计及检修需求不确定性的电力系统检修备用容量评估

针对电力系统规划中评估系统检修备用容量的迫切需求和机组检修需求的不确定特性对评估造成的影响,提出一种评估电力系统检修备用容量的方法。该方法建立考虑检修需求不确定特性的检修备用容量评估模型,以累计负荷最小为原则确定检修时段,求解该评估模型。在此基础上,基于蒙特卡洛模拟方法提出检修备用容量不足概率和检修备用容量不足期望值2个检修备用容量充裕度指标,以此确定系统检修备用容量,进而确定系统装机容量需求。以某省电力系统机组检修的实际数据为例进行计算,证明了所提检修备用容量评估方法的正确性和有效性。     

考虑风电备用可靠性的电力系统备用优化

风电能够以降载运行的方式提供备用。由于风电实际出力的不确定性,风电提供的备用也可能偏离预定值,风电备用并不完全可靠。为此提出一种考虑风电备用可靠性的电力系统备用优化模型。首先,基于风电出力的概率分布信息,分析风电提供备用的变化;然后,将风电备用纳入弃风、失负荷成本的计算中,并通过进一步的消除积分符号以及线性化处理,将模型转化为混合整数线性规划问题求解;最后,基于IEEE-RTS 24节点算例验证了所提模型的有效性。算例结果表明,考虑风电备用的可靠性可以对系统中的弃风、失负荷成本进行更精细的评估,从而对系统中的备用进行更精细的配置,避免过于保守或激进的结果。     

考虑微网源荷不确定性的旋转备用容量优化

电力市场环境下,为应对微网源荷波动和可控机组随机故障,提升其供电可靠性,提出了一种考虑微网源荷不确定性的旋转备用容量优化方法。计及日前预测误差,采用序列理论对源荷随机概率性序列以及可控机组随机故障序列进行离散化处理,生成微网综合不确定性离散分布模型;在此基础上,以微网运行成本、备用成本和停电损失的总成本最小为目标函数,建立旋转备用容量优化模型,并结合蒙特卡罗与粒子群算法对该模型进行求解,获得各时段的旋转备用优化配置容量。以某地微网系统为例,仿真验证了所提方法的有效性和合理性。     

计及风电的电力系统检修备用容量评估及应用

系统的检修备用容量定义为满足系统机组检修而需要设置的容量。为评估风电出力的不确定性以及机组检修需求不确定性对系统检修备用容量评估带来的影响,建立了考虑机组检修需求不确定性和风电场风速相关性的检修备用容量评估模型,同时提出了风电接入后的检修备用容量不足概率这个检修备用容量充裕度指标来评估系统需要设置的检修备用容量。在检修备用容量评估应用方面,提出了包含机组检修需求和风电波动性信息的机组检修概率的概念,对机组的强迫停运率进行修正以用于电力系统随机生产模拟、发电系统、发输电系统充裕度评估以及风险评估等。算例中分析了风电场的相关性和风电装机容量对检修备用容量的影响,得到结论:风电场相关系数越大,系统所需检修备用容量越大;风电装机容量越大,系统所需检修备用容量越小。     

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。     

基于条件风险价值的含风电电力系统旋转备用效益研究

由于风电出力的波动性和间歇性,大规模风电并网使得旋转备用效益和风险的矛盾更加突出。考虑系统上、下旋转备用的容量成本和能量成本,以及因购买上旋转备用而减少的失负荷损失和因购买下旋转备用而减少的弃风损失,以期望旋转备用效益最大和系统损失的条件风险价值(CVaR)最小为两个目标,建立基于条件风险价值的含风电电力系统旋转备用效益-风险模型。采用蒙特卡罗法模拟实际负荷功率和风电出力的预测偏差,并改进多目标粒子群优化算法,用于求解得到期望旋转备用效益-风险有效前沿和日前旋转备用计划,以及不同可靠性水平、置信水平对期望旋转备用效益和风险的影响。最后,通过算例验证了该模型和算法的可行性。     

风电并网后系统备用容量需求分析

风电具有随机性和间歇性,其不确定性增加了系统运行的风险,也增加了辅助服务的需求。为保证风电并网后系统运行的可靠性,需在原来运行方式的基础上,安排一定容量的旋转备用以响应风电场发电功率的随机波动,以维持电力系统的功率平衡与稳定。本文考虑了系统的负荷预测偏差和风电功率预测偏差,对并入风电前后系统的备用情况差异性进行分析,为电力系统安全稳定运行提供参考意见。     

考虑风电不确定性的电网备用优化决策方法研究

基于风电并网的国内外研究的基础上,主要进行了风电不确定性的电网备用优化决策方法研究。利用风电不确定性、机组强迫停运率和负荷波动三方面建立系统的不确定性模型。以最小化备用成本为目标,并分别以解析法和mentocarlo模拟法求解系统的可靠性指标作为约束条件,构建确定系统所需的最优旋转备用容量的数学模型。对接有风电场的IEEE RTS96系统仿真,反映了相同的备用需求随风速变化的趋势,并比较得出模拟法得到的备用结果比解析法大。在此基础上,该方法还可以对风速预测偏差,风电渗透功率对系统所需旋转备用的影响进行进一步分析。     

考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型

随着风电穿透功率的增加,电力系统的运行风险不断提高,传统的确定性旋转备用容量配置方法存在较大的局限性。在研究风电出力概率分布特点的基础上,建立了风电机组可靠性模型;计及风电出力预测偏差、负荷预测偏差、常规发电机组故障停运等不确定因素,兼顾系统运行的经济性和可靠性,提出了考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型。通过算例分析验证了该模型的合理性和有效性。对含风电场的电力系统运行具有一定的参考价值。     

考虑风电功率与需求响应不确定性的备用容量配置

将风电建模为多状态发电机组,以风电停运率考虑风电功率预测误差的不确定性,在基于消费者心理学的可中断负荷响应模型的基础上,综合评估含有风电、可中断负荷不确定性的系统可靠性指标。建立了日前备用协调优化模型,优化模型以满足一定供电可靠性为前提,同时优化可中断负荷备用和发电机备用容量,在24个时段的范围内研究计及风电不确定性下可中断负荷作为备用资源的积极效果。算例结果表明,引入风电后,系统对可中断负荷的需求有所增加,可中断负荷作为一种灵活的调控手段,在应对风电不确定性、降低系统运行成本上有积极意义。     

考虑风电功率不确定性的风电场出力计划上报策略

利用多场景生成的方法对次日风电场出力的不确定性进行描述,并对蓄电池储能和旋转备用的购买机制进行了数学建模,将二者纳入风电场日前收益期望模型中。借鉴当前电力市场的分时电价政策,以风电场日收益期望值最大为目标,提出了风电场上报出力计划的最佳策略。该上报策略通过对风电场历史出力数据的统计分析获得风功率预测误差的分布特性,考虑了风功率预测误差对次日风电场运行经济性的影响,以风电场日运行经济性最优为原则确定了风电场的日前上报功率。算例结果表明,所提上报策略不仅提高了风电场的运行经济收益,还增加了储能的利用效率。     

Study on power system small‐disturbance uncertainty stability considering wind power

In order to study in depth the influence of the uncertainty factors on power system stability and to obtain the probability of instability under different levels, an evaluation method of power system stability based on monomial cubature rules (MCRs) is proposed. In this paper, the wind speed and the matrix spectral radius are considered as the uncertainty parameter and the output response, respectively. The relationship between the wind speed and the matrix spectral radius is found with MCRs to assess power system dynamic stability, and linear regression is used to solve chaotic polynomial coefficients. The comparison of the calculation results of the MCRs and Monte Carlo simulations on the IEEE 30‐bus system indicates that the MCRs require a smaller number of computations and give high accuracy. © 2014 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

计及风电与负荷不确定性的电力系统无功随机优化调度

随着风电渗透率的不断增大,风电的不确定性给电力系统安全稳定运行带来了严重影响。含风电电力系统无功优化调度为非线性混合整数规划问题,在满足多个约束的同时,确定了电力系统无功控制参数的最优值,以优化特定的目标函数。建立了计及风电与负荷不确定性的电力系统多目标无功随机优化调度模型,设置了两个目标函数：有功功率损耗最小化、电压稳定指标最小化。采用ε约束优化方法求解多目标优化模型,利用模糊满意度方法选择最优折衷解。设计了两种不同案例在IEEE-57节点系统上进行仿真。仿真结果表明所提模型及方法可有效解决含风电电力系统无功优化调度问题,显著降低有功损耗,提高系统电压稳定性。     

基于坏场景集的含风电机组组合模型

针对风电出力的不确定性和波动性,引入坏场景集和鲁棒优化方法来解决含风电的机组组合优化问题。在分析场景集和鲁棒优化在电力系统不确定性调度中的应用基础上,构建评价坏场景恶化程度的保守度指标,在优化目标中加入方差来抑制个别坏场景导致整体优化结果的恶化,并结合储能系统对平抑风电波动的固有特点,建立了基于坏场景集的鲁棒机组组合模型及其算法。最后,通过算例进行了成本、储能装置容量和鲁棒度量分析,验证了该模型的有效性和实用性。     

基于风电功率min级分量波动特性的 风电场储能容量优化计算

储能为抑制风电功率随机波动性对电力系统的不利影响提供了可能。为减小风电功率随机波动分量对电力系统的影响,提出用储能设备平滑风电功率随机波动频繁的min级分量,并通过分析风电功率min级分量的波动特性,建立对应的储能容量优化配置模型。该模型在充分把握风电功率min级分量波动特性的基础上,以概率统计的区间估计理论确定储能系统的容量配置和最大充放电功率。该优化模型可以较小容量的储能设备改善风电功率的平滑输出,有利于减小风电功率随机波动性对电力系统的不利影响。仿真算例表明了该算法的有效性。     

基于风电功率min级分量波动特性的风电场储能容量优化计算

储能为抑制风电功率随机波动性对电力系统的不利影响提供了可能。为减小风电功率随机波动分量对电力系统的影响,提出用储能设备平滑风电功率随机波动频繁的min级分量,并通过分析风电功率min级分量的波动特性,建立对应的储能容量优化配置模型。该模型在充分把握风电功率min级分量波动特性的基础上,以概率统计的区间估计理论确定储能系统的容量配置和最大充放电功率。该优化模型可以较小容量的储能设备改善风电功率的平滑输出,有利于减小风电功率随机波动性对电力系统的不利影响。仿真算例表明了该算法的有效性。     

考虑源荷协调的风电并网系统旋转备用容量优化

风电的接入给电力系统带来更大不确定性,要求电网公司购买更多的旋转备用以维持电力系统的功率平衡和稳定,兼顾系统运行可靠性与经济性的旋转备用优化配置具有重要意义。考虑风电、需求侧互动资源,提出一种基于多场景的概率性旋转备用优化方法。该方法综合考虑风电预测误差、负荷波动及发电机非计划停运不确定性因素对旋转备用的需求,将弃风、可中断负荷分别作为部分负、正旋转备用融入发电日前调度计划,以购电总费用最低为目标函数建立日前机组组合优化模型,获得各时段旋转备用优化配置量。通过对IEEE 30节点、IEEE 118节点系统进行算例分析,验证了所提方法的正确性和有效性。