考虑储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化

强波动性分布式电源的大量接入给配电系统可靠安全运行带来了挑战。为此,提出了一种考虑储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化调度方法。首先,建立了综合考虑柔性配电开关、储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化数学模型,其中第一阶段考虑日前分布式电源出力预测的不确定性以及网络拓扑和储能的时序相关性进行全局优化,第二阶段基于第一阶段的决策方案和准确的超短期预测信息,在各时段对柔性配电开关进行实时调度;其次,采用改进的列与约束生成算法对模型进行求解,通过辅助变量和对偶变量交替迭代,显著提高子问题的求解效率;最后,通过33和69节点系统进行测试,验证了所提调度模型和求解算法的有效性。     

计及源荷不确定性的柔性互联配电系统两阶段电压优化

为解决分布式电源及负荷不确定性导致的配电网电压越限问题,提出了柔性互联配电系统两阶段分布鲁棒机会约束优化调度方法。首先,基于Wasserstein理论确定源荷预测误差的不确定概率集合。其次,计及节点电压和支路功率的机会约束,建立基于分布鲁棒机会约束的柔性互联配电系统日前、日内两阶段电压优化模型。再次,对机会约束条件进行近似转化处理,应用混合整数随机二阶锥优化算法,以提高随机混合整数非线性模型的求解速度。最后,通过改进的IEEE 33节点系统验证模型和求解算法的有效性。算例表明,所提模型可有效提高柔性互联配电系统优化运行的安全性、经济性和鲁棒性,求解算法可有效提高计算效率。     

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。     

三相不平衡有源配电网鲁棒动态重构

考虑配电网的三相不平衡运行和注入功率不确定性可以提高网络重构方案的优化效果和应用价值。首先,对考虑不确定性的分布式电源和负荷注入功率进行仿射数建模,划分重构时段,以有功网损最优为目标函数,基于三相Distflow潮流方程建立含不确定性预算的配电网两阶段鲁棒动态重构数学模型。为高效求解该模型,引入最佳等距分段线性逼近法对模型进行精度可控的线性松弛,并使用列约束生产算法迭代求解。采用标准化配电测试系统验证所提鲁棒动态重构模型的可行性和有效性,通过控制不确定性预算可进一步调节重构方案的保守性和鲁棒性。     

考虑重构和微电网分区的分布式电源优化配置

电力安全是现代社会有序发展的重要保障。极端自然灾害和人为攻击会导致电力系统的严重破坏,而分布式电源（DG）和微电网是电力系统故障后负荷恢复的关键电源。本文提出了一种分布式电源鲁棒配置模型,用于提高配电系统的弹性。该模型采用三层“防御-攻击-防御”框架对分布式电源的位置和容量进行优化:在第一层中,由防御者制定分布式电源配置决策,在第二层中,针对给定的规划决策,攻击者考虑第三层中的潮流调整与拓扑重构措施,制定最严重的攻击策略对第一层的规划决策进行评估。与传统的弹性分布式电源配置方法相比,该模型考虑了攻击后的拓扑重构和微电网的形成,进一步发挥了分布式电源在负荷恢复方面的作用,同时,采用嵌套列约束生成算法对鲁棒优化问题进行求解。通过算例验证了该模型在提高弹性方面的效果,并展示了联络开关配置对负荷恢复的影响。     

基于数据驱动的多微电网互联系统分布鲁棒运行优化

针对多微电网互联系统调度中分布式电源出力不确定性以及运行效率低下等问题,提出基于数据驱动的多微电网互联系统分布鲁棒运行优化策略。首先基于多元正态Copula理论,计及风电功率预测误差的时间相关性及其与预测值的条件相关性,运用聚类方法对处理后的分布式电源数据进行聚类分析,通过场景削减方法生成具有代表性的多变量典型场景,得出分布式电源出力的概率分布模糊集。然后,建立多微电网两阶段滚动调度优化模型,考虑微电网内新能源实时出力的不确定性,提出一种基于列约束生成算法（C&CG）与交替方向乘子法（ADMM）的分布式求解算法,以实现两阶段分布式迭代求解。仿真结果表明,该方法可有效降低源荷预测不确定性对多微电网系统安全运行的影响,提高多微电网区域的经济效益。     

含电动汽车充电站的主动配电网二阶段鲁棒规划模型及其求解方法

基于电力-交通耦合单元联系主动配电网和交通系统,针对耦合系统中配电负荷、分布式电源和电动汽车充电需求的不确定性,提出一种含电动汽车充电站选址决策的主动配电网二阶段鲁棒规划模型。第一阶段优化投资决策方案,在考虑第二阶段可行性的基础上展开规划,不仅包括电动汽车充电站的选址、配电线路的升级与扩建,而且考虑分布式电源、静止无功补偿器、有载调压变压器、储能等设备的投资;第二阶段考虑运行层,用于不确定参数的关键场景辨识和可行性检测。针对所提模型呈现的min-max-min形式的二阶段优化问题,采用列约束生成与Benders分解相结合的二阶段法进行求解。最后,以一个由改进的33节点配电系统和25节点交通系统耦合而成的网络为例进行仿真,仿真结果证明了所提模型和算法的有效性。     

提升分布式电源接纳能力的配电网三相鲁棒动态重构

不可控分布式电源(UDG)给主动配电网带来了显著的功率波动和不确定性。为消纳更多的UDG,主动配电网的拓扑结构应随系统的运行工况动态灵活配置。此外,由于配电系统的负荷通常是三相不平衡的,实际应用中也需要计及网络三相不平衡的重构模型。对此,基于自适应二阶段鲁棒优化方法,提出了一种三相不平衡配电网的动态重构方法。其中,第一阶段为在考虑的整个重构超前时段内优化网络的拓扑,以减少日常的开关费用并保持网络的辐射状结构。第二阶段为基于给定的网络拓扑和UDG出力不确定集合,通过执行三相动态最优潮流来最小化系统最坏情况下的运行成本。所提二阶段鲁棒动态重构模型可采用列与约束生成算法进行求解,并且线性三相潮流模型的采用,使主问题与子问题均可建模为混合整数线性规划问题。通过对修改的IEEE 34节点及IEEE 123节点系统的测试计算,验证了所提方法的有效性。     

考虑灵活性供需鲁棒平衡的两阶段配电网日内分布式优化调度

大规模分布式光伏等分布式电源接入电网增大了配电网对调度灵活性的需求及传统集中调控模式的难度。为此,提出一种考虑配电网灵活性供需鲁棒平衡的两阶段日内分布式优化调度方法。第1阶段,考虑净负荷不确定性与配电网灵活性供给能力,提出分布式电源集群的灵活性供需鲁棒平衡指标,并结合模块度指标建立了配电网分布式电源集群划分模型;第2阶段,根据配电网分布式电源集群划分结果,建立适用于分布式电源集群的日内分布式优化调度模型,并采用同步型交替方向乘子法进行了求解。最后,以IEEE 33节点系统为例验证了所提方法的有效性。     

高比例可再生能源背景下配电网动态重构与移动储能协同优化

随着可再生能源在配电网中渗透率的不断提升,其出力不确定性导致的弃风、弃光现象日趋严重.针对该问题,在高比例可再生能源背景下提出一种配电网动态重构与移动储能协同优化方法.首先,为缩减问题规模,融合时序负荷先验信息并采用模糊C均值算法划分重构时段,同时避免多余的开关操作.其次,考虑到可再生能源出力的不确定性,构建计及时空相关性且对稀疏离群点具有鲁棒性的不确定集合.然后,建立配电网动态重构策略与移动储能经济调度的两阶段鲁棒协同优化模型,第1阶段选择关键开关与充放电站,第2阶段对重构开关与移动储能进行协同优化以评估第1阶段选择方案的经济性.针对模型多层结构的复杂性,采用嵌套的列约束生成算法进行求解.最后,通过测试系统中的仿真计算,验证所提模型和算法的有效性.     

基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合

为应对风电不确定性给电力系统调度带来的难题,提出了一种基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合模型。首先,基于狄利克雷过程高斯混合模型对风电预测误差进行聚类,建立了数据驱动的风电预测误差模糊集,并进一步建立了考虑风电场间风电预测误差相关性的不确定集。接着提出了考虑储能的分布鲁棒机组组合模型,建立了考虑储能系统循环老化成本的目标函数。针对该模型min-max-max-min的4层结构,将其分解为两阶段问题,在第1阶段中引入运行域变量、爬坡事件约束与储能能量约束,以消去第2阶段中的动态约束,并将第2阶段问题通过KKT条件转化为单层问题,然后采用列约束生成算法对两阶段问题进行求解。最后,通过IEEE 6节点以及IEEE 118节点的算例分析,证明了所提模型的鲁棒性和有效性。     

综合考虑电动汽车充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化方法

分布式电源出力的强波动性及电动汽车(EV)的无序充电使配电网的灵活性不足问题日益凸显,因此非常有必要通过灵活性资源的有效调度提高配电网灵活适应性。在充分分析配电网灵活性提升措施的基础上,提出了能够表征配电网灵活性的净负荷峰值裕度、净负荷谷值裕度、净负荷允许波动裕度3个灵活性评价指标;建立了综合考虑EV充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化模型,阶段1构建了基于蒙特卡洛树搜索的EV有序充电策略,合理引导EV负荷在谷时段进行充电;阶段2在阶段1的基础上,建立了计及储能及可中断负荷的优化调度模型,并采用粒子群优化算法进行优化求解。IEEE 33节点系统算例验证了所提灵活性指标及EV有序充电模型的有效性,结果表明配电网两阶段灵活性提升优化方法能有效提升配电网的灵活性且整体经济性最优。     

基于区间优化的配电网智能软开关与储能系统联合优化方法

为优化智能软开关、储能系统等多种可调度设备运行策略,提升有源配电网的运行经济性,提出了基于区间优化的智能软开关与储能系统两阶段联合优化方法.首先,阐述了提出的基于区间优化的智能软开关与储能系统两阶段联合优化方法;其次,建立有源配电网智能软开关与储能系统两阶段联合区间优化模型;然后,采用列和约束生成算法对上述模型进行求解...     

电池储能系统参与用户侧削峰填谷的鲁棒优化调度策略

现有的用户侧调峰领域的储能调度鲁棒优化方法,缺乏考虑非线性多目标优化模型的研究。当储能出力范围直接受负荷不确定性限制时,传统列和约束生成算法无法求解此类模型。针对以上问题,文章考虑负荷、电池储能等约束条件,建立了以净负荷方差、用户侧用电支出等为优化目标的电池储能系统调度鲁棒优化模型,并同时考虑了用户负荷波动、新能源出力波动等不确定因素。由于第二阶段的决策与优化结果会影响第一阶段决策的取值范围,需要改进列和约束生成算法以实现对该类鲁棒优化问题的求解。通过将目标函数、部分约束条件视为多个子问题考虑,对原列和约束生成算法的每次迭代中的子问题求解步骤进行扩充,使每次迭代中求解多个子问题,能够有效拓宽该算法的适用范围。最后,仿真结果验证了该方法的有效性,能够在不改变传统算法性能优势的情况下成功应用于非线性多目标鲁棒优化问题。     

电池储能系统参与用户侧削峰填谷的鲁棒优化调度策略

现有的用户侧调峰领域的储能调度鲁棒优化方法,缺乏考虑非线性多目标优化模型的研究。当储能出力范围直接受负荷不确定性限制时,传统列和约束生成算法无法求解此类模型。针对以上问题,文章考虑负荷、电池储能等约束条件,建立了以净负荷方差、用户侧用电支出等为优化目标的电池储能系统调度鲁棒优化模型,并同时考虑了用户负荷波动、新能源出力波动等不确定因素。由于第二阶段的决策与优化结果会影响第一阶段决策的取值范围,需要改进列和约束生成算法以实现对该类鲁棒优化问题的求解。通过将目标函数、部分约束条件视为多个子问题考虑,对原列和约束生成算法的每次迭代中的子问题求解步骤进行扩充,使每次迭代中求解多个子问题,能够有效拓宽该算法的适用范围。最后,仿真结果验证了该方法的有效性,能够在不改变传统算法性能优势的情况下成功应用于非线性多目标鲁棒优化问题。     

考虑越限风险的主动配电网中DG、SOP与ESS的两阶段协调规划

双碳和新型配电系统构建目标下优化多种灵活型资源位置与容量是实现该目标的重要技术路线。为此,兼顾规划运行的经济性和安全性,提出一种考虑越限风险的主动配电网中可再生分布式电源(distributed genevation, DG)、智能软开关(soft open point, SOP)、储能(energy storage, ESS)的两阶段协调规划方法。阶段1以综合成本与越限风险最小为目标优化DG、SOP与ESS的位置和容量。阶段2属于联合SOP、网络重构、有载调压变压器、电容器组、需求响应和储能多种调节手段的多目标运行优化。同时,以基于灰靶决策技术的LDBAS算法和二阶锥优化的混合方法为规划优化的求解工具。在IEEE 33节点配电系统上仿真,测试结果证明了所提两阶段协调规划模型能够有效地提高系统运行效率、增强灵活性、降低运行安全风险及经济成本。     

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。     

考虑元件故障位置不确定性的维修队预调度与灾后派遣方法

极端自然灾害对配电网的影响具有强随机性,给配电网灾后快速恢复带来巨大挑战。为此,提出了一种考虑元件故障位置不确定性的两阶段配电网负荷恢复方法。在灾前决策阶段,综合考虑系统的交通状况和灾后恢复过程,制定与元件抢修配合的预调度方案。为了应对元件故障位置的不确定性,将预调度过程构建为3层鲁棒优化模型,并针对3层混合整数线性规划模型求解困难的问题,设计了嵌套列和约束生成算法,实现模型的精确求解。在灾后恢复阶段,计及分布式发电机和储能等资源和网络重构,构建混合整数线性规划模型,对重要负荷进行快速恢复。所提方法在改进的IEEE 33节点配电系统中得到了验证,算例结果表明其充分考虑了故障位置的不确定性,可以显著提升灾后恢复的效率,降低配电网负荷损失。