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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

考虑需求响应与火蓄调峰的优化调度模型研究

为了应对风电等可再生能源接入引起的系统调峰压力增大且影响系统经济运行的问题,进一步挖掘新型调节电源、传统调节电源和负荷侧协同调峰的潜力,综合利用负荷侧的需求响应和电源侧的抽水蓄能、火电三种调峰措施联合调峰,构建考虑需求响应和火蓄参与深度调峰的电力系统两阶段优化调度模型。第一阶段优化模型中引入负荷侧的需求响应,以最小化负荷与风电差值的平方之和为目标,优化负荷曲线,降低系统峰谷差;第二阶段优化模型利用电源侧的抽水蓄能和火电深度调峰,计及火电深度调峰电量损失成本、抽蓄调峰成本和弃风成本,以系统总运行成本最小为目标,在第一阶段模型的基础上优化各机组出力,增加风电上网空间。以改进的IEEE30节点系统进行算例分析和两阶段优化模型有效性验证,结果 表明,所建模型可提高调峰能力,促进风电消纳,并降低系统总运行成本。火电机组进一步降低出力,积极参与深度调峰,能够有效促进系统风电消纳。三种调峰方式有机结合联合参与调峰,降低了负荷的峰谷差,不仅有效降低了弃风率,还减轻了系统的调峰压力,缩短了火电深调时段。     

基于分时充电电价的电动汽车消纳风电的机组调度优化模型

随着风电的大规模入网,其间隙性和随机性导致弃风现象严重,电动汽车的快速发展为风电消纳提供了新途径。文章以风电消纳最多、负荷方差最小和火电机组发电成本最低为目标函数,综合考虑电力系统的功率供需平衡、火电机组和风电出力等约束条件,建立了基于分时充电电价的电动汽车消纳风电的机组调度优化模型。根据电动汽车负荷对充电电价的响应,得出电动汽车的充电负荷,进而得到电力系统总负荷,以此为基础采用分步优化的方法对模型进行求解。首先以负荷方差最小和风电消纳最多为目标,通过多目标遗传算法NSGA-II对风电出力进行优化;然后以火电机组的发电成本最低为目标对火电机组的出力进行优化,达成风火机组的联动调度。算例结果表明,对电动汽车实行分时充电电价能够提升风电的消纳能力,平滑负荷曲线,降低火电机组的发电成本。     

考虑高载能负荷消纳受阻风电收益的荷源协调优化方法

高载能负荷是消纳受阻风电的有效途径,在消纳能力约束下,考虑其经济收益成为消纳受阻风电的关键。文章首先考虑风电预测误差对高载能企业收益造成的影响,提出了基于预测控制理论(MPC)的高载能企业预测收益模型;然后构建了以高载能企业预测收益最大化为目标的荷源协调优化模型;再次采用封装搜索迭代的方法,将非线性优化模型转化为若干次简单线性优化模型,并进行求解;最后通过算例分析,验证了所提方法的有效性。     

考虑需求侧响应的风电并网系统旋转备用优化

随着新能源的快速发展,风电并网的规模逐渐扩大,由于风电出力的不确定性,风电消纳已成为新能源发展的主要挑战。考虑常规机组同时参与主辅市场,并融入需求侧资源可中断负荷及用电激励参与辅助服务市场,建立源荷协调的双层优化模型。上层模型以发电成本和弃风成本最小为优化目标,确定常规机组出力和风电计划出力;在上层优化结果基础上,下层针对常规机组调峰能力不足导致的弃风和失负荷情况,考虑用电激励和可中断负荷为备用资源,建立以发电侧旋转备用成本、用电激励成本、可中断负荷成本及失负荷损失和弃风损失的条件价值风险最小为目标的优化模型,得到旋转备用容量优化购买量。以修正的IEEE 6机30节点系统进行算例研究,仿真结果表明所建模型能有效提高系统经济性及风电消纳水平。     

计及调峰能力差异性的系统多源优化调度

针对电力系统调峰能力、负荷及新能源出力的显著性差异,分别建立新能源全额消纳和消纳量最大化两种优化调度模型。前者系统调峰能力强、负荷量大,新能源按预测值消纳,火电承担基荷,水电根据风电、光伏和负荷的波动优化调整;后者适用调峰能力较弱情形,优先以新能源弃电量最少为优化目标,并结合运行成本最优,建立多源互补优化模型。针对传统非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解优化模型存在计算速度较慢,种群多样性较差等缺陷,提出基于正态分布交叉算子和动态变异算子改进的NSGA-Ⅱ算法,改进后的算法的计算速度和收敛性能均显著提升。算例仿真表明两种模型应对不同的调峰情形时,同时兼顾运行经济性和新能源消纳最大化,可作为大规模新能源并网后日前调度方式安排的依据,具有理论意义和实践价值。