计及不确定性和需求响应的风光燃储集成虚拟电厂随机调度优化模型

为促进以风光为代表的分布式能源发电并网,集成风电、光伏发电、燃气轮机、储能系统和激励型需求响应为虚拟电厂(virtual power plant,VPP),引入条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)理论和置信度方法描述VPP运行不确定性,以运营收益最大化为目标函数,建立VPP常规调度优化模型,确定VPP运行收益的门槛值。然后,应用CVaR理论描述VPP运行目标函数中不确定性因素,应用置信度方法转换含不确定性变量的约束条件,建立考虑运行风险的VPP随机调度优化模型。最后,选择改进IEEE 30节点系统作为仿真系统,结果表明:价格型需求响应能够平缓用电负荷曲线,储能系统和激励型需求响应能够增加VPP运营收益。VPP常规调度收益为9 550.19元,风光并网电量为12.49 MW×h,风险规避调度收益为8 995.34元,风光并网电量为11.31 MW×h,这意味着CVaR理论和置信度方法能够用于描述VPP运行风险,通过设置门槛值和置信度反映决策者风险态度,为决策者提供风险控制工具。     

考虑不确定性的需求响应虚拟电厂建模

需求响应将需求侧作为供应侧电能的可替代资源加以利用。文章提出需求响应虚拟电厂概念,根据需求响应的机理不同,分别建立基于激励的和基于价格的需求响应虚拟电厂模型。类比传统发电机组,建立需求响应虚拟电厂成本模型,给出考虑需求响应特点的运行约束条件,同时考虑了响应不确定性对成本的影响。建立不确定性需求响应虚拟电厂模型与传统发电机组共同参与系统调度的优化模型。算例分析表明需求响应虚拟电厂可替代一部分传统发电资源,降低了系统运行成本,并减少了风电弃风量和削负荷。在需求响应虚拟电厂模型中考虑响应不确定性的影响,可提高系统可靠性,降低系统风险成本并促进用户提高自身响应可靠性。     

计及风光不确定性的虚拟电厂多目标随机调度优化模型

为缓解风电和光伏发电不确定性对虚拟电厂稳定运行的影响,引入鲁棒随机优化理论,建立了计及不确定性和需求响应的虚拟电厂随机调度优化模型。首先,风力发电、光伏发电、燃气轮机发电,以及储能系统和需求响应集成为虚拟电厂,然后最大化虚拟电厂运营收益、最小化系统运行成本和弃能成本被作为目标函数,建立虚拟电厂调度优化模型。再应用鲁棒随机优化理论来转换光伏发电以及风力发电不确定性变量的约束条件,建立了虚拟电厂随机调度模型。最后,选择中国国电云南分布式电源示范工程为实例分析对象。分析结果显示：所提模型能够降低系统运行成本,双重鲁棒系数的引入能够为不同风险态度决策者提供灵活的虚拟电厂调度决策工具,协助应对风电和光伏发电的随机特性。储能系统能够借助自身充放电特性,替代燃气轮机发电机组为风电和光伏发电提供备用服务,促进风电和光伏发电并网。将需求响应纳入虚拟电厂能够实现发电侧与用电侧联动优化目标,平缓化用电负荷曲线,系统整体运营效益达到最佳。     

计及需求响应的气电互联虚拟电厂多目标调度优化模型

随着分布式能源渗透率的逐步提高,虚拟电厂技术逐渐成为解决可再生能源规模化发展的关键技术,文章重点研究气电互联虚拟电厂多目标优化问题。首先,文章将风电机组、光伏发电机组、燃气轮机、电转气设备、储气装置等集成为虚拟电厂,同时联动公共网络和天然气网络,负荷侧包括电力负荷、氢气燃料电池汽车负荷、天然气负荷,并在终端负荷引入需求响应技术进行调节。然后,以运行经济效益、削峰填谷效应、二氧化碳排放作为优化目标,结合功率平衡等约束条件,构建气电互联虚拟电厂多目标模型,通过为各目标函数赋权将多目标优化模型转化为单目标模型进行求解。最后,为了验证所建立模型的有效性和可行性,选取了某地区虚拟电厂作为算例进行分析,比较4种情景下运行结果。算例结果表明:1)所提气电互联虚拟电厂多目标优化模型能够实现经济性、稳定性、环保性多方面综合效益最优;2)电转气和需求响应具有协同削峰填谷效应,提高系统运行稳定性; 3)电转气设备增加了清洁能源并网量,减小碳排放量; 4)虚拟电厂与公共网络相连能够实现能量间灵活互动,有利于制定合理购售电策略优化虚拟电厂运行。     

计及电动汽车不确定性的虚拟电厂参与AGC调频服务研究EI北大核心CSCD

电动汽车用户出行和响应的不确定性,为调度电动汽车参与自动发电控制(automaticgenerationcontrol,AGC)带来了挑战。基于此,采用经验模态分解法将火电机组调频偏差分解为高频、中频和低频部分,作为超级电容器、蓄电池以及可入网电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)的参考出力功率。建立了基于韦伯-费希纳定律的PEV用户响应模型,并引入PEV响应偏差阈值的概念,实现PEV赔偿风险—收益之间的平衡。以AGC调频效果最好及净收益期望最高为目标,建立含火电机组、混合储能系统及PEV的虚拟电厂参与AGC调频决策模型,采用改进的遗传算法对混合储能系统进行优化配置并优化调度虚拟电厂各部分的出力,制定了各时段PEV充放电补偿电价。算例结果表明,该模型能够显著提高AGC调频效果,且通过合理设置PEV响应偏差阈值,能最大化净收益期望值。     

考虑需求响应和风险规避的虚拟电厂最优调度

合理考虑能源生产和消耗过程中的不确定因素对于提升虚拟电厂调度策略的有效性和经济性具有重要意义。提出一种考虑需求响应和风险规避的虚拟电厂（VPP）二阶段优化调度策略。第1阶段的日前市场中VPP基于随机参数和确定性参数制定日前竞标策略,与市场运营机构签订双边合同;第2阶段通过实时市场价格VPP调整机组出力,同时承担多重不确定性因素所导致的调度决策风险,并采用CVaR表征VPP运营商的收益与风险之间的关系。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

计及用户参与不确定性的虚拟电厂分布鲁棒优化模型

灵活资源的需求响应行为在不同运行状态、激励水平下有很大的不确定性和差异性,需求响应优化方案的精准度有待进一步提高。针对这一问题,提出了一种虚拟电厂中计及用户需求响应不确定性的分布鲁棒优化方法。考虑可中断、可转移、可增长3种灵活资源的响应特性,构建包含用户响应特征参数的精细化需求响应模型;以提升虚拟电厂经济性、电网友好性和用户舒适性为子目标,构建促进多方利益最大化的多目标优化模型;基于数据驱动的分布鲁棒方法,构建精细化响应模型中随机参数的概率分布模糊集,提出虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化模型,并采用强对偶理论进行转化求解。算例仿真结果表明所提模型能够提高需求响应精度和虚拟电厂经济收益。     

基于精细化需求响应的虚拟电厂优化调度

在能源互联网建设背景下,虚拟电厂如何利用居民用户的需求响应能力来充分发挥分布式发电、分布式储能、微电网等资源的绿色价值和灵活价值已成为研究重点.然而居民用户的需求响应难以量化,不同用户在不同场景下的响应趋势大相径庭,导致虚拟电厂很难将居民用户的需求响应能力利用起来.针对这一问题,首先,构建虚拟电厂精细化需求响应模型,其...     

考虑多重不确定性的虚拟电厂随机优化调度

高比例可再生能源的接入对电力系统注入了大量的不确定性,研究多重不确定性的精确建模对于提升虚拟电厂调度策略的有效性具有重要意义。文中的虚拟电厂集成了光伏机组、风力发电机组、储能系统、热电联产机组和燃气锅炉。基于场景决策对虚拟电厂的多重不确定性进行建模,根据每个不确定参数的平均值和分布式机组的运行参数,确定每个场景的起点和终点,得到每个场景的概率,并将每个不确定参数的定义空间划分为具有特定权重的可数有限场景。计及虚拟电厂的售电收益、与主网交互收益、需求响应成本、削负荷成本以及机组运行成本,建立以虚拟电厂的预期日前收益最高为目标的优化调度模型。仿真结果表明：VPP内电、热负荷功率平衡,未出现弃风、弃光情况,经济性较好;同时未出现中断供电的情况,可靠性较高。     

计及需求响应和风光不确定性的微电网多目标优化模型

微电网旨在实现发电侧的灵活性和可靠性并存,兼顾可再生能源利用和用能稳定,基于此目的,构建了一个多能源、多储能结构、多类型负荷耦合的微电网系统,提出一种考虑微电网补偿成本、弃能成本、运营收入的多目标优化模型,并引入需求响应模型优化储能和用户参与调峰。为解决微电网中风光出力的不确定性,对风力发电和光伏出力场景进行削减,通过决策分析表将多目标转化为单目标模型,应用粗糙集理论进行目标函数权重计算。算例分析结果显示：场景缩减能够克服风光出力不确定性对系统调度的影响;需求响应有助于解决源荷两侧匹配度差的问题;需求响应和储能系统的协作效应,可以提高系统的稳定性。     

计及储能与需求响应的电-气虚拟电厂双层优化调度

随着分布式新能源并网规模的不断扩大,风电光伏出力的波动性和不确定性给电网的稳定运行带来了巨大的 挑战.为了应对新能源的不确定性以及提高电力系统新能源的消纳水平,构建计及储能与需求响应的电-气虚拟电厂双 层优化调度模型.首先,上层模型考虑储能运维、需求响应成本,下层模型考虑虚拟电厂日前运行成本;其次,将双层 模型通过 Karush-Kuhn-Tucher (KKT)条件转化为单层模型,运用线性化方法将模型线性化;最后,通过不同场景的算 例分析验证所提模型的有效性,结果表明所提模型能够有效提高系统的新能源消纳水平,降低电网运行成本.     

考虑风光不确定性的电气互联虚拟电厂近零碳调度优化模型

风电、光伏出力的不确定性给电力系统的稳定运行带来威胁,含电转气(power-to-gas,P2G)的电气耦合系统能够解决这一难题。文章将电转气与虚拟电厂(virtual power plant,VPP)进行集成,提出电气互联虚拟电厂的基本概念、通用建模及调度优化模型。针对风光不确定性,引入条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)方法和鲁棒随机优化方法,分别用于刻画目标函数和约束条件中的不确定性变量,并引入最大碳排放限额(maximum total emission allow ances,M TEA)指标,考虑虚拟电厂近零碳运营方案可行性。为求解多目标优化模型,构建了基于目标函数投入产出表和权重偏差校核的模型求解算法,并选取9节点能源集线器系统开展实例分析,结果表明电气互联虚拟电厂能实现分布式能源互补利用,形成电气电循环利用模式,所提模型能够同时兼顾分布式能源的高额经济收益和不确定性风险。     

基于需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度

随着我国不断加快新型电力系统建设,风电、光伏等越来越多的分布式资源大规模并网,但其随机性、波动性及分散性的特点给电力系统带来了多重不确定性。提出了一种考虑价格型需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度方法,在日内调度模型中引入用户价格型需求响应,对用户负荷进行精准调控;采用基于蒙特卡罗与曼哈顿概率距离的场景生成与削减法处理风光出力、电价不确定性,减少日前日内出力偏差,再结合日前调度构成了多时间尺度优化调度模型,并采用滚动优化得到日内优化调度结果。以湖南某小型虚拟电厂系统进行算例仿真,结果表明,所提多时间尺度优化调度策略能够精确预测风光出力及用户负荷,在有效抑制功率波动的同时保证了系统的经济性。     

考虑用电满意度与响应量期望的虚拟电厂需求响应交易模型

虚拟电厂(VPP)参与需求响应可提高电网的调节能力,但用户用电满意度下降和用户响应量的不确定性会导致VPP无法获得预期收益、电网无法获得足够需求响应量等问题。为此,提出了一种考虑用户用电满意度与响应量期望的VPP需求响应交易模型。将VPP内部柔性负荷细分为可削减负荷、可转移负荷、可替代负荷3类,并根据不同柔性负荷用户的用电模式、影响因素、参与需求响应的服务方式,分别构建3类柔性负荷用户的细分用电满意度模型。分析3类柔性负荷用户提供需求响应服务的不确定性来源,分别建立3类柔性负荷用户参与需求响应的响应量期望模型。基于用电满意度模型和响应量期望模型,在以电网公司为主导的VPP需求响应交易模式下,构建需求响应交易模型。通过算例仿真验证了所提模型的有效性。     

计及需求响应及环保成本的含储热CHP与风电联合优化调度EI北大核心CSCD

清洁无污染的风力发电是解决全球能源危机的关键技术之一,但同时消纳难题也是制约其发展的主要因素。构建了考虑需求响应及环保成本的含储热热电联产(combined heatandpower,CHP)机组与风电联合发电优化调度模型,源侧采用储热装置打破CHP机组以热定电的耦合约束,荷侧融入需求响应来调整用户电负荷曲线。通过优化各机组出力以及电负荷需求曲线,提高风电并网消纳量,降低硫硝化合物排放量。该模型以系统运行成本最小为目标,综合考虑源侧环境保护税及荷侧用户用电满意度约束,通过CPLEX进行求解。最后,以IEEE-30节点系统为例进行分析,算例结果表明该模型在兼顾发电侧运行成本的同时保证了用户侧的用电质量,能有效促进风电消纳,减少污染物排放。     

计及风电不确定性优化调度研究综述EI北大核心CSCD

大规模风电并网后为系统带来不确定性因素,对系统优化调度造成极大的挑战。该文立足于国内外电力系统适应高比例风电并网消纳的实际进展,首先,从机组组合计划、经济调度、市场机制等多角度对国内外研究现状进行梳理;其次,依据时间尺度、调控目标、建模机理及不确定模型等多种准则对计及风电不确定性优化调度模型进行归类分析,归纳并总结各类优化模型的优缺点及应用情况;然后,分别从模糊隶属度函数、场景集、鲁棒不确定集及分布鲁棒不确定集等四个方面,详尽地阐述各类处理风电不确定性模型的架构、应用现状、优势及不足;最后,对相关领域未来研究方向进行展望,以期为计及风电不确定性优化调度的研究提供参考和建议。     

含不确定源荷虚拟电厂参与需求响应优化控制方法

在新能源和电力负荷快速发展的背景下,传统的优化调度渐渐满足不了负荷调度的需求.基于市场环境下的虚拟电厂运营架构,本文分析了储能、可平移和可削减负荷、可控电源及电动汽车等典型可控单元的约束模型,提出了一种考虑源荷不确定的虚拟电厂参与电网需求响应优化控制方法.该方法以虚拟电厂内平抑波动和供需平衡为约束,对虚拟电厂内"全资源...     

计及价格型需求响应及CSP电站参与的风电消纳日前调度EI北大核心CSCD

我国西北地区风、光资源丰富,风电装机容量增长迅速。受电网调节能力弱、电力市场价格机制单一等技术与政策因素的综合影响,弃风现象严重,如何提高风电消纳水平是西北风光大省普遍面对的难题。在考虑综合成本的前提下,兼顾风电预测和价格型需求响应二者的不确定性以及系统安全约束,构建了基于光热电站和价格型需求响应参与风电消纳的调度模型。该模型将光热电站和价格型需求响应二者与风电优化调度相结合,通过源荷两侧的协调调度共同提高系统消纳风电的能力。仿真算例首先利用场景削减法将风电场全年出力水平削减为3个典型场景,并与传统调度方法对比说明文中模型的普适性;然后,对不同调度模型进行对比分析,验证文中所提模型的有效性。     

考虑电热综合需求响应的虚拟电厂优化调度

针对配电网中以电、热为代表的多类型负荷的快速增长,以及可控机组、储能装置、风机等分布式能源的协调调度问题,提出了考虑电热综合需求响应的虚拟电厂（virtual power plant,VPP）优化调度模型。首先,将风机、热电联产系统、多种储能装置、电锅炉、电热负荷集成为虚拟电厂,在用户侧,将基于电价型和激励型需求响应措施相结合,建立电热综合需求响应模型;然后,以最大化虚拟电厂运营利润为目标,采用机会约束模型描述风机、负荷预测的不确定性和内部功率平衡,并考虑各机组运行约束和网络安全约束;在合理控制和协调各组件出力的基础上生成调度方案,最后采用量子粒子群算法对模型进行求解。在算例中比较了不同需求响应方案对热电负荷曲线优化结果、网络安全、虚拟电厂经济性的影响,比较了不同置信水平下虚拟电厂的调度结果,从而验证了模型的可行性。     

计及不确定性需求响应的日前调度计划模型

为增强需求侧资源参与日前调度计划的效果,针对不同类型需求侧资源的响应机理进行精细化描述,分别构建了分时电价(time-of-use,TOU)的不确定响应机理模型和考虑时间响应特性的可中断负荷(interruptible load,IL)机理模型。考虑不确定性的影响,采用模糊参量对TOU实施背景下的日前负荷进行拟合,并将IL作为虚拟机组融入日前调度计划,由此构建基于模糊机会约束的日前调度计划模型。根据不确定规划理论将可信性机会约束转化为清晰等价类,结合混合整数规划方法进行求解。通过算例分析了TOU和IL在日前调度计划编制中发挥的效果,并验证了用户响应不确定性对日前调度计划的影响。