沿海区域综合能源生产单元随机优化调度

为实现沿海区域的海上风电场、海上采气平台和陆上热电联供燃气电厂等多种能源生产子单元的协同化运行,考虑可再生能源出力和氢负荷的随机波动,提出沿海区域综合能源生产单元(coastal integrated energy production units,CIEPU)随机优化调度模型。采用参数化代价函数近似(parametric cost function approximation,PCFA)的动态规划算法求解随机优化调度模型。通过一种基于梯度下降的求解方法——Adadelta法,获得策略函数的一阶信息,并计算梯度平方的指数衰减平均值,以更新策略函数的迭代步长;对随机优化调度模型进行策略参数逼近,从而得到近似最优的策略参数,并逐一时段求解出CIEPU的最优调度计划。最后,以某个CIEPU为例,分析计算结果表明,所提出方法获得的优化调度方案可以提高CIEPU运行的经济性并降低碳排放量,验证了所提方法的准确性和高效性。     

分布式光伏电站接入配电网的分布鲁棒优化配置方法

随着分布式光伏(Distributed Photovoltaic, DPV)电站接入配电网的规模日益增大,光伏出力的不确定波动特性造成配电网运行状态的频繁波动,故对接入配电网的DPV电站进行合理规划对于配电网的安全运行尤为重要。针对DPV电站接入配电网的并网点和容量选择问题,以并网位置节点和配置容量同时作为决策变量,并考虑DPV出力的不确定性,建立了DPV电站接入配电网的并网点和容量选择的分布鲁棒优化配置模型。以当地光照强度和环境温度的历史数据计算出的DPV电站单位容量光伏的日出力曲线作为数据驱动构建出基于KL散度的模糊集。通过优化计算出模糊集中最大和最小期望的概率分布以得到单位容量光伏出力不确定波动的范围,将分布鲁棒优化模型转化为鲁棒优化模型,并采用Benders分解法求解得到优化配置方案。最后,以某个实际180节点配电网为例进行仿真计算,并与确定性优化和传统鲁棒优化方法进行对比分析。验证了所提出的分布鲁棒优化方法既能够保证在光伏出力不确定波动下配电网的安全运行,又能够克服鲁棒优化方法的保守性,使求得的配置方案在经济性和鲁棒性之间达到良好的平衡。     

基于供冷/热系统质-量调节的区域综合能源系统动态最优能流计算

区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)的最优能流计算是求解RIES的设备配置、优化调度、故障分析等问题的基础。考虑供冷/热和供气管道传输能量的动态特性,建立RIES动态最优能流计算模型,其中基于特征线法获得了供冷/热管道和供气管道动态偏微分方程的代数解析解。针对基于供冷/热系统质–量调节模式下管道能量传输时滞变量造成RIES的动态能流计算模型难以求解的问题,提出采用分段插值法获得供冷/热管道两端节点温度之间关系的近似表达式并加入动态最优能流计算模型中。此外,针对优化模型中供冷/热系统的流量与温度相乘的双线性项,提出一种能够缩紧松弛间隙的分段凸包络松弛方法将原混合整数非线性优化模型转化为混合整数二次约束规划模型,能够在保证计算精度的同时实现高效求解。最后以某个RIES算例进行分析,验证了所提方法的计算准确性和高效性,并与常用的质调节模式相比,表明在供冷/热系统质–量调节模式下能找到经济性更优的RIES运行点。     

交直流并联输电通道功率分配的分布鲁棒优化

考虑新能源场站出力的不确定性,基于分布鲁棒优化方法,建立高比例新能源电网交直流并联输电通道功率分配的两阶段优化模型。第1阶段目标函数为新能源场站出力预测场景下所有交直流输电线路有功损耗费用之和最小;第2阶段目标函数为新能源场站出力的最劣概率分布下直调电厂出力和直流输电线路功率的调整成本的期望值最小。在构建概率分布的模糊集时,提出以Hellinger距离衡量实际概率与参考概率分布之间的距离,并采用Markov链描述新能源场站出力的时间相关性。通过采用列与约束生成（CCG）算法求解两阶段分布鲁棒优化模型,以获得各回交直流并联输电通道日前功率传输计划。最后,以某个实际交直流混联电网为例,分析计算结果可以验证所提出模型、算法的有效性和正确性。     

基于高阶马尔可夫链和高斯混合模型的光伏出力短期概率预测

为提高光伏电站出力预测的准确性,给调度决策人员提供更丰富的预测信息,提出一种基于高阶马尔可夫链(highorderMarkovchain,HMC)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的光伏电站短期出力概率预测方法。首先对光伏电站的历史出力数据进行HMC建模,通过计算邻近时段光伏出力数据的Pearson相关系数确定马尔可夫链的阶数,并统计历史数据得到邻近时段光伏出力的状态转移概率矩阵。然后以此为基础建立GMM形式的光伏出力概率预测模型,并提出基于相似气象条件下的数据样本对GMM中各高斯分布的均值与方差进行修正,最终得到光伏电站出力的概率密度函数。以实际光伏电站数据为例进行分析,结果表明所提出的概率预测方法具有较高的准确性,且与传统的点预测方法相比,概率预测能够为电网运行决策提供更多有益信息。     

基于自适应步长ADMM的柔性配电网光-储协同分布鲁棒优化配置

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。     

计及储能循环寿命的柔性配电网优化运行及效益均衡策略

针对储能寿命模型和多主体调峰效益考虑不足的问题，提出一种计及储能循环寿命的柔性配电网分布鲁棒优化运行及效益均衡策略。首先，考虑光伏不确定性和供需两侧互动特征，嵌入负荷需求响应、储能循环寿命等约束，以最大化系统总运行收益为目标建立基于数据驱动的两阶段分布鲁棒优化运行模型。其次，模型通过等价转换、大M法、McCormick方法和二阶锥松弛等方法凸化处理为混合整数凸规划问题，利用可调相对熵约束随机变量的概率分布模糊集并通过列与约束生成算法求解。然后，将改进Shapley值法应用于多个储能间的调峰收益分摊问题，以均衡储能自身建设成本。最后，通过293节点算例验证了所提优化模型的有效性。     

新能源电力系统不确定优化调度方法研究现状及展望

风电场和光伏电站出力的不确定性给电力系统优化调度带来很大技术挑战。文中主要介绍了考虑新能源不确定性的电力系统优化调度方法的研究现状及后续研究方向展望。首先,重点论述了各种不确定优化调度（UOD）方法,包括随机优化方法、鲁棒优化方法、随机鲁棒优化结合方法和基于人工智能技术的方法。其中,随机优化方法包括场景法、机会约束规划法和近似动态规划法;鲁棒优化方法包括传统鲁棒优化法和分布鲁棒优化法;随机鲁棒优化结合方法包括采样鲁棒优化法和分布鲁棒机会约束规划法。然后,介绍了每一种方法的优化模型形式、模型的转化和求解原理及其优缺点。最后,对UOD的后续重点研究方向进行展望,包括兼顾多个目标的UOD问题及多目标不确定优化方法、输配系统UOD问题及分布式不确定优化方法、考虑稳定性约束的UOD问题及含常微分方程约束的不确定优化方法、考虑管道传输动态的综合能源系统UOD问题及含偏微分方程约束的不确定优化方法。