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。     

考虑风电与高载能负荷调度不确定性的鲁棒机组组合

为缓解弃风问题,甘肃等电网开展了高载能负荷与风电的协调调度。然而,以电弧炉为代表的冶炼类高载能负荷在运行时存在有功功率波动,会对电网的自动发电控制(AGC)系统产生影响。为研究高载能负荷功率波动对负荷与风电协调调度的影响,文中提出一种考虑高载能负荷功率波动以及风电不确定性的鲁棒机组组合方法。该方法充分考虑高载能负荷有功功率波动与设备运行状态的关系,对负荷有功功率的不确定性进行建模。接着,考虑高载能负荷与风电协调调度时,负荷不确定性与风电不确定性对电力系统共同作用的特点,构建最小化弃风与切负荷风险的鲁棒机组组合模型,使电网对高载能负荷进行调控时,可充分考虑高载能负荷不确定性的影响。最后,在IEEE RTS-79系统中对所提方法进行了验证,并分析了高载能负荷不确定性对协调调度的影响。     

考虑源荷不确定性与碳减排的复合储能系统优化配置模型

在大规模光伏接入的清洁低碳型配电网建设背景下,为实现分布式光伏、负荷、储能设备与电网之间的协调运行,提升配电网的碳减排能力,针对光伏出力与负荷需求不确定性问题,提出了一种考虑源荷不确定性与碳减排的复合储能系统优化配置模型。通过对配电网内光伏和负荷特性进行分析,建立光伏出力与负荷需求不确定性模型;以复合储能系统综合成本最小、碳排放量最小、光伏功率波动平抑效果最好、能源利用效率最大为目标,基于概率的机会约束IGDT构建配电网复合储能系统优化配置模型,并进行求解;通过进行算例仿真验证所提复合储能系统优化配置模型的有效性。     

基于IGDT的有源配电网鲁棒恢复决策方法

由于分布式电源(distributed generator,DG)的接入,有源配电网运行的不确定性显著增大。其中,负荷需求及DG出力的不确定性对于恢复策略的制定影响显著。为此,提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的配电网故障下失电负荷恢复的鲁棒决策模型。对于给定的不确定参数变化集,该模型给出的策略可以保证恢复结果不差于某一预设的最低可接受度。基于该模型,开发了以恢复更多失电负荷为目标的鲁棒恢复程序。最后,采用PGE 69节点配电网算例系统对于所提方法进行了分析验证。     

基于置信间隙决策的综合能源系统鲁棒优化调度

为实现具有鲁棒性的综合能源系统优化调度,该文通过将高斯混合概率模型置信区间与信息间隙决策理论(informationgapdecisiontheory,IGDT)的鲁棒思想结合起来,提出新的基于鲁棒驱动的置信间隙决策理论,并以?效率最大和运行成本最低为优化目标,构建基于置信间隙决策的综合能源系统多目标鲁棒优化调度模型;然后根据不确定性理论将模型中的机会约束转化为等效确定性约束;并设计一种新型的自适应谐波混叠多目标复合微分进化算法对模型进行高效求解。所提出的置信间隙决策模型不仅可降低常规鲁棒决策的保守性,同时也克服IGDT模型中不确定集合的粗略性和目标偏差因子的主观性,从而可实现更为合理而准确的不确定性优化调度。最后,通过算例分析验证所提方法的有效性和优越性。     

基于信息间隙决策理论的储能电站鲁棒优化配置

储能电站在转移电力需求、平抑可再生能源和负荷波动等方面发挥着重要的作用,储能电站容量优化配置是其在规划建设过程中所需要解决的关键问题。文中提出一种基于信息间隙决策理论（IGDT）的双层鲁棒优化配置模型,为解决系统在运行过程中的不确定参数带来的负面影响,模型下层搭建以经济性为目标的储能电站日前鲁棒优化运行模型;模型上层引入IGDT将经济性和鲁棒性相结合,在一定的预期目标下最大化系统能够承受的波动性,使用Benders分解法求解模型,并以IEEE 33节点配电网系统验证方案有效性,结果表明所提方案可以兼顾经济性与鲁棒性,为储能规划提供参考依据。     

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。     

基于鲁棒随机模型预测控制的园区综合能源系统两阶段优化

可再生能源发电与负荷的不确定性给园区综合能源系统的安全准确调度带来了巨大挑战,为了提高系统调度的准确度和运行经济性,提出了一种基于鲁棒随机模型预测控制的两阶段优化调度策略.该模型考虑到园区综合能源系统中负荷预测误差分布的规律性和可再生能源出力波动的概率分布难以准确刻画的特点,分别利用随机优化和鲁棒优化处理负荷侧和发电侧...     

基于鲁棒规划的综合能源微网孤岛划分方法

针对综合能源微网系统孤岛划分问题,考虑可再生能源和电气热负荷需求的不确定性,将微能源网的能源转换和储存设备作为调度资源,以故障发生后最优化孤岛划分方案为目标,建立了考虑孤岛持续运行的鲁棒孤岛划分模型。在该模型中,以违背停电最短通知时间约束为目标函数惩罚项,为负荷预留一定的故障应对时间,以及避免孤岛负荷因源荷功率波动导致重复接入和切除的问题。基于鲁棒离散优化理论,将不确定性约束转化为确定性约束,构建了混合整数线性规划模型,利用全局鲁棒调节系数改善鲁棒优化的保守性,平衡好孤岛划分方案的经济性和可操作性,以满足不同决策需求。最后通过算例验证了所提模型和求解方法的有效性。     

基于分类概率机会约束IGDT的配网储能多目标优化配置

鉴于可再生能源出力及负荷需求的不确定性会对配电网储能配置效果造成不利影响,该文构建了基于分类概率机会约束信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的配电网储能鲁棒优化配置模型;该模型不仅利用IGDT提高了配置方案的鲁棒性,还通过引入分类概率机会约束机制消除了常规IGDT需预先设定偏差因子的主观性,同时充分体现了风电、光伏和负荷不确定性分布的概率差异性。根据不确定理论将机会约束转化为等价确定性约束,并采用非劣排序复合微分进化,实现模型求解。算例应用表明,所提出的储能优化配置方法在经济性、电压改善效果、鲁棒性、灵活性和高效性等方面具有优越性。     

基于混合随机规划/信息间隙决策理论的虚拟电厂调度优化模型

虚拟电厂(VPP)在调度过程中面临多种不确定因素,给决策和系统安全运行带来一定的困难。提出了基于混合随机规划/信息间隙决策理论(IGDT)的VPP调度优化模型,该模型针对电价概率分布描述较为准确、预测精度较高的特点,采用随机规划处理电价的不确定性;针对风光出力概率分布难以精确刻画、预测精度较低的特点,采用IGDT处理风光出力的不确定性,通过赋予风光出力偏差系数不同的权重,解决了IGDT同时处理风光出力不确定性的问题。此外,针对不确定性决策的盲目性和不同策略面临风险程度的不同,引入风险成本量化不同决策方案对应的风险。仿真结果验证了所提模型的有效性。     

计及新能源波动与相关性的配电网最大供电能力调度方法

配电网中分布式电源的出力由于波动具有不确定性与相关性,会对配电网的调度方案产生深远影响。为了研究新能源出力的波动对配电网在最大供电能力下调度方案的影响,采用数据驱动技术构建了新能源出力不确定集。随后构建了考虑新能源出力最差情况下的配电网双层鲁棒优化调度模型。下层模型以发电成本最低为目标,使得调度结果具有较好的经济性。上层模型考虑新能源出力不确定性最差情况,使得调度结果具有较强的鲁棒性。通过KKT条件将双层模型简化为单层,并以重复潮流法进行迭代,最终得到计及新能源波动的配电网最大供电能力调度方法。通过仿真验证了该算法的有效性与经济性,并得到了提高配电网最大供电能力的运行策略。     

计及充电负荷不确定性的充电站储能鲁棒优化配置方法

针对充电站充电负荷的波动性和不确定性特点,提出了计及充电负荷不确定性的充电站储能鲁棒优化配置方法.首先,建立了多面体不确定集描述电动汽车充电负荷的波动性与不确定性.随后,建立了储能系统容量优化配置模型,同时,在优化配置模型中利用储能电池可变寿命模型,实现多约束条件下的储能系统综合成本最小化,使得充电站可以在增加较少综合成本的情况下应对负荷的随机波动.最后,基于鲁棒优化理论实现不确定模型从随机参数到确定性参数模型的转换,结合网格自适应直接搜索算法得到储能系统最佳配置参数.算例通过与确定性算法的对比,验证了所提方法的可行性.     

基于场景生成与IGDT的风光-碳捕集-P2G虚拟电厂经济调度

为了有效降低风光出力与负荷预测的不确定性对虚拟电厂调度运行的影响,提出了基于场景生成与信息间隙决策理论（IGDT）的经济调度优化模型。通过Copula函数与非参数核密度估计方法构建风光出力联合分布模型,并利用蒙特卡洛模拟与k-means聚类得到典型场景。利用区间约束对负荷预测的不确定性进行建模,构建不同风险偏好下的调度优化模型。以典型的虚拟电厂系统进行算例分析,验证了所建立模型可以为不确定性影响下的虚拟电厂经济调度问题提供解决方案。     

计及负荷模糊不确定性的网架重构后期负荷恢复优化

电力系统恢复过程中存在着大量的不确定因素,待恢复节点的实际负荷量与预期值往往存在偏差,现有的负荷恢复模型在解决负荷不确定问题时存在一定局限。为解决此问题,文中采用梯形模糊参数表示待恢复节点的负荷接入量,将确定性的约束条件改为模糊参数下的机会约束,综合考虑负荷恢复效益和负荷过载风险对负荷优选的影响,建立了网架重构后期的负荷恢复优化模型。在计算负荷权重时,引入模糊熵量化负荷的不确定性,将负荷重要度和不确定度纳入负荷评价指标。最后,采用模糊机会约束的清晰等价类将负荷恢复的不确定模型转化为确定性的0-1规划问题,并采用混合整数规划方法求解。仿真算例表明所提模型能够平衡恢复过程中的负荷恢复效益和负荷过载风险,得到的决策方案对负荷的模糊不确定性具有更好的适应性。     

考虑信息间隙决策的能源枢纽混合储能容量规划

针对电池储能等常规储能不能快速响应能源枢纽风电出力短期扰动问题,本文将混合储能引入能源枢纽当中,考虑混合储能在枢纽运行中的损耗,提出了能源枢纽日运行成本最优时的储能容量规划模型。然后基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)在风险规避策略与机会寻求策略下,建立考虑风电出力不确定性的鲁棒与机会模型,为决策者提供能源枢纽容量规划方案。最后通过算例分析,证明使用混合储能的能源枢纽对风电出力存储转化效率更高,日运行成本更少。同时基于IGDT的混合储能容量规划模型,能够为决策者提供在满足预期运行目标时风电出力最大/最小波动范围,分析风电出力不确定性与混合储能容量之间的关系,通过定量分析为不同风险偏好策略提供容量规划依据。     

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。     

考虑多种调节手段的配电网经济运行优化

由于配电网中有功与无功功率存在强耦合关系,传统将有功、无功分别优化的处理方法无法让配电网处于最优经济运行状态,且负荷需求和分布式发电出力的不确定性也给配电网运行带来巨大挑战。基于此,以支路潮流模型为基础,提出一种考虑多种调节手段（包括有载调压变压器、电容器组、静止无功补偿装置、储能装置以及开关重构）的配电网两阶段鲁棒经济运行优化方法,并将非线性潮流约束进行二阶锥松弛,从而将经济运行优化模型转化为混合整数二阶锥规划问题进行有效求解。为解决负荷需求和分布式发电出力的不确定性,采用两阶段鲁棒优化方法,并通过列与约束生成（column-and-constraint generation,CCG）算法进行求解获得各调节措施的最优鲁棒运行策略。最后通过IEEE 33节点验证了所提模型的有效性。     

考虑源荷不确定性的光伏小镇鲁棒优化配置

光伏小镇能源系统是以光伏为主体，结合其它本地能源的综合能源系统。为充分利用太阳能和地热能，本文提出一种考虑源荷不确定性的两阶段鲁棒优化方法,引入不确定性调节参数以避免为保证供电可靠性而牺牲经济效益。建立以系统综合成本最小为目标的max-min-max两阶段鲁棒优化配置模型，对光伏小镇的光伏、热电联产机组、地源热泵、储能进行优化配置。光伏和负荷的不确定性采用不依赖于概率分布的盒式不确定集描述，以上下边界区间表示光伏和负荷的波动范围，形成鲁棒约束，通过列和约束生成算法和强对偶转换降低求解的复杂度。以我国北方某光伏小镇为研究案例，通过改变不确定性调节参数，能有效控制配置方案的保守性,在保证供电可靠性降低负荷缺电率的同时，降低了配置成本，弃光率也得到改善，方案具有很强的适用性。