含风电场电力系统的鲁棒优化调度

随着风电场大规模的接入电力系统,电网调度运行变得愈加困难。传统的调度方法无法考虑风电出力的不确定性,将威胁系统运行的安全性,因此研究计及风电出力波动性的电力系统安全调度具有重要意义。采用一种基于风电出力预测区间的调度模式来考虑风电出力的不确定性,在此基础上建立鲁棒优化调度模型,并考虑机组的自动发电控制(automatic generation control,AGC)响应来应对风电出力波动,维持系统功率平衡。然后在鲁棒调度模型的基础上建立新的经济校正成本模型来对比传统调度和鲁棒调度的经济性。该模型在目标函数中加入模拟场景下的弃风和失负荷的惩罚费用,利用风电模拟场景计算平均总运行成本。最后采用96个时段的10机算例和实际某省系统中24个时段的134台机算例对传统调度和鲁棒调度进行了对比分析,验证了所提方法的鲁棒性和经济性。     

考虑风电不确定性的电力系统鲁棒优化调度

为更好地提高电力系统供电可靠性,采用基于风电出力预测区间的调度模式来考虑风电出力的不确定性,并建立鲁棒优化调度模型。通过96时段10机算例仿真分析可知,该调度方案可实时应对风电出力波动。     

计及超分辨率风电出力不确定性的连续时间鲁棒机组组合

随着风电在电力系统中渗透率的提高,调度时段内的风电出力波动越发剧烈,可能导致时段内爬坡不足,威胁电力系统在时段内的运行安全.针对这一问题,提出计及超分辨率风电出力不确定性的连续时间鲁棒机组组合模型和求解算法,该方法充分考虑时段内风电出力变化,给出对超分辨率风电出力不确定性鲁棒的调度方案.首先,基于连续时间建模方法,建立连续时间鲁棒经济调度模型,并对其中的超分辨率不确定性模型进行分析;然后,通过解空间变换,将代数空间的优化问题转换为易求解的函数空间优化问题,并通过列和约束生成算法进行求解,计算结果还原到代数空间;最后,通过算例结果验证了所提方法能够充分计及超分辨率风电出力的不确定性,提高调度方案的鲁棒性.     

基于多空间约束的含风电电力系统调度鲁棒模型研究

风电功率具有明显的随机性、不确定性的特点,这给电力系统稳定安全运行带来了极大的风险。鲁棒决策方法作为一种新的处理不确定性的方法,近年来在含风电电力系统调度中得到了有效应用。为了鲁棒决策方法保持灵活多样,本文提出了多空间约束的含风电电力系统的鲁棒调度模型。结合算例结果表明该模型能够很好的平抑系统负荷曲线波动,有效减小电网的发电成本,同时从总发电成本的基础上也证明了该模型优于确定性模型,为电网经济调度提供合理地参考。     

考虑风电不确定性的互联电力系统分散协调调度模型

针对含高比例风电的直流互联电力系统经济调度问题,采用鲁棒优化方法描述风电出力,提出了一种基于目标级联分析法的分散协调调度模型。首先,采用鲁棒优化方法中的多面体集合来描述风电出力的不确定性,为了降低问题求解的保守度,引入了鲁棒保守度调节因子。然后,根据分散协调算法的分解原理将待解决的经济调度问题分解为主问题和子问题。其中,主问题为上级调度中心协调优化互联电力系统之间的直流联络线功率,子问题为下级调度中心独立优化各区域电网的发电计划。最后,通过两个算例对所提模型的有效性进行了验证。结果表明,所提方法不仅可以弥补鲁棒优化方法偏于保守的不足,而且能够在应对风电出力不确定性的同时实现风电的跨区域消纳,适合中国电网目前的分层分区调度模式。     

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。     

风电、蓄热式电锅炉联合供暖调度鲁棒优化模型

为缓解风电不确定对系统消纳风电的影响,提高风电利用效率,引入鲁棒随机优化理论,以风电、蓄热式电锅炉组成供热系统,建立了考虑风电不确定性的风电供暖调度优化模型。首先,分别构建了风电出力功率模型和蓄热式电锅炉负荷需求模型;然后,应用鲁棒随机优化理论刻画风电出力不确定性,并分别构建了风电出力确定性和随机性条件下风电、蓄热式电锅炉供暖调度优化模型。最后,以我国北方某城市风电供暖项目进行实例分析,结果表明：鲁棒随机优化理论能够有效刻画风电出力不确定性,为不同风险态度决策者提供了决策工具;风电、蓄热式电锅炉组成的供热系统能够实现供暖负荷灵活参与电力系统调度,有助于增加系统风电消纳能力,降低弃风电量,具有显著的经济和环境效益。     

基于分布鲁棒优化的电–气–热综合能源系统日前经济调度EI北大核心CSCD

风电等可再生能源的出力具有不确定性,传统的鲁棒优化和随机优化方法在处理风电等可再生能源出力不确定性时都存在一些局限与不足。基于分布鲁棒优化研究了考虑风电出力不确定性的电-气-热综合能源系统(electricity-gas-heat integrated energy system,EGH-IES)日前经济调度问题。将Kullback-Leibler(KL)散度作为分布函数与参考分布之间距离的量度,建立风电出力的分布函数集合。然后以系统运行总成本作为目标函数,建立了EGH-IES日前经济调度鲁棒机会约束优化模型。将所建立的鲁棒机会约束优化模型转化为利用求解器可直接求解的确定性混合整数线性优化模型。最后,通过算例分析验证了所提方法的有效性,并分析了电转气技术和热网管道输送延时对风电消纳的作用。     

考虑可消纳风电区间的多区电力系统分散协调鲁棒调度方法

多区域分散协调调度是提高电力系统风电消纳水平的有效措施。针对风电出力的不确定性以及多区域电力系统动态经济调度的安全可靠性要求,采用仿射可调节鲁棒优化结合分层协调技术,构建了考虑可消纳风电区间的多区电力系统分散协调鲁棒调度模型,将跨区电力系统可消纳的风电区间与自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组的参与因子一同优化,以确保调度方案的可行性。基于目标级联分析技术,建立由各区域优化调度并行子问题和确保区域间联络线安全运行主问题组成的分散调度实现方法。以2区12节点和3区354节点算例验证了所提模型通过同时优化跨区系统可消纳的风电区间和AGC机组的参与因子,能够有效应对风电出力的不确定性,实现了多区电力系统整体运行的经济性和风电消纳最大化。     

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。     

考虑风力发电的电力系统经济调度

随着我国节能减排政策的落实,风力发电装机容量将快速增长。以风力发电为代表的分布式发电系统普遍受到气候因素影响而具有显著的间歇性,而政策规定对风电等必须全部收购,这将对电力系统的安全稳定运行和经济调度方式产生重要的影响。本文结合遗传算法研究在有风力发电装机情况下的电力系统经济调度问题,并对十机组测试系统在有/无风电机组投入情况下进行了经济调度的优化计算,仿真结果表明采用风力发电可以明显降低电力系统整体的一次能源消耗。     

考虑风电不确定性和相关性的多区域电网分布鲁棒经济调度

目前基于矩的分布鲁棒优化方法没有很好地考虑风电不确定参数间的相关性导致方法比较保守.考虑风电的不确定性和相关性,使用主元分析方法构建基于矩的分布鲁棒多区域电网经济调度模型的降维模糊集.将原始模型转化为半定规划模型,并采用延迟约束生成算法进行求解.算例仿真结果表明所提方法可以提高计算效率以及降低电网成本.     

消纳大规模风电的鲁棒区间经济调度:（一）调度模式与数学模型

大规模风电接入给电力系统调度运行带来挑战。传统的确定性调度方法没有合理地考虑风电的不确定性,因此无法保证系统的安全运行。面向日内的有功调度,文中提出一种利用风电预测区间的鲁棒风电调度模式,使得风电场尽可能运行在最大功率点追踪模式,该模式具有控制灵活和可操作性强的特点。基于该调度模式,建立考虑自动发电控制(AGC)调节响应的鲁棒区间经济调度模型及其等价二次规划模型。最后,在改进的IEEE 24节点系统上进行蒙特卡洛仿真并与传统调度方法对比,验证了所提出的经济调度方法的鲁棒性、可靠性和经济性。     

考虑风电不确定性的ɸ-散度下基于条件风险价值的鲁棒动态经济调度

针对风电功率预测误差不确定背景下动态经济调度的发电风险费用,建立基于条件风险价值的动态经济调度风险费用鲁棒优化模型.在仅知风电功率预测误差情景的条件下,结合统计学理论,采用φ-散度构建较高置信水平下的风电功率预测误差不确定概率的置信域;采用拉格朗日对偶理论,将动态经济调度风险费用鲁棒优化模型转化为可求解的数学模型.采用IEEE 30、IEEE 118节点和S-1047节点系统进行数值仿真,结果表明,所建模型能够有效地抑制风电功率预测误差不确定性对风险费用的影响.     

基于IGDT的网架重构过程中风电场出力调度

风电具有启动功率小、启动速度快等特点,在停电系统恢复过程中利用风电为其提供功率支持,可以加快系统负荷的恢复。由于风电出力的不确定性,需要对风电场出力进行调度,减小风电场出力的波动范围,在保证已恢复系统安全的前提下提高风电的利用效率。为此,文中提出了一种基于信息间隙决策理论(IGDT)的风电场出力调度方法。首先建立不考虑风电出力不确定性时的风电场出力参考值确定性模型,然后基于IGDT方法将确定性优化模型转变为考虑风电不确定性的风电场出力调度优化模型,再利用人工蜂群算法对优化模型进行求解,最后以IEEE 39节点系统和江苏实际系统为例验证了文中方法的有效性。     

随机风电接入的电力系统动态经济调度多场景协同优化

针对随机风电接入的电力系统动态经济调度问题,采用场景法应对随机风电接入带来的不确定性,并以发电总成本最小为优化目标,结合多学科协同优化算法的核心思想建立基于多场景解耦的电力系统动态经济调度协同优化模型。引入动态松弛算法求解模型的系统级优化问题,有效克服传统多学科协同优化算法的不足;采用网格计算工具并行求解由多场景构建的子学科优化问题,大幅提高求解规模和计算效率。含风电的IEEE 39节点系统仿真结果表明,所提模型是可行有效的,并且优化效果要优于基于GAMS-BARON求解器的传统场景法。     

考虑风电不确定性的电力系统多目标优化调度

针对风电机组并网规模的增加使火电系统面临平频繁启停、运行效率低的问题,建立考虑风电机组不确定性的电力系统多目标调度模型.在一定的风险情况下,对电力系统进行调度,对机组按照能耗量高低进行排序,安排机组开停机顺序,既提高机组运行效率又符合节能调度的要求.在传统经济调度模型的基础上,考虑机组运行稳定性,建立电力系统经济平稳调度模型,引入maxmin函数和ε支配的多目标粒子群算法对模型进行求解.算例分析表明,该模型能够在一定的风险情况下取得较好的经济性和平稳性。     

基于交替方向乘子法的电力系统分散式经济调度

现代电力系统中分布式电源特性各异,数量越来越多且接入具有分散特点,传统的集中式经济调度方法将面临计算负担大、通信复杂以及灵活性不足等限制。鉴于此,文中综合考虑了风电功率波动特性和分布式电源的动态模型及其综合发电成本,提出了一种基于交替方向乘子法的电力系统分散式经济调度方法。该方法在每次迭代过程中仅需收集系统净负荷及分布式电源平均有功功率,即可实现每台分布式电源有功功率最优值的分散式独立求解。最后,利用MATLAB/Simulink搭建了含有多个分布式电源的配电网系统,在风电功率波动和负荷实时变化的情况下对所提方法进行测试,通过与传统集中式经济调度方法的比较验证了所提分散式经济调度方法的准确性和有效性。     

计及风力发电风险的电力系统多目标动态优化调度

为解决风电的随机性给电力系统调度带来的问题,引入负荷预测误差和风速的概率分布函数来建立负荷及风电功率的随机性模型。基于对负荷及风电功率随机性模型的深入分析,对风电接入将导致系统维持稳定运行的成本增加风险加以考虑。并在约束条件中引入失负荷及风电浪费风险指标,构建计及风力发电风险的电力系统多目标优化调度模型,以实现系统总污染排放量最少和运行成本最低的综合优化目标。采用一种新颖的蝙蝠算法对模型进行求解,并对蝙蝠算法的不足之处进行了改进,有效地解决了该算法迭代后期收敛慢、易陷入局部极值等问题。以含大规模风电并网电力系统为例进行环境经济调度仿真,验证了所提模型及算法的有效性,并进一步分析了相关参数对含风电并网电力系统优化调度的影响。