含风电电力系统鲁棒调度保守度的多目标优化方法

目前鲁棒调度广泛用于解决含风电的电力系统经济调度问题,鲁棒调度能保证风电在出力范围内的任意取值下均能满足约束条件,但存在着过于保守、对目标函数牺牲过大的风险。本文在传统电力系统鲁棒调度模型的基础上,定量分析了风电出力的不确定性对电网调度的影响,考虑煤耗成本、风险成本、越限功率作为优化目标,提出了一种以调度的保守度(采用风电出力的置信水平表示保守度)作为决策变量的多目标优化模型,最后通过构建双层优化算法进行求解。算例分析中比较了本文所提方法、传统备用法和传统鲁棒调度3种方法,发现所提方法通过优化保守度能协调鲁棒调度的经济性和鲁棒性两者的矛盾,虽然耗时最长,但能获得最优的综合满意度。     

基于气象分型改进构造不确定集的多微网低碳鲁棒经济调度

在新型电力系统背景下,研究计及风电出力不确定性的多微网低碳调度策略,有利于降低风电出力不确定性对调度策略低碳性和经济性的影响。因此,提出一种计及碳交易成本并基于气象聚类分组生成改进风电不确定集的多微网可调鲁棒低碳经济调度模型。首先,利用最小冗余最大相关性特征选择技术、CURE层次聚类算法和条件生成对抗网络建立气象特征聚类下的风电出力生成模型,并结合概率分布模糊集,构建不同气象类型下的风电出力不确定集。其次,为实现微网低碳经济运行,将阶梯式碳交易机制引入微网,同时考虑到风电出力不确定性对微网调度的影响,建立基于改进风电不确定集合的微网间电能互济两阶段可调鲁棒模型。再次,采用交替方向乘子法嵌套列约束生成算法交替迭代,实现对多微网电能互济调度模型求解。最后,通过算例验证所提模型可提升风电出力不确定描述精度,同时提高微网运行经济性和低碳性。     

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。     

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.     

提高风电渗透率的电力系统多目标优化调度研究

为解决风电不确定性给电网调度带来的困难,研究含风电场的电力系统经济调度具有一定的理论和实际意义。提出了一种改进粒子群优化算法的多目标优化调度方法,以常规火电机组发电成本最小和风电消纳电量最大为目标,建立了含风电场的双目标调度模型,采用改进的多目标粒子群优化算法进行优化求解。以包头电网为实例进行了仿真计算,结果表明所提方法能够有效降低系统发电成本,提高风电消纳水平。     

考虑阶梯式碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化调度

为减少微电网系统运行的碳排放量,同时考虑可再生能源出力不确定性对系统调度结果的影响,提出了一种基于鲁棒优化的微电网低碳经济调度模型。首先,利用两阶段鲁棒优化方法消除可再生能源出力不确定性对系统调度结果的影响。其次,将阶梯式碳交易机制引入系统的运行调度阶段,以减少微电网系统的碳排放量。然后,建立了包含风电、光伏机组、微型燃气轮机、燃料电池及储能设备的微电网低碳经济调度模型,以各设备运维成本、系统购能成本和碳交易成本之和最小为优化目标,采用C&CG算法对所提调度模型进行求解。最后通过算例对所提优化调度模型进行验证。结果表明：两阶段鲁棒优化方法能够有效提高系统抵御风险的能力、引入阶梯式碳交易机制则可有效减少微电网运行的碳排放量。     

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。     

考虑风电随机模糊不确定性的电力系统多目标优化调度计划研究

提出了一种考虑风电随机模糊多重不确定性的电力系统多目标调度计划新模型和相应的算法。首先,依据风电并网后的电力系统不确定环境实际提出以随机模糊变量描述风电功率,以区间形式表述负荷预测的不确定性。其次,以燃煤机组的购电费用和污染气体排放量最小为目标函数,构建考虑风电和负荷预测值不确定性的电力系统随机模糊多目标交易计划模型。然后,提出利用负荷的不等式区间约束将遗传算法的初始寻优种群模糊化,提出采用概率密度分布描述解的随机模糊分布特征,从而可获得兼顾多重不确定特征多目标交易计划解集。最后,以含10台燃煤机组和一个大型等值风电场的某省级系统为例进行模型和算法的求解验证,结果表明了提出模型和算法的合理性和有效性。     

含风电的电力系统鲁棒优化调度

风力发电是目前较为成熟的一种可再生能源发电技术,其出力具有随机性和间歇性,电力部门很难对其进行准确的预测。风电的不确定性给电力系统的经济调度带来重大挑战,如何最大化利用风电资源以及减小风电波动对系统供电侧的影响,是经济调度常需要解决的问题。文中建立了含风电且以最低发电成本为目标的鲁棒优化调度模型,该模型考虑机组的自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)响应来应对不确定性出力波动,维持系统功率平衡。然后模拟实际场景,分析该鲁棒调度方法的安全性和经济性。     

双碳目标下考虑源荷不确定性多能互补系统优化运行模型

为平抑电源侧和负荷侧双重不确定性给电力系统运行带来的威胁,将风电机组、光伏机组、燃气轮机、电锅炉等集成多能互补系统以解决这一难题,建立同时满足系统经济效益和环境效益的多目标优化调度模型.针对电源侧不确定性引入鲁棒随机优化理论,用约束条件的边界刻画不确定性因素;负荷侧采用需求侧响应技术调节不确定性波动.多目标函数求解借助嵌套的模糊隶属度函数,最后选取6-节点能源集线器展开分析.结果 表明上述方法可以有效降低系统不确定性,同时兼顾系统经济性和环境目标.     

考虑风电出力不确定性的分布鲁棒主备协同优化调度

随着大量可再生能源如风电接入电网,如何最大化地利用可再生能源、减小传统火电机组的成本成为亟需解决的难题,特别是机组运行和备用容量的协同调度成为现在研究的一大热点。考虑风电出力的不确定性,建立了成本最小化的两阶段经济调度模型。在第一阶段,即日前调度,根据预测的风电出力制定机组预调度方案。在第二阶段,即实时调度阶段,根据风电的实时出力对第一阶段调度方案进行反馈调节。针对风电出力的不确定性,应用Kullback-Leibler离散度原理对不确定因素进行建模。结合分布鲁棒方法,建立了极端概率分布下的两阶段分布鲁棒主备协同优化模型,并将其转化为可解的混合整数非线性规划问题。基于广义Benders分解方法,提出了分解协调算法对优化模型进行求解。最后以IEEE 6 节点系统和IEEE 118 节点系统进行算例仿真分析,并对比传统鲁棒及随机规划方法,验证了所提方法的可行性和优越性。     

计及网络参数不确定的含风电场安全经济调度

基于线性鲁棒优化方法提出了一种计及风电场出力及线路参数不确定性的电力系统安全经济调度模型,该模型计及了系统运行时风电场出力及线路参数的不确定性对线路安全的影响,利用线性鲁棒优化理论构建调度模型,并运用优化对偶理论对其进行简化。根据本文所构建的模型可得到一个不确定安全经济调度区域(USEDR),独立系统运行员(ISO)基于安全性和经济性合理确定系统扰动指标在该区域进行调度。最后,以改进的IEEE-30节点系统为例,检验了所构建模型的合理性及可行性。     

基于mRMR-XGboost-IDM模型的两阶段可调鲁棒经济调度

源荷双端不确定性导致的频繁弃风切负荷现象严重影响微网运行经济性。为有效应对源荷不确定性,文章提出一种基于最小冗余最大相关-极限梯度提升算法改进非精确狄利克雷模型(minimum redundancy and maximum correlation-extreme gradient boosting improved imprecise Dirichlet model, mRMR-XGboost-IDM)的两阶段可调鲁棒微网经济调度模型。首先,针对基于非精确狄利克雷模型(imprecise dirichlet model, IDM模型的不确定模糊集高度依赖历史数据数量的不足,结合mRMR-XGboost预测方法对其进行改进,扩大历史数据体量以提高所得不确定区间的精确度。其次,基于得到的不确定区间,构建微网两阶段鲁棒经济调度模型,并引入可调鲁棒参数协调经济性和鲁棒性。最后,采用列约束生成算法(column-and-constraint generation,C&CG)、对偶理论以及大M法求解最优经济调度策略。算例验证了所提模型可提高不确定区间刻画准确度,有效应对源荷不确定性并提高系统运行经济性。     

基于mRMR-XGboost-IDM模型的两阶段可调鲁棒经济调度

源荷双端不确定性导致的频繁弃风切负荷现象严重影响微网运行经济性。为有效应对源荷不确定性,文章提出一种基于最小冗余最大相关-极限梯度提升算法改进非精确狄利克雷模型(minimum redundancy and maximum correlation-extreme gradient boosting improved imprecise Dirichlet model, mRMR-XGboost-IDM)的两阶段可调鲁棒微网经济调度模型。首先,针对基于非精确狄利克雷模型(imprecise dirichlet model, IDM模型的不确定模糊集高度依赖历史数据数量的不足,结合mRMR-XGboost预测方法对其进行改进,扩大历史数据体量以提高所得不确定区间的精确度。其次,基于得到的不确定区间,构建微网两阶段鲁棒经济调度模型,并引入可调鲁棒参数协调经济性和鲁棒性。最后,采用列约束生成算法(column-and-constraint generation,C&CG)、对偶理论以及大M法求解最优经济调度策略。算例验证了所提模型可提高不确定区间刻画准确度,有效应对源荷不确定性并提高系统运行经济性。     

基于分布鲁棒优化的多源发电系统联合调度

为解决传统的随机优化和鲁棒优化方法不能同时兼顾经济性和安全性去处理风光等可再生能源大规模接入电力系统时的调度问题,采用在经济性和安全性上取得平衡的分布鲁棒优化方法来处理风光出力不确定的风-光-火-储联合发电系统日前经济调度问题.建立以运行成本最小为目标的多源发电系统联合调度模型,并利用分布鲁棒优化方法将其写成鲁棒机会约...     

基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合

为应对风电不确定性给电力系统调度带来的难题,提出了一种基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合模型。首先,基于狄利克雷过程高斯混合模型对风电预测误差进行聚类,建立了数据驱动的风电预测误差模糊集,并进一步建立了考虑风电场间风电预测误差相关性的不确定集。接着提出了考虑储能的分布鲁棒机组组合模型,建立了考虑储能系统循环老化成本的目标函数。针对该模型min-max-max-min的4层结构,将其分解为两阶段问题,在第1阶段中引入运行域变量、爬坡事件约束与储能能量约束,以消去第2阶段中的动态约束,并将第2阶段问题通过KKT条件转化为单层问题,然后采用列约束生成算法对两阶段问题进行求解。最后,通过IEEE 6节点以及IEEE 118节点的算例分析,证明了所提模型的鲁棒性和有效性。     

基于两阶段鲁棒优化的西南地区微电网经济调度

针对西南地区可再生能源储备丰富的特点,考虑微电网中可再生分布式能源出力和负荷的不确定性对微电网运行调度的影响,搭建了两阶段鲁棒优化经济调度模型,求解系统在极端运行场景下的经济性最优解。模型考虑系统功率平衡和输出功率约束、需求响应负荷约束以及微电网与配电网的交互约束,通过不确定性调节参数处理微电网中的不确定性,调节模型的保守度。随后通过Benders分解算法将模型分为主问题和子问题求解,并采用对偶理论对内层模型进行解耦。最终得出的结果验证了所搭建模型的有效性,为微电网接入西南电网后的调度策略提供参考。     

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.