数据中心集群灵活边界下电力系统分布鲁棒优化调度方法

分布式资源的广泛接入与风、光等不可调资源的波动性使电力系统运行调控的难度显著增加。文中研究可再生能源不确定性影响下的分布式集群资源优化调度策略,挖掘多种可调资源灵活性,提高不可调资源利用率。为实现分布式可调资源的灵活调控,首先,提出了数据中心与光储集群聚合体的可调潜力时变边界计算方法,保证其聚合最优性与分解可行性。然后,基于历史数据构建契合风电随机特性的∞-Wasserstein模糊集,该方法具有良好的样本外信息描述能力。最后,提出自适应多面逼近方法解决分布鲁棒优化问题固有的无限维求解难题,将两阶段分布鲁棒调度模型转化为有限维问题以实现快速求解,并基于修改的IEEE-RTS 24节点系统仿真验证了所提方法的有效性。     

电力系统灵活调节服务与市场机制研究综述

随着可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高,电力系统灵活运行面临新的挑战,必须充分挖掘电力系统的灵活调节潜力,以进一步促进新能源的消纳.为此,美国在电力市场中引入了灵活调节服务(flexible ramping product,FRP)这一新型辅助服务品种,以期在短期内解决市场缺少灵活调节资源的问题.目前,我国正处于电...     

考虑夏普比率的虚拟电厂日前投标策略

由于风电、光伏机组出力不确定性及负荷等预测误差的存在，虚拟电厂日前投标行为面临风险，而目前应用于日前投标的风险–收益多目标优化方法仍需主观决策风险厌恶系数。夏普比率能够同时衡量收益与风险，可在无需决策风险厌恶系数的同时实现风险和收益的帕累托最优，目前已被广泛地用于评价投资组合的业绩、评判资本市场的运行效率等方面。该文将虚拟电厂日前投标行为类比于投资组合，以最大夏普比率为目标，采用场景生成法刻画风电光伏出力、负荷及电价的不确定性，并引入场景评价指标，提出考虑夏普比率的虚拟电厂日前–实时随机优化投标策略。结果表明，以最大夏普比率为目标的投标策略能够降低决策的主观性，在设备参数改变时自主修正风险厌恶系数，与传统风险管理方法的计算结果对比验证了模型有效性。