考虑主动管理的分布式风电源优化配置研究

随着社会经济的发展和电力需求的不断增加,以分布式风电源(DWG)为代表的可再生能源发电得到了快速发展。考虑到DWG出力的不确定性,并计及调节DWG有功出力、调节有载调压变压器抽头、调节DWG功率因数和需求侧管理4种主动管理措施,以年综合费用最小为上层目标,以DWG有功出力期望值最大为下层目标,建立了考虑主动管理的DWG双层优化配置模型。并采用改进动态惯性权重因子的粒子群算法及原对偶内点法的混合求解策略对其进行求解。最后利用我国某地区实际42节点配电网对规划模型进行了仿真计算,验证了该方法的有效性。     

间歇性分布式电源在主动配电网中的优化配置

以分布式风电和光伏为代表的间歇性分布式电源IDG(Intermittent Distributed Generator)得到了快速发展。考虑风速、光照强度和负荷之间的时序相关性,以年碳排放量最小为目标建立了IDG在主动配电网中的多场景优化配置模型。该模型能够计及调节有载调压变压器抽头、切除IDG出力和调节IDG功率因数3种主动管理措施。利用K-means聚类法对场景数量进行缩减并得到每个场景发生的概率。提出采用自适应遗传算法和原对偶内点法相结合的混合求解策略对模型进行求解。IEEE 33节点主动配电网算例仿真结果验证了所提模型与方法的有效性。     

考虑供需互动和分布式电源运行特性的主动配电网网架规划

考虑主动管理和需求侧管理措施,以及分布式电源(DG)的运行特性,建立了主动配电网网架的双层规划模型,上层模型以年初始投资最小为目标,下层以DG运行维护费用、主动管理费用和需求侧管理费用最小为目标,上层模型和下层模型分别采用最小生成树Prim算法和原对偶内点法进行求解。在考虑DG的运行特性方面,采用基于Wasserstein距离的场景生成方法进行风光联合运行场景的构建。最后通过29节点配电网算例验证了所提模型的合理性和有效性,以及DG在减少系统网损和改善系统运行方面的积极作用。     

考虑主动管理措施的配电网无功补偿双层优化配置

为了适应未来大量分布式电源(DG)并网及自动化水平显著提高的主动配电网发展,在规划阶段应该考虑主动管理措施,优化系统运行方式。同时,现有的无功补偿规划研究忽略了DG及负荷的不确定性。为此,计及间歇性DG及负荷的不确定性,提出主动配电网无功补偿双层优化配置模型。上层规划以无功补偿电容器的投资成本、网络损耗费用综合最优为目标函数,下层规划在此基础上考虑调节无功补偿容量及调节有载变压器抽头两种主动管理措施,对每个场景进行优化。采用K-均值聚类法对场景进行缩减,结合和声搜索算法和粒子群算法联合求解模型。通过IEEE33节点算例进行仿真计算,验证所提模型和方法的正确性。     

考虑多能互补的主动配电网规划与高效Benders求解方法

提出了一种考虑风、光多能互补的主动配电网规划模型及求解策略。考虑了多种可再生能源自身的不确定性和相互间的互补特性,采用局部密度峰值的聚类法生成典型场景,以配电网的全寿命周期成本效益最优为目标函数,构建了基于二阶锥规划的主动配电网规划模型。由于多能互补环境下的配电网规划是一个包含大量场景的混合整数非线性规划问题,在Branch-and-Cut求解框架下,基于现代Benders分解算法给出了规划模型的高效求解策略。最后采用IEEE-24节点测试系统进行了算例分析,测试结果验证了规划模型的合理性以及求解策略的高效性。     

计及主动配电网转供能力的可再生电源双层优化规划

在主动管理(AM)模式下,提出了一种考虑主动配电网转供能力的可再生电源(RES)优化配置模型。以年综合费最小为上层目标,每个场景的配电网运行费最小为下层目标,该模型计及了系统故障负荷的转供和包括RES出力切除、RES功率因数调整、有载调压变压器分接头调节和需求侧管理在内的4种AM措施。考虑RES出力随机性及负荷波动性,利用准蒙特卡罗模拟和奇异值分解生成风、光荷相关性样本矩阵并采用模糊C-means聚类对场景进行缩减。应用动态小生境差分进化与原对偶内点算法相联合的策略对模型加以求解。通过算例对比是否考虑AM措施和转供能力下的三种情境仿真结果验证了模型和方法的有效。     

主动配电网中分布式电源优化配置

主动配电网规划将主动管理模式与配电网规划、控制及运行相结合,在分布式电源优化配置阶段,充分考虑通过主动管理控制配电网运行。首先建立双层分布式电源规划模型,上层规划以主动配电网运营商年收益最大为目标,下层规划通过主动管理使分布式电源有功出力切除量最小;然后,为计及负荷及分布式电源出力的时序特性,分析了不同类型负荷及分布式电源在典型场景下的日曲线,并且引入分时电价机制来反映主动配电网需求侧特性;再采利用改进粒子群算法求解上层规划模型,采用原对偶内点法对下层规划模型求解;最后以IEEE-33节点配电网作为算例,验证了所提模型的合理性和算法的有效性。     

考虑多种主动管理策略的配电网扩展规划

提出了主动配电网扩展规划的混合整数二阶锥规划模型,该模型以总的投资与运行费用最小为目标函数。文中考虑了4种主动管理措施降低规划方案成本及未来的运行风险,包括有载调压变压器调节、切机、切负荷及无功补偿。规划措施包括主动管理、新建线路、新建变电站、扩建变电站、新建分布式电源。配电网规划是一个混合整数非线性规划问题,再加对各种主动管理措施及未来不确定性的考虑,配电网规划问题求解变得相当复杂。基于配电网潮流方程及约束松弛技术,建立了配电网规划的二阶锥规划模型,并利用改进的IEEE 33节点系统及Miranda 54节点系统进行了算例验证。     

基于混合蛙跳算法的分布式风电源规划

对分布式风电源(DWG)出力的随机性和负荷的不确定性进行概率建模。在此基础上,以年综合费用最小为目标,利用机会约束规划方法建立了配电网DWG选址定容规划模型。采用基于拉丁超立方采样蒙特卡洛模拟(LHS-MCS)法的概率潮流判断规划方案是否满足节点电压机会约束和支路电流机会约束。设计了混合蛙跳算法(SFLA)求解DWG规划模型的具体实现方法。33节点配电网的DWG规划结果验证了模型的合理性、LHS-MCS检验机会约束条件的有效性以及SFLA的高效性。     

考虑风-光-荷联合时序场景的分布式电源接入容量规划策略

随着分布式发电市场的进一步开放,含大量分布式电源接入的主动配电网将成为未来配电网的发展模式,为保障配电网的安全和优质,有必要对配电网各节点的最大允许接入容量进行规划决策。针对风、光等分布式电源以及负荷的随机性和时序相关性,提出了一种考虑风-光-荷联合时序场景的分布式电源接入容量规划模型,所提模型同时考虑了分布式电源(distributed generation,DG)出力控制、DG功率因数调节、无功补偿装置投切等3种主动配电网的典型主动管理措施,并采用联合概率分布法和场景削减技术对其进行求解。IEEE 33节点系统的仿真结果验证了所提模型的可行性。     

基于混合整数线性规划的风电场有功优化调度

大规模风电并网背景下,风电场的有功优化调度对调度控制和电网安全运行至关重要。在风电场风速分布和风电功率有效评估的基础上,以风电机组的出力以及开停机状态为决策变量,考虑风电场弃风以及机组启停,建立了以风电场运行成本最低为目标的风电场优化调度模型。提出了风能利用系数的分段线性化方法,进而建立了基于混合整数线性规划的风电场优化调度模型。实际风电场的算例分析表明,该调度模型可在满足调度部门指令需求的前提下,给出风电场内最优的机组启停计划和出力安排,有效减少弃风及启停次数,降低风电场运行成本。     

Planning for distributed wind generation under active management mode

In the smart grid (SG), the active management (AM) mode will be applied for the connection and operation of distributed generation (DG), which means real time control and management of DG units and distribution network devices based on real time measurements of primary system parameters. In this paper, a novel bi-level programming model for distributed wind generation (DWG) planning under AM mode is put forward. The model takes the maximum expectation of net benefit of DWG as the upper level program objective, and takes the minimum expectation of generation curtailment as the lower level program objective. The impact of active management algorithm on improvement of branch power flow and node voltage is taken into account. A hybrid algorithm combining the plant growth simulation algorithm (PGSA) with probabilistic optimal power flow (POPF) algorithm is presented to solve the optimal planning of DWG under AM mode. The case studies have been carried out on a 33-node distribution network, and the results verify the rationality of the planning model and the effectiveness of the proposed method.     

基于模型预测控制理论的风电场自动电压控制

风电场电压受风力影响容易快速波动,传统基于当前时间断面进行决策的方法易出现无功控制滞后、多种设备不协调等问题。为此,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)理论,提出了一种旨在协调风力机和静止无功发生器(static var generator,SVG)的风电场电压控制方法。区别于传统电压控制方法,所提出方法的目标是实现未来时间窗内电压控制曲线和无功调节动态过程的优化。利用自回归滑动平均方法预测风力机的有功出力,并分别以一阶惯性环节和比例积分环节模拟风力机和SVG无功控制的动态过程,在此基础上利用灵敏度预测求解风电场内各母线(含风力机机端母线)的未来电压曲线。由此建立了以目标函数为未来时间窗内并网点电压偏移最小和SVG动态无功储备最大的优化模型,并采用对偶单纯形法求解。在基于DIgSILENT建立的风电场仿真系统上进行了仿真验证。时域仿真结果表明,所提出的方法通过预测不同设备未来一段时间的控制动态过程,能合理安排快、慢无功出力,提前响应系统中可预见变化,保证风力机机端电压安全,并维持并网点电压平稳。     

基于鲁棒优化的主动配电网分布式电源优化配置方法

为优化配置作为分布式发电的有效管理平台的主动配电网,针对含分布式发电并网的主动配电网优化配置问题,给出一种基于鲁棒优化理论的优化配置模型。首先,以综合配置成本最小为目标函数,计及功率平衡约束、可控微源运行约束、旋转备用约束等必要约束条件,建立主动配电网优化配置模型。针对模型中的不确定性,采用鲁棒优化框架将分布式光伏和风电区间模型中的不确定变量进行消除,再采用线性对偶理论和拉格朗日求导法将其转化为确定性的优化配置模型。仿真算例表明,主动配电网相比于传统配电网具有更高的运行经济性和可靠性。同时,所建立的模型能够计及风光出力不确定性对配置结果的影响,从而适用于主动配电网优化配置方案制定。     

激励风电场提升功率预测精度的机制设计

提高风电预测精度是减少弃风、降低新能源消纳成本的重要手段之一。如何从机制设计入手,提高电网消纳新能源能力,降低全社会消纳新能源成本,成为亟待解决的问题。设计一种激励风电场提升功率预测精度、进而促进新能源消纳的机制,提出了支撑该机制运行的相应模型与方法。采用区间数方法精细量化为消纳新能源而增加的系统运行成本,并设计其在各风电场之间公平、非线性化分摊的机制。该机制满足激励相容原理,能够促使风电场提高日前上报预测出力精度,优化运行管理。基于IEEE 30节点系统的计算验证了该机制与方法的有效性。     

配电网络公共储能位置与容量的优化方法

在含有分布式电源的配电网中为储能选取合适的位置和容量,可以有效地减少储能投资,优化整个电网的经济效益。为此,提出了一种储能容量和位置优化方法,在现有文献方法的基础上增加了容量修正环节,能够在达到相同目标的前提下降低总成本,迭代收敛更快。首先,建立了储能位置与容量的优化模型:以整个电网总成本最小为目标,以储能充放电功率、容量及所在位置节点为优化变量,约束条件考虑了荷电状态(SOC)限制及充放电功率、电压上下限;然后,给出了采用遗传算法求解模型的步骤;最后,对IEEE 33节点配电网的算例验证结果表明,与传统方法相比,在优化后得到同样的储能位置时,所提方法得到的储能容量更小,且电网总成本更低。     

计及风电功率预测误差的备用容量计算新方法

风电出力的不确定性对于备用容量的配置具有重要影响。基于此,提出了一种计及风电功率预测误差的备用容量计算新方法。针对拉普拉斯分布形状调整不够灵活的问题,提出了一种改进拉普拉斯分布。并以此为基础,提出了一种发电机备用容量计算新方法。该方法首先以最小化发电成本为目标的最优潮流模型,对系统各机组的运行基准点进行求解;再按照鲁棒优化思想并结合发电机自动发电控制(AGC)的仿射模型建立鲁棒最优潮流模型求解各AGC机组参与因子;最后结合等概率转换原则求解系统的备用容量。算例分析表明,所提改进拉普拉斯分布模型拟合效果较好,且所提备用容量计算新方法能够综合考虑系统安全性和经济性的需求。     

基于混沌理论的风电功率超短期多步预测的误差分析

风电功率对电力系统的安全运行、合理调度等方面有不可忽视的影响。掌握风电功率预测误差的分布特性,对风资源的大规模开发利用具有重要意义。利用两种混沌预测方法进行风电功率超短期的预测。并且以东北某风电场的实测风电功率数据为例,分析了超短期风电功率预测误差的概率分布、预测误差与超前预测步数之间的关系、预测误差与风电场出力情况之间的关系以及预测误差与装机容量之间的关系。该研究为揭示风电功率超短期多步预测的误差构成及修正奠定了理论基础。