考虑风电不确定性的互联电力系统分散协调调度模型

针对含高比例风电的直流互联电力系统经济调度问题,采用鲁棒优化方法描述风电出力,提出了一种基于目标级联分析法的分散协调调度模型。首先,采用鲁棒优化方法中的多面体集合来描述风电出力的不确定性,为了降低问题求解的保守度,引入了鲁棒保守度调节因子。然后,根据分散协调算法的分解原理将待解决的经济调度问题分解为主问题和子问题。其中,主问题为上级调度中心协调优化互联电力系统之间的直流联络线功率,子问题为下级调度中心独立优化各区域电网的发电计划。最后,通过两个算例对所提模型的有效性进行了验证。结果表明,所提方法不仅可以弥补鲁棒优化方法偏于保守的不足,而且能够在应对风电出力不确定性的同时实现风电的跨区域消纳,适合中国电网目前的分层分区调度模式。     

提升风电消纳区间的鲁棒机组组合

基于日前风电功率点预测的传统调度方法没有充分地考虑风电不确定性,难以有效挖掘电热联合系统的风电消纳能力。该文提出提升风电消纳区间的鲁棒机组组合优化方法。基于可用风电功率区间,构建有效的风电功率允许出力区间。基于仿射策略,考虑供热机组电热耦合等约束,建立鲁棒机组组合模型,优化风电消纳区间,对于风电消纳区间内任意可能的风电波动,该模型均能保障调度策略的可行性。所建模型可转换为混合整数线性规划进行求解。最后,在修改的IEEE 39节点系统上进行测试,并与传统调度方法对比,验证了所提方法的有效性。     

电-热-氢综合能源系统鲁棒区间优化调度

该文采用鲁棒区间法挖掘电-热综合能源系统协调运行的潜力,以缓解风电功率的不确定性对电力系统的运行稳定性的影响,并构建风力发电与氢储能系统相结合的风-氢混合系统,考虑氢储能系统的热平衡需求,以充分发挥氢储能系统的储能效率,平抑风电的波动性。首先,介绍了考虑氢储能系统接入的电-热综合能源系统结构,并构建其数学模型;然后,以区间形式考虑风电的不确定性,构建含风电的鲁棒区间优化调度模型,使系统在所有风电出力允许区间内,均满足允许约束条件;再次,建立一种含风-氢混合系统的电-热综合能源系统鲁棒区间优化调度模型,采用对偶理论将原模型转化为单层模型进行求解,最坏情况下的风电不平衡功率由可调机组根据时变参与因子进行调整;最后,以PJM-5节点电力系统与6节点热力系统和辽宁省北部太和综合能源系统为例对所提模型进行分析,验证了模型的有效性。     

考虑多重不确定性和备用互济的含风电互联电力系统分散协调调度方法

针对含风电互联电力系统优化运行问题,提出考虑风电预测误差、负荷预测误差,和发电机、联络线故障多重不确定性,支持联络线备用互济决策的安全约束分散协调调度模型和方法。首先综合考虑风速预测误差和风电机组强迫停运,得到风电场出力概率模型;然后通过改进机组停运容量概率表,在考虑机组故障的基础上得到进一步考虑风电和负荷不确定性的备用需求;最后建立考虑多重不确定性和备用互济的安全约束分散协调调度模型,采用随机–鲁棒的优化框架,实现多重不确定性因素在决策过程中的处理,设计双层目标级联分析算法实现对联络线功率和备用互济的分散协调调度。通过对2区78节点和2区236节点进行算例分析,验证所提模型的有效性和互联互备模式的经济性。     

含风电场电力系统的鲁棒优化调度

随着风电场大规模的接入电力系统,电网调度运行变得愈加困难。传统的调度方法无法考虑风电出力的不确定性,将威胁系统运行的安全性,因此研究计及风电出力波动性的电力系统安全调度具有重要意义。采用一种基于风电出力预测区间的调度模式来考虑风电出力的不确定性,在此基础上建立鲁棒优化调度模型,并考虑机组的自动发电控制(automatic generation control,AGC)响应来应对风电出力波动,维持系统功率平衡。然后在鲁棒调度模型的基础上建立新的经济校正成本模型来对比传统调度和鲁棒调度的经济性。该模型在目标函数中加入模拟场景下的弃风和失负荷的惩罚费用,利用风电模拟场景计算平均总运行成本。最后采用96个时段的10机算例和实际某省系统中24个时段的134台机算例对传统调度和鲁棒调度进行了对比分析,验证了所提方法的鲁棒性和经济性。     

风电、蓄热式电锅炉联合供暖调度鲁棒优化模型

为缓解风电不确定对系统消纳风电的影响,提高风电利用效率,引入鲁棒随机优化理论,以风电、蓄热式电锅炉组成供热系统,建立了考虑风电不确定性的风电供暖调度优化模型。首先,分别构建了风电出力功率模型和蓄热式电锅炉负荷需求模型;然后,应用鲁棒随机优化理论刻画风电出力不确定性,并分别构建了风电出力确定性和随机性条件下风电、蓄热式电锅炉供暖调度优化模型。最后,以我国北方某城市风电供暖项目进行实例分析,结果表明：鲁棒随机优化理论能够有效刻画风电出力不确定性,为不同风险态度决策者提供了决策工具;风电、蓄热式电锅炉组成的供热系统能够实现供暖负荷灵活参与电力系统调度,有助于增加系统风电消纳能力,降低弃风电量,具有显著的经济和环境效益。     

考虑风电不确定性的电力系统鲁棒优化调度

为更好地提高电力系统供电可靠性,采用基于风电出力预测区间的调度模式来考虑风电出力的不确定性,并建立鲁棒优化调度模型。通过96时段10机算例仿真分析可知,该调度方案可实时应对风电出力波动。     

含抽水蓄能机组的风电消纳鲁棒机组组合

针对风电在实际电网渗透率不断提高带来的风电消纳问题,提出了一种含抽水蓄能机组的鲁棒机组组合优化方法。所构建的鲁棒机组组合模型以系统运行成本和风电出力边界偏差惩罚成本最小为优化目标,约束条件计及了输电线路安全约束,并考虑了风电出力时间和空间不确定性预算的调节策略,避免鲁棒最优解过于保守。基于可调机组(包括自动发电控制机组和抽水蓄能机组)应对风电波动的仿射补偿机制,优化了风电出力的波动区间。所构建的模型最终转化为单层混合整数线性规划问题求解。经修改的IEEE 30节点系统的算例测试,定量评估了抽水蓄能机组对系统经济运行和风电消纳的影响,验证了所提方法的可行性和有效性。     

含风电电力系统的多场景鲁棒调度方法

提出风电多场景的鲁棒备用调度模式和鲁棒经济调度模式,并建立一种综合体现两种调度模式的鲁棒调度方法,旨在降低风电出力不确定性对电力系统安全经济运行的影响。该方法描述了常规机组的鲁棒运行轨迹以适应所有的风电场景,并保证系统在不同场景下运行的安全性,同时引入最小最大化的鲁棒优化思想,建立常规水、火机组出力与备用协调的两阶段优化模型。针对多场景模型的复杂性,采用极端场景法对模型的约束条件进行合理削减,并基于Benders分解思想构建算法的整体框架和流程。最后基于改进的IEEE 24节点系统分析了所建模型的鲁棒性、经济性和安全性,验证了所提出方法的正确性与有效性。     

基于两阶段鲁棒区间优化的风储联合运行调度模型

为了全面和准确地考虑风电出力的不确定性和消纳能力,并兼顾系统运行的经济性和可靠性,通过在风电不确定区间可优化的鲁棒区间经济调度模型中引入常规机组和储能系统运行状态的离散决策变量,建立风储联合运行的双层鲁棒区间机组组合模型。针对连续变量和离散变量间存在耦合关系,导致计算过程中对偶转换失效而使模型难以求解的问题,提出基于Benders分解算法的两阶段迭代求解策略。仿真分析表明,所提模型在确定风储联合运行方式时,能更全面地考虑风电不确定性及消纳能力对系统运行经济性和可靠性的影响。     

计及多类型需求响应的风电消纳随机优化调度模型

考虑需求响应并基于鲁棒随机优化理论,构建了含风电的电力系统发电调度优化模型。首先,引入价格型需求响应模型和激励型需求响应模型,设定并建立电动汽车、商业用户、工业用户和居民用户参与需求响应的模式及收益函数。然后,为解决风电出力不确定性问题,利用鲁棒随机优化理论,建立需求响应参与下的风电消纳鲁棒随机优化模型。最后,以IEEE 36节点10机系统接入650 MW风电场为算例进行分析,结果显示:鲁棒随机优化理论能够克服风电不确定性对系统调度的影响;激励型需求响应能够转移用户负荷分布,但削减负荷的能力不如价格型明显,价格型需求响应能够削减负荷峰时需求,但不能转移用户用电需求,同时引入2者提升系统风电消纳的效果最强;同时,需求响应能够激励不同用户参与系统备用服务,获得直观的经济效益,有利于调动用户侧参与发电侧调度优化。     

含风电的电力系统鲁棒优化调度

风力发电是目前较为成熟的一种可再生能源发电技术,其出力具有随机性和间歇性,电力部门很难对其进行准确的预测。风电的不确定性给电力系统的经济调度带来重大挑战,如何最大化利用风电资源以及减小风电波动对系统供电侧的影响,是经济调度常需要解决的问题。文中建立了含风电且以最低发电成本为目标的鲁棒优化调度模型,该模型考虑机组的自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)响应来应对不确定性出力波动,维持系统功率平衡。然后模拟实际场景,分析该鲁棒调度方法的安全性和经济性。     

计及火电机组深度调峰成本的大规模风电并网鲁棒优化调度

规模风电并网背景下,电力系统加大火电机组的调峰深度,充分挖掘现有下调备用空间,将是应对风电出力不确定性的有效方式之一。文中考虑火电机组工作在深度调峰(DPR)方式下的附加煤耗损失和机组寿命损耗,提出了计及火电机组DPR成本的规模风电并网鲁棒优化调度模型。考虑风电出力不确定性,建立了包括基于风电出力预测场景的调度主问题和基于极端场景的调控子问题的两阶段鲁棒优化模型,并引入不确定度参数控制调度计划的保守性,最终优化出经济性最优的鲁棒日前调度方案。基于算例分析证明所述模型的合理性与有效性。     

考虑热网传输延迟的电-热综合能源系统鲁棒区间优化调度

为应对弃风现象及风电出力的不确定性问题,考虑热网传输延迟特性对应的储能特性,提出一种电-热综合能源系统(integrated electricity and district heating system,IEDHS)的鲁棒区间优化调度模型。首先,对热网的物理结构及传输延迟、温度损耗特性进行建模,并参与IEDHS优化调度;其次,以区间形式考虑风电的不确定性,使系统在所有风电出力允许区间内,均满足运行约束条件;再次,建立了一种考虑热网传输延迟的IEDHS鲁棒区间优化调度模型,采用对偶理论将原模型进一步转化为单层模型,并调用CPLEX求解器进行求解;最后,通过对PJM-5节点测试系统与6节点热力系统、IEEE-39节点测试系统与12节点热力系统组成的IEDHS进行算例分析,验证了所提模型的有效性。算例结果表明,热网的传输延迟可提高风电利用率,降低系统运行成本,鲁棒区间优化调度结果较常规调度更具可靠性。     

含风电并网的直流互联电网分散协调调度方法

对于含风电并网的直流跨区互联电网的日前安全约束机组组合问题,提出了基于目标级联分析法的分散协调调度模型。为充分利用直流联络线的灵活调整能力以提高风电的跨区消纳能力,对直流联络线的灵活运行特性进行了精细化建模,在此基础上,将直流联络线输送功率和发电机出力协调优化,将日前发电计划问题分解为上级调度中心负责互联区域间直流联络线潮流的协调优化主问题,以及下级调度中心以并行的方式独立优化各区域电网发电计划的子问题。以2区域12节点直流互联系统和由新英格兰39节点系统修改的2区域直流互联系统为例,验证了方法的有效性。结果表明所提方法符合我国电网分层分区的调度模式,并有助于提高风电的消纳能力。     

考虑风电出力不确定性的综合能源系统鲁棒优化

受风速的波动性和间歇性的影响,风力发电具有明显的不确定性特点,增加了电力系统调度运行难度。针对风电出力的不确定性,以系统总运行成本及弃风成本最优为总目标,考虑系统能量平衡、火电机组出力、燃气轮机出力、P2G设备出力等约束条件,采用鲁棒优化方法构建含P2G设备、冷热电联产机组及储能装置的综合能源系统鲁棒优化模型,采用24时段的算例通过Matlab软件中心YALMIP工具箱,通过CPLEX求解器进行求解,分析不同鲁棒参数及风电消纳率条件下,系统运行成本的差异。最后,仿真验证了所建模型的正确性和有效性。     

考虑储能参与的含高比例风电互联电力系统分散式调度模型

为了有效解决高比例风电难以完全就地消纳的问题,从发电侧和电网侧两方面入手,提出了一种考虑储能参与的含高比例风电互联电力系统分散式调度模型。首先,在发电侧引入储能技术,建模过程中考虑了储能系统的投资成本和运行成本,给出了储能系统的充放电控制策略。然后在电网侧,采用鲁棒优化的方法描述风电出力的不确定性,并对风电采取区域内消纳和通过高压直流通道跨区域外送两种消纳方式,基于同步型交替方向乘子法对含高比例风电的互联电力系统进行分散式优化调度。最后,通过算例对所提模型的有效性进行了验证。结果表明,所提模型可以实现风电的跨区域消纳,以达到互联电力系统最优调度的目的。     

计及火电机组灵活性改造的电源扩展弱鲁棒规划

风电出力的不确定性给电力系统规划与优化运行带来较大挑战。对火电机组进行灵活性改造能有效提升电力系统的灵活性、促进风电的消纳。文中利用盒式约束与1-范数约束对不确定风电出力进行建模,考虑火电机组的灵活性改造技术优势和经济耗费,从电力系统价值整体提升的角度出发,建立了以投资费用与系统运行成本之和最小为优化目标的电源弱鲁棒优化规划模型。所提模型改善了传统鲁棒规划模型的保守度,提升了规划方案的经济性。以改进的IEEE-RTS24节点系统与区域电网实际系统对所提模型进行仿真分析,算例结果验证了所提模型的鲁棒性与经济性。     

考虑风电场灵活性及出力不确定性的机组组合

大规模并网风电的出力不确定性及反调峰特性给电力系统运行,尤其是机组组合的安全可靠性、经济性带来了严峻的挑战。合理构建风电出力不确定性模型,并将新的优化方法,如随机优化、鲁棒优化等应用到机组组合中已成为当前的研究热点。首先对风电场潜在调节能力进行了探讨,提出了一种新的风电调度模式及相应的机组组合模型。风电场在新的调度模式下将转变为一个"灵活"的参与者,而机组组合模型同时计及了风电场出力的不确定性。然后,以修订后的IEEE 39节点系统为基本算例对所提方法进行了仿真分析,结果表明所提出的方法可有效地提高电力系统运行的整体性能。此外,所提方法还可用于评估系统对风电的接纳能力。     

含风电场的鲁棒动态经济调度

电力系统调度是在满足系统安全约束的前提下,通过优化发电机组出力,提高经济性。风电固有的不确定性在大量风电场的接入后对电力系统的稳定运行提出了新的难题。本文将鲁棒优化思想于含风电的不确定性电力系统调度问题,以不确定性集合处理风电出力的不确定性。同时目标函数中考虑由于阈点效应而产生的额外损耗。最后结合修改的IEEE-14节点算例证明所提算法有效应对风电不确定性对调度的影响。