考虑风电不确定性的两阶段模式经济调度

由于风电不确定性不仅影响火电厂出力的分配,而且影响系统频率的变化,为了在经济调度中考虑这方面的问题,提出采用两阶段优化调度模式。第1阶段基于马尔可夫链利用历史风速进行调度日风速的初步预测,得到风电出力的预测值,并以火电机组发电成本最小为目标,确定火电厂的基础出力;第2阶段利用调度日已发生时段的风速,基于多场景概率法修正第1阶段预测风速,结合动态潮流将不平衡功率由各机组按比例分担,建立以频率偏差和网损最小为目标的实时优化调度模型,确定各机组实际出力。最后通过粒子群优化算法形成基于Pareto曲线的多目标解集,并以IEEE9节点为例进行仿真验证。     

计及风电不确定性和TCSC 功率调节作用的最优潮流研究

风电并网不仅改变网络中功率的分布,而且风电的不确定性增加了调度的难度,晶闸管控制串联电容器(TCSC)可以改变线路等值参数,从而控制潮流的分布,改善风电并网对网络功率分布的影响。因此有必要建立计及风电不确定性和TCSC调节作用的最优潮流(OPF)模型。模型分为预优化和实时优化两个阶段,预优化阶段通过风速预测、风速-风功率转换,得到以1 h为周期的24 h风电场出力计划。实时优化阶段采用场景描述风电不确定性,在各个场景下通过调节TCSC参数来控制网络中功率的分布,以实现网损最小为目标。利用IEEE30节点系统进行算例分析,结果表明,模型可以改善风电不确定性对电网运行的影响,并且提高系统的经济性。     

考虑风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒协调优化调度模型

目前,弃风现象仍是制约风电发展的主要因素,且风电具有较强的不确定性,而传统随机规划和鲁棒优化方法均不同程度上存在片面、保守和经济性问题,基于此,该文提出了考虑风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒协调优化调度模型。首先,搭建以热电联产机组和电锅炉为耦合单元,以常规机组发电成本、热电联产机组发电成本和弃风成本为综合优化目标,电功率平衡、热功率平衡、最小开停机等为约束条件的确定性热电协调优化调度模型;其次,以调度系统可用的风电出力历史数据为基础,构建数据驱动下的分布鲁棒两阶段优化调度模型,模型第一阶段目标中不仅考虑了机组开停机成本,还融合风电预测场景信息,制定出更具经济性的日前调度计划,第二阶段综合考虑1-范数和∞-范数约束不确定性概率分布置信集合,寻找到最恶劣概率分布下的模型最优解,并采用列与约束生成(column-and-constraint generation,CCG)算法进行求解。最后,采用IEEE39节点算例验证了模型对风电消纳的提升效果和分布鲁棒模型的有效性。     

一种考虑系统有功调节能力的风电功率场景选取方法

大规模风电并网给电力系统优化调度带来了新的挑战。针对风电场功率输出的不确定性,考虑了风电功率场景选取与系统有功调节能力之间的内在联系,提出了一种新的风功率场景选取方法,所选场景代表一定调节时间内系统可调整功率的范围。将各场景所对应的概率引入有功优化调度的目标函数中,以各场景下的期望调度成本最小为目标,建立了基于场景分析法的动态经济调度模型,并给出了场景选取的修正策略。通过所建立的条件期望再调度成本这一指标,量化评价了有功调度模型的经济性,以及模型对风电功率波动的适应性。算例分析验证了所提模型和方法的有效性。     

基于极限场景集的风电机组安全调度决策模型

针对风电的间隙性和波动性给电网调度决策带来的不确定性影响,引入了极限场景优化方法来进行抑制.同时,为提高风电的消纳能力,加入弃风惩罚作为优化目标,构建了含蓄电池储能装置的风电机组安全调度两阶段决策模型.模型包括基于极限场景集的日前机组组合和基于机会约束含弃风惩罚的经济调度模型.最后,建立了潮流裕度指标,并评估了该模型的安全性.算例结果表明:所提模型能有效抑制风电机组的不确定性波动影响,得到了适应力和鲁棒性更强的调度优化方案,提高了风电消纳能力和电网安全性,为风电的深入开发和利用提供了参考.     

考虑风电不确定性的电-气综合能源系统协调优化

风电不确定性与波动性是制约风电消纳的关键因素,传统优化方法在处理风电不确定性时存在诸多局限,电-气综合能源互补优化可提高风电利用率。基于此,建立了以电转气装置为耦合元件的综合能源调度模型,以常规机组运行成本、弃风惩罚成本等为系统优化目标。首先,通过数值天气预报方法对风速进行预测,建立预测误差累加状态转移矩阵,构建风场景马尔科夫链模型形成不确定合集;然后,通过拟合形成服从威布尔分布的风功率预测场景集,以引入扰动的改进型蝙蝠算法对模型进行求解。最后采用修改后的IEEE39节点算例验证了所提模型对风电消纳的经济性和实用性。     

考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型

传统计及风电不确定性优化调度方法忽略了风电概率分布规律的高阶不确定性特征,在运行成本、风电消纳水平方面存在进一步优化的空间,为此,建立一种考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型。首先,引入云模型理论,建立能够同时描述风电功率及其概率分布不确定性的风电高阶不确定性模型;在此基础上,结合分布式鲁棒优化理论,以系统综合运行成本最低为优化目标,建立考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型;引入多维序列运算理论,离散化处理风电高阶不确定性云模型,将分布式鲁棒优化模型转换为两阶段非线性优化模型,简化求解。最后,以某地区电网为例,验证了所提模型在提升含风电接入系统优化调度效果方面的有效性。     

基于自适应风电功率场景选取的有功调度模型

大规模风电并网给电力系统优化调度带来了新的挑战。考虑到风电功率场景选取与系统有功调节能力之间的内在联系,提出一种风电功率场景自适应选取方法,该方法可以根据系统有功调节能力动态调整各场景的功率区间范围。在此基础上,建立了基于场景分析法的风电并网系统有功调度模型。通过对不同场景选取模式下条件期望再调度成本的比较,分析了风电功率场景选取对有功调度的影响。算例分析表明,所提模型和方法可以有效地获得对风电功率不确定性适应力更好的有功调度方案。     

计及风电不确定性的含UPFC电力系统的两阶段最优潮流

风速具有随机性和不确定性,大规模风电场的并网会影响电力系统的稳定性,而统一潮流控制器(UPFC)具有实时潮流控制能力,有利于系统稳定。建立计及风电不确定性的含UPFC的最优潮流模型,由日内滚动调度和实时调度两阶段组成。日内滚动调度阶段不考虑风电出力预测误差,制定机组出力计划,优化运行成本;实时调度阶段根据风电出力预测误差调节UPFC参数,实时修正运行计划,并进行潮流优化,以保证系统安全可靠。以IEEE 14节点系统和某实际系统为例进行算例分析,结果表明,所提模型可以通过UPFC的参数控制有效减少风电预测误差带来的影响,从而提高系统的经济性和安全性。     

基于极限场景集的风电机组安全调度决策模型

针对风电的间隙性和波动性给电网调度决策带来的不确定性影响,引入了极限场景优化方法来进行抑制。同时,为提高风电的消纳能力,加入弃风惩罚作为优化目标,构建了含蓄电池储能装置的风电机组安全调度两阶段决策模型。模型包括基于极限场景集的日前机组组合和基于机会约束含弃风惩罚的经济调度模型。最后,建立了潮流裕度指标,并评估了该模型的安全性。算例结果表明:所提模型能有效抑制风电机组的不确定性波动影响,得到了适应力和鲁棒性更强的调度优化方案,提高了风电消纳能力和电网安全性,为风电的深入开发和利用提供了参考。     

计及UPFC的电力系统无功优化

以统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)为代表的灵活交流输电技术(flexible AC transmission system,FACTS)可实现传输功率的合理分布、优化系统资源,提高系统的稳定性和可靠性。该文基于内点优化方法,提出计及UPFC的无功优化模型,以系统有功网损最小为目标函数,采用UPFC电压源模型,将其作用等效为一系列电压和功率的约束,直接放到内点法的约束中,在不同的负荷运行方式下进行优化分析。在IEEE-30节点系统测试中发现,引入UPFC后系数矩阵的维数会有所增加,但不会影响其收敛性。算例就系统网损和电压指标对装设UPFC前后进行比较,并给出最优控制方案下UPFC的参数值。结果表明该方法是可行的、有效的,取得很好的效果。     

考虑时段优化的地区电网无功电压优化控制

为了实现地区电网无功优化控制,提出了一种改进的基于禁忌搜索算法的方法。将时间分段中的起始点和该分段中的控制变量一同构成解向量,从而避免了先进行时间分段的优化后进行无功优化的二次优化,达到了从整体上进行优化的效果。当邻域解普遍陷入不符合电压约束条件的不可行解区域时,将目标函数切换为以当前电压偏离额定电压最小为目标,当邻域解普遍回到可行解区域后,将目标函数重新切换回以全天内电能损耗最小为目标,从而确保搜索可以持续进行而避免因无可行解而导致优化终止。建议了一种扩展邻域搜索策略改善算法的全局寻优特性。采用IEEE 6节点、IEEE 14节点和IEEE 30节点系统作为算例进行测试,表明提出的方法可行且所采取的改进措施必要、有效。     

计及接纳风电能力的电网调度模型

当电网接入一定规模的风电时,为追求风电高效利用会使电网调度更加复杂。针对风电接入电网时调度面临煤耗量与风电高效利用之间的矛盾问题,将风电能够为电网节约的煤耗量作为风电价值的量度,构建计及接纳风电能力的电网调度决策模型,以确定风电允许的波动范围,使调度中的煤耗量和电网接纳风电的能力得到有效协调。通过烟台电网算例验证说明,该方法对计及不确定型可再生电源的电网调度是有效的,符合节能发电调度的理念。     

考虑风电接入的电力系统鲁棒经济优化调度

鉴于风力发电具有很强的随机性和波动性,含风电调度系统中,应用传统预测区间来描述其不确定性的方法存在缺陷。针对该问题,通过引入弃风限制对风电场的风电出力预测区间进行优化,得到能够保证调度系统安全运行的风电安全出力区间;在此基础上,建立双层鲁棒区间优化调度模型,使得常规机组的运行成本和风电场的弃风成本最小,并分析了系统爬坡备用对风电安全出力区间的影响。由于考虑了常规机组的阀点效应,模型呈现非线性特点,采用改进的教与学优化算法和线性规划法相结合的求解方法对模型进行求解。最后,采用改进的10机系统验证了所提模型以及求解方法的有效性和优越性。     

考虑平衡节点的网损分摊

合理的电网网损分摊对于进一步完善电力市场具有重要的作用.通过对当前广泛使用的灵敏度算法的改进,提出一种考虑平衡节点在内的灵敏度网损分摊算法,并以IEEE-57节点系统为例,将该方法与电流叠加法二者的计算结果进行比较分析.结果表明,当对地导纳参数发生变化时,该方法计算得到的网损分摊值偏差变化较大,从而得出灵敏度算法在实际...     

考虑电压稳定性的无功定价

基于边际价格理论,提出考虑系统电压安全风险的无功定价数学模型.该模型不但隐含了系统静态电压稳定性的信息,也反映了将系统从当前的暂态电压不安全的状态引导到安全的要求.通过满足暂态电压安全约束的无功发电调节与切负荷总代价最小化问题,来表示暂态电压安全风险.仿真算例表明该方法能较好地引导用户,有利于电压稳定性.     

考虑风力发电随机性的微电网潮流预测

微电网技术是推动可再生能源开发与利用的有效途径。风力发电是微电网中的重要发电单元,风电的随机性严重影响微电网的运行特性,对微电网潮流的直接预测可以减轻风电随机性对微电网的不利影响。先建立了自适应支持向量机模型,对微电网潮流进行确定性预测,再将马尔科夫链模型和蒙特卡罗模拟方法相结合,对并网和离网2种运行状态下微电网概率潮流进行预测。仿真结果表明,所提方法不仅能够较准确地预测微电网潮流,还能从概率的角度对预测结果所包含的风险进行评估。所得结论为进一步分析和优化系统运行提供了理论依据。     

计及统一潮流控制器的无功优化研究

以统一潮流控制器(UPFC)为代表的灵活交流输电系统(FACTS)技术可以实现传输功率的合理分布、优化系统资源,提高系统的稳定性和可靠性。基于内点优化方法,提出了计及UPFC的无功优化模型,以系统网损最小为目标函数,采用UPFC电压源模型,将其作用等效为一系列电压和功率的约束,直接放到内点法的约束中,在不同的负荷运行方式下进行了优化分析。在IEEE-14节点系统测试中发现,引入UPFC后系数矩阵的维数会有所增加,但不会影响其收敛性。算例就系统网损对装设UPFC前后进行了比较,并给出了最后控制方案下UPFC的参数值,结果表明该方法是可行、有效的。     

考虑风电功率爬坡的功率预测-校正模型

随着大规模风电接入电力系统,风电功率爬坡事件对电网的安全稳定运行带来一定的影响。研究爬坡事件发生时的功率预测已越来越迫切。基于极限学习机理论,提出了一种考虑风电功率爬坡事件的超短期功率预测和校正模型。首先,利用最优旋转门算法对当前爬坡事件进行识别,提取爬坡事件特征值,建立模糊C均值聚类模型以得到同类数据,在此基础上,采用极限学习机算法对上述数据进行训练、预测,通过元组向量时间扭曲法在历史风电功率预测爬坡事件库中寻找与当前风电功率预测结果相似的爬坡事件,得到功率预测历史相似爬坡事件。最后,利用功率预测历史匹配值与实际值之间的特征值误差,对风电功率预测结果进行修正。算例表明,所提方法可准确识别风电功率爬坡事件、有效提高风电功率超短期预测精度。     

计及电压与无功功率的直流潮流算法

直流潮流算法在电力系统中应用广泛,但目前的直流潮流算法大多无法准确计算节点电压幅值和支路无功潮流。因此,文中基于经典直流潮流算法,考虑无功功率方程,提出了一种计及电压与无功功率的直流潮流算法,可在保留直流潮流算法线性与快速性的前提下,实现节点电压幅值与无功潮流的近似求解。对IEEE 118节点系统、Polish 3012节点系统和国内实际大系统的仿真验证表明,所提出的改进直流潮算法能够精确、快速地求解系统中的节点电压幅值与无功潮流。