含风电电力系统的多场景鲁棒调度方法

提出风电多场景的鲁棒备用调度模式和鲁棒经济调度模式,并建立一种综合体现两种调度模式的鲁棒调度方法,旨在降低风电出力不确定性对电力系统安全经济运行的影响。该方法描述了常规机组的鲁棒运行轨迹以适应所有的风电场景,并保证系统在不同场景下运行的安全性,同时引入最小最大化的鲁棒优化思想,建立常规水、火机组出力与备用协调的两阶段优化模型。针对多场景模型的复杂性,采用极端场景法对模型的约束条件进行合理削减,并基于Benders分解思想构建算法的整体框架和流程。最后基于改进的IEEE 24节点系统分析了所建模型的鲁棒性、经济性和安全性,验证了所提出方法的正确性与有效性。     

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。     

基于弱鲁棒优化的含风电电力系统调度方法

受风速的间歇性和波动性影响,风电功率具有明显的不确定性,这对电力系统的调度运行提出了新的挑战。鲁棒优化作为一种新的处理不确定性的方法,近年来在含风电电力系统调度中得到了有效应用,但大部分鲁棒调度模型主要从构造不确定集合的角度来考虑解的可行性和保守度,并未考虑目标函数的恶化问题,而在实际应用中调度决策人员往往既关注调度解的鲁棒性,同时又关注目标函数的恶化程度,即希望付出适当的代价换取一定程度上的可行性。为此该文提出了基于弱鲁棒优化框架的含风电电力系统的调度模型。该调度模型选取风电场的预测功率作为基准场景,并在此基准场景目标函数恶化容忍度的基础上建立了弱鲁棒优化调度模型。最后文中采用含两风电场的10机系统验证该弱鲁棒优化调度模型的有效性。     

含风电电力系统鲁棒调度保守度的多目标优化方法

目前鲁棒调度广泛用于解决含风电的电力系统经济调度问题,鲁棒调度能保证风电在出力范围内的任意取值下均能满足约束条件,但存在着过于保守、对目标函数牺牲过大的风险。本文在传统电力系统鲁棒调度模型的基础上,定量分析了风电出力的不确定性对电网调度的影响,考虑煤耗成本、风险成本、越限功率作为优化目标,提出了一种以调度的保守度(采用风电出力的置信水平表示保守度)作为决策变量的多目标优化模型,最后通过构建双层优化算法进行求解。算例分析中比较了本文所提方法、传统备用法和传统鲁棒调度3种方法,发现所提方法通过优化保守度能协调鲁棒调度的经济性和鲁棒性两者的矛盾,虽然耗时最长,但能获得最优的综合满意度。     

基于鲁棒优化的含风电工业微电网经济调度模型

风电是广泛使用的清洁可再生新能源,将风电引入工业微电网中,对其节能减排有着重要意义。以含风电的工业微电网为研究对象,基于鲁棒优化方法,以发用电成本最低为目标,以生产计划与火电机组出力计划为决策量,建立了含风电工业微电网自发电经济调度双层模型,并利用Benders分解算法对其进行求解。文中还应用某工业微电网数值算例进行测试,结果表明模型能有效平抑负荷波动,降低微电网发用电成本;验证了该鲁棒优化模型在最差情况下优于确定性模型,并且可根据需求改变不确定代价权衡保守性与最优性。     

考虑风电降载的电力系统鲁棒备用调度模型

风电主动控制可抑制风电出力的波动,有效缓解系统备用压力。文中提出了一种考虑风电降载的电力系统鲁棒备用调度模型,考虑风电场和负荷功率预测误差的不确定性,引入风电降载比定量描述风电备用持有水平,建立风电场备用、旋转备用等鲁棒约束条件,同时根据对偶原理将鲁棒优化模型转化为确定性的数学规划问题,利用线性松弛技术和空间分支定界法寻找模型的全局最优解。最后,采用改进的IEEE 39节点算例验证模型的有效性。     

多时间尺度的电力系统鲁棒调度研究

风电预测误差是提高风电消纳比例、解决弃风问题的主要障碍。提出了考虑风电预测误差的多时间尺度电力系统鲁棒调度模型,该模型根据日前风电短期预测数据,在考虑风电可能的预测误差前提下制定机组启停计划,并根据风电超短期预测数据不断调整机组出力,使得电力系统可以在不额外增加备用的前提下应对风电预测误差。将所提出模型应用于IEEE 39节点算例中,并由蒙特卡罗法生成多组随机风电预测误差序列,验证了该模型的有效性及可行性。     

含风电场电力系统的鲁棒优化调度

随着风电场大规模的接入电力系统,电网调度运行变得愈加困难。传统的调度方法无法考虑风电出力的不确定性,将威胁系统运行的安全性,因此研究计及风电出力波动性的电力系统安全调度具有重要意义。采用一种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,在此基础上建立鲁棒优化调度模型,并考虑机组的自动发电控制(automatic generation control,AGC)响应来应对风电出力波动,维持系统功率平衡。然后在鲁棒调度模型的基础上建立新的经济校正成本模型来对比传统调度和鲁棒调度的经济性。该模型在目标函数中加入模拟场景下的弃风和失负荷的惩罚费用,利用风电模拟场景计算平均总运行成本。最后采用96个时段的10机算例和实际某省系统中24个时段的134台机算例对传统调度和鲁棒调度进行了对比分析,验证了所提方法的鲁棒性和经济性。     

含风电电力系统的多时间尺度模糊机会约束动态经济调度模型

风电出力的模糊不确定性增加了调度决策的难度。将风电和负荷预测值用模糊参数表示,基于可信性理论,将传统确定性系统约束转化成模糊机会约束。由于风电和负荷预测精度具有随预测时间尺度的缩短而提高的特点,因此,将模糊置信度设置为递增向量,以反映预测精度的变化。建立多时间尺度下含多模糊参数的模糊机会约束动态经济调度模型。多时间尺度调度分为日前24 h计划、日内4 h滚动计划、实时15 min计划和自动发电控制(automatic generation control,AGC)。各时间级的调度计划协调配合,兼顾经济性与可靠性。根据风电及负荷的最新预测信息,滚动修正原有发电计划,逐级消纳预测偏差量。算例采用山西某实际风电场数据,验证了上述模型能够有效降低风电及负荷预测不确定性的影响,减轻调度人员及AGC机组的调节压力。     

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。     

含风电场电力系统的模糊鲁棒优化调度

随着电力系统中风电渗透率的不断提高,如何维护含风电场电力系统的安全稳定运行成为调度部门面临的新挑战。风电功率预测为调度部门提供决策依据,是解决风资源波动性和间歇性的首要方法,但当出现预测方法无法有效预测的风电功率爬坡事件时,依据功率预测值安排的调度方案可能不可行。为此,在传统模糊调度的基础上,提出含风电场电力系统模糊鲁棒调度方法。该方法采用六点模糊数考虑风电功率爬坡事件持续时间的不确定性,生成包含最坏场景的不确定集,并将其用来描述风电功率及安排调度。算例结果表明,考虑风电功率爬坡的模糊鲁棒调度可以有效解决传统调度方案中系统爬坡能力不足的问题。     

含风电与抽水蓄能电站的电力系统鲁棒调峰研究

抽水蓄能电站具有优良的削峰填谷能力,能够有效提高系统消纳风电的能力。风电大规模并网后,风电出力的随机性、反调峰特性给系统调峰造成很大困难。针对此问题,利用鲁棒优化方法,采用盒式不确定集刻画风电出力的不确定性,建立考虑不确定风电出力与抽水蓄能的电力系统盒式鲁棒调峰模型。为便于求解,运用优化对偶理论简化该模型,将其转化为一般的非线性规划问题。然后,通过AMPL平台调用基于原始-对偶内点法的求解器IPOPT3.8.0对转化后的模型进行求解。最后,以改进的IEEE-14节点系统为例,检验了所构建模型的合理性及可行性。     

含风电电力系统旋转备用的鲁棒优化方法研究

针对风电出力随机特性对系统旋转备用容量获取影响较大的问题,基于鲁棒优化(Robust Optimization)理论建立了电力系统旋转备用获取模型。提出了"风电扰动参数"这一随机变量来刻画实际出力、风电预测出力与旋转备用之间的关系,采用盒式不确定集合表示该参数的不确定性,运用对偶定理将其转化为成线性规划模型,并使用MATLAB进行求解。以IEEE30节点系统为例进行计算和分析,验证了所提出模型的合理性和有效性,为电力系统在获取旋转备用问题上提供了重要参考。     

考虑风电接入的电力系统鲁棒经济优化调度

鉴于风力发电具有很强的随机性和波动性,含风电调度系统中,应用传统预测区间来描述其不确定性的方法存在缺陷.针对该问题,通过引入弃风限制对风电场的风电出力预测区间进行优化,得到能够保证调度系统安全运行的风电安全出力区间;在此基础上,建立双层鲁棒区间优化调度模型,使得常规机组的运行成本和风电场的弃风成本最小,并分析了系统爬坡...     

考虑风电不确定性的互联电力系统鲁棒经济调度

实现可再生能源的大规模利用和共享是能源互联网的主要目的。将可再生能源转化成电能,实现了对可再生能源的利用;通过输电网对电能的远距离传输,实现了可再生能源的大规模共享。本文针对输电网,提出一种广域协调消纳大规模新能源发电出力的策略,实现可再生能源广域内的大规模共享。并运用鲁棒优化技术,有效控制新能源出力不确定性给电力系统带来的影响。首先,给出了一种“传统关口调度结合风电消纳”的联络线调度模式,将日前联络线功率调度计划分为计划值和调整值;其次,建立两阶段零和博弈模型;最后,针对所建博弈模型,提出一种改进的“非线性割平面”算法进行求解。算例分析结果表明,所提出的新能源广域协调消纳策略能够在保证互联系统鲁棒性的同时提高互联系统的经济性。     

考虑概率分布约束的含高渗透率风电电力系统储能鲁棒优化方法

提出一种考虑风电功率预测误差概率分布不确定性的储能容量优化配置方法。该方法可保证在风电功率任意可能分布下,通过调度可调发电机组及配置储能以保证系统安全运行,同时最小化储能配置成本。首先鉴于历史数据的不完备性,将根据历史数据获得的风电二阶矩信息描述为波动区间,然后采用概率分布鲁棒联合机会约束模型描述含风场系统储能最优配置问题,进而采用拉格朗日对偶消去优化模型中的随机变量,将鲁棒机会约束模型转化为确定性的线性矩阵不等式问题,最后采用凸优化算法求解,并分析风电预测误差精度、机会约束置信度、风电功率波动性对储能配置容量的影响。采用修改的Garver 6节点算例验证了该方法的可行性和有效性。     

含风电的电力系统多时间尺度经济调度研究

风电的波动和间歇行为具有强烈的不确定性,合理利用风电预测误差信息,对含风电电网的实时调度具有重要意义。以"时序递进、滚动协调和消纳风电最大化"为原则,提出了一种含大规模风电的电力系统多时间尺度滚动协调与分段协调调度相结合的调度方法。多时间尺度调度计划的递进协调方法使得各个时间尺度计划各司其职,同时兼顾与上下时间级尺度的协调。分析大规模风电并网系统中的最优应用模式,并验证了所提协调调度策略在提高风电并网运行经济性上的优势。     

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.     

含风电的电力系统动态经济调度模型

电力系统的经济调度必须考虑风电的波动性和随机性带来的影响。引入概率约束,定义了风电场计划出力实现的概率,研究了含风电场的电力系统动态经济调度模型。通过计算下一调度日风电场实际出力的条件期望与计划出力的差值,确定了风电对系统正、负旋转备用的需求。利用分位数的概念,将含有概率约束的随机调度模型等价地转换为确定性模型。提出了一种改进的粒子群算法来求解转换后的确定性模型。仿真实验结果表明,这种含风电场的电力系统动态经济调度模型能有效应对风电接入引起的备用需求变化,所得的调度方案在保证系统可靠性的前提下能节省更多的成本。     

考虑电力系统频率响应特性的鲁棒区间风电调度方法

可再生能源装机容量的快速增长给电力系统的正常运行带来了许多新的挑战,特别是在有功平衡及频率控制方面。该文针对大规模风电集中接入情况下,由于系统惯性不足及风电出力突然波动导致的系统频率安全问题,提出一种能够考虑发电机及负荷频率响应特性的鲁棒区间风电滚动调度模型。该模型对风电波动状态下的系统频率响应特性进行了分析,建立了短期风电预测误差与系统频率波动大小的定量关系,弥补了传统有功调度过程中对系统频率响应特性考虑的不足。该模型能够使得在所有可能的风电出力变化情况下,系统的频率波动范围均满足运行要求,并且系统运行成本最小。最后,在IEEE RTS测试系统上的算例结果证明了所提方法对保证大规模风电接入下系统频率安全的有效性。