基于模糊逻辑和风险管理的配电网供电恢复研究

配电网供电恢复的目标是尽可能多地恢复对重要用户的供电;尽可能减少恢复计划中要求操作的开关数。因此,配电网的供电恢复规划问题是一个多目标的、带有约束的、不确定性的非线性问题。以最小化恢复成本的风险为目标,提出了不确定性情况下配电网供电恢复的最优风险管理过程。采用负荷和回报作用模糊模型、热约束模型和混合整数规划模糊模型,更好地模拟了网络负荷量和回报作用的不确定性,并且在供电恢复过程中运用风险管理,为供电恢复提供了更可靠的决策支持。提出的方法已经用实际的配电网数据进行了验证,结果表明,这种方法能够有效地降低供电恢复成本,是供电恢复的强有力的决策支持工具。     

考虑风电和负荷不确定性的输电网多目标柔性规划

风电大规模集中并网使输电网中电源出力的不确定性显著增强,并且当前考虑风电和负荷不确定性的输电网规划模型大多采用直流潮流,规划结果的准确性有待提高.以交流潮流为基础,构建了考虑风电和负荷不确定性的输电网多目标柔性规划双层模型.上层模型是以建设投资等年值费用、年网损费用和运行效率为目标的输电网多目标规划模型,采用带精英策略...     

An Optimal N-1 Secure Operation Mode for Medium-voltage Loop Distribution Networks Considering Load Supply Capability and Security Distance

With many uncertainties, such as intermittent distributed generations and time-varying loads, penetrated into distribution networks, the load supply capability operating point has not been sufficient to guide power system operation for no security margin guarantee. To address this fundamental problem, an optimal operation model for interconnected distribution networks is proposed in this paper with the consideration of both security and efficiency of systems. The uncertainty, a feeder or substation transformer N-1 contingency, is taken into account and conductor thermal constraints after feeder or transformer failure are also incorporated into the formulated multi-objective model. The nonlinear optimization model is solved by a hybrid algorithm combining normal boundary intersection and sequential quadratic programming. The optimal load distribution solution on feeders and transformers can be obtained, which provides a trade-off between two defined indices, load supply capability adequacy and variation coefficient of security distance. Compared with conventional distribution loadability, case studies carried out on a test distribution network and a real urban distribution system in China demonstrate the effectiveness of the proposed model and solving method. The N-1 security margin is verified when increasing load demand.     

基于深度强化学习的自适应不确定性经济调度

当风电、光伏等间歇性电源大规模接入电力系统时,为应对其出力的不确定性,电力系统经济调度模型需建立在对不确定性建模的基础上,建模精确度将直接影响调度结果的精确度。但当系统同时包含风电、光伏和负荷复杂的不确定性时,对系统整体不确定性进行精确建模显得尤为困难。针对这一问题,引入深度强化学习中深度确定性策略梯度算法,避免对复杂的不确定性进行建模,利用其与环境交互、根据反馈学习改进策略的机制,自适应不确定性的变化。为确保算法适用性,进行了模型泛化方法的设计,针对算法稳定性问题进行了感知-学习比例调整和改进经验回放的机制设计。算例结果表明,所提方法能在自适应系统不确定性的基础上,实现任意场景下的电力系统动态经济调度。     

Transient tolerance analysis of power cables thermal dynamic by interval mathematic

The safeguard of power equipments is assuming a major role in the deregulated electricity market, where a malfunctioning power system could be responsible for serious damages to a large number of system operators having access to the shared energy resource.In this context thermal monitoring of power cables represents a key issue in evaluating the risks associated with a given load management policy especially during emergency conditions. In particular this demands for reliable assessment models that should be able to predict the transient thermal behaviour when the load exceeds the nameplate value.In this connection the application of both simplified and detailed power cable thermal models is often complicated by the presence of uncertainties affecting the tolerances of the input data. The effect of these uncertainties could influence the final solution to a considerable extent.A comprehensive tolerance analysis is therefore required in order to incorporate the effect of data uncertainties into the thermal modelling process.To address this problem, in the paper the employment of interval mathematic is proposed. Several numerical results are presented and discussed in order to assess the effectiveness of the proposed methodology which offer a rough qualitative insight of the solution in a very short time, comparable to the time required for a deterministic numerical simulation.     

计及灵活性多目标电-热-交通综合能源系统区间优化运行

大量新能源和电动汽车接入后,导致电-热-交通综合能源系统有较大的净负荷变化,需要系统具有一定的灵活性以匹配源荷两侧的不确定性。如何处理不确定性与灵活性的矛盾,以及如何实现经济性和灵活性的平衡,是电-热-交通综合能源系统目前面临的难题。鉴于此,提出一种计及灵活性多目标电-热-交通综合能源系统区间优化运行模型,以经济成本最小和系统灵活性最大为目标,综合平衡系统的经济性和灵活性。利用区间数学描述风电出力和电动汽车负荷的不确定性,将传统等式约束转化为区间表达的形式,使其更具合理性。利用改进的多目标量子免疫算法对优化模型进行求解。以辽北某综合能源系统为例,设定3种不同场景以验证所提方法的有效性。     

基于区间理论的油田综合能源系统优化规划

针对油田的能源结构和用能负荷的特征,构建了油田综合能源系统架构;考虑可再生能源出力的不确定性和油田多元负荷用能的随机性,建立了光伏、光热出力的区间模型,热负荷区间模型和基于价格型响应的电负荷区间模型;通过分析设备投资成本的时间价值和区域碳中和途径,建立一种计及源荷不确定性的综合能源系统规划模型,并结合仿射算法和区间序关系,将不确定性优化问题转化为确定性的多目标优化问题进行求解。算例分析表明,油田综合能源系统架构符合油田能源禀赋和负荷实际耦合情况,设备配置方案投资回收年限短,不确定性权重系数越高,投资越大,年净收益区间越大,结果验证了规划方法的有效性。与传统鲁棒凸规划优化方法相比,所提方法为决策者提供了满足区间约束的解集,避免了规划方案的保守性。     

电热耦合系统全流程碳排放计量技术

电能和热能作为二次能源,供热和供电系统产生的碳排放基本都来自产能侧。同时,随着综合能源的的发展,电热网络的耦合变得紧密。因此,如何界定产能、传输以及用户侧碳排放责任对碳排放进行计量是促进电力网络和热力网络各个环节低碳发展的重要措施。针对这一问题,为改进现有宏观计量的局限性,提出了基于碳排放流的电热耦合网络考虑网络损耗的全流程碳计量方法。创新地将电热耦合系统作为整体,提出了网络中的碳排放流定义和指标,并建立了电热耦合网络以及耦合设备的全流程碳排放流模型。提出了一种涉及能量传输全流程的碳排放计量架构,所提方法能够有效地对电热耦合网中产能环节、传输环节以及用能环节进行碳排放的计量。文中给出了示例系统,验证了模型与算法的准确性。     

考虑源荷不确定性的风光火储系统低碳经济调度

为提高以新能源为主体的新型电力系统运行的低碳经济性和能源利用率,提出一种考虑源荷不确定性的风光火储发电系统低碳经济调度模型。将碳交易成本引入传统经济调度中,细化碳排放源;用随机机会约束处理源荷两侧不确定性;立足供给电源侧资源禀赋来改善清洁能源的波动性和消纳率。以IEEE 30节点系统进行算例分析,通过随机模拟粒子群算法对模型进行求解,结果证明所提调度模型可减少碳排放量、提升系统的经济运行、促进新能源消纳。     

考虑动态输送容量机制的电力传输线过载风险评估

传输线动态输送容量(DLR)技术旨在使用动态环境参数计算整定传输线输送容量,相较于传输线静态输送容量整定方法,可真实反映传输线实时传输功率上限.然而,DLR数值的计算依赖于风速、光照强度、温度等不确定性较强且难以准确预测的环境参数,换言之,依照DLR机制整定得到的传输线最大传输功率上限也具有不确定性.若其预测偏差过大,...     

基于不确定网络理论计及经济性与可靠性的主动配电网规划

提出了基于不确定网络理论的主动配电网扩展规划模型。首先,考虑负荷与分布式电源出力时间分区相关性,构建特征概率不确定性集合;其次,建立统筹分布式电源、网架、静止无功补偿装置、变电站和有载调压变压器各设备的升级新建及其主动管理措施的经济子规划模型,并提出了适用于规划问题的两阶段整体最优可靠性方法,且通过二阶锥松弛将原模型转化为混合整数二阶锥规划问题进行快速求解。分别得到全过程多阶段经济和综合可靠性不确定性测度分布作为网架树权重。最后,利用不确定网络中最小生成树理论,搜索与理想网架树分布最接近的最优规划方案。改进的IEEE 33节点系统与IEEE 69节点系统算例验证了所提模型的有效性。     

计及多元不确定性的氢电耦合微电网多阶段动态规划方法

针对传统单阶段规划设计方法存在的初始投资成本高、源荷匹配性弱、经济性不足的缺点,提出了一种氢电耦合微电网多阶段动态规划方法,可确定各设备的最优配置容量和投资时机,并基于混合优化架构增强模型对多元不确定性的适应能力。其中,设备在规划周期内投资成本的波动不确定性特征以随机概率场景描述,可再生分布式电源出力和负荷需求不确定性则以不确定场景集合处理。在此基础上,进一步考虑微电网规划周期内的负荷增长率、设备性能衰退等动态因素,提升规划方案对未来动态信息变化的适用性,并最终构建随机-鲁棒混合整数线性规划模型描述微电网的多阶段动态规划问题。仿真结果表明,与传统的单阶段规划模型相比,所提方法的总成本降低近5.0%,初始投资成本降低近13.9 %,投资回收期缩短近32.9 %,有利于提升微电网规划方案的经济性。     

基于多场景技术的冷热电虚拟电厂两阶段优化调度

针对风、光出力及负荷需求的不确定性造成虚拟电厂收益低的问题,建立了基于多场景技术的冷热电虚拟电厂优化调度模型.对风光出力及电、热、冷负荷的不确定性进行分析,通过拉丁超立方抽样生成连续时间场景,模拟风光出力及多能负荷随时间的波动情况;采用同步回代消除法对所生成的场景进行削减,得到风、光、荷典型日场景.在此基础上构建多场景...     

含分布式发电的热电联供系统负荷恢复策略

近年来含分布式能源的热电联供系统在区域能源系统中得到了广泛应用,而传统故障分析仅针对供电系统进行决策,缺乏对综合能源系统的整体考虑。文章在热电联供能源系统供电中断情况下,研究综合能源系统供能恢复问题。引入换热站模型和高耗电、高产热的大型耗能用户模型描述热电耦合关系,对热-电系统间的能量生产、分配、转换以及不同等级负荷的供能恢复过程进行建模,考虑热惯性影响,利用供热量在空间和时间的弹性,构建热电联供系统负荷恢复策略模型,并用CPLEX求解器求解,得到故障后负荷综合损失最小的方案。利用某热电联供系统算例验证所提方法的有效性。     

计及灰水负荷预测的区域型热补偿系统调控策略

传统供暖手段以热电联产机组作为主要热源，由于热电联产机组具有电热耦合的特性，因此运行时会产生热电负荷不匹配问题。为缓解这一问题，提出了一种集中供暖与区域型热补偿系统共同参与的供暖手段。对用户侧的灰水生产情况进行灰水生产活动预测，量化预计可回收热能，并结合光热电站的余热，将二者一同作为集中供暖的补偿热源。根据用户侧的热负荷特性以及光热电站和灰水热能回流系统的供热特性，构建区域型热补偿系统的运行优化模型，使用模型预测控制方法制定系统模型的调控策略。最后，通过设置算例仿真对比可知，所提出的调控策略能够回收利用原本废弃的热能，在实现供暖目标的同时保证了系统的经济性和环保性。     

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.     

基于最大信息熵原理的短期负荷预测综合模型

引入了信息理论来研究和处理负荷变化的不确定性，提出了基于最大信息熵原理的短期负荷预测综合模型，该模型将各种单一预测模型的预测结果以及历史预测误差分布作为约束信息，利用最大熵原理得到预测结果的分布。文中阐述了新模型的应用背景、思路和理论，给出了具体的实现方案和算法，并在实际电网中得到了应用。针对实际电网的算例研究表明，对于随机性较大的电网负荷，传统综合预测模型存在明显的过拟合现象，而新模型则有效地提高了预测精度。     

基于CVaR分析的新能源配电网电压风险评估模型

针对风光等分布式新能源大规模接入给配电网带来反向潮流而造成的电压波动大、局部区域电压偏高的问题,在传统配电网运行风险评估理论的基础上,结合分布式电源、电动汽车和负荷概率模型,采用严重度函数描述了电压偏高、偏低的风险,构建节点电压偏高、偏低的严重性函数。将传统风险评估理论的事故风险评估替换为基于条件风险价值(CVaR)模型,提出了考虑电动汽车和负荷不确定性的事故冲击和损失计算方法,建立了电压波动的CVaR风险指标,提出了分布式电源发电功率、电动汽车充放电功率的特殊函数的估计方法。以IEEE33系统为计算实例,计算了正常运行和预期故障线路2种情况下的电压波动的CVaR风险值,验证了该方法的可行性和适用性。     

考虑最优负荷削减与热负荷惯性的综合能源系统可靠性评估

综合能源系统(integrated energy system,IES)具有灵活调度和多能互济的特点,针对当前综合能源系统供能可靠性研究尚不充分的问题,提出一种考虑最优负荷削减与热负荷惯性的综合能源系统可靠性评估方法.首先,建立了综合能源系统总停供损失期望指标,充分体现了综合能源系统停供能造成的经济损失;其次,考虑能源...     

区间不确定信息下电力系统安全性的快速评估算法

计及高压输电网络中的不确定因素,提出了区间负荷下快速评估电力系统安全性的新算法。该算法对传统分支定界算法进行了改进,证明了电力系统最小切负荷问题的负荷边界特性,将双层规划模型的求解转化为少量线性规划模型的求解。改进后的分支定界算法能够快速、准确地求解基于双层线性规划的区间至多切负荷模型,得到区间负荷下计及发电机的可调作用时,基于直流潮流模型的系统最小切负荷量的最大值。新算法的计算速度大大优于求解同类问题时所用的蒙特卡罗模拟法和分支定界法,精度较高。6节点和46节点系统算例的计算结果验证了算法的正确性和有效性。