计及差异化能量惯性的电-热-气综合能源系统日前优化调度

针对不同能源系统的多元异质性,建立了兼顾热力系统源–网–荷以及气网管道差异化能量惯性的电–热–气综合能源系统优化调度方法.首先,针对热惯性展开研究,为克服热传输延时连续性和调度时段离散化的矛盾,提出一种基于流量分段法的热网传输惯性模型,并将该方法引入热源侧的模型构建,进而结合负荷侧的建筑热惯性,共同构建了考虑源–网–荷多种热惯性的热力系统模型.其次,为刻画天然气网络气惯性的动态特征,利用虚拟节点构建稳态模型代替原有的暂态模型,避免了偏微分方程的直接求解,大福降低了计算的难度.最后,基于不同能量惯性全面精确的建模,并综合考虑了各子系统的网络约束和耦合约束,以系统运行成本最小为目标构建了电–热–气综合能源系统日前优化调度模型,并用混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)软件进行求解.结合具体算例,研究结果表明精细刻画热、气系统的差异化能量惯性,能够提高电–热–气综合能源系统运行的经济性和灵活性.     

基于区域解耦的时空双尺度电动汽车优化调度

考虑配电网不同区域之间的差异性与耦合性,提出一种基于区域解耦的时空双尺度电动汽车优化调度方法。首先,综合考虑分区的电气特性、生产生活特性以及电动汽车出行特性,提出一种新的基于图论法的配电网络分区方法;接着,提出一种时空双尺度的电动汽车分层调度方法。上层为时间尺度的调度,以最小化系统峰谷差和负荷方差为目标,通过优化调度得到配电网各时段的电动汽车最优充放电数目;下层为空间尺度的调度,结合上层优化结果,针对不同区域间电动汽车负荷的差异性,分别在商业区构建考虑充电站拥挤度的动态电价调度模型,在居民区和办公区构建考虑用户意愿指数的动态电价调度模型。最后,针对区域间复杂耦合性造成优化模型难以求解的问题,建立基于信赖域的改进乘子交替方向–序列二次规划(alternating direction method of multipliers-successive quadratic programming,ADMM-SQP)算法,并对各个区域的子模型解耦后并行求解。为验证所提方法的有效性,基于IEEE33节点构建仿真模型,结果表明,所提优化方法能够实现多个区域电动汽车的协调优化调度。     

基于区块链的多主体梯级水电市场交易模型

在电力市场环境下流域梯级电站各投资主体的利益博弈和信息交互,给传统的梯级水电调度带来巨大挑战。基于此,本文提出了一种基于区块链的多主体梯级水电群日前市场交易模型。首先,建立了基于区块链技术的梯级水电市场交易模式,并对传统区块链加密算法进行改进;其次,针对水电站地理分布与经济隶属不一致的问题,建立了多主体梯级水电日前市场交易模型,实现了流域梯级水电地理耦合与经济协调的一致性。然后,引入目标级联分析法,分别以发电商收益最大化和整个流域购电成本最小化为目标进行交替求解,实现了多主体梯级水电站群在个体和整体的统一协调优化。并将其应用于长江干流梯级水电系统进行算例测试,结果表明,所提方法不仅为梯级水电市场交易数据安全性提供了保障,还能够在考虑电站之间协作的同时确保流域梯级联合调度效益最大化。     

考虑流量演进过程的丰水期梯级水电风险调度

丰水期梯级水电流域来水充沛,上下游水电站之间的流量演进过程对于水电站的优化调度具有重要影响。为了细致描述上下游出入库流量传播过程,结合槽蓄方程和水量平衡方程,运用马斯京根法建立了上下游流量的耦合关系,同时针对丰水期天然来水和市场电价的双重不确定性,综合考虑发电商的风险喜恶行为对调度决策的影响,构建了梯级水电风险调度模型,并利用混合整数线性规划法予以求解。算例结果表明,丰水期考虑河道流量演进过程的梯级水电优化调度模型精确性更高,在不同风险偏好下,可有效地平衡风险和发电效益之间的矛盾。     

考虑调峰约束的风水火随机机组组合问题

为了协调优化风电、梯级水电、火电的发电调度,并克服下一调度周期的调峰难题,建立了考虑未来调度周期调峰约束的随机机组组合模型。针对风电的随机性,采用缩减后的场景进行模拟,并充分利用梯级水电和火电的调节能力,建立了各个场景下的风水火耦合的运行约束。针对下一调度周期的调峰问题,通过增加机组起停相关约束,使得系统能够满足未来调度周期高峰和低谷的调峰要求。随机机组组合数学模型是一个复杂的非线性优化模型,将其转换为线性混合整数规划模型后,利用CPLEX进行求解。算例仿真结果表明,优化得到的机组组合方案能够有效提升风水火发电系统短期优化调度的前瞻性并可兼顾各个场景下机组出力的可行性。     

多目标短期梯级水电优化调度混合整数模型

为了充分体现水电优化调度带来的效益,提出了多目标短期梯级水电优化调度的混合整数模型。模型综合考虑水电发电效率和调峰性能,采用了系统中总剩余负荷量和剩余负荷峰谷差两个指标来评价优化方案。针对模型中的多个目标函数以及非线性的机组运行约束,基于模糊隶属度函数和混合整数建模方法,将多目标非线性优化问题转化为单目标混合整数线性规划问题（mixed-integer linear program, MILP）,并采用先进的MILP软件包进行求解。通过某地区大规模梯级水电系统的算例分析,结果表明了所提模型的合理性和有效性。     

基于改进自由搜索算法的电力经济负荷分配

针对电力系统经济负荷分配问题非凸、非线性、高维的特点,提出了一种改进自由搜索算法。通过调整个体信息素和灵敏度的产生方式,采用实时控制搜索半径的方案,进一步提高了此算法的寻优能力和鲁棒性。运用改进后的算法对一经典算例进行了求解,并将得到的结果与其他几种优化算法进行了比较,证明了该算法能有效地解决经济负荷分配问题。     

考虑来水多区间不确定集的跨年梯级水电鲁棒优化调度

中长期来水的不确定性以及时序相关性是影响跨年梯级水电优化调度的重要因素。为了保证所有可能来水情况下系统均能更好地优化调度,在跨年的梯级水电优化调度中引入鲁棒优化理论。同时考虑到梯级水电站之间来水的时序分布特性以及流域相关性,提出多区间不确定集来描述水电运行的随机因素,克服传统鲁棒优化的保守性。最终构建经济性和安全性协调的两阶段鲁棒优化模型,并结合对偶理论及混合整数二次规划法获得具有鲁棒可行性的优化调度方案。算例分析表明,所提跨年梯级水电的鲁棒优化调度方法比场景规划法求解效率更高,并且多区间不确定集可以有效改善调度方案的经济性。     

机组组合问题的两阶段优化算法

针对电力系统机组组合问题(UC)高维、非凸、非线性的特点,提出了一种两阶段优化方法(LR-DE).利用拉格朗日松弛算法(LR)对UC问题进行解耦,将多机优化问题转化为单机优化问题的重复计算,使模型简化,利用动态规划法和次梯度法求出对偶解对应的拉格朗日乘子;根据对偶解信息设定拉格朗日乘子更新空间,并利用微分进化算法(DE)进行搜索,全面考虑所有约束条件,不断缩小对偶间隙,求出最优的机组组合状态.算例分析表明,该算法优化效果好,搜索能力强,能较好解决大规模机组组合优化问题.