多级协同虚拟电厂环境下的无功辅助服务优化出清

随着分布式发电在电网中的广泛应用,电网的管理难度日益提高。分布式电源大量接入的配网电压越限问题十分严重,而虚拟电厂是解决这一问题的有效技术手段。文章提出一种考虑调压成本无功备用的虚拟电厂辅助服务交易机制。系统中分布式电源在完成有功发电后一般仍可发出较多无功,若能将之有效利用则能大大降低电网调压成本并提高整体经济效益。基于在多级协同的虚拟电厂服务架构,首先分析了分布发电商的无功服务的有效容量计算方法与价值评估体系,通过边缘计算完成对分布式电源无功服务价格聚合,然后在此基础上建立考虑调压成本的全局辅助服务交易出清优化模型。最后,以某实际电网的算例进行仿真验证。提出的基于边缘计算虚拟电厂无功服务优化出清模型综合考虑了电网调压成本以及虚拟电厂的综合经济效益,能充分调用分布式能源的电压调节能力,可实现各方经济效益的最大化。     

多时间尺度的多虚拟电厂双层协调机制与运行策略

虚拟电厂通过先进的控制策略,能够将分散的分布式资源进行有效整合,打破地域限制,为提高分布式能源的综合发电效益提供了可能。该文考虑虚拟电厂与多代理结构的兼容性,建立基于多代理系统的虚拟电厂控制架构。鉴于虚拟电厂的负荷和电源双重特性,给出其作为售电方和购电方的支付函数,提出多虚拟电厂参与电力市场时的双层协调机制,建立多虚拟电厂双层优化模型。为减小预测不确定性的影响,建立基于机会约束规划的多时间尺度优化模型。通过多个虚拟电厂的双层协调互动机制及多尺度滚动优化,实现收益最大化和区域内电能平衡,以期为能源互联网的有效可靠运行提供参考。     

基于次梯度投影分布式控制法的虚拟电厂经济性一次调频

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)是解决大量分布式电源(distributed generation,DG)接入电网调控运行的有效手段。分布式电源通过虚拟电厂参与电力系统的辅助服务市场,为电网提供调峰调频等辅助服务并从中获利,实现电网与分布式电源用户的双赢。文章在基于稀疏通信和点对点信息交互的全分布式协调控制方式的基础上,提出了基于次梯度投影分布式控制的虚拟电厂经济性一次调频方法,在保证自身运行成本最小化的前提下实现虚拟电厂的一次频率控制,提高了其并网友好性和对电网的频率支撑水平。相比传统下垂控制能够实现最优功率分配,避免竞争控制,相比一般分布式次梯度法能够更好地处理分布式电源功率限值的问题,并对通信时延具有较好的适应性。     

基于双层模糊机会约束规划的虚拟电厂优化调度

提出了一种基于双层模糊机会约束规划的虚拟电厂优化调度方法。首先,通过虚拟电厂对分布式电源和主动负荷进行整合;其次,在电价激励机制下,利用双层机会约束规划描述电网与虚拟电厂的互动机理,并对碳排放成本、电动汽车的充放电成本、空调的舒适度效益、电网与虚拟电厂的供需不平衡成本等进行详细分析;进一步利用模糊参数描述分布式新能源发电和负荷的不确定性,由此建立基于双层模糊机会约束规划的虚拟电厂优化调度模型;接着,综合利用支持向量回归、模糊模拟、清晰等价类方法将所提模型的模糊机会约束条件转换为确定性条件,并结合模式搜索算法和人工蜂群算法进行求解;最后,通过算例验证了所提方法的有效性。     

基于主从博弈的含电动汽车虚拟电厂协调调度

电动汽车作为配电网中最为重要的主动负荷,其充电优化管理成为目前售电侧开放下的重点研究领域之一。而虚拟电厂作为电网分布式能源管理的重要解决方案,其传统定义侧重于在发电侧聚合小容量分布式能源以提高可再生能源在电网中的消纳程度。结合售电侧开放下的电力市场改革需求,文中提出以虚拟电厂作为售电实体参与电动汽车充电管理的协调调度优化模型。在能量市场交易模型中,虚拟电厂作为分布式能源与电动汽车的聚合代理商参与电力市场电能申报与交易;在主从博弈模型中,虚拟电厂通过主从博弈制定合理的售电价格引导电动汽车的有序充电入网,并通过协调调度集中整合优化分布式能源。算例分析表明,通过虚拟电厂的集中优化管理可以有效实现分布式能源与电动汽车的能源互补并提升整体运行经济性。     

采用复合自适应全局人工鱼群的微网并网优化运行研究

微网是我国智能电网发展的关键技术之一,而微网的并网优化运行已成为当前国内外的研究热点.充分考虑微网中分布式电源的发电功率特性以及运行成本、燃料成本、环境成本、折旧成本、售电收入、购电费用和启停成本,在计及功率平衡约束、交互功率约束、爬坡约束的条件下,以微网运行总运行成本最小为目标,构建了微网优化运行经济模型,并采用复合自适应全局人工鱼群算法求解.通过典型微网系统进行了实例仿真分析,证明该算法的有效性和正确性.     

市场环境下考虑需求响应的虚拟电厂经济调度

虚拟电厂作为能源互联网中的重要组成部分,在聚合分布式能源和用户侧资源、完善电力市场交易体制等方面发挥着重要作用。由于虚拟电厂中新能源装机容量较大,其出力具有随机性,导致其在电力市场中需要承担惩罚费用。提出以虚拟电厂聚合分布式能源为多类负荷提供电能服务,首先通过蒙特卡洛抽样建立了分布式电源出力不确定性模型。随后在考虑需求响应的前提下,建立了虚拟电厂与用户侧的双层优化模型,以虚拟电厂净收益为上层目标函数,综合考虑市场交易收益、售电收益、发电成本等因素;以用户侧购电成本为下层目标函数,对用户的购电行为、响应行为进行优化。最后,通过算例验证了该模型能够减少虚拟电厂在电力市场中的投标偏差,提高运营收益,并有效降低负荷的购电成本。     

新型电力系统背景下可再生能源参与电力市场交易策略研究

随着可再生能源接入比例和规模的扩大，可再生能源参与电力市场交易，多维度协同消纳正逐渐成为可再生能源并网发展趋势。从源荷两侧选取可再生能源场站、传统发电企业、电网企业等典型电力市场交易参与方，建立多方交易策略模型。利用合作型协同进化遗传算法求解纳什均衡，对各参与方的成本收益进行效益分析，为典型电力市场交易场景的多方交易策略模型的建立提供基础。通过算例计算分析表明，风电商与电动汽车用户联合组成虚拟电厂，参与电力市场交易所获得的利润比其单独参与电力市场的利润高出27.5%，说明虚拟电厂在充分利用风电资源的同时，还能调用电动汽车电源存储能力，创造更大的经济价值，具有更强的市场竞争力。     

市场环境下考虑需求响应的虚拟电厂经济调度

虚拟电厂作为能源互联网中的重要组成部分,在聚合分布式能源和用户侧资源、完善电力市场交易体制等方面发挥着重要作用。由于虚拟电厂中新能源装机容量较大,其出力具有随机性,导致其在电力市场中需要承担惩罚费用。提出以虚拟电厂聚合分布式能源为多类负荷提供电能服务,首先通过蒙特卡洛抽样建立了分布式电源出力不确定性模型。随后在考虑需求响应的前提下,建立了虚拟电厂与用户侧的双层优化模型,以虚拟电厂净收益为上层目标函数,综合考虑市场交易收益、售电收益、发电成本等因素;以用户侧购电成本为下层目标函数,对用户的购电行为、响应行为进行优化。最后,通过算例验证了该模型能够减少虚拟电厂在电力市场中的投标偏差,提高运营收益,并有效降低负荷的购电成本。     

基于分时电价的虚拟电厂经济性优化调度

大规模不可控新能源和可控能源构建成虚拟电厂,可以降低新能源入网时,其输出功率不确定性对电网安全的影响,提高供电可靠性。配电网分时电价可以激励虚拟电厂参与电网削峰填谷,降低发电成本,获得更好的效益。为此设计了基于分时电价的虚拟电厂运行策略,以各时段内获得收益最大为目标,构建了基于分时电价的虚拟电厂经济性优化调度模型,采用粒子群算法得到虚拟电厂各能源的出力。分析了虚拟电厂可控分布式电源出力系数和不可控分布式电源预测误差对虚拟电厂经济性的影响,对比分析了4种储能系统场景下虚拟电厂的经济性。仿真结果表明所建模型合理,当大规模新能源电力接入电网时,基于分时电价的虚拟电厂采用抽水蓄能和储能电池联合运行,能获得更好的经济效益和电能质量。     

Optimal Aggregation Approach for Virtual Power Plant Considering Network Reconfiguration

As an aggregator of distributed energy resources (DERs) such as distributed generator, energy storage, and load, the virtual power plant (VPP) enables these small DERs participating in system operation. One of the critical issues is how to aggregate DERs to form VPPs appropriately. To improve the controllability and reduce the operation cost of VPP, the complementary DERs with close electrical distances should be aggregated in the same VPP. In this paper, it is formulated as an optimal network partition model for minimizing the voltage deviation inside VPPs and the fluctuation of injection power at the point of common coupling (PCC). A new convex formulation of network reconfiguration strategy is incorporated in this approach which can guarantee the components of the same VPP connected and further improve the performance of VPPs. The proposed approach is cast as an instance of mixed-integer linear programming (MILP) and can be effectively solved. Moreover, a scenario reduction method is developed to reduce the computation burden based on the k-shape algorithm. Numerical tests on the 13-bus and 70-bus distribution networks justify the effectiveness of the proposed approach.     

规模化分布式能源参与大电网安全稳定控制的机制初探

碳达峰、碳中和目标驱动能源结构转型,规模化分布式能源(DER)并网将成为一个突出问题.为保障大电网安全稳定运行、支撑可再生能源可持续消纳,探索DER参与大电网安全稳定控制的形式,提出基于虚拟电厂(VPP)的交互机制.首先,分析双碳目标下电力系统的衍变过程,剖析其安全稳定运行所面临的挑战.其次,阐述VPP的定义、组成结构和功能特征,揭示其整合海量异构型DER以与大电网友好交互的内涵.然后,构建基于多代理技术的VPP分层调控架构,提出其内部运行及参与大电网安全稳定控制的机制.最后指出,VPP是新型电力系统消纳高比例可再生能源的新型技术形态,该领域有若干技术问题需要重点关注.     

虚拟电厂分布式资源的聚合响应能力评估方法

虚拟电厂将配电网中各类分散的资源聚合为一个整体,可以提升聚合资源的全局响应能力,同时也可以作为一个整体参与电力市场交易,提高资源的可调度性和运行经济性。目前有关研究中对于虚拟电厂聚合后的整体响应能力的评估并不全面,且缺少对指标权重的分析。本文首先建立了响应能力评价模型,提出包括响应时间、持续时间等更全面的评价指标。之后提出了虚拟电厂整体响应能力评估方法,将分布式资源独立响应能力作为约束,优化求解响应能力的多维量化指标,得到聚合资源后的整体响应能力,同时考虑聚合响应能力的不稳定性,求取指标权重并对响应能力进行评分。最后通过算例得出虚拟电厂24 h内响应能力曲线及评分,通过分析验证了所提方法的有效性。所提方法计算出的整体响应能力信息,可上报作为电网调控的依据,而且求得的响应能力评分可直观地评价聚合响应能力,有助于对虚拟电厂响应能力的分析与控制。     

基于泛在互联的虚拟电厂参与实时市场模型

通过物联网平台的部署，海量的用户侧灵活可控资源能够以泛在接入的方式聚合成虚拟电厂，参与电力市场交易，为系统提供需求响应服务，缓解系统的错峰压力。针对虚拟电厂用户参与实时交易的即时性、分散性、自治协同等特征，提出了适应虚拟电厂参与的实时能量市场模型，并采用了用户与边缘节点协调的分布式调度方法，实现海量虚拟电厂用户对实时中标功率的自主响应。首先，虚拟电厂基于各边缘节点聚合的响应能力，将响应功率通过射影函数分配到各边缘节点，再由边缘节点通过交替方向乘子法与各用户进行迭代通信，计算出各用户的响应功率。最后，通过实际算例验证所提算法的有效性。结果表明，用户与边缘节点协调互动的分布式调度方式，能够满足海量虚拟电厂用户进行实时响应的即时性、高效性要求。     

Optimal scheduling strategy for virtualpower plants based on credibility theory

The virtual power plant (VPP) is a new and efficient solution to manage the integration of distributed energy resources (DERs) into the power system. Considering the unpredictable output of stochastic DERs, conventional scheduling strategies always set plenty of reserve aside in order to guarantee the reliability of operation, which is too conservative to gain more benefits. Thus, it is significant to research the scheduling strategies of VPPs, which can coordinate the risks and benefits of VPP operation. This paper presents a fuzzy chance-constrained scheduling model which utilizes fuzzy variables to describe uncertain features of distributed generators (DGs). Based on credibility theory, the concept of the confidence level is introduced to quantify the feasibility of the conditions, which reflects the risk tolerance of VPP operation. By transforming the fuzzy chance constraints into their equivalent forms, traditional optimization algorithms can be used to solve the optimal scheduling problem. An IEEE 6-node system is employed to prove the feasibility of the proposed scheduling model. Case studies demonstrate that the fuzzy chance strategy is superior to conservative scheduling strategies in realizing the right balance between risks and benefits.     

电力现货市场下输配协同传输阻塞管理

电力现货市场中传输阻塞管理需要协调输电网和配电网可控资源。鉴于虚拟电厂(VPP)具有能够聚合分布式电源(DG)参与电力市场的良好特性,提出了配电网作为VPP参与电力现货市场阻塞管理的输配协同双层优化模型。输电网层综合考虑了由母线电压越限和支路/断面功率越限引起的输电网阻塞,实现了VPP和常规机组的协同优化;VPP层考虑了配电网可控DG和可中断负荷的参与并满足了配电网安全约束。通过2层之间的交互协调,实现了输配全局资源的经济利用、给出了更加合理的价格信号。对由IEEE 30节点输电网和3馈线、16节点配电网组成的输配全局电网算例进行仿真,结果表明了文中模型与方法的有效性。     

Optimal scheduling strategy for virtual power plants based on credibility theory

The virtual power plant (VPP) is a new and efficient solution to manage the integration of distributed energy resources (DERs) into the power system. Considering the unpredictable output of stochastic DERs, conventional scheduling strategies always set plenty of reserve aside in order to guarantee the reliability of operation, which is too conservative to gain more benefits. Thus, it is significant to research the scheduling strategies of VPPs, which can coordinate the risks and benefits of VPP operation. This paper presents a fuzzy chance-constrained scheduling model which utilizes fuzzy variables to describe uncertain features of distributed generators (DGs). Based on credibility theory, the concept of the confidence level is introduced to quantify the feasibility of the conditions, which reflects the risk tolerance of VPP operation. By transforming the fuzzy chance constraints into their equivalent forms, traditional optimization algorithms can be used to solve the optimal scheduling problem. An IEEE 6-nodesystem is employed to prove the feasibility of the proposed scheduling model. Case studies demonstrate that the fuzzy chance strategy is superior to conservative scheduling strategies in realizing the right balance between risks and benefits.     

电力市场环境下虚拟电厂两阶段能量经济优化调度

随着分布式可再生能源在电网中的渗透率不断增加,虚拟电厂作为一种高效管理分布式可再生能源的技术已经引起国内外学者的广泛关注。提出一种非管制电力市场环境下的虚拟电厂两阶段能量经济优化调度方法,该方法将虚拟电厂的调度分为日前和日内2个阶段。在日前阶段,基于预测信息制定次日的最优调度计划并与日前电力市场签订协议;在日内阶段,以日前计划为参考,采用模型预测控制策略调整日内的运行计划,以消除由于预测误差导致的净负荷波动,同时尽可能减少来自日内平衡市场的罚款,降低总体运行成本。所提出的模型均使用商业求解器Gurobi进行求解。仿真数值结果表明：所提出的算法通过日前计划和日内调控的手段提高了可再生能源设备的利用率,具备一定的经济性和实用性,为虚拟电厂的经济调度提供了新的思路和途径。     

考虑电能交互共享的虚拟电厂集群多时间尺度协调运行策略

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为整合“源-荷-储”多环节资源的新一代智能控制技术,能够打破地域限制,实现广域范围内的能源互联共享。为应对同一区域内不同VPP“源-荷”资源差异性,解决分布式可再生能源(distributed renewable energy,DRE)波动性与用电行为不确定性造成的功率实时平衡问题,引入集群服务商对包含多类型VPP的集群进行合理管控,构建包含多异质DRE、可控机组、储能、电动汽车以及可控负荷的VPP集群系统架构。对VPP集群内部电能互济进行独立定价以激励VPP参与联合调度,针对随机变量可预测性和累积误差随决策时间推进逐步增加的特性,建立包含日前协调调度与日内滚动优化的两阶段联合优化模型,日前阶段侧重于多VPP集群参与外部市场交易和内部电能互济,日内阶段侧重于VPP功率平衡降低偏差,形成多VPP间电能共享交互的多时间尺度调度策略;最后,以整合不同分布式能源的多VPP集群系统为例进行仿真分析,结果表明,通过多VPP协调互动和多时间尺度滚动优化,有效改善VPP集群系统电能均衡问题,显著提升整体运行经济性。