含不确定性负荷的水火电力系统随机优化调度

针对水火电力系统负荷的不确定性,建立基于模糊机会约束规划的随机优化调度模型,分析负荷不确定性变化对水火电机组出力及火电机组能耗量、排放量的影响。将实际负荷与负荷预测的偏差看成一个模糊随机变量,并在火电机组煤耗量最小化、污染物排放最小化和水库蓄水量最大化3个目标函数中及功率平衡、机组出力调整等约束条件函数中均引入负荷这一随机变量。按照模糊机会约束和随机机会约束的确定性等价形式,将水火电力系统优化调度的不确定模型转化为确定性模型,并利用多目标问题的模糊满意度法进行求解。以一个8级梯级水电站和6台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算,验证所提出含不确定性负荷的水火电力系统随机调度模型的准确性和可行性。     

基于模糊机会约束规划的水火电力系统多目标随机调度模型

针对水火电力系统运行调度中所包含的不同种类的不确定量,提出了一种基于模糊随机机会约束规划的短期水火电力系统多目标优化调度模型。将调度周期开始的水库蓄水量作为一个三角模糊量,以描述初始蓄水预测可能存在的误差。针对某些随机变量可能由于历史数据不足而存在误差的问题,用模糊随机变量替代这些随机变量,描述水火电力系统运行中的不确定性。在考虑整个系统发电煤耗最小化和污染物排放最小化的目标同时,考虑了龙头电站周期末蓄水量最大的优化目标,并引入了火电机组煤耗量与梯级水电站蓄水量目标的协调函数。按照模糊机会约束和随机机会约束的确定性等价形式,将短期水火电调度不确定模型转化为确定性模型。以一个8级梯级水电站和6台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算,验证了所提出的水火电力系统随机调度模型的正确性。     

水火电力系统多目标优化调度

水火电力系统多目标优化调度模型的确定在整个电网经济、安全运行中起着非常重要的作用。本文首先分析了大型水库的3种水能形式,建立了水电站发电模型,并在此基础上提出了耗水微增率的计算模型。在考虑发电成本时,引进了煤炭价格因素,并建立了新的发电成本函数模型。最后以水电站总发电用水最少和火电站总发电成本最低为两个目标函数建立调度模型,并对该模型进行了优化计算。仿真计算结果表明了本文提出的调度准则具有可行性和适用性,能给系统调度员作出最佳决策提供一定的依据。     

水火电力系统短期实用化调度模型及求解方法

以某电网的大型水火电力系统为研究对象,从节能降耗及与生产实际接轨的角度出发,基于水火电力系统的解耦机制,将水火联合调度问题建模为2个具有优化时序的子优化问题。在火电优化子问题中,在考虑常规约束的基础上,提出火电机组出力升降走向约束及相邻时段火电总负荷波动阈值约束,以保证火电机组出力平滑;在水电优化子问题中,考虑水电厂日平均出力约束及振动区约束,以保证水电的充分利用。采用改进的具有柔性更新策略的教与学优化算法依次求解2个子优化问题,并针对2个子优化问题中呈现强耦合性的复杂约束,设计不同的启发式约束处理方法。对含有15座火电厂和29座水电厂的某水火电力系统的日前调度进行仿真测试,验证了所提调度模型的可行性和实用性及求解方法的有效性。     

水火电力系统短期节能与经济发电优化调度

选取节能和经济两个决策目标,建立水火电力系统发电多目标优化调度模型,寻求满足决策目标的最优调度方案。根据水力发电和火力发电的能耗特性,引入同等装机容量技术条件下水煤转换系数的概念,建立了水火电力系统联合发电能耗模型以及火电综合成本模型,并选取水火电力系统发电等效总煤耗最小作为节能调度的目标,选取火电厂发电综合成本最小作为经济调度的目标,对含有梯级水电站群和多个火电厂的大区域性电力系统进行多目标优化调度。以一个具有8个梯级水电站和8个火电厂的水火电力系统为例进行仿真,其结果证明所建的节能与经济发电优化调度模型能够在增加发电量的同时,提高水资源利用率,节约煤炭资源,降低火电成本,创造良好的发电效益和经济效益。     

基于效益分析的水火电力系统短期优化调度

不可再生能源的消耗和可再生能源的高效利用,是电力系统短期优化调度需首要考虑的问题。文章提出一种新的水火电力系统短期优化调度的调度准则,即生产单位电能所需消耗水量的总和最小,并据此给出了基于效益分析的短期优化调度数学模型及其评价方法。首先建立了基于水库能的水电站发电模型,构建了火电机组的煤耗函数;再把火电系统煤的消耗量通过一定的换算标准转换成水量,根据水电系统中单位电量需消耗水量的计算方法,计算出各个电厂生产单位电能所需要消耗的水量,以此为准则对所有电厂进行短期发电的优化调度。以包括红水河8个梯级水电站和12个火电厂的广西电网为实例进行了仿真计算,计算结果证明所提出的调度准则具有可行性和适用性。     

基于总体协调满意度的水火电力系统多目标短期优化调度

水火电力系统多目标优化调度符合国家节能减排的政策导向,在考虑整个系统梯级水电站发电效益最大化、火电机组发电成本最小化和梯级水电站发电用水最小化的目标同时,考虑了火电机组二氧化碳排放最小化的优化目标。针对水火电力系统短期优化运行调度中目标函数的权重处理困难的因素,采用一种基于目标函数总体协调满意度的处理方法,通过采用自然选择机制策略和异步学习因子策略提高算法的性能。以5个梯级水电站和4台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算．优化仿真计算证明了所提出的优化调度模型和求解算法具有可行性和适用性。     

水火电力系统短期发电计划优化方法综述

水火电力系统的短期发电计划问题在电力系统的安全可靠和经济运行中发挥着越来越重要的作用，由于其本身的复杂性，很难从理论上找到全局最优解。深入探讨各种优化算法，并加以分类，详细综述各种优化方法在水火电力系统短期发电计划问题中所取得的研究成果和存在的不足之处。     

水火电力系统短期优化调度的多目标决策评价方法

提出了火电煤耗量最小、火电污染气体排放量最小以及梯级水电站的一级电站总蓄能最大的水火电力系统短期优化调度的多目标决策模型.给定一组权重向量,采用权重法将该多目标模型转化为单目标模型进行求解.针对所提出的多目标模型,把每一种权重向量情况作为一个决策单元(decision making unit,DMU),将多目标决策模型的最小化目标值作为决策单元的输入,最大化目标值作为输出,应用数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)中的CCR模型对所有决策单元进行评价,并以此选出客观上合理的权重向量及相应多目标的解.给出一个算例,验证了所提评价方法的有效性及可行性.     

基于改进类电磁机制的水火电力系统短期优化调度

针对水火电力系统短期优化调度模型的大规模、强非线性特点,采用类电磁机制对其进行求解。通过对搜索策略和寻优机制分析,揭示算法效率高的根本原因在于其融合了常规优化算法的高效搜索优势。经计算分析表明,个体受力计算及局部搜索是影响算法优化效率的主要因素。通过对算法的电荷量计算、受力计算、算法全局与局部搜索策略改进,首次提出适合于大规模非线性优化问题求解的单方向受力类电磁机制,并从理论上证明其全局收敛性。为进一步提高算法优化性能,将改进算法与遗传算法的交叉算子和变异算子融合应用于优化调度模型求解,通过广西水火电力系统进行仿真分析,结果表明该算法在求解大规模强非线性优化问题方面的有效性和显著优越性。     

基于风险约束的风电和水电联合日前调度优化模型

为解决风电随机性对电力系统稳定运行的影响,引入梯级水电机组为风电机组提供调峰备用,构建了考虑风险约束的风电和水电联合日前调度优化模型。首先,分别构建了梯级水电机组输出功率模型、风电机组输出功率模型,以系统调度净收益期望值最大化作为目标函数,综合考虑风水电协调约束、系统功率平衡约束,构建了风水电联合调度模型。进一步,为了考虑风电不确定性给系统带来的风险因素,建立了计及风险约束的风水电联合随机优化调度模型,并采用启发式算法对模型进行线性化处理。最后,选择3个风力发电场和2个流域的7个水力发电厂组成仿真系统,对风水电联合调度优化进行算例仿真模拟。结果表明：所提出的水风电联合运行策略可以用来促进风力发电,最大化系统运营期望收益的同时最小化系统运营风险,因此,在进行风电和水电联合调度时应综合考虑内部和外部不确定性因素,以获得能够兼顾运营收益和风险的最优解。     

考虑风电功率预测不确定性的日前发电计划鲁棒优化方法

随着风能发电电源并网装机容量的不断升高,风电的强随机性迫使日前发电计划需要购买大量的发电备用,造成全系统发电经济性恶化。在分析风电功率时变预测不确定性的基础上,提出了计及日内现货市场滚动交易的两阶段带补偿鲁棒优化方法。通过在第一阶段日前优化过程中计及日内滚动交易偏差电力的预期,降低了日前发电计划中的备用总需量;对于第二阶段日内调整电力大小的求解,采用了高精度的预测模型,以提升系统发电经济性。最后通过对比分析算例验证了所提方法的正确性和有效性。     

计及风光不确定性的虚拟电厂多目标随机调度优化模型

为缓解风电和光伏发电不确定性对虚拟电厂稳定运行的影响,引入鲁棒随机优化理论,建立了计及不确定性和需求响应的虚拟电厂随机调度优化模型。首先,风力发电、光伏发电、燃气轮机发电,以及储能系统和需求响应集成为虚拟电厂,然后最大化虚拟电厂运营收益、最小化系统运行成本和弃能成本被作为目标函数,建立虚拟电厂调度优化模型。再应用鲁棒随机优化理论来转换光伏发电以及风力发电不确定性变量的约束条件,建立了虚拟电厂随机调度模型。最后,选择中国国电云南分布式电源示范工程为实例分析对象。分析结果显示：所提模型能够降低系统运行成本,双重鲁棒系数的引入能够为不同风险态度决策者提供灵活的虚拟电厂调度决策工具,协助应对风电和光伏发电的随机特性。储能系统能够借助自身充放电特性,替代燃气轮机发电机组为风电和光伏发电提供备用服务,促进风电和光伏发电并网。将需求响应纳入虚拟电厂能够实现发电侧与用电侧联动优化目标,平缓化用电负荷曲线,系统整体运营效益达到最佳。     

不同时间尺度下基于混合储能调度的微网能量优化

针对混合储能系统中能量型和功率型储能的不同特点,建立了符合实际需求的微网经济优化模型。根据不同时间尺度提出了日前调度策略和实时调度策略。考虑到日前调度预测精度差的弊端,应用机会约束规划,以一定置信水平下满足备用需求作为可靠性约束,将最小运行成本作为优化目标,利用分时电价差异,优化协调各微源和储能系统出力。针对微网内风机、光伏和负荷等不确定性因素带来的功率波动,实时调度中应用1阶低通滤波算法平滑波动功率,并通过滑动平均滤波方法对滤波后的波动功率在混合储能中进行合理分配,使蓄电池储能承担更多低频功率波动,超级电容器承担高频波动。实时调度按照日前计划进行,实时监测各单元运行状态,并及时修正功率波动累积引起的日前计划偏差。     

基于两阶段优化的风储联合发电系统日前发电计划模式

考虑风电日波动性对常规机组启停的影响,为准确刻画系统运行经济性与风电消纳能力的关系,设计了风电最大出力模式、经济运行模式和运行成本控制模式3种风储联合发电系统日前发电计划模式,提出了不同模式的两阶段优化模型及快速求解算法。第1阶段通过储能系统和常规机组协调调度,实现经济性最优或弃风量最小的目标,第2阶段优化则按照经济调度和"三公"调度的原则分配常规机组和风电场的有功出力。提出快速算法削减了模型的寻优空间,大幅提高了优化模型的求解效率。基于IEEE 30节点系统进行仿真分析,验证了所述模型和算法的优越性。     

适应大规模风电接入的发电计划不确定性处理方法分析

发电计划编制是电力调度工作的主要内容之一,对电网安全经济运行具有重要意义。风力发电受自然因素影响具有随机波动特性,大规模风电接入显著增加了电网制定发电计划的难度。针对大规模风电接入对传统发电计划方法的挑战,基于风电功率的描述方式,分析并评述了增加额外旋转备用、基于场景的随机规划、鲁棒优化3种主要方法的特点及其优缺点,提出开展研究急待解决的问题,以期为适应大规模风电接入的发电计划不确定性研究提供参考。     

短期风电功率动态云模型不确定性预测方法

高比例风电并网场景下,电力系统优化运行势必对风电功率预测精度及其不确定性分析结果的可靠性提出更高要求。现有的不确定性预测研究中大多为整体性的误差分析与建模,难以满足模型在各个时刻和各类天气下的适应性。因此,提出了动态云模型的短期风电功率不确定性预测方法。首先,建立各个预测功率区间段内的单点预测误差云模型,利用云模型数字特征(期望、熵、超熵)生成云滴分布图,以此量化预测不确定性态势。然后,计算给定置信水平下的云滴分位点,以及与之相对应的预测功率可能发生波动的置信范围,即风电功率预测不确定性分析结果。根据实时条件更新云模型,可以提高各个运行时刻点不确定性预测结果的可靠性。以中国北方某风电场运行数据为例进行验证,结果表明与传统的分位数回归方法相比,所提方法可靠性有所提升,能够为电力系统调度决策、备用安排等提供更为可靠的指导信息。     

基于互补机制的水火电力系统短期节能发电调度

为充分提高水火电力系统联合运行的经济性,将减少非可再生能源的使用量及降低火电成本为主要目标的水火电力系统短期发电调度问题,转化为水力发电量最大、耗水量最小和火力发电燃料总耗量最小且具有时序的3个优化子问题。该优化模型不仅可确定水电的最佳放水策略和火电的最佳出力,还可描述水电和火电的互补作用,充分体现节能和效益的理念。针对水电系统具有强非线性的特点,采用改电磁学算法进行求解,对火电子系统则采用内点法进行求解。算例结果验证了该方法的有效性。