基于电源灵活性裕度的含风电电力系统多源协调调度方法

多种类型电源协调互济是平抑风电随机波动、提高风电接纳能力的有效手段。从电源灵活性供需平衡的角度提出了电源上调和下调灵活性裕度指标,以优化分配有限的灵活性资源来应对大规模风电接入后带来的不利影响,并以此为约束构建了污染物排放总量最小的风水气火多源协调优化模型。基于分层求解的思想,将模型分解为风电、水电、气电、火电4个优化调度层,并提出了集成变尺度优化方法、改进的日启停调峰运行方法和耦合启发式机组组合的改进粒子群优化算法的总体求解框架,实现了多种电源的分层优化协调。某省级电网短期调度的模拟运行结果表明,该方法在保证风电完全消纳的同时,有效降低了系统的备用冗余和污染物排放水平。     

基于多智能体系统微电网分布式控制研究

基于为了克服传统集中式控制策略计算量大、对系统通讯依赖强等缺点,文中提出了基于多智能体系统的分布式控制策略,采用有、无领导者一致性算法来解决经济调度问题。以各个微源的增量成本作为一致性变量,通过相邻微源间的相互通信,最终在满足各个微源达到增量成本一致的同时实现整个系统效益最优的经济目标。算例仿真验证了分布式一致性算法的有效性,研究收敛系数、通讯拓扑结构对算法收敛速度和动态性能的影响,并通过有领导者一致性算法与无领导者一致性算法的仿真结果进行对比,验证无领导者一致性算法的优势。     

计及电动汽车充电负荷的风电-光伏-光热联合系统协调调度

考虑大规模电动汽车(Electric vehicle,EV)随机接入含高比例可再生能源电力系统后会进一步加大系统运行的稳定性问题,根据风光特性将联合系统划分为"有风有光"、"有风无光"、"有光无风"、"无风无光"四种运行模式,提出一种计及EV充电负荷的风电-光伏-光热协调调度策略.在"多能源端"通过外加电加热模块将盈余...     

计及灵活性聚合功率的源-荷分布式协调调度

为缓解大规模分布式能源接入主动配电网带来运行和备用的压力,有必要充分挖掘各灵活性资源以应对各种不确定性.文中提出一种计及灵活性聚合功率下的日前-日内两阶段分布式经济调度模型.首先,建立虚拟电池模型对主动配电网多种分布式灵活性资源集群聚合,基于闵可夫斯基和约束空间叠加法获取可调节聚合功率域,并以此为约束衔接日前-日内调度...     

计及分布式需求响应的多微电网系统协同优化策略

在清洁能源高渗透态势下,多微电网系统协同优化成为促进清洁能源高比例消纳的有效手段,合理的分布式需求响应机制对于进一步提升清洁能源利用水平具有重要研究价值。因此,提出一种计及需求响应的多微电网协同优化机制,建立需求响应资源自主竞价模型,实现分布式需求响应。首先,考虑到需求响应补贴合同的激励特性,构建微电网自治优化调度模型,制定电力供需计划和需求响应策略。其次,各微电网参考历史成交信息,以预期效益最大为目标制定需求响应资源竞价策略。再次,为实现经济高效的分布式需求响应,在日前阶段引入双向拍卖机制搭建需求响应资源端对端匹配框架。最后,通过算例验证了所提机制能实现需求响应资源分布式交易,提升多微电网系统整体经济性,并有效促进清洁能源消纳。     

计及系统延迟的直流微电网经济运行控制策略

系统延迟对微电网经济运行控制策略的有效实施影响巨大,针对该问题,提出一种计及系统延迟的直流微电网经济运行控制策略.该控制策略降低了系统对底层拓扑的依赖,实现微电网即插即用功能,并使系统能够在任意通信拓扑下高效实现经济运行控制;其次,通过分析控制延迟与通信延迟对系统的影响机理,提出系统延迟补偿策略,提高系统在高延迟下的稳...     

计及输电灵活性期望代价的多目标电网协调最优规划

为综合解决输电网规划中的多目标协调问题,提出了以投资费用、运行维护成本、输电扩展灵活性期望代价和社会福利损失4个指标达到最小的多目标优化模型.该模型引入了适应未来不确定场景的输电灵活规划期望代价,并从适应负荷增长不确定性和电网故障发生的不确定性2个方面建立了相应的灵活性期望代价模型.应用层次分析法分析每个目标函数评价因素之间的重要性约束度,进而构建判断矩阵,以确定每个目标函数在最优模型中的权重.最后,18节点系统的电网扩展规划算例验证了所述方法的有效性.     

基于PCC-ML深度学习的微电网多目标协调优化运行

为提高微电网可再生能源优化配置,降低微电网源荷不确定性,提出基于Pearson相关系数元学习（PCC-ML）源荷预测的微电网多目标协调调度优化方法。首先,运用Pearson相关性分析（PCC）分析原始多维输入变量组成的时间序列,通过元学习（ML）对微电网源荷数据进行特征提取、候选模型准备、标记、离线训练和在线预测结果评估5个过程管理;然后,基于预测结果建立微电网两阶段滚动调度优化模型,阶段一为日前预调度阶段,以实现微电网区域全局运行经济性最优为优化目标;阶段二为实时运行调控阶段,考虑微电网新能源实时出力不确定性,对预测偏差实时调控,实现微电网各设备运行成本最优。接着,利用列约束生成算法（C&CG）分解为主、子问题进行交互迭代求解两阶段优化模型。最后,算例分析表明所提方法能满足可见和不可见预测任务的性能需求,提高微电网经济收益。     

基于深度强化学习的孤立多微电网系统频率和电压综合控制

分布式电源出力不确定性和负荷功率扰动给孤立多微电网系统稳定带来较大威胁。提出基于多智能体柔性动作评价(MA-SAC)算法的孤立多微电网负荷频率控制器(LFC),同时采用柔性动作评价(SAC)算法对自动电压调节器(AVR)的比例积分(PI)控制参数进行优化调整。建立了多微电网LFC和AVR组合模型。对于电压和频率控制器的设计,分别根据SAC算法和多智能体深度强化学习(MA-DRL)框架建立各自的状态、动作空间与奖励函数。选择合适的神经网络与训练参数经过预学习生成深度强化学习控制器。最后通过仿真分析,基于SAC算法优化的PI控制器能更快跟踪电压参考值;多微电网系统遭遇功率扰动时,MA-SAC控制器可以快速维持频率稳定。     

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。     

计及源荷区间不确定性的电力系统日前优化调度

由于缺乏数据或统计规律复杂,调度决策时常难以确知新能源及负荷的概率分布,为此提出了计及源荷区间不确定性的电力系统日前优化调度方法。首先,基于预测误差建立风、光及各类负荷的区间数模型;接着,以日综合运行费用为目标函数,考虑发电机、储能以及正负备用等约束条件,构建区间优化调度问题数学模型;然后,应用区间优化理论,在一定的区间可能度下将区间优化问题转化为确定性问题求解,获取区间优化调度方案;最后,将区间优化调度方法应用于修改后的IEEE10机39节点系统,验证了其有效性。该方法决策灵活,通过调节区间可能度,可较好地平衡调度方案的经济性与安全性,其计算量小,特别适用于仅掌握变量变化范围时的调度问题。     

计及需求响应的含风电电力系统旋转备用优化配置策略

风电大规模并网影响了电力系统的稳定运行,且存在消纳困难。为保证含风电电力系统的可靠性,提出了一种计及需求响应的旋转备用优化配置策略。该策略在分析风电出力及负荷预测误差的前提下,考虑可控负荷需求响应能力,以系统发电总成本最小为目标建立电源优化组合模型。采用GUROBI求解器对模型优化求解。经仿真验证,该策略在保证电网稳定运行的前提下,可提高电力系统运行的经济性,增强常规机组提供旋转备用的能力,促进风电消纳,具有较高的工程应用性。     

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。     

考虑风电出力不确定性的分布鲁棒主备协同优化调度

随着大量可再生能源如风电接入电网,如何最大化地利用可再生能源、减小传统火电机组的成本成为亟需解决的难题,特别是机组运行和备用容量的协同调度成为现在研究的一大热点。考虑风电出力的不确定性,建立了成本最小化的两阶段经济调度模型。在第一阶段,即日前调度,根据预测的风电出力制定机组预调度方案。在第二阶段,即实时调度阶段,根据风电的实时出力对第一阶段调度方案进行反馈调节。针对风电出力的不确定性,应用Kullback-Leibler离散度原理对不确定因素进行建模。结合分布鲁棒方法,建立了极端概率分布下的两阶段分布鲁棒主备协同优化模型,并将其转化为可解的混合整数非线性规划问题。基于广义Benders分解方法,提出了分解协调算法对优化模型进行求解。最后以IEEE 6 节点系统和IEEE 118 节点系统进行算例仿真分析,并对比传统鲁棒及随机规划方法,验证了所提方法的可行性和优越性。     

计及功率交互约束的含电—氢混合储能的多微电网系统容量优化配置

在混合交直流多微网系统中,其经济性和运行可靠性受到容量优化配置的影响。考虑到基于电储能以及氢储能系统(电解槽/燃料电池/储氢罐)的混合储能系统所具有的优势,建立了电-氢混合储能型多微网系统框架。其次,针对电-氢混合储能型多微网系统,提出了考虑系统的实时能量供需状态和储能状态的多微网运行控制策略。在容量优化配置模型中引入功率交互约束模型,并在配置过程中嵌入所提出的运行控制策略。最后,以算例分析证明功率交互约束的必要性,并采用灰狼-正弦余弦优化算法求解配置模型。所得配置结果优于改进灰狼算法和改进粒子群算法。通过模拟全年运行情况,验证了所提优化配置方法的有效性和电-氢混合储能系统在季节性储能上的优势。     

计及备用容量优化配置的风火联合随机经济调度模型

风电的随机波动性对电力系统的安全造成了严重的影响,备用容量能够起到降低风电入网风险的作用。在风电全额入网的前提下,考虑风速和负荷预测误差的概率特点,以置信水平确定旋转备用需求,以最大负荷的10%确定事故备用需求,在此基础上采用bootstrap抽样法,提高置信区间的估算精确度。将发电成本与备用成本计入目标函数,建立风电和火电联合运行的随机经济调度模型,并对模型中整数变量进行处理,以降低求解难度。通过算例求解,分析了不同时段各机组承担的发电和备用任务情况,以及不同置信水平下的经济性。     

计及调频备用效益的主动配电网分层分布式协调优化调度

含高比例新能源新型电网的建设发展对调频辅助服务提出了更高的需求。针对这一问题,提出了一种计及调频备用效益的主动配电网分层分布式协调优化调度方法,在满足配电网运行经济性最优的同时,为输电网提供调频备用容量。建立分层分布式调度架构,协调调度层和集群自治层均采用分布式拓扑结构,各智能体与邻近智能体相互通信并完成个体计算任务;以灵活性特征表征分布式能源响应调频辅助服务请求的能力,构建两者集合之间映射的对应法则;建立协调优化调度模型,采用一致性算法求解得到最优功率方案和共识价格,并获得集群备用容量。通过算例仿真验证所提计及调频备用效益的协调优化调度方法的有效性,并结合典型通信故障场景分析分层分布式算法的鲁棒性。     

价格引导下多微网系统协调自治优化运行策略

根据"分散自治,集中协调"的思想,提出一种多微网系统分层协调优化策略。该策略中,上层引入中间代理作为协调者,根据各微网上传的余/缺量信息制定多微网系统内的能量交易价格并向各微网反馈。各微网作为下层自治单元,接收内部交易价格以运行成本最小为目标优化自身微源出力以及与外部电网的交换功率。各微网与中间代理进行多次量价互动寻找多微网系统协调运行的均衡状态。考虑上层定价模型为非优化问题将可能出现无最优均衡解的情况,首先求取该协调优化的相对最优均衡解集,然后按照一定的评价准则来选择解。将所提的协调优化模型在含3个微网的多微网系统中进行仿真分析,结果表明了所提模型的合理性及有效性。