考虑微电网群和需求响应的配电网日前-日内优化调度策略

微电网中光伏等新能源的渗透率不断提升,其间歇性与不确定性给配电网系统带来了巨大挑战。考虑配电网负荷预测的不确定性,根据不同时间尺度调控策略调用微电网内分布式资源来降低不确定性对配电网稳定性的影响。首先,针对负荷和光伏预测的不确定性和需求侧负荷的不同时间尺度特性,建立了配电网-微电网群-微电网的申报和决策方案,系统采用日前-日内多时间尺度滚动优化调度策略;然后,日前优化以配电网和微电网群的运行成本最小为目标,日内优化基于日前调度结果以微电网内可控资源调度成本最小为目标,对日前调度量进行修正;最后,采用目标级联法对所建立的模型进行求解,通过算例证明所提方法可以降低系统峰谷差和提高系统经济性。     

考虑风-光消纳和环境效益的多目标模糊优化调度模型

随着新能源渗透率的日益提高,我国部分地区电网出现了严重的弃风弃光现象,传统火电机组运行排放大量污染物严重影响生态环境,制约可持续发展战略。从环境效益的角度对电网的风-光消纳能力进行优化,可以促进发电成本的降低,提高新能源发电消纳能力以及显著减少污染物的排放量。本文建立了以发电经济成本、新能源消纳量和污染物排放量为目标函数的多目标优化调度模型,通过定义目标隶属度函数将目标问题模糊化,采用最大化满意度指标法将所构建的多目标优化问题转化为单目标优化问题。算例结果表明:本文提出的多目标模糊优化调度模型,能够统筹兼顾发电成本的经济性、新能源消纳量和污染物排放量的环境效益,为电力节能减排和可持续发展战略提供借鉴和参考。     

基于改进灰狼算法的配电网多目标优化调度

含新能源的配电网多目标优化调度作为智能电网优化的重要组成部分,对实现“双碳” 目标具有重要意义. 针对含新能源的配电网多目标优化调度,建立含新能源的配电网优化调度模型,利用改进多目标灰狼算法对其进行求 解,实现配电网在运行成本和环境成本最小模式下运行.算例结果证明了所提模型的正确性,并验证了改进灰狼算法 的优越性能.     

考虑柔性负荷的风光储微电网多时间尺度优化调度

基于极限学习机算法预测风光储功率以及柔性负荷功率,从时间角度出发,先制定日前优化调度,根据实时预测结果对日前优化调度结果采用粒子群算法进行滚动优化,其优化调度的目标为成本最低、网损最小。仿真结果表明：考虑柔性负荷的调峰能力、多目标函数、多时间尺度的优化调度方法能够有效提升含风光储综合能源的经济效益、社会效益,增加了可再生新能源发电的消纳能力,为源荷共同参与削峰填谷协调调度提供了参考。     

计及风力发电风险的电力系统多目标动态优化调度

为解决风电的随机性给电力系统调度带来的问题,引入负荷预测误差和风速的概率分布函数来建立负荷及风电功率的随机性模型。基于对负荷及风电功率随机性模型的深入分析,对风电接入将导致系统维持稳定运行的成本增加风险加以考虑。并在约束条件中引入失负荷及风电浪费风险指标,构建计及风力发电风险的电力系统多目标优化调度模型,以实现系统总污染排放量最少和运行成本最低的综合优化目标。采用一种新颖的蝙蝠算法对模型进行求解,并对蝙蝠算法的不足之处进行了改进,有效地解决了该算法迭代后期收敛慢、易陷入局部极值等问题。以含大规模风电并网电力系统为例进行环境经济调度仿真,验证了所提模型及算法的有效性,并进一步分析了相关参数对含风电并网电力系统优化调度的影响。     

含核电–碳捕集机组的直流跨区互联电网多源协调鲁棒经济调度策略

为提高负荷中心的调峰容量,降低源-荷双侧不确定性对新能源跨区消纳和调度经济性的影响,在考虑核电、碳捕集机组接入的前提下,提出计及源-荷双侧不确定性的直流跨区域互联电网多源协调两阶段鲁棒优化模型。首先,改进核电机组调峰模型,提高其负荷跟踪的精确性;分析碳捕集机组的“削峰填谷”和功率快速调整特性。然后,通过构造凸多面体不确定集合,描述风电、负荷的不确定特性。进而,针对各类型电源不同的调度特征,将机组启停成本、核电运行及调峰成本作为第一阶段目标函数;将机组发电成本、弃风惩罚成本以及碳交易成本作为第二阶段目标函数;同时,引入列和约束生成算法将优化模型转化为主、子问题相互迭代求解。最后,以跨区域仿真算例验证了模型的有效性和合理性。结果表明,所提协调优化方法可以提高跨区电网新能源的消纳能力、减少碳排放量、显著改善受端电网调峰裕度;并可通过改变不确定度预算参数得到不同保守度的调度结果,平衡系统的鲁棒性和经济性。     

考虑电网调度实时性要求的机组负荷优化分配

为了满足电网调度对火电厂负荷优化分配的实时性要求,提出了负荷优化分配总时间的概念并给出了具体计算公式。对煤耗、污染物排放、负荷调整时间的多目标数学模型进行了改进,将全厂煤耗量、污染物排放量两个目标统一为经济性成本目标,将负荷调整时间目标处理为机组变负荷范围的约束条件。通过引入遗传算法中的自然选择机制,提出了自然选择粒子群算法,并对算法的惯性权重及约束条件的处理进行了改进。实例计算结果表明：该方法与现有多目标优化方法相比可有效地缩短优化计算时间,在满足电网调度对负荷分配总时间的硬性要求的同时,更能满足电厂降低成本需求。     

含源-荷-储的虚拟电厂经济性优化运行研究

虚拟电厂(VPP)作为一种新兴的能源聚合形式,可以降低风电、光伏等新能源入网时输出功率不确定性对电网安全的影响,提高供电可靠性,是未来新能源并网发展的方向。为提高VPP的调度灵活性,降低发电成本,使VPP获得更好的效益,在以往研究的基础上考虑负荷对VPP的影响,构建了考虑源-荷-储联合运行的VPP经济性优化调度模型,为减小预测误差并提高VPP收益,调度模型采用了多时段尺度优化和多市场盈利模式,最后采用粒子群算法对模型进行求解,优化VPP内各能源的出力。仿真算例分析了VPP内部各电源及VPP的出力优化情况,对比分析了可中断负荷参与VPP调度及其占比变化对VPP收益的影响以及4种不同运营模式下VPP的经济性差异。仿真结果表明,通过聚合适当比例的可中断负荷并采用合理的运营模式可以提高VPP的灵活性和经济性,算例验证了源-荷-储联合运行的VPP经济性优化调度模型的合理性。     

考虑风–光–光热联合直流外送的源–网–荷多时段优化调度方法

为解决西北地区大规模风光并网下电力系统的新能源弃电问题,提出一种考虑风–光–光热联合直流外送的源网荷多时段协调优化方法。首先,对源网荷三侧具备的调峰能力及其互补特性进行分析,充分利用源侧光热电站、网侧特高压直流联络线以及柔性负荷的灵活调节能力,提高风光资源利用率。其次,针对新能源、负荷预测精度日前–日内逐步提高的特点,结合源网荷三侧各类调峰资源具有不同响应速度的特性,并以系统综合运行成本最低为目标,构建源网荷日前–日内两阶段多时段优化调度方法;最后,以西北某省电网2025规划构造的算例仿真验证了该调度方法能够有效促进高比例新能源电网的风光消纳,降低系统运行成本。     

基于精细化备用需求评估和跨省区备用均衡的大电网优化调度模型

随着特高压直流输电和可再生能源基地的快速发展,亟需考虑新能源发电预测误差对备用需求的影响,并完善备用资源的跨省区共享机制。应用数学形态学算法对电网净负荷预测误差样本进行了多时间尺度分解,利用AP(affinity propagation)聚类算法对预测进行了场景分类和匹配,提出了考虑新能源发电预测误差的分级备用需求精细化评估方法。在此基础上,以电网发电成本和备用资源购买费用最小为目标函数,建立了计及调频和备用资源跨省区支援的有功调度优化模型,考虑了发电资源的多级备用能力、直流联络通道参与调频和备用支援等因素。最后通过算例分析验证了所提算法和模型的有效性。     

基于负荷均衡加载的电力系统分布式经济调度策略

在构建以新能源为主题的新型电力系统背景下,电网面临以电动汽车为代表的电气化交通负荷剧增的巨大挑战。针对上述问题提出一种负荷均衡优化模型,将负荷均衡后的集群电动汽车依次并入电网。然后应用多智能体一致性算法,以发电机组的增量成本和集群电动汽车的增量效益作为一致性变量,设计一种集群电动汽车参与电力系统经济调度的算法,通过分布式优化方式解决经济调度问题。建立4种典型的仿真情景,分别验证集群电动汽车分步参与电力系统分布式优化调度的有效性、对不同通信拓扑和功率受约束情况的适用性以及分布式优化算法在集群电动汽车参与经济调度时“即插即用”的能力。在IEEE 39节点系统上进行算例仿真,验证了策略的有效性。     

碳排放限制的混杂最优闭环微电网调度算法

针对微电网经济调度效率低下等问题,提出了一种碳排放限制的混杂最优闭环微电网调度算法。算法在考虑火力发电机组和多分布式发电聚合体组合调度的同时,以电网实际需求响应和碳排放限制作为约束条件,建立微电网经济调度模型;并将经济调度问题转化为混杂系统的最优控制,从而建立微电网经济调度与混杂系统最优控制序列的等价一致性;推导混杂系统获取满足贝尔曼方程的最优代价函数,借助神经网络逼近最优值获得最优闭环调度序列。仿真实验验证了本调度算法的闭环有效性,能在不同初始条件和外部扰动下依然获得最优调度序列,同时仿真结果证实降低碳排放限额或提高碳排放交易价格都有助于减少电网系统的总碳排放量。     

基于混沌粒子群算法的火电厂厂级负荷在线优化分配

机组负荷优化分配是降低发电厂能耗水平的重要技术手段,该文针对厂级负荷在线优化分配对算法速率和精度的要求,提出一种新的机组负荷实时分配模型,分别给出了机组自动发电控制和厂级负荷分配方式下负荷响应速率约束方程,并提出一种自适应约束边界,可显著提高算法计算效率,在满足电网对机组负荷品质要求的前提下实现全厂煤耗量最小的目标。提出采用混沌粒子群算法来求解实时负荷优化分配问题,采用自适应惯性权重以加快算法收敛速度,在粒子群算法解的邻域内进行混沌优化搜索,避免算法陷入局部极值点。文中给出了厂级负荷在线优化分配算法步骤,并进行了算例分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

基于禁忌搜索算法的微电网源/荷安全经济调度

合理求解微电源/荷协调调度方案是微电网安全经济运行的理论依据。在分析各分布式电源发电成本和可控负荷特性的基础上,建立两种时域运营成本最低的目标函数。以微电网有功功率平衡、分布式电源出力上下限和爬坡速率以及可控负荷的用电特性为约束,建立微电网源/荷协调安全经济调度数学模型。以优先利用可再生能源和调度成本最低为原则制定优化调度策略。利用禁忌搜索算法求解微电网源/荷调度模型得到微电网源/荷调度方案,并与应用单纯形法的全局最优解结果进行比较。算例分析表明禁忌搜索算法解得的调度方案接近于全局最优解,以日时域24 h为调度周期的调度方案与以单位时域1 h为调度周期的调度方案结果相近。     

基于弹性负荷分时调度和多电源联合供电的微网经济运行

微网中负荷的供电特性各异,这必将对分布式单元的调度以及微网的运行成本产生影响。提出了一种基于弹性负荷分时调度的微网能量管理策略。首先依据燃气轮机发电成本曲线及电网分时电价,与接入的较大容量储能设备ES2协同供电,减少微网对电网的依赖。其次根据各机组的发电成本函数,建立相应的数学模型,将优化目标转换为二次规划问题,利用内点法优化各机组的功率输出。然后根据用户负荷的不同供电特性,分别在三个调度区间上完成了弹性负荷的调度,并分析了不同比例的两类用户对需求侧负荷管理的影响。最后通过算例仿真,验证了所提控制策略的有效性,提高了微网运行的经济性和可靠性。     

考虑源荷不确定性的风光火储系统低碳经济调度

为提高以新能源为主体的新型电力系统运行的低碳经济性和能源利用率,提出一种考虑源荷不确定性的风光火储发电系统低碳经济调度模型。将碳交易成本引入传统经济调度中,细化碳排放源;用随机机会约束处理源荷两侧不确定性;立足供给电源侧资源禀赋来改善清洁能源的波动性和消纳率。以IEEE 30节点系统进行算例分析,通过随机模拟粒子群算法对模型进行求解,结果证明所提调度模型可减少碳排放量、提升系统的经济运行、促进新能源消纳。     

基于能源集线器的微能源网建模与多目标优化调度

提高能源利用率是实现能源可持续发展的重要举措。基于能源集线器的概念,提出了微能源网的通用化建模方法,得到线性的功率平衡方程。进一步地,以系统总收益最大化和能源利用率最大化为优化目标,构建了微能源网多目标优化调度模型。结合加权和法在Matlab和GAMS软件上求解得到多目标优化调度模型的Pareto前沿,并采用模糊隶属度函数求取最优折中解,作为多目标优化调度方案。最后,构建典型的微能源网进行验算。结果表明,所提出的通用化建模方法具有直观性和通用性,所提出的多目标优化调度模型能为调度决策者提供多维度的调度方案,兼顾了系统运行的经济性和高效性。     

Risk assessment and bi‐level optimization dispatch of virtual power plants considering renewable energy uncertainty

Aiming at the effective management of distributed energy resources (DERs ), we propose a bi‐level optimization dispatch model which consists of a virtual power plant (VPP ) and an independent system operator (ISO ) in order to achieve a coordinated dispatch between the upper level objective function of minimizing system's operation cost and the lower level objective function of maximizing the VPP 's net profit. However, the VPP 's dispatch strategy is variable due to the threat from unavoidable uncertainties including unit outage, load forecast deviation, and renewable energy forecasting error. In order to evaluate the influences of these risks on VPP 's dispatch strategy, a proper definition of expected energy not supplied (EENS ) and its relationship with VPP 's reserve capacity are provided. Also, chance‐constrained programming (CCP ) is adopted during the analysis. By including VPP 's risk cost into the dispatch model, VPP 's dispatch strategy is able to keep a balance between the potential risk and economic profit. In addition, a further discussion regarding the risk cost is conducted in view of renewable energy capacity proportion and the VPP capacity proportion. Based on the analysis results of the case study provided, the proposed model serves as a foundation for VPP 's economic and risk‐balanced dispatch.     

粒子群神经网络混合算法在负荷预测中的应用

电力系统负荷预测结果的准确性关系到电力系统的调度运行、生产计划和供电质量,为此在研究短期负荷预测中应用了粒子群PSO和BP神经网络相结合的混合算法。该算法先应用粒子群优化算法算出BP神经网络的连接权向量和阈值,每次迭代求出最优粒子的权向量和阈值及BP网络在这组权向量和阈值的实际输出值,最后得出第i个粒子的适应度函数。与其他方法相比,该算法预测精度较高:平均相对误差≤1.48%,最大相对误差≤4.10%,而且收敛速度快,预测结果满足短期负荷预测误差要求。     

含电转气的电-气互联系统多目标优化调度

在“能源互联网”背景下,提出一种计及经济、碳排放和削峰填谷目标的电-气互联系统多目标优化调度模型,通过电转气装置和燃气轮机的相互配合,电-气互联系统可实现风电消纳能力提高,系统碳排放降低以及净电力负荷曲线平滑等目的。采用改进的广义法线边界交叉法求解电-气互联系统多目标优化调度模型的Pareto前沿,为调度人员提供多样化的决策解选择。此外,针对传统多目标决策方法没有计及目标间的相关性,而不能有效协调多维相互冲突的目标,提出一种马氏距离双基点法用于选取折中解,以提高多目标决策的科学性。最后,采用修改的IEEE 39节点电网与比利时20节点气网耦合的电-气互联系统为仿真算例,验证所提模型的优越性以及广义法线边界交叉法和马氏距离双基点法对此多目标优化调度问题的适用性。