基于双层联合优化的电-气综合能源生态系统需求响应模型

提出了一种在电-气综合能源生态系统中,基于双层联合优化的市场化需求侧响应模型。该双层联合优化包括系统层的经济调度以及节点层的能量优化分配。首先,构建了以节点为单位的用户多能灵活负荷模型以及用户参与需求侧相应的经济分析模型,然后提出了电-气综合能源生态系统的稳态潮流模型。在此基础上,提出了电-气综合能源生态系统中需求响应的双层优化模型。系统层优化在获取辅助服务市场上聚合商的需求响应报价基础上,对电气联合传输系统进行集中式能量优化调度。节点层的优化问题为聚合上的能源优化分配模型,即聚合商根据系统购买的需求相应服务,将负荷削减量按照经济性最优的原则分配给用户。建立双层优化问题后,将下层优化问题转化为上层优化的KKT条件,并通过内点法进行求解。最后,通过IEEE 24节点可靠性测试系统和比利时20节点天然气系统的耦合系统,验证了本文提出的电-气综合能源生态系统下的多能需求响应模型的有效性,及其相对于传统电力需求响应的优越性。     

考虑源荷碳势耦合的电力系统双层低碳经济调度

针对目前低碳调度中负荷侧低碳手段单一且源荷两侧减碳方法相对独立缺乏联动的问题,在利用碳排放流引导多类型负荷需求响应模型的基础上,提出考虑利用碳势耦合源荷多降碳手段的电力系统双层低碳经济调度模型。上层模型基于阶梯碳交易市场,计算源侧的碳市场交易成本,并按照负荷分类进行针对性区域碳排约束,建立考虑源-荷碳势约束的电力系统低碳经济调度模型,求解机组初始调度方案;下层模型利用碳排放流理论,基于上层模型的调度方案计算负荷侧各节点碳势指标和碳排责任分摊量,建立负荷侧多类型需求响应模型,利用用户侧调节能力优化负荷分布进一步实现系统低碳效益。最后在考虑风电不确定性建模的前提下,基于改进的IEEE 30节点系统进行算例分析,结果表明所提调度方法能够有效促进风电消纳,降低碳排放量。     

基于节点碳势需求响应的电力系统双层优化调度

为实现电力系统低碳排放、助力经济提升,在建立碳势引导多元柔性负荷模型的基础上,提出一种基于节点碳势需求响应的双层优化调度策略。首先,利用比例共享原则追踪碳排放流,搭建碳排放流模型,从时空维度感知各节点的碳势变化规律。其次,将碳流分析纳入负荷侧需求响应机制中,利用节点碳势建立负荷聚合商需求响应碳排放模型,并厘清不同碳势强度下负荷聚合商调度差异,构建基于节点碳势需求响应的电力系统双层优化调度模型。模型上层为电网运营商最优经济调度,模型下层为负荷聚合商需求响应经济调度。最后,以改进IEEE 30节点系统为例,验证了所提方法的有效性。     

换电站与电网协调的多目标双层实时充放电调度方法

大规模电动汽车无序充电会对电网安全经济运行及换电站经济运营产生严重的负面影响。计及未入网电动汽车充换电预测,考虑电力网络运行、大规模电动汽车用户充换电需求等约束,建立了换电站与电网协调的多目标双层实时充放电调度模型,其中上层模型以电网负荷波动最小和上下层调度偏差最小为目标,由上层调度机构安排各换电站实时充放电计划;下层以各充放电装置响应上层计划为目标,同时满足用户充换电需求,将大规模混合整数非线性规划问题转化为非线性多目标规划问题和大规模混合整数线性规划问题。采用基于Zaslavskii混沌映射的改进NSGA-Ⅱ和YALMIP/CPLEX求解方式对上下层问题分别进行迭代求解滚动优化。以IEEE 30节点系统为例,验证了所构建模型的正确性和有效性。     

基于实时电价的电动汽车充放电优化策略和经济调度模型

实时电价为优化电动汽车(EV)充放电负荷提供了手段,从而实现经济调度。首先建立用户最优充放电策略模型:以计及EV电池退化成本的用户成本最小为目标,以满足EV行驶荷电状态和充放电荷电状态等为约束。在此基础上建立电动汽车用户实时电价响应模型,通过实时电价计算用户充电成本,使电动汽车充放电负荷与电价联动调整,并将该模型嵌入电动汽车充放电策略优化目标函数。求解过程中,用"停泊时长"确定单车一日可多次充放电的时段和行驶时段,从而在EV可充放电时长范围内优化每时段充放电负荷。最后建立经济调度模型:目标中计及机组阀点效应、约束中考虑EV充放电负荷以及机组爬坡速率等限制的多目标经济调度模型,提出一种改进模式搜索算法求解该时间耦合、非线性、非凸模型。以IEEE 39节点为例,验证了所建立模型和求解算法的有效性。     

包含可控负荷的微电网经济调度

针对大规模风电并网给电力系统带来的影响,应用需求侧响应的能量管理策略,建立用户与微电网管理方的双层优化调度模型。上层根据用户侧可控负荷的特性和运行特征,将所有的可控负荷分成4类,目标函数为4类可控负荷总的用电成本最小;下层优化目标函数是在满足供电可靠性要求的条件下使总的供电成本最小。通过KKT条件将双层优化转化成一个单层优化问题对模型进行求解。某微电网的数值实验结果证明了所提模型与算法的有效性。     

基于代理技术的广域源-荷双层递阶协同优化调度模型

广域民用负荷参与需求响应目前已成为促进风电消纳的新途径,然而广域民用负荷的调节时序特性复杂,使其在电网层的优化调度中难以对广域民用负荷进行直接调度.为此,提出了一种基于代理技术的广域源-荷双层递阶协同优化调度模型.在负荷代理分区聚合广域民用负荷的基础上,上层(电网调度层)模型基于负荷代理内聚合负荷的简化调节能力,考虑负荷调节时序的不确定性,协同优化风电、常规电源和负荷代理的初始调度计划;下层(负荷代理层)模型考虑民用负荷个体的调节性能约束,以与负荷代理的初始调度计划偏差最小为目标,优化得到民用负荷个体的调度计划;在上、下层模型之间引入递阶协同优化环节,将下层模型的优化解反馈传递给上层模型,以修正风电场、常规电源的初始调度计划,形成最终广域源-荷调度方案.算例仿真结果验证了所提模型的有效性和优越性,表明所提模型能在保证优化效果的同时显著提升求解效率,为广域民用负荷直接参与电网优化调度提供一种切实可行的解决思路.     

考虑双重市场的含风电电力系统双层随机优化调度

风电与负荷的不确定性影响经济调度中机组出力及其承担的旋转备用。考虑机组同时参与能量市场和旋转备用市场,且双重市场具有一定的主辅特性,建立了电力系统双层随机优化调度模型。以系统发电成本最小为上层目标,增加风电利用率及其实现概率作为约束,优化机组有功功率及风电计划出力;对于受不确定性因素影响呈现为随机量的失负荷和弃风损失函数分别求取其条件风险价值CVa R,并与旋转备用成本最小为下层目标,优化配置旋转备用容量。将上、下层模型中的机会概率约束和条件风险价值线性化,便于CPLEX求解器求解。算例表明,双层随机方法能有效解决不同风电利用率、失负荷损失和弃风损失置信水平下的备用需求变化;双层随机方法相对单层随机方法能获得较优的经济效果。     

计及典型日选取与源荷灵活性调节的优化调度研究

针对电网面临的反调峰特性和新能源消纳问题,提出一种计及源荷侧灵活性调节资源的电力系统优化调度模型。首先,根据负荷特点采用改进SSE-PFCM聚类算法求取负荷典型日。其次,基于负荷用户对电价变化的不同响应行为,提取出具有需求响应潜力的两类负荷,并且分别为其构建计及乐观响应隶属度的模糊负荷转移率模型以及需求价格弹性模型。然后,计及需求响应不确定性模型以及火电机组深度调峰,以系统综合运行成本最小为目标构建优化调度模型,采用引入步长弹性系数的改进粒子群算法求解。最后,以改进IEEE 30节点系统为例进行多种场景的仿真计算分析,结果表明所提策略能够有效提升系统可再生能源的消纳能力和系统运行的经济性。     

计及可用输电能力的风电并网系统中STATCOM的双层优化配置

针对静止同步补偿器最佳安装位置与容量问题,建立了风电并网系统中计及可用输电能力、静态电压稳定性与投资成本的静止同步补偿器双层优化配置模型。基于后向削减法对风电出力进行场景划分,上层为多目标优化配置层,下层为最优潮流计算层;通过对多目标灰狼算法添加混沌初始化,引入粒子群算法中的速度计算方式等提出基于网格法的多目标灰狼粒子群算法以求解多目标优化问题。在IEEE 30节点上对建立模型进行计算,验证了所提模型的可行性和算法改进的有效性。     

计及发电机报价和负荷消费意愿的可用输电能力计算

提出一种在电力市场环境下考虑经济性约束的区域间可用输电能力的计算方法,建立了在系统每一运行点都能根据发电机组报价经济地分配其有功出力并限制各节点电价在某一可行范围内的数学模型,其目标函数是购电区域内负荷的增长量最大,约束条件为系统的安全性约束和经济性约束,更符合电力市场的实际情况.采用主从递阶决策求解数学模型,并利用非线性互补问题函数的近似半光滑牛顿算法处理底层优化问题所带来的不等式约束.以IEEE 30节点系统为例进行仿真并对计算结果予以分析,验证了所提出的方法的合理性.     

计及风电相关性的区域间可用输电能力概率评估

大规模风电并网给电力系统区域间可用输电能力(available transfer capability, ATC)评估带来了新的挑战,为更加准确地评估高风电渗透率不确定性条件下的区域间ATC,文章提出了一种计及风电空间相关性的ATC概率评估方法。首先,利用条件概率原理对历史数据进行处理,并应用Copula函数对风电相关性进行建模;其次,区域间ATC的评估过程涉及到最大输电能力和现有输电协议的计算,因此提出一种ATC双层优化模型,在此基础上,利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)最优条件,双层模型即转化为均衡约束的数学规划(mathematica program with equilibrium constraint, MPEC)模型;再次,再将MPEC模型转化为混合整数二阶锥规划问题;最后,采用蒙特卡罗仿真对计及风电相关性的区域间ATC进行概率评估,并以IEEE 30节点系统为例,分析风电相关性对区域间ATC的影响,验证所提模型的正确性和有效性。     

应用粒子群优化算法求解可用输电能力

在电力市场环境下,诸多问题(例如实时电价、网络阻塞等)都需要最优潮流作为理想的工具.本文以最优潮流为基础,应用一种简单有效、且收敛性很好的演化计算算法--粒子群优化算法(PSO)进行可用输电能力(ATC)问题的求解.根据约束条件的越限量大小,动态地调整罚函数,在保证全局搜索能力的基础上改进了收敛速度.应用此算法对IEEE-30节点系统进行了可用输电能力计算,并与传统的最优潮流算法进行了比较,结果表明该算法的有效性,具有实用意义.     

电能量市场下负荷聚合商参与负荷削减投标策略

针对负荷聚合商(LA)在电能量市场下参与负荷削减投标(LCB)时面临负荷与价格的不确定性问题,文中提出一种可使LA代理成本最小的LCB参与策略。首先,将LA的购电申报、LCB申报与可调节负荷的控制问题统一描述为混合整数线性规划问题。其次,利用双层规划模型处理负荷功率的不确定性,利用历史场景法结合场景缩减处理市场价格的不确定性。最后,基于宾夕法尼亚州-新泽西州-马里兰州(PJM)电力市场数据,针对所提策略及其在测试场景集中的表现进行分析。测试结果表明,所提策略及场景缩减方法能够降低聚合商4%以上的代理成本与10%以上的风险损失,可提高最多17.8%的履约率,为LA在不确定问题下的投标提供技术支撑。     

基于主从递阶决策模型的TRM评估

市场化环境下的电能交易可能引起系统潮流的频繁变化,系统运行不确定性增大,支路过负荷、节点电压越限等故障发生的可能性更大,因此对评估电网功率传输能力提出了更高要求,特别是如何有效评估输电可靠性裕度(TRM),对于电力市场的安全、可靠、经济运行具有重要意义.文中引入至少输电容量的概念,综合考虑了系统中的不确定因素,构建了基于主从递阶决策的TRM双层优化模型,并给出了求解该模型的一种简便、实用的方法.最后通过对IEEE118节点系统进行数据仿真,说明了该模型的合理性和有效性.     

计及风险控制策略的电力系统可用输电容量决策

针对风电装机容量较高的电力系统,在可用输电容量计算时需要合理计及风电机组出力不确定性可能导致的各种风险,文中在可用输电容量决策中引入了风险控制策略,在保证由于风电出力不确定性所引起的系统潮流越限风险不超过给定允许水平的同时,将由于风电机组实际出力不足而导致购电成本超过给定限值的风险控制在一定范围内。首先,将计及风险控制的可用输电容量决策描述为机会约束规划问题;然后,利用半不变量的Gram-Charlier级数展开理论计算相应可用输电容量决策方案下系统的安全风险和经济风险;最后,采用多目标差异进化算法求解所发展的优化模型,并以IEEE 118节点系统为例验证了所提出模型和方法的可行性与有效性。     

信息不确定性对电网无功优化的影响

提出了一种分析不确定信息对电网无功优化影响的方法，文中运用双层优化原理，建立以网损最小化为上层优化目标、以满足电压约束条件为下层优化目标的电网无功优化模型，并得出双层无功优化最优解异于单层无功优化最优解的条件和判据。同时应用该优化方法对IEEE9节点和浙江某101节点地区电网进行了计算和分析，结果表明：该方法提供了一种计及不确定因素影响下求解电网无功优化问题的新模型，在考虑了负荷变动因素后，所得出的无功优化方案比未计及负荷变动时的方案冗余度大，能够适应在给定负荷区间情况下电压无功控制优化的需要。     

负荷增长方式不确定条件下有功出力方式优化

优化有功出力方式是提升功率传输极限的有效方法之一。为在优化中考虑负荷增长方式的不确定性,提出了一种具有对立结构的双层优化模型。该模型的上层结构是以负荷裕度最大为目标函数的有功出力方式优化模型;下层结构是以负荷裕度最小为目标函数的最危险负荷增长方式求解模型。通过对上、下2层模型交替进行优化,并将所得的优化解作为参数在2个层间相互传递,快速地求出了最佳的有功出力方式,使系统在最危险负荷增长方式下的负荷裕度最大。最后通过IEEE30、118节点系统和一个实际系统的算例验证了所提方法的有效性。     

计及发电报价的可用输电能力的计算

提出了一种在电力市场环境下考虑发电报价的可用输电能力计算方法。该方法以优化潮流为基础,建立了在系统每一运行点都能根据发电机组的报价经济分配其有功出力的最优化计算模型,其优化目标函数选择送电区域所有发电机组有功发出力累加值为最大,同时该区域的发电总报价为最小。文中给出了求解该优化问题的近似半光滑牛顿算法,求解过程中利用分裂算法,有效地缩短了计算时间。通过对IEEE30节点系统进行仿真计算,验证了该方法的合理性和可行性,为电力系统安全性与经济性运行的协调分析提供了一种有效的方法。     

用户报量不报价模式下电力现货市场需求响应机制与方法

为了积极稳妥地推进中国电力现货市场建设,以用户报量不报价的方式开展需求侧响应是电力现货市场建设初期循序渐进的选择,由此产生了在日前市场模型中如何考虑需求弹性的问题。针对用户报量不报价方式下的市场运行特点,提出了相应的现货市场需求响应机制,研究了对用户日前申报负荷进行弹性化修正,并依据修正后的负荷开展安全校核,优化决策考虑需求弹性的日前发电计划模型和方法。首先分析用户日前负荷申报、对价格做出响应的行为机理,在此基础上研究基于模型和数据驱动的申报负荷弹性化修正方法,并建立了基于负荷需求弹性的日前发电计划优化与安全校核模型。通过在日前提前考虑用户在实时市场上的价格响应行为,实现了日前发电计划更优化、安全校核更精准。基于IEEE 30节点的算例分析验证了所提模式和方法的效益和有效性。