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1.
大规模风电并网对电力系统调度运行和旋转备用的决策带来了难题。将电量不足期望和弃风电量期望通过惩罚系数引入机组组合目标函数中,权衡系统经济性和可靠性,协调决策旋转备用。通过拉丁超立方采样建立基于机组强迫停运、风电出力预测误差和负荷预测误差离散化的场景集,基于所建立的场景集推导出电量不足期望和弃风电量期望跟旋转备用的关系式并作为机组组合模型的约束,进行含风电电力系统发电和旋转备用计划协调决策。仿真结果表明建立的模型能根据可靠性要求灵活安排机组出力和旋转备用计划。 相似文献
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随着风电装机及并网规模不断扩大,通过联络线将电网互联可以在更广范围内对其消纳,但风电出力的不确定性造成系统运行风险增加。为了平衡电网互联的多区域机组组合运行经济性和风险损失,在多区域机组组合中引入条件风险价值对风险进行量化,提出了考虑条件风险价值的多区域机组组合模型。此外,为了协调联络线运行的经济性和灵活性,对联络线运行方式也进行了详细建模,并通过引入辅助变量,将联络线运行方式模型转化为混合整数线性约束,最终将所提多区域机组组合模型转化成混合整数线性规划形式进行求解。用改进的两区域系统作为仿真算例,结果表明该方法可以对系统的尾部风险进行有效控制,在保证多区域互联网电网运行经济性的同时提高了抵御风电出力不确定性的能力。 相似文献
3.
发电机故障停运是电力系统运行中的不确定事件。目前在含风电鲁棒机组组合中考虑机组故障停运的方法,不同程度地忽略了机组故障停运的概率特征,难以较好描述机组故障停运风险。在含风电鲁棒机组组合模型的基础上,引入电量不足期望以量化机组故障停运风险,基于成本收益分析建立了考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合模型,并提出计算电量不足期望的简化模型以提升计算效率。基于改进的IEEE-RTS 26机系统验证所提模型和方法,结果表明该方法能较好考虑风电不确定性和机组故障停运风险的影响,该简化模型能显著减小问题求解规模、缩短计算时间。 相似文献
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针对风电功率预测的不确定性对电力系统备用容量的影响,建立了基于风电不确定性的备用容量获取模型。首先利用场景法模拟生成风电功率、负荷及常规机组的不确定性模型,进而对生成场景进行概率统计得出系统差额概率密度函数,得出系统电量不足期望(EENS)和风能浪费风险(EWWR)指标,并通过EENS和EWWR指标及备用容量成本从系统可靠性和经济性两方面折中进行系统正、负备用容量的确定。最后通过10机系统仿真,验证了该方法在满足可靠性前提下有效地减少了备用成本和弃风量。 相似文献
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风电的随机性和波动性给电力系统的安全经济运行带来了严峻的挑战,合理的风电不确定性模型及机组组合优化方法是保证电力系统日前调度安全性和经济性的关键。为此,提出一种基于离散纵横交叉算法的含风电电力系统机组组合优化方法。根据风电功率的日前预测值及其误差分布,采用拉丁超立方抽样技术和Cholesky分解生成大量的风电场景,利用同步回代削减法将生成的风电场景削减为少量最有可能发生的场景。以最有可能发生的场景下火电机组的期望运行成本最低为优化目标,建立机组组合优化模型。针对机组组合难以求解的问题,提出了离散纵横交叉算法的优化方法。通过实验仿真验证了所提方法的有效性。 相似文献
6.
在风电-火电系统中,若机组组合策略不当,风电出力的不确定性会引起电力系统的实际运行成本严重偏离期望成本,称之为决策风险.为了降低潜在的决策风险,运用情景生成与情景削减的方法表征风电出力的不确定性,并采用半绝对离差(lower semi-absolute deviation,LSAD)来衡量决策风险,即仅考虑实际运行成本高于期望成本的情形,提出了考虑风电出力不确定性与决策风险的机组组合模型,模型以最小化各个情景的半绝对离差风险期望值为优化目标(decision risk minimization,DRM).算例对比了不考虑决策风险的机组组合模型与考虑决策风险的机组组合模型,计算结果表明DRM模型能够降低潜在的决策风险.最小化运行成本期望将会增大决策风险,而最小化决策风险会导致运行成本期望的增加,计算结果表明DRM模型能够较好地处理风电出力的不确定性带来的运行成本期望与决策风险之间的矛盾关系,为决策者在不确定条件下进行决策提供新的思路. 相似文献
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《电力系统及其自动化学报》2016,(6)
考虑风电的波动性和随机性,该文将风电功率的不确定性引入到含风电的电力系统调度中,建立了计及风险备用的日前机组组合和日内经济调度滚动修正模型。日前调度计划包括建立机组组合模型计算日前发电计划和基于条件风险价值计算由风电预测误差引起的风险备用容量,在日内修正模型中利用风电预测值和负荷预测值2个随机变量的概率密度来估算失负荷期望和弃风期望,并将其作为风险成本引入到模型中,通过备用成本与风险成本的牵制来获取最优的调度结果和备用容量值。最后,通过算例分析结果表明,文中所提出的模型平衡了系统的经济性和安全性。 相似文献
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基于经验Copula函数的多风电场出力动态场景生成方法及其在机组组合中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
随着大规模风电接入电网,风电功率的随机性与波动性以及多风电场出力的相关性使得电力系统的运行与调度面临着新的挑战。引入经验Copula函数表征多风电场联合出力分布;对风电的波动性进行建模,利用ksdensity函数拟合风电功率波动量,通过逆变换抽样的方法生成符合风电随机性和波动性的场景集合;生成基于经验Copula函数的多风电场出力动态场景,并将其应用于含多风电场的电力系统随机机组组合问题的求解。算例结果验证了所提风电波动性建模方法的有效性与动态场景生成方法的可行性,同时提高了含多风电场电力系统运行的经济性。 相似文献
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电的随机性和波动性给电力系统的安全经济运行带来了严峻的挑战,合理的风电不确定性模型及机组组合优化方法是保证电力系统日前调度安全性和经济性的关键。为此,提出一种考虑风电的电力系统机组组合两阶段随机优化方法。根据风电出力历史数据的非参数经验分布,生成符合风电随机性和波动性的风电动态场景。考虑到场景削减过程中容易忽略的一些极端边界场景会增加系统的弃风或切负荷风险,提出以削减后的场景和极端边界场景为输入的机组组合两阶段优化模型。同时,为求解机组组合这一非线性混合整数优化问题,提出一种混合遗传纵横交叉算法的优化方法。通过实验仿真结果证明了所提模型和方法用于求解考虑风电的电力系统机组组合问题时的合理性和有效性。 相似文献
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合理的月度机组组合 (unit commitment,UC)可以在更长时间尺度上进一步拓展风电消纳空间,但大规模风电入网造成的较强不确定性会给机组组合带来很大挑战。另外,由于基于比例分配法编制的月度合同电量调度实施难度较大,文章提出一种结合改进月度合同电量分解方法与考虑源荷不确定性的月度火电机组组合模型。将风电历史数据应用于月度机组组合决策,采用基于数据驱动的分布鲁棒方法结合随机优化技术求解机组组合与电量分解方案。计算结果表明,该模型能有效减少弃风量,提高火电机组负荷率。 相似文献
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建立了风电机组和超导储能(superconducting magnetic energy storage,SMES)装置的数学模型以研究SMES对并网风电场运行稳定性的改善。针对风电系统中经常出现的联络线短路故障和风电场的风速扰动,提出利用SMES安装点的电压偏差作为SMES有功控制器的控制信号的策略。并搭建了风电场接入电网后的仿真模型,对实例系统进行的仿真计算结果表明,SMES采用该控制策略,不仅可以在网络故障后有效地提高风电场的稳定性,而且能够在快速的风速扰动下平滑风电场的功率输出,降低风电场对电网的冲击。 相似文献
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风力发电系统运行控制技术综述 总被引:1,自引:0,他引:1
风力发电作为一种清洁的新能源具有重要的研究意义,风力发电系统运行控制策略直接关系着风力发电的效率、安全性和供电质量.本文针对风力发电系统运行控制技术的两个主要方面,即最大风能跟踪控制和恒功率控制,进行了研究和总结. 相似文献
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热电联产(combined heat and power,CHP)机组“以热定电”的运行模式极大制约了系统调峰能力,导致弃风限电形势严峻,突破CHP机组热电间刚性耦合关系成为促进风电消纳的关键。基于此,采用虚拟电厂模式聚合CHP机组等分布式能源作为整体参与电网运行,充分考虑用户舒适度,将固定负荷曲线转换为需求区间,使热、电负荷在时间轴上具备柔性可调能力,在满足用户舒适度的同时灵活调整CHP机组出力,有效缓解弃风现象。此外,采用多场景法处理风电出力不确定性,以虚拟电厂自身收益最大化为目标构建热电协调调度随机规划模型,实现热、电系统的协调优化运行。最后,通过算例验证所构建模型的有效性和合理性,结果表明:考虑用户舒适度能够有效促进风电消纳,提升虚拟电厂经济效益。 相似文献
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电力和天然气网的耦合和互联,为风电等新能源的消纳提供了新方式。文章在考虑电转气(power to gas,P2G)设备和激励型需求响应(incentive demand response,IDR)的备用服务后,构建了电-气互联系统(integrated pow er and gas system,IPGS)带补偿两阶段随机优化调度模型。模型的决策目标包含基于风电预测出力的日前确定性调度经济成本,以及考虑实时风电场景的功率平衡补偿成本。同时计及激励型需求响应不确定性后,建立了需求响应经济补偿分段线性化模型。以IEEE 39节点电网和修改的比利时20节点天然气网组成的系统进行仿真,分析系统运行成本和天然气网的备用容量裕度,验证了所提模型的有效性。此外,进一步分析了激励型需求响应的响应概率对电-气互联系统经济调度的影响。 相似文献
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含储能虚拟电厂接入配电网的联合优化调度 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决不确定性能源发电给配电网带来的隐患和经济性问题,研究含间歇分布式能源的虚拟电厂(virtual pow er plant,VPP)接入配电网的联合优化调度对提高系统安全和促进新能源消纳具有十分重要的意义。综合考虑风电及储能的运行特性,提出一种改进的Buckets方法,建立了考虑风电不确定性和含储能的虚拟电厂参与配电网调度的优化机组组合模型,基于6节点系统研究了改进的Buckets方法对发电成本和机组组合的影响。与传统Buckets方法相比,采用所提方法使得模型的发电成本及开机时段减少,表明该方法能够实现发电成本最优、风电的充分消纳以及储能的灵活运用。 相似文献