主动配电网分布式鲁棒优化调度方法

分布式电源渗透率的增长使配电网运行的不确定性增大,加上分布式电源与配电网往往归属于不同利益主体,集中式的确定性优化调度方法已不能满足主动配电网的实际运行需求。考虑可再生能源出力的不确定性,建立了主动配电网分布式鲁棒优化调度模型。首先将配电网潮流方程进行简化以获得节点电压和注入功率之间的近似线性关系,进而推导出节点电压安全和线路电流安全约束的近似线性表达式;接着通过对偶优化理论将鲁棒优化调度模型转化为不含不确定变量的二次规划模型;然后将二次规划模型分拆成配电网侧和可控资源侧的优化子问题,采用交替方向乘子法对各子问题进行分布式优化求解。最后以修改的IEEE 33节点系统为例,验证了该方法的正确性和有效性。     

计及分布式电源随机出力的三相配电网可调鲁棒无功优化

具有出力不确定性的可再生能源大量接入给配电网的规划与运行带来了巨大挑战。因此,考虑分布式电源出力随机性的无功优化成为配电网运行的重要研究内容。提出计及分布式电源随机出力的三相配电网可调鲁棒无功优化模型,利用二阶锥技术和对偶范数理论将原模型转换成混合整数凸规划优化模型并求解。针对鲁棒优化解过于保守的问题,通过调整不确定度协调解的经济性与安全性。IEEE-13节点和IEEE-123节点三相配电网系统仿真结果表明,相比传统确定性模型和随机优化模型,所提可调鲁棒无功优化模型鲁棒性较好,计算效率高。     

考虑循环寿命折损的主动配电网仿射可调鲁棒优化方法

针对主动配电网在源荷储协同下的不确定性优化问题,提出了基于仿射可调鲁棒优化的主动配电网运行策略。首先,考虑分布式光伏的可控模型、循环寿命折损的电池储能模型和ZIP负荷模型,构建了主动配电网优化运行模型。然后,采用椭球集合来描述分布式光伏出力的不确定性,并结合仿射策略形成优化模型中决策变量与分布式光伏出力不确定性变量之间的线性决策机制。最后,通过对偶变换将主动配电网鲁棒优化模型转化为一个确定性的混合整数二阶锥规划模型进行求解。在改进的IEEE33节点算例系统中对比验证了所提出的仿射可调鲁棒优化方法的有效性和优点。     

考虑可控负荷影响的主动配电系统分布式电源优化配置

在常规的配电网分布式电源优化配置基础上,结合主动配电系统特点,考虑可控负荷的影响,建立了分布式电源双层优化配置模型。上层模型用于求解接入主动配电系统的分布式电源最优位置和容量;下层模型用于求解各时段最优的可控分布式电源出力和可控负荷大小,并利用鲁棒优化理论,采用盒式不确定集合表征风力发电、光伏发电等不可控分布式电源出力的不确定性。利用该模型,可以在求解分布式电源优化配置问题的同时考虑运行调度的因素,从某种程度上实现主动配电系统电源规划与运行的统筹。最后采用蝙蝠算法求解双层优化模型。通过对IEEE 33节点配电系统进行算例分析,并与遗传算法、粒子群优化算法进行对比,验证了所提模型的合理性以及蝙蝠算法的适用性和较强的全局寻优能力。     

基于机会约束的主动配电网动态经济调度方法

分布式电源在主动配电网中大规模接入后,需要对主动配电网进行动态经济调度,以降低主动配电网整体运行成本。由于可再生能源出力具有随机性和不确定性,主动配电网的动态经济调度面临广泛随机性,这对调度策略的可靠性提出挑战。为此,提出一种基于机会约束的主动配电网动态经济调度模型,该模型考虑了分布式电源出力及负荷预测的不确定性。由于该模型无法被直接求解,文章利用凸松弛原理,将原机会约束模型转化为确定性混合二阶锥规划模型。基于IEEE-33节点系统的算例表明,该模型可有效求解出主动配电网的最优经济调度策略,且电压越限率和线路容量越限率被严格控制在给定的机会约束概率以内。此外,算例结果表明所提出基于机会约束的经济调度方法优于传统确定性经济调度和鲁棒经济调度模型。     

基于网损二阶灵敏度的分布式电源出力鲁棒优化方法

随着分布式电源大量分散接入配电网,一方面造成了配电网网损增加,另一方面,其出力的波动性造成了分布式电源消纳困难。为此,本文提出了基于二阶灵敏度网损的分布式电源出力鲁棒优化方法。首先,通过泰勒展开推导了基于二阶灵敏度的有功网损和无功网损计算公式,并将其嵌入到分布式电源出力优化模型中,建立了以综合网损最小和分布式电源出力最大化的优化模型;然后,采用多面体不确定性集合来描述分布式电源出力,构造了分布式电源出力的鲁棒优化模型,通过对偶变换将将鲁棒优化模型转化为确定性的二次规划模型。最后,通过70节点配电系统仿真结果表明,本文所提出的二阶灵敏度的网损计算方法误差较小,最大仅为5%,鲁棒优化方法可以通过多面体维数控制保守性,优化效率高。     

考虑电动汽车虚拟储能的高渗透配电网鲁棒优化调度

针对可再生分布式电源和电动汽车大量接入后给配电网带来的挑战,提出了一种综合考虑电动汽车接入随机性和分布式电源出力不确定性的鲁棒优化调度模型.首先,分析了分布式电源与电动汽车负荷的协同特性,结合电动汽车充放电管理方法与各类电动汽车的停驶特点,建立了可供调度的电动汽车虚拟储能容量估算模型;然后,利用鲁棒随机优化理论描述风光不确定性,以净负荷波动最小和电动汽车用能成本最低为目标函数,构造了优化调度模型及求解算法.最后,以某配电网为算例对所提模型与算法进行验证,结果表明:对电动汽车的充放电价格、功率及时间进行集中优化调控,能够达到协同可再生能源出力、平抑负荷波动的目的,削峰填谷效果显著.     

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。     

考虑负荷量测和光伏不确定性的主动配电网鲁棒电压控制

由于量测不足以及光伏发电出力的不确定性,主动配电网中的负荷和光伏发电出力难以准确估计,不考虑这些误差的电压优化控制策略无法保证系统的安全性。针对辐射状运行的配电网,文中首先介绍了基于支路潮流形式的主动配电网确定性电压优化控制模型。在此基础上,建立了考虑光伏发电和负荷不确定性的鲁棒电压控制模型。为了减小鲁棒电压控制模型的计算量,采用同步回代削减法对生成的大规模原始场景进行削减,可保证削减后场景具有很好的近似性。采用修改的IEEE 33节点算例系统进行算例分析,验证了该方法的鲁棒性和有效性。     

高渗透光伏接入下基于近似值函数的主动配电网鲁棒优化

针对高渗透率光伏接入下主动配电网(ADN)运行优化的不确定性问题,提出了一种基于近似值函数的自适应鲁棒优化方法。该方法考虑光伏出力的随机特性和系统运行的鲁棒性,通过自适应鲁棒优化保证系统安全运行,同时最小化运行成本。首先,建立考虑多种可调装置的ADN运行优化模型,并通过凸优化技术将该模型转化为混合整数二阶锥优化模型。然后,利用近似动态规划的值函数思想构造ADN时段解耦的自适应鲁棒优化模型,通过逐次投影近似算法进行近似值函数参数训练。最后,采用列与限制生成算法实现模型的鲁棒逐时段递推求解。对IEEE 33节点和PGE69节点系统进行算例分析,并与确定性优化、近似动态规划和两阶段鲁棒优化方法进行对比,验证了所提方法的可行性和有效性。     

多直流馈入受端系统负荷恢复分布鲁棒优化

在含风电的多直流馈入受端系统中,直流系统和风电提供功率支撑可以加快负荷恢复,但不可避免的风电和负荷不确定性问题会给恢复安全带来挑战。为此,提出了一种可以充分利用现有数据降低不确定性风险的恢复决策方法。该方法首先分析直流系统的功率调控特性,建立多回直流功率调控约束模型。其次,构建基于Wasserstein距离的风电出力和负荷模糊集来描述源荷双侧的不确定性。然后,定义恢复风险指标描述不确定性导致的安全越限风险,建立两阶段分布鲁棒优化模型,最小化最恶劣概率分布下的恢复风险。最后,利用对偶理论和big-M方法,将该模型转化为混合整数线性规划问题求解。该方法可充分利用已有数据,提供鲁棒性灵活可调的最优负荷恢复方案,能够平衡恢复过程中的经济性与安全性。算例分析结果表明,所提出的方法可以有力保障各直流传输功率的协调优化和负荷的安全有序接入,消除不确定性带来的运行风险。     

考虑不确定性物理边界的灵活爬坡备用分布鲁棒经济调度

面对新能源不确定性的影响,需要充分挖掘电力系统的灵活调节能力。为此,提出了一种基于数据驱动分布鲁棒机会约束的灵活爬坡备用经济调度模型。考虑新能源不确定性功率波动的物理边界,利用Wasserstein距离构建模糊集,从而建立更加准确的不确定性模型。采用联合机会约束控制第二阶段安全越限风险,在保证安全鲁棒性的同时,避免过于保守的决策结果。基于仿射决策规则和条件风险价值理论,将两阶段分布鲁棒问题近似为线性模型,从而实现高效求解。以改进的IEEE 9节点系统为算例验证所提方法的有效性,探究了训练样本量对结果的影响,并将所提方法与鲁棒优化方法和随机优化方法进行对比。     

考虑源-荷不确定性的水风柴微电网优化配置

水、风资源和负荷不确定性影响微电网配置方案的经济性和鲁棒性。文中提出一种考虑源-荷不确定性的并网型水/风/柴微电网双层优化规划模型。上层优化为微电网电源容量优化配置模型;下层优化为考虑了小水电、小风电及负荷功率不确定性的微电网优化运行模型,并利用Seng-Cheol Kang提出的鲁棒线性优化理论(SCK型鲁棒线性优化)将不确定性模型转化为确定性模型。然后,结合含精英策略的快速非支配性排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和混合整数线性规划(MILP)求解微电网的多目标优化配置问题。最后,以韶关地区某实际配电系统为例进行仿真验证,结果表明该模型不仅提高了微电网的鲁棒性,而且保证了配置方案的经济性及供电可靠性。     

考虑源荷双重不确定性的电气互联综合能源系统分布鲁棒优化调度

针对电气互联综合能源系统中不确定因素对运行调度带来的风险问题,提出一种考虑新能源负荷双重不确定性的电气互联综合能源系统分布鲁棒优化调度模型。以系统运行总成本最小为目标函数,建立电气互联综合能源系统随机规划模型,采用矩不确定分布鲁棒优化方法(DRO-MU),构建风电出力和电力负荷的矩不确定集合,在源荷双重不确定集合下将随机规划模型转化为矩不确定分布鲁棒优化模型,通过拉格朗日对偶原理将鲁棒模型转化为确定性的半正定规划模型进行求解。仿真结果表明,与不考虑或仅考虑新能源、负荷不确定性相比,考虑源荷双重不确定性的DRO-MU模型运行成本有所增加,但方案降低了不确定性因素给系统运行带来的风险,且更加符合实际。与随机优化方法和传统鲁棒方法相比,DRO-MU方法既保证了调度策略的鲁棒性,又克服了其过于保守的问题;随着源荷矩不确定集范围的增大,系统运行成本增加,通过合理设置二者矩不确定集范围,实现系统经济性与鲁棒性的平衡。     

考虑移动氢储能和高密度可再生能源的主动配电网优化调度

随着可再生分布式电源(RDG)在配电网中的渗透率逐步提高,局部地区已出现配电网对RDG消纳能力不足的情况。已有研究表明主动配电网中的各类有功、无功灵活性资源对RDG消纳具有促进作用。为此,基于氢储能的可移动特性,提出一种新型的含高密度RDG的主动配电网优化调度模型。考虑RDG出力的随机性和氢能在多座氢储能电站之间运输的时间约束,以及无功补偿装置、软开关等传统调节手段,提出了软开关模型精确线性化建模方法,建立了多座氢储能电站在配电网内的优化调度混合整数线性规划模型。以某一实际农村配电网为算例对所提方法进行仿真,量化分析了考虑可移动特性的多氢储能电站协同优化的效果,并验证了所提线性化模型的精确性。     

Energy and reserve scheduling under correlated nodal demand uncertainty: An adjustable robust optimization approach

This paper presents a nonparametric approach based on adjustable robust optimization to consider correlated nodal demand uncertainty in a joint energy and reserve scheduling model with security constraints. In this model, up- and down-spinning reserves provided by generators are endogenously defined as a result of the optimization problem. Adjustable robust optimization is used to characterize the worst-case load variation under a given user-defined uncertainty set. This paper differs from recent previous work in two respects: (i) nonparametric correlations between nodal demands are accounted for in the uncertainty set and (ii) based on the binary expansion linearization approach, a mixed-integer linear model is provided for the optimization related to the worst-case demand. The resulting problem is formulated as a trilevel program and solved by means of Benders decomposition. Empirical results suggest that the effect of nodal correlations can be effectively captured by the robust scheduling model.     

基于自适应步长ADMM的配电网分布式鲁棒优化调度策略

以光伏、风电为代表的分布式电源具备较强的不确定性,其规模化、分散式地接入配电网,为系统资源的统一调控带来了严峻挑战。为实现配电网多类型分布式资源的协调调控,提出一种基于自适应步长交替方向乘子法的配电网分布式鲁棒优化调度策略。首先,构建配电网多层级代理系统,为配电网优化调度提供分布式运营架构。其次,建立基于可调鲁棒算法的配电网优化调度模型,提出鲁棒成本系数优化分配方法,实现调度策略保守性及经济性的合理平衡。在此基础上,基于自适应步长交替方向乘子法建立配电网分布式优化模型,并完成调度策略的高效求解。基于改进IEEE-33节点系统的仿真结果表明,所建立的分布式优化模型具备优越的收敛性能,所提鲁棒成本系数优化分配方法可有效提升调度策略的经济性。     

机组组合问题的仿射可调整鲁棒优化模型与算法

为了有效应对电力系统调度决策中的不确定因素,尤其是大规模间歇式能源并网所带来的不确定性,提出基于仿射可调整鲁棒优化理论的不确定机组组合求解方法。建立了不确定机组组合问题的仿射可调整鲁棒优化模型,利用线性决策规则建立决策变量与不确定参数之间的仿射关系,从而将两阶段问题转化为单个阶段优化问题,在此基础上,采用对偶理论将模型转化为可以直接求解的标准混合整数规划模型。通过标准算例测试,验证了该方法的有效性。     

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.