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《中国电机工程学报》2020,(2)
未来交直流混合配电网表现出显著的分区特性,且不断渗入的分布式电源(如风电等)具有较强的不确定性。基于此,该文提出考虑风电不确定性的交直流混合配电网分布式优化模型。该模型以最小化上级电网购电成本(交流子区域电网)与交直流子区域间购售电成本、弃风成本、微型燃气轮机发电成本等为优化目标,利用1-范数和∞-范数对筛选获得的典型场景概率分布不确定性进行约束,构建基于数据驱动的两阶段分布鲁棒模型,并采用列与约束生成算法进行求解。而交直流混合配电网分布式优化则以电压源型换流器为耦合元件,通过功率一致性约束对各子区域配电网进行协调,并利用交替方向乘子进行全局协调与迭代求解,实现整个交直流混合配电网各子区域间功率平衡。最后,算例验证了所提分布式优化和分布鲁棒方法的有效性。 相似文献
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针对柔性配电网的显著分区特征以及光伏出力的不确定特性,提出了一种区域间分布式优化及区域内两阶段优化方法,建立了基于自适应步长交替方向乘子法的光-储协同分布鲁棒优化配置模型。基于耦合支路法将柔性互联装置解耦,通过一致性约束协调各区域间的边界条件,利用自适应步长交替方向乘子法进行全局迭代分布式优化。以最小化柔性配电网的投资运行总成本为优化目标,建立基于数据驱动的各子区域两阶段分布鲁棒优化模型,并提出一种交直流混合凸松弛方法处理非线性非凸模型以便快速求解。基于改进相对熵构建光伏典型出力场景的不确定概率分布模糊集,通过列与约束生成算法求解两阶段分布鲁棒优化模型。以改进的某实际293节点柔性配电网为算例验证所建模型的有效性。 相似文献
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《中国电机工程学报》2018,(24)
目前,弃风现象仍是制约风电发展的主要因素,且风电具有较强的不确定性,而传统随机规划和鲁棒优化方法均不同程度上存在片面、保守和经济性问题,基于此,该文提出了考虑风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒协调优化调度模型。首先,搭建以热电联产机组和电锅炉为耦合单元,以常规机组发电成本、热电联产机组发电成本和弃风成本为综合优化目标,电功率平衡、热功率平衡、最小开停机等为约束条件的确定性热电协调优化调度模型;其次,以调度系统可用的风电出力历史数据为基础,构建数据驱动下的分布鲁棒两阶段优化调度模型,模型第一阶段目标中不仅考虑了机组开停机成本,还融合风电预测场景信息,制定出更具经济性的日前调度计划,第二阶段综合考虑1-范数和∞-范数约束不确定性概率分布置信集合,寻找到最恶劣概率分布下的模型最优解,并采用列与约束生成(column-and-constraint generation,CCG)算法进行求解。最后,采用IEEE39节点算例验证了模型对风电消纳的提升效果和分布鲁棒模型的有效性。 相似文献
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《中国电机工程学报》2019,(8)
弃电现象制约着风电、光伏的发展,采用需求响应措施提高配网对清洁能源的消纳是一种有效的措施,但传统处理分布式电源(distributed generation,DG)出力或需求响应不确定性的方法具有很大的局限性,因此,该文建立计及需求响应柔性调节的配电网两阶段分布鲁棒DG优化配置线性模型。首先,该模型以配电公司运营商年利润最大化为优化目标,考虑各种投资约束和运行约束,并将清洁能源出力和负荷的差值作为基于实时电价的需求响应的定价依据,以提高配电网对清洁能源的消纳率;其次,通过基于多面体的线性化技巧和McCormick方法,将原始混合整数非线性模型线性化,建立混合整数线性规划模型;然后,充分利用需求响应和DG出力的历史数据,构建数据驱动的两阶段分布鲁棒DG优化配置模型,其中第一阶段确定DG的投资方案,第二阶段模拟投入DG后的系统运行,并同时考虑不确定性概率分布置信集合的1-范数和∞-范数约束;最后,采用列与约束生成(columnandconstraintgeneration,CCG)算法对分布鲁棒模型进行求解,并基于IEEE33节点系统验证所提模型的有效性。 相似文献
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“电力零碳”是实现“双碳”目标的重要支撑,高比例可再生能源(renewable energy, RE)的不确定性给配电网规划带来了新挑战,基于此,建立基于碳足迹的RE分布鲁棒协调优化配置模型。首先,确定各类RE的全生命周期碳足迹系数。然后,考虑多种RE配置、运行等约束,以最小化配电网碳排放惩罚费用及RE安装成本为优化目标,通过二阶锥等手段将原模型进行混合整数二阶锥凸化以快速求解;为处理RE不确定出力因素,构建基于数据驱动的分层分布鲁棒优化规划模型。其次,结合RE典型历史数据,通过相对熵Kullback-Leibler(KL)散度约束不确定性出力概率分布模糊集,通过列与约束生成(columns and constraints generation, CCG)算法求解优化配置方案。最后,基于IEEE 33节点系统验证模型的有效性。 相似文献
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分布式光伏、风电等可再生能源出力具有较强的随机性和不确定性,其大量并网给配电网的运行带来了极大的挑战。本文提出了一种多类型源储协调互动的配电网分布鲁棒优化调度方法,基于分布鲁棒优化理论,对配电网中传统离散设备、可再生能源以及储能决策进行协调优化,提高配电网运行的经济性和安全性,实现了配电网运行决策保守性与鲁棒性的有效平衡。首先,考虑多类型源储资源的协调互动,建立配电网优化调度模型,并将其转化为混合整数二阶锥规划的形式;其次,利用可再生能源出力场景集进行不确定性刻画,建立分布鲁棒优化模型,并通过列和约束生成算法进行求解;最后,在PG&E69节点系统上进行算例分析,验证了所提方法的可行性与准确性。 相似文献
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燃气轮机、电转气装置的应用加深了电气能源系统间的耦合关系,为消纳风电提供了新途径。同时,传统的随机规划和鲁棒优化算法在处理风电出力不确定性时均存在一定的局限和不足。基于此,将分布鲁棒优化方法应用到电气能源系统的经济调度问题中,建立了以燃气轮机、电转气装置为耦合元件的两阶段调度模型。模型的第一阶段以综合系统总成本为目标函数,同时融合了风电预测场景信息,制定出包含机组启停计划、机组计划出力值、天然气计划供气量的日前鲁棒调度方案。基于日前调度计划,模型的第二阶段(实时运行层面)通过机组出力调整、天然气供气量调整以应对风电的不确定性,并综合1-范数和∞-范数同时约束不确定性概率分布置信集合。整体两阶段分布鲁棒协同调度模型采用列与约束生成(CCG)算法进行求解。最后,通过算例验证了分布式鲁棒优化算法的有效性。 相似文献
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随着可再生能源装机容量不断扩展及综合能源系统研究的持续推进,燃气轮机作为耦合元件加深了电力系统和天然气系统的相互融合,为可再生能源消纳提供了新的途径。针对随机规划方法、区间优化及鲁棒优化算法处理风电出力不确定性的不足,文中提出一种基于风电预测误差模糊集的分布鲁棒优化方法求解电力-天然气耦合系统的协同调度决策。首先,利用主成分分析法提取高维预测误差向量蕴含的时空尺度关联特性,并引入一系列矩函数描述预测误差的分布信息以构建相应的模糊集。然后,建立两阶段分布鲁棒优化经济调度模型,第1阶段制定日前机组开停机计划、调度出力及备用方案;第2阶段辨识最劣风电场景分布以保证第1阶段调度决策的有效性。结合线性决策规则和对偶理论将该半无限优化问题转化为有限维优化问题进行求解。最后,通过算例验证了所提模型及求解方法的有效性。 相似文献
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针对风电功率预测误差不确定背景下动态经济调度的发电风险费用,建立基于条件风险价值的动态经济调度风险费用鲁棒优化模型.在仅知风电功率预测误差情景的条件下,结合统计学理论,采用φ-散度构建较高置信水平下的风电功率预测误差不确定概率的置信域;采用拉格朗日对偶理论,将动态经济调度风险费用鲁棒优化模型转化为可求解的数学模型.采用IEEE 30、IEEE 118节点和S-1047节点系统进行数值仿真,结果表明,所建模型能够有效地抑制风电功率预测误差不确定性对风险费用的影响. 相似文献
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交直流混合配电网的无功电压控制是保证其高效可靠运行的关键。为此,提出一种基于有限时间控制的分布式无功电压互动控制策略,在无集中控制器的架构下实现交流子网与直流子网间的无功电压互动支撑。该方法构建了分布式去中心化协同控制架构,利用有限时间控制实现多逆变器间的分布式一致性协同,同时保障无功功率增量的精确均分,避免多个下垂控制逆变器间的无功环流问题,进一步提高电压质量。相对于传统的一致性策略,所提出的策略收敛速度更快,且可适应系统各种扰动。为了验证该控制策略的控制效果,在PSCAD/EMTDC中建立了交直流混合配电网仿真模型,在多种工况下验证了系统分布式互动支撑及无功均分策略的有效性和适应性。 相似文献
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风电的大规模开发造成了严重的弃风问题,在风电场内配置储能装置可显著减少弃风,文中基于分布鲁棒优化方法研究了考虑风电不确定性和弃风率约束的风电场储能容量配置问题。首先根据历史数据构造风电出力的经验分布函数,为考虑风电出力的不确定性,以Kullback-Leibler(KL)散度作为分布函数距离测度建立了风电出力的概率分布函数集合。随后,将弃风率要求建模为概率分布函数集合中最坏分布下的鲁棒机会约束,进一步建立了以储能投资成本最小为目标、以弃风率为约束的鲁棒机会约束规划模型。最后,通过矫正机会约束中的风险阈值,将鲁棒机会约束转化为传统机会约束,并采用凸近似和抽样平均构建线性规划进行高效求解。基于IEEE 30节点电网进行了算例分析,并与传统的随机规划和鲁棒优化模型进行对比,验证了所提模型在处理风电不确定性时能有效兼顾保守性和鲁棒性。 相似文献
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在“双碳”目标下,风、光等清洁能源的渗透率将不断提高,针对其发电具有不确定性给电力系统带来的调度难题,提出了风光储联合系统的两阶段分布鲁棒优化调度模型。为了减少系统的碳排放量,引入了阶梯型碳交易。模型中,第一阶段根据预测信息使系统的运行成本最低,第二阶段使用基于数据驱动的Wasserstein距离来构建出力误差的模糊集。并使用仿射策略对模型进行调整,使系统在满足模糊集中最恶劣分布的情况下,使调整成本最小。最后,使用了强对偶原理把模型转化为等效混合整数线性优化模型。通过算例分析及对比,验证了考虑阶梯型碳交易可以显著减少对传统机组的使用,以及分布鲁棒优化模型的适用性和优越性。 相似文献
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随着分布式资源的大规模接入,直流配电网能量损耗小、控制灵活的优点凸显。针对直流配电网传统物理优化模型效率低的问题,提出了一种基于深度学习的直流配电网分布鲁棒优化(DRO)调度方法,其采用深度学习方法替代了基于场景的DRO模型的迭代求解过程,通过直接预测典型场景的最恶劣概率分布来提高模型求解效率。构建直流配电网基于场景的DRO物理模型,采用列与约束生成算法迭代求解生成深度学习的训练数据;以光伏出力、负荷、范数置信度为输入,以最恶劣概率分布为输出,构建深度神经网络模型;基于训练好的神经网络预测实时输入的光伏出力、负荷、范数置信度的最恶劣概率分布,构建最恶劣概率分布下的单层随机规划模型,获取等效的基于场景的DRO调度策略;采用33节点直流配电网系统为算例,验证所提方法在求解效率和计算精度方面的有效性。 相似文献
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随着电力电子技术的发展,基于电力电子变压器(power electronic transformer,PET)构建可实现大范围互联的交直流配电网成为新的发展趋势。首先基于多PET应用于交直流配电网的应用场景,对其柔性调节作用进行了分析;其次,计及分布式电源日前预测出力的不确定性,构建了基于机会约束规划的多PET互联的交直流配电网日前优化调度模型;再次,利用蒙特卡洛方法模拟分布式电源出力的不确定性,采用粒子群优化算法对所提出的运行优化模型进行求解;最后,基于改进的IEEE 33节点算例对所提出的优化模型进行分析,通过与确定性运行优化模型进行比较,验证了所提模型的有效性和正确性。 相似文献