基于鲁棒后悔度的含风电日前和日内市场两阶段出清优化

由于风电的不确定性,含有风电较多的系统将引入日内市场,以减小实时市场的功率偏差,提高系统运行的经济性和稳定性。文中利用区间模型表示风电出力的不确定性,在日前市场中考虑日内市场风电偏差功率的不确定性,建立日前市场和模拟日内市场联合优化模型;在各个日内市场考虑对应实时市场风电偏差功率的不确定性,建立各日内市场和模拟实时市场联合优化模型。在日前市场和日内市场中考虑购电决策者的后悔心理,以鲁棒后悔度最小为目标,实现分阶段不同时间尺度购电出清优化,提高日前市场和日内市场购电方案的经济性和鲁棒性。最后,基于一个具体算例对优化模型和结果进行详细的分析,体现了两阶段优化出清方法的可行性和优越性。     

基于相对鲁棒CVaR的高不确定性机组日前竞价申报优化

日前电力市场中,机组需提前一天申报竞价信息,高不确定性机组次日实际出力与日前申报出力存在偏差,从而产生弃能及偏差惩罚费用。考虑预测出力存在多种概率分布时的不可比问题和日前竞价的风险决策问题,基于相对鲁棒条件风险价值(relativelyrobustconditionalvalueatrisk,RRCVa R)构建了高不确定性机组日前竞价申报优化模型,并对比了风险中性决策模型和条件风险价值(conditionalvalue at risk,CVa R)决策模型的决策情况。算例分析结果证明了所构建模型的有效性和合理性,并表明在多概率分布不可比时,RRCVa R模型的竞价决策优化结果具有相对较好的利润表现及风险规避能力,竞价决策的CVa R均不高于最大预期尾部损失,且当决策者风险态度趋向保守时,竞价决策的CVa R与风险价值趋于持平,即无超额损失。     

电力市场条件下电网公司的购电优化模型研究

随着电力工业改革的进行,厂网分开已经实现,此时电网公司的目标是追求企业发展和实现企业价值最大化,因此对电网公司的购电策略进行研究是非常必要的。本文研究电网公司在发电侧已经开放且采用单一购买者模式的电力市场条件下的最优购电方案,建立了电网公司在长期合约市场的购电模型,分析了发电商的机组发电报价曲线和备用容量报价曲线。根据合约市场中的购电量以及对机组发电报价和备用容量报价的分析,本文建立了市场清算价格由机组报价形成的短期现货市场中电网公司的购电优化模型,其目标函数是使购买电能和备用的总费用最小,约束条件需考虑用户的需求以及系统的安全稳定运行。     

计及需求侧响应日前-日内两阶段鲁棒备用优化

为增强电力系统应对不确定性因素的能力,提高电网运行效率,提出一种计及需求侧响应日前—日内两阶段鲁棒备用优化模型。一方面,在模型中协同优化价格型与激励型需求侧响应提高电网运行的灵活性;另一方面,综合考虑风电出力不确定性与电力设备N-k强迫停运,增强电力系统应对不确定性因素的鲁棒性。基于鲁棒模型对系统运行备用进行优化,最小化电网在最恶劣运行场景下的调整成本,保证电网的安全可靠运行,并采用列和约束生成算法对两阶段三层优化问题进行求解。修改的6节点系统与IEEE RTS-79测试系统算例验证了所提模型与算法的有效性。结果表明,综合考虑多重不确定性因素进行备用优化,可以提升电网应对极端运行场景的能力;同时,需求侧响应的实施可以大大提高电网运行的灵活性。其中,激励型需求侧响应通过直接控制负荷,对于增强电网运行鲁棒性的作用更加明显;而电价型需求侧响应在要求保障负荷供电的场景下更为适用。     

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。     

基于灰包络负荷预测的日前市场购电策略

首先将电力负荷确定为一个灰数，应用灰包络预测方法分别预测各点负荷的包络带，然后根据灰色线性规划理论建立一种基于灰包络负荷预测的日前市场购电决策模型，给出了适合工作日的日前购电策略，该策略能够为电力购买者提供购电依据。最后通过IEEE24节点算例系统验证了该算法的可行性和优越性。     

城市智能光储充电塔自适应鲁棒日前优化调度

智能光储充电塔子系统间的协调优化调度可以实现充电塔经济高效运行。考虑不确定性对系统调度影响,文中提出一种光储充电塔自适应鲁棒日前能量-备用协同优化调度方法。首先,以日运行总成本最小为目标,日前能量-备用调度和实时能量平衡调整分别为第1、第2阶段决策,建立光储充系统自适应鲁棒三层优化调度模型。然后,针对三层优化模型难以直接求解的问题,采用代表性场景描述不确定性,同时引入辅助变量代替最恶劣场景运行成本,实现内层解耦替换,转化为含有限数量场景的单层鲁棒优化模型。接着,提出一种关键场景辨识的迭代算法以提高模型求解效率,其中主问题为考虑少数关键场景的单层鲁棒模型,子问题则辨识关键场景。最后,以南京某实际光储充电塔为例进行算例分析,验证了所提算法的有效性。     

考虑风电功率预测不确定性的日前发电计划鲁棒优化方法

随着风能发电电源并网装机容量的不断升高,风电的强随机性迫使日前发电计划需要购买大量的发电备用,造成全系统发电经济性恶化。在分析风电功率时变预测不确定性的基础上,提出了计及日内现货市场滚动交易的两阶段带补偿鲁棒优化方法。通过在第一阶段日前优化过程中计及日内滚动交易偏差电力的预期,降低了日前发电计划中的备用总需量;对于第二阶段日内调整电力大小的求解,采用了高精度的预测模型,以提升系统发电经济性。最后通过对比分析算例验证了所提方法的正确性和有效性。     

风电场协同参与的电力系统发电-备用鲁棒优化运行方法

随着风能等波动性新能源发电逐步成为主力电源,完全依靠常规电源来平衡风电出力的不确定性和波动性已难以保证系统的灵活安全运行。提出风电场协同参与发电–备用的鲁棒优化模型及方法以实现高比例新能源电力系统灵活运行。首先,考虑风电场尾流效应,建立了随风机并网状态变化的风电场出力可变不确定集合;基于风机及风场运行特点,提出了结合风机降载运行和快速并网的风电备用模型。进一步,建立了考虑网络约束的风电场与系统协同发电–备用两阶段鲁棒优化模型。然后,采用列约束生成(column constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,给出满足预测场景和不确定场景下系统运行约束的风电场和常规机组的发电–备用调度决策。通过对改进的IEEE RTS-24系统和西北电网的实例分析,证明了风电提供备用的经济可行性,验证了所提模型的有效性。     

基于两阶段鲁棒优化的可再生能源DNE极限评估

为应对高比例可再生能源给电力系统运行与调度带来的挑战,提出考虑弃风和切负荷的灵活性量化评估方法。基于日前和实时调度框架建立具有多时段耦合约束特征的两阶段鲁棒优化模型。在日前调度阶段,根据风电和负荷预测数据求解计及安全约束的机组组合问题以确定机组调度方案。在实时调度阶段,考虑电力系统不确定性计算风电的最大消纳范围以评估系统灵活性,即“不超过”极限。对于极限内任意风电曲线,均可通过调整日前调度计划使实时调度阶段的弃风和切负荷风险是可接受的。基于Benders算法的求解框架,应用强对偶理论和大M法将难以直接求解的min-max-min模型转化为混合整数线性规划问题。最后,采用改进的IEEE-6和IEEE-118节点系统,验证所提方法的有效性。     

奖罚机制下的互补发电系统中长期与日前嵌套鲁棒优化调度模型

在多能互补系统调度中考虑诸如需求响应和抽蓄等可控元素可以应对可再生能源出力的随机性,减少结算时的电量偏差,从而增加效益。为减少可控元素备而不用造成的浪费,在梯级水光蓄联合发电能源系统中,将中长期可控元素决策优化引入系统日前优化调度过程中,构建了由上层的月度优化决策以及下层的日前优化调度组成的嵌套调度模型。在月度模型中考虑出清电价的不确定性构建月度鲁棒优化调度模型,获得可控元素调用日期,从而避免可控元素备而不用的情况。在多能互补发电系统日前优化调度模型中构建了弃水弃光动态奖罚机制和可中断负荷(interruptible load,IL)奖罚机制。该模型使多能互补发电系统在保证市场合同电量的同时避免了可控元素备而不用的浪费,提升了清洁能源的利用效率。最后通过实际算例分析验证了所提模型和方法的合理性和有效性。     

数据驱动下风电–抽蓄联合参与日前–实时市场随机鲁棒竞价策略

风电出力不确定性和波动性导致其市场竞争力较弱,且电价的预测偏差可能进一步加大其市场风险。为减少不确定性因素对风电-抽蓄联合系统收益的不良影响,由对抗变分贝叶斯神经网络生成以风电为代表的可再生能源出力场景,基于数据驱动方法对实时电价进行模糊不确定性建模。通过随机鲁棒优化建立风电-抽蓄联合参与日前和实时电力市场的三阶段模型,相较于常规的两阶段随机优化,增加了第三阶段鲁棒改进过程,保证了竞价方案能够既有经济性又能够有效应对极端场景、既有鲁棒性又不过分保守。结果表明,所提方法比传统不确定性分析方法具有明显优势,能够在避免人为假设的前提下,高效且真实反映可再生能源出力场景以及表征电价不确定性,可有效减少风电实时出力波动和电价预测偏差带来的较高不平衡惩罚。     

基于分布鲁棒优化的电–气–热综合能源系统日前经济调度EI北大核心CSCD

风电等可再生能源的出力具有不确定性,传统的鲁棒优化和随机优化方法在处理风电等可再生能源出力不确定性时都存在一些局限与不足。基于分布鲁棒优化研究了考虑风电出力不确定性的电-气-热综合能源系统(electricity-gas-heat integrated energy system,EGH-IES)日前经济调度问题。将Kullback-Leibler(KL)散度作为分布函数与参考分布之间距离的量度,建立风电出力的分布函数集合。然后以系统运行总成本作为目标函数,建立了EGH-IES日前经济调度鲁棒机会约束优化模型。将所建立的鲁棒机会约束优化模型转化为利用求解器可直接求解的确定性混合整数线性优化模型。最后,通过算例分析验证了所提方法的有效性,并分析了电转气技术和热网管道输送延时对风电消纳的作用。     

基于恶劣场景辨别法的微网随机自适应鲁棒模型

为应对能源结构转型中的低碳化、清洁化需求,考虑了微网同时参与日前能量市场、实时能量市场以及碳交易市场的情况。针对市场电价预测精度高、误差分布规律等特点,采用随机规划法对其不确定性进行处理。针对光伏出力的随机性与间歇性,采用动态鲁棒优化法对其进行处理。构建了考虑电价和光伏出力不确定性的微网两阶段鲁棒优化调度模型,并采用恶劣场景辨别算法将原问题分解为主问题和子问题进行迭代求解。子问题用来辨别最恶劣的光伏出力情景,并通过主问题对该情景下的单层优化模型进行求解,从而极大地削减了所需求解情景数量,提高了模型的计算效率。算例验证了算法的有效性,结果表明:微网同时参与多个电力市场可显著增加利润;采用恶劣场景辨别算法能够减轻计算负担,有效提高计算效率,且在大规模场景下的适应性更强。     

考虑风险的交直流混联系统鲁棒备用优化

为协同调度多区交直流混联系统的发电资源,并应对风电出力的强不确定性,提出了一种考虑风险的鲁棒备用优化模型。该模型采用线性化潮流考虑了系统无功和电压约束,以获得更加准确且可靠的发电及备用计划。同时,与传统的鲁棒优化模型不同,该模型将不确定性集的边界建模为决策变量从而进行优化,并相应地评估了系统运行风险,包括弃风风险与失负荷风险2类。为减轻区域间的通信负担,同时保护区域内的信息安全,基于我国交直流混联系统的层级结构,制定了分解调度策略,进一步采用目标级联分析法分布式地并行求解所提模型,可通过有限次迭代获得可接受的近似最优解。在2区域12节点系统和3区域354节点系统上的算例分析验证了所提模型与算法的有效性。     

考虑电力市场偏差考核的售电公司鲁棒竞价策略

在当前国内电力市场环境下,偏差电量考核机制的出现给售电公司盈利带来了巨大挑战。运用鲁棒优化方法建立了售电公司在偏差考核机制下的竞价策略模型,模型以售电公司经营利润最大化为目标,提出在不确定的用户电量对经营利润产生最坏影响场景下,基于遗传算法求解最优竞价策略。算例研究表明,鲁棒竞价策略可以有效降低售电公司经营的经济风险、减少偏差考核成本、提高公司利润。     

基于数据驱动分布式鲁棒的热-电-气综合能源系统日前经济调度优化

部署综合能源系统的微网能够实现风电与多种能源的能量互济,进而提升能源的综合利用率.然而风电自身的不确定性为综合能源系统的日前经济调度方案带来了诸多挑战.为应对风电的不确定性,首先构建了热-电-气综合能源系统两阶段日前经济调度模型,其次利用数据驱动分布式鲁棒方法刻画了风电的不确定性,然后引入对偶理论、大M法进一步将非线性的第二阶段经济调度模型转换为易于求解的线性优化模型,最终采用列约束生成算法进行迭代求解.算例证明,相比于传统模型,所提模型能够实现16.9％的经济性提升;相比于鲁棒优化方法,所提方法能够实现经济性提升4％.     

电-热-氢综合能源系统鲁棒区间优化调度

该文采用鲁棒区间法挖掘电-热综合能源系统协调运行的潜力,以缓解风电功率的不确定性对电力系统的运行稳定性的影响,并构建风力发电与氢储能系统相结合的风-氢混合系统,考虑氢储能系统的热平衡需求,以充分发挥氢储能系统的储能效率,平抑风电的波动性。首先,介绍了考虑氢储能系统接入的电-热综合能源系统结构,并构建其数学模型;然后,以区间形式考虑风电的不确定性,构建含风电的鲁棒区间优化调度模型,使系统在所有风电出力允许区间内,均满足允许约束条件;再次,建立一种含风-氢混合系统的电-热综合能源系统鲁棒区间优化调度模型,采用对偶理论将原模型转化为单层模型进行求解,最坏情况下的风电不平衡功率由可调机组根据时变参与因子进行调整;最后,以PJM-5节点电力系统与6节点热力系统和辽宁省北部太和综合能源系统为例对所提模型进行分析,验证了模型的有效性。     

风电场储能装置的鲁棒优化配置

在含多风电场的电网中,为风电场配置一定容量的储能装置,能够有效削弱风电场出力波动性对系统运行带来的不良影响.首先以最小切负荷量作为评估系统运行安全的指标,在确定的网架和机组出力方式下分析多个风电场出力的随机波动对系统运行安全的影响;然后,在期望的系统安全运行风险下,求解对应的风电场出力可接纳范围;最后基于此确定风电场需要安装储能的位置和额定功率.在Garver算例系统中接入4座风电场,分析得出在不切负荷的情况下,很难基于有限的电源运行范围和线路传输能力约束消纳全部风电场的功率波动.研究表明,基于不切负荷的安全运行要求,需优先在传输能力不受限、风电功率波动较小的节点配置储能装置,最大限度减小储能配置需求.     

电力市场条件下地市级电网优化购电模型

为了通过优化购入地方发电厂的电量来降低购电成本,提出了一种新的购电优化数学模型。该模型以从多个地方发电厂购入电量总成本最小化为目标,以供求平衡、发电厂最大出力、输电线路最大传输容量限制、变电站主变压器最大承受能力以及网损等因素为约束条件。该模型已应用于福建省某地区电网的实际购电过程中,实际算例分析验证了该模型的正确性和可行性。