考虑风电不确定性的配电网区间潮流计算

高渗透率风电的接入使得配电网三相潮流计算需要考虑更多不确定因素,传统的潮流计算方法面临严峻挑战。文中基于区间分析理论,采用区间数对风力发电系统出力的不确定性进行描述与分析,并建立了考虑风电注入功率不确定性的配电网三相区间潮流计算模型。为高效求解所建立的配电网三相区间潮流计算模型,基于对传统非线性区间方程求解方法的分析与改进,提出了采用Krawczyk-Moore算子对该区间潮流计算数学模型进行求解的方法,可以进一步提高区间运算结果的精确性。通过组态式配网动模试验搭建IEEE 37节点不平衡配电网测试系统进行仿真验证,并与现有的配电网确定性三相潮流计算方法进行对比,结果表明所提出的区间潮流计算方法能够较好地跟踪风电出力的不确定性,可为配电网调度提供系统运行状态上下界的参考。     

含大规模风电场的电力系统线性化最优潮流计算

考虑随机因素的最优潮流(optimal power flow,OPF)计算属于非线性计算,随着系统规模增大,计算难度大大增加,计算效率低,难以满足电力系统在线计算分析要求。针对含大规模风电场的电力系统,首先利用近似简化方法对传统考虑风电不确定性的最优潮流模型进行线性化处理,同时利用拉丁超立方采样进行风电场景生成,基于场景削减技术获得概率测度较大的少数风电场景;然后建立一种新的考虑风电不确定性的线性化最优潮流模型;最后利用简化内点法进行求解。IEEE 300节点、Polish 2 736节点系统的计算结果表明,考虑风电不确定性的线性化最优潮流精度高、计算时间短、适用性强。     

考虑高铁负荷和风光不确定性的输电网规划方法研究

为对复杂山区含高铁负荷和风光电站的输电网进行合理规划,提出了考虑高铁负荷和风光不确定性的输电网随机规划方法。首先,对具有间歇性和冲击性的高铁负荷,通过拉普拉斯混合模型结合二项分布对其进行建模。其次,针对直流随机潮流不能计及电压分布,而交流随机潮流模型较为复杂的问题,以解耦线性潮流计算为基础,提出一种基于解耦线性化的半不变量随机潮流计算方法,并基于此构建考虑电压偏差的输电网规划模型。然后,针对输电网规划求解问题中决策变量维度高、约束复杂的特性,通过自适应地动态调整进化过程中交叉、变异概率对遗传算法进行改进。最后,对某高海拔山区铁路沿线电网进行仿真研究,验证了本模型和求解算法的正确性与有效性。     

基于Faure序列的电力系统概率潮流计算

风电场的大规模接入使得在进行电力系统概率潮流计算时需要考虑风电场出力的随机性。传统的蒙特卡洛法计算时间长、占用内存大。提出一种基于Faure序列的含风电场电力系统概率潮流计算方法。IEEE30节点和IEEE118节点系统对所提方法的准确性与有效性进行了仿真验证。仿真结果表明:Faure序列法可以较好地估计输出随机变量的概率分布,能有效地处理间歇性能源接入系统后的不确定性问题。     

基于离散概率潮流的大风电接入后的电网规划

利用离散概率模型描述风功率及负荷不确定性导致的网络潮流不确定性,利用Monte Carlo模拟技术分析并网风功率的概率分布特性,并利用正态分布描述负荷的不确定性.以一定的精度将风功率及负荷的概率密度函数离散化,并在此基础上结合线性直流潮流模型推导支路潮流的概率密度函数.规划模型以线路投资费用最少为优化目标,利用机会约束处理规划方案在正常运行及N-1情况下的过负荷.利用基本遗传算法（genetic algorithm,GA）对规划模型进行了求解.基于改进Garver6节点系统的仿真试验证明所提算法及模型的有效性.     

考虑负荷和风电出力不确定性的输电系统机会约束规划

提出了一种考虑负荷和风电场输出功率不确定性、基于机会约束规划的输电系统规划方法。将Monte Carlo方法与解析的概率潮流计算方法相结合,得到含风电场电网输电线路的有功概率潮流分布。通过改进经典的输电系统规划模型,得到考虑负荷和风电场有功出力的概率分布、基于概率潮流计算的输电系统机会约束规划模型。为了有效求解该模型,设计了一种两步式遗传算法。该方法可以有效处理输电系统规划中的不确定性,并为规划人员提供比传统方法更丰富的信息。算例证明了该方法的有效性。     

多DG不确定性建模及其对配电网谐波潮流的影响

分布式电源(DG)出力的随机性和间歇性导致其并网谐波电流具有不确定性,进而导致含DG配电网的谐波分布具有不确定性。为处理配电网谐波潮流计算中DG作为谐波源的不确定信息,以复仿射数代替点值,建立DG并网逆变器输出阻抗复仿射模型,该模型反映了直流侧电压源的不确定性对DG并网谐波电流的影响。在所提模型的基础上,改造传统确定性谐波潮流算法,提出含多DG配电网的不确定谐波潮流计算方法分析DG不确定性对谐波潮流的影响。采用典型33节点配电网算例进行仿真,与确定性分析方法计算结果的对比验证了所提方法的有效性和应用价值。     

Interval type-2 fuzzy modeling of wind power generation in Genco's generation scheduling

Wind power is a promising source of electric power generation since it has tremendous environmental and social benefits. The generation scheduling (GS) problem encounters several uncertainties in terms of the system's parameters such as load, reserve and available wind power generation. The modeling of those uncertainties is an important issue in power system scheduling. A fuzzy based modeling approach can be used to develop the generation schedule under an uncertain environment.In this paper, the type-2 fuzzy membership function (MF) is implemented to model the linguistic uncertainty of type-1 MF of available wind power generation which stems from opinions of different experts. The proposed approach is applied to two test systems (six and twenty-six conventional generating units both with two wind farms) and the results of generation scheduling using both fuzzy modeling type-1, and type-2 are presented. These results demonstrate that the advantage of using the type-2 fuzzy to model the linguistic uncertainty of the type-1 MF. This paper demonstrates how unit scheduling in an uncertain environment of type-1 fuzzy MF modeling can be performed just by using a single type-2 fuzzy MF when all type-1 MF were in the footprint of uncertainty (FOU) of type-2 MF.     

考虑需求响应的风电消纳模糊

随着智能电网的快速发展,将需求响应(demand response,DR)融入调度过程以协调风电和火电机组出力是目前的研究热点.首先利用需求响应对负荷曲线的优化作用及其对系统备用容量的等效作用,制定了分时电价和可中断负荷的容量成本;其次针对风电出力的不确定性和随机性,采用可信性测度理论对其进行模糊表示;然后将风电出力不确定性引入到旋转备用模糊约束中,给出了基于模糊机会约束规划(fuzzy chance constrained programming,FCCP)并考虑需求响应的经济调度模型;最后由改进引力搜索算法求解所给模型.算例分析表明所提模型能够有效应对风电出力不确定性,降低系统运行的总成本.     

含固态变压器新型配电网动态无功多目标优化

风机和光伏电池等分布式电源(distributed generator, DG)大量接入配电网会导致电压波动和网损增大等问题,需要对动态无功进行优化。但是由于风光存在的不确定性会影响动态无功优化的效果,因此提出了一种含固态变压器新型配电网动态无功多目标优化方法。首先,通过 Weibull 分布和 Beta 分布对风速和光照强度进行曲线拟合,再采用风机和光伏电池出力公式生成 DG 出力模型。其次,通过蒙特卡洛仿真抽样法对上述模型进行抽样,生成上千个DG日出力场景,并采用k-means 聚类算法将上千个场景聚类成k个典型场景,以缩短随机潮流计算时间。再次,以IEEE33 节点系统为基础,建立含固态变压器有源配电网方案和含有载调压变压器有源配电网方案,以日内网损和电压波动最小为目标,采用改进型多目标灰狼算法对两种方案的相关参数进行优化。最后,以优化后的相关参数进行仿真和对比,证明了所提方法在降低配电网网损和维持节点电压稳定方面的优越性。     

考虑风光预测精度特性的多时间尺度机组组合方法

考虑风电和光伏预测精度伴随时间尺度缩小而提高的特点,建立了一种考虑风光不确定性接入的含风光出力旋转备用容量的多时间尺度机组组合模型及其调度方法。该调度模型基于3个不断缩小的时间尺度级,将逐级提高的风光预测值更新至风光出力等效负荷和旋转备用中,采用下级修正上级偏差的方式,对不同时间尺度采用动态规划算法求解,获得逼近最大化消纳风光出力且兼顾传统机组经济最优化的机组组合方式。以修改的IEEE 30节点系统为算例进行仿真计算,验证了该方法的合理性和有效性。     

基于不确定理论的输电网规划

电力系统中存在着一系列不确定因素,而智能电网的发展给电力系统带来了更多且不确定程度更高的不确定因素。传统的规划方法不适应新形势下的输电网规划,为使规划方案能适应不确定因素带来的影响,不确定理论被引入输电网规划中,取得了一系列成果。分别从随机理论、模糊集理论、可信性理论等方面,对国内外不确定因素建模方法的研究成果和基于不确定理论的输电网规划方法的研究成果进行了综述。从规划方案不确定性评价指标的快速计算、不确定因素的处理等方面,展望了未来基于不确定理论的输电网规划方法研究中需要关注的问题。     

考虑负荷和风电相关性的多场景鲁棒输电网规划

摘 要：大规模风电并网,使得电力系统的不确定性急剧增加,基于不确定理论的输电网规划成为众多学者关注的热点。传统多场景方法容易考虑负荷和风电的相关性,但却难以调整规划方案的鲁棒性。据此,文章提出一个考虑负荷和风电相关性的多场景鲁棒输电网规划模型。相较于传统多场景规划模型中每1个场景代表1个确定的风电出力和负荷功率值,在文章提出的模型中,每1个场景代表1个风电出力和负荷功率的不确定集,在给定场景数目后,通过改变不确定集的控制参数,可以调整规划方案的鲁棒性。因此,该模型较多场景输电网规划具有更高的灵活性和更强的适应性。所提多场景鲁棒优化模型采用CCG（column-and-constraint）方法求解,并在修改的Garver-6节点和IEEE RTS-24节点系统验证了所提模型的正确性和有效性。     

考虑市场计划的微能源网双层优化配置方法

微能源网多能协同运行、消纳清洁能源发电的作用在“双碳”目标和新型电力系统背景下具有广泛的应用价值。但是随着风光接入规模日益增大，风光出力的不确定性势必会影响微能源网运行的稳定性。为此，本文充分考虑风光出力不确定性与相关性，提出了一种考虑市场计划的微能源网双层优化配置方法。首先，基于Wasserstein距离指标将风光概率分布最优离散化处理，采用Frank-Copula函数建立风光出力联合分布函数，生成典型日出力场景；然后，考虑电力市场与天然气市场计划经济性，建立微能源网双层优化配置模型，实现设备配置与系统运行的紧密耦合；最后，基于某地区微能源网实测数据生成典型风光出力场景进行优化计算，算例结果表明，双层优化配置方法可以降低微能源网的年化成本，增加对风光极限信息的包容性，提高系统运行的经济性与稳定性。     

基于数字网系方法的概率最优潮流计算

风电场和光伏电站的大规模接入使得在进行电力系统最优潮流计算时需要考虑风电场和光伏电站出力的随机性。传统的蒙特卡洛法耗时长、占用内存大,文中提出一种利用数字网系(DN)的采样值具有等分布这一特性来改善输入随机变量分布空间覆盖程度的方法,并将该方法用于含风电场和光伏电站的电力系统概率最优潮流计算中。以IEEE 30节点系统对所提方法的准确性与有效性进行了验证,仿真结果表明:DN方法可以较好地估计输出随机变量的概率分布,能有效地处理电力市场中的不确定性问题。将该方法用于IEEE 300节点系统,研究了系统接入不同容量光伏电站对节点电价的影响。同时,还将风电场和光伏混合系统与单独风电场系统进行对比,得到前者的节点电价、网损和支路功率波动更小的结论。     

考虑源、荷不确定性的工业园区电-气互联综合能源系统模糊优化调度

针对源、荷不确定性引起的电-气互联综合能源系统非经济运行的问题,构建了考虑源、荷不确定性的工业园区电-气互联综合能源系统模糊优化调度模型.建立了考虑电转气技术的园区电-气互联综合能源系统模型;从源、荷两侧出发,用模糊隶属度参数来表征新能源及负荷的不确定性,建立了计及风电及电、气负荷不确定性的可信性模糊机会约束模型,并通...     

考虑风电接入不确定性的广义负荷建模及应用

考虑风电接入原负荷节点后带来的节点特性不确定性问题,提出了基于概率统计的广义负荷节点稳态特性学习与建模的新方法。为分析风电接入后功率流向的改变,将节点特性分为电源特性与负荷特性;针对节点特性的不确定性变化,基于历史实测数据对有功功率样本空间进行自适应分段细化,统计其概率分布;利用Levenberg-Marquardt神经网络法学习并提取各段节点特征,构建节点特性统一模型,并以风险分析为例说明新模型的应用。仿真结果表明,所提方法不但可精确建模,而且通过统计数据样本引入概率信息,可对不确定性问题按概率分场景分析,弥补了传统方法对随机特征描述能力不足的缺陷,是对传统建模方法在不确定场景应用上的扩展和延伸,从而可为风电接入后的仿真分析与调度控制提供辅助参考。     

适应大规模风电接入的电力系统旋转备用优化模型与求解

以经济性为评价指标,综合考虑系统有功平衡、机组爬坡和有功约束、节点电压约束、线路热稳极限和旋转备用总量需求等条件,建立了含风电的随机最优模型。通过场景生成和消减,建立了风功率的随机模型,并最终得到了在预测误差范围之内的10种风功率出力场景。在求解算法方面,引入了基于模糊聚类的改进小生境遗传算法,并在IEEE10机39节点系统进行了仿真验算,得到系统在多个场景下的出力曲线和旋转备用容量要求。结果表明,改进小生境遗传算法与其它算法相比,在保证系统安全运行的前提下,可以有效降低系统的运行费用。     

Affine Arithmetic-based DC Power Flow for Automatic Contingency Selection with Consideration of Load and Generation Uncertainties

Power systems operate under uncertainties from variations of loads and generation with time. Power flow in a power system becomes increasingly uncertain, especially when renewable energy, such as wind and photovoltaic generation, is integrated. In this article, a DC power flow approach based on affine arithmetic is proposed to quantify risks due to uncertainties. The proposed method has been applied to the automatic contingency selection under uncertainties. Numerical studies on IEEE test systems (30, 57, and 118 buses) have proved that the DC power flow approach based on affine arithmetic is a fast and reliable method for power system planning and operation when considering uncertainty. Test cases have shown that the proposed method is as fast as the conventional DC power flow while it is much more efficient than the Monte Carlo method. Thus, the DC power flow approach based on affine arithmetic serves as a new and effective decision support tool for planners and operators to cope with high levels of renewable energy penetration, electric vehicle load integration, and other uncertain scenarios.     

配电网模糊优化规划(Ⅰ)——模型与方法

配电网规划的特点和难点是不确定性的处理，以往对配电网规划不确定性的研究大多是对某一步骤进行，文中应用模糊数学理论，形成了贯通的配电网模糊规划方法，可以考虑负荷，投资，电价等相关因素的不确定性，建立相应的模糊优化规划数学模型，结合配电网的特点，提出了配电网的模糊负荷预测方法，模糊潮流算法和模糊优化方法，采用L－R型模糊数进行负荷预测和潮流计算，提出了简便实用的边界法，即用负荷模糊预报值的左，右边界和中心值分别进行潮流计算，再综合计算结果，这在输电网的模糊潮流计算中是不可行的，但配电网的幅射状结构决定了这种模糊潮流算法的简单性，可以满足模糊规划的需要，算例表明，模糊规划方法可以得到鲁棒性强的规划方案。