考虑风电消纳的热电联供型微网日前鲁棒经济调度

针对热电联供型微网中的风电不确定性,文中构建双层鲁棒模型从而得到最恶劣风电出力场景下的微网最优日前调度方案。模型考虑了可控机组运行成本、功率交互成本,并将弃置的风电功率以惩罚的形式引入目标以提高微网对风电的消纳能力。鉴于模型内外层之间是相互影响的,文中将原问题分解为日前计划调度主问题以及计及风电出力不确定性的执行调控子问题从而进行求解。在求解过程中,利用线性优化强对偶理论对max-min结构的子问题进行转化,并引入BigM法将所得对偶模型线性化,然后采用列约束生成算法对主问题和子问题进行交互迭代从而获得最优解。最后,通过算例验证了所提模型的有效性。     

风电全消纳下虚拟电厂内部资源鲁棒调度策略

虚拟电厂运行机制为可再生能源以及需求侧分布式电源并网提供了技术支撑。针对含风、火、水以及柔性负荷的虚拟电厂,构建了两阶段鲁棒优化模型。该模型在对风电出力全部消纳的情况下,优化其内部各单元出力,缓解风电的不确定性和随机性,保证虚拟电厂满足对某些负荷稳定供电的情况下,达到运行经济性最优。针对min-max-min型两阶段优化问题,将其分解为混合整数特性的主问题以及计及风电出力不确定性的线性优化子问题。然后引入线性优化强对偶理论与列约束生成算法对主问题与子问题进行迭代求解,与此同时,在迭代过程中采用Big-M法将子问题的对偶模型线性化。最后通过算例仿真验证了所提两阶段鲁棒模型的有效性。     

新型城镇下含热电联产机组的配电网两阶段鲁棒优化调度

随着新型城镇化的改革,多种分布式电源与多元化负荷逐步接入配电网,多种不确定性因素给配电网的运行调度带来极大挑战。文中建立含热电联产(CHP)机组和风电机组的新型城镇配电网两阶段随机鲁棒优化模型。首先,采用场景集描述负荷波动的不确定性,采用保守性模型构建风电出力模糊集合。两阶段鲁棒优化调度中,第1阶段决策日前机组启停方案,第2阶段考虑风电出力的不确定性决策各机组实时出力。采用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件将第2阶段双层模型变为单层线性优化问题,整体两阶段模型采用列与约束生成方法迭代求解,在负荷的场景集内得到考虑风电不确定性的新型城镇化配电网鲁棒优化调度方案。最后,通过改进33节点算例和改进123节点算例验证了模型的鲁棒性和经济性以及调度方案应对负荷波动的适应性。     

考虑电动汽车配置的主动配电网鲁棒孤岛恢复

主动配电网中包含各种分布式发电、电动汽车、储能设备和柔性负荷,因其在时空上的不确定性给配电调度机构的运维带来了挑战。从故障恢复的角度出发,考虑主动配电网中风光机组出力不确定因素,将电动汽车作为应急调度资源,建立了一个形式为min-max-min的三层鲁棒孤岛恢复数学模型,使得在最恶劣的运行场景下,切负荷量最小,即尽量恢复失电负荷;在求解方法上,使用(columnconstraint generation,CCG)方法将该三层鲁棒优化模型转化为min松弛主问题和max-min子问题,通过迭代和添加可行割、最优割来得到原问题的最优解;考虑到max-min子问题中Distflow潮流模型中的非凸性,利用松弛技术将子问题转换为一个MISOCP规划模型,同时利用对偶理论将max-min子问题转化为单层max问题。最后,通过PGE 69配电网系统验证了所提模型和方法的有效性。     

基于风电出力模糊集的电-气耦合系统分布鲁棒优化调度

随着可再生能源装机容量不断扩展及综合能源系统研究的持续推进,燃气轮机作为耦合元件加深了电力系统和天然气系统的相互融合,为可再生能源消纳提供了新的途径。针对随机规划方法、区间优化及鲁棒优化算法处理风电出力不确定性的不足,文中提出一种基于风电预测误差模糊集的分布鲁棒优化方法求解电力-天然气耦合系统的协同调度决策。首先,利用主成分分析法提取高维预测误差向量蕴含的时空尺度关联特性,并引入一系列矩函数描述预测误差的分布信息以构建相应的模糊集。然后,建立两阶段分布鲁棒优化经济调度模型,第1阶段制定日前机组开停机计划、调度出力及备用方案;第2阶段辨识最劣风电场景分布以保证第1阶段调度决策的有效性。结合线性决策规则和对偶理论将该半无限优化问题转化为有限维优化问题进行求解。最后,通过算例验证了所提模型及求解方法的有效性。     

基于非精确迪利克雷模型的有源配电网鲁棒最优潮流

为解决最优潮流运行的负荷随机需求与风电的间歇性出力等不确定性,进行了配电网的鲁棒最优潮流研究.首先,构建考虑网损成本及主网购电成本的鲁棒最优潮流模型.然后,采用非精确迪利克雷模型挖掘历史数据构造盒式不确定集,描述风电-负荷不确定性.其次,对非凸非线性模型进行二阶锥松弛,采用对偶理论、大M法进行单层线性化推导,得到可行域为二阶锥空间的单层锥优化模型,通过商用求解器求解得出最优潮流方案.最后,在IEEE 33节点系统中验证了模型与方法的有效性.     

计及火电机组深度调峰成本的大规模风电并网鲁棒优化调度

规模风电并网背景下,电力系统加大火电机组的调峰深度,充分挖掘现有下调备用空间,将是应对风电出力不确定性的有效方式之一。文中考虑火电机组工作在深度调峰(DPR)方式下的附加煤耗损失和机组寿命损耗,提出了计及火电机组DPR成本的规模风电并网鲁棒优化调度模型。考虑风电出力不确定性,建立了包括基于风电出力预测场景的调度主问题和基于极端场景的调控子问题的两阶段鲁棒优化模型,并引入不确定度参数控制调度计划的保守性,最终优化出经济性最优的鲁棒日前调度方案。基于算例分析证明所述模型的合理性与有效性。     

计及风电时间相关性的鲁棒机组组合

鲁棒优化是解决大规模新能源接入后电力系统调度的重要手段。相比于基于场景的随机规划、带有风险约束的机组组合等,鲁棒机组组合的结果往往偏于保守。鲁棒优化的保守性直接受到不确定集合的影响。研究了风电预测误差时间相关特点,提出了基于自相关性的时间相关性约束。并利用不确定集合的离散性特点,将该约束近似简化为可以用于实际鲁棒优化问题的线性约束。在列与限制生成(CCG)算法的基础上,改进了Bender’s分解后子问题的求解算法,提出了一种适合离散型不确定集合的鲁棒优化求解方法。最后,以真实风电数据进行了大量的仿真实验。结果表明,提出的算法能够在不影响机组组合可靠性的前提下,降低鲁棒优化保守性。     

考虑源-荷不确定性的电热联合系统分布鲁棒优化调度

可再生能源出力及负荷需求的不确定性严重影响电热联合系统的鲁棒优化运行。基于此,提出了一种改进Wasserstein度量的考虑源-荷不确定性电热联合系统分布鲁棒优化调度模型。建立基于极端场景下改进Wasserstein度量的风电预测功率模糊集,缩减风电预测功率模糊集的规模,进而提出基于梯度归一化改进Wasserstein生成对抗网络方法对负荷需求的不确定性进行建模,提高负荷不确定性建模的精度;构建综合考虑发电成本、调节成本等的分布鲁棒优化调度模型,并基于对偶理论和拉格朗日乘子法将该模型转换成可求解的数学模型;以修改的9节点系统及IEEE 118节点系统为例验证了所提出的模型具有更高的求解效率以及更好的经济性和鲁棒性。     

考虑循环寿命折损的主动配电网仿射可调鲁棒优化方法

针对主动配电网在源荷储协同下的不确定性优化问题,提出了基于仿射可调鲁棒优化的主动配电网运行策略。首先,考虑分布式光伏的可控模型、循环寿命折损的电池储能模型和ZIP负荷模型,构建了主动配电网优化运行模型。然后,采用椭球集合来描述分布式光伏出力的不确定性,并结合仿射策略形成优化模型中决策变量与分布式光伏出力不确定性变量之间的线性决策机制。最后,通过对偶变换将主动配电网鲁棒优化模型转化为一个确定性的混合整数二阶锥规划模型进行求解。在改进的IEEE33节点算例系统中对比验证了所提出的仿射可调鲁棒优化方法的有效性和优点。     

计及预测误差相关性的风电出力不确定性集合建模与评估

先进的鲁棒调度技术是应对出力不确定性最经济、最有效的手段之一;而不确定性集合是刻画风电出力不确定性的基本形式,它不依赖于预测误差的具体分布形式,是制定风电鲁棒调度策略,进而保障系统安全经济运行的重要参考依据。首先,采用实际数据对现有不确定性集合建模方法进行了评估,指出在不确定性集合中若忽略风电预测误差的相关性将导致不合理的结果。在此基础上,基于广义椭球的一般表达式,提出了风电出力不确定性测度的概念,进而给出一种可以准确考虑风电预测误差相关性的不确定性集合建模方法。实际算例表明,在给定置信概率下,所提方法能够保证不确定性集合凸性,大幅压缩不确定性集合的测度,从而显著降低电力系统鲁棒优化决策的保守性。     

基于改进两阶段鲁棒优化的区域综合能源系统经济调度

针对光伏出力及负荷的不确定性对系统日前经济调度和实时运行的影响,提出了一种以期望场景下最优,任意场景下可行的改进两阶段鲁棒优化方法,解决经典两阶段鲁棒优化存在的保守性问题。建立一种考虑可再生能源和负荷波动的区域综合能源系统改进两阶段鲁棒优化经济调度模型,通过列约束生成算法将目标函数分解为主问题和子问题进行反复迭代求解。模型第一阶段(主问题)以日前经济调度成本为目标函数,制定出包含系统设备出力、天然气供气计划的日前调度方案。在此基础上,第二阶段(子问题)以实时运行下调整成本为目标函数,通过调整设备出力应对系统中不确定波动。最后,以冬季某区域综合能源系统进行算例仿真,验证模型的有效性。#$NL关键词：区域综合能源系统;不确定性;改进鲁棒优化;经济调度     

配电网中分布式风电可调鲁棒优化规划

随着分布式风力发电接入配电网的比例不断提高,考虑风电出力随机性的分布式风电规划成为了配电网规划中的重要研究内容。提出了一个计及风速不确定性的鲁棒优化规划方法,为了简化配电网中鲁棒优化的计算,首先对配电网的潮流计算进行了线性化处理,然后又利用线性优化强对偶理论将鲁棒优化模型转变成了一个混合整型线性规划(mixed integer linear program,MILP)问题。接着又引入了可调鲁棒优化规划模型,通过不确定度弥补鲁棒优化偏于保守的不足。最后通过商业软件CPLEX对上述问题进行求解计算,算例分析表明,使用所提的鲁棒优化模型可以快速有效的计算出规划结果,可调鲁棒优化模型可以提高系统的性能鲁棒性。     

微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法

针对微电网内可再生能源和负荷的不确定性,建立了min-max-min结构的两阶段鲁棒优化模型,可得到最恶劣场景下运行成本最低的调度方案。模型中考虑了储能、需求侧负荷及可控分布式电源等的运行约束和协调控制,并引入了不确定性调节参数,可灵活调整调度方案的保守性。基于列约束生成算法和强对偶理论,可将原问题分解为具有混合整数线性特征的主问题和子问题进行交替求解,从而得到原问题的最优解。最终通过仿真分析验证了所建模型和求解算法的有效性,同时给出了分时电价机制下微电网对储能进行调度的边界条件,可为微电网投资商规划储能及配电网运营商设计激励机制提供参考。     

计及运行风险和需求响应的两阶段鲁棒机组组合模型

高比例风电并网给电力系统的调度运行带来了挑战。为应对风电的不确定性,该文提出一种计及运行风险和需求响应的两阶段鲁棒机组组合(unit commitment,UC)模型,此模型具有以下特点:1)基于历史风电预测–实测数据分析了风电预测误差的分布特征,进而建立一种基于0-1规划的运行风险模型;2)将建立的运行风险模型与鲁棒UC模型结合,通过求解鲁棒UC模型动态地调整风电不确定集合的边界,实现运行成本和运行风险的协同优化;3)考虑分时电价对负荷需求的影响,并分析需求响应(demand response,DR)的不确定性对调度结果的影响。提出的模型采用Benders-C&CG方法进行求解。仿真结果表明,所提模型可动态地调整风电不确定集合边界,有效降低了运行成本和运行风险的总和。     

考虑光伏和电动汽车不确定性的配电网鲁棒经济调度

随着光伏等间歇性能源发电和电动汽车等随机负荷的大量接入,配电网运行调度中的不确定性因素增大,面临着更大挑战。本文首先建立了光伏电站出力和电动汽车充电站负荷的不确定波动特性模型,运用鲁棒优化的思想考虑配电网调度面临的不确定性因素,以网络损耗费用最大为极端场景,以极端场景下配电网总运行成本最小为目标函数,建立配电网鲁棒经济调度的Min-Max优化模型。通过采用Benders分解算法将Min-Max优化问题分解为主问题和子问题进行交替迭代求解,得到对于节点功率不确定波动具有鲁棒性的配电网经济调度方案。最后,以IEEE33节点系统为例进行仿真分析,并与确定性优化调度方法和场景法进行对比,仿真结果验证了所提出的鲁棒经济调度模型和求解算法的正确性和高效性。     

考虑风电和负荷不确定冷热电联供微网日前经济调度

以含多种分布式电源的冷热电联供（combined cooling heating and power, CCHP）微网为研究对象,考虑风电出力和冷热电负荷不确定对微网运行的影响,区分源荷不确定各自的特点,建立考虑风电和负荷不确定的CCHP微网两阶段鲁棒随机调度模型。虽然风电预测精度较低,但其波动范围易于测量,可以使用鲁棒优化方法处理风电不确定;负荷预测精度较高且有较强波动规律,使用随机优化方法处理负荷不确定。首先通过随机抽样形成多个负荷场景并削减,得到多个典型冷热电负荷场景;然后以最小化各场景的调度成本加权平均值为决策目标制定日前调度方案,该方案使用两阶段鲁棒优化方法求解。考虑实际生产中可能出现的弃风现象,为增加风电消纳引入弃风惩罚成本。算例仿真结果证明了所提调度方法的合理性与经济性。     

基于鲁棒模型预测控制的风火储联合系统调频优化策略

与传统火电系统参与调频相比,利用风火储联合系统进行调频在风电消纳率、节能减排等方面有天然的优势。然而,风电的不确定性波动对风火储联合系统参与调频的策略制定提出了挑战。因此,文章提出了一种基于鲁棒模型预测控制的风火储联合系统参与频率调节的优化策略。根据风火储联合系统参与一次调频的工作原理,搭建了含RMPC的风火储联合系统调频框架;分别建立风、火、储的响应模型,计及各元件运行限制与系统一次调频功率平衡等多重约束,构建以风电机组出力不确定性最大的情况下使系统调频成本最低的双层鲁棒优化模型;采用强对偶理论实现min-max双层鲁棒优化模型的单层化,同时采用前向差分法对风电出力和负荷波动的不确定性约束进行线性化改进,实现模型求解的加速;在MATLAB/Simulink中对所提的优化策略进行算例求解分析,证明了所提方法的调频效果具有显著提升。     

考虑风电场接入的输电网与储能扩展鲁棒规划北大核心CSCD

本文考虑含风电场的输电网结构优化,提出了一种输电网与储能联合扩展规划方法。基于鲁棒优化思想,采用不确定性集合刻画负荷需求和风电出力的随机特征。考虑因风电场出力以及负荷不确定性导致的极端场景,建立了一种自适应min-max-min鲁棒规划模型,基于此实现输电线路、储能以及输电网结构的优化。针对所建立的模型,采用了基于原始剖切面的分解算法对模型进行求解,将鲁棒规划模型分解为主模型和从模型,使得非凸问题转变为便用直接使用CPLEX求解器的混合整数线性规划问题。基于IEEE24-bus测试系统对所提方法进行仿真验证,优化结果证明了所提出方法的有效性。     

基于两阶段鲁棒区间优化的风储联合运行调度模型

为了全面和准确地考虑风电出力的不确定性和消纳能力,并兼顾系统运行的经济性和可靠性,通过在风电不确定区间可优化的鲁棒区间经济调度模型中引入常规机组和储能系统运行状态的离散决策变量,建立风储联合运行的双层鲁棒区间机组组合模型。针对连续变量和离散变量间存在耦合关系,导致计算过程中对偶转换失效而使模型难以求解的问题,提出基于Benders分解算法的两阶段迭代求解策略。仿真分析表明,所提模型在确定风储联合运行方式时,能更全面地考虑风电不确定性及消纳能力对系统运行经济性和可靠性的影响。