考虑需求侧管理的低碳电网规划

实现面向低碳目标的电网规划能有效缓解电力行业的"碳锁定"效应,促进电力系统的低碳化转型。需求侧管理能够减小电源和输电容量需求,同时可以降低系统发电煤耗和输电网损,是降低电力系统碳排放的重要手段。文中分析了需求侧管理和低碳化发展对电网规划的影响,分析了典型的需求侧管理手段在约束条件中的表现形式,建立了考虑需求侧管理的低碳电网规划模型。针对模型的非线性特征设计了优化求解策略,基于分离不等式法消除模型的非线性约束,将原模型转化为混合整数线性规划模型进行求解。采用IEEE RTS79系统的算例验证了文中所述方法的有效性。算例结果表明,在电网规划中考虑需求侧管理,能够有效减少电网扩展投资并降低系统的碳排放量,提升系统整体效益。     

市场环境下考虑风险成本的启发式输电网规划

市场经济环境下电网公司更加重视电网投资的经济性问题。提出了一种考虑风险成本的输电网规划模型,该模型以投资等额年值、运行成本和系统运行的过负荷风险最小作为目标函数。采用N-1故障情况下的过负荷风险成本对传统规划模型中的硬性安全约束进行软化,实现了输电网的经济效益需求与用户可靠性需求的有机结合。采用强迫切负荷经济损失最小为严重度函数,建立了一种与输电网规划问题相适宜的过负荷风险评估公式。采用改进的Garve6节点系统进行了算例测试,结果分析证明了模型的合理性。     

计及市场化电价信号导向的含高比例水电输电网扩展规划

传统电网扩展规划模型难以反映未来一段时期竞争市场模式下全局供需态势对电网投资收益、市场主体意愿、社会效益的量化影响,且在含高比例水电输电网中水电外送断面容量与丰枯潮流差异的不匹配导致网络阻塞及交易盈余问题愈加严重.为此,提出高比例水电场景下计及市场化电价信号导向的输电网扩展规划模型.上层模型以最大化线路年投资收益为目标函数,形成规划决策线路;下层模型采用改进的k-means聚类算法得到含高比例水电输电网全年典型运行方式,基于市场交易出清结果与区域负荷响应特征,量化线路规划后的负荷增量及过网利用率,以市场化电价信号引导电网扩展规划,促进区域水电消纳.采用KKT最优条件实现上、下层模型的耦合,将双层规划问题转化为混合整数规划问题进行求解.以我国西南部某含高比例水电的实际电网为例,通过综合比较不同规划方法的阻塞盈余、投资收益及水电消纳比例验证了高比例水电接入下市场信号对扩展规划结果的影响.     

考虑可调综合资源的新型输电网规划研究

传统输电网规划按照年度最大负荷且不考虑新能源利用来规划电网项目,容易造成投资偏大、利用率不高等问题.为提升新能源消纳水平,提高电网规划运行效率,提出考虑可再生能源、需求响应资源、储能等可调综合资源的新型输电网规划模式,并引入新能源置信容量评估方法以及考虑需求侧资源的负荷预测方法两种关键的规划方法,进而以某市级220 k...     

城市电网输配全局最大供电能力分析

城市电网是包含输电网和高压配电网的全局电力系统。传统电网供电能力分析中,往往分别对输电网和配电网单独求解,割裂了输配电网之间的统一协调关系。针对这一问题,提出了城市电网全局最大供电能力分析模型。首先,针对输电网结构特点,结合改进的潮流计算模型,采用线性规划法求解输电网满足N-1约束的安全供电能力;其次,针对高压配电网的结构和负荷特性,建立基于需求侧分析的高压配电网最大供电能力分析模型;最后,进行电能阻塞分析,求取城市电网全局最大供电能力。通过算例证实了该分析体系能有效计算城市电网的全局最大供电能力,定位电网整体供电能力的薄弱环节,为电网规划提供参考数据。     

基于概率潮流的未来输电线路经济评估

输电网扩展规划时要对方案的经济性进行评估,而输电网的收益主要取决于过网费和输电线路上通过的功率量。提出了一种估算未来输电线路流量的概率潮流方法,帮助电网规划人员评价方案的经济效益。该方法充分考虑未来负荷概率分布、负荷间相关性、发电机停运概率以及机组经济调度等不确定性因素,采用蒙特卡罗抽样方法,建立了未来线路过网流量的计算模型。基于该方法,可有效分析线路过网收入,进而更准确地计算出规划方案的经济效益指标,如净现值、内部收益率、投资回报期等,指导电网规划方案的经济评估。New England测试系统的案例分析验证了上述方法的有效性与应用价值。     

计及联络线簇潮流分布非均匀性的多目标输电网规划

为降低地区电网因电源及负荷分布不均匀对供电可靠性的客观影响,提高电网设备利用率,提出了计及联络线簇潮流分布非均匀性的多目标输电网规划方法。从区域角度考察负荷及电源分布的非均匀性,提出区域电源(负荷)划分方法;在分析各联络线簇权重的基础上,选择以联络线簇负载率的标准离差率作为衡量联络线簇潮流分布均匀性指标,表征各区域对外功率交换的差异程度;在同时考虑电网扩建成本和运行损耗的基础上,建立电网扩展规划的多目标优化模型,通过改进遗传算法实现多目标模型的优化求解。通过华东某地区输电网规划算例分析,说明了所述方法的可行性和有效性。     

考虑大规模区外来电接入的输电网扩展规划方法

大规模区外来电将大量可再生能源馈入到受端电网,解决了用电资源与负荷发展不平衡的问题。提出了一种考虑大规模区外来电接入受端输电网的扩展规划方法。综合考虑可再生能源出力和负荷的不确定性,以线路投资成本、运行成本、弃能成本和失负荷成本之和最小为目标,建立了计及系统运行经济性的两阶段输电网随机规划模型。引入多参数规划方法,提出采用内嵌场景削减的改进Benders分解算法,将原问题分解成投资主问题和运行子问题,通过对大规模运行场景进行削减,以确保在最优投资决策下的电网规划方案。以改进后的Garver’s 6系统与河北某网500 k V及以上的实际系统为算例,验证了所提方法的有效性。     

考虑直接负荷控制与风电不确定性的输电网扩展规划

需求响应项目的推广以及风电并网后电源侧出力的不确定性,给电力系统的输电网规划带来了新的机遇和挑战。为利用需求响应减少建线投资,建立了考虑直接负荷控制参与N?1预想故障潮流调整的输电网规划模型。采用基于历史数据凸包顶点的极限场景法处理风电不确定性,保证所建立的输电网规划模型为易于求解的混合整数规划问题。结合实际工程参数,基于改进的IEEE24节点系统进行仿真。仿真结果体现了直接负荷控制在缓解潮流越限、减少建线成本方面的作用,说明需求响应措施在保证系统运行安全性的前提下能够提高规划经济性,通过调整凸包范围能够有效调节所提模型的经济性与鲁棒性。     

考虑连锁故障的输电网扩展规划方法

为提高电网抵御多重故障的能力,常在输电网规划中嵌入N-k安全网络约束.但该方式未考虑故障间关联性,致使故障场景数量庞大且部分场景与实际不符,可能导致规划方案投资冗余.在计及故障关联性的基础上,提出一种考虑连锁故障的输电网双层扩展规划模型.上层模型以线路投资、运行及切负荷成本之和最小为目标,考虑了故障链约束;下层模型以切负荷最小为目标,对上层模型得到的规划方案进行连锁故障校验.上下层模型以故障链约束为纽带,通过迭代添加新的约束,达到降低求解规模、加快算法收敛的目的 .以IEEE RTS-24系统为分析算例,仿真结果表明所提模型能够在抵御连锁故障的同时提升规划方案经济性.     

Multi-objective transmission expansion planning considering minimization of curtailed wind energy

This paper proposes a new multi-objective transmission expansion planning (TEP) in order to find optimum location of lines/transformers by considering intermittent nature of wind power and variable load structure. To reveal the benefit of wind power in the context of TEP, curtailed wind energy is considered as one of the objective functions besides the sum of the investment costs and penalty for energy not supplied (ENS). By this way, a trade-off between investment cost and curtailed wind energy is established using fuzzy satisfying approach while maintaining the adequacy of power system. The multi-objective nature of the proposed method is handled by using the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II combined with the DC-optimal power flow which is performed several times to obtain curtailed wind energy and ENS. The nature of load and wind power is incorporated into the methodology by using agglomerative hierarchical clustering to reduce computational effort. The proposed methodology is illustrated on the different configurations of modified IEEE-RTS 24 bus test system. Numerical case studies indicate the effectiveness of the proposed method for reduction of total investment cost in TEP of power systems with wind power integration.     

考虑经济性与安全性的发输电联合优化规划

独立的发输电规划已无法适应新形势下电力系统发展需求。从联合建模的角度,考虑风电出力的随机性与间歇性给系统带来的安全隐患,建立了计及系统N-1安全网络约束的发输电联合优化规划模型。为平衡系统安全性与经济性之间的矛盾,以系统切负荷费用表征安全成本,在此基础上,以年投资费用、燃料费用、安全成本及弃风惩罚成本之和最小作为目标函数。考虑到不同负荷水平持续时间的差异性及风电出力的不确定性,采用高斯混合模型方法对运行场景进行削减,其能够在得到聚类中心的同时从概率角度给出数据分别属于不同聚类中心的可能性。以修改的Garver-6和IEEE-RTS 24节点系统为算例,对所提模型和方法进行了验证和分析。     

计及需求侧管理的电—气集成能源系统协同规划

随着电转气技术的发展,电力系统与天然气系统间的耦合程度不断增强,传统电力系统与天然气系统独立规划的模式已不能满足电—气集成能源系统(IEGES)的需要。另一方面,实施需求侧管理可以优化电力负荷轮廓、实现削峰填谷、提升消纳间歇性可再生能源发电的能力,有利于整个IEGES的安全与经济运行。在此背景下,对计及需求侧管理的IEGES的协同规划问题进行了探讨。首先,基于用户满意度对需求侧管理建模,并以包括投资成本、运行成本和需求侧管理补偿费用的总成本最小为优化目标,建立IEGES中燃气机组、电转气设备、输电线路和天然气管道选址规划的混合整数非线性规划模型。然后,为加快求解速度,对模型中的非线性部分进行线性化处理,将原混合整数非线性规划问题转化为混合整数线性规划问题,并采用AMPL/CPLEX商业求解器求解。最后,以由修改的IEEE 39节点电力系统与比利时20节点天然气系统耦合形成的IEGES为例,对所构造的模型和采用的方法进行说明,并考察了其在节约成本和消纳风电方面的影响。     

A novel modified GBMO algorithm based static transmission network expansion planning

Due to the growing demand of electricity, transmission sector has become important part of the power sector. The penetration level of renewable energy resources has increased presently, which gives more challenges to the transmission expansion planner. To overcome this problem better transmission expansion planning (TEP) needs to be done. Hence, it is necessary to incorporate the impact of high wind power penetration in TEP problem. In this paper wind farm are considered as an alternative source for supplying the load to the transmission networks. The complex wind energy cost model is incorporated with the traditional transmission network expansion planning (TNEP) problem. Factors accounting for wind power utilization cost, underestimation, and overestimation cost model of wind power are included. Static transmission network expansion planning (STNEP) problem is modeled using the DC power flow model. The main objective function is to minimize the total cost of the system, which consists of transmission line investment cost, fuel cost of generators and wind energy cost. To solve this non-linear, non-convex optimization problem with a novel optimization algorithm i.e. Modified Gases Brownian Motion Optimization (MGBMO) algorithm is applied. To validate the capability of the proposed method is tested with modified Garver’s 6-bus system, IEEE 24-bus system and IEEE 25-bus system.     

DSM对配电网规划的影响

电力需求侧管理（DSM）的实施对电力系统及用户产生了广泛的影响。为充分发挥DSM的作用．在分析DSM的多种手段对电力负荷、供电量等方面影响的基础上。探讨了DSM对配电网规划的影响．并对配电网规划中DSM影响的处理方式进行了讨论,以期能提高DSM条件下配电网规划建设的经济合理性。     

电力需求侧管理可避免成本模型研究

可避免成本的计算是电力需求侧管理项目评估的核心技术,是衡量需求侧管理项目的主要依据。对需求侧管理项目效益进行评估的过程也是对电力系统的可避免成本进行评估的过程。建立了全面的电力系统单位可避免成本模型,其中输配电单位可避免容量成本考虑了分配因子,以体现不同时间削减负荷的不同的价值。还建立了发电公司、电网公司和社会的可避免成本模型,并实例分析了不同需求侧管理投资项目中发电公司、电网公司和社会的收益。     

考虑峰谷分时电价影响的变电站容量规划方法

针对峰谷分时电价的实施会调整电力负荷进而影响电网规划的问题,提出了考虑峰谷分时电价影响的电网规划方案制定方法,并且建立了基于需求侧管理各参与方成本效益分析的峰谷分时电价模型及变电站容量规划模型。在峰谷电价比恒定的情况下,根据峰谷分时电价模型的计算结果选取算例地区峰谷分时电价的最优拉开比。在此基础上,对传统变电站容量规划方案和考虑峰谷分时电价影响的修正方案进行对比,最终得出:考虑峰谷分时电价影响的变电站容量规划方案在新建变电站容量减少的条件下,仍能满足地区电力平衡。并且该方案还能保证需求侧管理的各参与方均能获得更多利润,在有效节省建设投资的同时降低电力用户用电成本,明显提升电网规划的经济性和合理性。     

Security-constrained transmission expansion planning: A stochastic multi-objective approach

This article presents a stochastic multi-objective optimization framework for transmission expansion planning (TEP) with steady state voltage security management, using AC optimal power flow (AC-OPF). The objectives are to minimize the sum of transmission investment costs (ICs), minimize the Expected Operation Cost (EOC), minimize the Expected Load Shedding Cost (ELSC) and maximize the Expected Loading Factor (ELF). The system load uncertainty has been considered and the corresponding scenarios are generated employing the Monte Carlo (MC) simulations. A scenario reduction technique is applied to reduce the number of scenarios. A multi-objective mathematical programming (MMP) is formulated and the ε-constraint method is used to solve the formulated problem. The N − 1 contingency analysis is also considered for the proposed TEP problem.The proposed TEP model has been applied to the well-known IEEE 24-bus Reliability Test System. The detailed results of the case study are presented and thoroughly analyzed. The obtained TEP results show the efficiency of the proposed algorithm.     

The application of artificial intelligent tools to the transmission expansion problem

The purpose of transmission expansion problem (TEP) is to determine the timing and type of new transmission facilities. The TEP has been formulated as an optimization problem. The objective was to minimize the transmission investment costs that handle the increased load and the additional generation requirements in terms of line additions and power losses. Several constraints were considered including the power flow on the network lines, the right-of-way's validity and its maximum line addition. The TEP was then solved using artificial intelligence (AI) tools such as the genetic algorithm, Tabu search and artificial neural networks (ANNs) with linear and quadratic programming models. The effectiveness of the AI methods in dealing with small and large-scale systems was tested through the applications of a six-bus system, the IEEE-24 bus network and a Saudi Arabian network. The hybridization of GA, TS and ANN has several features. Its results confirm that it is superior in dealing with a large-scale problem in which the size of the search spaces increases exponentially with the dimension of the network.