计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度

大规模新能源并网给电力系统的调度运行带来了新的挑战。为缓解系统的备用压力,提出一种计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度方法。首先,基于场景生成方法建立可变场景模型,考虑了风电并网容量和光伏并网面积对新能源出力不确定性的影响。其次,建立电力系统中多种灵活资源的备用模型:在源侧,分别建立常规机组和风电/光伏的备用模型,并考虑了风电/光伏备用的不确定性;在负荷侧,引入激励型需求响应,对需求侧备用进行建模。然后,基于两阶段随机优化方法建立备用调度模型。该模型考虑了日前的运行和备用决策以及日内不确定场景下的弃风、弃光以及切负荷风险。最后,基于改进的IEEE RTS-24测试系统验证了所提模型的有效性。     

考虑需求响应虚拟电厂的新能源电力系统两阶段优化调度研究

根据负荷聚合商的调节灵活性将可中断负荷分为两类,并构建基于激励的需求响应虚拟电厂模型。在此基础上以含风电的电力系统运行成本最低为优化目标,建立需求响应虚拟电厂参与的两阶段优化调度模型。优化模型以满足系统备用为前提,在24个时段的范围内研究风电预测误差较大时不同类型可中断负荷在日前和日内的调度情况。特别的,考虑了不同的风电预测误差准入阈值对可中断负荷调用的影响。算例结果表明,所提出的模型能够降低新能源电力系统的运行费用和确定可中断负荷的年度中断次数。     

基于可再生能源不确定性的电力系统双侧备用容量优化

在全球能源互联网背景下,以风电为代表的新能源入网给电力系统安全稳定运行带来新的挑战,同时也对备用容量配置提出了更高的要求,为此提出以双侧备用成本期望最小为目标函数的备用容量优化模型。在考虑需求侧响应中的可中断负荷,以及风速预测偏差和负荷预测偏差等不确定性因素的基础上,建立了满足经济性和可靠性要求的备用容量配置原则。并基于蒙特卡罗随机模拟的遗传算法对改进10机测试系统进行了求解,经过算例求解得到考虑需求侧响应的备用容量优化决策的经济性更好。与以往传统的备用容量配置相比,双侧备用容量配置能够在系统整体内实现资源的优化分配,同时也可以提高风电消纳能力,实现电力系统安全性和经济性最优。     

基于logit离散选择模型的考虑需求响应含风电系统优化调度

风电因为其本身具有波动性、间歇性等特点,风电并网增加了传统电力系统优化调度的难度。引入需求响应,重新整合用户侧资源,能有效提高风电并网的经济性。因此,建立考虑需求响应的风电并网优化调度的新模型。首先建立基于logit离散选择模型的用户对电价菜单的自主选择模型,用户选择不同菜单电价并作出相应的负荷削减。然后建立考虑用户菜单电价选择和可中断负荷调用的需求响应含风电电力系统优化调度模型,将可中断负荷调用容量作为系统部分旋转备用容量。目标函数在传统含风电系统优化调度模型基础上,加入可中断负荷调用成本。最后,利用蛙跳简化粒子群算法对改进后含风电场的IEEE-RTS24系统进行分析验证,结果证明本文所建立模型的正确性和有效性。     

考虑需求响应与风电不确定性的两阶段鲁棒旋转备用容量优化模型

以风电为代表的新能源大规模并网威胁到了传统电力系统的稳定运行,对备用容量的配置也有了新的要求。在新电改和能源需求侧改革的背景下,用户侧的需求响应（demand response,DR）资源在备用容量配置的问题上凭借其灵活性和可操作性越来越得到重视。为此,文章分别从基于价格和激励的需求响应参与备用容量优化角度,提出了以调度成本和备用成本最小为目标函数的两阶段鲁棒优化模型。利用列和约束生成（columa and constraint generation, C&CG）算法将其分解为考虑风电不确定性的日前备用容量优化配置主问题和实时备用电量分配子问题,运用AD算法计算子问题并寻找“最坏点”代入到主问题中进行迭代求解,提高了求解效率。算例结果验证了模型的有效性和正确性,并表明需求响应作为一种灵活的调控资源可以有效促进风电消纳,同时可以降低系统调度成本和备用成本。     

考虑需求响应的含风电电力系统的优化调度

建立了考虑电价响应和用户满意度的含风电电力系统优化调度新模型。该新模型融入电价响应这一用电调度方式来优化调整次日的负荷曲线,以降低风电的反调峰特性和间歇性对优化调度的影响,同时通过引入用户用电满意度约束,确保所做出的调整让用户满意。该模型改变了一味通过协调优化发电侧资源去配合风电并网的传统模式,形成了发电资源和负荷资源共同协调优化配合风电并网的新模式。算例分析表明,所提出的考虑需求响应的含风电电力系统的优化调度模型,可以在满足用户用电满意度的前提下,降低系统运行费用,特别是大幅降低了机组的启停费用,提高了含风电电力系统运行的经济性。     

基于需求响应的电网能源调度模型研究与设计

由于电力高峰负荷持续时间短,导致采用传统的增加调峰发电装机容量来满足电网高峰负荷需求的方法经济效益极低,同时由于大量间歇式新能源的接入,其自身随机性、间歇性的特点也给电力系统能源调度带来了新的挑战。基于此,针对用户激励响应行为进行建模分析,对供应侧和需求侧的资源进行协调和优化,建立了可以综合考虑供应侧和需求侧的作用激励的含风电新能源发电网双层电能优化调度模型,该模型集成了需求侧直接复合控制策略,有效地补充和丰富了需求响应理论在风电并网优化调度中的应用。最后基于该模型以某地区风力发电预测功率和夏季典型日负荷数据进行实验分析。结果表明构建的模型具有较强的经济性,实现了平缓负荷曲线,在保证用户满意度的情况下,可以有效降低电网运行成本。     

计及储能与需求响应的电-气虚拟电厂双层优化调度

随着分布式新能源并网规模的不断扩大,风电光伏出力的波动性和不确定性给电网的稳定运行带来了巨大的 挑战.为了应对新能源的不确定性以及提高电力系统新能源的消纳水平,构建计及储能与需求响应的电-气虚拟电厂双 层优化调度模型.首先,上层模型考虑储能运维、需求响应成本,下层模型考虑虚拟电厂日前运行成本;其次,将双层 模型通过 Karush-Kuhn-Tucher (KKT)条件转化为单层模型,运用线性化方法将模型线性化;最后,通过不同场景的算 例分析验证所提模型的有效性,结果表明所提模型能够有效提高系统的新能源消纳水平,降低电网运行成本.     

含风电场的互联电力系统备用容量优化

针对风电并网所带来的电力系统备用容量需求增大的问题,提出了含风电场的互联电力系统备用容量优化模型。在机会约束规划的框架下,以互联系统备用容量最小为目标,综合考虑风电出力和负荷预测偏差、发电机组故障停运等不确定因素,建立了计及各子系统备用资源特点的机会约束模型,并量化了共享备用的容量和调用过程;采用基于Monte-Carlo 随机模拟的遗传算法对模型进行求解。算例分析结果表明,该方法能够在保证系统安全稳定的前提下,有效降低系统备用容量配置。     

考虑需求响应虚拟机组和碳交易的含风电电力系统优化调度

在智能电网和低碳电力的背景下,提出一种考虑需求响应虚拟机组和碳交易的含风电电力系统优化调度模型。首先,将需求侧资源分为可调度资源和不可调度资源,在可调度资源中分别建立了价格需求响应虚拟机组和激励需求响应虚拟机组模型,并分析了两种虚拟机组的运行特点;其次,在优化调度模型中引入碳交易,并提出系统碳减排目标的概念及阶梯型碳排放权价格,分析其对碳排放量的制约情况。在此基础上,引入功率平衡约束、机组出力及爬坡约束、虚拟机组运行约束等,建立了以碳交易成本、火电机组发电成本和虚拟机组运行成本为目标的新型低碳经济调度模型,采用细菌群体趋药性(BCC)算法对模型进行求解。通过仿真算例对不同场景下系统的风电消纳情况和系统的综合运行成本进行了分析。算例结果验证了模型及求解方法的可行性及优越性。     

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。     

短时需求响应对含风电电源规划的影响研究

风电的随机性和间歇性使得供电成本大大增加,风电并网加剧了系统的供需矛盾。在电力市场环境下,用户的用电需求可以对价格进行响应,帮助电网更好地消纳风电。根据这一特性,建立了基于需求响应的含风电电源规划模型,考虑了可变负荷的同时段和跨时段响应特性,并在模型中加入了CO2排放强度和风电备用容量约束。通过仿真计算得到各电源的发电容量情况。实验结果验证了模型的合理性,表明需求响应的引入可以提高风电渗透率,同时降低供电成本。     

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。     

考虑源荷协调的风电并网系统旋转备用容量优化

风电的接入给电力系统带来更大不确定性,要求电网公司购买更多的旋转备用以维持电力系统的功率平衡和稳定,兼顾系统运行可靠性与经济性的旋转备用优化配置具有重要意义。考虑风电、需求侧互动资源,提出一种基于多场景的概率性旋转备用优化方法。该方法综合考虑风电预测误差、负荷波动及发电机非计划停运不确定性因素对旋转备用的需求,将弃风、可中断负荷分别作为部分负、正旋转备用融入发电日前调度计划,以购电总费用最低为目标函数建立日前机组组合优化模型,获得各时段旋转备用优化配置量。通过对IEEE 30节点、IEEE 118节点系统进行算例分析,验证了所提方法的正确性和有效性。     

计及含氢储能与电价型需求响应的能量枢纽日前经济调度

为了解耦冷热电联供(combined cool,heat and power system,CCHP)机组“以热定电”的运行约束,提高风电消纳能力,降低社会碳排放,提出了计及含氢储能与电价型需求响应的能量枢纽日前经济调度模型。源侧利用冷、热、电、氢4种储能装置,打破CCHP机组热电耦合约束;荷侧引入电价型需求响应改变用户用电行为,通过优化各机组出力与电负荷曲线,增加风机出力。该模型以系统日运行成本最低为目标,引入弃风惩罚成本增加风电消纳,综合功率平衡等约束,调用Gurobi求解器进行优化求解。对不同场景下能量枢纽的优化结果进行分析,并计算燃油汽车的碳排放量以量化氢燃料电池汽车节约的社会碳排放。结果表明:在电价型需求响应策略下,考虑CCHP与含氢储能的能量枢纽系统在增加风电消纳能力的同时降低了系统的日运行总成本,减少了社会碳排放。     

需求侧灵活性资源参与调频辅助服务的备用优化与实时调度

需求侧资源有潜力通过其灵活性缓和系统的短期功率不平衡,但也会面临用电不确定性的挑战。文中面向用户侧用电不确定性及调频备用需求,以含电动汽车、温控负荷的聚合商为例,建立了参与调频辅助服务的备用优化与实时调度模型。在日前市场上报阶段,基于电量空间对实时运行的风险成本进行评估,实现能量和备用联合优化;在实时控制阶段,基于电量空间对各个用电方进行功率分配,满足用电需求的同时,提高聚合商响应系统功率调整的能力。仿真分析验证了将不同负荷聚合进行联合调度的可行性,以及聚合负荷在功率互支撑、提高总体运行效率方面的作用。     

计及不确定因素的需求侧灵活性资源优化调度

充分把握需求侧资源灵活性可以更好地实现日前优化调度以及合理地向电网提供辅助服务。然而，需求侧资源种类丰富、数量大、容量小、随机性强且分布于系统结构底层的不同位置，因此需要对其进行整合与量化。以含有高比例分布式能源的节点为研究对象，采用鲁棒边界的虚拟电池模型量化描述了具有不确定因素的集群电动汽车的灵活性与光伏出力。在此基础上，由交互平台参与日前电力市场，并采用协调优化策略合理地分配日前发用电计划与备用容量。算例验证了提出方法的有效性，既解决了由于高比例分布式能源导致的计算复杂问题，又降低了用户用电隐私信息暴露的风险。     

考虑综合需求响应的电热系统调度

随着综合能源中电、热负荷不断增长以及热电联产(CHP)装置、风机等电源迅速发展,弃风现象愈发严重。为解决弃风问题,提出考虑电、热综合需求响应的优化模型。首先,在负荷侧分析电、热负荷的可调度价值,对电负荷建立实时电价模型,并采用价格型需求响应进行调整;其次,采用自回归滑动平均(ARMA)模型描述热负荷的传输延迟特性,并考虑模糊性供热舒适度,使得热负荷具有一定的弹性,即热力需求响应,通过2种响应模式对电、热负荷进行调整可增大风电上网空间;然后,在源侧增加电锅炉和储热装置,增加系统的灵活性,解耦CHP“以热定电”的刚性需求;最后,以系统的日运行费用与弃风成本最小为目标,在Matlab中调用CPLEX对模型进行求解。算例表明,所提方法可显著提升风电消纳能力,降低系统运行成本,提高能源利用效率。     

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.     

气电虚拟电厂多能源市场竞标策略

针对虚拟电厂竞标中需求响应、风电出力的不确定性造成的风险,利用新型电转气技术和燃气轮机快速调节能力,构成含气电双向转换的气电虚拟电厂,提出气电虚拟电厂的多能源市场竞标模型,同时参与电力市场和天然气市场的竞标。模型以气电虚拟电厂总利润最大为目标,不确定性表达为需求响应、风电出力的误差概率分布,并通过抽样和筛选确定场景描述。算例结果表明：含气电双向转换的气电虚拟电厂通过在2个市场中灵活竞标,获得了更高的竞标利润;控制燃气轮机和电转气出力,显著降低了不平衡惩罚成本。气电虚拟电厂扩展了虚拟电厂的竞标市场,有利于将来虚拟电厂根据不同电价和气价波动切换能源形式。