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。     

采用图割算法的含风电电网动态分区备用配置

高比例风电并网给电力系统调度运行带来了新的挑战。为避免实时调度阶段因线路传输容量限制而导致的备用不足问题,提出基于图割理论的备用动态分区方法,建立考虑分区备用的电能-备用联合优化调度模型。将电力系统表示为无向赋权图,通过计算计及风电和线路故障不确定性的线路实时潮流的概率分布,确定各条线路的阻塞风险大小,并以此为依据定义边权重指标。采用Gomory-Hu算法求解图的最小割问题,使得每个备用区域内传输阻塞风险最小,以便消除区域内输电阻塞,充分利用配置的分区备用资源。以江苏某地区实际电网为算例,验证文中方法能够有效提高备用可调度能力,减小弃风量和切负荷量,从而提高电网运行的经济性和可靠性。     

计及加权网络拓扑的备用购买双层决策

为反映大电网多市场环境下对电网运输的不确定影响,提出了加权网络拓扑分析下的电力交易对备用服务的购买模型。以备用服务为研究对象,基于线路电抗的加权电网拓扑,考虑关键线路的备用可用率,构造了考虑阻塞风险的备用获取模型,并利用双层规划进行全局优化计算得最优备用分配。该模型通过带阻抗权重的将电网简化为有向加权稀疏连通图,从输电通道裕度角度和发电容量归属建立脆弱深度指标,定量反映不同交易注入下通道受扰程度。上层优化以供电公司效用最大化为目标,下层以备用成本最小化为目标,以通道受扰程度为约束。算例结果表明备用通道分析可方便调度人员明确通道冗余度状况,加大了安全性和经济性。     

机会约束随机动态经济调度的凸松弛迭代求解法

大规模风电并网给电力系统运行带来了重大技术挑战,其出力的随机性和波动性增加了线路传输能力和备用调节能力不足的风险,传统的确定性经济调度方法已不完全适用。首先提出了一种基于混合高斯分布的机会约束随机动态经济调度模型,该模型将最小备用约束和线路传输容量约束建模为机会约束,并引入调频机组的仿射控制策略以实时平衡风功率的波动。然后提出了一种机会约束规划的松弛迭代求解方法,将随机调度模型转化为二次规划模型以实现快速有效求解。利用中国西南某省25个风电场的现场数据以及IEEE 118节点系统进行算例分析,验证了混合高斯分布对风电预测误差的拟合精度,以及所提方法的可行性。     

基于分区电价的跨区电力调度双层优化模型

为充分利用跨区调度资源,提出一种基于分区电价的跨区电力调度双层优化模型。采用等效发电成本曲线对区域内部的煤电机组出力进行建模,采用一种基于整数规划的机会约束方法对风电和光伏出力进行建模。建立与分级调度模式相适应的双层优化模型,作为上级调度机构的上层模型以区域间送受电量为决策变量,以区域间送受电量价值最大化为目标,下层模型实现区域内部的经济调度。根据卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件将双层模型转化为单层模型进行求解。算例结果验证了所提模型的有效性。所提模型在送电区域和受电区域之间维持一定的电价差异,通过传输较少的电量缓解受电区域的电力供需矛盾。     

计及风险备用的大规模风储联合系统广域协调调度

基于随机规划思想和风险决策理论,提出一种计及风险备用的风储联合运行系统广域协调调度方法。协调模型采用双层优化方法实现发电计划优化子问题和备用容量优化子问题的分解协调和迭代求解,降低了随机机组组合模型的计算规模和求解难度。外层优化计及风电波动性采用确定性机组组合模型计算日前发电计划;内层优化基于条件风险价值计算风电预测误差引起的系统风险备用容量,并采用所提出的风储协调策略实现多风电场储能系统之间的协调调度以降低系统备用需求。采用增加了2个风电场的IEEE 30节点系统进行仿真,分析了大规模风电并网系统中储能系统的最优应用模式,并验证了所提协调调度策略在提高风电消纳能力方面的优越性。     

面向主辅能量市场出清的输电网双层扩展规划

电力市场开放下源荷频繁互动给高比例可再生能源并网的电力系统规划带来一系列挑战。提出了一种面向电力主辅市场出清的价格驱动下的输电系统双层规划模型。上层模型主要考虑系统运营商的投资成本及系统运行效用成本。下层模型则主辅电力市场出清模型,在考虑系统运行宽裕度的前提下以边际节点电价与备用价格引导上层输电网扩展规划。通过将下层市场出清模型基于Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件作为约束代入上层优化模型,构成混合整数非线性规划问题,进一步用近似线性化以及互补松弛等方式将非线性优化问题线性化。最后,以Garver-6节点系统及中国西南某500 kV输电网络为例进行验证。仿真结果表明所提输电网扩展规划方案有利于激励用户参与新能源市场化消纳,降低尖峰负荷场景下线路阻塞,保障电力市场交易的公平性。     

考虑投资风险的含风电系统电源投资扩展规划研究

市场环境和高比例可再生能源是未来电力能源发展的必然趋势。基于此,该文建立了寡头竞争电力市场下含风电系统的电源投资扩展规划双层模型。在上层模型中,发电公司作为投资主体进行发电投资决策并制定其在市场交易中的报价策略,下层模型模拟集中竞价交易模式下的日前市场出清过程。为保障风电公平参与市场化交易,提出了风电在发电市场中的统一报价模型,并采用条件风险价值(conditional value-at risk,CVaR)度量投资规划博弈过程中竞争对手的不确定性给发电公司带来的投资风险。通过下层问题的最优性条件将双层规划模型转化为具有均衡约束的数学规划问题,继而对其进行线性化与求解。算例结果验证了所述模型与方法的有效性。     

采用二层优化的风电系统旋转备用容量分配研究

随着并网风电容量的加大,电力系统对旋转备用容量的需求也大量增加。基于二层规划理论,构建了含风电电力系统旋转备用容量的优化分配模型。模型分别以发电成本和备用成本最小为上层和下层优化目标.在备用成本中考虑了旋转备用容量的综合报价以及由风电不确定性所需要增加的旋转备用容量,对各台发电机发电和备用所担负的容量进行了优化分配,模型的分层结构较好地体现了发电调度和旋转备用调度的主辅关系。采用粒子群算法和单纯形法对模型进行求解,并通过算例分析说明所提出的模型和算法是有效的,对含风电系统的运行分析有一定的参考价值。     

微网风电容量投资双层优化

基于双层优化思想,研究微网中独立投资商的风电容量投资问题,建立了风电投资商和微网管理方的双层优化模型。模型中同步考虑了风电安装后的调度,可使投资决策更加合理。上层优化模型中,考虑了一定的风电投资补贴,用场景刻画风电的随机性,通过决策风电安装容量和安装后的风电调度,使风电投资商的利润最大;下层优化模型中,在满足微网系统负荷需求的前提下,使微网供电成本最低。用Karush-Kuhn-Tucker最优化条件(KKT)将双层优化问题转化为单层优化问题,利用分支定界算法求解。最后对某一微网系统进行数值仿真,验证了所提模型的合理性。     

基于二层规划的交直流混合输电网最优潮流计算

建立了交直流混合输电网等值数学模型,提出了交直流混合输电网最优潮流二层规划数学模型。该模型的上层目标函数为总燃料费用最小,变量为系统中有功与无功出力;下层目标函数为各节点电压偏移最小,变量为变压器分接头档位,上下层变量相互影响,交替迭代。采用跟踪中心轨迹内点法和萤火虫算法相结合的混合算法对该模型进行求解,上层模型利用跟踪中心轨迹内点法处理连续变量,能快速收敛至全局最优解;下层模型采用萤火虫算法求解,能较好处理离散变量。最后采用IEEE 30节点系统和IEEE 118节点系统为算例进行仿真计算,验证了该二层规划模型的有效性和正确性,对比了交流线路和直流线路功率传输方式,验证了直流系统输电的优势。     

基于分布式最优潮流算法的跨区输电阻塞管理研究

使用辅助问题原理(APP)和序列2次规划(SQP)的分布式最优潮流算法来解决跨区域的输电阻塞问题。研究大系统互联电网的最优潮流优化(OPF)策略，分析电网分区的分解协调模型，使用APP来解决区域耦合约束，将一个大的电网互联系统分解成多个区域子问题。跨区域阻塞管理问题可描述为调整成本最小的优化问题，通过区域分解把跨区域阻塞管理问题分解为多个区域的SQP问题，这些问题可在分布并行的方式下求解。对3个区域互联的IEEE RTS-96算例进行分析，结果表明该文算法是一种有效的跨区域输电阻塞消除算法，在电力市场中有良好的应用前景。     

考虑风电降载的电力系统鲁棒备用调度模型

风电主动控制可抑制风电出力的波动,有效缓解系统备用压力。文中提出了一种考虑风电降载的电力系统鲁棒备用调度模型,考虑风电场和负荷功率预测误差的不确定性,引入风电降载比定量描述风电备用持有水平,建立风电场备用、旋转备用等鲁棒约束条件,同时根据对偶原理将鲁棒优化模型转化为确定性的数学规划问题,利用线性松弛技术和空间分支定界法寻找模型的全局最优解。最后,采用改进的IEEE 39节点算例验证模型的有效性。     

基于最优潮流的含多微网的主动配电网双层优化调度

多个微电网并入主动配电网(Active Distribution Network, ADN)会对ADN系统的经济性和可靠性产生影响。采用传统的多微网与ADN全网统一优化调度方法时,若微网中风/光出力一旦出现波动,难以高效精确地求出系统的最优潮流,甚至造成无解。因此提出一种基于双层规划的多微网并网优化调度模型。上层模型中各微网作为电源并入ADN,以ADN系统潮流平衡为约束,建立最优潮流模型。运用二阶锥松弛技术将非凸非线性的潮流模型转化为凸可行域的二阶锥规划模型,并调用Gurobi求解器求解。下层模型以上层优化出的联络线功率为约束,建立并网微电网内可控电源的调度模型,并采用结合Tent映射混沌和NDX交叉技术的改进遗传算法(GA)求解。以并入多微网的调整IEEE33节点系统为算例,仿真算例表明双层规划的调度模型及算法具有可行性且在此模型下含多微网的ADN系统有更好的经济性。同时当风/光发电出现波动时,下层模型仍然可以进行局部调整优化,从而降低了微电网波动对ADN系统的影响,提高了系统的可靠性和鲁棒性。     

计及市场化电价信号导向的含高比例水电输电网扩展规划

传统电网扩展规划模型难以反映未来一段时期竞争市场模式下全局供需态势对电网投资收益、市场主体意愿、社会效益的量化影响,且在含高比例水电输电网中水电外送断面容量与丰枯潮流差异的不匹配导致网络阻塞及交易盈余问题愈加严重.为此,提出高比例水电场景下计及市场化电价信号导向的输电网扩展规划模型.上层模型以最大化线路年投资收益为目标函数,形成规划决策线路;下层模型采用改进的k-means聚类算法得到含高比例水电输电网全年典型运行方式,基于市场交易出清结果与区域负荷响应特征,量化线路规划后的负荷增量及过网利用率,以市场化电价信号引导电网扩展规划,促进区域水电消纳.采用KKT最优条件实现上、下层模型的耦合,将双层规划问题转化为混合整数规划问题进行求解.以我国西南部某含高比例水电的实际电网为例,通过综合比较不同规划方法的阻塞盈余、投资收益及水电消纳比例验证了高比例水电接入下市场信号对扩展规划结果的影响.     

应用于高风电渗透率电网的风电调度实时控制方法与实现

为适应风电的快速波动,提出一种快速的风电实时控制方法,适用于高风电渗透率的电网。该方法根据自动发电控制机组的向下转旋备用、联络线功率调整偏差,在线计算电网可消纳风电裕度。然后,结合风电考核打分和网络安全约束,依据不同场景分别进行以消除断面越限为目标的校正控制、以消纳最大风电并兼顾公平调度为目标的最小弃风控制以及系统安全裕度充足下的风电自由发控制。基于所提出的方法,开发了相应系统并在某省级电网投运。测试系统的仿真和实际系统的实际运行结果证明了该方法的有效性。     

A bi-level probabilistic transmission planning with intermittent generations based on life cycle cost

With the growing development of intermittent renewable energy sources, such as wind and solar, transmission planners are faced with uncertainly varying generations and resultant probabilistic power flow. A bi-level programming model is proposed to coordinate the process of decision making and reliability assessment. Based on the concept of life cycle cost (LCC), its minimization can be defined as the objective function of a transmission planner. This upper level problem needs to be solved jointly with the lower probabilistic optimal power flow problem of minimizing the load shedding in the system. Hence the bi-level problem is transformed into a Mathematical Programming with Equilibrium Constraints (MPEC) with Karush-Kuhn-Tucker conditions. Due to the nonlinearity nature of MPEC, disjunctive inequalities and Generalized Benders Decomposition methods are used to solve this problem. Results of both Garver’s 6-bus test system and a realistic 63-bus system are used to illustrate the rationality and validity of the proposed method.     

考虑风电有功主动控制的两阶段系统备用双层优化模型

首先探讨了风机降载运行模式具备的有功调节与备用能力,并引入风电降载比定量描述风电备用持有水平。其次,提出了一种考虑风电有功降载运行的两阶段系统备用计划双层优化模型。上层模型的目标为事前阶段的系统运行计划成本最小;下层目标为实时阶段的计划偏差最小,通过引入风电降载比耦合关联上下层模型。进一步,引入KKT条件将双层模型转化成单层模型以求取最优解。最后,采用改进的IEEE 6机30节点算例验证所提出模型的有效性,结果表明风电渗透率较高的系统中,风电场有功降载运行能够降低传统机组的备用容量压力,减少风电场功率输出波动,提高风电接入系统的整体经济性。     

基于极限场景分析的电力系统有功功率和备用协调调度

针对电力系统有功备用在调用过程中因线路传输容量不足而无法投入使用的问题,提出一种基于极限场景分析的有功功率和备用协调调度方法。首先,建立考虑备用可用性的优化调度模型。然后,基于连续贪婪算法,提出计及备用调用时机组出力调整范围的极限场景生成方法。最后,将模型分解为预测场景下的备用经济性分配主问题和若干极限场景下的备用可行性校核子问题,进行迭代求解。通过在新英格兰10机39节点系统的测试结果表明,所提方法不仅可以有效解决备用可用性问题,还可以识别影响备用可用性的关键线路和时段。     

考虑风电消纳的热电联供型微网日前鲁棒经济调度

针对热电联供型微网中的风电不确定性,文中构建双层鲁棒模型从而得到最恶劣风电出力场景下的微网最优日前调度方案。模型考虑了可控机组运行成本、功率交互成本,并将弃置的风电功率以惩罚的形式引入目标以提高微网对风电的消纳能力。鉴于模型内外层之间是相互影响的,文中将原问题分解为日前计划调度主问题以及计及风电出力不确定性的执行调控子问题从而进行求解。在求解过程中,利用线性优化强对偶理论对max-min结构的子问题进行转化,并引入BigM法将所得对偶模型线性化,然后采用列约束生成算法对主问题和子问题进行交互迭代从而获得最优解。最后,通过算例验证了所提模型的有效性。