含风电消纳的综合能源系统稳定性分析

风电的随机性和不可控性,造成了对含有风电的综合能源系统的稳定性分析缺乏采用常规分析方法所需的先决条件.为能够对含有风电消纳的综合能源系统稳定性进行有效分析,提出了信息间隙决策理论鲁棒分析方法.基于信息间隙决策理论,建立了含不确定风电的鲁棒分析模型.在计及电力网络、天然气网络和储能单元等相关约束后,以运行经济成本最小为目...     

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。     

计及激励型需求侧响应的发输电鲁棒规划策略

大规模风电等可再生能源广泛接入电网将成为新型电力系统发展的重要方向之一, 通过需求侧响应机制调整用户负荷需求, 可有效提高电力系统运行的灵活性并促进风电的消纳。在此背景下, 提出了一种计及激励型需求侧响应的发输电鲁棒规划策略。首先, 引入基于价格激励的需求侧响应机制, 构建基于分段激励价格的需求侧响应模型。其次, 为了有效应对风电的不确定性对规划方案的影响, 提出了基于信息间隙决策理论的计及激励型需求侧响应的发输电鲁棒规划模型, 并将所提出的模型构造为混合整数线性规划模型。最后, 以Garver 6节点系统和改进的IEEE 118系统为例证明所提方法的可行性与有效性。     

基于非精确迪利克雷模型的有源配电网鲁棒最优潮流

为解决最优潮流运行的负荷随机需求与风电的间歇性出力等不确定性,进行了配电网的鲁棒最优潮流研究.首先,构建考虑网损成本及主网购电成本的鲁棒最优潮流模型.然后,采用非精确迪利克雷模型挖掘历史数据构造盒式不确定集,描述风电-负荷不确定性.其次,对非凸非线性模型进行二阶锥松弛,采用对偶理论、大M法进行单层线性化推导,得到可行域为二阶锥空间的单层锥优化模型,通过商用求解器求解得出最优潮流方案.最后,在IEEE 33节点系统中验证了模型与方法的有效性.     

考虑风电和负荷不确定冷热电联供微网日前经济调度

以含多种分布式电源的冷热电联供（combined cooling heating and power, CCHP）微网为研究对象,考虑风电出力和冷热电负荷不确定对微网运行的影响,区分源荷不确定各自的特点,建立考虑风电和负荷不确定的CCHP微网两阶段鲁棒随机调度模型。虽然风电预测精度较低,但其波动范围易于测量,可以使用鲁棒优化方法处理风电不确定;负荷预测精度较高且有较强波动规律,使用随机优化方法处理负荷不确定。首先通过随机抽样形成多个负荷场景并削减,得到多个典型冷热电负荷场景;然后以最小化各场景的调度成本加权平均值为决策目标制定日前调度方案,该方案使用两阶段鲁棒优化方法求解。考虑实际生产中可能出现的弃风现象,为增加风电消纳引入弃风惩罚成本。算例仿真结果证明了所提调度方法的合理性与经济性。     

基于动态模糊集的多阶段数据驱动鲁棒机组组合模型

针对大规模风电并网引起的不确定性,提出一种多阶段数据驱动鲁棒机组组合模型。采用狄利克雷方法获取风电出力预测误差累计分布函数的非参数置信带,并引入保守度及相关性控制参数来构造高维不确定量的动态模糊集。在此基础上,结合电力系统调度过程的序贯决策特点,将实时调度的单一时段均视为一个调度阶段,建立基于上述动态模糊集的多阶段鲁棒机组组合模型。针对其多层嵌套结构,提出一种线性仿射规则,并采用鲁棒对等变换将其转化为混合整数线性规划问题求解。以不同规模电力系统算例进行仿真计算,与传统两阶段鲁棒机组组合模型的决策进行对比,并考虑电力网络和机组运行参数、保守度以及相关性控制参数的影响,验证了所提模型的有效性。     

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。     

考虑源荷协调的输电网络鲁棒优化调度模型

由于需求侧响应的负荷无法做到与传统同步发电机在时间尺度上具有一样的输出特性,本文针对此问题提出一种考虑源荷协调的输电网络鲁棒优化调度模型.首先,根据输网运行中源荷波动所导致的运行风险,建立可再生能源出力不确定模型;并考虑可控负荷无法进行实时响应,建立需求侧响应不确定性模型.其次,将建立的运行风险模型与鲁棒模型结合,通过求解鲁棒模型动态地调整风电不确定集合的边界,实现运行成本和运行风险的协同优化.最后以东北某地输电网络系统为算例进行分析,验证所提模型的有效性,使源荷更好地匹配从而降低系统运行风险.     

考虑荷源双侧不确定性的跨区域灵活性鲁棒优化运行策略

为了提升系统灵活响应不确定性的能力,及应对跨区互联线路给系统运行调度带来的挑战,构建了大规模可再生能源并网的跨区域运行调度模型。该模型考虑各区域传输的安全性,利用鲁棒理论构建随机变量的不确定集,并考虑风电与负荷的空间集群效应,通过引入不确定性的空间约束参数来弥补传统鲁棒优化的不足,从而协调系统内发电经济性与鲁棒性。同时,针对模型特征提出了一种基于滤子技术的协同进化算法对模型进行求解。研究结果表明:不确定变量的置信概率在20%～55%之间,且预测精度在置信概率较小时对系统成本的影响显著;增大空间约束参数可以获得更好的调度结果与运行方案。研究结果对在兼顾系统保守性的同时提高经济性具有一定的理论指导意义。     

考虑风电预测误差相关性的负荷恢复鲁棒优化

为应对负荷恢复过程中源荷双重不确定性,建立了负荷恢复鲁棒优化模型。应用近似线性化潮流方法对模型进行线性化处理,并基于解耦思想将原模型分解为预测场景下的方案优化主问题和误差场景下的方案校核子问题。主问题以预测场景下加权负荷恢复量最大化为目标函数,进行风电接入和负荷恢复方案最优决策;基于主问题的决策结果,子问题引入松弛变量,构建计及预测误差不确定性的max-min双层方案可行性校核优化模型,并以可调盒式集合刻画负荷预测误差,以线性多面体集合描述具有相关性的风电预测误差。在求解过程中,利用线性优化强对偶理论将max-min结构的子问题对偶转化,并引入大M法线性化所得对偶模型,然后采用列与约束生成算法进行主、子问题高效迭代求解。算例结果验证鲁棒优化模型和迭代求解方法的有效性和可行性。     

基于最优场景集的含多类型电源鲁棒调度

为应对大规模风电并网给电网调度决策带来的不确定性影响,提出电力系统鲁棒调度的概念和实施框架,构建了含多类型电源的鲁棒调度模型,模型考虑了抽水蓄能的工况转换和核电机组的降出力工作模式。在此基础上,明确了调度计划中运行成本、弃风成本和切负荷成本的计算方法,并以总成本最优为目标对不确定集进行了寻优。以某省电网为算例,验证了鲁棒调度在减少切负荷和提高风电利用率方面的优势,验证了不确定集寻优的经济效益。     

新型城镇下含热电联产机组的配电网两阶段鲁棒优化调度

随着新型城镇化的改革,多种分布式电源与多元化负荷逐步接入配电网,多种不确定性因素给配电网的运行调度带来极大挑战。文中建立含热电联产(CHP)机组和风电机组的新型城镇配电网两阶段随机鲁棒优化模型。首先,采用场景集描述负荷波动的不确定性,采用保守性模型构建风电出力模糊集合。两阶段鲁棒优化调度中,第1阶段决策日前机组启停方案,第2阶段考虑风电出力的不确定性决策各机组实时出力。采用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件将第2阶段双层模型变为单层线性优化问题,整体两阶段模型采用列与约束生成方法迭代求解,在负荷的场景集内得到考虑风电不确定性的新型城镇化配电网鲁棒优化调度方案。最后,通过改进33节点算例和改进123节点算例验证了模型的鲁棒性和经济性以及调度方案应对负荷波动的适应性。     

风电、蓄热式电锅炉联合供暖调度鲁棒优化模型

为缓解风电不确定对系统消纳风电的影响,提高风电利用效率,引入鲁棒随机优化理论,以风电、蓄热式电锅炉组成供热系统,建立了考虑风电不确定性的风电供暖调度优化模型。首先,分别构建了风电出力功率模型和蓄热式电锅炉负荷需求模型;然后,应用鲁棒随机优化理论刻画风电出力不确定性,并分别构建了风电出力确定性和随机性条件下风电、蓄热式电锅炉供暖调度优化模型。最后,以我国北方某城市风电供暖项目进行实例分析,结果表明：鲁棒随机优化理论能够有效刻画风电出力不确定性,为不同风险态度决策者提供了决策工具;风电、蓄热式电锅炉组成的供热系统能够实现供暖负荷灵活参与电力系统调度,有助于增加系统风电消纳能力,降低弃风电量,具有显著的经济和环境效益。     

面向投资收益的综合能源系统鲁棒优化配置规划

合理优化综合能源系统容量配置是提高其投资收益和实现能源高效利用的基础。针对综合能源系统规划中风光出力及用能负荷不确定性对成本与收入的双重影响，提出了一种面向投资收益的鲁棒优化配置方法。首先，考虑投资容量、设备运行、能量平衡与内外部网络交互等约束，建立了以项目内部收益率最大为优化目标的综合能源系统优化配置模型；然后，引入信息间隙决策理论处理供需两侧的不确定性，构建了面向投资收益的鲁棒优化模型，通过等价转换和对偶变换降低了模型求解的复杂性，并提出了分步求解策略，以获得在满足预期收益前提下的不确定参数最大波动范围及鲁棒最优配置方案；最后，采用某实际综合能源系统进行算例分析。结果表明：与传统配置方法相比，所提方法在提高系统投资收益和兼顾方案鲁棒性方面具有更高的有效性和实用性。     

考虑风电极限场景的输电网鲁棒扩展规划

随着风电并网渗透率的快速增长,系统的随机性和波动性显著增强。针对大规模风电并网给输电网规划带来的影响,文中以线路投资成本与运行成本之和最小为优化目标,构建了考虑风电接入的输电网扩展规划模型,并引入辅助松弛变量将模型转化为线性混合整数规划问题。在此基础上,提出了风电极限场景的物理概念,并构建了基于风电极限场景的两阶段输电网鲁棒规划方法,第一阶段为在线路投资扩展约束下决策输电线路的投建状态,以保证第二阶段的运行调节变量可以适应风电的随机波动。针对鲁棒规划模型的特点,采用基于Benders分解的两阶段算法进行求解以获得最优鲁棒规划方案。最后,通过Garver 6系统与IEEE RTS 79系统进行算例分析,验证了所提模型的有效性与可行性。     

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。     

考虑发用电双侧不确定性的电力系统鲁棒模糊经济调度

风电和需求响应的双侧不确定性会对电力系统经济调度产生重要的影响。首先,利用模糊理论对分时电价下不确定负荷进行了拟合,利用鲁棒理论构建了风电的不确定集,同时考虑双侧不确定性建立了鲁棒模糊数学模型,并根据其等价确定转化思想对模型进行求解。然后,建立了电力系统鲁棒模糊多目标调度模型,其中多目标包括碳交易成本最小的低碳目标和综合经济成本最小的经济目标。采用内点法多约束条件处理策略改进多目标细菌群体趋药性算法,利用此算法求解模型并获得目标函数最优解。最后,以经典的IEEE 10节点系统和一个风电场为例进行仿真研究,验证所提模型的可行性和优越性。     

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。     

输电检修与机组组合联合的区间鲁棒优化决策

在设备实施状态检修背景下,输电设备检修与机组组合容易产生矛盾,尤其是风电等可再生能源接入所产生的剧烈不确定性使这一矛盾更加突出。为此,该文以区间不确定集描述电网各母线上负荷或风电的不确定性,建立了输电设备检修与机组组合联合的区间鲁棒优化决策模型。从该模型出发,提出了以奔德斯(Benders)分解协调为核心的求解框架,其中以输电设备检修和机组组合联合决策为主问题,依据电网潮流可行性和电网潮流最优性的条件,引入奔德斯可行割和最优割,借助拉格朗日松弛技术(Lagrangian relaxation technique)使分解协调迭代格式得以有效进行,最终驱使主问题趋向潮流可行到最优,完成优化决策。其中,为提升优化算法计算效率,引入主问题中设备检修和机组启停变动情景下的发电与负荷平衡(单母线模型)的经济调度最小运行成本以减小主问题目标与子问题目标衔接的间隙,并促使其以最小的迭代次数趋向最优解;其次,针对电网潮流可行性及最优性校验遭遇的max-min复杂模型,提出一定主问题解条件下,依据对偶原理和区间不确定集特点使其转换为易于求解的混合整数线性规划模型的方法,并给出应用模式识别加速这一校验过程的基本流程。最后,以简单6节点和IEEE118节点算例系统验证了该文模型和方法的有效性。