考虑需求响应的源-荷-储多时间尺度协同优化调度策略

为应对未来高比例新能源接入带来的挑战,需充分挖掘不同类型调度资源的可调潜力。为此,提出了一种考虑需求响应的源-荷-储多时间尺度优化调度策略,旨在通过源-荷-储参与电网协同优化调度,提高系统运行的经济性和可靠性。首先,分析了不同类型可调资源的特性,构建了多时间尺度滚动调度总体框架,将整体调度分为日前调度和日内调度2个阶段;其次,基于多场景随机规划方法,建立了以系统总运行成本最小为目标的日前、日内优化调度模型,并在保证系统可靠运行的前提下对模型进行求解;最后,采用改进IEEE-30节点系统进行仿真分析,验证了所提策略的可行性和有效性。     

高比例新能源接入下计及工业负荷特性的电网需求响应调控策略

为挖掘需求侧调节潜力,提出一种高比例新能源接入下计及工业负荷特性的电网需求响应调控策略。设计一种基于工业负荷需求响应的滚动调度框架,通过分析不同类型工业负荷的生产特性,挖掘工业负荷的需求响应潜力;针对新能源和负荷的不确定性,提出一种结合特征损失的条件深度卷积生成对抗网络场景生成方法,为系统调控提供不同时间尺度下的典型场景集;基于生成的场景集,以系统总运行成本最小为目标,提出多场景随机规划结合随机模型预测控制方法,构建多时间尺度滚动调度优化模型,求得不同阶段工业负荷需求响应的最优策略。改进IEEE 30和IEEE 118节点系统的仿真结果验证了所提模型及策略的适用性和有效性。     

基于历史数据挖掘辅助场景分析的电网缺失数据填补方法

针对当前电网数据填补精度不足的实际问题，提出一种基于历史数据辅助场景分析的电网缺失数据填补方法。首先通过波动互相关分析选取具有强相关的属性数据作为缺失属性数据填补的参考依据，并通过组合权重进一步量化其关联程度；其次，在负荷场景分析的基础上引入动态时间弯曲距离来衡量数据源之间的相似度；最后，结合动态时间弯曲距离与组合权重，找出含有最相似数据的日期，使用该日同一时刻的数据来替代缺失时刻数据。算例采用实际电网数据进行仿真分析，结果表明，提出的数据填补方法具有良好的填补效果。