耦合日合同分解及日前市场竞价的梯级水电站短期鲁棒优化调度

电力现货市场环境的建立,将给梯级水电站的短期调度带来诸多挑战。考虑到日前市场电价不确定性分布难以准确获取以及日合同分解对于日前市场竞价空间的影响,提出了一种耦合日合同分解及日前市场竞价的梯级水电站短期鲁棒优化调度方法。首先,以梯级水电站总收益最大为目标,考虑梯级水电站各项短期运行约束和日电量合同分解要求,建立了确定性的水电短期优化调度模型;然后,在此基础上运用信息间隙决策理论将确定性短期优化调度模型转化为考虑电价不确定的鲁棒调度模型,使决策解在日前市场预估价格信息间隙范围内均能满足最低收益要求;再采用混合整数非线性规划方法予以求解;最后以北盘江梯级水电站为例验证所提方法的合理性和有效性。     

碳排放约束下虚拟电厂鲁棒优化竞标模型

虚拟电厂中的可再生能源发电出力和电力市场的电价具有不确定性特征,在虚拟电厂的竞标中如何处理这些不确定性因素的影响值得深入研究。应用鲁棒优化的方法处理风电出力和电力市场电价的不确定性,同时考虑碳排放约束对虚拟电厂竞标的影响,建立虚拟电厂鲁棒优化竞标模型。算例分析结果验证了所提模型的经济性和鲁棒性,显示了鲁棒优化法处理含有不确定性参数的优化问题的有效性,且碳排放约束会使虚拟电厂竞标策略发生变化。     

基于鲁棒后悔度的光储微网优化调度

提出了一种光储微网系统的鲁棒后悔度优化调度方法,以抑制系统中光伏输出和负荷需求的不确定性扰动。依据不确定参数的预测值及分时电价,动态非均匀划分调度时段以降低求解复杂度。考虑到蓄电池循环寿命在不同充放电深度下的损耗,构建光储微网鲁棒后悔度优化调度模型。由于模型求解属于一类带有非线性的双层优化问题,采用拉格朗日两段松弛和交叉熵混合求解算法获取鲁棒优化调度方案。算例仿真表明,所提求解算法能够实现最大扰动下的经济后悔度最小化,并且动态非均匀调度时段划分能够加快优化模型求解速度。相对于确定性优化调度,鲁棒后悔度优化能够有效减少不确定性因素对模型的影响,从而验证了所提优化调度方法的有效性和可行性。     

考虑多种变量不确定性的梯级水电站中期调度及交易决策方法

如何衡量在中期调度阶段参与中长期市场交易时由于日径流与市场出清电价的不确定性而承受的风险并做出相应决策是梯级水电站亟待解决的问题.结合中国西南某以水电为主导地位的真实市场结构与交易结算规则,建立联合信息间隙决策理论与前景理论的梯级水电站中期运行及交易决策方法.针对中期调度阶段水电站参与中长期市场交易面临的主要不确定性变量,根据信息间隙决策理论得到鲁棒模型中满足预期收益的变量的最大波动范围,再利用前景理论在该范围内构建一种计及决策者心理因素的竞价策略模型.以某电网梯级水电参与电力市场的实际资料为例进行仿真分析,结果表明所提方法可提供不同预期收益目标下日径流与市场电价波动范围,并且可在该范围内根据决策者不同的风险偏好程度制定合理的申报决策与运行方案.     

基于鲁棒均值–方差优化的发电自调度算法及鲁棒代价分析

解除管制电力市场背景下,发电厂商作为价格的接受者,需向电力交易中心提供发电交易策略来最大化自身的收益,从而形成发电自调度的优化模型。然而,当考虑电价不确定性时,发电商一方面希望最大化收益,另一方面需要最小化不确定性带来的风险。为此,该文建立了一种鲁棒均值方差优化模型,以收益最大化和风险最小化为多目标,进而获得多目标优化的Pareto前沿。通过等价转化发现,鲁棒均值方差模型与非鲁棒均值方差模型具有相同的数学形式,均为一个二阶锥优化。进一步分析了鲁棒模型对收益、风险以及Pareto前沿的代价。最后采用30节点系统对鲁棒均值方差优化的发电厂自调度模型以及鲁棒代价进行详细的分析和对比,结果证明提出方法和分析的正确性。     

考虑不确定性因素的虚拟电厂竞标模型

考虑了由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成的虚拟电厂(VPP).VPP可参与中期合同市场、日前市场以及平衡市场的运营,以利润最大化为其优化目标.由于电价和风电出力的不确定性以及不平衡惩罚的存在,VPP的竞标存在风险.针对电价预测精度较高、误差分布规律可以较为准确描述的特点,采用随机规划的方法处理电价的不确定性;针对风电出力预测精度较低、概率分布难以准确刻画的特点,采用鲁棒优化的方法处理风电出力的不确定性,即将不确定的风电出力限定在一个确定的区间内,通过调节鲁棒系数决策出不同程度上抑制不确定性影响的优化调度方案.基于上述两种方法,并考虑环境成本,建立了VPP鲁棒随机竞标模型,提高了VPP的实际利润,同时减轻了计算负担.算例分析证明了鲁棒随机竞标模型的有效性.     

计及电价风险和差价合同的梯级水电站日前市场竞价模型

在电力现货市场试点建设的背景下,如何紧密结合市场模式及交易规则决策市场交易是梯级水电站亟待解决的问题。针对集中式电力市场,提出了一种计及电价风险和差价合同的梯级水电站日前市场阶梯报价模型。该竞价模型耦合于梯级水电站的短期优化调度,考虑了梯级水电站短期运行约束以及阶梯报价曲线要求。基于差价合同的结算规则决策日前电能量市场竞价,以充分发挥差价合同规避风险的作用。采用随机电价场景模拟日前市场电价的不确定性,并引入条件风险价值作为风险评估指标,以梯级水电站风险和收益的综合效用最大化为目标,通过风险偏好因子实现两者的协调考量。最后,以某梯级水电站进行模拟仿真,算例结果及分析验证了所提模型的合理性和有效性。     

电网峰谷出力比约束下的梯级水电站短期优化调度模型研究

研究在电网对水电站各时段出力要求情况下的梯级水电站短期优化调度问题,建立了优化运行模型,并用逐步优化算法求解.结合实际算例,通过对比在单一电价及在分时电价和峰谷出力比约束情况下的梯级水电站各个时段的发电量和收入,认为此模型使得梯级电站更加可靠,符合电厂和电网双方的利益,表明了模型的合理性、可行性及实用性.     

基于IGDT的梯级水电多元市场下中期运行风险度量方法

如何考虑日径流与市场出清电价的不确定性风险,得到相应变量的波动范围,并制定满足不同预期收益的中期调度运行方案,是梯级水电站市场化运行亟待解决的难点之一。该文结合西南某以水电为主导地位的电力市场结构和交易结算规则,建立基于信息间隙决策理论(informationgap decision-makingtheory,IGDT)的梯级水电站中期运行风险度量方法:针对水电参与市场的主要不确定性,采用IGDT进行建模得到下层求解最小/最大售电收益、上层求解变量对应最大/最小波动范围的双层模型,然后进行转换得到等价的单层模型,实现模型的求解。所提方法考虑了径流与电价对梯级水电站中期运行的影响,无需获取不确定变量概率分布,在保证调度结果精确性的基础上降低了计算复杂性,能够为调度运行提供合理的决策基础。以某电网梯级水电参与电力市场的实际资料为例,进行仿真分析,结果表明,所提方法能够获得满足不同预期收益目标下径流与电价的最大/最小波动范围,同时对比考虑不同变量不确定性的情况并对其产生的影响进行定量比较,不同风险偏好的梯级水电站决策者可由此评价不同的方案,并采取相应的方案来进行中期优化调度保证期望收益。     

考虑源荷双重不确定性的电气互联综合能源系统分布鲁棒优化调度

针对电气互联综合能源系统中不确定因素对运行调度带来的风险问题,提出一种考虑新能源负荷双重不确定性的电气互联综合能源系统分布鲁棒优化调度模型。以系统运行总成本最小为目标函数,建立电气互联综合能源系统随机规划模型,采用矩不确定分布鲁棒优化方法(DRO-MU),构建风电出力和电力负荷的矩不确定集合,在源荷双重不确定集合下将随机规划模型转化为矩不确定分布鲁棒优化模型,通过拉格朗日对偶原理将鲁棒模型转化为确定性的半正定规划模型进行求解。仿真结果表明,与不考虑或仅考虑新能源、负荷不确定性相比,考虑源荷双重不确定性的DRO-MU模型运行成本有所增加,但方案降低了不确定性因素给系统运行带来的风险,且更加符合实际。与随机优化方法和传统鲁棒方法相比,DRO-MU方法既保证了调度策略的鲁棒性,又克服了其过于保守的问题;随着源荷矩不确定集范围的增大,系统运行成本增加,通过合理设置二者矩不确定集范围,实现系统经济性与鲁棒性的平衡。     

考虑节点边际电价的配电网与多微电网双层鲁棒经济调度

可再生能源出力的不确定性给市场定价机制带来了挑战,实现市场参与者的利益均衡分配成为亟待解决的关键问题。提出一种计及风电出力不确定性的节点边际电价市场出清机制。建立配电网与多微电网协调优化调度的双层模型,上层模型为考虑风电出力及功率交互不确定性的配电网数据驱动鲁棒经济调度模型,下层模型为考虑电价型需求响应的微电网数据驱动鲁棒经济调度模型。通过配电网与微电网之间功率交互与电价信息的传递进行上、下层模型的迭代求解,实现不同市场参与者的利益均衡分配。测试系统的仿真结果验证了所提模型及求解方法的有效性。     

考虑多重不确定性的电动汽车聚合商参与能量-调频市场的鲁棒优化模型

为了充分挖掘电动汽车（EV）参与电力市场交易的市场价值,电动汽车聚合商（EVA）可将众多EV资源聚合起来作为一个投标主体参与日前能量和调频市场。针对EVA参与电力市场的投标决策面临多重不确定性因素影响问题,计及EV电量和功率边界,建立了EVA响应能力评估模型;对EV用户响应意愿、调频信号和市场电价的不确定性进行建模;以EVA的投标净收益最大化为目标,构建一种考虑多重不确定性的EVA参与能量-调频市场的鲁棒优化模型,以合理制定次日各交易时段EVA的基线功率和所提供的调频容量。通过算例验证了模型的有效性,并分析了各种不确定因素对投标净收益的影响,所提策略可为EVA的投标决策提供参考。     

考虑来水多区间不确定集的跨年梯级水电鲁棒优化调度

中长期来水的不确定性以及时序相关性是影响跨年梯级水电优化调度的重要因素。为了保证所有可能来水情况下系统均能更好地优化调度,在跨年的梯级水电优化调度中引入鲁棒优化理论。同时考虑到梯级水电站之间来水的时序分布特性以及流域相关性,提出多区间不确定集来描述水电运行的随机因素,克服传统鲁棒优化的保守性。最终构建经济性和安全性协调的两阶段鲁棒优化模型,并结合对偶理论及混合整数二次规划法获得具有鲁棒可行性的优化调度方案。算例分析表明,所提跨年梯级水电的鲁棒优化调度方法比场景规划法求解效率更高,并且多区间不确定集可以有效改善调度方案的经济性。     

基于变置信水平优化策略的微网经济调度

在配电侧电力市场中,微网用户与配电公司之间签订双边交易合约,约定交易电量和交易电价。以合约期经济利益为目标进行经济调度,建立了基于概率分布的调度优化模型并给出了基于置信水平的调度优化模型求解方法。同时,用期望成本确定最佳置信水平,提出了一种变置信水平优化策略。仿真算例证明了所提调度优化模型求解方法和变置信水平优化策略的可行性。     

不确定性优化方法在电力系统研究中的应用

随着分布式电源接入并网与电力市场化改革不断深入,电力系统规划、运行及调度等方面带有了更多的不确定性,且该不确定性影响不可忽略,需要采用相关不确定性优化方法加以解决。从不确定性优化问题中不确定因素建模的角度,对随机规划包括机会约束规划、风险价值方法、条件风险价值方法、超分位数方法与鲁棒优化方法包括场景鲁棒优化方法、盒式鲁棒优化方法、椭球鲁棒优化方法的数学模型、及特点进行分析归纳、并阐述了在电力系统中的相关应用。     

考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型

传统计及风电不确定性优化调度方法忽略了风电概率分布规律的高阶不确定性特征,在运行成本、风电消纳水平方面存在进一步优化的空间,为此,建立一种考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型。首先,引入云模型理论,建立能够同时描述风电功率及其概率分布不确定性的风电高阶不确定性模型;在此基础上,结合分布式鲁棒优化理论,以系统综合运行成本最低为优化目标,建立考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型;引入多维序列运算理论,离散化处理风电高阶不确定性云模型,将分布式鲁棒优化模型转换为两阶段非线性优化模型,简化求解。最后,以某地区电网为例,验证了所提模型在提升含风电接入系统优化调度效果方面的有效性。     

大规模光伏电站接入电网可调节鲁棒优化调度

随着光伏电站接入电网的比例不断提高,光伏电站出力的随机性和波动性给电力系统优化调度带来较大影响。为保证优化调度的可靠性,提出将盒式集合鲁棒优化理论引入到含大规模光伏电站的电力系统优化调度中。同时为了协调系统调度中可靠性与经济性之间的矛盾,提出引入不确定性预算的概念以实现不确定区间可调节鲁棒优化,弥补盒式集合鲁棒优化偏于保守的不足,构建可靠性与经济性相协调的含光伏电站的电力系统不确定区间可调节鲁棒优化调度模型。并根据所构建的优化调度模型推导出一个不确定性预算决策方法,从而降低不确定性预算决策的盲目性。最后采用微分进化算法对提出的动态优化调度问题进行求解,并用算例进行测试,结果验证所构模型的可行性和合理性。     

梯级水电站联合优化发电调度

梯级水电站联合发电调度的优化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。文中提出一种新的梯级水电站群联合发电优化调度的调度准则——以单位水体发电电价最高优先发电,在此基础上建立梯级水电站群联合发电优化调度模型及其评价方法。首先建立基于四层水体的水库能的水电站发电模型,在此基础上提出单位水体发电电价的概念。建立优化调度模型时,将电力系统中的负荷变化和在电力市场机制下分时上网电价的影响因素考虑在内。该模型能较为客观地反映梯级水电站运行情况,能给系统调度员做出最佳调度决策提供一定的依据。优化仿真计算结果证明该调度准则具有可行性和适用性。     

考虑光伏和电动汽车不确定性的配电网鲁棒经济调度

随着光伏等间歇性能源发电和电动汽车等随机负荷的大量接入,配电网运行调度中的不确定性因素增大,面临着更大挑战。本文首先建立了光伏电站出力和电动汽车充电站负荷的不确定波动特性模型,运用鲁棒优化的思想考虑配电网调度面临的不确定性因素,以网络损耗费用最大为极端场景,以极端场景下配电网总运行成本最小为目标函数,建立配电网鲁棒经济调度的Min-Max优化模型。通过采用Benders分解算法将Min-Max优化问题分解为主问题和子问题进行交替迭代求解,得到对于节点功率不确定波动具有鲁棒性的配电网经济调度方案。最后,以IEEE33节点系统为例进行仿真分析,并与确定性优化调度方法和场景法进行对比,仿真结果验证了所提出的鲁棒经济调度模型和求解算法的正确性和高效性。     

基于动态模糊集的多阶段数据驱动鲁棒机组组合模型

针对大规模风电并网引起的不确定性,提出一种多阶段数据驱动鲁棒机组组合模型。采用狄利克雷方法获取风电出力预测误差累计分布函数的非参数置信带,并引入保守度及相关性控制参数来构造高维不确定量的动态模糊集。在此基础上,结合电力系统调度过程的序贯决策特点,将实时调度的单一时段均视为一个调度阶段,建立基于上述动态模糊集的多阶段鲁棒机组组合模型。针对其多层嵌套结构,提出一种线性仿射规则,并采用鲁棒对等变换将其转化为混合整数线性规划问题求解。以不同规模电力系统算例进行仿真计算,与传统两阶段鲁棒机组组合模型的决策进行对比,并考虑电力网络和机组运行参数、保守度以及相关性控制参数的影响,验证了所提模型的有效性。