消纳大规模风电的多时间尺度协调的有功调度系统设计

大规模风电的接入对电网调度模式和技术提出了重大挑战.通过分析风电预测精度随时间尺度逐级提高的特性和有功调度的固有特点,提出了多时间尺度协调的有功调度模式及其关键技术.这种调度模式是基于"多级协调、逐级细化"的思路,将上一级遗留的偏差由下一级来修正.文中首先介绍了该系统的整体构架和总体思路;然后,分析了发电态势分析的几个...     

消纳大规模风电的电力系统源荷协同调度

大规模风电接入电网将给传统调度体系带来新的挑战,充分利用负荷侧的可调度资源能缓解电网的调度压力。为了使发电侧和用电侧均参与电网的经济调度,对可中断负荷和可转移负荷进行建模,建立了含多种可控负荷的源荷协同调度模型;采用极限场景法处理风电的波动场景并调用CPLEX求解器进行计算。算例结果表明:源荷协同调度方式能使峰谷差下降389 MW,并提高电网的风电接纳能力,使最大能接纳的风电渗透率由11%上升至21%。     

消纳大规模风电的热电联产机组滚动调度策略

首先,对热电联产机组的特性进行了分析,建立了考虑背压式和抽凝式热电联产机组以及并网风电的滚动调度模型。然后,针对热电联产机组的特性,基于拉格朗日对偶松弛算法框架,提出了考虑风电以及其他各类机组的联合优化滚动调度算法。一方面,提出了主问题的迭代步长自适应修正方法以提高算法收敛速度,子问题则采用一种高效的逆推回代动态规划方法进行求解;另一方面,针对抽凝式热电联产机组的热电耦合约束难题,将其分解为供热出力优化及有功出力优化2个子问题,提出了2个子问题的交替迭代优化算法。某省级电网的实际算例结果证明了该方法的有效性。     

基于机组组合的风电消纳能力研究

电力系统消纳风电能力的准确掌握,对于风电场建设规划以及辅助实际运行的调度决策意义重大。风电消纳的效率分析给电网高效利用风电提供了理论支持,风电消纳效率主要是用来衡量扣除电网消纳风力发电的成本后,风电对于电网净减排的贡献率。本文以目前我国的电源结构作为切入点,采用机组组合的生产模拟方法,从成本上分析了电网消纳风电的费用构成。基于二次规划模型,从理论上推导出了电网消纳风电效率与系统运行方式、机组参数和电网消纳风能比例等因素有关。最后通过实验仿真验证了理论的有效性和实用性。     

基于非零和博弈的互联系统协同消纳风电调度法

实现可再生能源的大规模利用和共享是能源互联网的主要目的。以"开放、平等、协作、分享"互联网精神为主旨,文中针对输电网,提出了一种基于非零和博弈的多区域大规模风电协调消纳策略,使区域间以进一步分配的形式共享所创造的利益,提高其风电消纳积极性。首先,设置区域等效成本作为博弈因子,生成非零和博弈双成本矩阵;其次,结合离散粒子群算法和策略迭代博弈法找出纳什均衡点以及混合策略纳什均衡;最后,采用帕累托最优分析法确定谢林点。算例结果表明,所提出的博弈消纳策略在兼顾互联系统经济性的同时,可以实现区域间利益的合理分配,提高风电消纳区的积极性,进一步消纳大规模风电。     

规模化电动汽车和风电协同调度的机组组合问题研究

基于电动汽车通过集中控制器与电网交互的模式,考虑集中控制器所辖区域电动汽车负荷每个调度时段的可控特性,提出将集中控制器充电负荷作为机组组合模型的控制变量。通过蒙特卡洛抽样模拟电动汽车并网场景,计算集中控制器的可调度上限值和下限值,建立了规模化电动汽车与风电协同调度的机组组合模型。算例分析结果表明了应用提出的机组组合模型提高风电消纳能力和降低系统运行成本的有效性。     

面向风电消纳的车-储-热协同调度策略

良好的需求侧管理能够有效应对风电出力的不确定性，提升风电消纳能力。然而，传统的需求侧管理机制，受参与元素单一的限制，严重影响了资源的利用效率。因此，文章提出一种面向风电消纳的车-储-热协同调度策略。首先，建立了需求侧用户热负荷非均匀特性模型，并将具有差异性的热负荷视作虚拟储热；其次，基于电动汽车的储能特性，建立了电动汽车充放电模型；随后，综合考虑用户扰动成本和电池折旧成本，建立了以风电消纳量最大为目标的调度策略；最后，在GAMS软件上进行算例分析，并与未计及电动汽车参与的调度策略进行对比。结果表明：通过车-储-热协同调度策略，风电消纳量增大了25.42%，投入产出比减小了10.3%。     

考虑碳减排的风电消纳中长期机组组合研究

随着风电接入规模的逐渐扩大,风电消纳问题的解决愈加重要。在低碳减排的背景下,提出了一种考虑碳减排的风电消纳中长期机组组合模型。该模型以综合成本最小为目标函数,并引入了碳交易机制,兼顾低碳性要求,建立了包含火电、燃气轮机、水电、抽水蓄能站、风电以及碳捕集和电转气设备的系统模型,综合考虑机组出力、机组起动、运行成本、电量平衡和备用容量等约束,对系统的风电消纳策略进行了阐述,并对不同情形下系统的综合成本、碳交易成本和碳排放量等进行了对比分析。算例结果表明该模型能够在中长期实现风电完全消纳和低碳排放,并保持一定的经济性。     

基于实时电价的大规模风电消纳机组组合和经济调度模型

基于需求响应消纳风电的积极效用,综合考虑不确定性调度决策的特点,分别建立了基于实时电价的考虑不确定性的风电消纳确定性和随机机组组合模型,并建立了经济调度模型评估2类机组组合决策的效果,还分析了网络约束的影响。基于PJM-5节点系统的算例分析表明,需求侧资源可以灵活部署响应风电出力变化,降低风电不确定性影响,提高风电接入系统的经济性、鲁棒性和风电利用效率。对随机机组组合而言,需求侧资源可以与机组协同优化满足多场景需求;对确定机组组合而言,需求侧资源则可以有效缓解其不确定性信息涵盖较少且备用决策未考虑网架结构造成机组备用无法全部释放等的问题,但确定机组组合对需求侧资源的容量和灵活性要求高于随机机组组合。     

钢铁企业参与电力系统调度及风电消纳

针对钢铁企业参与电力系统调度及风电消纳的问题,提出调节电弧炉变压器分接头的电弧炉功率模型;考虑电弧炉功率与风电功率的随机波动性,采用蒙特卡罗法研究电弧炉功率与风电功率之间的交互影响,获得电网应对电弧炉功率与风电功率波动所需的备用容量;采用基于净负荷曲线的边界确定方法与峰-平-谷时段划分方法激励钢铁企业参与需求响应。算例分析结果验证了所提模型与方法的有效性。     

大规模消纳风电的常规水电运行方式

在中国风电迅猛发展和大规模接入电网的背景下,结合风电运行特性和电网安全需求,提出了大规模风电接入电网后水电年度运行方式的制定原则和原理,建立了考虑水电调峰对风电消纳贡献的水电运行调度数学模型。以东北电网桓仁水电厂为例,模拟计算了典型来水方式下的水电运行方式,计算结果表明该方法有利于提高电网的清洁能源消纳比例。     

关于风电机组有功出力建模的综述

建立风电机组风速-有功出力模型是准确预测输出功率的关键。首先论述风电机组各环节的机理特性,分析了机理模型、空气动力学和风机发电控制策略对有功出力的影响。此后分别从数理统计算法、智能算法、以及不确定性建模角度分析了基于实测数据驱动建模的现状。最后,分析了两种建模方式在实际工程中的应用,展望了未来关于风电机组有功出力建模的工程需求和研究趋势。     

考虑需求响应的风电消纳模糊优化调度研究

随着智能电网的快速发展,将需求响应(demand response,DR)融入调度过程以协调风电和火电机组出力是目前的研究热点。首先利用需求响应对负荷曲线的优化作用及其对系统备用容量的等效作用,制定了分时电价和可中断负荷的容量成本;其次针对风电出力的不确定性和随机性,采用可信性测度理论对其进行模糊表示;然后将风电出力不确定性引入到旋转备用模糊约束中,给出了基于模糊机会约束规划(fuzzy chance constrained programming,FCCP)并考虑需求响应的经济调度模型;最后由改进引力搜索算法求解所给模型。算例分析表明所提模型能够有效应对风电出力不确定性,降低系统运行的总成本。     

含抽水蓄能机组的风电消纳鲁棒机组组合

针对风电在实际电网渗透率不断提高带来的风电消纳问题,提出了一种含抽水蓄能机组的鲁棒机组组合优化方法。所构建的鲁棒机组组合模型以系统运行成本和风电出力边界偏差惩罚成本最小为优化目标,约束条件计及了输电线路安全约束,并考虑了风电出力时间和空间不确定性预算的调节策略,避免鲁棒最优解过于保守。基于可调机组(包括自动发电控制机组和抽水蓄能机组)应对风电波动的仿射补偿机制,优化了风电出力的波动区间。所构建的模型最终转化为单层混合整数线性规划问题求解。经修改的IEEE 30节点系统的算例测试,定量评估了抽水蓄能机组对系统经济运行和风电消纳的影响,验证了所提方法的可行性和有效性。     

提升风电消纳区间的鲁棒机组组合

基于日前风电功率点预测的传统调度方法没有充分地考虑风电不确定性,难以有效挖掘电热联合系统的风电消纳能力。该文提出提升风电消纳区间的鲁棒机组组合优化方法。基于可用风电功率区间,构建有效的风电功率允许出力区间。基于仿射策略,考虑供热机组电热耦合等约束,建立鲁棒机组组合模型,优化风电消纳区间,对于风电消纳区间内任意可能的风电波动,该模型均能保障调度策略的可行性。所建模型可转换为混合整数线性规划进行求解。最后,在修改的IEEE 39节点系统上进行测试,并与传统调度方法对比,验证了所提方法的有效性。     

考虑功率预测不确定性的风电消纳随机调度

针对风电并网消纳中的随机调度问题,基于随机规划理论,建立了考虑功率预测不确定性的风电消纳期望值模型,提出了基于Monte Carlo随机模拟和遗传算法相结合的模型求解算法步骤,并在含风电场的IEEE 30节点系统上进行算例分析,验证方法的可行性和有效性。研究表明:基于期望值模型的的风电消纳随机优化调度能够很好地量化风电功率预测误差带来的不确定性,实现调度目标期望值的最优化,对提高风电并网随机调度的量化决策水平,促进风电消纳具有积极作用。     

不同电力系统调度模式的风电消纳能力分析

电力系统风电消纳能力分析是破解风电消纳难题,促进风电健康发展的重要途径。从电力系统调度运行角度出发,考虑风电装机容量不断提高的趋势,在不同风电接入水平下对传统经济调度、环境经济调度和弃风量最小调度三种调度模式的风电消纳情况进行仿真,从风电消纳量和风电利用率两个方面对风电消纳能力进行分析,对比不同调度模式对电力系统风电消纳能力的影响,辅助风电并网的调度运行和决策;在此基础上,提出一种在不同调度模式下确定风电合理接入水平的方法,为消纳能力分析提供补充,为风电发展规划提供参考。     

考虑并网友好性的风电实时有功调度

为了最大程度消纳风电及激励风电场改善并网特性,提出了一种考虑并网友好性的风电实时调度策略及相应的调度模型。基于电网运行工况及电网外送通道联络线功率偏差,动态计算电网风电消纳实时裕度。基于历史运行数据及超短期预测信息评估风电场出力预测精度、出力波动性及负荷跟随特性,评价风电场并网友好性。建立计及风电并网友好性及最大化消纳风电的风电实时有功调度模型。将提出的调度模型应用于IEEE 31节点系统,仿真验证了该方案的有效性。