计及源荷不确定性的多时间尺度滚动调度计划模型与方法

考虑风电和负荷预测偏差随时间尺度变化的规律以及分时电价条件下负荷响应偏差,综合表述系统运行的不确定性因素及其影响,提出了一种基于偏差预控的负荷调度模式。为实现风电、慢机、快机以及价格型和激励型需求响应在不同时间尺度上逐级协调优化的潜力,构建了"日前-日内-实时"多时间尺度滚动调度计划模型。算例结果验证了决策模型与求解的有效性,并进一步分析了不确定性因素对调度计划的影响以及多时间尺度经济运行域滚动决策的效果。提高不确定因素的预测精度以提升系统整体运行水平的同时,应充分考虑不确定性偏差随时间尺度的变化规律和不同类型资源的互补特征。在系统可靠运行的前提下,可根据系统运行不确定因素的偏差大小同步滚动生成不同时间尺度的经济运行域,进一步增强系统运行的经济性。     

电热联合系统多时间尺度滚动调度策略

"三北"(西北、华北、东北)地区热电、风电并存,电、热负荷与风电功率预测精度对电热联合调度影响较大。考虑到电负荷、热负荷及风电预测精度随预测时间的缩短而提高,采用滚动调度可以逐级降低预测误差对调度计划的影响,提高调度精度。结合二级热网电锅炉分布式日调峰的消纳弃风方案,提出了电热联合系统多时间尺度滚动调度策略,建立了日前、滚动、实时三个时间尺度调度计划的调度模型。提出了一种通过粒子自调节提高可行解比例的改进粒子群算法,加快了算法的寻优速度,并对比分析了不同时间尺度调度计划风电消纳情况。算例分析表明,单一的日前调度计划与实际参考计划偏差较大,而通过滚动修正、实时调节后的实时调度计划能够提高电网对风电的接入能力,有效跟踪负荷曲线。     

含大规模风电的电力系统多时间尺度滚动协调调度方法研究

以"时序递进、滚动协调和消纳风电最大化"为原则,提出了一种含大规模风电的电力系统多时间尺度滚动协调调度方法。多时间尺度调度计划的递进协调方法使得各个时间尺度计划各司其职,同时兼顾与上下时间级尺度的协调。3种不同时间尺度的滚动计划(年内、周内和日内滚动计划)能够根据风电、负荷等最新预测信息和机组电量实际完成情况,按照相应的时间周期滚动修正原有发电计划,有效克服风电的不确定性影响。为了最大化消纳风电,在短时间尺度计划的目标函数中计及弃风惩罚成本。以修改的IEEE 118节点系统为算例进行仿真,结果验证了上述方法的正确性和有效性。     

考虑源荷双侧预测误差的实时发电计划闭环控制模型

针对源荷双侧不确定性对电网实时调度运行的影响,提出了模糊信息粒与机会约束目标规划相结合的建模求解方法,建立了实时发电计划与自动发电控制(AGC)闭环控制模型,动态优化系统的可调备用容量。针对服从不同概率分布函数的随机预测误差,引入模糊信息粒理论对可中断负荷切负荷率、负荷预测和风电出力的预测误差进行模糊粒子化,应用机会约束目标规划构建系统备用偏差量约束。在闭环控制过程中,通过动态调整机组的控制模式实现可调备用在不同类型机组间的合理分配,在目标函数中引入风险成本和机组模式转换成本,实现了满足安全备用需求条件下的经济最优性。最后,利用算例验证了模型的有效性和实用性。     

基于模糊机会约束规划的跨区直流电网系统优化调度

直流跨区输电成为当前新能源发电快速发展背景下新能源电力消纳和资源优化配置的有效手段之一,但风力发电的不确定性也给跨区直流电网的决策调度带来困难。利用模糊参数对风电的不确定性进行描述,以可信性测度为理论依据,形成模糊机会约束,建立了计及风电预测不确定性的跨区域日前调度模型。求解时将模糊机会约束清晰化,降低了模型的求解难度,并使用混合整数线性规划方法求解。算例分析表明,相比传统的确定性模型,该方法更能反映风电预测不确定性对直流跨区输电决策的影响,验证了该模型的有效性。     

考虑风电并网的电力系统经济调度

风电场输出功率的不确定性使风电并网后电力系统的调度决策面临新的挑战。对风电场输出功率进行预测是消纳大规模风电的基础工作,在此基础上对预测误差进行统计分析和评估,并用于电网调度决策。根据对风电功率不确定性的处理方法不同,将含风电的电力系统调度模型分为确定性模型、模糊模型及不确定性模型。对风电功率不同时间尺度、不同前瞻周期的预测误差进行统计学分析,从而研究不同时间尺度之间调度决策的滚动优化机制,以及不同时间尺度调度决策进行滚动优化时调度与对应时间尺度预测之间相互协调配合的问题。储能、电动汽车等可调度资源能够有效平衡和抑制风电等可再生能源的间歇性和波动性,是实现消纳大规模风电、节能减排、保障电网安全稳定的有效途径。并对以大型火电为主体电源的电网接纳风电的成本效益进行了讨论。     

考虑柔性负荷响应不确定性的多时间尺度协调调度模型

针对柔性负荷实际响应的不确定性,以及各类柔性负荷在多时间尺度上的响应特性,提出了考虑柔性负荷响应不确定性的多时间尺度协调调度模型。首先,基于消费者心理学原理并计及柔性负荷响应不确定性的变化规律,建立了价格型需求响应(DR)的响应量模型。然后,在考虑实际响应误差的基础上,制定了激励型DR的激励机制,并基于上述不确定性分析建立了可转移负荷、可平移负荷和可削减负荷的响应模型。最后,从多时间尺度协调的角度,对柔性负荷、常规机组和风电进行协调优化,构建了日前—日内—实时的协调调度模型,并根据模糊机会约束规划理论和混合整数规划方法进行求解。算例分析验证了所提模型的有效性,通过考虑柔性负荷响应的不确定性及多时间尺度上的协调优化,能够实现削峰填谷,提高风电消纳,并降低电网调度的成本。     

含高比例风电系统随机备用调度研究

高比例风电并网对电力系统备用容量调节能力提出极大的挑战。为弥补风电场计划出力与实际出力之间的偏差，电力调度须额外预留上、下旋转备用容量。利用随机机会约束优化理论，计及违反安全约束风险，提出了一种考虑风电出力不确定性与自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组出力特性的日前随机备用调度模型。首先，基于马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chains Monte Carlo,MCMC)法生成风电出力场景，并利用违反机会约束的概率及置信参数自动确定所需生成场景数量。其次，全面考虑了AGC机组备用出力特性及运行约束，并将备用成本纳入目标函数，可同时得到常规机组最优出力计划与AGC机组备用容量的最优分配系数。最后，将所构造的随机备用调度模型等效为半定规划(semidefiniteprogramming,SDP)问题进行直接求解。通过IEEE 30节点系统进行算例分析，验证了所构造的随机备用调度模型的有效性。     

考虑网内外功率特性的含风场电网日内发电需求滚动预测

由于自然风力、风向的不确定,大规模风场并网运行使得电网和风电调度的难度增大,在最大功率跟踪模式下,更加准确地预测发电出力是重要课题。考虑风场传统日前负荷预测时间尺度较大导致风场实时调度困难的实际,提出了一种在基于日内风场出力的发电需求滚动预测方法,以多级时间尺度为预测依据,建立了考虑风电接入的理想发电需求预测模型,提出了该模型下的滚动预测算法,并结合实际风场数据进行了实际预测,结果表明,提出的预测方法、模型和算法能明显提高发电需求预测精度,为大型风场的科学调度提供了决策依据,具有一定理论价值和工程应用价值。     

基于自适应扩散高斯核密度风电预测误差估计的 风火联合优化调度研究

随着风电大规模并网,风电出力不确定性增加了电力系统调度的难度。针对风荷不确定性对电力系统调度的影响,采用迭代自组织数据分析算法对风电功率预测值及对应风电功率预测误差进行分段。然后采用自适应扩散高斯核密度估计拟合分段后各风电功率区间段内的预测误差。在此基础上,提出一种整体考虑风电及负荷预测误差得到净负荷预测误差、并将净负荷预测误差计入正负旋转备用容量概率约束的优化调度模型。采用机会约束规划将概率约束转换为等价确定性约束进行求解。在IEEE39节点系统进行三种代表性场景的算例仿真,结果表明引入迭代自组织数据分析算法和自适应扩散高斯核密度估计后,备用成本降低6.71%,含碳排放的环境成本降低20.4%,总发电成本降低2.98%。最后分析了置信水平对备用容量和总发电成本的影响。     

基于实时安全约束经济调度的自动发电控制模型

为提高自动发电控制(automatic generation control,AGC)智能化水平及实时调节效果,依托新型D5000系统在线数据平台,提出基于全网分布负荷同步超短期预测的AGC主动协调安全约束经济调度模型。通过全网站点负荷差频滚动灰色预测,一方面预判AGC可调以提示人工干预,另一方面以机组发电尽量接近最优日前计划及尽量降低调节代价为目标,预分配各机组出力,从而实现高度智能化的AGC主动协调调度功能。在华中某省级电网调度模拟系统进行仿真计算,结果表明该模型在保障电网安全、优化运行指标、提高发电调度自动化程度等方面具有明显的优势。     

多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略

负荷侧资源参与电网有功调度在提高风电接纳能力方面存在着巨大潜力,但也会给调度运行带来复杂的控制问题。为解决这一问题,基于风电在不同时间尺度误差的不同以及电网对应调节能力的差异,提出"多级协调、逐级细化"的多时间尺度协调的柔性负荷响应调度模型与策略。首先,提出多时间尺度源–荷调度总体框架,将负荷调度的整个过程分为4个时间尺度,包括日前24 h、日内1 h、日内15 min和实时负荷调度;其次,建立风电功率预测不确定性模型、负荷代理决策模型和调度控制中心决策模型;然后,在这几个核心模型的基础上,提出多时间尺度源–荷协调调度策略,给出计及风电不确定性的负荷调整量的决策计算方法;最后,在某地区实际电网算例上进行仿真验证。结果表明,本文所设计的负荷调度模型和策略可以充分利用不同时间尺度上的负荷资源,有效平衡风电预测功率不确定性所引起的功率不平衡量,并减少系统备用容量。     

基于模型预测控制和机会约束的主动配电网实时调度优化策略

合理利用分布式电源和可调负荷的灵活调节特性是实现主动配电网主动控制的关键,但其中分布式电源的随机性和波动性影响了实时调度的可靠性。为实现主动配电网的实时优化调度,提出基于模型预测控制和机会约束的主动配电网实时调度优化策略,将模型预测控制与机会约束相结合,降低了分布式能源随机性和波动性对小时间尺度调度的影响。首先,对主动配电网的小时间尺度调度体系进行了分析;在此基础上,以最优经济调度为优化目标,通过模型预测控制将系统未来状态感知与实时状态反馈相结合,对实时调度进行滚动优化,尽可能减小配电网不确定性影响;在滚动优化中采用机会约束进一步降低分布式能源和可调负荷随机波动的影响;实现了主动配电网实时调度的高可靠性和高经济性。最后通过全面的运行实例验证了所提策略的适用性和优越性。     

含风电的电力系统多时间尺度经济调度研究

风电的波动和间歇行为具有强烈的不确定性,合理利用风电预测误差信息,对含风电电网的实时调度具有重要意义。以"时序递进、滚动协调和消纳风电最大化"为原则,提出了一种含大规模风电的电力系统多时间尺度滚动协调与分段协调调度相结合的调度方法。多时间尺度调度计划的递进协调方法使得各个时间尺度计划各司其职,同时兼顾与上下时间级尺度的协调。分析大规模风电并网系统中的最优应用模式,并验证了所提协调调度策略在提高风电并网运行经济性上的优势。     

基于异质能源多时间尺度互补的动态经济调度策略

大规模新能源并网给电力系统的经济调度带来了巨大的挑战,构建互补系统联合运行可有效地提升电网对新能源的消纳能力,但是目前单一的互补系统日前调度模型没有考虑互补系统实际的互补及平抑效果。为此,提出了一种基于风光水火多时间尺度互补的动态调度策略。利用异质能源之间的互补特性将风、光、水打捆成虚拟电源(VP),并定义负荷跟踪指标表征VP对负荷的跟踪能力,使VP出力能很好地追踪负荷曲线。建立含日前24 h计划、日内4 h滚动计划以及实时15 min计划在内的多时间尺度互补协同调度模型,设置滚动修正的弃风弃光约束,使前一尺度调度计划中弃风、弃光量更大的时段在下一尺度调度计划中具有更大的弃风、弃光上调裕度,利用不断更新的预测数据,滚动修正日前调度计划,从而始终保证VP对负荷的良好追踪,实现互补效果的最大化。通过算例验证了所提调度策略能够有效地提升互补系统实际的互补和平抑效果、减轻调度压力并且降低发电费用。     

考虑机组优化选取的含风电电网滚动优化调度方法

提出一种包含调整机组优化选取策略的滚动优化调度方法。根据负荷及风电超短期预测信息,首先考虑等效负荷(负荷+风电)预测偏差和机组调节容量匹配、机组爬坡量和等效负荷波动量匹配,以及减少外送断面越限原则进行调节机组优化选取。在此基础上,以机组调整成本及弃风量最小为目标,建立优化模型并采用改进粒子群优化算法求解。实际算例表明,考虑机组优化选取的滚动优化调度实现了超短期时间尺度上对负荷及风电预测偏差的自动跟踪调节,提高了发电计划的准确性,同时有效降低了综合发电成本和外送断面功率越限的风险,提高了电网运行的经济性和安全性。     

特性各异电源多目标协同优化调度系统研究

针对国内电网运行实际存在的诸多问题展开研究,提出特性各异电源多目标协同优化调度系统的设计思想,系统建设以国家和行业相关政策性文件为依据,实现了日前计划、滚动调度、实时调度及AGC四级多时间尺度协调有功调度,并综合考虑了节能和经济因素,优先调度水电、风电等清洁能源,提高风电消纳能力和火电机组发电效率.     

计及光伏–负荷预测不确定性的直流跨省互联电网双级调度策略

为降低光伏、负荷出力预测不确定性对跨省优化调度运行经济性的影响,提出一种计及光伏–负荷预测不确定性的直流跨省互联电网双级调度策略。首先,采用基于每时晴空指数序列的向量自回归(vector auto-regressive,VAR)模型对光伏出力进行预测。在日前时间尺度下,利用多场景随机规划方法对两省日前光伏预测出力进行场景分析。在日内时间尺度下,提出一种新的梯形模糊数等价方法对两省日内光伏、负荷预测出力进行模糊数值等价;其次,以日前光伏出力预测场景集和负荷预测曲线为基础,结合火电和抽水蓄能建立日前跨省调度模型。以日前调度结果和日内光伏、负荷出力模糊数据集为输入,结合直流功率调整策略构建日内跨省调度模型;最后以国内某省实际数据改建的跨省互联电网为系统算例,对不确定环境下的双级调度计划进行分析,验证了所提调度策略能够协调优化两省可调度资源,降低机会约束规划模型运算复杂度,改善系统运行经济性。     

含不确定性负荷的水火电力系统随机优化调度

针对水火电力系统负荷的不确定性,建立基于模糊机会约束规划的随机优化调度模型,分析负荷不确定性变化对水火电机组出力及火电机组能耗量、排放量的影响。将实际负荷与负荷预测的偏差看成一个模糊随机变量,并在火电机组煤耗量最小化、污染物排放最小化和水库蓄水量最大化3个目标函数中及功率平衡、机组出力调整等约束条件函数中均引入负荷这一随机变量。按照模糊机会约束和随机机会约束的确定性等价形式,将水火电力系统优化调度的不确定模型转化为确定性模型,并利用多目标问题的模糊满意度法进行求解。以一个8级梯级水电站和6台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算,验证所提出含不确定性负荷的水火电力系统随机调度模型的准确性和可行性。     

消纳大规模风电的备用容量在线滚动决策与模型

针对日内最新预测值与日前发电计划存在较大偏差的问题,考虑到风电预测精度具有随时间尺度逐级提高的特性,提出了能有效消纳风电的基于发电偏差优化的备用容量在线滚动修正策略,并建立了相应的优化调度模型。首先将正态分布与拉普拉斯分布联合来拟合风电预测偏差,在此基础上采用基于置信度的方法确定某时段风电出力极值,随后利用随机生产模拟求取该时段系统的最大备用容量即为该时段的发电偏差约束的限制值。最后,利用发电偏差与限值的比较,利用改进的粒子群算法对模型进行求解。某省电网实际算例仿真结果验证了所提策略和模型的有效性。