含高比例风电系统随机备用调度研究

高比例风电并网对电力系统备用容量调节能力提出极大的挑战。为弥补风电场计划出力与实际出力之间的偏差，电力调度须额外预留上、下旋转备用容量。利用随机机会约束优化理论，计及违反安全约束风险，提出了一种考虑风电出力不确定性与自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组出力特性的日前随机备用调度模型。首先，基于马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chains Monte Carlo,MCMC)法生成风电出力场景，并利用违反机会约束的概率及置信参数自动确定所需生成场景数量。其次，全面考虑了AGC机组备用出力特性及运行约束，并将备用成本纳入目标函数，可同时得到常规机组最优出力计划与AGC机组备用容量的最优分配系数。最后，将所构造的随机备用调度模型等效为半定规划(semidefiniteprogramming,SDP)问题进行直接求解。通过IEEE 30节点系统进行算例分析，验证了所构造的随机备用调度模型的有效性。     

风电场协同参与的电力系统发电-备用鲁棒优化运行方法

随着风能等波动性新能源发电逐步成为主力电源,完全依靠常规电源来平衡风电出力的不确定性和波动性已难以保证系统的灵活安全运行。提出风电场协同参与发电–备用的鲁棒优化模型及方法以实现高比例新能源电力系统灵活运行。首先,考虑风电场尾流效应,建立了随风机并网状态变化的风电场出力可变不确定集合;基于风机及风场运行特点,提出了结合风机降载运行和快速并网的风电备用模型。进一步,建立了考虑网络约束的风电场与系统协同发电–备用两阶段鲁棒优化模型。然后,采用列约束生成(column constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,给出满足预测场景和不确定场景下系统运行约束的风电场和常规机组的发电–备用调度决策。通过对改进的IEEE RTS-24系统和西北电网的实例分析,证明了风电提供备用的经济可行性,验证了所提模型的有效性。     

含大型风电场的环境经济调度模型与解法

大规模风电并网给电力系统发电调度带来了新的不确定性因素。基于多目标机会约束规划,构建含风电场环境经济调度的随机优化模型,将燃煤机组的发电成本最小和污染气体排放量最小同时作为目标函数,并计及系统正、负旋转备用容量约束。利用风电出力的分布函数将随机模型转化为确定性模型。设计一种包含多目标优化和辅助决策的2阶段解法,该方法在求出模型的Pareto最优集后,能为运行人员提供决策指导。以含40台燃煤机组和1个大型并网风电场的电力系统为例进行环境经济发电调度,结果表明,所提模型和解法是可行、有效的。     

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。     

应用近似动态规划算法求解安全约束随机动态经济调度问题

针对大电网安全约束随机动态经济调度(DED)问题的求解时间太长,提出了应用近似动态规划算法快速求解不含抽水蓄能电站电网的安全约束随机DED问题的方法。建立了随机DED问题的虚拟存储器模型,以系统的正旋转备用容量作为存储变量,构建系统相邻时段的状态转移方程,并考虑了各输电线路和断面的安全约束。以风电场日前功率预测曲线为基础,通过拉丁超立方抽样产生风电场出力的误差场景,并逐一场景递推求解每个时段的二次规划模型以对各个时段的值函数进行训练,形成收敛的值函数,再代入预测场景求解以获得最终的优化调度方案。该方法实现了对随机DED模型各个场景和各个时段的解耦求解,将一个大规模优化问题分解为一系列的小规模优化问题,有效提高了对大电网随机DED模型的求解速度。以某一实际省级电网为算例,通过与场景法和鲁棒优化调度方法的比较验证了所提出模型和求解方法的正确有效性。     

含VSC-HVDC并网风电场的电力系统最优潮流计算

由于风电场出力的实际值通常在预测值附近随机波动,所以在潮流计算时还应考虑风电场出力的随机性。针对风电场通过VSC-HVDC并网的情形,为了使电网既能安全运行,又能实现经济调度,提出了一种基于场景分析的最优潮流计算模型。模型以火电机组的总成本最小为目标函数,并考虑火电机组在预测场景和误差场景有功出力的调节范围约束,采用内点法进行求解。算例结果表明,引入误差场景后,虽然火电机组的总成本增加了,但是风电场出力的随机性对火电机组快速调节出力能力的要求得到了满足,从而保障了电网的安全运行。     

基于极限场景分析的电力系统有功功率和备用协调调度

针对电力系统有功备用在调用过程中因线路传输容量不足而无法投入使用的问题,提出一种基于极限场景分析的有功功率和备用协调调度方法。首先,建立考虑备用可用性的优化调度模型。然后,基于连续贪婪算法,提出计及备用调用时机组出力调整范围的极限场景生成方法。最后,将模型分解为预测场景下的备用经济性分配主问题和若干极限场景下的备用可行性校核子问题,进行迭代求解。通过在新英格兰10机39节点系统的测试结果表明,所提方法不仅可以有效解决备用可用性问题,还可以识别影响备用可用性的关键线路和时段。     

含风电场的交直流互联电力系统网省协调有功调度优化方法

针对含风电场的交直流互联电力系统网省协调有功调度问题,建立了以发电总燃料耗量和交直流联络线网损最小为目标的优化模型,并考虑了各省网为应对风电场出力随机性所需的旋转备用约束以及各省间交流联络断面的安全约束。决策变量为各省内机组出力调整量和各省间直流联络线传输功率调整量。提出了一种实用的对协调机组进行压缩选择的策略以降低决策变量维数,采用直流潮流模型近似描述交流联络线传输功率和有功损耗与节点注入功率之间的关系,并采用法线边界交叉法和原对偶内点法求解多目标优化问题以获得均匀分布的帕累托最优解集;根据模糊隶属度和熵权法从帕累托解集中选出折中最优解作为协调调度方案。对某一实际大型交直流互联电网的仿真结果表明了所提出模型和求解方法的有效性,并且表明折中最优解比协调前调度方案具有更好的经济性。     

考虑源荷不确定性的电热系统联合调度

针对风电和电热负荷不确定的问题,提出计及源荷不确定性的旋转备用容量的优化方法,建立考虑电热备用耦合影响的调度模型。在日前阶段,以能源与负荷的预测量制定机组的出力方案,风电由于其预测精度较低,利用Beta概率密度函数来拟合风电出力,从而确定风电的不确定性带来的旋转备用容量,利用机会约束规划来处理不确定问题;负荷有较高的预测精度,但其波动性较强,使用概率场景生成和削减的方法制定不同场景下负荷备用需求的调整量,以日运行成本最低建立目标函数,运用改进的粒子群算法在IEEE30节点系统上验证了所提模型的经济性和鲁棒性。     

含风电场和抽水蓄能电站的多目标安全约束动态优化调度

建立含风电场和抽水蓄能电站的电力系统动态优化调度模型,以总燃料耗量、污染气体排放量和购电费用最小为目标,并考虑基态和N-1条件下的网络安全约束和抽水蓄能机组的运行调度约束。引入满足互补条件的两个连续变量发电功率和抽水功率来描述抽水蓄能机组的运行特性,避免引入离散变量,并通过对抽水蓄能机组各个时段的工况约束的累加来减少不等式约束个数。并采用"校验—添加—再校验—再添加"的思想处理N-1安全约束,提高了求解效率。采用法线边界交叉法(normal boundary intersection,NBI)和内点法求解多目标优化问题获得均匀分布的Pareto最优解集。某省级167机2299节点系统的计算结果表明,所提出的方法能够综合考虑发电计划在安全性、经济性和环保性之间的最优折中,并发挥抽水蓄能电站削峰填谷和应对风电场出力随机性的作用。     

含风电场和抽水蓄能电站的多目标安全约束动态优化调度EI北大核心CSCD

建立含风电场和抽水蓄能电站的电力系统动态优化调度模型,以总燃料耗量、污染气体排放量和购电费用最小为目标,并考虑基态和N-1条件下的网络安全约束和抽水蓄能机组的运行调度约束。引入满足互补条件的两个连续变量发电功率和抽水功率来描述抽水蓄能机组的运行特性,避免引入离散变量,并通过对抽水蓄能机组各个时段的工况约束的累加来减少不等式约束个数。并采用"校验—添加—再校验—再添加"的思想处理N-1安全约束,提高了求解效率。采用法线边界交叉法(normal boundary intersection,NBI)和内点法求解多目标优化问题获得均匀分布的Pareto最优解集。某省级167机2299节点系统的计算结果表明,所提出的方法能够综合考虑发电计划在安全性、经济性和环保性之间的最优折中,并发挥抽水蓄能电站削峰填谷和应对风电场出力随机性的作用。     

含风电安全约束机组组合的旋转备用优化

风电的随机性会对发电计划带来较大影响,因此研究含风电场的发电计划很有必要。首先研究了含风电场的安全约束机组组合问题,通过优化常规火电机组出力与备用,并对处于一定置信区间内的风电出力进行合理的取值安排,实现动态经济调度;再在优化模型的目标函数中对正负旋转备用单独计费引入了惩罚费用,以应对风力预测误差给系统调度带来的影响;最后在网络安全约束方面,采用直流潮流模型,使用转移因子,并使用CPLEX求解。实例验证表明该方法准确高效,所提出的调度模型合理,算法具有较好的工程实用价值。     

基于机会约束规划和随机模拟技术的含风电场电力系统多目标优化调度

为了提高含风电场电力系统运行的经济性和可靠性,增强风电并网运行的稳定性,建立了基于机会约束规划的含风电场电力系统多目标机组优化调度的数学模型。考虑到风电场出力的随机性,引入了机会约束规划和随机模拟技术,以常规发电机组的发电成本最低和污染气体排放量最低为目标。问题分为内外两层求解,外层为机组组合优化,利用蚁群算法求解;内层为负荷的经济分配,基于Pareto最优解集概念和整体协调决策机制,结合多目标粒子群求解。用10机算例对模型进行了仿真分析,仿真结果表明所建模型合理、算法有效可行。     

计及权系数影响的区域电网时段多目标调度优化策略

为了解决区域电网受风光机组出力的不确定因素影响的调度优化问题,提出了含风光机组在内的多电源多目标调度优化模型,目标函数中考虑了经济运行成本及环境治理成本,同时增加了备用容量和爬坡能力等约束。考虑权系数对多目标优化结果的影响,基于不同的负荷情况,对多目标优化的权系数进行动态选取,得到各阶段负荷下对应的权系数。该文将负荷分为基荷、腰荷及峰荷三种情况,根据模糊综合评价法对各种负荷情况动态确定权系数,以此提出四种优化方案。为了降低综合成本,在考虑了各种约束的前提下,利用改进的粒子群算法求解模型,求得四种方案下的分时段综合成本,并确定调度优化方案,同时得到运行周期内区域电网中机组出力的最佳策略,最后通过实例验证了所提基于动态权系数的多目标调度优化策略的有效性。     

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。     

考虑调峰约束的风水火随机机组组合问题

为了协调优化风电、梯级水电、火电的发电调度,并克服下一调度周期的调峰难题,建立了考虑未来调度周期调峰约束的随机机组组合模型。针对风电的随机性,采用缩减后的场景进行模拟,并充分利用梯级水电和火电的调节能力,建立了各个场景下的风水火耦合的运行约束。针对下一调度周期的调峰问题,通过增加机组起停相关约束,使得系统能够满足未来调度周期高峰和低谷的调峰要求。随机机组组合数学模型是一个复杂的非线性优化模型,将其转换为线性混合整数规划模型后,利用CPLEX进行求解。算例仿真结果表明,优化得到的机组组合方案能够有效提升风水火发电系统短期优化调度的前瞻性并可兼顾各个场景下机组出力的可行性。     

考虑风电接入的电力系统鲁棒经济优化调度

鉴于风力发电具有很强的随机性和波动性,含风电调度系统中,应用传统预测区间来描述其不确定性的方法存在缺陷。针对该问题,通过引入弃风限制对风电场的风电出力预测区间进行优化,得到能够保证调度系统安全运行的风电安全出力区间;在此基础上,建立双层鲁棒区间优化调度模型,使得常规机组的运行成本和风电场的弃风成本最小,并分析了系统爬坡备用对风电安全出力区间的影响。由于考虑了常规机组的阀点效应,模型呈现非线性特点,采用改进的教与学优化算法和线性规划法相结合的求解方法对模型进行求解。最后,采用改进的10机系统验证了所提模型以及求解方法的有效性和优越性。     

考虑多风电场出力耦合特性的热电联合优化调度

建立了一种考虑多风电场出力耦合特性的热电联合优化调度模型。该模型的目标函数为最小化火电及热电联产机组煤耗成本,并在电功率平衡约束中引入多风电场出力及电负荷的随机特性。模型求解过程中,基于Copula相关理论推导了考虑多风电场总出力耦合特性的概率模型,然后采用两阶段随机规划处理含随机量的等式约束,并应用一种自适应进化规划算法对所提出的优化模型进行求解。算例仿真结果表明了所提模型及方法的有效性。     

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。     

采用功率预测信息的风电场有功优化控制方法

风电场接受系统有功调度指令后需将调度需求分配到场内各风电机组。考虑到风电机组控制系统的频繁动作会直接影响其出力可靠性和机组寿命,提出一种新的风电场有功优化控制方法。该方法通过超短期风功率预测数据判断风机出力趋势以确定风机出力加权系数,优化风电场内有功调度分配指令,减少机组控制系统动作次数,平滑风电机组出力波动。最后,应用实际数据将所提方法与现有方法进行了比较,验证了所提方法的合理性和先进性。