考虑柔性电/热负荷的综合能源系统分布鲁棒优化调度

柔性负荷是综合能源系统(Integrated Energy System,IES)调度中提升供需互动性、降低系统运行成本的重要手段;同时,风能的不确定性给IES系统调度方案的保守度提出了严格要求。为优化负荷曲线,并减少风电出力不确定性对IES调度的影响,文章在考虑柔性电负荷和柔性热负荷的基础上,提出一种IES两阶段分布鲁棒优化调度方法：预调度阶段以IES的日前综合调度成本最低为目标;再调度阶段以风电历史数据为基础,寻找最恶劣风电出力概率分布下的最优机组调节方案,采用1-范数及∞-范数同时对不确定参数概率分布置信集进行约束,并使用列约束生成算法进行求解。最后,采用算例验证了该模型的有效性。     

虚拟电厂参与下的配电网分布鲁棒优化调度

虚拟电厂（virtual power plant, VPP）可以对分散的灵活性资源进行聚合,通过能量管理系统进行统一协调调度,是实现智能配电网的重要技术之一。提出一种不确定性环境下VPP参与下的配电网分布鲁棒优化模型,可降低损耗和提高运营商收益。分析VPP与配电网的信息及能量交互特性,提出了多个VPP参与下配电网的优化调度策略,在此基础上针对可再生能源出力以及负荷不确定性,引入分布鲁棒优化理论,建立基于典型场景的VPP-配电网分布鲁棒优化调度模型,并采用列和约束生成算法进行求解。最后,通过IEEE 33节点系统进行算例分析,验证了该模型的有效性与准确性。     

基于数据驱动鲁棒优化的区域综合能源系统运行调度策略

多种能源协调运行的综合能源管控能够有效实现多能互补、促进能源利用率的提高。针对可再生能源出力的不确定性问题,基于数据驱动方式利用电力大数据技术,使用基于极限场景的MVEE算法得出椭球不确定集精确描述历史数据,避免了对偶化复杂运算;建立电、气、冷、热多能互补的区域综合能源系统调度模型,并使用列与约束生成法求解模型。通过算例分析与成本对比,证明了本文数字化调度策略的可行性与优越性。     

计及需求响应的分布鲁棒博弈区域综合能源系统运行优化策略

随着能源市场的发展,大量新兴市场主体参与竞争,区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)源荷间日渐复杂的利益耦合关系给制定有效的协同优化策略带来困难.因此,文章提出基于分布鲁棒博弈的RIES源荷协同优化策略,将RIES运营商作为领导者,用户作为跟随者,建立考虑供能侧...     

计及风险规避的综合能源系统分布鲁棒优化调

随着综合能源系统的不断扩大和可再生能源并网的发展,如何提高新型能源下的电、热、气三网互联的运行效率和灵活性成为亟待解决的问题。在火力发电机组基础上,加入热电解耦的热电联产(combined heat and power,CHP)设备、电转气(power to gas,P2G)设备和储电、储热设备,构建电-热-气三网互联的综合能源系统。针对具有风电不确定性的综合能源系统,提出计及风险规避的分布鲁棒优化模型,以各发电机组的综合成本最小为目标函数,以电网、热网、气网和风电机组的约束为条件,用风险值表示风电不确定度。通过控制风险模糊概率模型中的风险值和置信度,实现系统的经济运行和优化调度,改善新能源消纳问题。最后采用IEEE 39节点系统验证了模型的可行性和有效性。     

考虑传输线重构的电气综合能源系统分布鲁棒扩展规划模型

针对综合能源系统扩展规划模型多采用随机优化处理系统负荷需求增长不确定性问题,且场景信息缺失,易造成随机优化结果经济性与可参考性低的情况,提出一种以系统综合成本最小为目标函数、考虑传输线重构的两阶段电气综合能源系统分布鲁棒扩展规划模型.第一阶段为考虑综合能源负荷预测和传输线重构的扩展规划模型;第二阶段为计及机组调整出力与...     

计及风光不确定性的电-热-氢综合能源系统分布鲁棒优化

为了提高可再生能源消纳,促进综合能源系统发展,该文提出一种计及风光不确定性的电-热-氢综合能源系统（EHH-IES）分布鲁棒优化方法。给出EHH-IES结构和氢储能（HES）耦合模型;基于分布鲁棒条件风险价值（DRCVaR）方法,以系统收益最大、全生命周期碳排放量最小和不确定性风险成本最小为目标,建立EHH-IES优化问题的博弈模型;应用拉格朗日对偶原理,将模型转换成半定规划问题并求解。算例结果表明,该优化方法可使EHH-IES总收益提高1.4%,全生命周期碳排放量减少2.9%,显著降低风光不确定性造成的经济风险。     

考虑源荷双重不确定性的电气互联综合能源系统分布鲁棒优化调度

针对电气互联综合能源系统中不确定因素对运行调度带来的风险问题,提出一种考虑新能源负荷双重不确定性的电气互联综合能源系统分布鲁棒优化调度模型。以系统运行总成本最小为目标函数,建立电气互联综合能源系统随机规划模型,采用矩不确定分布鲁棒优化方法(DRO-MU),构建风电出力和电力负荷的矩不确定集合,在源荷双重不确定集合下将随机规划模型转化为矩不确定分布鲁棒优化模型,通过拉格朗日对偶原理将鲁棒模型转化为确定性的半正定规划模型进行求解。仿真结果表明,与不考虑或仅考虑新能源、负荷不确定性相比,考虑源荷双重不确定性的DRO-MU模型运行成本有所增加,但方案降低了不确定性因素给系统运行带来的风险,且更加符合实际。与随机优化方法和传统鲁棒方法相比,DRO-MU方法既保证了调度策略的鲁棒性,又克服了其过于保守的问题;随着源荷矩不确定集范围的增大,系统运行成本增加,通过合理设置二者矩不确定集范围,实现系统经济性与鲁棒性的平衡。     

基于分布鲁棒优化的电-气综合能源系统弹性提升策略

小概率-高风险极端天气灾害事件的频发对电力系统的安全稳定运行提出了重大挑战.针对深度耦合的电-气综合能源系统,文中提出一种考虑极端天气下配电网线路故障概率信息的弹性导向分布鲁棒优化模型以提升其弹性能力.首先,融合极端条件下元件故障概率区间构造线路故障模糊集,在此基础上建立防御-攻击-防御3层框架下的配电网弹性提升优化问...     

基于场景概率驱动的输电网和储能分布鲁棒规划

在碳达峰和碳中和的目标要求下,可再生能源+储能被认为是一种能够有效促进新能源消纳的手段。传统的3层鲁棒规划方法在进行输电网和储能联合优化时忽略了风电出力场景的概率信息,所得投资决策往往过于保守。为此,利用风电出力场景的历史数据构建了基于[L1]-范数和[L∞]-范数的混合概率分布不确定集,在考虑最恶劣概率分布的情况下进行输电网和储能的最优投资决策,能够改善传统鲁棒规划方法过于保守的问题。此外,采用一种可并行计算的列和约束生成算法求解所建模型,在求解max-min内层问题时不需要进行复杂的对偶转换,且无需求解双线性项,只需要并行求解若干个小规模的线性规划问题,有效提高了求解效率。Garver 6节点系统算例的仿真结果验证了所建模型和算法的有效性。     

多类型源储协调互动的配电网分布鲁棒优化调度

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。     

考虑源-荷不确定性的电热联合系统分布鲁棒优化调度

可再生能源出力及负荷需求的不确定性严重影响电热联合系统的鲁棒优化运行。基于此,提出了一种改进Wasserstein度量的考虑源-荷不确定性电热联合系统分布鲁棒优化调度模型。建立基于极端场景下改进Wasserstein度量的风电预测功率模糊集,缩减风电预测功率模糊集的规模,进而提出基于梯度归一化改进Wasserstein生成对抗网络方法对负荷需求的不确定性进行建模,提高负荷不确定性建模的精度;构建综合考虑发电成本、调节成本等的分布鲁棒优化调度模型,并基于对偶理论和拉格朗日乘子法将该模型转换成可求解的数学模型;以修改的9节点系统及IEEE 118节点系统为例验证了所提出的模型具有更高的求解效率以及更好的经济性和鲁棒性。     

计及最恶劣场景概率和供需灵活性的综合能源系统分布鲁棒低碳优化调度

随着可再生能源渗透率的提升,其不确定性给综合能源系统(integrated energy system, IES)的经济性和鲁棒性带来了极大挑战。为了促进可再生能源消纳以及降低碳排放量,提出了一种基于数据驱动的分布鲁棒优化(distributionally robust optimization, DRO)调度策略。首先,构建了由有机朗肯循环(organic Rankine cycle, ORC)、氢燃料电池和电动汽车等构成的供需灵活响应模型,并引入阶梯碳交易机制来约束系统碳排放量。其次,为了能获取最恶劣情况下的场景概率分布,采用综合范数对风电输出场景的概率分布置信集合进行约束。然后,以在最恶劣场景概率分布下综合能源系统运行总成本最低为目标建立两阶段鲁棒优化模型,并通过列和约束生成(column and constraint generation, CCG)算法对模型进行迭代求解。最后,算例仿真结果表明了所提模型和求解方法的有效性,并分析了阶梯碳交易机制和供需灵活响应模型对提高系统灵活性和低碳经济性的影响。     

基于深度学习的直流配电网分布鲁棒优化调度方法

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。     

考虑单峰分布的电热综合能源系统风险调度

不确定可再生能源并入电热综合能源系统后将引发系统运行风险,而通过合理量化风险,实现风险可控性和调度经济性平衡是电热综合能源系统风险调度的关键。依据随机风电功率的单峰分布特性构建矩模糊集并以此刻画风电功率的不确定性,同时采用分布鲁棒机会约束方法来刻画系统的运行风险,进而建立了电热综合能源系统的分布鲁棒风险调度模型。在此基础上,从风险发生概率和经济成本的角度,提出了评估不确定风电功率引发运行风险的量化指标：均值风险概率和风险调度成本。最后,以改进的巴厘岛电热综合能源系统为例进行算例分析,验证了所提模型及其风险评估指标的可行性和有效性,并给出了电热综合能源系统的最优调度决策。     

基于改进两阶段鲁棒优化的区域综合能源系统经济调度

针对光伏出力及负荷的不确定性对系统日前经济调度和实时运行的影响,提出了一种以期望场景下最优,任意场景下可行的改进两阶段鲁棒优化方法,解决经典两阶段鲁棒优化存在的保守性问题。建立一种考虑可再生能源和负荷波动的区域综合能源系统改进两阶段鲁棒优化经济调度模型,通过列约束生成算法将目标函数分解为主问题和子问题进行反复迭代求解。模型第一阶段(主问题)以日前经济调度成本为目标函数,制定出包含系统设备出力、天然气供气计划的日前调度方案。在此基础上,第二阶段(子问题)以实时运行下调整成本为目标函数,通过调整设备出力应对系统中不确定波动。最后,以冬季某区域综合能源系统进行算例仿真,验证模型的有效性。#$NL关键词：区域综合能源系统;不确定性;改进鲁棒优化;经济调度     

考虑碳-绿证耦合机制的电-气-热综合能源系统分布式鲁棒低碳经济调度

为了保护综合能源系统中不同运营主体的信息隐私,权衡系统运行低碳性和经济性,解决天然气网络鲁棒模型难以求解的问题,提出了考虑碳-绿证耦合机制的电-气-热综合能源系统分布式鲁棒低碳经济调度方法。考虑天然气网络和热力网络的动态特性、碳-绿证耦合机制,构建综合能源系统动态低碳经济调度模型;为了保护各网络运营商的数据隐私,根据能量耦合关系对综合能源系统解耦,建立电-气-热网络的分布式协同优化模型;在此基础上,考虑风电出力和多能负荷的不确定性,提出基于一致性交替方向乘子法的分布式鲁棒优化框架,并利用二阶锥对偶理论与交替优化方法实现含二阶锥约束和二元变量的鲁棒子问题求解。以修改的IEEE 39节点电力网络、比利时20节点天然气网络和15节点热力网络为算例进行仿真分析,验证所提方法能够在源荷不确定性条件下实现综合能源系统各网络分散自治运行,同时兼顾系统运行的低碳性和经济性。