调度量的改进分层优化模型,并采用2类粒子群算法分别对上下层模型进行求解。对不确定环境下的所得调度计划进行了分析,验证了所建分层优化模型的合理性以及求解方法的有效性。     

计及风电与负荷不确定性的电力系统无功随机优化调度

随着风电渗透率的不断增大,风电的不确定性给电力系统安全稳定运行带来了严重影响。含风电电力系统无功优化调度为非线性混合整数规划问题,在满足多个约束的同时,确定了电力系统无功控制参数的最优值,以优化特定的目标函数。建立了计及风电与负荷不确定性的电力系统多目标无功随机优化调度模型,设置了两个目标函数：有功功率损耗最小化、电压稳定指标最小化。采用ε约束优化方法求解多目标优化模型,利用模糊满意度方法选择最优折衷解。设计了两种不同案例在IEEE-57节点系统上进行仿真。仿真结果表明所提模型及方法可有效解决含风电电力系统无功优化调度问题,显著降低有功损耗,提高系统电压稳定性。     

考虑新能源消纳及需求响应不确定性的配电网主从博弈经济调度

针对当前配电网侧风电消纳率较低的问题,运用Stackelberg动态博弈理论,提出一种以配电网侧为主体、负荷侧为从体的主从博弈模型.通过分析用户负荷特性,建立用户负荷特性模型;运用三角模糊数描述需求响应的不确定性,建立价格型需求响应不确定性模型;以配电网侧配电网运行成本最小及风电消纳最大、负荷侧用户电费最低为目标建立配...     

考虑风电不确定性的电力系统多目标优化调度

针对风电机组并网规模的增加使火电系统面临平频繁启停、运行效率低的问题,建立考虑风电机组不确定性的电力系统多目标调度模型.在一定的风险情况下,对电力系统进行调度,对机组按照能耗量高低进行排序,安排机组开停机顺序,既提高机组运行效率又符合节能调度的要求.在传统经济调度模型的基础上,考虑机组运行稳定性,建立电力系统经济平稳调度模型,引入maxmin函数和ε支配的多目标粒子群算法对模型进行求解.算例分析表明,该模型能够在一定的风险情况下取得较好的经济性和平稳性。     

规模化电动汽车和风电协同调度的机组组合问题研究

基于电动汽车通过集中控制器与电网交互的模式,考虑集中控制器所辖区域电动汽车负荷每个调度时段的可控特性,提出将集中控制器充电负荷作为机组组合模型的控制变量。通过蒙特卡洛抽样模拟电动汽车并网场景,计算集中控制器的可调度上限值和下限值,建立了规模化电动汽车与风电协同调度的机组组合模型。算例分析结果表明了应用提出的机组组合模型提高风电消纳能力和降低系统运行成本的有效性。     

考虑风电不确定性的风蓄火联合优化经济调度研究

风电的间歇性、波动性和反调峰特性导致大量风能成为弃风,致使风电的经济效益和环保效益均受到影响。针对风电和抽水蓄能以及火电出力的不同特性,文中采用内外两层模型嵌套求解,即优先建立内层风蓄联合运行收益最大和风电入网波动最小的双目标模型,以决定抽水蓄能机组的抽水功率或发电功率,再在外层建立计及不同置信水平风电预测误差的风蓄火联合收益最大的目标模型。以抽水蓄能和风电合作运行来应对风电的不确定性,同时采用机会约束规划来处理模型中的随机变量。采用粒子群优化-遗传算法混合优化算法求解模型,并通过IEEE 30节点系统验证了该模型在增加系统经济效益的同时可以降低风电出力波动性。     

应对大功率缺失的分-省协调实时调度模型

针对大功率交直流联络线故障将导致受端电网大规模功率缺失,而省域电网内部分机组由省级电网调度,另一部分由区域分中心调度等问题,研究分-省两级电网调度中心实时发电计划协调调整策略。首先建立了省调机组/直调机组有功调整量分配模型和出力跟踪校验模型。针对省调机组/直调机组可能无法完全跟踪分配到的有功调整量的情况,进一步提出了省调机组/直调机组有功协调策略及出力校正模型,形成了一套适用于省域电网大功率缺失场景的省调机组/直调机组实时发电计划协调编制方法。仿真结果表明,与常规实时调度方法相比,该方法有助于快速恢复省域电网大功率缺失后的有功平衡。     

考虑可调负荷集群响应不确定性的联合调度模型

售电侧放开是新电改的一项重点任务,分析需求响应策略的经济性和安全性会为售电市场开放后的需求响应业务实施提供支持。需求侧管理将大量的小时响应负荷建模成多个负荷集群,通过电价信号调整集群的用电量,实现用电高峰时段减小电力缺口的目的。但负荷集群对电价响应的不确定性会造成潜在风险损失,在经济调度模型中考虑这种响应不确定性以达到降低风险值得研究。首先基于蒙特卡洛法得到负荷集群的响应偏差率,然后使用风险损失(VaR)度量负荷集群响应不确定性的风险损失,最后在满足各种约束条件的基础上,对引入风险损失的优化模型进行求解。算例结果表明该联合调度模型保证调度经济性的同时,减少需求侧因负荷响应不确定带来的风险损失。     

计及需求侧管理的多电-气互联综合能源系统分散协调调度

针对电、气、热相耦合的多电-气互联综合能源系统(IEGES),将高渗透率区域和低渗透率区域作为不同的利益主体,提出一种考虑日前联络线调度计划的多IEGES分散协调调度模型。在对各区域内热电解耦热电联产机组(CHP)等元件建模的基础上,引入考虑用户满意度的需求侧管理,以经济环境效益为目标,采用目标级联分析法——将单个全局变量联络线功率分解为2个局部变量,再代入各自区域内优化元件出力计划,进行求解。在一个含3个IEGES的综合系统中对所提模型进行仿真实验,验证了所建模型和求解方法的合理性与有效性。结果表明:联络线电量交互、需求侧管理和热电解耦CHP的协调配合增强了整个系统时空源荷匹配,在经济、环境和风电消纳等方面也更具优势;基于目标级联分析法的分散协调调度更适合于未来电力市场开放环境下的多IEGES分区自治优化。     

考虑源-荷不确定性的微能源网日前鲁棒优化调度

微能源网集成园区/社区的分布式能量系统、多元荷载及控制装置,能够实现多能源联产联供功能,有利于提升各类能源网络运行灵活性和经济性。为有效应对微能源网内部负荷和新能源出力的不确定性,建立多面体不确定集刻画负荷和光伏出力波动情况,构建描述微能源网网络拓扑结构和能流耦合关系的能源集线器耦合矩阵,以最小化系统运行成本为目标建立微能源网在并网和孤岛运行模式下的两阶段鲁棒优化经济调度模型,并运用线性决策规则和对偶理论制定模型的求解策略,最后基于IEEE33节点配网改进设计的微能源网进行算例验证分析。结果表明,线性决策规则能够在一定精度范围内通过线性仿射函数有效近似刻画决策变量和不确定变量间的关系,降低两阶段鲁棒优化经济调度模型的求解难度。
关键词:微能源网;能源集线器;并网运行;孤岛运行;鲁棒优化;经济调度;线性决策规则
中图分类号:TM743