含风电场电力系统旋转备用获取模型

为反映风电对电力系统备用容量获取的不确定性影响,以含风电场电力系统为研究对象,建立了风电出力偏差的概率密度函数,基于机会约束规划方法构建了考虑负荷预测误差、风电出力偏差以及发电机组的故障停运等不确定随机因素的旋转备用获取模型.该模型通过设定旋转备用被满足的概率大于给定的置信度水平的约束条件,反映了旋转备用充裕水平对系统经济性的影响.算例分析表明,在满足系统可靠性的前提下,文中模型的经济性优于传统模型,同时,风电出力偏差采用文中建立的概率分布较之正态分布的可靠性更佳,通过置信度水平的合理选取,所建模型可以实现可靠性与经济性的平衡.     

考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型

随着风电穿透功率的增加,电力系统的运行风险不断提高,传统的确定性旋转备用容量配置方法存在较大的局限性。在研究风电出力概率分布特点的基础上,建立了风电机组可靠性模型;计及风电出力预测偏差、负荷预测偏差、常规发电机组故障停运等不确定因素,兼顾系统运行的经济性和可靠性,提出了考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型。通过算例分析验证了该模型的合理性和有效性。对含风电场的电力系统运行具有一定的参考价值。     

考虑季节差异性的不同时间尺度含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力和系统负荷的季节差异性较大,同时考虑风电出力预测误差和负荷预测误差随时间尺度的缩短而减小和电力系统旋转备用容量配置离不开机组组合的特点,本文建立考虑季节差异性下的不同时间尺度协调机组组合的含并网风电的电力系统旋转备用容量配置的模型。针对各个季节的风电出力和负荷变化特点,采用不同时间尺度协调机组组合的方法,对各个季节的场景进行分析,得出不同季节条件下的旋转备用优化方案。     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统 旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运     

含高比例风电系统随机备用调度研究

高比例风电并网对电力系统备用容量调节能力提出极大的挑战。为弥补风电场计划出力与实际出力之间的偏差，电力调度须额外预留上、下旋转备用容量。利用随机机会约束优化理论，计及违反安全约束风险，提出了一种考虑风电出力不确定性与自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组出力特性的日前随机备用调度模型。首先，基于马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chains Monte Carlo,MCMC)法生成风电出力场景，并利用违反机会约束的概率及置信参数自动确定所需生成场景数量。其次，全面考虑了AGC机组备用出力特性及运行约束，并将备用成本纳入目标函数，可同时得到常规机组最优出力计划与AGC机组备用容量的最优分配系数。最后，将所构造的随机备用调度模型等效为半定规划(semidefiniteprogramming,SDP)问题进行直接求解。通过IEEE 30节点系统进行算例分析，验证了所构造的随机备用调度模型的有效性。     

基于场景集的含风电电力系统旋转备用优化

大规模风电并网对电力系统调度运行和旋转备用的决策带来了难题。将电量不足期望和弃风电量期望通过惩罚系数引入机组组合目标函数中,权衡系统经济性和可靠性,协调决策旋转备用。通过拉丁超立方采样建立基于机组强迫停运、风电出力预测误差和负荷预测误差离散化的场景集,基于所建立的场景集推导出电量不足期望和弃风电量期望跟旋转备用的关系式并作为机组组合模型的约束,进行含风电电力系统发电和旋转备用计划协调决策。仿真结果表明建立的模型能根据可靠性要求灵活安排机组出力和旋转备用计划。     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运行的经济性和系统吸纳并网风电的能力。     

基于条件风险价值的含风电电力系统旋转备用效益研究

由于风电出力的波动性和间歇性,大规模风电并网使得旋转备用效益和风险的矛盾更加突出。考虑系统上、下旋转备用的容量成本和能量成本,以及因购买上旋转备用而减少的失负荷损失和因购买下旋转备用而减少的弃风损失,以期望旋转备用效益最大和系统损失的条件风险价值(CVaR)最小为两个目标,建立基于条件风险价值的含风电电力系统旋转备用效益-风险模型。采用蒙特卡罗法模拟实际负荷功率和风电出力的预测偏差,并改进多目标粒子群优化算法,用于求解得到期望旋转备用效益-风险有效前沿和日前旋转备用计划,以及不同可靠性水平、置信水平对期望旋转备用效益和风险的影响。最后,通过算例验证了该模型和算法的可行性。     

考虑风电降载的电力系统鲁棒备用调度模型

风电主动控制可抑制风电出力的波动,有效缓解系统备用压力。文中提出了一种考虑风电降载的电力系统鲁棒备用调度模型,考虑风电场和负荷功率预测误差的不确定性,引入风电降载比定量描述风电备用持有水平,建立风电场备用、旋转备用等鲁棒约束条件,同时根据对偶原理将鲁棒优化模型转化为确定性的数学规划问题,利用线性松弛技术和空间分支定界法寻找模型的全局最优解。最后,采用改进的IEEE 39节点算例验证模型的有效性。     

考虑风电出力和负荷不确定性的电力系统有功优化潮流

建立了考虑风电出力和负荷不确定性的电力系统有功优化潮流模型。针对传统经验值法确定的系统所需旋转备用容量适应性较差的不足,文中在对风电出力和负荷需求进行区间预测的基础上,采用极限场景理论确定系统的正负旋转备用以协调风电出力和负荷的随机性。针对现有爬坡率约束只考虑单时段机组调节的缺点,为避免系统在风电出力和负荷出现陡峭波动时,机组调节量超过限值,加入多时段耦合约束以平衡系统风电出力和负荷的波动性。最后通过一种改进的粒子群算法对模型求解,并以含风电场的IEEE 30节点系统为算例验证所提模型的正确性与有效性。