考虑季节差异性的不同时间尺度含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力和系统负荷的季节差异性较大,同时考虑风电出力预测误差和负荷预测误差随时间尺度的缩短而减小和电力系统旋转备用容量配置离不开机组组合的特点,本文建立考虑季节差异性下的不同时间尺度协调机组组合的含并网风电的电力系统旋转备用容量配置的模型。针对各个季节的风电出力和负荷变化特点,采用不同时间尺度协调机组组合的方法,对各个季节的场景进行分析,得出不同季节条件下的旋转备用优化方案。     

含风电场的发电系统旋转备用优化调度模型研究

为研究风电的随机性和间歇性对电力系统调度计划中旋转备用的影响,建立风电预测偏差的概率密度函数,将正态分布与拉普拉斯分布联合,拟合风电预测偏差的概率分布。在处理风电预测与负荷预测的不确定性因素时,基于置信度确定了系统需要增加的旋转备用容量,并在此基础上建立旋转备用优化调度模型。通过算例仿真分析,表明置信度可作为调整系统经济性与可靠性的平衡因素,且文中模型的经济性优于传统等备用调度模型。     

基于条件风险价值的含风电电力系统旋转备用效益研究

由于风电出力的波动性和间歇性,大规模风电并网使得旋转备用效益和风险的矛盾更加突出。考虑系统上、下旋转备用的容量成本和能量成本,以及因购买上旋转备用而减少的失负荷损失和因购买下旋转备用而减少的弃风损失,以期望旋转备用效益最大和系统损失的条件风险价值(CVaR)最小为两个目标,建立基于条件风险价值的含风电电力系统旋转备用效益-风险模型。采用蒙特卡罗法模拟实际负荷功率和风电出力的预测偏差,并改进多目标粒子群优化算法,用于求解得到期望旋转备用效益-风险有效前沿和日前旋转备用计划,以及不同可靠性水平、置信水平对期望旋转备用效益和风险的影响。最后,通过算例验证了该模型和算法的可行性。     

含高比例风电系统随机备用调度研究

高比例风电并网对电力系统备用容量调节能力提出极大的挑战。为弥补风电场计划出力与实际出力之间的偏差,电力调度须额外预留上、下旋转备用容量。利用随机机会约束优化理论,计及违反安全约束风险,提出了一种考虑风电出力不确定性与自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组出力特性的日前随机备用调度模型。首先,基于马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chains Monte Carlo,MCMC)法生成风电出力场景,并利用违反机会约束的概率及置信参数自动确定所需生成场景数量。其次,全面考虑了AGC机组备用出力特性及运行约束,并将备用成本纳入目标函数,可同时得到常规机组最优出力计划与AGC机组备用容量的最优分配系数。最后,将所构造的随机备用调度模型等效为半定规划(semidefiniteprogramming,SDP)问题进行直接求解。通过IEEE 30节点系统进行算例分析,验证了所构造的随机备用调度模型的有效性。     

风电并网后系统旋转备用费用分摊方法

为降低系统备用需求,将备用购买费用分摊给各责任方。由于风电已成为引起备用的重要风险因素,故将风电作为参与备用费用分摊的一个责任主体。在对容量费用进行分摊时,针对备用中处于不同位置的容量段对各责任方的价值不同,提出对备用容量费用进行分段按责分摊的方法;而备用的调用会引起购电费用的变化,因而备用电量费用采用谁引起调用谁承担的方法进行分摊。算例验证了所提方法的有效性。     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运行的经济性和系统吸纳并网风电的能力。     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运     

不同备用付费机制下的VPP经济调度策略

研究分析了虚拟发电厂(VPP)参与电力市场的基本运作机制,并以此为基础,设计了不同备用付费机制下VPP参与能量-备用市场的优化运行模型。考虑到VPP内部的相应约束条件,结合对能量市场与旋转备用市场的电价信息预测,优化调度VPP内分布式电源(DG)输出情况,进而实现VPP的经济效益最大化。最后,通过算例仿真验证了模型的有效性。     

考虑源荷不确定性的电热系统联合调度

针对风电和电热负荷不确定的问题,提出计及源荷不确定性的旋转备用容量的优化方法,建立考虑电热备用耦合影响的调度模型。在日前阶段,以能源与负荷的预测量制定机组的出力方案,风电由于其预测精度较低,利用Beta概率密度函数来拟合风电出力,从而确定风电的不确定性带来的旋转备用容量,利用机会约束规划来处理不确定问题;负荷有较高的预测精度,但其波动性较强,使用概率场景生成和削减的方法制定不同场景下负荷备用需求的调整量,以日运行成本最低建立目标函数,运用改进的粒子群算法在IEEE30节点系统上验证了所提模型的经济性和鲁棒性。     

时变可靠性约束下含风电系统旋转备用的随机规划模型

大规模风电并网后,系统运行经济性和可靠性之间的矛盾十分突出,传统确定旋转备用的方法存在较大的局限性。建立的含风系统旋转备用随机规划模型,能够根据系统容量冗余度,灵活分配各时段可靠性权重,实现调度周期内可靠性的协调优化。该模型充分考虑不同机组提供旋转备用的成本差异,允许机组对旋转备用进行报价,以发电成本、直接备用成本和期望停电成本三者之和最小为目标,实现发电侧和用户侧整体经济效益的最大化。应用该模型,可以对含风系统的旋转备用进行成本效益分析,为调度机构设置合理的可靠性水平提供决策依据。采用粒子群算法对模型进行求解,并通过算例分析验证了上述模型和算法的有效性。     

计及风险备用约束的含风电场电力系统动态经济调度

为解决风电的不确定性给电网调度带来的问题,必须开展含风电场的经济调度问题研究。通过引入风速和负荷预测误差的概率分布函数来描述系统中存在的不确定性因素,提出了一种基于风险备用约束的含风电场电力系统动态经济调度新模型。在目标函数中采用惩罚的方式对风电计划出力相对于实际出力的偏差所造成的备用成本加以考虑。该模型采用收敛特性稳定的非线性预估–校正原对偶内点法进行求解。通过含有一个风电场的10机组系统算例,验证了所提调度模型的可行性。分析表明,该模型可以在保证系统可靠性要求的基础上,实现经济性最优的目标。     

考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型

随着风电穿透功率的增加,电力系统的运行风险不断提高,传统的确定性旋转备用容量配置方法存在较大的局限性。在研究风电出力概率分布特点的基础上,建立了风电机组可靠性模型;计及风电出力预测偏差、负荷预测偏差、常规发电机组故障停运等不确定因素,兼顾系统运行的经济性和可靠性,提出了考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型。通过算例分析验证了该模型的合理性和有效性。对含风电场的电力系统运行具有一定的参考价值。     

风电并网电力系统动态经济调度问题的研究

通过优化火电机组出力,研究风电并网后,电力系统的短期动态经济调度问题。优化模型中引入了上、下旋转备用,以此应对风电功率预测误差给系统调度带来的波动。在基本粒子群优化算法基础上,提出了3种改进策略:先采用"循环处理策略"和"优先启停策略"生成问题的可行解,然后采用"机会停机策略"进一步优化可行解。经典算例结果表明,本文提出的策略稳定性好、寻优速度快、优化结果好,具有高效的搜索能力和适应性。     

需求响应促进风电消纳的电力系统环境经济调度

将需求响应作为虚拟发电资源参与发电计划的制定,建立考虑风电消纳的多目标调度模型,以发电成本和污染气体排放最小为目标函数,采用粒子群算法和禁忌搜索算法相结合的混合多目标算法对模型求解,以含一个风电场的10机系统为仿真算例.算例结果表明:需求响应通过分时电价的杠杆作用,可以充分调动用户改变用现有用电结构削峰填谷,提高电网风...     

消纳大规模风电的备用容量在线滚动决策与模型

针对日内最新预测值与日前发电计划存在较大偏差的问题,考虑到风电预测精度具有随时间尺度逐级提高的特性,提出了能有效消纳风电的基于发电偏差优化的备用容量在线滚动修正策略,并建立了相应的优化调度模型。首先将正态分布与拉普拉斯分布联合来拟合风电预测偏差,在此基础上采用基于置信度的方法确定某时段风电出力极值,随后利用随机生产模拟求取该时段系统的最大备用容量即为该时段的发电偏差约束的限制值。最后,利用发电偏差与限值的比较,利用改进的粒子群算法对模型进行求解。某省电网实际算例仿真结果验证了所提策略和模型的有效性。     

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。     

需求响应下基于近似动态规划的气电联合系统经济调度

气电联合系统协同运行能显著提高能源利用效率,其运行优化得到了广泛关注。文章建立了考虑需求响应（demand response,DR）的气电联合系统经济调度模型,并提出了基于近似动态规划（approximate dynamic programming, ADP）算法的联合系统经济调度策略。首先,采用粒子群（particle swarm optimization ,PSO）优化算法对用户侧的负荷曲线进行优化,从而最小化用户补偿费用和峰谷差率;随后建立线性化的气电联合系统运行模型,借助ADP算法求解。以Grave 6节点电力系统和14节点天然气网络进行仿真分析。仿真结果验证了所提模型和求解算法的有效性,考虑供需两侧的气电联合优化能提高能源利用效率。     

考虑可中断负荷的风电接入系统旋转备用双层优化方法

风电接入规模的不断扩大加大了电力系统的波动,使得电网需要配置更多的旋转备用(spinning reserve,SR)抑制电力系统波动与电网等效负荷预测偏差,传统以固定比例配置常规机组旋转备用容量的方法经济性差且未考虑系统内其他资源。考虑辅助服务市场进一步开放以及可中断负荷特性,将可中断负荷与常规机组一同参与辅助服务市场,文章提出了一种考虑可中断负荷的旋转备用双层优化方法。该方法以时间为尺度,上层优化日前协议签订的容量成本,下层优化日内实时调用成本,构建优化总期望成本的双层优化目标函数,基于序列化建模思想将系统等效负荷预测偏差离散化得出相应决策期望值,通过商用软件CPLEX求解目标函数获得各时段可中断负荷与常规机组最优备用容量。最后以新疆某地区实际运行数据进行算例分析,验证所提方法的可行性。