基于加权半方差的含风电电力系统旋转备用效益研究

在考虑系统旋转备用的容量成本和能量成本、因购买旋转备用而减少的停电损失,以及旋转备用效益的离散程度的基础上,引入风险偏好系数,并采用证券投资组合中的加权半方差度量风险。以期望旋转备用效益最大和风险最小为优化目标,建立基于加权半方差的含风电电力系统旋转备用效益-风险模型。采用蒙特卡洛模拟法模拟实际负荷功率偏差和风电出力预测偏差,并通过多目标纵横交叉算法求得期望旋转备用效益-风险有效前沿和日前旋转备用计划,以及风险偏好系数、可靠性水平、预测偏差、失负荷损失价格、旋转备用价格对期望旋转备用效益和风险的影响。算例验证了所提模型的合理性。     

含大规模风电场的电力系统旋转备用风险决策模型和方法

大规模风电场并网后其出力的不确定性增加了系统运营方在制定旋转备用计划时平衡成本与风险之间的难度。为应对这种挑战,首先在考虑风速预测误差、风速实时波动和风电机组故障的情况下对风电功率的随机性进行了分析;然后,建立了以考虑旋转备用容量成本和停电损失的旋转备用成本期望值和条件风险价值为目标的多目标优化模型,并采用多目标免疫优化算法和蒙特卡洛场景模拟法求出旋转备用成本期望和条件风险价值的最优前沿集;最后,采用模糊决策理论确定最终的旋转备用计划。算例结果表明该多目标模型可以有效地求出旋转备用成本期望和条件风险价值的前沿集;模糊风险决策模型比普通风险决策模型扩大了风险容忍系数的有效区间,更能反映风险态度;而考虑条件风险价值的旋转备用优化模型在风险规避方面比仅考虑成本期望的模型更具优势,可以作为旋转备用计划决策者的风险管理工具。     

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。     

考虑风电不确定度的风-火-水-气-核-抽水蓄能多源协同旋转备用优化

随着风电并网渗透率的快速增长,系统的随机波动性显著增强。为合理地协调旋转备用配置效益和风险的矛盾,首先以多面体不确定集刻画风电不确定性,构建了计及风电出力误差概率的期望弃风和期望切负荷模型。在综合考虑风电、火电、水电等多类型电源机组运行特性的基础上,以发电效益与潜在期望风险为备用目标,建立了考虑风电不确定度的风-火-水-气-核-抽水蓄能多类型电源机组协同调度的旋转备用优化模型,并提出了一种自适应遗传算法与分枝切割算法相结合的双层优化算法以求解所建模型。算例结果表明,所提备用方法能自适应地寻找风电最优不确定度,合理地权衡备用策略的经济效益和风险成本,同时所建模型能适应在不同风电预测精度、不同切负荷成本系数以及不同风电调峰特性下的旋转备用优化配置,实现综合效益最优。     

机组组合在含风电系统的备用协调优化

针对风电出力、负荷预测偏差,发电机组故障停运等不确定因素,在传统模型的基础上,增加负荷跟踪时间和快速旋转备用的限制,建立兼顾系统运行效益和备用效益的机组组合模型。以快速旋转备用来平抑风电功率和负荷的波动,以系统的发电成本和备用成本之和最小为目标函数,采用改进的遗传—粒子群算法优化求解。算例仿真验证了模型和算法的有效性。     

基于序列运算理论的微电网正负旋转备用容量优化

考虑风电、光伏出力及负荷波动的随机因素,引入序列运算理论对风、光出力偏差以及负荷波动偏差的概率分布模型进行卷和及卷差运算,得到各时段净负荷概率密度函数的离散序列。在此基础上,优化满足机组爬坡等约束条件的不同可靠性水平下的微网系统正、负旋转备用。以日运行发电成本和环境成本最小为目标函数,优化可控机组出力、蓄电池的充放电以及可中断负荷。采用改进的人工蜂群算法(ABC)对模型进行求解。提出考虑微网期望停电损失、期望切风光损失费用和正、负旋转备用成本的综合经济效益CEB指标,以该指标为依据综合评估微网系统在可靠性指标为何值时旋转备用经济效益可达到最大。最后算例验证模型和算法的可行性。     

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.     

含小水电群的风-水-火地区电网旋转备用协调优化策略研究

传统旋转备用计算模型已不再适用于含小水电群和风电接入的地区电网。以负荷损失较小、清洁能源利用率高、运行成本低为目标,基于最小火电燃料费用、最小期望停电成本、最小火电机组出力波动和最小主力水电弃水量函数模型,建立了考虑风-水-火协调运行的多目标旋转备用优化模型。采用引入粒子浓度认知的改进粒子群优化算法,通过仿真分析,验证了该模型的适用性和有效性。在不同策略下进行比较,该方法能在较低的失负荷概率情况下,得到较低的火电机组燃料费用;能随着小水电群和风电出力大小协调优化旋转备用容量。该模型及算法对存在相当规模小水电及风电的风-水-火地区电网制定旋转备用优化策略有参考价值。     

考虑双重市场的含风电电力系统双层随机优化调度

风电与负荷的不确定性影响经济调度中机组出力及其承担的旋转备用。考虑机组同时参与能量市场和旋转备用市场,且双重市场具有一定的主辅特性,建立了电力系统双层随机优化调度模型。以系统发电成本最小为上层目标,增加风电利用率及其实现概率作为约束,优化机组有功功率及风电计划出力;对于受不确定性因素影响呈现为随机量的失负荷和弃风损失函数分别求取其条件风险价值CVa R,并与旋转备用成本最小为下层目标,优化配置旋转备用容量。将上、下层模型中的机会概率约束和条件风险价值线性化,便于CPLEX求解器求解。算例表明,双层随机方法能有效解决不同风电利用率、失负荷损失和弃风损失置信水平下的备用需求变化;双层随机方法相对单层随机方法能获得较优的经济效果。     

一种含风电电力系统的日前发电计划和旋转备用决策模型

提出了一种新的大规模风电并网后日前发电计划和旋转备用决策模型。利用风电和负荷2种随机因素的概率密度函数估算系统的停电损失和弃风损失,并将它们作为风险成本计入发电成本目标函数中,在充分满足机组爬坡和系统安全等约束的前提下,同时求解每台常规机组的日前出力和正负旋转备用量。采用优先列表法和基于最小边际成本法的经济调度算法对模型进行求解。算例分析结果表明,所提模型和方法是有效的。     

风火联合系统不同备用模式的风险调度策略研究

电侧的需求响应以及蓄电设备运行灵活,可以作为虚拟备用资源,保障含风电等间歇性新能源发电的电力系统安全。为衡量虚拟备用资源给系统经济性和环保性的影响,分别建立传统火电备用和虚拟快速备用这2种含风电并网的电力调度模型。并考虑新能源输出功率、电力市场、机组参数等不确定因素给系统优化带来的风险,将区间两阶段随机优化模型与CVaR风险规避相结合,利用区间数、概率数对系统供给侧和需求侧的不确定因素与优化函数有效结合,同时体现决策者风险偏好。算例分析表明,此混合优化算法能够对含风电并网的电力系统不同旋转备用模式进行优化,权衡系统成本与系统风险。算例结果表明充分利用蓄电池、需求响应作为虚拟备用资源能有效降低系统成本和CO2排放。     

基于随机规划的正负旋转备用容量求解方法

为研究正负旋转备用容量对电力系统运行费用的影响,提出了一种随机规划二阶段补偿模型,其目标函数包括计划运行费用和补偿费用。在不同正负备用容量情况下,采用拉格朗日松弛法和Monte Carlo模拟对模型进行求解,结果表明：系统的总运行费用随着负备用的增加始终单调递增; 当系统中负荷和风电功率的随机性较强时,最大和最小正旋转备用之间存在最优值使得总运行费用最小。最后采用粒子群(PSO)智能算法对10机系统的最优正旋转备用容量进行了求解。     

风电并网电力系统动态经济调度问题的研究

通过优化火电机组出力,研究风电并网后,电力系统的短期动态经济调度问题。优化模型中引入了上、下旋转备用,以此应对风电功率预测误差给系统调度带来的波动。在基本粒子群优化算法基础上,提出了3种改进策略:先采用"循环处理策略"和"优先启停策略"生成问题的可行解,然后采用"机会停机策略"进一步优化可行解。经典算例结果表明,本文提出的策略稳定性好、寻优速度快、优化结果好,具有高效的搜索能力和适应性。     

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。     

计及风电备用风险的电力系统多目标混合优化调度

风电功率不确定间歇波动给电力调度带来了困难。如何合理考虑风电备用风险,一体化制定经济发电与旋转备用计划,并使节能减排等指标满足期望水平,是亟待解决的问题。定义了一种以风电功率间歇波动引起系统备用紧张程度为指标的规范化风电备用风险,建立了一种同时计及风电功率间歇波动对系统上调和下调备用的风险影响、一体化制定经济发电与旋转...     

计及风险备用约束的含风电场电力系统动态经济调度

为解决风电的不确定性给电网调度带来的问题,必须开展含风电场的经济调度问题研究。通过引入风速和负荷预测误差的概率分布函数来描述系统中存在的不确定性因素,提出了一种基于风险备用约束的含风电场电力系统动态经济调度新模型。在目标函数中采用惩罚的方式对风电计划出力相对于实际出力的偏差所造成的备用成本加以考虑。该模型采用收敛特性稳定的非线性预估–校正原对偶内点法进行求解。通过含有一个风电场的10机组系统算例,验证了所提调度模型的可行性。分析表明,该模型可以在保证系统可靠性要求的基础上,实现经济性最优的目标。     

虚拟电厂下计及分布式风电与储能系统的电力系统优化调度

清洁的可再生能源在电力系统中的渗透率不断提升。随着智能电网技术的发展,越来越多的分布式可再生能源接入电力系统运行。风电是最具商业潜力及发展前景的可再生能源之一。该文提出将分布式风电机组与储能设备构成虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与电力系统运行,并建立了计及虚拟电厂的电力系统优化调度模型。模型中同时考虑了功率及备用容量的优化调度,并利用条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)对系统运行成本进行风险管理。无须对电网的结构进行改变,虚拟电厂更适用于地理聚集程度较低的可再生分布式能源的调度和管理。同时,相较于常规的风电-储能联合运行模式,基于虚拟电厂的分布式可再生能源调度在降低系统风险的同时也提高了系统运行的经济性。