考虑调度计划和运行经济性的风电场储能容量优化计算

功率存储为随机波动的风电功率适应确定性的电网调度决策提供了可能,而储能容量规划则必须兼顾对调度决策的适应性及包含储能系统的风电场运行的经济性.为此,以适应电网调度运行计划的风电场输出功率时段参考值为依据,以储能系统投资成本和风电场运行成本最小化为目标,构建了计及风电场弃风能量和储能系统损失能量的风电场储能容量优化计算模型.该模型可充分保障风电场储能系统运行的经济性,实现指定调度运行计划下风电场输出功率的不波动或极小概率波动,进而达到风功率调度与电网运行调度间的平稳、有效衔接.运用改进粒子群优化算法对所建模型进行算例求解,分析结果表明了该方法的有效性.     

风电场功率分配算法

在风电出力受限时,调度需要考虑多个风电场出力叠加所带来的平滑效应,优化功率分配。根据风电场是否具备风电功率预测系统建立了5种不同的风电场功率分配算法模型,以单个区域中的多个风电场的未来1 h功率预测数据来计算5种算法下所有风电场的总出力及相应的损失电量。结果表明,考虑预测的算法所得到的风电场出力情况与风力发电限值最为接近,且损失电量最少,明显优于不考虑预测条件下的算法。通过研究这5种算法也为风力发电的调度提供优化方案。     

考虑日前计划的风储联合系统多目标协调调度

建立多时间尺度的风储发电系统协调调度模式,提出一种适用于风储联合发电系统的滚动协调调度方法。优化模型采用两阶段优化方法实现多目标决策和分层协调调度,第1阶段优化利用风电场储能系统和常规机组的协调调度最小化系统弃风电量和失负荷电量,第2阶段优化按照风电并网标准和系统调度需求在各风电场之间分配储能系统充放电任务和弃风功率。采用含3个实际风电场的IEEE 30节点系统进行仿真分析,结果表明:基于风电场滚动上报的超短期风电功率预测信息,提出的风储联合发电系统日内滚动协调调度方法能够有效减少弃风,降低系统运行成本。     

考虑多风电场相关性的电网动态经济调度二阶段带补偿算法

大规模多风电场的并网给电网经济调度带来了巨大挑战,文中对含多风电场的电网日前动态经济调度问题进行研究。首先,引入Copula理论构建了多风电场间输出功率的联合分布。随后,建立了电网日前24h动态经济调度随机优化模型。针对约束中风电输出功率的随机性,引入二阶段带补偿算法求解,将原调度模型转化为二阶段模型:第一阶段为仅含常规变量约束,而在目标函数中增加补偿量期望值的优化模型;第二阶段为含随机变量约束,并以补偿量惩罚期望值最小为目标的优化模型;通过二阶段模型间的交替迭代求得最优解。基于IEEE 118节点系统和某省级大电网的算例对该方法的有效性进行了验证。     

考虑网损的风电场有功功率分配方法

以风电功率预测为基础,将粒子群优化算法引入到风电场调度问题中,建立了以风电场有功功率损耗最小为优化目标的风电场调度模型,并提出了计算方法.计算实例表明,该方法可以有效解决风电场内部运行在非最大功率追踪模式下的风力发电机的调度难题,相比传统方法可大幅减少有功功率的损耗,使得风力发电机能更加有效地跟踪调度中心的出力要求.     

含经VSC-HVDC并网海上风电场的电网可用输电能力计算

为研究海上风电场经VSC-HVDC接入电网后对所求断面输电能力的影响,提出了含海上风电场(经VSC-HVDC并网)的电网输电能力计算模型.该模型考虑了风功率的间歇性与随机性,结合了发电机的日前调度和机组爬坡约束,同时计及了陆上风电场经交流并网的情形.运用连续潮流法(CPF)对该模型进行求解,并用IEEE-14节点系统进行仿真计算.算例中对风电场未接入电网与接入电网时所求断面的输电能力进行了比较,结果表明,合理接入风电场能有效提高系统的可用输电能力,文中所提模型和算法合理准确.     

考虑预测误差分布特性的风电场集群调度方法

为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是必然趋势。现有考虑预测信息的风电场集群有功调度方法一般采用确定性风电预测数据,由于风能特性和预测水平限制,难以满足电力系统调度精度需求。因此提出一种考虑风电功率预测误差分布特性的有功功率调度方法,该方法首先通过历史数据统计分析得到风电场风电功率预测误差的概率分布,然后以风电场集群下发有功指令后各风电场输出的风电功率缺额的数学期望之和最小为优化目标,优化分配风电场集群调度指令,减少因风电有功预测误差导致的风电场群输出有功功率与集群调度要求之间的功率差额。通过风电场实际数据验证了所提方法的有效性和先进性。     

基于风电场总功率条件分布的电力系统经济调度二次规划方法

在含风电电力系统随机调度中,需要考虑由风电功率的预测误差导致的随机性成本,通常为风电功率随机变量的积分形式,并基于迭代算法求解。迭代算法在求解过程中由于步长选取等原因,难以保证较好的收敛性能。本文提出一种基于风电场总功率条件分布的经济调度二次规划方法,首先基于截断通用分布的混合形式对风电功率边缘分布建模,结合Copula理论,得到多风电场总功率条件分布,在避免使用高维分布的基础上考虑多风电场出力的相关性。以总功率条件分布为输入,建立同时优化机组出力和系统备用置信度的经济调度模型。将含风电功率积分形式的调度模型转化为二次规划形式,从而能够被现有的求解软件高效可靠求解。最后,在IEEE30-Bus标准系统中对本文方法进行了验证。     

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。     

考虑输入风速缺失时风电场风机功率调度方案

使用风机输入风速数据对风电场功率调度方案进行优化,当某些台风机出现输入风速数据异常或缺失时,利用线性回归模型建立各台风机风速之间的关系,从而计算出缺失的风速数据。在得到所有风机输入风速数据的基础上,针对由双馈感应异步发电机(DFIG)组成的风电场,考虑发生弃风时根据电网调度向风电场下达的有功出力指令以及电网需求的无功指令,以该风电场所有DFIG损耗最小为目标函数建立了有功、无功统一调度模型。在算例分析中与按各台DFIG的无功极限占风电场无功极限比例的无功分配方案进行了对比,在PSCAD上搭建了风电场模型,验证了该调度方案的有效性和优越性。     

含风电系统的无功优化调度

针对恒速恒频和变速恒频两类控制模式对风电机组分别进行建模,以系统有功网损最小为目标,以常规发电机和恒电压控制模型风机的无功出力、变压器抽头位置和投入的电容电抗组数为控制变量,建立了含风电系统的无功优化模型。采用原对偶内点算法进行求解,对于模型中的离散变量,提出了优化归整轮流迭代的方法来进行处理。对海南电网汛小方式的算例分析表明,该无功优化模型和方法可以明显地降低系统网损和系统运行成本。     

基于机会约束高斯混合模型的含光热电站热电联供型微网鲁棒经济调度

为了提升不确定性环境中含光热电站热电联供型微网(CSP-CHPMG)优化调度的鲁棒性,基于机会约束高斯混合模型构造风电功率预测误差和负荷预测误差的不确定性集合,以实现对调度方案鲁棒性的准确描述;将鲁棒性作为协同优化目标,并计及电能需求响应构建CSP-CHPMG鲁棒经济多目标优化调度模型,以保障调度方案的鲁棒性和经济性,实现最佳均衡协调.算例结果验证了所提方法的优越性.     

基于混沌量子粒子群算法的含风电场电力系统实时调度

分析了大规模风电给电力系统实时调度所带来的若干问题,依据节能减排原则,以消纳风电最大化和火电机组一次能源消耗最小化为双重目标,建立了含大规模风电的实时调度模型。在量子粒子群算法基础上加入混沌初始化和混沌扰动,形成混沌量子粒子群优化算法。基于修改的IEEE-118节点系统进行仿真计算,结果表明：建立的模型能在最大程度消纳风电的前提下,最大限度地减少一次能源消耗,达到节能减排的目的;采用的算法计算速度快、收敛性能好,满足实时性的要求。     

基于场景分析的电力系统日前调度及其快速求解方法

在含风光电力系统规模逐渐增大的背景下,提出一种基于场景分析的电力系统日前调度快速求解方法。考虑到不同时刻风光出力均具有显著相关性,基于多元正态分布和蒙特卡罗采样生成大量具有时间相关性的原始场景。利用改进的k-means聚类算法对原始场景进行预分类,并采用基于Kantorovich概率距离的同步回代缩减算法对处理后的场景进行缩减,缩短场景分析的计算时间。建立基于场景分析的电力系统日前优化调度模型。为提高模型求解效率,引入包含风光预测误差向量信息的边界场景,在调度模型中考虑上下边界场景的备用容量约束,并建立考虑边界场景备用容量约束的优化调度模型。以某省级电网实测数据进行仿真分析,验证了所提模型及方法的有效性。     

计及电压风险感知的交直流配电网优化调度

为有效适应交直流配电网分布式光伏和负荷不确定性波动带来的电压安全问题,提出一种计及交直流配电网电压风险感知的优化调度方案,该调度方案包含日前和日内两阶段.日前决策调度以经济性为目标制定运行计划.日内风险调度考虑分布式光伏和负荷超短期波动特性.基于超短期预测概率信息,使用结合Nataf变换的随机响应面法进行概率潮流计算,并根据概率潮流结果建立电压风险感知体系.日内以配电网电压安全运行风险最小为目标,调整日前调度方案中部分灵活迅速调控设备的运行计划.最后,通过交直流配电网混合整数二阶锥模型对调度计划进行求解,并通过算例验证了所提方案的有效性.     

计及可再生能源发电成本的智能电网分布式经济调度

针对包含可再生能源发电单元、常规发电单元与储能单元的智能电网经济调度问题,提出一种计及传输损耗的智能电网最优经济调度模型,该模型实现对传输损耗与可再生能源发电单元运行成本的计量;其次,采用Lagrange乘子法推导此优化问题的协调方程,并通过解析的方式分析发电单元的出力协调关系;然后,提出一种完全分布式算法以有效求解此经济调度问题,该算法不仅能够有效减少计算和通信负担,还能在很大程度上保护发电单元隐私;最终,基于IEEE-30母线系统的3个算例验证所提分布式算法的正确性与有效性。     

基于无功超调率指标的变电站无功优化配置

针对变电站电容器组和动态无功补偿装置的协调配合及优化分组问题,提出一种基于超调率指标的无功优化配置方法。构建变电站无功优化规划指标体系,以无功超调率指标协调无功配置组数与单组容量之间的矛盾。建立无功规划电网模型及数学模型,采用改进遗传算法计算得到最优无功配置容量。对补偿点进行电压无功灵敏度分析,获取无功超调率指标的大小,得到以无功超调率为指导的电容器组与静止同步补偿器(STATCOM)协调配合的无功配置推荐方案,以及只采用电容器组的调整方案。通过与另外3种已有的方法进行验证对比,表明了本文方法的有效性和实用性。     

计及风电预测误差的电力系统风险规避评估模型

风电功率的短时大幅波动对电网的安全稳定运行造成冲击,为更准确地评估电力系统在较短时间内的风电消纳情况,需考虑风电功率的预测误差。为此,文中提出一种概率区间优化模型,从效益和风险两个维度评估风电预测误差对电力系统运行的影响,旨在得到最优权衡风险和效益的调度方案。在概率区间优化模型中,不确定风电被视为概率区间变量,即每个风电值对应一个分布概率。效益用不确定风电并网前后系统运行费用的差值来量度;风险则用风电的分布概率来衡量。然后,构建基于效益和风险的条件期望作为优化目标。最后,在一个调度系统上进行仿真并与区间优化模型对比,证明了所提出的优化模型的可靠性、鲁棒性和实用性。     

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。     

甘肃酒泉风电基地风电预测预报系统

为了解决甘肃酒泉千万千瓦风电基地大规模风电并网难题,缓解电网运行、调度和电力市场管理的压力,文中从风电场的实际情况出发,提出了风电预测预报系统的总体方案,对建设风电预测预报系统方案中的数据采集、风能预测预报和风电预测预报模式进行了研究,提出了将多种预测方法结合的解决途径.