采用盒式鲁棒优化的并网光伏电站极限容量计算

针对光伏发电出力的不确定性,提出运用鲁棒优化理论来研究并网光伏电站的极限容量问题。采用盒式鲁棒优化方法,建立系统运行约束条件下的光伏电站极限容量优化模型,模型中以太阳辐射强度作为不确定参数,通过其变化范围来描述光伏发电出力的不确定性,依据优化对偶理论,将模型转化为确定性的线性规划问题,然后进行求解。某46节点系统的仿真计算结果表明,不同的并网节点、扰动范围对光伏电站极限容量有明显影响,验证并网光伏电站极限容量的盒式鲁棒优化模型的可行性和有效性。     

考虑机会约束的配电网光伏并网容量分布鲁棒优化方法

传统的经验性概率分布描述分布式光伏出力的不确定性难以准确获取概率分布参数。为此,提出一种基于Kullback-Leibler散度的分布鲁棒优化方法来评估配电网分布式光伏的最大并网容量。首先,通过Kullback-Leibler散度来量化实际概率分布与经验性概率分布之间距离,建立分布式光伏出力不确定性的模糊集。在考虑节点电压和传输容量越限机会约束的情况下,建立了分布式光伏并网容量分布鲁棒优化模型。通过采用风险价值和样本平均近似方法将分布鲁棒优化模型转化为一个混合整数规划问题求解。在改进的IEEE-33节点系统的仿真结果表明了所提出分布鲁棒优化方法的有效性和鲁棒性。     

分布式光伏电站接入配电网的分布鲁棒优化配置方法

随着分布式光伏(Distributed Photovoltaic, DPV)电站接入配电网的规模日益增大,光伏出力的不确定波动特性造成配电网运行状态的频繁波动,故对接入配电网的DPV电站进行合理规划对于配电网的安全运行尤为重要。针对DPV电站接入配电网的并网点和容量选择问题,以并网位置节点和配置容量同时作为决策变量,并考虑DPV出力的不确定性,建立了DPV电站接入配电网的并网点和容量选择的分布鲁棒优化配置模型。以当地光照强度和环境温度的历史数据计算出的DPV电站单位容量光伏的日出力曲线作为数据驱动构建出基于KL散度的模糊集。通过优化计算出模糊集中最大和最小期望的概率分布以得到单位容量光伏出力不确定波动的范围,将分布鲁棒优化模型转化为鲁棒优化模型,并采用Benders分解法求解得到优化配置方案。最后,以某个实际180节点配电网为例进行仿真计算,并与确定性优化和传统鲁棒优化方法进行对比分析。验证了所提出的分布鲁棒优化方法既能够保证在光伏出力不确定波动下配电网的安全运行,又能够克服鲁棒优化方法的保守性,使求得的配置方案在经济性和鲁棒性之间达到良好的平衡。     

采用分布鲁棒优化方法的最小切负荷量计算

含径流式小水电等不确定新能源的电网规划一般采用随机规划方法建模和求解,但径流式小水电出力概率密度函数一般难以准确获得,而分布鲁棒可以针对性地处理不确定因素的概率分布不确定优化问题,因此采用分布鲁棒优化方法解决含径流式小水电站出力不确定的电网规划中最小切负荷量计算问题。考虑径流式小水电站出力不确定性,构建最小切负荷量计算模型,引用鲁棒思想将模型转化为基于分布鲁棒优化理论的最小切负荷量计算模型,并通过拉格朗日对偶原理进一步转换为一个确定性的半定规划。算例计算了不同径流式小水电容量下系统地最小切负荷量,结果表明最小切负荷量受径流式小水电站出力估计值扰动范围的影响,切负荷量随扰动范围的增大而增加,且不同节点的敏感度也不相同;最小切负荷量与接入系统的径流式小水电容量成正相关趋势。     

基于可信性理论并网光伏发电系统极限容量模型研究

并网光伏发电系统极限容量计算是一个复杂问题,是分布式电源规划的基础.针对机会约束规划模型的不足,提出以可信性理论为基础的并网光伏发电容量优化模型,模型考虑了光伏发电出力、并网位置和电网负荷预测的模糊性,利用混合智能算法,通过30节点算例,对所建立模型进行验证,认为该模型更好地适应了光伏电站出力的随机性和电网负荷数据的模糊性,具有更高的鲁棒性和灵活性.     

基于分布鲁棒优化的多源发电系统联合调度

为解决传统的随机优化和鲁棒优化方法不能同时兼顾经济性和安全性去处理风光等可再生能源大规模接入电力系统时的调度问题,采用在经济性和安全性上取得平衡的分布鲁棒优化方法来处理风光出力不确定的风-光-火-储联合发电系统日前经济调度问题.建立以运行成本最小为目标的多源发电系统联合调度模型,并利用分布鲁棒优化方法将其写成鲁棒机会约...     

基于风险和条件风险方法的光伏电站并网极限容量计算

大规模光伏电站并网会影响电网的安全稳定运行,因此其并网极限容量受到限制。提出了风险和条件风险的随机性优化方法,建立了并网光伏电站极限容量计算的条件风险随机优化模型,该模型以光伏电站并网极限容量为优化目标,同时考虑了极端情况的影响。为了解决条件风险函数直接计算困难的问题,采用蒙特卡罗模拟和解析法将条件风险函数变换和离散化。仿真结果表明,该模型适用于考虑了光照强度随机变化情况下的并网光伏电站极限容量的计算,计算量小,准确性较高。     

大规模光伏电站接入电网可调节鲁棒优化调度

随着光伏电站接入电网的比例不断提高,光伏电站出力的随机性和波动性给电力系统优化调度带来较大影响。为保证优化调度的可靠性,提出将盒式集合鲁棒优化理论引入到含大规模光伏电站的电力系统优化调度中。同时为了协调系统调度中可靠性与经济性之间的矛盾,提出引入不确定性预算的概念以实现不确定区间可调节鲁棒优化,弥补盒式集合鲁棒优化偏于保守的不足,构建可靠性与经济性相协调的含光伏电站的电力系统不确定区间可调节鲁棒优化调度模型。并根据所构建的优化调度模型推导出一个不确定性预算决策方法,从而降低不确定性预算决策的盲目性。最后采用微分进化算法对提出的动态优化调度问题进行求解,并用算例进行测试,结果验证所构模型的可行性和合理性。     

博弈论在光伏并网鲁棒优化调度问题中的应用

随着光伏电站并网规模不断增大,其出力的波动性和随机性给电力系统优化调度带来很大的困难和挑战。针对光伏电站出力的不确定性,基于博弈论的思想建立了含光伏电站的电力系统鲁棒经济调度问题的二人零和博弈min-max模型,该模型以最小化最坏场景带来的最大运行成本为目标,以电网调度人员和大自然为博弈双方,求解该min-max模型得到针对光伏电站出力不确定性鲁棒性较强的调度策略。最后通过算例仿真验证所提模型及算法的合理性。     

基于分布鲁棒优化的电–气–热综合能源系统日前经济调度EI北大核心CSCD

风电等可再生能源的出力具有不确定性,传统的鲁棒优化和随机优化方法在处理风电等可再生能源出力不确定性时都存在一些局限与不足。基于分布鲁棒优化研究了考虑风电出力不确定性的电-气-热综合能源系统(electricity-gas-heat integrated energy system,EGH-IES)日前经济调度问题。将Kullback-Leibler(KL)散度作为分布函数与参考分布之间距离的量度,建立风电出力的分布函数集合。然后以系统运行总成本作为目标函数,建立了EGH-IES日前经济调度鲁棒机会约束优化模型。将所建立的鲁棒机会约束优化模型转化为利用求解器可直接求解的确定性混合整数线性优化模型。最后,通过算例分析验证了所提方法的有效性,并分析了电转气技术和热网管道输送延时对风电消纳的作用。     

考虑不确定性的分布式家庭并网光伏系统鲁棒优化能量调度

分布式家庭并网光伏系统是太阳能产业规划的重要组成部分,其能量优化调度模型是一项重要研究课题。针对系统中光伏出力的不确定性,对其采取区间形式表示。以系统运行成本最小为目标,计及系统功率平衡约束等多项必要约束条件,建立分布式家庭并网光伏系统的能量优化基本模型。通过鲁棒优化框架将能量优化调度基本模型中含不确定变量的约束条件转化为确定性约束,从而建立分布式家庭并网光伏系统鲁棒优化能量调度模型。采用改进萤火虫算法对所建立的模型进行求解。仿真算例表明,所建立模型得到的系统运行方案能够在实际运行中具备良好的鲁棒性,降低系统经济风险。     

光伏光热联合发电基地并网优化调度模型

太阳能能源基地建设正在从单一光伏发电向光伏光热等多种太阳能能源利用形式方向发展。借助光热电站的大容量储热装置和具备快速爬坡速率的汽轮机组,光伏光热联合发电基地的并网运行的可调度性和可控性大大提升。从光伏光热联合发电基地的运行机理出发,建立了基于改进粒子群算法的光伏光热两阶段优化调度模型,第一阶段以削减等效负荷峰谷差、改善负荷曲线为优化目标,第二阶段以发电总成本最小为优化目标。该模型满足光伏光热电站的主要运行约束和传统机组组合安全约束,适用于光伏光热联合发电基地并网调度运行。对10机系统的仿真表明,在完全接纳太阳能发电的前提下,光伏光热发电基地在削减等效峰谷差、提高新能源消纳和降低发电总煤耗效益显著,同时对于光热电站的灵敏度分析表明,在规划建设光热电站时可根据单位峰谷差削减量以及建设成本来选择合适的装机容量和储热装置容量。     

考虑规模化分布式光伏接入的配电网台区鲁棒优化规划方法

间歇强的分布式光伏规模化接入配电网台区具有点多面广、分散无序的特点,导致其接入方案的选址定容难,为此,考虑配电网台区接纳分布式光伏的能力,提出了一种规模化分布式光伏接入配电网的鲁棒优化规划模型.首先,设计了分布式光伏接入配电网台区的拓扑分析方法,并构建以成本最小为目标的分布式光伏接入配电网的规划模型.其次,应用鲁棒优化...     

高原高寒地区并网光储电站设计与运行研究

西藏地处高原高寒地区,太阳能资源极其丰富,建设光储电站有利于改善当地电源结构。然而,高原高寒的恶劣环境对光储设备影响较大。通过对西藏电网结构和日喀则市太阳能资源进行分析,评估建设光储电站的可行性;以朗明桑珠孜50 MW并网光储电站为例,提出适用于高原高寒地区的光储电站设计方案;以光储电站日弃电量最小为目标,进行储能容量配置;并结合光储电站运行数据对电站设计方案进行验证分析。研究表明：光储电站的设计方案在高原高寒地区具有适用性,50 MW光伏发电系统配置12.5 MW/100 MW·h电池储能较为合理,单日可减少约60 MW·h弃电量。研究结果可为高原高寒地区并网光储电站的设计提供参考。     

基于分布鲁棒优化的含风电系统静态安全校正控制方法

提出一种计及风电出力不确定性的电力系统静态安全校正控制方法。考虑与风电预测方法的合理对接,采用风电预测出力的区间及期望值信息描述风电的不确定性。以调整措施耗费的经济成本最小为目标,考虑发电机出力调整和切负荷2种控制措施,建立考虑风电波动的有功安全校正控制模型。基于分布鲁棒线性优化理论,将含有不确定性参数的校正控制模型转化为仅含确定性参数的鲁棒对等模型,并采用线性规划方法进行求解。某区域电网算例结果表明,所提模型得到的校正控制方案能够应对各种可能的风电波动;同时,该模型可实现控制策略经济性与鲁棒性的相互转化,并能给出控制策略鲁棒性程度的概率评价。     

光伏发电系统并网电能质量测试数据分析

太阳能是可再生能源,光伏发电是太阳能发电的主流,近些年来,世界范围内太阳能光伏技术和光伏产业发展很快,江西省的光伏电站也在逐渐增加。厚田沙漠光伏电站是江西省内第一个并网发电的光伏发电系统,结合厚田沙漠光伏电站的并网电能质量测试,详细介绍了开展光伏电站并网电能质量测试的步骤,同时依照测试数据对光伏发电的功率变化、电压偏差、闪变以及谐波含量等方面进行了分析,可为今后光伏电站并网测试提供参考,同时为深入研究光伏并网对电网电能质量的影响提供可靠依据。     

考虑源荷不确定性的光伏小镇鲁棒优化配置

光伏小镇能源系统是以光伏为主体，结合其它本地能源的综合能源系统。为充分利用太阳能和地热能，本文提出一种考虑源荷不确定性的两阶段鲁棒优化方法,引入不确定性调节参数以避免为保证供电可靠性而牺牲经济效益。建立以系统综合成本最小为目标的max-min-max两阶段鲁棒优化配置模型，对光伏小镇的光伏、热电联产机组、地源热泵、储能进行优化配置。光伏和负荷的不确定性采用不依赖于概率分布的盒式不确定集描述，以上下边界区间表示光伏和负荷的波动范围，形成鲁棒约束，通过列和约束生成算法和强对偶转换降低求解的复杂度。以我国北方某光伏小镇为研究案例，通过改变不确定性调节参数，能有效控制配置方案的保守性,在保证供电可靠性降低负荷缺电率的同时，降低了配置成本，弃光率也得到改善，方案具有很强的适用性。     

基于果蝇算法与自适应性遗传算法组合优化神经网络的光伏电站短期出力预测

光伏电站的输出功率会随着很多因素发生波动,若能够提高光伏系统出力预测的准确性,则能有效地降低光伏电站并网后对电网造成的冲击,提高电力系统的稳定性。建立了果蝇算法与自适应遗传算法组合优化的BP神经网络的预测模型。从预测结果可以发现,采用组合优化算法的BP神经网络模型能够有效避免地BP神经网络易陷入局部极小值点的缺陷,相比于仅优化权值和阈值的BP神经网络模型提高了预测精度,具有一定的应用价值。