抽水蓄能电站与风电的联合优化运行建模及应用分析

抽水蓄能电站具有优良的调峰填谷能力,能够有效提高电网消纳风电的能力.基于蒙西电网和呼和浩特抽水蓄能电站的实际数据,对抽水蓄能电站与大规模并网风电联合优化运行进行了模拟和研究.考虑风电的间歇性和波动性,建立了抽水蓄能电站与风电联合运行的优化模型.然后分别利用供热期和非供热期的系统数据,对蒙西电网中呼和浩特抽水蓄能电站与风电的联合运行进行了模拟,验证了模型的有效性,并说明了抽水蓄能电站与大规模并网风电联合运行的可行性以及带来的显著效益:供热期存在弃风时,抽水蓄能电站充分发挥调峰填谷的能力以减少弃风;非供热期弃风不明显时,抽水蓄能电站主要为风电提供备用,并平衡风电出力波动.     

抽水蓄能电站对地区电网风电接纳能力的研究

以地区电网实际系统为例,将抽水蓄能机组和风电机组一起纳入组合问题当中,建立抽水蓄能-风电联合供电模型,并以风电最大经济效益为目标构建联合系统优化运行模型。并利用该优化模型分析了不同季节典型日下抽水蓄能电站对风电接入电网各项指标的影响。结果表明,在该地区电网中,只有当风电容量超过系统的接纳能力时,抽水系能电站的作用才能较为显著的得意体现。与此同时,风电并网的各项指标也随着抽水蓄能电站容量的增加而得以改善。     

考虑输出波动的风电-抽蓄联合日前优化运行

基于风电场及抽水蓄能电站的运行特性,建立了考虑输出波动的风电-抽水蓄能联合优化运行的模型。以风电-抽水蓄能联合体输出功率最平滑为目标,引入上水库库容日循环约束和抽水蓄能机组最大启停次数约束。基于风电场4种典型风电参数设计了算例系统,采用改进的粒子群算法进行优化求解,仿真结果表明:风电场与抽水蓄能电站联合运行不但能够降低风电波动性对电网运行的影响,提高电网消纳风电的能力,而且还能够对联合输出功率起到平滑作用。     

风电和抽水蓄能联合送出时大型风电最优入网规模研究

风电与抽水蓄能电站联合运行有利于减少弃风电量,降低风电波动对电网运行产生的不利影响。从经济效益和运行效益两个角度出发,计及风蓄联合系统(wind power and pumped hydro storage,WP-PHS)接入电网的输电极限约束,构建了以风蓄联合系统经济效益和风蓄联合系统送出功率平稳为优化目标的大型风电和抽水蓄能电站协调的多目标优化模型。基于上述模型设计了风电入网最优规模计算方法,该方法通过对不同风电规模下各优化目标的比较来获得风电最优入网规模。应用上述方法对某大型风电基地和抽水蓄能电站进行仿真分析,结果表明,风电最优入网规模的确定有助于降低弃风电量,减少风电的盲目装机,提高风电运行的安全性和经济性。     

计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度方法

研究适用于风电大规模接入系统的抽水蓄能-风电联合运行优化调度方法对于系统的安全稳定运行具有十分重要的意义。结合风电场及抽水蓄能电站的运行特性,提出了一种计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度方法。利用风险约束理论来描述风电出力的不确定性,将抽水蓄能作为一种平抑风电出力波动性的手段纳入到调度体系之中,以此为基础,研究构建了一种计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度模型,并提出了一种基于改进离散粒子群算法的模型求解方法。基于10机算例的仿真验证了所提方法的正确性和有效性,结果表明,与传统调度方法相比,该方法可以有效提升系统的经济效益。     

考虑调峰效益和电量效益的风蓄联合运行优化模型及算法

大规模具有随机性、波动性和反调峰特性的风电接入电力系统后,给电力系统的运行调度带来了很大的挑战。抽水蓄能电站具有快速启动带负荷、调峰能力强等良好的运行特性,让抽水蓄能电站配合风电出力将有利于降低风电并网对电力系统的影响,提高风电利用率及电力系统运行的技术经济性。以最大化风蓄联合运行的调峰效益及电量效益为目标建立了风蓄联合运行优化模型,并研究了求解所建立的多目标优化模型的启发式算法。通过算例验证了所建模型及方法的有效性及实用性。     

风电—抽水蓄能联合日运行优化调度模型

基于日前负荷预测和风电出力预测,研究了风电—抽水蓄能联合日运行的优化方法,提出了电网消纳风电出力的新模式。以风电—抽水蓄能联合运行的效益最大化为目标,考虑抽水蓄能机组的启停限制和发电—抽水工况转换限制,以二次约束表征机组启停约束和抽水蓄能电站运行工况约束,建立了含全天96个时段的混合整数规划模型,并采用商业优化软件求解。基于实际抽水蓄能电站参数设计了算例系统。测试结果表明,抽水蓄能电站与风电场配合可大大降低风电出力随机性对电网运行的负面影响,经济和社会效益显著。     

含风储联合系统的多时段优化调度

风电具有很强的随机性、波动性和反调峰性等特点,为了更好地吸纳风电,减少弃风,基于风电预测出力和日负荷预测下提出了一种含风电-抽水储能联合系统多时段优化调度方法。通过建立风电系统和抽水储能系统的详细模型,在考虑抽水储能机组的启停、发电-抽水工况转换和机组调节速率等限制的基础上,以风电-抽水储能联合系统运行成本最小化为目标,建立系统的多时段优化调度模型。最后设计的算例验证了风储联合系统能满足经济分配,对电网规划有一定指导作用。     

风电-光电-抽水蓄能电站联合优化运行综述

风电、光电和抽水蓄能电站在时间和空间上具有很强的互补性,通过风电、光电和抽水蓄能电站的联合运行,合理配置三者的容量可以有效的降低风电和光电的间歇性和随机性带来的效益损失,提高电网对风电和光电的消纳程度。较为全面地详述了风光蓄联合优化运行的原理,模型及其求解方法,并提出了目前研究中存在的问题。     

考虑风电不确定性的电力系统日运行方式优化

在分段竞价的理论基础上,该文建立了以总购电费用最小为目标的数学模型,并优化风电、水电、抽水蓄能和火电机组的运行方式.在谷荷和峰荷期采用风-水-火联合运行模型,风电、水电、抽水蓄能和火电机组协调运行;将等效日负荷预测曲线分成基荷段、腰荷段和峰荷段,在风电存在预测误差的条件下以分段竞价方式安排火电机组出力.文中将分段竞价理论与风电随机性相结合,既能降低购电费用,又能使火电机组的运行方式适应风电的波动.通过算例验证了该模型和方法的有效性和可行性.     

考虑可再生能源不确定性的风-光-储-蓄多时间尺度联合优化调度

提出一种计及可再生能源不确定性的风电、光伏、电化学储能和变速抽水蓄能电站多能互补协同的优化调度方法。考虑电化学储能和变速抽水蓄能电站的互补调节特性,建立风-光-储-蓄联合运行的多时间尺度调度架构。在日前调度阶段,考虑风电和光伏出力的相关性,生成基于生成式对抗网络和峰值密度聚类算法的日前风光联合出力典型场景,综合考虑风光出力的不确定性和抽水蓄能电站与电化学储能的容量特性,建立面向调峰需求的随机优化日前调度模型;在日内优化阶段,以最小化弃风弃光与电网备用电能为目标,构建变速抽水蓄能电站出力修正方法,制定电化学储能日内调度计划;在实时校正阶段,基于模型预测控制方法,以日内优化调度结果为参考,对电化学储能出力进行精确控制,最小化风光预测误差的影响。算例分析结果表明,所提方法可以有效减小电网负荷峰谷差,平抑风光联合出力波动,提升可再生能源消纳率。     

风电-抽水蓄能-供热联合优化运行——以蒙西为例

风电因为其随机性和不稳定性等特点使得风电无法实现大规模的并网而产生弃风,而抽水蓄能电站具有的良好“削峰填谷”能力,能够消纳过剩的风电。本文以供热季弃风现象尤为严重的蒙西地区为例,基于蒙西电网和呼与浩特抽水蓄能电站的实际数据,建立风电-抽水蓄能-供热联合运行的优化模型。通过研究对比结果发现在风电和抽水蓄能联合的基础上再加以蓄热电锅炉对风电进行进一步的消纳,既能提高风能的利用率减少弃风,又能解决煤炭供热污染物的排放问题,缓解化石能源资源短缺问题。     

风蓄火联合运行电力系统动态经济优化调度

针对风电的波动性和反调峰特性,为减少火电系统调峰压力,考虑到抽水蓄能机组启停迅速、工况转化灵活等良好的运行特性,建立风电-抽水蓄能电站-火电站联合调度模型。以充分利用清洁能源、降低系统运行成本和火电机组平稳运行为目标建立多目标优化调度模型,充分发挥抽水蓄能机组在电力系统中的调节作用。以避免系统容量冗余、避免火电机组频繁启停和低负荷运行为原则,确定火电机组调度台数。利用引入maxmin函数和ε支配的改进多目标粒子群算法对模型进行求解。通过算例分析,研究抽水蓄能机组的运行效益及联合调度时抽水蓄能机组的调度运行规律和各类机组间的配合运行特点,计算结果表明模型能够为充分利用风电提供良好的调度运行策略,具有一定的实用性。     

基于含储热的热电联产与抽水蓄能的风电消纳协调控制策略

在研究电热负荷与不同时间尺度风功率波动特性的基础上,分析了含储热的热电联产与抽水蓄能协调运行对风电消纳的影响,并提出了基于含储热的热电联产与抽水蓄能的两级协调控制策略。一级协调控制以系统运行成本最小和风电消纳电量最大为目标,根据电热负荷和风电预测出力,通过含储热的热电联产与抽水蓄能在调节容量上的优化配置,提高系统运行经济性和风电消纳率;二级协调控制针对风电出力的实时波动,根据风电计划上网偏差,通过含储热的热电联产与抽水蓄能的协调控制,平抑风电实时波动。以6节点系统为例,验证了所提协调控制策略的有效性,结果表明含储热的热电联产与抽水蓄能的两级协调运行可以有效降低系统运行成本,提高风电消纳水平,保证大规模风电接入情况下电网安全稳定运行。     

计及供电可靠性评估的地区电网风储电站选址定容方法

针对地区电网风储电站并网问题,计及对地区电网供电可靠性的影响提出其选址定容模型。模型以风储电站并网位置和配置容量为控制变量,以地区电网供电可靠性的提升最大化为子目标一,以系统综合规划运行成本最小化为子目标二,采用加权系数法将多目标转化成单目标函数,模型考虑了系统运行功率平衡约束、配置容量约束、弃风功率约束等约束条件。基于两阶段优化采用二进制粒子群和混沌粒子群算法设计模型求解流程。最后对河北省某地区电网采用所建立的模型进行风储电站选址定容规划,仿真算例表明所提出的方法能够显著提升系统的供电可靠性和经济性。     

考虑风电不确定性的风蓄火联合优化经济调度研究

风电的间歇性、波动性和反调峰特性导致大量风能成为弃风,致使风电的经济效益和环保效益均受到影响。针对风电和抽水蓄能以及火电出力的不同特性,文中采用内外两层模型嵌套求解,即优先建立内层风蓄联合运行收益最大和风电入网波动最小的双目标模型,以决定抽水蓄能机组的抽水功率或发电功率,再在外层建立计及不同置信水平风电预测误差的风蓄火联合收益最大的目标模型。以抽水蓄能和风电合作运行来应对风电的不确定性,同时采用机会约束规划来处理模型中的随机变量。采用粒子群优化-遗传算法混合优化算法求解模型,并通过IEEE 30节点系统验证了该模型在增加系统经济效益的同时可以降低风电出力波动性。     

风电-抽水蓄能系统优化运行建模与河北南网案例分析

以风电入网时与储能电站联合运行方式为背景,以得到协调运行控制策略为目的,拟定了风电-抽水蓄能联合系统的3种运行方案:风电全部通过抽水蓄能发电来实现并网;电网允许一个较小的基准容量的风电直接并网,其余风电通过抽水蓄能来实现并网;电网允许一个较大的基准容量的风电直接并网,其余风电通过抽水蓄能来实现并网。分析了风电机组不同典型日的运行曲线,结果表明:不同运行方式对抽水蓄能电站的协调运行控制策略影响不同,抽水蓄能电站作用取决于电站规模,并给出了联合运行系统的协调控制基本原则。     

基于自适应变异蝙蝠优化BP神经网络的短期风电功率预测

风电规模化并网技术的大力发展,进一步增大了对电力系统规划与运行的影响。现今,风电机组出力面临着波动的随机性以及不确定性的技术性问题,为了提高短期风电功率预测的精度,文中提出了一种结合基于群体适应度方差自适应变异的蝙蝠优化算法(AMBA)与BP神经网络算法,就短期风电功率进行精准预测。该模型根据群体适应度方差以及当前最优解的数值来定位当前最优个体的变异概率,并对全局最优个体进行t分布变异,对变异后的蝙蝠个体进行二次寻优。利用AMBA优化BP神经网络中包含的网络参数,进而提高了BP神经网络的预测精度。通过对实例进行分析,将AMBA-BP模型预测效果与其他模型预测结果相对比。结果表明,该模型能有效提高短期风电功率预测精度。     

考虑新能源出力不确定性的风-光-柴-储系统调度策略

文章以风-光-柴-储系统为研究对象,为了研究新能源出力不确定性对该系统的影响,提出了一种新能源出力复合预测模型。为提高风-光-柴-储系统运行的经济性、环保性和安全性,提出了考虑新能源出力不确定性的风-光-柴-储系统调度模型,并采用了带有Monte Carlo模拟的遗传算法对模型进行求解。文章采用了负荷缺失率(Load Loss Rate, LLR)和置信概率对系统的安全性进行评价,并分析了其对系统调度结果的影响。仿真结果表明,该文所提出的考虑新能源出力不确定性的风-光-柴-储系统调度模型,可以降低新能源出力不确定性对系统的影响,且该方法可以有效平衡系统的经济性和安全性。