含高渗透率光伏电场的联合发电系统优化运行研究

针对含高渗透率光伏的联合发电系统优化运行问题,提出了联合系统协调优化模型。对含高渗透率光伏电场的联合发电系统差异性进行研究,分析得出运行优化特征;综合考虑常规机组燃料成本、启停成本、排污成本及弃光量,建立了以联合发电系统各供能主体的逐时出力与火电机组的启停变量为优化变量的目标函数,通过模型求解,实现联合发电系统的整体运行成本与弃光量最小的优化目标;所提出模型能够最大程度提高系统光伏电场接纳能力以及含高渗透率光伏发电电力系统的运行经济性。应用该模型对一个测试系统进行计算仿真和分析,结果证明了模型的适用性和有效性。     

考虑需求响应的含光热电站可再生能源高渗透率电力系统多源优化调度

在可再生能源高渗透率电力系统中,如何考虑可再生能源发电的不确定性并实现多源协调优化调度是电力系统运行的重要问题。为此,构建了基于光热电站出力灵活调度的多源电力系统随机机组组合优化调度模型,并将需求响应机制引入该模型,以应对可再生能源高渗透率电力系统中光伏、风电的预测误差以及波动性导致的不确定性问题。该模型以多个场景集下的综合成本最优为目标,在兼顾场景多样性的同时,综合考虑系统的综合成本。最后,以改进的IEEE-30节点系统为例,通过多种调度方式的对比,验证了所提模型的有效性与经济性。算例结果表明,所提调度方式总成本较传统方式降低了4.41%,切负荷量减少了93.74%,可再生能源渗透率提高了1.93%。通过源荷两侧的协调调度,该模型能够在降低系统调度成本的同时保证高渗透率电力系统的稳定性与安全性。     

考虑大规模光伏电站接入的电力系统旋转备用需求评估

光伏发电系统出力的随机性与间歇性,使得电力系统的运行风险在大规模光伏电站并网后迅速增加,传统的旋转备用需求评估方法已经不能满足含光伏电站的系统运行要求。文中建立了太阳辐照度和光伏发电系统出力的概率分布模型,并采用拉丁超立方采样模拟光伏发电系统的出力场景;利用基于Huffman树的改进K-means聚类算法对光伏发电系统的出力场景进行有效聚类,在保证光伏发电系统出力分布特性的前提下减少了场景数量;在此基础上,提出了考虑大规模光伏电站接入的电力系统旋转备用需求评估模型,以系统综合运行费用最低为目标,兼顾了运行的经济性和可靠性。基于改进的IEEE-RTS 96系统,对所提模型进行了仿真分析,算例结果验证了模型的合理性和有效性。     

基于碳交易的含大规模光伏发电系统复合储能优化调度

为提高电力系统对光伏发电的接纳能力,提出一种基于碳交易的含大规模光伏发电的电池储能—抽水蓄能电力系统复合储能优化调度模型。基于低碳经济理念,将阶梯型碳交易机制引入电力系统经济调度中。采用基于最大最小距离准则的改进K均值聚类算法对光伏发电的出力场景进行有效聚类,在保证光伏发电出力分布特征的前提下削减场景数量;以系统综合运行成本最低为目标,兼顾系统的运行经济性和低碳性,利用电池储能作为功率型储能以平滑光伏电站出力波动,抽水蓄能作为能量型储能参与接入光伏发电后系统的调峰平衡。以改进的IEEE-RTS96系统对所提模型进行仿真分析,算例结果验证了模型的合理性和有效性。     

含高比例分布式光伏的配电网多目标概率规划方法

针对分布式光伏出力不确定性造成的配电网规划成本增加、运行稳定性降低问题,文章提出了一种含高比例分布式光伏的配电网多目标概率规划方法。通过K-means聚类对光伏出力数据进行场景削减,得到典型场景集及其概率模型,基于蒙特卡洛概率潮流生成不确定性场景,模拟分布式光伏实际运行情况。基于所得不确定性场景,建立双层概率规划模型：上层以投资建设成本最小和光伏渗透率最大为目标,对分布式光伏及储能进行选址定容,下层考虑分布式光伏出力的不确定性,以概率潮流下的运维成本、网损成本、购电成本和电压偏差指数最小为目标,对分布式光伏出力以及储能各时段充放电功率进行优化。采用改进的粒子群(particle swarm optimization, PSO)算法对概率规划模型进行求解。采用安徽某地光伏出力作为典型数据,以IEEE 33节点系统为算例开展多场景算例分析,结果表明：与传统规划方法对比,所提方法能够提升光伏渗透率和配电网运行稳定性,并降低综合成本。     

高渗透率下兼顾光伏出力和网损的配电网运行优化方法

针对高渗透率光伏接入的配电网电压越限和经济运行问题,提出了有功无功协调优化的方法。分析了电压约束条件下的光伏有功出力限值,研究了高渗透率光伏接入的配电网电压越限机理,提出了综合考虑光伏有功出力和网损差值的净出力指标,以最大净出力为目标函数,计及敏感节点电压约束,建立了光伏有功出力和网损的综合优化模型。算例分析验证了该方法的电压控制能力和优越经济性,且其经济性随光伏有功出力增大呈现“先增后减”变化特征;一般场景下优化模型运行于最大功率点的最小网损方式,极端场景下则调整少量光伏有功出力满足电压约束。     

基于光伏有功备用的电网预防-紧急协调控制方法

高比例光伏接入电网降低了电力系统的有功备用容量,导致电网的紧急控制能力不足.令光伏发电系统主动参与电网紧急控制是缓解该问题的途径之一.本文提出了基于光伏有功备用的电网预防-紧急协调控制思想,综合考虑电力系统运行风险、光伏有功备用成本、紧急控制成本,构建了电网预防-紧急控制协调控制指标,并建立了基于光伏有功备用的预防-紧急协调控制优化模型,通过引入协调因子优化故障发生前后的控制力度,在故障发生前通过光伏发电系统出力削减运行留出有功备用容量,在故障发生后利用光伏的有功备用和必要的切机/切负荷手段对故障进行紧急控制.基于改进IEEE39节点的仿真结果证明了所提优化模型的有效性.     

面向风光综合消纳的电力系统广域储能容量优化配置研究

针对含大规模风光接入的电力系统中广域储能优化配置问题,提出采用K-means聚类方法,对风电出力、光伏出力与负荷间的时序数据进行典型日场景集抽取;以年弃风成本、弃光成本与储能等效年投资成本3者之和最小为优化目标,建立面向风光综合消纳的广域储能优化配置混合整数线性规划模型,并采用智能优化算法进行求解,实现储能投资最小化和风光消纳最大化的综合最优。以宁夏电网实际运行数据为例,验证了所提模型的合理性与有效性。     

风-光-抽蓄零碳电力系统多时间尺度协调调度模型

高比例新能源并网带来的波动性影响和新能源消纳水平不足已成为新型电力系统中亟须解决的问题。为此,基于风、光、负荷预测精度随时间尺度缩短而逐级提高的特点和抽蓄机组日内灵活调节特性,建立风-光-抽蓄零碳电力系统多时间尺度协调调度模型。以运行成本最小为目标,建立日前24 h发电计划、日内1 h发电计划和实时15 min发电计划。通过多时间尺度的协调配合,保证风、光、抽蓄出力良好跟踪负荷,逐级修正发电计划。以含6台抽蓄机组的风-光-抽蓄零碳电力系统为例开展仿真分析,结果表明所提多时间尺度协调调度模型有利于减少系统弃风、弃光量,且系统消纳风光的能力与抽蓄电站装机容量有关。     

计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度

大规模新能源并网给电力系统的调度运行带来了新的挑战。为缓解系统的备用压力,提出一种计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度方法。首先,基于场景生成方法建立可变场景模型,考虑了风电并网容量和光伏并网面积对新能源出力不确定性的影响。其次,建立电力系统中多种灵活资源的备用模型:在源侧,分别建立常规机组和风电/光伏的备用模型,并考虑了风电/光伏备用的不确定性;在负荷侧,引入激励型需求响应,对需求侧备用进行建模。然后,基于两阶段随机优化方法建立备用调度模型。该模型考虑了日前的运行和备用决策以及日内不确定场景下的弃风、弃光以及切负荷风险。最后,基于改进的IEEE RTS-24测试系统验证了所提模型的有效性。     

碳交易环境下含大规模光伏电源的电力系统优化调度

光伏发电不消耗化石能源,无碳排放,是电力工业低碳化的有效途径。光伏发电出力具有很大的随机性与间歇性,大容量接入给电力调度带来了新的不确定因素。文中基于低碳经济理念,将碳交易机制引入电力系统经济调度;建立了太阳辐照度和光伏发电出力的概率分布模型,并采用基于Kantorovich距离的场景削减技术对光伏发电出力场景进行有效削减;在此基础上构建了考虑大规模光伏电源接入和CO2排放经济价值的电力系统优化调度模型,模型兼顾了系统运行的经济性、低碳性和可靠性。利用该模型对10机系统进行了算例仿真,结果验证了所提出模型的合理性和有效性。     

基于弃光率优化的配电网电压控制方法研究

目前通常采用光伏退出运行的方法缓解高渗透率光伏发电接入造成的配电网电压越限风险,但这将严重影响光伏电源的经济性。本文提出一种弃光率优化的配电网电压控制方法,以配电网节点电压综合偏差及光伏电源经济损失最小为目标,考虑节点电压和光伏出力等约束条件,建立弃光率优化模型,采用带非线性惯性权重及异步变化学习因子的改进粒子群算法进行模型求解,分析了不同目标权重对优化结果的影响。通过仿真算例验证了本文方法的正确性和有效性。     

考虑大规模风电调峰要求的系统机组检修计划

考虑风电运行特性进行发电机组检修安排对优化风电利用和保证系统运行安全意义重大。综合考虑了风电出力运行要求、负荷变化特性与机组调节特性以及机组检修特性,以系统检修成本和风电弃风量为优化目标,以系统发电可靠性和系统调峰充裕性等为约束条件,利用Benders分解法将原始模型分解为主问题(多目标整数规划)和子问题(弃风量计算、系统发电可靠性和调峰充裕性)进行分散协调,对含大规模风电的电力系统机组检修计划进行了研究。最后,利用IEEE-RTS测试系统验证了所述方法的可行性与有效性。     

含P2G和混合电储能的矿山综合能源系统多目标优化调度

为了提高分布式光伏消纳能力、优化矿山能源利用效率,提出一种基于电转气(P2G)技术和煤层气发电技术的光-储-气-废弃矿井抽蓄多能耦合矿山综合能源系统(MIES),该系统将弃光电量通过电解水制CH4作为煤层气发电的补充,并采用混合电储能平抑光伏出力波动.在对多能耦合MIES进行分析的基础上,构建矿山电、气、热、冷不同能源转换装置的数学模型,并以总运行成本和弃光电量最小为目标,建立MIES协调优化调度模型.不同运行场景下的调度结果表明,所提模型能实现协调调度,提高弃光电量的消纳,降低总运行成本.对不同储能模式下P2G和混合电储能装置之间互补协调能力的分析结果表明,所提模型能提升系统运行灵活性,实现能源最优经济利用.     

计及不确定性的综合能源系统容量规划方法

计及分布式可再生能源不确定性因素的综合能源系统(Integrated Energy System,IES)规划更加接近实际情况,也是实现多能协调和IES优化运行的基础。考虑光伏发电出力的间歇性和波动性,提出了一种计及不确定性的含冷、热、电、气多能流的综合能源系统容量规划模型及其求解方法。首先,为了精确地模拟光伏发电的不确定性,利用场景法描述其不确定性并运用基于Wasserstein概率距离的场景削减0-1规划模型对大量不确定性场景进行削减。在此基础上,建立以投资运行成本之和最小为目标函数的IES容量规划模型。其次,由于场景分析法难以直接得到最优规划方案,采用基于场景分析法的两阶段规划策略对此模型进行求解得到含整数变量的多能源容量规划方案。基于算例的仿真结果表明:所提出方法能够经济且可靠地满足整个规划周期内系统各节点、各类型负荷需求。     

含风储联合单元的电力系统两阶段日前调度模型

针对电力市场环境下含风储联合单元的电力系统日前调度问题,建立了两阶段调度优化模型。第一阶段基于描述风功率不确定性的概率场景集,考虑弃风和投标偏差惩罚,以风储联合单元的期望收益最大为目标,优化单元的日前投标量;第二阶段考虑风储联合单元出力偏差惩罚、环境成本和网络约束等因素,以系统综合运行成本最小为目标,进行日前机组组合优化。此外,还提出了一种日前出清偏差惩罚机制。IEEE-30节点6机系统的仿真实验表明,与传统调度模型相比,该模型具有风储调度出力偏差小,系统综合运行成本低,环保效益明显的特点。     

考虑核电调峰的风电-核电协调优化调度

针对沿海地区含陆上风电、海上风电和核电电力系统,研究了考虑核电调峰的风核协调调度问题。基于风电出力特性和核电调峰特性,分析风电和核电调峰的匹配性;以经济调度为原则,计及核电机组运行约束、弃风成本和核电调峰成本,建立风核协调调度模型,并提出细分核电调峰深度的方法来线性化核电调峰约束。算例分析验证了所提模型和方法的有效性,结果表明:风电出力与核电调峰特性相匹配,且风核协调调度可兼顾调峰灵活性和调峰成本,提高了含风电和核电系统的调度经济性,并使弃风减少;核电机组采用日负荷跟踪模式参与日调峰,并采用细分核电调峰深度方法精确优化核电出力,可有效降低系统总运行成本。     

考虑实时备用率的中长时间尺度新能源发电备用的方法

在新型电力系统中,考虑到中长期时间尺度下新能源出力具有较强规律性,提出了中长时间尺度新能源纳入备用的实时备用率的确定方法。根据实时备用率将新能源可信出力纳入备用,建立多电源电力生产模型。所建模型以生产成本最小为目标函数,考虑电源运行成本、新能源弃电成本、切负荷惩罚成本及机组出力、功率平衡、逻辑变量等约束条件。采用时间迭代将中长时间生产模拟化简为短期优化问题,利用CPLEX求解。以改进IEEE-24节点系统作为算例,优化结果表明新能源电源采用实时备用率的方法纳入备用时,电力系统生产运行总成本更低;新能源渗透率越高,纳入新能源为备用的经济效益越明显;风电和光伏独立确定备用率时,备用成本和污染排放更低。     

考虑出力与电价不确定性的光伏集群有功功率分配方法

针对配网高渗透率光伏集群经济运行以及参与系统功率调整问题，提出一种区域光伏集群的有功功率优化调度分配方法。首先，将集群内部光伏站按照储能配置与受控能力进行分类；以多场景法将光伏出力、市场电价不确定性问题转化为确定性场景，引入条件风险价值量化不确定风险；建立区域光伏集群功率分配优化模型，以集群运行成本最小为优化目标，求解最优的日前出力计划与储能运行策略；最后，针对系统扰动导致运行方式改变，提出光伏集群参与系统调整的功率重新分配策略。算例结果表明区域光伏集群具有参与系统功率调整能力，验证了本文方法的有效性。     

风-光-蓄联合系统日内日间优化调度研究

随着新能源发电装机容量的持续增长,大规模的风电、光伏并入电力系统,但由于风电、光伏受自然因素等影响,其出力呈现出较大的波动性。为解决大规模风光并网给电力系统造成的波动,考虑为系统配置运行灵活的抽水蓄能电站,配合系统出力,建立了以系统出力特性与系统负荷特性吻合、效益最大化的模型,采用遗传算法分别对系统日内、日间及日内日间结合的联合优化调度计算。算例验证了模型的有效性,风-光-蓄联合系统进行优化调度可有效避免弃风现象,使得系统效益得到大幅提升。