基于价格灵敏度分析的风储系统经济性评估

提出一种针对含大规模风电的电力系统储能和备用的灵敏度定价方法.结合随机场景分析技术,建立考虑直流潮流约束的调度优化模型,可涵盖所有可能的风电出力场景.基于所提模型,采用边际定价方法,通过最优性条件和拉格朗日乘子,推导了传统发电机、风电和储能系统的能量价格及备用服务价格因子.该定价方法可量化电网中各种机组和储能装置对于系统运行的经济价值,为调度运行和规划提供了参考和依据.     

考虑风电接入的有功运行备用协调优化

分析了大量风电接入对系统有功运行备用提出的问题,首先分析了风电接入后系统的运行备用需求性质,进而提出一种基于风险的风电备用需求决策方法,并提出一种充分利用发电机组控制性能的备用协调优化分配算法.IEEE 39节点系统的仿真结果表明,所提出的方法有效解决了风电备用需求的确定和分配问题,对接入大量风电的系统的有功调度运行具有实用价值.     

边际网损系数法中节点无功功率对电力市场网损分摊的影响

边际网损系数法是一种基于微观经济学原理和已知潮流解的网损分摊方法.由于该方法能够提供有效的经济信号,提高经济效益,已成为国外区域电力市场最主要的网损分摊方法之一.但在实际网损分摊中并没有考虑节点无功功率对全网网损的影响,因而没有对节点无功功率进行网损量的分摊.文中介绍了边际网损系数法中节点无功功率对电力市场网损分摊影响的基本模型和算法原理,推导并分析了考虑和不考虑节点无功功率的网损分摊公式.最后,对IEEE-14、30节点系统及某2243节点实际系统峰荷、腰荷和谷荷三种典型运行方式进行了计算和分析.结果表明,随着系统的增大,节点无功功率对网损分摊的影响有增大的趋势.因而,在较大的系统中应用边际网损系数法时,忽略节点无功功率对网损分摊的影响将会使网损分摊结果有较大的误差,并且据此说明了在网损分摊中计及节点无功功率的重要性和必要性.     

电力市场下风电电力系统旋转备用风险-成本模型

为了量化风电出力的随机性和波动性对电力系统备用容量的影响,利用条件风险价值方法,在电力市场环境下构建了包含了常规机组的运行成本、排污成本、期望停电成本、旋转备用成本在内的风电电力系统旋转备用的风险-成本模型,在Matlab环境下利用量子差分进化算法对模型进行求解,通过仿真分析了量子差分进化算法的优势、不同风险水平对系统上下旋转备用容量的影响,以及不同置信度下系统总的运行成本和条件风险值,得出了风险水平越高(对风电的态度愈保守),系统的上下旋转备用越小,而系统的上下旋转备用容量的置信度增加,系统总的运行成本和CVa R值则降低的结论。     

计及调度一致性的含风电系统备用容量优化分配

针对风电并网后可能造成的备用转移问题,为兼顾市场公平性提出一种备用容量分配优化决策方法。计及风功率及负荷误差并考虑备用的节煤效益和系统网损因素,以折算煤耗和机组煤耗作为综合煤耗,推导并引入机组备用调度一致性约束,构建风电接入后的系统最优备用分配模型。定义备用有效调整率、时段有效调用率和备用预警指标,比较计入备用调度一致性约束前后的系统网损和综合煤耗、火电机组出力调整次数和实际有效率,分析不同风电比例场景下备用安全和算法性能。以IEEE-RTS24系统为算例,验证了所述算法在解决机组间备用转移、减少机组调整次数、提高机组出力调节有效率和保证市场公平性上的有效性,为调度员灵活调度提供了参考。     

大规模风电并网系统的无功优化控制方法

大规模风电并网对系统的电压、网损具有显著影响,分析大规模风电并网对系统电压、网损的影响,得出随着风电渗透率的增加,系统网损增大,电压水平降低的结论。针对高风电渗透率的系统,采用粒子群算法,对系统进行无功优化控制,从而提高系统运行经济性和电压水平。最后,采用新英格兰10机39节点系统算例分析验证该方法的有效性。     

多风电场接入的灵敏度场景静态无功/电压评估

风电出力对电力系统运行的影响存在复杂的非线性,现有处理风电随机性的风电场景模型难以保证风电场景与电力系统优化运行保持一致,为此提出含多风电场的电力系统无功/电压灵敏度场景分析方法。首先利用网损/电压灵敏度计算方法计算多风电场相关性出力样本的网损/电压灵敏度,再基于主成分分析构建联合网损/电压灵敏度特征空间,并在此基础上进行场景聚类,得到多风电场网损/电压灵敏度场景。将某2个风电场的实际数据接入IEEE 30节点系统中分别进行传统风电场景分析和所提灵敏度场景分析,验证了所提方法的有效性和优越性。     

计及风险备用的大规模风储联合系统广域协调调度

基于随机规划思想和风险决策理论,提出一种计及风险备用的风储联合运行系统广域协调调度方法。协调模型采用双层优化方法实现发电计划优化子问题和备用容量优化子问题的分解协调和迭代求解,降低了随机机组组合模型的计算规模和求解难度。外层优化计及风电波动性采用确定性机组组合模型计算日前发电计划;内层优化基于条件风险价值计算风电预测误差引起的系统风险备用容量,并采用所提出的风储协调策略实现多风电场储能系统之间的协调调度以降低系统备用需求。采用增加了2个风电场的IEEE 30节点系统进行仿真,分析了大规模风电并网系统中储能系统的最优应用模式,并验证了所提协调调度策略在提高风电消纳能力方面的优越性。     

考虑网损与负荷偏差的节点边际电价模型与求解

文中分析了中国在市场出清和节点边际电价计算时,存在发用电负荷偏差和系统网损难以精确计算的问题。首先,提出2种节点边际电价计算模型,利用网损分布因子分摊系统网损与负荷偏差分配因子分配负荷偏差相结合的方法,实现系统网损与负荷偏差的精确计算。然后,基于迭代的节点边际电价模型,以母线负荷为初始点编制发电计划,每次求解后将总发电量与系统负荷的偏差分摊至节点,修正其负荷,通过多次迭代求解节点边际电价。两步法节点边际电价模型,以系统负荷为依据,建立考虑系统网损与负荷偏差的耦合模型。第1步计算负荷偏差,第2步固定偏差计算节点边际电价。最后,通过比较所提方法与网损直接分摊方法的节点边际电价,以及分析不同负荷偏差水平、不同负荷偏差分配因子对节点边际电价的影响,验证了所提模型的有效性。     

负荷用电结构变化对系统网损的影响分析

为了能够定量分析不同类型负荷对网损的影响,评估负荷用电结构变化后网损的变化趋势,提出基于边际网损系数法和代表日负荷曲线的不同类型负荷的网损计算方法。利用最大负荷利用小时数定量分析得到不同类型负荷与网损率的关系。以某市系统为例检验负荷用电结构改变对线损的影响,计算结果与定量分析结论一致;并结合大用户接入系统方案的优化对网损进行分析,验证所提方法的可行性和正确性。     

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。     

计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度

大规模新能源并网给电力系统的调度运行带来了新的挑战。为缓解系统的备用压力,提出一种计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度方法。首先,基于场景生成方法建立可变场景模型,考虑了风电并网容量和光伏并网面积对新能源出力不确定性的影响。其次,建立电力系统中多种灵活资源的备用模型:在源侧,分别建立常规机组和风电/光伏的备用模型,并考虑了风电/光伏备用的不确定性;在负荷侧,引入激励型需求响应,对需求侧备用进行建模。然后,基于两阶段随机优化方法建立备用调度模型。该模型考虑了日前的运行和备用决策以及日内不确定场景下的弃风、弃光以及切负荷风险。最后,基于改进的IEEE RTS-24测试系统验证了所提模型的有效性。     

含高渗透率风电的电力系统备用影响及配置研究

系统备用的确定是目前新能源发电优先调度及常规机组发电计划制定中的关键因素。传统的备用配置原则未考虑新能源发电的影响,无法满足系统运行可靠性要求,而当下较为保守的配置方法又过于粗略,挤压了新能源发电的消纳空间。通过分析大规模高渗透率风电接入对系统备用的影响,同时兼顾系统安全经济运行和新能源发电优先调度、充分消纳的双重要求,提出一种考虑风电功率预测及中国电网调度运行实际的系统调节备用、旋转备用影响分析及确定方法,并通过某省级电网实际运行数据验证了其有效性。     

基于两阶段随机优化建模的新能源电网灵活性资源边际成本构成的机理分析

针对大规模可再生能源并网给电力系统安全稳定运行造成的影响,考虑纳入燃气轮机储能等灵活性资源共同调节风电的波动性,构建了机组出力和备用容量联合优化的两阶段发电调度随机规划模型,并计及常规火电机组的多运行状态约束。然后,以模型中两阶段功率平衡约束对应的拉格朗日乘子分别作为日前和实时电价,从模型角度探究了边际成本构成机理。从灵活性资源供应的紧缺程度和灵活性资源需求的旺盛程度两个方面剖析灵活性资源的供需匹配对于系统边际电价的深层影响机理。算例结果说明了灵活性资源在应对风电不确定性和抑制尖峰电价的有效性,同时说明了多时间尺度的爬坡约束耦合、日前备用与实时出力调整量的耦合对于系统边际电价的影响。     

风电对电力系统运行的价值分析

从电力系统运行的角度，提出了基于随机模拟技术的定量分析计算风力发电对电力系统运行的价值的方法。定性地描述了风电并网引起的电力系统运行方式的变化和由此带来的发电变动情况。根据常规火电机组的边际发电成本曲线，分析了风电价值的构成。指出了风电价值与风电场所在地风资源特性、风电机组技术参数、风电负荷在电力系统负荷中所占比例以及配合风电运行的火电机组的耗量特性有关，给出院计算风电价值和灵敏度分析的数值实例。文中的概念性分析方法也适用于复杂电力系统。     

基于有序充电策略的换电站及分布式电源多场景协调规划方法

通过引入电动汽车换电站的有序充电策略,以系统建设运行成本、综合净负荷波动指标以及网络能量损耗最小为目标,提出统筹考虑电动汽车换电站和分布式电源的多场景协调规划方法,并给出满足电动汽车换电需求约束和备用电池存在性约束的备用电池调度方案和最少备用电池计算方法。结合风光电源出力的季节特性,针对IEEE 33节点系统,利用生物地理优化算法进行多场景规划仿真分析,验证了所提规划方法可利用换电站有序充电策略平抑配电网综合净负荷波动,起到了削峰填谷的作用,大幅降低了网络能量损耗,显著提高了风光电源的可规划容量;同时所采用的最少备用电池计算方法,可充分考虑换电站内备用电池在一天中的循环利用,在维持有序充电策略周转的前提下能有效缓解电池储备压力,大幅降低了换电站投资成本。     

含风电场的电力系统动态优化潮流

为了体现风电的环境价值,建立电力市场环境下大规模异步风电并网电力系统动态最优潮流模型。首先计算风电场功率输出期望值,在此基础上,引入基于风电场极限穿透功率的风电弃风运行惩罚成本(WAOPC)以处理弃风行为;然后考虑火电机组的排污特性,并用名义环境补偿成本(NECC)来量化火电环境成本;最后引入风电备用成本(RCCC)来处理随着系统风电穿透水平增加而引起的系统二次备用上升。仿真表明,所建立的模型既考虑了电能生产所产生的环境污染和资源消耗等外部成本,同时也计及了因弃风行为造成的风电损失,合理地反映了以风电能源形式的电能价值。     

含风储一体化电站的电力系统多目标风险调度模型

风储一体化运行是未来风电站的一种发展趋势,与储能和风电分别受系统调度相比较,更有利于提高风电接入电网的利用率。基于一体化电站中电池储能系统的运行特性及风机故障机理,提出考虑含风储一体化电站的电力系统失负荷和弃风风险指标,建立以系统运行风险最小、火电机组煤耗量最少,以及弃风量最少的多目标优化调度模型,以解决系统运行过程中风险、发电成本与风电消纳之间的矛盾。算例验证表明,与传统风储联合运行模式下的调度结果相比,一体化后虽然风险略有增加,但显著提高了系统运行的经济性和风电消纳能力。