计及频率考虑风电分担加速功率的两阶段经济调度

风电不确定性引起的预测误差会对系统经济调度产生影响,针对此问题,本文采用不同时间尺度两阶段经济调度模式进行优化.第1阶段不计风能不确定性以火电发电成本最小为目标建立日前24 h调度模型;第2阶段以第1阶段机组出力为基础对风功率进行不确定性建模,以频率偏移和网损最小为目标建立日内1h实时调度模型,此阶段为考虑频率质量将动态潮流计算引入优化调度中,且基于动态潮流计算系统中加速功率由风、火、荷按一定的比例共同分担,其中风机根据调频能力与风速和减载水平有关的特性,在不同风速下通过超速或变桨整定出不同等效静调差系数以更好发挥风电分担加速功率的作用.模型通过多目标粒子群优化算法形成基于Pareto曲线的最优前沿解集.最后以改进的IEEE 14节点系统为例对所提方案进行仿真验证.     

考虑风电不确定性的电力系统多目标优化调度

针对风电机组并网规模的增加使火电系统面临平频繁启停、运行效率低的问题,建立考虑风电机组不确定性的电力系统多目标调度模型.在一定的风险情况下,对电力系统进行调度,对机组按照能耗量高低进行排序,安排机组开停机顺序,既提高机组运行效率又符合节能调度的要求.在传统经济调度模型的基础上,考虑机组运行稳定性,建立电力系统经济平稳调度模型,引入maxmin函数和ε支配的多目标粒子群算法对模型进行求解.算例分析表明,该模型能够在一定的风险情况下取得较好的经济性和平稳性。     

考虑风电不确定性的互联电力系统鲁棒经济调度

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。将可再生能源转化成电能,实现了对可再生能源的利用;通过输电网对电能的远距离传输,实现了可再生能源的大规模共享。本文针对输电网,提出一种广域协调消纳大规模新能源发电出力的策略,实现可再生能源广域内的大规模共享。并运用鲁棒优化技术,有效控制新能源出力不确定性给电力系统带来的影响。首先,给出了一种“传统关口调度结合风电消纳”的联络线调度模式,将日前联络线功率调度计划分为计划值和调整值;其次,建立两阶段零和博弈模型;最后,针对所建博弈模型,提出一种改进的“非线性割平面”算法进行求解。算例分析结果表明,所提出的新能源广域协调消纳策略能够在保证互联系统鲁棒性的同时提高互联系统的经济性。     

考虑事故后频率约束的两阶段经济调度

为了保证事故后电力系统仍能正常运行,基于多阶段决策的思想提出了考虑事故后频率约束的两阶段随机经济调度模型。该模型中同时考虑事故前(第一阶段)和事故后(第二阶段)系统的运行成本,分别称为"当前成本"和"未来成本"。第一阶段的优化目标函数考虑在满足供电可靠性的条件下使常规机组和风电机组的发电成本最小;为了保证系统频率在事故后较短时间内恢复正常,第二阶段考虑了对低频减载的约束,目标函数为常规机组和风电机组的发电成本,风能高估低估的惩罚成本以及减负荷的惩罚成本最小。针对模型的非光滑性,采用光滑化方法对其进行处理,并以IEEE30节点系统进行仿真,仿真结果验证了新模型和算法的有效性。     

考虑风电不确定性的VSC-MTDC互联系统 两阶段交直流最优潮流

考虑不确定性风电通过多端柔性直流(VSC-MTDC)并网对交流系统运行的影响,提出了计及风电不确定性的VSC-MTDC互联系统的两阶段交直流最优潮流模型。围绕多端柔直参与实时调度的优化展开,基于"多级协调、逐级细化"的调度思路,在日内滚动阶段根据风电短期预测数据优化发电机的运行成本。在实时调度阶段根据风电超短期预测数据不断调整优化VSC换流站的控制指令和缓冲机组出力,及时修正风电短期预测误差对交流系统网损与电压水平带来的影响。将所提出模型应用于IEEE30和IEEE118节点算例中,验证了所提模型的有效性和可行性。     

考虑风电并网的电力系统经济调度

风电场输出功率的不确定性使风电并网后电力系统的调度决策面临新的挑战。对风电场输出功率进行预测是消纳大规模风电的基础工作,在此基础上对预测误差进行统计分析和评估,并用于电网调度决策。根据对风电功率不确定性的处理方法不同,将含风电的电力系统调度模型分为确定性模型、模糊模型及不确定性模型。对风电功率不同时间尺度、不同前瞻周期的预测误差进行统计学分析,从而研究不同时间尺度之间调度决策的滚动优化机制,以及不同时间尺度调度决策进行滚动优化时调度与对应时间尺度预测之间相互协调配合的问题。储能、电动汽车等可调度资源能够有效平衡和抑制风电等可再生能源的间歇性和波动性,是实现消纳大规模风电、节能减排、保障电网安全稳定的有效途径。并对以大型火电为主体电源的电网接纳风电的成本效益进行了讨论。     

考虑风电不确定性的多区电力系统分散式随机调度方法

在考虑风电出力不确定性的基础上研究了多区域电网分散式优化问题。首先,对区域边界共享节点进行复制以实现互联电网的解耦,然后,基于场景法对风电随机性进行建模,构建区域电网两阶段随机优化模型,最后,采用同步型交替方向乘子法(Synchronous Alternating Direction Method of Multipliers,SADMM)交替求解全网分散优化问题和区域两阶段随机优化问题。采用修改的新英格兰39节点系统构建3区域互联电网进行仿真测试,验证了所提模型能够有效应对风电的随机不确定性,并实现各区域电网调度的分散自治。     

考虑约束的风电调度模式

大规模风电机组的快速接入严重影响电网安全稳定和风电的接纳能力,在电网结构未有大的改善之前,只有依靠科学合理的调度模式和原则才能保障风电的稳定多发.文中以甘肃电网实际运行情况为例,分析风电送出受限原因,利用具体调度管理实施细则提高上网风电质量,采取最大负荷模式安排日发电计划,通过超短期滚动计划和实时调整,确保了电网安全、节能和"三公"调度.实际应用验证了该模式和原则具有较好的可行性.     

计及风电不确定性的含UPFC电力系统的两阶段最优潮流

风速具有随机性和不确定性,大规模风电场的并网会影响电力系统的稳定性,而统一潮流控制器(UPFC)具有实时潮流控制能力,有利于系统稳定。建立计及风电不确定性的含UPFC的最优潮流模型,由日内滚动调度和实时调度两阶段组成。日内滚动调度阶段不考虑风电出力预测误差,制定机组出力计划,优化运行成本;实时调度阶段根据风电出力预测误差调节UPFC参数,实时修正运行计划,并进行潮流优化,以保证系统安全可靠。以IEEE 14节点系统和某实际系统为例进行算例分析,结果表明,所提模型可以通过UPFC的参数控制有效减少风电预测误差带来的影响,从而提高系统的经济性和安全性。     

考虑风电接入的电力系统动态随机环境/经济调度

考虑风电固有的随机性、波动性和间歇性,兼顾环境污染和经济性的多优化目标,针对不同时间断面,构建风电接入后的电力系统动态随机环境/经济调度模型。引入机会约束规划理论,设计基于非劣排序的随机多目标粒子群优化算法,应用模糊集合理论和熵权法建立综合最优解的提取方法。算例分析验证了该模型和算法的可行性和有效性。     

考虑光伏发电不确定性的跨省两级优化调度模型

为降低光伏出力预测不确定性对跨省优化调度运行经济性与安全性的影响,提出了一种计及光伏出力预测不确定性的跨省两级优化调度策略.首先,采用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络作为光伏出力预测模型,通过k-means方法对多个光伏电站出力波动量进行聚类,并将聚类后的光伏出力数据集代入到...     

基于多目标两阶段规划的虚拟电厂优化调度

虚拟电厂（virtual power plant,VPP）聚合分布式电源和负荷侧可调资源以统一整体参与能源市场交易,成为了提升新能源消纳、挖掘负荷侧需求响应潜力的有效途径。在此背景下,构建了基于多目标两阶段规划的虚拟电厂优化调度模型。日前阶段以市场运营收益和用户用能满意度最大化为目标,构建了虚拟电厂多目标优化模型,采用NSGA-Ⅱ算法求解多目标问题的帕累托最优解,并提出综合效益指标对解进行筛选;实时阶段以偏差惩罚成本和弃风成本最小化为目标,构建了虚拟电厂鲁棒优化模型,考虑了热电联产机组（combined heat and power,CHP）灵活热电比对风电消纳的促进作用。最后,对某实际虚拟电厂进行算例分析,研究结果表明所提方法能够在保证虚拟电厂综合效益的前提下提高其能源利用效率。     

计及过负荷风险的风电并网电力系统动态经济调度

建立了综合考虑系统发电成本、过负荷风险的风电并网系统多目标动态经济调度模型：在优化过程中计及机组出力爬坡约束、系统旋转备用约束;采用自适应DEM0算法对模型进行求解;得到Pateto最优集后采用协调性最优的准则选取折中解。最后在RTS-79系统上对所提模型和算法的有效性进行验证。     

计及源荷不确定性及需求响应的离网型微电网两阶段日前经济调度

离网型微电网在远洋海岛、偏远地区等有举足轻重的作用,但源荷不确定性对其稳定运行具有一定负面影响。为减轻日内调度压力,提出了一种适用于离网型微电网的两阶段日前调度模型。利用混沌相空间重构、多目标粒子群、数据驱动及线性规划等方法,通过灵活资源调控降低源荷不确定性所带来的弃风和失负荷等负面影响,可在降低调度成本的基础上,兼顾系统高效性及可靠性。第一阶段以微电网综合运行成本最低,可再生能源就地利用率最高及系统失负荷率最小为目标,建立了计及需求响应的离网型微电网多目标经济调度模型。第二阶段针对第一阶段调度后产生的弃风与失负荷,采用极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)及XGBoost构建了蓄电池消纳弃风模型和调频电源调度模型。最后通过仿真算例的对比表明,需求响应对于系统高效性的增强是以增加调度成本和降低负荷可靠性为代价的,相比之下,所提两阶段日前调度方法可在降低调度成本的基础上,同时兼顾系统高效性及可靠性,为偏远地区和海岛等地区的离网型微电网运行提供参考。     

考虑风电的电力系统机组组合两阶段优化方法

电的随机性和波动性给电力系统的安全经济运行带来了严峻的挑战,合理的风电不确定性模型及机组组合优化方法是保证电力系统日前调度安全性和经济性的关键。为此,提出一种考虑风电的电力系统机组组合两阶段随机优化方法。根据风电出力历史数据的非参数经验分布,生成符合风电随机性和波动性的风电动态场景。考虑到场景削减过程中容易忽略的一些极端边界场景会增加系统的弃风或切负荷风险,提出以削减后的场景和极端边界场景为输入的机组组合两阶段优化模型。同时,为求解机组组合这一非线性混合整数优化问题,提出一种混合遗传纵横交叉算法的优化方法。通过实验仿真结果证明了所提模型和方法用于求解考虑风电的电力系统机组组合问题时的合理性和有效性。     

考虑风电不确定性和相关性的多区域电网分布鲁棒经济调度

目前基于矩的分布鲁棒优化方法没有很好地考虑风电不确定参数间的相关性导致方法比较保守.考虑风电的不确定性和相关性,使用主元分析方法构建基于矩的分布鲁棒多区域电网经济调度模型的降维模糊集.将原始模型转化为半定规划模型,并采用延迟约束生成算法进行求解.算例仿真结果表明所提方法可以提高计算效率以及降低电网成本.     

考虑风电不确定性的风蓄火联合优化经济调度研究

风电的间歇性、波动性和反调峰特性导致大量风能成为弃风,致使风电的经济效益和环保效益均受到影响。针对风电和抽水蓄能以及火电出力的不同特性,文中采用内外两层模型嵌套求解,即优先建立内层风蓄联合运行收益最大和风电入网波动最小的双目标模型,以决定抽水蓄能机组的抽水功率或发电功率,再在外层建立计及不同置信水平风电预测误差的风蓄火联合收益最大的目标模型。以抽水蓄能和风电合作运行来应对风电的不确定性,同时采用机会约束规划来处理模型中的随机变量。采用粒子群优化-遗传算法混合优化算法求解模型,并通过IEEE 30节点系统验证了该模型在增加系统经济效益的同时可以降低风电出力波动性。     

考虑风电不确定性的电气能源系统两阶段分布鲁棒协同调度

燃气轮机、电转气装置的应用加深了电气能源系统间的耦合关系,为消纳风电提供了新途径。同时,传统的随机规划和鲁棒优化算法在处理风电出力不确定性时均存在一定的局限和不足。基于此,将分布鲁棒优化方法应用到电气能源系统的经济调度问题中,建立了以燃气轮机、电转气装置为耦合元件的两阶段调度模型。模型的第一阶段以综合系统总成本为目标函数,同时融合了风电预测场景信息,制定出包含机组启停计划、机组计划出力值、天然气计划供气量的日前鲁棒调度方案。基于日前调度计划,模型的第二阶段(实时运行层面)通过机组出力调整、天然气供气量调整以应对风电的不确定性,并综合1-范数和∞-范数同时约束不确定性概率分布置信集合。整体两阶段分布鲁棒协同调度模型采用列与约束生成(CCG)算法进行求解。最后,通过算例验证了分布式鲁棒优化算法的有效性。     

考虑需求侧管理的风光燃储微网两阶段优化调度

针对微电网中源荷匹配较弱及储能应用不充分的问题,计及需求侧管理与碳排放对其源荷储进行协调优化。所研究的并网型微网优化分为需求侧管理与调度两阶段。首先,第一阶段引入需求侧管理模型,结合储能电池并采用纵横交叉算法求解,使微网的净负荷最小与自供率最大。然后,第二阶段依托第一阶段需求侧管理后的信息从经济和环保角度出发,建立以综合成本最小及碳排放量最低为目标的风光燃储微网日前优化调度模型,利用改进多目标灰狼优化算法进行求解。最后,以福建某实际微网为例,通过仿真表明引入需求侧管理可有效利用储能电池改善微网源荷匹配度,充分挖掘需求响应潜力。相比单阶段优化,两阶段优化更有利于提高可再生能源渗透率,降低微网日运行成本与碳排放量,实现微网的低碳经济运行。     

计及风电不确定性的含线间潮流控制器的电力系统经济调度

线间潮流控制器（IPFC）拥有强大的潮流调控能力,可为解决大规模新能源接入背景下的潮流调控问题提供全新的解决方案。该文提出一种计及风电出力不确定性的含IPFC电力系统安全约束经济调度方法,首先基于MARKOV链生成风电出力场景,构建相应概率风险指标以描述系统安全性,并给出了兼顾经济性与安全性的优化目标函数;然后,在充分考虑双回线结构IPFC控制特性的情况下建立了故障前后电力系统的等式/不等式约束;最后,针对所建立的强非线性安全约束经济调度优化模型,设计了基于粒子群算法的计算构架并实现了模型的求解。基于江苏电网的算例分析表明,利用该文方法获得的策略比基于传统方法获得的策略能更好地满足潮流安全约束,且准确地计及了IPFC的控制特性,具有较高的应用价值。