计及风电置信风险的源网协调多目标优化调度

为了更为合理灵活地评估风电高估/低估给电力系统优化调度带来的风险性以及降低调度决策的保守性,基于风电机会约束提出风电高估/低估置信风险功率偏差量化计算方法,并在决策变量中引入变压器变比调节和无功补偿容量优化,构建计及风电置信风险和源网协调运行的经济/风险多目标优化调度模型。提出一种基于可行性和非劣性综合排序回溯搜索算法,从而实现对调度模型的高效准确求解。IEEE 30节点系统算例结果验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于概率潮流风险计算的电网优化规划方法研究

电力系统中电源、电网、负荷、储能等多主体的发展均呈不确定性,使系统面临多重风险,为了从规划设计源头提升网架抵御风险事故的能力,论文开展计及风险的电网优化规划。首先,分别对风电、光伏出力以及负荷进行概率建模,以刻画其随机波动性,并提出储能的充、放电策略;然后,以负荷削减最小化为目标,提出基于拉丁超立方抽样的概率最优潮流计算方法,对不确定因素造成的风险进行量化计算;最后,分析规划项目的全寿命周期成本,进而构建基于改进鲸鱼优化算法的电网两层规划模型,将风险量化为风险损失费用计入目标函数中,并以改进的18节点系统为算例进行多场景规划。     

考虑风电不确定度的风-火-水-气-核-抽水蓄能多源协同旋转备用优化

随着风电并网渗透率的快速增长,系统的随机波动性显著增强。为合理地协调旋转备用配置效益和风险的矛盾,首先以多面体不确定集刻画风电不确定性,构建了计及风电出力误差概率的期望弃风和期望切负荷模型。在综合考虑风电、火电、水电等多类型电源机组运行特性的基础上,以发电效益与潜在期望风险为备用目标,建立了考虑风电不确定度的风-火-水-气-核-抽水蓄能多类型电源机组协同调度的旋转备用优化模型,并提出了一种自适应遗传算法与分枝切割算法相结合的双层优化算法以求解所建模型。算例结果表明,所提备用方法能自适应地寻找风电最优不确定度,合理地权衡备用策略的经济效益和风险成本,同时所建模型能适应在不同风电预测精度、不同切负荷成本系数以及不同风电调峰特性下的旋转备用优化配置,实现综合效益最优。     

计及风电最优置信度的机组组合优化方法

对于计及风电不确定性的机组组合问题,需要选择合适的风电置信度。随着风电置信度增减,机组组合经济成本与风险成本呈现此消彼长的关系,理应存在最优风电置信度,使机组组合经济性与风险性达到平衡。建立了包含风电置信度的机组组合优化模型,以机组组合经济性与风险性综合成本达到最小为优化目标,求解最优风电置信度。对风险成本进行离散线性化处理,将该问题转化为混合整数规划问题。对含风电场的6节点和IEEE 118节点系统进行仿真,验证了所提方法的有效性。     

计及风电相关性的二阶锥动态随机最优潮流

可再生能源的大规模接入增加了系统运行调度中的不确定性。同时,实际运行中风电功率具有较强相关性,忽略这些因素将会带来较大的计算误差。目前二阶锥规划多应用于单个时间断面下的最优潮流,但只考虑单时段的最优潮流无法有效计及风电功率的不确定性以及相关性。而现有动态随机最优潮流缺乏对多维风电功率的准确建模,求解计算效率偏低,无法保证收敛性。针对以上问题,文中提出了计及风电相关性的二阶锥动态随机最优潮流模型。基于Pair Copula函数对多维风电功率进行建模,并通过凸松弛将非线性动态随机最优潮流模型转化为二阶锥规划模型,利用商业软件Gurobi结合改进三点估计法对模型进行求解。通过与传统模型以及不计及风电相关性的方案进行对比,验证该模型的有效性和实用性。     

风电多点并网的网源协调输电网扩展规划

传统的含风电场的输电网规划通常忽略运行成本或者运行状态对目标函数的影响,在风电场多点并网的情况下系统潮流分布波动显著,运行状态对运行成本的影响增大。同时,并网点风电与负荷的相关性对运行的经济性和可靠性有较大影响。本文建立含运行成本、建造成本、可靠性成本的多目标含风电场并网点优化的网源协调输电网扩展模型;采用聚类技术建立了计及风电空间分布的多维运行场景,通过多场景模拟运行,减少了计算量;采用多目标微分进化算法求解优化模型,利用熵权TOPSIS方法确定最优方案。以加入风电的IEEE30系统进行扩展与并网点优化,验证了空间多维场景技术与网源协同优化模型的适用性和有效性,为山区风电多点并网提供方法。     

考虑注入功率分布的随机最优潮流方法

大规模风电接入电网给电力系统的经济调度带来了更多的不确定性因素.考虑了负荷与风电出力的随机性,以期望发电成本和机组的出力调整费用最小为目标,建立了含机会约束的随机最优潮流模型.通过分布式平衡节点考虑AGC机组的调节作用,基于确定性最优潮流问题的内点法和随机潮流的解析法,采用迭代的方法求解所提出的随机最优潮流模型.对5节点和118节点系统的测试结果表明了所提模型和算法的有效性.     

计及风电出力相关性和条件价值风险的电力系统概率可用输电能力评估

针对风电出力预测误差对区域间可用输电能力（ATC）评估的影响，提出一种计及风电出力相关性和条件风险价值（CVaR）的电力系统区域间ATC概率评估方法。首先，通过基于历史风电出力数据的相关系数矩阵和Copula函数，构建计及风电场出力空间相关性的风电出力预测误差概率模型；接着，基于获得的计及风电出力空间相关性的风电出力预测误差修正风电场出力预测值；然后，提出一种计及风电出力相关性和CVaR的ATC概率评估双层优化模型，下层模型以基态下发电成本和风险费用最小为目标，上层模型以极大化区域间ATC为目标，通过基态下和极限状态下机组的出力作为上下层模型间的交互信息；在此基础上，利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)最优条件，对下层模型进行转换，将双层优化模型转换为均衡约束的数学规划（MPEC）模型；进一步，将MPEC模型转换为混合整数二阶锥规划问题，进而实现概率ATC的求解；最后，通过PJM-5节点测试系统和吉林西部电网进行算例分析，结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

计及运行风险的电力系统优化调度方法

针对现有优化调度方法在考虑风险因素时过于单一、片面的现状,该文考虑风电波动、机组停运、线路故障、负荷波动等多种不确定因素的影响,以电压越限和潮流越限衡量系统整体的运行风险,构建了能够计及系统面临风险的多目标优化调度模型。该模型以运行风险和发电成本为目标函数,将随机潮流理论引入到发电优化调度中,并针对不同的天气状况,对线路故障概率进行实时修正以期更加接近实际运行环境。结合多目标粒子群算法及模糊集理论对所建立的模型进行求解,算例结果表明所提模型和方法能够处理不确定因素对系统运行风险的影响,并反映不同天气状况下调度方案的差异性,为实施短期优化调度提供有益参考。     

双馈感应发电机参与调频的概率最优潮流模型

随着风电并网容量增加,风电机组部分取代同步机组,需要其参与调频以维持电网稳定性。现有电网经济调度研究,在考虑频率时往往忽略风电,或以风电功率代替具体风电机组。提出一种计及双馈感应发电机(DFIG)参与一次调频的概率最优潮流模型。计及风速预测误差概率特性,在优化目标中引入频率偏移,通过权重系数兼顾发电成本和频率偏移。引入DFIG内部约束,提出优化模型中DFIG参数的修正方法,实现DFIG与同步发电机共同参与一次调频。算例分析了DFIG参与调频效果、目标权重系数对优化结果的影响,给出了发电成本和频率偏移的概率特性,验证了所提模型的有效性。     

计及分类需求响应的孤岛微网并行多目标优化调度

孤岛微网优化调度中的源荷协调性非常重要,却常被忽视。针对孤岛微网的运行特点,计及分类负荷需求响应,构建了以系统运行成本及污染排放最小化为目标的微网源荷协调多目标优化调度模型。并引入多核并行运算环境和多种群并行交叉变异机制,构建新型的并行多目标微分进化(PMODE)算法对模型进行高效求解,以调和常规智能算法寻优深度和速度间的矛盾。结合应用结果分析了分类负荷发生转移及削减前后对微网内各分布式电源的出力影响和负荷的峰谷调整状况。表明所提出的孤岛微网源荷协调优化调度模型可有效实现节能减排和提升风光消纳率,并验证了PMODE算法的优越性能。     

电能质量在线监测系统海量数据的双列族存储设计

针对高效存储海量电能质量在线监测数据的问题,提出一种基于HBase的双列族电能质量在线监测系统数据库设计新方法。通过将HBase的列族存储架构应用到繁杂的电能质量在线监测数据的高效存储中,然后构造存储优化函数来寻找和设计最优的电能质量在线监测数据存储结构。最后进行几种不同列族数的数据读写时间的对比实验。实验证明:所提的电能质量监测数据双列族存储设计方法可以高效存储海量电能质量监测数据,具有较好的可行性。     

考虑换流站损耗特性的交直流系统多目标无功优化控制

交直流互联系统中各个直流输电通道在输送大量电能的同时,也会产生很大的电能损耗。通过协调优化多回超/特高压直流输电系统的电压无功控制措施,能够有效地降低整个交直流系统运行的损耗电量。提出一种考虑换流站详细损耗特性的交直流系统多目标无功优化控制方法,以包括换流站内部各主要设备损耗的整个交直流输电系统总网损和所有关键节点电压偏差平方和的最小化为目标,建立交直流互联系统的多目标无功优化控制模型。提出一种自适应加权和算法,结合GAMS/CONOPT解法器求解得到多目标优化问题的均匀分布的帕累托最优解集。并根据各个最优解的模糊隶属度和熵权信息从帕累托前沿曲线中确定出折中最优解,作为多目标无功优化控制方案。通过对某个6056节点交直流互联系统的计算表明,所提出的算法求得的帕累托最优解集分布均匀,且所获得的多目标无功优化控制方案能够有效降低换流站运行损耗,提高关键节点的电压质量。     

基于分时电价机制的并网型微网多目标动态优化调度

针对并网条件下的微网优化调度问题,提出一种基于分时电价机制下的储能单元固定调度策略与可控微源动态优化调度相结合的微网运行调度方法。考虑系统功率平衡、失荷率及各种微源出力特性等主要约束,将储能蓄电池充放电折旧成本和与电网能量交换成本-收益计入运行经济成本,微网及电网侧发电污染物排放计入环境成本,建立了并网型微网多目标动态优化调度模型。并采用基于Tent映射混沌种群初始化方法和NDX交叉算子产生子代的多目标遗传算法NSGA-II优化系统内部可控微源出力。最后以风/光/柴/燃/储并网型微网系统进行算例仿真,验证所提模型合理性和求解方法的有效性。     

考虑风电协议外送的调峰型电采暖虚拟电厂优化配置方法

针对风电外送型区域电网调峰需求,提出考虑风电协议外送的调峰型虚拟电厂电采暖优化配置方法。首先,分析风电协议外送型电网系统结构及互动消纳机理。针对蓄热式电采暖用能特性,量化推导蓄热式电采暖可调节特性,建立蓄热式电采暖需求响应模型。然后,联合火电机组与VPP协同调峰策略,建立以区域电网协议风电外送经济性最优为目标的虚拟电厂电采暖容量优化配置模型。选取黑龙江某区域电网进行了算例分析,结果表明所提方法正确有效。     

考虑风电消纳的综合能源系统“源-网-荷-储”协同优化运行

针对因传统的热电联产(Combined Heat and Power, CHP)"以热定电"运行方式导致的弃风问题,提出一种考虑风电消纳和运行经济效益的综合能源系统"源-网-荷-储"协同优化运行方法。在源侧通过热泵和储能设备解耦CHP"以热定电"运行约束,在网侧构建了稳态电-热潮流,在负荷侧考虑了综合需求响应,提升系统的风电消纳空间。系统以建设运行总成本最小为目标,考虑了能量平衡、稳态电-热潮流和CHP出力等约束条件,构建了考虑风电消纳的综合能源系统"源-网-荷-储"优化运行模型。最后,通过风机的33节点电网和8节点热网构成的综合能源系统验证所提方法的正确性和有效性。多场景仿真结果表明,该方法可有效提升风电消纳空间和系统经济效益。     

考虑多风能预测场景的虚拟电厂日内滚动柔性优化调度方法

随着分布式可再生能源接入电网的比例日益提高,其出力间歇性和随机性给电力系统的安全稳定和经济运行带来了一系列的负面影响,虚拟电厂为分布式可再生能源可靠并网提供了新的途径。针对虚拟电厂中风电机组出力的不确定性及预测误差,考虑了由多个风能预测服务商基于不同预测方法提供多个风电出力预测场景,以期望运行成本最小为目标,制定虚拟电厂每个场景对应的最优调度计划。为应对风力状况的随机波动,虚拟电厂当前时段考虑下一时段所有风电出力场景下的计划调整成本。并以期望运行总成本最小为目标,构建基于多风能预测结果的虚拟电厂柔性优化调度模型,并设计了日内虚拟电厂出力计划的滚动调度策略。通过数值仿真,对比分析了不同预测场景下虚拟电厂的运行成本,验证了所提模型的可行性和有效性。     

一种基于功率闭环控制的改进全局MPPT方法

在部分阴影的条件下,光伏阵列的P-U特性曲线呈现多峰值。针对现有方法在多峰值情况下最大功率点追踪的速度和准确度的不足,提出了一种基于功率闭环控制的改进方法。该方法首先采用功率闭环控制确定最大功率点所在电压范围,其次通过分析粒子群法和0.8倍开路电压法,选取适合算法对该电压范围进行精确的追踪。最后以两种典型的阴影条件为例,对现有的基于功率闭环的方法和所提方法进行对比仿真。结果证明了两种方法均能精确地追踪最大功率点,所提方法在追踪速度上有显著提升。     

计及运行风险和备用可用性的含风电系统两阶段优化调度

针对风电和负荷的不确定性对系统日前调度的影响,提出一种计及运行风险和备用可用性的日前两阶段优化调度方法。首先,考虑风电和负荷的不确定性及容许误差区间,利用条件风险价值(Conditional Value-at Risk, CVaR)度量系统调度运行风险。然后,建立日前两阶段优化调度模型。其中第一阶段优化模型以包含风险成本的系统运行成本最小为目标函数,优化制定有功调度及备用计划,保证系统运行经济性。基于第一阶段优化结果生成极限潮流场景集,第二阶段优化模型校验极限场景下的备用可用性并将结果反馈至第一阶段模型,确保系统运行鲁棒性,并提出迭代求解算法。最后,以IEEE39 节点系统和实际区域电网为算例验证了该方法的可行性和有效性。     

计及负荷随机性含风电电力系统TCSC多目标优化配置

为实现可用输电能力和电压稳定的双重改善,提出一种考虑风电和负荷随机性的灵活交流输电系统(flexible AC transmission system, FACTS)多目标优化配置方法。首先推导基于拉丁超立方、k-means聚类和蒙特卡洛抽样三者相结合的系统场景生成技术。然后以区域间可用输电能力和电压稳定指标L为目标,建立晶闸管控制串联电容器(thyristor-controlled series capacitor, TCSC)多目标优化配置模型。最后通过增加混沌初始化和变惯性权重设置改进多目标粒子群算法以求解所建模型。基于改进的IEEE30节点系统,对比了最可能发生的系统场景配置TCSC前后的非劣解集和模糊最优解,分析了极端系统场景配置TCSC前后的优化结果。仿真结果表明,所提场景处理方法、多目标优化模型和改进算法在解决相关问题上具有有效性。