考虑源荷协调的风电并网系统旋转备用容量优化

风电的接入给电力系统带来更大不确定性,要求电网公司购买更多的旋转备用以维持电力系统的功率平衡和稳定,兼顾系统运行可靠性与经济性的旋转备用优化配置具有重要意义。考虑风电、需求侧互动资源,提出一种基于多场景的概率性旋转备用优化方法。该方法综合考虑风电预测误差、负荷波动及发电机非计划停运不确定性因素对旋转备用的需求,将弃风、可中断负荷分别作为部分负、正旋转备用融入发电日前调度计划,以购电总费用最低为目标函数建立日前机组组合优化模型,获得各时段旋转备用优化配置量。通过对IEEE 30节点、IEEE 118节点系统进行算例分析,验证了所提方法的正确性和有效性。     

考虑风电备用可靠性的电力系统备用优化

风电能够以降载运行的方式提供备用。由于风电实际出力的不确定性,风电提供的备用也可能偏离预定值,风电备用并不完全可靠。为此提出一种考虑风电备用可靠性的电力系统备用优化模型。首先,基于风电出力的概率分布信息,分析风电提供备用的变化;然后,将风电备用纳入弃风、失负荷成本的计算中,并通过进一步的消除积分符号以及线性化处理,将模型转化为混合整数线性规划问题求解;最后,基于IEEE-RTS 24节点算例验证了所提模型的有效性。算例结果表明,考虑风电备用的可靠性可以对系统中的弃风、失负荷成本进行更精细的评估,从而对系统中的备用进行更精细的配置,避免过于保守或激进的结果。     

消纳大规模风电的备用容量在线滚动决策与模型

针对日内最新预测值与日前发电计划存在较大偏差的问题,考虑到风电预测精度具有随时间尺度逐级提高的特性,提出了能有效消纳风电的基于发电偏差优化的备用容量在线滚动修正策略,并建立了相应的优化调度模型。首先将正态分布与拉普拉斯分布联合来拟合风电预测偏差,在此基础上采用基于置信度的方法确定某时段风电出力极值,随后利用随机生产模拟求取该时段系统的最大备用容量即为该时段的发电偏差约束的限制值。最后,利用发电偏差与限值的比较,利用改进的粒子群算法对模型进行求解。某省电网实际算例仿真结果验证了所提策略和模型的有效性。     

含风电场的发电系统旋转备用优化调度模型研究

为研究风电的随机性和间歇性对电力系统调度计划中旋转备用的影响,建立风电预测偏差的概率密度函数,将正态分布与拉普拉斯分布联合,拟合风电预测偏差的概率分布。在处理风电预测与负荷预测的不确定性因素时,基于置信度确定了系统需要增加的旋转备用容量,并在此基础上建立旋转备用优化调度模型。通过算例仿真分析,表明置信度可作为调整系统经济性与可靠性的平衡因素,且文中模型的经济性优于传统等备用调度模型。     

大规模风电接入电力系统备用决策评述

大规模风电接入给电力系统运行带来很大不确定性,增加了系统发电调度和备用决策的难度。深入分析了大规模风电接入电力系统备用决策的影响因素。在传统确定性决策方法的基础上,重点梳理和对比计及风电影响的概率性决策方法,指出各类方法的特点及可能存在的问题。从电源侧和需求侧两个方面深入探讨了大规模风电接入电力系统的备用配置问题,指出风、火等多电源打捆和电动汽车等储能设备以及其他技术在解决备用配置问题中的应用潜力。综合大规模风电接入对电力系统生产、运行以及消费环节的影响,对传统的电力系统备用的概念进行了扩展。     

大规模风电接入火电系统的最优旋转备用容量研究

为研究大规模风电接入火电系统后的旋转备用（Spinning Reserve, SR）问题,对单时段机组组合（Unit Commitment, UC）模型进行了改进。目标函数由单纯的燃料费用最低改为燃料费用与停电损失之和最低,并设定系统因SR容量不足导致的切负荷和切风功率的均概率小于预先设定的置信度。利用蒙特卡洛模拟法（Monte Carlo Simulation, MCS）模拟导致系统有功缺额的各种随机因素,计算失负荷概率、停电损失和风功率切除概率。利用优先列表法（Priority List, PL）和基于最小边际成本法的经济调度（Economic Dispatch, ED）算法求解所提的模型。对算例系统进行了计算、分析,验证了模型和算法的有效性,并得出了一些有意义的结论。     

风电并网后系统备用容量需求分析

风电具有随机性和间歇性,其不确定性增加了系统运行的风险,也增加了辅助服务的需求。为保证风电并网后系统运行的可靠性,需在原来运行方式的基础上,安排一定容量的旋转备用以响应风电场发电功率的随机波动,以维持电力系统的功率平衡与稳定。本文考虑了系统的负荷预测偏差和风电功率预测偏差,对并入风电前后系统的备用情况差异性进行分析,为电力系统安全稳定运行提供参考意见。     

考虑大规模风电接入的备用容量计算

备用需求是日前发电计划优化中的重要约束,也是保障电网可靠运行的重要基础之一。随着大规模风电的集中接入,传统以高可靠性常规电源为依据的备用设置方法难以保障间歇性电源接入下的电网可靠运行。考虑大规模风电间歇特性,兼顾电网运行的安全性和经济性,采用聚类分析技术对风电功率预测数据进行筛选,建立风电功率预测误差与备用需求变化间的关联模型,得到风电接入后的新能源备用容量。实际系统算例测试验证了其有效性。     

适应大规模风电接入的电力系统旋转备用优化模型与求解

以经济性为评价指标,综合考虑系统有功平衡、机组爬坡和有功约束、节点电压约束、线路热稳极限和旋转备用总量需求等条件,建立了含风电的随机最优模型。通过场景生成和消减,建立了风功率的随机模型,并最终得到了在预测误差范围之内的10种风功率出力场景。在求解算法方面,引入了基于模糊聚类的改进小生境遗传算法,并在IEEE10机39节点系统进行了仿真验算,得到系统在多个场景下的出力曲线和旋转备用容量要求。结果表明,改进小生境遗传算法与其它算法相比,在保证系统安全运行的前提下,可以有效降低系统的运行费用。     

直购电背景下利用储能配合旋转备用的风电并网容量优化

为了解决大用户直购电与风电消纳之间的矛盾,文章提出利用大用户以直购电的形式消纳风电。首先,以上下旋转备用来应对风电的不确定性,引入储能系统弥补较高备用需求导致的上下旋转备用空间的不足。其次,在此基础上以大用户直购电背景下风电最优并网容量为目标建立了以发电企业为领导者,风电场为跟随者的主从博弈模型。最后,运用改进粒子群算法在含风电场的IEEE 30节点系统上进行仿真分析,算例验证了所提方法的有效性。     

风速相关性下的最优旋转备用容量

在兼顾系统经济性和可靠性的基础上,同时考虑负荷预测偏差以及风电出力预测偏差等不确定性因素后,研究了计及风速相关性下的电网最优旋转备用.采用成本效益分析法,建立了系统发电成本、备用成本和期望停电成本之和最小的目标函数,利用基于随机模拟的量子行为粒子群算法对其进行求解,并对相关影响因素进行敏感性分析.通过算例分析了风速相关性对旋转备用的影响,验证了所提模型和算法是可行的.     

含风电场电力系统旋转备用获取模型

为反映风电对电力系统备用容量获取的不确定性影响,以含风电场电力系统为研究对象,建立了风电出力偏差的概率密度函数,基于机会约束规划方法构建了考虑负荷预测误差、风电出力偏差以及发电机组的故障停运等不确定随机因素的旋转备用获取模型.该模型通过设定旋转备用被满足的概率大于给定的置信度水平的约束条件,反映了旋转备用充裕水平对系统经济性的影响.算例分析表明,在满足系统可靠性的前提下,文中模型的经济性优于传统模型,同时,风电出力偏差采用文中建立的概率分布较之正态分布的可靠性更佳,通过置信度水平的合理选取,所建模型可以实现可靠性与经济性的平衡.     

考虑风电效益的风火互济系统旋转备用确定方式

风电接入电网的影响具有双重效应,因此,含风电的电力系统的备用容量配置需要综合考虑风电正、负效益才能得到合理的结果。此外,风电作为电源具备提供备用的能力,在确定备用时也需要考虑。文中首先分析了风电接入对电网的影响,然后建立了综合考虑风电节能环保综合效益和风电提供备用可能性的机组组合模型。接着通过一个具有风火互济运行典型特征的仿真算例,对几种不同备用容量确定方案进行了对比分析。最后围绕不同风电消纳原则、风电提供备用容量的可行性等问题,讨论了风火互济系统中的旋转备用确定方式,并提出了适合中国风火互济运行系统的风电消纳模式建议。     

考虑可中断负荷的风电接入系统旋转备用双层优化方法

风电接入规模的不断扩大加大了电力系统的波动,使得电网需要配置更多的旋转备用(spinning reserve,SR)抑制电力系统波动与电网等效负荷预测偏差,传统以固定比例配置常规机组旋转备用容量的方法经济性差且未考虑系统内其他资源。考虑辅助服务市场进一步开放以及可中断负荷特性,将可中断负荷与常规机组一同参与辅助服务市场,文章提出了一种考虑可中断负荷的旋转备用双层优化方法。该方法以时间为尺度,上层优化日前协议签订的容量成本,下层优化日内实时调用成本,构建优化总期望成本的双层优化目标函数,基于序列化建模思想将系统等效负荷预测偏差离散化得出相应决策期望值,通过商用软件CPLEX求解目标函数获得各时段可中断负荷与常规机组最优备用容量。最后以新疆某地区实际运行数据进行算例分析,验证所提方法的可行性。     

考虑惯性动能的风电场旋转备用容量优化方法

并网风电场主动参与旋转备用控制,已成为调度部门和风电场运营商面临的新挑战。将变速风电机组的转子惯性动能纳入到风电场旋转备用容量范畴,从而最大限度地利用转子惯性动能参与电网频率调节或紧急备用;并根据风电场实际运行场景,提出了备用优化运行模式与调度优化运行模式及其对应的优化模型。实际算例分析表明,相比于传统备用方法,所提出的方法可在备用优化运行模式下使风电场弃风量最小,给风电场商带来较为可观的经济利益;可在调度优化运行模式下向电网提供最大的旋转备用容量,更加有利于电网稳定运行。     

考虑风电出力和负荷不确定性的电力系统有功优化潮流

建立了考虑风电出力和负荷不确定性的电力系统有功优化潮流模型。针对传统经验值法确定的系统所需旋转备用容量适应性较差的不足,文中在对风电出力和负荷需求进行区间预测的基础上,采用极限场景理论确定系统的正负旋转备用以协调风电出力和负荷的随机性。针对现有爬坡率约束只考虑单时段机组调节的缺点,为避免系统在风电出力和负荷出现陡峭波动时,机组调节量超过限值,加入多时段耦合约束以平衡系统风电出力和负荷的波动性。最后通过一种改进的粒子群算法对模型求解,并以含风电场的IEEE 30节点系统为算例验证所提模型的正确性与有效性。     

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。     

基于运行可靠性的风电容量可信度研究

现有风电容量可信度的研究通常属于系统规划层面,难以直接指导实际生产运行。从运行层面出发,研究风电运行容量可信度及其影响因素,分析了其对调度计划的指导作用。首先针对风电预测误差与预测出力之间的相关关系,建立多风电场预测误差的条件概率分布模型;其次建立风电和常规机组的等效容量分布模型并进行运行可靠性评估;继而提出运行层面风电容量可信度的定义及评估方法;最后结合实际风电数据和测试算例,对不同时间尺度运行容量可信度进行计算,得出风电运行容量可信度的相关结论,为大规模风电接入后的调度运行提供决策支持。