基于ADMM-GBS考虑故障影响的互联微电网多时间尺度优化调度

极端事件攻击微电网可能造成负荷电能供应不足导致大停电事故。针对互联微电网系统,提出了一种考虑极端事件的分布式多时间尺度故障优化调度策略。在故障条件下以系统用户侧削减负荷量最小为目标,建立了互联微电网系统日前-日内两阶段滚动调度模型;基于鲁棒思想,考虑极端事件的时空特性以及故障线路的不确定性,采用分层随机抽样形成故障集,将其作为初始数据确定系统最恶劣故障场景;针对该场景进行线路加固后,采取高斯回代交替方向乘子法(ADMM-GBS)得到最优故障调度策略。通过算例分析验证了所提模型和调度策略的有效性。     

考虑电动汽车参与韧性提升的配电网状态平滑切换控制策略

在极端灾害发生后电动汽车(electric vehicle, EV)可作为移动电源给负荷供电,从而支撑配电网韧性提升。针对配电网故障发生不可预见、正常态和故障态调度模型切换导致调度指令不稳定问题,文章研究了运行状态平滑切换的EV参与配电网韧性提升策略。基于EV状态和连接方式的二进制变量建立线性化EV时空动态模型,能适应EV灵活调度算力大的需求。考虑EV和交通网不确定性因素,建立基于交通网和配电网信息实时滚动更新的正常态和故障态统一调度模型,正常态以经济性和韧性最优为目标,故障态以韧性最优为目标,通过引入状态表征参数实现两种状态间平滑切换。算例仿真表明,该策略在不影响精度的情况下显著降低了计算量,有助于实现配电网最优韧性恢复和状态平稳过渡。     

基于提升韧性的输电网灾后应急维修策略优化

极端自然灾害等事件易使输电网发生大范围故障.为减少经济损失,提升输电网灾后恢复能力,对输电网灾后应急维修策略优化进行研究.首先根据输电网韧性内涵,提出期望系统负荷恢复效率作为韧性评价指标;其次分析输电网灾后应急维修的过程,建立基于时间不确定的输电网灾后应急维修策略协同优化模型.该模型既考虑了输电网的韧性提升带来的经济性...     

面向配电网弹性提升的多时间尺度恢复策略协调优化框架

针对小概率、高损失极端灾害事件对配电网安全稳定运行的影响,提出了一种面向配电网弹性提升的多时间尺度恢复策略协调优化框架.首先,针对检修人员调度问题,建立考虑极端灾害下时间不确定性的故障修复模型.其次,在配电网三相不平衡运行条件下,构建结合分布式电源和联络开关进行网络重构的负荷恢复模型.然后,以故障元件修复状态作为耦合变量,基于上述2种不同时间尺度的模型构建协调优化框架,并建立两阶段鲁棒优化模型采用列约束生成方法进行迭代求解.最后,考虑检修人员时间不确定性、多种恢复策略关联性以及求解时间步长等因素构建不同场景,通过算例验证了所提模型及求解方法的有效性.     

微电网跟踪调度计划双层双时间尺度实时控制策略

为了提升微电网跟踪调度计划的能力,并降低分布式电源和负荷的功率波动对跟踪效果的影响,提出一种利用由超级电容和电池储能组成的混合储能系统跟踪调度计划的双层双时间尺度实时控制策略。上层基于模型预测控制方法建立日内滚动优化模型,结合分布式电源和负荷的超短期功率预测结果,综合考虑一段时域内的跟踪偏差及混合储能系统的功率和荷电状态对跟踪调度计划进行滚动优化;下层在上层优化结果的基础上,采用基于荷电状态的混合储能系统实时控制策略对超级电容和电池储能的实时功率进行协调分配,进一步降低分布式电源和负荷的实时功率波动对跟踪效果的影响。通过仿真算例对所提控制策略进行验证,结果表明:所提策略不但实现了良好的实时跟踪调度计划的控制效果,而且优化了超级电容和电池储能的荷电状态。     

计及细节层次直接负荷控制的区域综合能源系统多时间尺度优化调度

考虑风光出力和负荷的不确定性及温控负荷反弹特性的精细建模程度对区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)优化调度的影响,提出计及细节层次直接负荷控制的多时间尺度协调优化调度策略。日前调度采用三阶段反弹简化直接负荷控制模型,以系统运行经济性最优为目标求解机组运行计划;日内调度基于细节层次直接负荷控制仿真修正日前反弹负荷曲线,求解各微源的出力计划;实时调度进一步细化日内仿真反弹负荷曲线,结合模型预测控制理论,通过反馈校正和滚动优化调整微源出力,实现多时间尺度的协调运行。算例结果表明多时间尺度下计及细节层次的直接负荷控制更能贴合实际系统运行,实现机组出力精准化控制,验证了所提优化调度策略的可行性及有效性。     

考虑微电网群和需求响应的配电网日前-日内优化调度策略

微电网中光伏等新能源的渗透率不断提升,其间歇性与不确定性给配电网系统带来了巨大挑战。考虑配电网负荷预测的不确定性,根据不同时间尺度调控策略调用微电网内分布式资源来降低不确定性对配电网稳定性的影响。首先,针对负荷和光伏预测的不确定性和需求侧负荷的不同时间尺度特性,建立了配电网-微电网群-微电网的申报和决策方案,系统采用日前-日内多时间尺度滚动优化调度策略;然后,日前优化以配电网和微电网群的运行成本最小为目标,日内优化基于日前调度结果以微电网内可控资源调度成本最小为目标,对日前调度量进行修正;最后,采用目标级联法对所建立的模型进行求解,通过算例证明所提方法可以降低系统峰谷差和提高系统经济性。     

基于模型预测控制和机会约束的主动配电网实时调度优化策略

合理利用分布式电源和可调负荷的灵活调节特性是实现主动配电网主动控制的关键,但其中分布式电源的随机性和波动性影响了实时调度的可靠性。为实现主动配电网的实时优化调度,提出基于模型预测控制和机会约束的主动配电网实时调度优化策略,将模型预测控制与机会约束相结合,降低了分布式能源随机性和波动性对小时间尺度调度的影响。首先,对主动配电网的小时间尺度调度体系进行了分析;在此基础上,以最优经济调度为优化目标,通过模型预测控制将系统未来状态感知与实时状态反馈相结合,对实时调度进行滚动优化,尽可能减小配电网不确定性影响;在滚动优化中采用机会约束进一步降低分布式能源和可调负荷随机波动的影响;实现了主动配电网实时调度的高可靠性和高经济性。最后通过全面的运行实例验证了所提策略的适用性和优越性。     

计及统一潮流控制器的电力系统双层协调弹性调度

极端天气造成的故障会引发潮流转移,触发连锁故障,从而增加了大规模停电事故发生的概率。高比例电力电子设备接入电网的趋势增加了电网调度的灵活性。因此,提出计及统一潮流控制器的电力系统双层协调弹性调度策略。采用随机场景生成的方法模拟极端天气事件;通过潮流熵定量描述极端天气下潮流分布的不均衡性,以表征发生连锁故障的风险;将弹性调度代价最低和潮流熵最低分别作为上下层模型的目标函数,同时基于统一潮流控制器的调节潮流特性,构建双层弹性调度模型;基于KKT条件和对偶原则,将原双层调度模型转化为单层混合整数线性优化模型进行求解,并通过装有统一潮流控制器的IEEE 39和IEEE118节点系统进行算例仿真,验证了所提模型在降低大规模停电事故概率和提升系统弹性方面的有效性。     

考虑光热电站接入的电力系统双层双时间尺度优化调度

为提升含太阳能光热电站电力系统调度控制的跟踪能力和抗扰性能,降低风电和负荷功率等不确定因素对控制效果的影响,基于模型预测控制的优化思想,提出一种包含长时间尺度滚动优化层和短时间尺度动态调整层的优化调度方法。上层以含光热电站系统的运行经济性最优为目标,通过多步滚动求解制定长时间尺度调度计划。下层以跟踪和修正上层调度计划为目标,并在短时间尺度滚动优化平滑功率波动的基础上,引入光热电站的储热调整,进一步应对风电和负荷短时间尺度的功率波动。基于改进IEEE39 节点系统进行算例分析。结果表明：通过双层环节协调配合,所提调度方法能够有效抑制风电和负荷的短时功率波动,实现系统经济运行。     

基于分时电价和蓄电池实时控制策略的家庭能量系统优化

为增强家庭负荷优化调度策略的灵活性以及保证蓄电池的安全运行,提出一种基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量管理系统优化调度策略。首先,以可调度负荷和蓄电池工作状态为约束条件,以家庭用户用电成本最小和净负荷曲线平坦度最优为目标建立了家庭能量管理优化调度模型。然后,从蓄电池动态控制方法出发,提出一种基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量管理系统优化调度策略。该调度策略根据分时电价和蓄电池实时荷电状态对蓄电池充放行为进行控制,有助于降低家庭用户用电成本,并保证蓄电池安全运行。最后,采用二进制粒子群算法对模型进行求解。算例结果验证了所提调度模型和调度策略的有效性和优越性。     

智能小区可转移柔性负荷实时需求响应策略

近年来随着我国电力体制改革的深化与智能电网技术的发展,需求响应开始逐步应用于居民用户负荷侧。针对智能小区的居民柔性可转移负荷,考虑居民负荷用电不确定性,提出一种适用于负荷聚合商的居民可转移柔性负荷实时需求响应调度策略。该策略利用2阶段随机优化模型与基于Copula的蒙特卡洛模拟相结合的方法对各负荷设备进行每小时1次调度决策的实时滚动优化,从而实现居民可转移柔性负荷的实时随机调度。该策略可在不影响用户满意度情况下有效降低用户用电成本,减小负荷峰值及峰谷差,使智能电网条件下的居民可转移柔性负荷能够有效参与到需求响应中。     

多源协同的智能配电网故障恢复次序优化决策方法

当因极端事件导致电力系统发生大规模停电时，可以协同配电网中的分布式电源、储能系统等本地资源恢复网内重要负荷，以提升配电网韧性。为了快速平稳地使系统从停电后状态过渡至恢复状态，需要优化开关投切次序。文章提出了多源协同的智能配电网故障恢复操作次序优化决策方法，将问题建模为混合整数线性规划模型，并利用成熟的商业优化求解器快速求解，确定最优的开关投切操作次序以及每次恢复操作后的系统运行状态。优化模型计及负荷重要度权重，以快速恢复重要负荷为目标，考虑了三相不对称潮流约束、系统运行约束以及恢复过程中的恢复操作约束等。通过改进的IEEE 13节点系统和IEEE 123节点系统验证了所提出的配电网故障恢复次序优化决策方法的有效性。     

基于MPC的超短期优化调度策略研究

为实现多时间尺度协调调度模式,基于模型预测控制(MPC)理论对超短期优化调度策略进行了研究。以系统发电机组运行成本和排放量费用最小为目标函数,通过求解前瞻时间内的多时段优化问题,为实时调度提供初始策略,以实际调度结果和新的预测信息作为反馈信息进行滚动优化调度。该方法将日前调度时间尺度和实时调度时间尺度的信息联系起来,可有效应对预测信息波动对系统调度的影响。算例仿真结果表明:考虑多时段整体优化,可以更好地在机组之间合理的优化分配负荷,提高整个火电厂运行的经济性。同时验证了MPC方法的鲁棒性和收敛性。     

考虑预测不确定性的微电网实时控制策略研究

风能、光伏等可再生能源的高比例并网成为了缓解全球能源危机的一项重要措施。然而,可再生能源实时出力中的间歇性和波动性给系统的安全性带来了一定的挑战。为了在提高可再生能源利用率的同时保证系统安全性,提出了一种基于深度强化学习(DRL)算法的运行优化实时调度模型。首先,构建了负荷预测模型实现负荷预测和高斯混合模型拟合预测误差;其次,考虑系统各节点的约束条件,以系统运行成本和安全运行作为优化目标,建立相应优化模型;然后,将优化问题转化为马尔可夫决策过程,并采用双延迟深度确定性策略梯度算法求解;最后,利用DRL算法的环境交互机制和策略自由探索,获得联合调度策略的最优结果。实验结果表明,所提方法具有良好的适应性,并且可以进行在线实时调度。     

园区型综合能源系统多时间尺度模型预测优化调度

在冷/热/电综合能源系统中,协调多种设备使其优化运行,经济可靠地满足系统用能需求十分重要,制定合理有效的调度策略是实现这一目标的关键。该文针对一个实际园区综合能源系统冬季运行优化调度问题进行研究。在对设备进行详细建模基础上,建立包含滚动优化环节和动态调整环节的两阶段多时间尺度模型预测控制调度策略:滚动优化阶段以系统运行费用和机组启停罚金最小为目标,结合分时电价并考虑多系统互补运行,通过多步滚动求解制定系统大时间尺度调度计划;动态调整阶段以滚动优化阶段调控计划为基准,对设备的运行状态进行调整,应对可再生能源及负荷小时间尺度的不确定性变化。分析结果表明,该文调度方法可协调供能、蓄热装置的运行,发挥多种设备互补运行的优越性,有效降低运行成本,减少主机启停次数;动态调整阶段的引入可快速响应可再生能源和系统负荷小时间尺度变化,经济可靠地满足系统用能需求。     

基于多时空尺度协调的多源互补发电场群优化调度

为了解决风光发电随机性和不确定性造成的严重弃风、弃光问题,在研究抽水蓄能电站、高载能负荷运行特性和消纳弃风弃光能力的基础上,提出了基于多时空尺度协调的多源互补发电场群优化调度策略。该策略将多源互补发电场群从时间和空间的角度各分三层进行控制,以系统运行成本最小、风光蓄发电利用率最大和系统输出功率波动最小为目标分别建立了日前、滚动、实时3个时间尺度的优化调度模型。通过滚动修正、实时调节来逐级降低风光预测误差及负荷不确定对调度计划的影响,提高调度精度。结合甘肃酒泉具体算例,验证了所提调度策略能够有效提高系统运行经济性,促进风光消纳。     

基于动态优化马尔可夫链的线路继电保护装置状态预测方法

目前继电保护状态监测模型均利用静态故障概率进行装置失效率预测,未能计及设备老化与检修对失效率的动态影响,预测结果不可靠。对此,提出一种基于三参数威布尔分布动态优化的马尔可夫链状态预测方法。首先利用灰色-粒子群支持向量机算法求解更为精确的继电保护装置失效率函数,随后将其用于动态修正保护状态马尔可夫链中各运行状态之间的转移概率,最终实现对线路保护未来运行状态的推演。仿真结果证明,所求解的失效率函数相比传统方法求解的函数具有更高的计算精度,而动态优化马尔克夫链模型实现了设备老化与检修的动态量化处理。研究状态转移概率计算结果符合设备运行工况,可以有效预测设备规定投运年限内各时间点的运行状态。该方法对于保护检修策略的优化具有一定的指导意义。     

基于模型预测控制含充换储一体站的配电网优化运行

提出一种综合考虑电动汽车充换储一体站与主动配电网的优化调度模型。基于快充用户行驶行为特点、城市道路速度-流量实用模型分别建立快充站和换电站模型,并结合梯级储能集成为一体站模型。在含有风机、光伏、微型燃气轮机和一体站接入的主动配电网中建立优化调度模型,并将模型转化为混合整数二阶锥模型求解。使用基于模型预测控制的多时间尺度优化调度策略实现对配电网日前调度、日内滚动调度和实时反馈校正,减少了分布式电源和负荷的预测误差对配电网运行的影响。以某市公交线路实际道路情况为例,验证了所提出的优化调度策略具有能够满足电动汽车充电负荷需求、抑制功率波动并降低配电网运行维护费用的优势。     

基于边缘计算的能量自治区域调度策略

为了提升配电物联网基础数据海量增长背景下能量调度的效率,提出了基于边缘计算的能量自治区域调度策略,构建能量自治系统边缘计算架构和优化调度模型。该方法将大部分数据处理和储存工作下放至网络边缘侧,降低网络传输成本并且减少调度中心计算量,边缘侧采用基于莱维飞行的改进粒子群算法进行优化调度,既可以独立进行优化工作,也可以边云交互完成整体调度。相比于传统集中式调度策略,该方法可节省约90%的系统整体优化时间,且云层以及边缘层所进行的总迭代次数较集中式调度减少60%以上。最后以某地区电力负荷及分布式电源预测出力数据为算例进行仿真计算,结果表明基于边缘计算的优化策略有效地提高了能量调度的效率。