基于纳什均衡的高载能负荷就地消纳受阻风电双边博弈决策

大规模风电并网后,由于系统在负荷低谷期的调峰能力不足,导致风电送出受阻现象凸显;与此同时,部分风电场附近建有大容量、调节能力强的高载能负荷,如何充分利用两者位置毗邻、需求互补的特点,通过高载能负荷就地消纳受阻风电的方式来提高风电的消纳能力,成为亟需研究的问题。文章首先分析高载能负荷消纳受阻风电的需求及技术潜力;其次以双边收益均衡且最大化为目标,将风电受阻电量作为交易商品,采用协商式双边直购的交易方式构建双边收益模型;最后在技术约束下遵循经济规律,提出基于纳什均衡的高载能负荷就地消纳受阻风电双边博弈决策模型,制定双边收益均衡且最大时的消纳电量及电价,并采用迭代搜索法求解该模型。算例验证了双边博弈决策的可行性和有效性。     

考虑系统附加调峰需求的荷源协调控制模型

在荷源协调控制过程中,存在高载能负荷与风电特性不匹配的问题,导致不能充分利用负荷调节能力,受阻风电消纳效果有限。文章在分析高载能负荷的调节特性和大规模风电出力特性的基础上,提出了在受阻风电短时较低的时段,采用附加调峰功率进行填补供电,来解决高载能负荷与风电特性不匹配问题。文章建立了以最小附加调峰需求最大化消纳受阻风电的荷源协调控制模型,并通过算例仿真验证了所建立模型的有效性。     

蓄热电锅炉负荷参与消纳受阻风电的主从博弈交易决策方法

随着新能源接入电网比例的不断提高,新能源送端电网常规电源调峰能力不足造成的风电消纳受阻问题凸显,急需挖掘负荷的可调节潜力以增加对风电的消纳能力。蓄热电锅炉负荷具有可调节特性,通过合理的市场交易方法激励蓄热电锅炉企业参与调节成为消纳受阻风电的新途径。为此,提出了一种蓄热电锅炉负荷参与消纳受阻风电的主从博弈交易决策方法。首先分析了蓄热电锅炉负荷参与调控对消纳受阻风电的作用机理;其次对蓄热电锅炉负荷参与消纳风电的荷源双边收益以及主从博弈关系进行了研究;基于此,提出了蓄热电锅炉负荷参与消纳受阻风电的主从博弈交易决策方法;最后,采用某新能源送端电网荷源实际运行数据进行仿真分析,验证了所提决策方法可充分调动蓄热电锅炉企业参与消纳风电的积极性,从而有效提升风电消纳能力。     

计及绿色电力证书与碳交易制度的“源-荷”协调优化调度

基于低碳电力和智能电网的背景,考虑现有的风电消纳困境,该文以绿色电力证书为基础,结合碳排放权的交易制度,同时引入需求侧高载能企业负荷的响应模型,并将虚拟电厂经济效益作为优化目标函数,建立以绿证交易为基础,结合碳交易制度和高载能需求侧响应的“源-荷”双侧互补协调优化调度模型。最后将某省份区域电网代入到该文所构建模型之中进行仿真,并采用自适应免疫疫苗算法对模型进行求解,结果表明所建立的计及绿证交易与碳交易的模型有利于促进风电消耗,降低单位发电量的碳排放。     

多形态可控负荷参与风电消纳的荷源优化模型

针对我国大规模风电消纳受阻问题,提出了多形态可控负荷参与风电消纳的荷源优化模型。文章分析了多形态可控负荷参与调节对消纳受阻风电的影响,研究了多形态可控负荷的调节特性,并建立了可调节模型。在此基础上,分别建立了多形态可控负荷参与风电消纳的日前荷源电量优化模型以及日内功率优化模型,并综合日前、日内荷源优化模型,建立了多形态可控负荷参与风电消纳的荷源优化模型。采用该模型可深入挖掘多形态可控负荷的互补调节能力,提高风电消纳水平。通过算例验证了该荷源优化模型的可行性和有效性。     

电动汽车参与受阻风电消纳的源荷优化控制方法

大规模的电动汽车负荷可增加电网系统的调峰能力,消纳受阻风电。文章首先根据系统负荷和风电出力特性分析其受阻原因;其次,通过对电动汽车充放电特性、可时移特性和SOC模型的分析,建立了电动汽车充放电模型,并提出相应策略;然后,以电动汽车消纳后的风电剩余受阻量最小为目标,建立电动汽车参与受阻风电消纳的源荷优化控制模型,并利用差分进化算法对模型进行求解;最后,以某地区电网实际数据进行仿真计算,验证电动汽车参与受阻风电消纳协调控制的可行性与有效性。     

考虑需求响应的源荷协调多目标优化方法

大规模风电并入电网时,常规电源调峰能力不足,导致风电消纳受阻,而电解铝和电动汽车负荷具有可调节能力,能够消纳一定风电。因此,该文提出一种考虑需求响应的源荷协调多目标优化方法。首先,基于电解铝负荷与电动汽车负荷的响应能力,建立以弃风电量和系统运行成本最小的源荷互动调峰多目标优化模型;其次,采用NSGA-2算法对模型进行求解,获得Pareto最优解集,并利用满意度评价方法选取最优折衷解,从而得到可调节负荷参与受阻风电的决策方法;最后,通过IEEE33节点对系统进行仿真,并与传统调度方案进行对比,验证了所提方法的优越性和可行性,为可调节负荷参与消纳受阻风电提供技术支持。     

考虑风电波动性的源荷优化调度策略

针对风电波动性和随机性及电网调节能力不足的问题,在分析风电波动特性的基础上对风电波动过程进行划分,基于聚类算法以风电波动量和持续波动时间为特征向量划分风电波动类型,并提出一种源荷优化调度策略。针对不同类型的风电波动,日前优化模型以系统运行成本最优为目标安排高载能可连续、可离散负荷进行消纳;日内优化模型以风电消纳量最大为目标,通过调节可连续调节负荷来追踪风电波动。最后通过自适应惯性权重粒子群算法求解模型,验证了所提调度策略的有效性。     

分时电价下大用户直接消纳风电优化模型

风电出力与负荷需求的不协调性导致弃风现象时有发生,实行分时电价和引导大用户直接消纳风电可以优化弃风问题解决方案。文章建立了分时电价下大用户直接消纳风电时火电、风电、大用户3方的收益模型;建立了考虑火电、风电、大用户3方约束条件下的系统利益优化模型;以利益最大和弃风最小为目标,对提出的算例进行优化,表明大用户与分时电价双途径可以优化风电消纳,同时需要考虑合理的弃风,以使各方利益均衡。算例分析验证了所提出模型的有效性和适用性,表明该模型对风电与需求侧组合调度策略具有一定的参考价值和指导作用。     

基于负荷参与的源荷互动调峰多目标优化方法

大规模风电并网后,外送通道狭窄以及常规电源调峰能力不足导致弃风问题严重,为此,需要寻求提高风电消纳能力的新途径。分析了高载能负荷、电热锅炉和电动汽车负荷的可调节特性,基于各类负荷的可调节能力,建立以消纳风电最大和系统运行成本最小的源荷互动调峰多目标优化模型,并采用改进遗传算法进行求解。通过算例验证了调峰优化方法的可行性与有效性。     

计及风、光消纳的风电-光伏-光热互补发电二层优化调度

以风电、光伏、光热构成新能源互补发电模式,计及风、光资源消纳,建立将高载能负荷作为可调度资源参与新能源互补发电系统的二层优化调度模型,采用NSGA-Ⅱ和二进制粒子群算法求解模型。上层优化模型以互补系统输出功率波动最小和并网效益最大为优化指标确定各机组的出力,并且计算出弃风弃光量。在此基础上,下层优化模型针对上层优化模型造成的弃风弃光量,选取能够有效消纳风、光的高载能负荷参与电网调度。最后,以甘肃地区实际数据为例,验证了所提方法的可行性和有效性。仿真结果表明,光热电站的参与增加了44.3%的经济效益,减小了65.8%的输出功率波动,高载能负荷的参与减小了86.3%的弃风弃光量。     

考虑功率预测不确定性的风电消纳随机调度

针对风电并网消纳中的随机调度问题,基于随机规划理论,建立了考虑功率预测不确定性的风电消纳期望值模型,提出了基于Monte Carlo随机模拟和遗传算法相结合的模型求解算法步骤,并在含风电场的IEEE 30节点系统上进行算例分析,验证方法的可行性和有效性。研究表明：基于期望值模型的的风电消纳随机优化调度能够很好地量化风电功率预测误差带来的不确定性,实现调度目标期望值的最优化,对提高风电并网随机调度的量化决策水平,促进风电消纳具有积极作用。     

基于分层模型预测控制的源荷协调控制策略研究

风电的随机性和波动性增大了电网系统的调节压力,文章提出一种基于分层模型预测控制的源荷协调控制策略,该策略采用长、短时间尺度的多时间尺度滚动优化控制。长时间优化控制以最小弃风运行成本最优为目标,以长时间风电预测为状态变量,以常规电源功率、高载能负荷功率和风电出力为控制变量,优化求解计划基点。短时间滚动优化控制以风电实际出力与计划出力偏差最小为目标,以短时间风电预测出力为状态变量,以连续可调高载能负荷为控制变量,优化求解控制指令,对预测误差的影响做出修正。采用二次规划法对优化控制模型进行求解。最后以新疆某地区电网为例,验证了所提出控制策略的有效性和可行性。     

考虑风电不确定性的电热系统经济调度

随着风电等新能源大规模并网,其出力的不确定性给电力系统日前调度带来很大挑战。传统的研究方法多是假设风电功率预测误差服从某种概率分布,但风电功率预测误差受到多种因素影响,概率分布模型无法准确描述其特性。为此,采用基于神经网络的组合预测方法对风电功率误差进行建模,再将预测的风电误差加入到包含热电机组、火电机组、风电、储热装置和电锅炉的热电联合优化调度模型中,最后以实际的10机系统为例进行仿真,分析了风电预测误差对机组出力、风电消纳及调度成本的影响。结果表明,与传统方法相比,所建模型可减少机组燃煤成本与旋转备用成本,降低了经济调度成本,提高了风电消纳水平。     

一种考虑风电出力和负荷不确定性的最优调峰方法研究

摘要： 风电的随机波动特性可能使风电系统存在反调峰现象。在分析风电并网使系统对调峰需求发生变化的基础上,建立了风电出力和负荷的不确定性模型,并以最大限度消纳风电为目标,通过考虑使电网收益最大、满足潮流安全约束等因素建立了基于实时电价的火电、水电和抽水蓄能联合调峰优化模型,并采用最优潮流和粒子群算法研究了改进优化模型的求解方法。最后,对所研究调峰策略优化方法进行了仿真验证,证明了该策略在提高电网收益的同时,能够充分利用各调峰机组的调峰能力,确保系统的安全性。     

计及风电功率误差的短期风电消纳评估

风电功率的短时大幅变化会对电网的可靠性与经济性产生影响,为更加准确地量化评估电力系统在较短时间内的风电消纳状况,需要考虑风电功率预测的误差。为此,基于风电预测误差的分布与自相关函数,生成风电预测误差时间序列,通过模拟实际系统的发电计划制定、自动发电控制、弃风、切负荷,计算可靠性指标与经济性指标,以此评估短期风电消纳状况。在IEEE 30节点系统上进行了不同预测误差分布参数以及AGC机组占比的仿真,从而验证了所提方法的有效性。     

考虑风电不确定性的电-气综合能源系统协调优化

风电不确定性与波动性是制约风电消纳的关键因素,传统优化方法在处理风电不确定性时存在诸多局限,电-气综合能源互补优化可提高风电利用率。基于此,建立了以电转气装置为耦合元件的综合能源调度模型,以常规机组运行成本、弃风惩罚成本等为系统优化目标。首先,通过数值天气预报方法对风速进行预测,建立预测误差累加状态转移矩阵,构建风场景马尔科夫链模型形成不确定合集;然后,通过拟合形成服从威布尔分布的风功率预测场景集,以引入扰动的改进型蝙蝠算法对模型进行求解。最后采用修改后的IEEE39节点算例验证了所提模型对风电消纳的经济性和实用性。     

考虑弃风限电风险的风火打捆外送多目标优化调度方法

针对由于风电不确定性而造成风火打捆外送方式下系统弃风限电风险问题,提出了一种考虑弃风限电风险的风火打捆外送多目标优化调度方法。首先,根据风电功率预测误差Beta分布模型,建立了风电实际可发电功率的概率分布模型,量化分析风电功率不确定性对风火打捆外送方式下的系统弃风限电风险影响机理;引入多目标优化理论,以风电外送消纳电量最大、系统综合弃风限电风险值最小为优化目标,以风电、火电出力计划为优化控制变量,以风电实际可发电功率为随机变量,构建了风火打捆外送多目标优化调度模型;引入概率序列理论,将不确定性优化模型转化为确定性模型求解。通过算例仿真,验证了所提方法的正确性和有效性。     

考虑风电出力不确定性的风电-抽水蓄能互补系统短期优化调度北大核心CSCD

风电和抽水蓄能电站联合运行可以平抑风电随机波动、提升风电消纳率。文章针对多个风电场的出力不确定性,采用概率性序列方法进行处理,提出了一种基于厂网协商机制的风电-抽水蓄能联合调度模式,并建立了基于机会约束规划的风电-抽水蓄能互补系统短期优化调度模型。模型以风电-抽水蓄能互补系统总发电收益最大为目标,综合考虑了抽水蓄能电站的水力约束、机组运行约束和系统功率平衡约束。为提高模型求解效率并获得全局最优解,文章将原模型转换为混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming,MILP)模型,最后使用商业化求解器LINGO进行求解。优化调度结果表明,抽水蓄能电站能够很好的补偿风电出力的波动性,并显著提升互补系统的总发电收益。     

聚合商模式下电动汽车消纳风电研究

电动汽车协同新能源共同规划为新能源的充分利用带来新机遇。文章研究了聚合商模式下的电动汽车消纳弃风的调度策略;设计了聚合商、电动汽车车主、风电场三方共同获利的合作方法;提出了包含电动汽车的可信度和剩余电量的电动汽车可调度潜力评估方法;对参与聚合商充放电控制的电动汽车进行排序,建立了考虑风电出力不确定性的聚合商协同风电场消纳弃风的优化调度模型。该模型以聚合商收益最高为目标函数,在分析购电分时电价、电动汽车充电分时电价的基础上,结合各类基础参数对模型进行求解。文章以上海某区域为研究对象进行算例仿真,验证了所提策略既能使三方获利,又能取得消纳部分弃风和减轻电网负荷高峰的效果。