考虑双重市场的含风电电力系统双层随机优化调度

风电与负荷的不确定性影响经济调度中机组出力及其承担的旋转备用。考虑机组同时参与能量市场和旋转备用市场,且双重市场具有一定的主辅特性,建立了电力系统双层随机优化调度模型。以系统发电成本最小为上层目标,增加风电利用率及其实现概率作为约束,优化机组有功功率及风电计划出力;对于受不确定性因素影响呈现为随机量的失负荷和弃风损失函数分别求取其条件风险价值CVa R,并与旋转备用成本最小为下层目标,优化配置旋转备用容量。将上、下层模型中的机会概率约束和条件风险价值线性化,便于CPLEX求解器求解。算例表明,双层随机方法能有效解决不同风电利用率、失负荷损失和弃风损失置信水平下的备用需求变化;双层随机方法相对单层随机方法能获得较优的经济效果。     

电量协调与成本控制的日内滚动发电计划

由于日前风电预测存在较大误差,采用日内滚动发电计划消纳风电波动性已成为业内的共识。然而,在我国现行的"三公"调度模式下,日内滚动发电计划须考虑电量完成进度的滚动协调和风电消纳成本的控制。为此,提出了日内滚动发电计划的2种实现模式,即电量完成进度滚动协调模式和风电消纳成本控制模式。针对电量完成进度滚动协调模式,提出了目标电量日内滚动计算模型,滚动修正剩余时段机组目标电量,并以该目标电量为约束实现机组电量完成进度的滚动协调,提升了发电调度的公平性。针对风电消纳成本控制模式,在调度模型中增加了风电消纳成本控制的约束条件,以决策可接受消纳成本下的弃风电量,在出现概率较大的风电波动区间内,以合理成本消纳风电。文章建立了统一的全景日内滚动发电计划模型,能够在跟踪日前计划的基础上,通过约束条件的选择,分别适应2种模式下滚动发电计划的编制。算例分析表明,提出的模型与方法能够满足2种模式所期望的目标,实现公平与成本控制的风电消纳。     

考虑日前计划的风储联合系统多目标协调调度

建立多时间尺度的风储发电系统协调调度模式,提出一种适用于风储联合发电系统的滚动协调调度方法。优化模型采用两阶段优化方法实现多目标决策和分层协调调度,第1阶段优化利用风电场储能系统和常规机组的协调调度最小化系统弃风电量和失负荷电量,第2阶段优化按照风电并网标准和系统调度需求在各风电场之间分配储能系统充放电任务和弃风功率。采用含3个实际风电场的IEEE 30节点系统进行仿真分析,结果表明:基于风电场滚动上报的超短期风电功率预测信息,提出的风储联合发电系统日内滚动协调调度方法能够有效减少弃风,降低系统运行成本。     

计及跨区备用共享的多区域电热联合系统分布式协同优化调度

西北地区在供暖季存在严峻的弃风与失负荷问题,对传统多区域电热联合系统实现各区域资源的合理调配带来了巨大挑战。提出了一种考虑多区域互联的电热联合系统协同优化调度模型。首先,采用高斯混合模型–指数方法生成考虑不同时空尺度相关性的风电出力场景集描述风电出力的不确定性,在此基础上构建了基于here-and-now和waitand-see的电热联合系统两阶段随机规划调度模型,该模型以日前运行成本与实时调整成本之和作为优化目标。在优化区域间联络线日前功率传输计划的同时,针对实时调度阶段可能出现的风电波动制定联络线功率调整计划,实现跨区域备用共享以促进风电消纳。此外,采用交替方向乘子法对多区域互联电热联合系统的协同优化问题进行求解。算例仿真结果表明,所提模型能够优化各区域发电资源及备用容量配置,从而有效减小弃风与失负荷量,降低总体运行成本。     

基于多目标优化的日前风电接纳研究

在考虑风功率/负荷预测误差以及常规机组随机停运的基础上,构建了电网日前风电接纳模型,在运行方式优化的基础上对风电接纳能力进行评估。模型是典型的多目标优化模型,具有风电接纳能力最大与发电成本最小两个互相冲突的优化目标。采用非支配分类遗传算法对其进行求解,获得了Pareto最优解集,给出了日前自然风电接纳电量与最大理论风电接纳电量。在Pareto最优解集的基础上,对不同风电接纳水平下的常规系统平均发电成本以及平均风电接纳成本进行了分析。基于IEEE 118节点系统的仿真实验验证了本文所提模型及算法的有效性。评估模型给出的风电接纳电量、接纳成本等信息可为调度决策提供有益的参考。     

基于场景集的含风电电力系统旋转备用优化

大规模风电并网对电力系统调度运行和旋转备用的决策带来了难题。将电量不足期望和弃风电量期望通过惩罚系数引入机组组合目标函数中,权衡系统经济性和可靠性,协调决策旋转备用。通过拉丁超立方采样建立基于机组强迫停运、风电出力预测误差和负荷预测误差离散化的场景集,基于所建立的场景集推导出电量不足期望和弃风电量期望跟旋转备用的关系式并作为机组组合模型的约束,进行含风电电力系统发电和旋转备用计划协调决策。仿真结果表明建立的模型能根据可靠性要求灵活安排机组出力和旋转备用计划。     

基于可控负荷提升风电接纳能力的优化调度

针对我国“三北”地区冬季供暖期的高热负荷、低电负荷问题,在构建多区域热电厂侧配置蓄热式电锅炉作为可控负荷的热电联合调度模型的基础上,利用改进的粒子群优化算法迭代寻优,对弃风电量供热、风电就地接纳、风电并网水平等问题进行探究。建立计及弃风因素与可控负荷影响的电网优化调度的双层优化模型:上层优化是可控负荷的负荷优化问题,通过优化调度可控负荷的方式,以可控负荷购电成本最小化为目标;下层优化是电网的发电优化问题,通过电网调度的方式,以全网发电成本最小化为目标,为上层优化提供电网实时电价。对所建模型进行算例仿真,通过KKT条件将双层优化模型转换为具有均衡约束的单层优化模型后使用MATLAB软件优化求解。结果表明:在负荷低谷的弃风时段蓄热及区域间协调送电供热能够高效利用蓄热罐的蓄放热能力,提升风电接纳与优化机组成本。     

计及风险备用需求的含风电电力系统经济调度

考虑风电的波动性和随机性,该文将风电功率的不确定性引入到含风电的电力系统调度中,建立了计及风险备用的日前机组组合和日内经济调度滚动修正模型。日前调度计划包括建立机组组合模型计算日前发电计划和基于条件风险价值计算由风电预测误差引起的风险备用容量,在日内修正模型中利用风电预测值和负荷预测值2个随机变量的概率密度来估算失负荷期望和弃风期望,并将其作为风险成本引入到模型中,通过备用成本与风险成本的牵制来获取最优的调度结果和备用容量值。最后,通过算例分析结果表明,文中所提出的模型平衡了系统的经济性和安全性。     

基于动态场景集和需求响应的二阶段随机规划调度模型

风电及负荷场景集作为随机规划调度的输入,对决策结果影响大。为使场景集刻画出风电及负荷的波动性,采用考虑随机变量相关性的动态场景法生成风电、负荷及净负荷的场景集,并从与调度接轨的角度提出相应的指标对场景质量进行评价。建立了一种基于here-and-now和waitand-see(HN-WS)的二阶段随机规划调度模型。该模型包含了日前与实时的关联性,决策过程融入了对实时场景已实现情况下的考虑,优化目标涵盖了日前阶段的燃料成本及实时阶段的平衡矫正期望成本。此外,为减少弃风,在调度模型中引入了激励型需求响应,与火电机组的备用容量进行协同优化。最后,采用爱尔兰电网的风电数据、Elia电网的负荷数据及改进的IEEE-118节点系统验证了所提调度模型的有效性。     

风电弃风电量的计算方法与模型

在深入分析影响风电弃风因素的基础上,从调度运行层面上提出了基于逐小时电力平衡的计算方法。综合考虑火电、水电和风电的发电技术特性,电力和热力平衡、以及输电容量等约束,以系统运行成本最低为目标,建立了弃风电量的计算模型。以我国某风电大省为实际算例,计算2011年该省在接入不同风电容量下的弃风电量比例,验证了文中提出的计算方法和模型的优越性。     

基于两阶段优化的风储联合发电系统日前发电计划模式

考虑风电日波动性对常规机组启停的影响,为准确刻画系统运行经济性与风电消纳能力的关系,设计了风电最大出力模式、经济运行模式和运行成本控制模式3种风储联合发电系统日前发电计划模式,提出了不同模式的两阶段优化模型及快速求解算法。第1阶段通过储能系统和常规机组协调调度,实现经济性最优或弃风量最小的目标,第2阶段优化则按照经济调度和"三公"调度的原则分配常规机组和风电场的有功出力。提出快速算法削减了模型的寻优空间,大幅提高了优化模型的求解效率。基于IEEE 30节点系统进行仿真分析,验证了所述模型和算法的优越性。     

基于改进k-means聚类的风电功率典型场景在日前调度中的应用

针对含风电电源的电网日前调度优化问题,应用聚类分析获得风电功率典型场景进行风电功率预测,并将预测结果用于日前调度优化具有重要意义。提出一种基于改进k-means聚类算法的风电功率典型场景生成方法,对周期内的风电数据通过场景生成和缩减,得到少数几个能反映周期内历史数据特征的风电功率典型场景集;然后以系统运行成本最小为目标,建立适应风电接入的日前机组组合模型,模拟风电接入后电力系统实际运行情况。最后通过算例比较风电功率点预测、区间预测和典型场景预测在电力系统日前调度中的经济运行优化结果,验证了所提方法的有效性和实用价值。     

基于模型预测控制的源荷储低碳经济调度

为提高电力系统风电消纳的经济性以及实现低碳排放的目标,基于模型预测控制方法,构建了多时间尺度下含碳捕集电厂的源荷储低碳经济调度模型。首先,源侧分析碳捕集电厂的运行机理及能量时移特性;荷侧根据需求响应时间尺度的差异性,调用不同响应速度的价格型、动态激励型需求响应资源分别参与日前-日内调度;储能快速调整充放电功率提高运行经济性。其次,日前调度以运行成本和碳排放量最小为目标,通过协调调度源荷储资源优化系统各单元出力计划。日内调度在滚动优化平滑功率波动的基础上,以跟踪和修正日前调度计划为目标,实时应对风光和负荷的功率波动。最后通过算例验证所提方法可降低运行成本和碳排放量,实现对经济与低碳协同优化。     

含风电电力系统机组组合的量子离散差分进化方法

风电具有天然的不可控性和随机性,大量并网给电力系统调度计划带来困难,在电力系统日前机组组合计划中计及风电出力的不确定性,有利于提高电力系统优化运行的精细度.文中通过系统旋转备用将风电出力的预测误差纳入机组组合的数学模型中,为求解含风电的机组组合问题,设计了双层求解方法,外层采用量子离散差分进化法优化传统火电机组的启停状...     

基于两阶段鲁棒优化的可再生能源DNE极限评估

为应对高比例可再生能源给电力系统运行与调度带来的挑战,提出考虑弃风和切负荷的灵活性量化评估方法。基于日前和实时调度框架建立具有多时段耦合约束特征的两阶段鲁棒优化模型。在日前调度阶段,根据风电和负荷预测数据求解计及安全约束的机组组合问题以确定机组调度方案。在实时调度阶段,考虑电力系统不确定性计算风电的最大消纳范围以评估系统灵活性,即“不超过”极限。对于极限内任意风电曲线,均可通过调整日前调度计划使实时调度阶段的弃风和切负荷风险是可接受的。基于Benders算法的求解框架,应用强对偶理论和大M法将难以直接求解的min-max-min模型转化为混合整数线性规划问题。最后,采用改进的IEEE-6和IEEE-118节点系统,验证所提方法的有效性。     

含海洋能发电的海岛微网能量优化调度方法

针对海岛微电网分布式电源和负荷的独有特性,以海岛系统运行经济性为目标,考虑新能源消纳因素,提出一种海岛微电网能量优化调度方法.首先在分析典型海洋能发电出力特性的基础上,建立了含风、光、柴、储、波浪能、潮汐能以及可控负荷的海岛微网能量优化调度模型;而后面向日前和日内2个时间尺度,采用CPLEX完成混合整数规划,利用日前调...     

含风储联合单元的电力系统两阶段日前调度模型

针对电力市场环境下含风储联合单元的电力系统日前调度问题,建立了两阶段调度优化模型。第一阶段基于描述风功率不确定性的概率场景集,考虑弃风和投标偏差惩罚,以风储联合单元的期望收益最大为目标,优化单元的日前投标量;第二阶段考虑风储联合单元出力偏差惩罚、环境成本和网络约束等因素,以系统综合运行成本最小为目标,进行日前机组组合优化。此外,还提出了一种日前出清偏差惩罚机制。IEEE-30节点6机系统的仿真实验表明,与传统调度模型相比,该模型具有风储调度出力偏差小,系统综合运行成本低,环保效益明显的特点。     

基于自适应模型预测控制的区域能源互联网两阶段协同调度

为解决系统内风光可再生能源及冷热电负荷的不确定性造成的运行困难,实现机组出力的精确化和平滑控制,提出一种基于自适应模型预测控制的两阶段区域能源互联网协同优化策略,将优化调度分为日前和日内两个阶段。在日前调度阶段,以总运行成本最小为目标建立系统经济调度机组组合模型;在日内优化阶段,采用自适应的模型预测控制方法,基于各机组的实际运行状态,以前一阶段优化调度出力为参考,对未来有限时域内系统各机组运行状态进行实时滚动修正,消除不确定性的影响,确保系统的稳定运行。算例分析验证了所提出模型及方法的有效性和可行性。     

风电—抽水蓄能联合日运行优化调度模型

基于日前负荷预测和风电出力预测,研究了风电—抽水蓄能联合日运行的优化方法,提出了电网消纳风电出力的新模式。以风电—抽水蓄能联合运行的效益最大化为目标,考虑抽水蓄能机组的启停限制和发电—抽水工况转换限制,以二次约束表征机组启停约束和抽水蓄能电站运行工况约束,建立了含全天96个时段的混合整数规划模型,并采用商业优化软件求解。基于实际抽水蓄能电站参数设计了算例系统。测试结果表明,抽水蓄能电站与风电场配合可大大降低风电出力随机性对电网运行的负面影响,经济和社会效益显著。