考虑自适应传输备用的含风电电力系统双层随机调度方法

大规模风电接入增加了电网发生输电阻塞的概率.为克服确定性阻塞管理方法在应对系统随机扰动上的不足,基于考虑阻塞风险的机会约束规划条件,提出一种计及风电不确定性的传输备用自适应量化方法,构建了包含自适应传输备用的双层随机调度模型.该模型将线路传输备用纳入上层的机组组合模型中,针对下层的经济再调度问题,采用改进点估计法求得线路实时潮流的统计分布特性,并将结果返回上层模型以动态调整备用需求大小.同时,基于下层模型的Karush-Kuhn-Tucher最优条件,将双层优化结构合并为单层,并最终转化为便于求解的混合整数规划问题.最后,通过IEEE RTS-24节点测试算例验证了所提模型和方法能够有效缓解传输阻塞,提高风电消纳和备用可用性.     

考虑需求响应的含风电电力系统的优化调度

建立了考虑电价响应和用户满意度的含风电电力系统优化调度新模型。该新模型融入电价响应这一用电调度方式来优化调整次日的负荷曲线,以降低风电的反调峰特性和间歇性对优化调度的影响,同时通过引入用户用电满意度约束,确保所做出的调整让用户满意。该模型改变了一味通过协调优化发电侧资源去配合风电并网的传统模式,形成了发电资源和负荷资源共同协调优化配合风电并网的新模式。算例分析表明,所提出的考虑需求响应的含风电电力系统的优化调度模型,可以在满足用户用电满意度的前提下,降低系统运行费用,特别是大幅降低了机组的启停费用,提高了含风电电力系统运行的经济性。     

考虑风电调度策略的电力系统随机潮流计算

针对风电并网系统,提出了一种考虑风电调度策略的多点线性化随机潮流计算方法。该方法以半不变量和Gram-charlier级数为基础,综合计及风电出力、传统发电和负荷的不确定性,借助多点线性技术保证计算结果的准确性;同时,借助安全约束经济调度方法,在随机潮流计算中嵌入了风电的调度策略。算例仿真表明,与模拟法相比,所提方法可有效改善基于半不变量和Gram-charlier级数的随机潮流计算方法应用于含风电电力系统时的计算精度;同时,克服了传统随机潮流计算中,风电大范围波动引起的不平衡功率完全由平衡机承担的缺陷,所得结果更为贴近实际。     

含大规模风电的电力系统优化调度模型

为研究发电侧电力市场环境下,大规模风电并网对电力系统运行方式的影响,提出一种考虑风电极端出力时的火电机组竞价开机方法.其核心思想是以等效最小负荷作为竞价容量,确定火电机组的初步开机机组,而后校验初步开机方式能否满足等效最大负荷的要求;如果不能满足要求,则在等效最小负荷时刻弃风,以提高竞价容量,如此直到开机方式可行.此外,建立总购电费用最小的最优潮流模型,采用约束成本变量法和内点法,求解最优潮流模型,并应用算例验证模型和方法的可行性.     

含风电的电力系统鲁棒优化调度

风力发电是目前较为成熟的一种可再生能源发电技术,其出力具有随机性和间歇性,电力部门很难对其进行准确的预测。风电的不确定性给电力系统的经济调度带来重大挑战,如何最大化利用风电资源以及减小风电波动对系统供电侧的影响,是经济调度常需要解决的问题。文中建立了含风电且以最低发电成本为目标的鲁棒优化调度模型,该模型考虑机组的自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)响应来应对不确定性出力波动,维持系统功率平衡。然后模拟实际场景,分析该鲁棒调度方法的安全性和经济性。     

含风电集中供热的电力系统优化调度分析

针对"三北"地区弃风严重的现象,结合丹麦消纳风电的经验及我国调度模式,提出了风电集中供热方案。在综合考虑风电出力的不确定性、系统稳定性等约束条件的情况下建立了含风电集中供热的电力系统优化调度模型,在求解方法上构建了一种免疫遗传-拉格朗日松弛混合算法。通过算例仿真,不仅验证了该算法良好的收敛性和稳定性,也验证了风电集中供热方案对风电消纳的积极促进作用。     

考虑风电随机模糊不确定性的电力系统多目标优化调度计划研究

提出了一种考虑风电随机模糊多重不确定性的电力系统多目标调度计划新模型和相应的算法。首先,依据风电并网后的电力系统不确定环境实际提出以随机模糊变量描述风电功率,以区间形式表述负荷预测的不确定性。其次,以燃煤机组的购电费用和污染气体排放量最小为目标函数,构建考虑风电和负荷预测值不确定性的电力系统随机模糊多目标交易计划模型。然后,提出利用负荷的不等式区间约束将遗传算法的初始寻优种群模糊化,提出采用概率密度分布描述解的随机模糊分布特征,从而可获得兼顾多重不确定特征多目标交易计划解集。最后,以含10台燃煤机组和一个大型等值风电场的某省级系统为例进行模型和算法的求解验证,结果表明了提出模型和算法的合理性和有效性。     

考虑风电场相关性的含风电电力系统随机潮流分析

地理位置接近的不同风电场的风速具有较强的相关性,这将会影响含风电电力系统随机潮流分析评估的结果。首先根据多风电场的风速历史数据建立了考虑不同风电场相关性的风速离散化联合概率模型,在此基础上结合半不变量和级数展开方法,提出考虑风电场相关性的含风电电力系统随机潮流分析评估模型,得到各节点电压的分布和越限概率等指标,同时该模型也可以考虑风电场有功无功出力的相关性。对某实际电力系统的算例验证结果表明,所提算法较不考虑风电场相关性的随机潮流结果的精度提高了很多;与蒙特卡洛方法计算结果相比误差较小,而计算速度大大提高。该算法可以快速有效地得到含风电电力系统的随机潮流评估指标,并针对所得结果提出相应的无功补偿方案,具有较好的工程应用价值。     

考虑需求响应虚拟机组和碳交易的含风电电力系统优化调度

在智能电网和低碳电力的背景下,提出一种考虑需求响应虚拟机组和碳交易的含风电电力系统优化调度模型。首先,将需求侧资源分为可调度资源和不可调度资源,在可调度资源中分别建立了价格需求响应虚拟机组和激励需求响应虚拟机组模型,并分析了两种虚拟机组的运行特点;其次,在优化调度模型中引入碳交易,并提出系统碳减排目标的概念及阶梯型碳排放权价格,分析其对碳排放量的制约情况。在此基础上,引入功率平衡约束、机组出力及爬坡约束、虚拟机组运行约束等,建立了以碳交易成本、火电机组发电成本和虚拟机组运行成本为目标的新型低碳经济调度模型,采用细菌群体趋药性(BCC)算法对模型进行求解。通过仿真算例对不同场景下系统的风电消纳情况和系统的综合运行成本进行了分析。算例结果验证了模型及求解方法的可行性及优越性。     

考虑风电相关性的电力系统随机无功备用优化

针对目前无功备用评估方式的缺陷和以风电为代表的新能源大量接入之后节点注入功率的不确定性,提出一种新的无功备用评估方法,并在此基础上建立考虑风电相关性的随机无功备用优化模型。首先使用均匀抽样法获得服从均匀分布的样本,然后使用基于奇异值分解的Nataf变换获得含相关性的风速样本,采用蒙特卡洛法将机会约束转化为确定型约束并采用混合蛙跳算法求解。数值计算的结果验证了所提无功备用评估方法的有效性,进一步分析表明风电会恶化系统的运行环境,增加状态变量越限的概率,而所提方法可以有效提高系统的电压水平和电压稳定裕度,降低系统的运行风险,并对N-1严重故障也有一定的改善效果。     

面向电力市场的含风电电力系统的环境经济调度优化

考虑洁净能源在环保问题上低成本的优势,建立了一个面向电力市场的含风电的电力系统环境经济调度优化模型,使电力市场环境下含风电的电力系统优化调度更趋合理和经济,具有较高的可信度。基于遗传算法,运用Matlab工具箱对IEEE30节点系统进行了优化求解与仿真,验证了该模型和算法的正确性和有效性。     

考虑需求响应的含风电电力系统日前经济调度

风力发电电网穿透率的不断上升,为电力系统调度带来了巨大的困难和挑战。为此,本文通过需求响应将需求侧资源作为供应侧电能的可替代资源加以利用。首先,将需求响应分为两种形式,并分别进行建模;其次,通过峰谷分时电价优化负荷曲线,考虑需求响应提供虚拟出力和虚拟备用的双重功能,采用基于场景概率的两阶段随机模型,建立含风电电力系统的供需侧联合调度模型;最后,将优先顺序法与细菌群体趋药性算法相结合,对所提模型进行求解,以经典的6机系统和1个风电场为例进行仿真研究,验证了所提调度模型的可行性以及优越性。     

考虑风电不确定性的电力系统鲁棒优化调度

为更好地提高电力系统供电可靠性,采用基于风电出力预测区间的调度模式来考虑风电出力的不确定性,并建立鲁棒优化调度模型。通过96时段10机算例仿真分析可知,该调度方案可实时应对风电出力波动。     

考虑风电不确定性的电力系统多目标优化调度

针对风电机组并网规模的增加使火电系统面临平频繁启停、运行效率低的问题,建立考虑风电机组不确定性的电力系统多目标调度模型.在一定的风险情况下,对电力系统进行调度,对机组按照能耗量高低进行排序,安排机组开停机顺序,既提高机组运行效率又符合节能调度的要求.在传统经济调度模型的基础上,考虑机组运行稳定性,建立电力系统经济平稳调度模型,引入maxmin函数和ε支配的多目标粒子群算法对模型进行求解.算例分析表明,该模型能够在一定的风险情况下取得较好的经济性和平稳性。     

计及风电预测可靠性的含风电电力系统优化调度模型

针对风电随机性对电力系统安全、经济运行的影响,在考虑风电预测可靠性的基础上,建立含风电的电力系统优化调度模型。将实际风电出力看作随机变量,并通过混合Copula函数对历史风电场出力及其对应预测值建立相关性模型;在得到预测出力后,通过相关性模型获得风电实际出力分布概率;采用机会约束规划建立含风电的电力系统经济调度模型,并在保证系统可靠性的条件下优化风电计划出力。最后通过改进粒子群优化算法求解模型,结果表明该模型和算法可行且有效。     

考虑风电不确定性的多区电力系统分散式随机调度方法

在考虑风电出力不确定性的基础上研究了多区域电网分散式优化问题。首先,对区域边界共享节点进行复制以实现互联电网的解耦,然后,基于场景法对风电随机性进行建模,构建区域电网两阶段随机优化模型,最后,采用同步型交替方向乘子法(Synchronous Alternating Direction Method of Multipliers,SADMM)交替求解全网分散优化问题和区域两阶段随机优化问题。采用修改的新英格兰39节点系统构建3区域互联电网进行仿真测试,验证了所提模型能够有效应对风电的随机不确定性,并实现各区域电网调度的分散自治。     

基于通用分布的含风电电力系统随机动态经济调度

随着风电大规模并网,其不确定性给电力系统经济调度带来了新的挑战。文中利用通用分布模型拟合不同风电功率预测水平下的实际风电功率分布,并以此建立了考虑风电低估、高估成本的日前动态经济调度的随机优化模型。通过对目标函数和约束条件的转化与分析,将随机优化模型转化为一个非线性凸优化问题。结合二次规划算法和内点法,提出了一种两阶段优化算法用以求解对应的经济调度问题。最后,在含风电场的IEEE 30节点系统上,验证了所提基于通用分布的随机动态经济调度方法的有效性。     

考虑日前小时电价的含风电电力系统调度模型研究

为提高含大规模风电电力系统运行的灵活性,降低风电波动性对系统的影响和提高系统的风电接纳能力,在含风电电力系统调度中引入日前小时电价。基于考虑日前小时电价的风电最大接纳模式,建立了相应的数学模型和求解方法,以此为基础分析了引入日前小时电价模型在不同风电渗透率场景下对火电机组承担负荷、系统接纳风电能力和系统运行经济性的影响。算例分析表明,在含风电电力系统中引入日前小时电价能够缓解风电接入对电力系统的影响,提高系统的风电接纳能力与运行的经济性。     

考虑源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度

大规模风电并网是实现电力低碳环保发展的必然趋势,而风电与负荷的随机波动性对系统的影响不容忽视。提出一种考虑模糊机会约束的低碳型经济调度模型,同时计及源荷两侧不确定性对含风电电力系统低碳调度的影响。将阶梯型的碳交易成本引入目标函数中,旨在降低系统碳排放量,提高系统风电消纳量。针对风电并网后系统的不确定因素,引入模糊机会约束,将确定性约束松弛为含有模糊变量的系统约束,利用梯形模糊参数将其清晰化处理,并通过CPLEX对模型进行求解。算例分析表明所提模型可有效提高风电消纳水平以及降低碳排放。     

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。