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。     

计及安全约束的虚拟电厂两层优化调度

随着分布式电源接入电网比例不断提高,其出力的随机性和间歇性对电力系统安全稳定运行造成威胁,虚拟电厂(VPP)为有效解决分布式电源并网提供了新思路。风电等可再生能源的发电和电价具有不确定性,如何在不确定环境下提高VPP的可调度性成为研究热点。针对电价预测精度高、误差分布较为规律的特点,采用随机规划法处理电价的不确定性,对于风电等可再生能源的出力,其预测误差通常难以准确地用概率分布描述,采用鲁棒优化法处理,在此基础上建立VPP优化调度的上层经济调度模型。进一步考虑电网的安全约束,建立VPP优化调度的下层安全调度模型,最终形成VPP两层优化调度模型。通过对改进的IEEE 33节点系统及由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成VPP的算例分析,验证了所提模型的可行性和有效性。     

基于模型预测控制的虚拟电厂储能系统能量协同优化调控方法

随着可再生能源在传统电网中的渗透率逐渐增高,虚拟电厂的概念被提出,旨在有效整合并利用可再生能源。提出了一种基于模型预测控制的虚拟电厂储能系统能量协同优化调控方法,使用长短期记忆神经网络来获取未来一天内虚拟电厂管辖范围内的负荷、风电、光伏出力预测值。在模型预测控制的框架下,以虚拟电厂运行调度的成本最小化为目标,使用一种改进的粒子群寻优算法求解优化过程。仿真结果表明所提方法的有效性。     

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.     

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。     

参与新型电力系统需求响应的分布式储能资源管理与策略研究

随着越来越多的光伏、风电、地源热泵等新能源的接入,电网对高比例新能源的安全可靠并网及高效消纳提出了更高要求。储能作为分布式能源重要的能量调节单元,参与新型电力系统的管理、调度、优化作用愈加明显。将参与新型电力系统需求响应的储能作为统一资源进行研究,来解决新型电力系统的需求响应、新能源消纳等问题,以保障电网安全可靠运行。在分析客户侧储能调控策略基础上,提出了一种以能源互联为基础的用户侧分布式储能规模化应用系统,利用网间较为分散的储能资源,希望可以为电力负荷调度的优化以及分布式储能系统运行效率的提升提供相应的参考与借鉴,以实现区域自治的需求响应。通过该研究,可为可再生能源高效消纳提供参考。     

考虑风光不确定性的电气互联虚拟电厂近零碳调度优化模型

风电、光伏出力的不确定性给电力系统的稳定运行带来威胁,含电转气(power-to-gas,P2G)的电气耦合系统能够解决这一难题。文章将电转气与虚拟电厂(virtual power plant,VPP)进行集成,提出电气互联虚拟电厂的基本概念、通用建模及调度优化模型。针对风光不确定性,引入条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)方法和鲁棒随机优化方法,分别用于刻画目标函数和约束条件中的不确定性变量,并引入最大碳排放限额(maximum total emission allowances,MTEA)指标,考虑虚拟电厂近零碳运营方案可行性。为求解多目标优化模型,构建了基于目标函数投入产出表和权重偏差校核的模型求解算法,并选取9节点能源集线器系统开展实例分析,结果表明电气互联虚拟电厂能实现分布式能源互补利用,形成电-气-电循环利用模式,所提模型能够同时兼顾分布式能源的高额经济收益和不确定性风险。     

虚拟电厂参与下含高渗透可再生能源系统的运行策略

为电力系统能够规模化灵活控制分布式可再生能源与可控负荷参与系统市场交易和优化调度。本文提出一种虚拟电厂(Virtual Power Plant,VPP)参与下含高渗透可再生能源的双层优化调度模型,将虚拟电厂作为独立市场主体参与系统调度,两层之间交替求解,实现协同优化;同时利用威尔分布、贝塔分布模拟风电、光伏的随机性,计及可再生能源出力不确定性带来的高估与低估成本。针对双层优化模型,混合整数、非凸、非线性、多目标的特点提出一种新颖的多目标飞蛾扑火算法(Multi-objective Moth-flame optimization, MOMFO)。最后通过修改后的IEEE39节点为算例验证文中提出的模型可均衡各层收益主体,在维持安全稳定运行的前提下,系统运营利润最大化,有效实现了电力系统的可持续性发展;同时也验证了多目标飞蛾扑火算法的有效性与竞争性。     

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...     

含储能虚拟电厂接入配电网的联合优化调度

为解决不确定性能源发电给配电网带来的隐患和经济性问题,研究含间歇分布式能源的虚拟电厂(virtual pow er plant,VPP)接入配电网的联合优化调度对提高系统安全和促进新能源消纳具有十分重要的意义。综合考虑风电及储能的运行特性,提出一种改进的Buckets方法,建立了考虑风电不确定性和含储能的虚拟电厂参与配电网调度的优化机组组合模型,基于6节点系统研究了改进的Buckets方法对发电成本和机组组合的影响。与传统Buckets方法相比,采用所提方法使得模型的发电成本及开机时段减少,表明该方法能够实现发电成本最优、风电的充分消纳以及储能的灵活运用。     

基于虚拟电厂的多能源协同系统调度优化策略

目前,传统能源系统运行过程缺乏多样化能源供需优化手段及灵活调峰策略,且易产生污染。虚拟电厂精准化供给为能源体系结构转型提供了发展方向。文章提出基于虚拟电厂的多能源协同系统调度优化模型。首先,通过引入环境治理子系统与电-热-气综合能源系统协同运行,并配合电热储能装置、电转气(power to gas,P2G)设备及能源交易市场,赋予虚拟电厂更灵活的信息调控手段;其次,建立两种不同的系统运行方式加以对比;最后,利用MATLAB+CPLEX对所建数学模型进行仿真验证。结果表明,最佳容量配置下的虚拟电厂多能源协同调控系统相较于电-热-气能源系统运行模式,具备更好的经济性、环保性,且对提高可再生资源转化率,缓解弃风弃光现象及碳排放超标问题具有显著效果。     

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。     

基于WCVaR评估的虚拟发电厂能量市场收益——风险模型

由于虚拟发电厂中存在风电机组等出力波动的可再生分布式电源,为了量化风电机组出力不确定性对虚拟发电厂进行能量交易时的收益风险,在考虑了风电机组出力不确定性因素后,利用最差情景下的条件风险价值(WCVaR)方法构建了包含运行成本、售电收益和交互收益的虚拟发电厂能量市场的收益—风险模型,然后采用遗传算法对其进行求解,并通过算例分析了不同风险水平下的机组出力情况、交互收益和碳排放量,以及虚拟发电厂在不同风险水平下进行能量交易时的WCVaR,验证了所提出模型的正确性,为分析风电机组出力对虚拟发电厂的收益、风险和减碳的影响提供了理论支持。     

聚光型太阳能电站与风电场联合优化运行及竞价策略

聚光型太阳能热发电(concentrating solar power,CSP)技术被认为是最具发展前景的可再生能源利用技术之一,其在不增加系统不确定性的前提下,利用蓄热系统(thermal energy storage,TES)使太阳能成为可调度资源。同时,CSP电站具有灵活的调节特性,将其与风电相结合,可以降低系统出力的不确定性并提高可再生能源的消纳能力。该文分析CSP电站的储能特性,建立CSP电站与风电场联合优化运行及竞价模型。该模型对CSP电站各组成部分进行较为详细的建模,计及可再生能源出力和市场价格不确定性的影响。为了提高电力系统的灵活性并增加联合系统的经济收益,考虑CSP电站在参与辅助服务市场竞价的同时为风电场提供平抑出力波动的备用容量。最后,通过算例对模型的有效性进行验证,并分析说明联合竞价策略相较于单独竞价策略的优势。     

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。     

基于多场景随机规划和MPC的冷热电联合系统协同优化

以包含可再生能源及多种分布式资源的区域冷热电联合系统为研究对象,针对风光和负荷的不确定性,提出多场景随机规划结合模型预测控制(MPC)的方法,建立多时间尺度协调优化模型,其中日前和日内尺度主要以运行经济性最优为目标,求解机组的运行及出力计划;实时尺度采用模型预测控制技术,以日内尺度经济调度结果为参考,通过反馈校正与滚动优化调整机组运行出力,实现机组出力的精确控制,消除可再生能源波动性影响,并进一步讨论了出力扰动对调度结果的影响。算例分析证明所提模型和方法能够有效消除不确定性和风光波动性的影响,实现多能源互补协调优化运行。