基于mRMR-XGboost-IDM模型的两阶段可调鲁棒经济调度

源荷双端不确定性导致的频繁弃风切负荷现象严重影响微网运行经济性。为有效应对源荷不确定性,文章提出一种基于最小冗余最大相关-极限梯度提升算法改进非精确狄利克雷模型(minimum redundancy and maximum correlation-extreme gradient boosting improved imprecise Dirichlet model, mRMR-XGboost-IDM)的两阶段可调鲁棒微网经济调度模型。首先,针对基于非精确狄利克雷模型(imprecise dirichlet model, IDM模型的不确定模糊集高度依赖历史数据数量的不足,结合mRMR-XGboost预测方法对其进行改进,扩大历史数据体量以提高所得不确定区间的精确度。其次,基于得到的不确定区间,构建微网两阶段鲁棒经济调度模型,并引入可调鲁棒参数协调经济性和鲁棒性。最后,采用列约束生成算法(column-and-constraint generation,C&CG)、对偶理论以及大M法求解最优经济调度策略。算例验证了所提模型可提高不确定区间刻画准确度,有效应对源荷不确定性并提高系统运行经济性。     

基于气象分型改进构造不确定集的多微网低碳鲁棒经济调度

在新型电力系统背景下,研究计及风电出力不确定性的多微网低碳调度策略,有利于降低风电出力不确定性对调度策略低碳性和经济性的影响。因此,提出一种计及碳交易成本并基于气象聚类分组生成改进风电不确定集的多微网可调鲁棒低碳经济调度模型。首先,利用最小冗余最大相关性特征选择技术、CURE层次聚类算法和条件生成对抗网络建立气象特征聚类下的风电出力生成模型,并结合概率分布模糊集,构建不同气象类型下的风电出力不确定集。其次,为实现微网低碳经济运行,将阶梯式碳交易机制引入微网,同时考虑到风电出力不确定性对微网调度的影响,建立基于改进风电不确定集合的微网间电能互济两阶段可调鲁棒模型。再次,采用交替方向乘子法嵌套列约束生成算法交替迭代,实现对多微网电能互济调度模型求解。最后,通过算例验证所提模型可提升风电出力不确定描述精度,同时提高微网运行经济性和低碳性。     

考虑风电和电动汽车不确定性的综合能源系统日前经济调度

综合能源系统中风力发电和电动汽车充放电的不确定性对系统运行的经济性有较大影响。考虑电动汽车的普及对综合能源系统的影响,根据电动汽车的不同出行和充电特性,细化区分各类电动汽车的运行模型;考虑风电出力的分布概率较难获取,通过较多历史数据驱动来构造一个基于不精确狄利克雷模型(imprecise Dirichlet model, IDM)的非参数模糊集,从而搭建一个考虑风电出力和电动汽车充放电不确定性的综合能源系统日前两阶段分布鲁棒调度模型。为了获得该模型的最优解,将其分解为一个混合整数线性规划主问题和一个具有max-min结构的子问题。利用对偶理论和大M方法,将子问题转化为MILP问题,利用列和约束生成(column and constration generation, CC&G)算法对主问题和转化后的子问题进行迭代求得最优解。算例分析表明,该模型能有效地应对风电出力与电动汽车充放电行为的不确定性。     

虚拟电厂参与的交直流混合微网双层多目标鲁棒优化调度

为规模化灵活控制分布式可再生能源与可控负荷参与市场交易和优化调度,本文提出一种虚拟电厂(virtual power plant, VPP)参与的交直流混合微网(AC/DC hybrid microgrid, AC/DCHM)双层多目标鲁棒优化模型。该模型利用VPP技术平抑发、用电功率的不确定性,采用鲁棒理论构建灵活调整边界的不确定合集,针对模型特点利用多目标飞蛾扑火算法进行求解。算例验证及分析表明:该模型能弥补传统鲁棒优化过于保守的不足,一定程度上可应对微电网荷源可预测性差、可调度资源和手段不足等缺陷;均衡各层收益主体,引入VPP可提高微网利润7.3%;在保证稳定运行的前提下,合理选择荷、源不确定变量的置信概率可提高微网利润22.8%,可有效实现电力经济的可持续性发展。     

区块链技术下考虑风电不确定性的微网群鲁棒博弈交易模式

微网群电能交易可以提高多微网系统整体经济性,促进可再生能源消纳并缓解配电网运行压力。然而风电出力不确定性严重影响了单个微网运行调控行为,进而影响微网群电能交易的经济性和可靠性。同时,可再生能源出力不确定性和微网群规模的扩大使传统集中式交易模式在处理微网群电能交易产生的海量、复杂、实时的微网数据时,存在交易信息不透明、可靠性低等问题。因此,考虑风电出力不确定性,引入具备数据透明性和可靠性的区块链技术,提出区块链技术下的多微网电能交易两阶段鲁棒博弈竞标调度模型。首先,对区块链技术与多微网电能交易非合作博弈模型的契合度进行分析,并给出基于区块链技术的多微网电能交易架构;其次,采用两阶段可调鲁棒优化模型和非合作博弈理论构建多微网鲁棒博弈竞标调度模型;再次,采用二进制扩充法、对偶理论、大M法、列和约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对该模型进行求解,得到各个微网的最优经济调度策略以及竞标策略;最后,通过算例验证了所提方法可以实现多微网系统分布式交易,提高整体经济性,并有效应对风电出力不确定性。     

基于狄利克雷模型的分布鲁棒机组组合

在应对风电不确定性电源发电的机组组合决策中,针对风电随机过程难以表达为确切概率密度与分布的问题,提出基于非精确狄利克雷模型的分布鲁棒机组组合优化模型与求解方法。其核心体现在:首先,依据历史信息,采用非精确狄利克雷模型(impreciseDirichletmodel,IDM)构造包含风电输出功率所有可能概率分布的模糊集;其次,依据该模糊集,在满足一定置信水平下,推演风电输出功率不确定性区间的表达,从而使其与传统自适应鲁棒优化模型相衔接;由此,构建了分布鲁棒优化决策模型,同时采用列约束生成(columnandconstraintgeneration,CCG)算法对其求解;最后,通过IEEE118节点系统算例,验证模型和方法的有效性。     

考虑风电不确定性和碳交易成本的多能源微网日前鲁棒经济调度模型

在低碳背景下,含热电联产(Combined Heating And Power, CHP)及电转气(Power to Gas, P2G)技术的多能源微网系统可以实现多种能源清洁低碳化供应,提高能源综合利用效率。然而,风电强烈的随机性与波动性严重影响多能源微网运行的安全性与经济性。基于此,采用可调鲁棒优化方法应对风电出力不确定性;并根据P2G低碳特性和碳交易市场机制建立阶梯型碳交易模型,综合考虑常规机组的运行成本、电量交易成本、弃风惩罚成本以及碳交易成本,构建多能源微网日前双层可调鲁棒经济调度模型。最后,对系统不同场景的调度结果进行对比分析,结果表明：引入阶梯型碳价后,可以有效提升含P2G的热-电联产型多能源微网低碳运行的经济性,可调鲁棒方法能使多能源微网在经济性和保守性上得以平衡。     

基于风光数据驱动不确定集合的配电网与多微网鲁棒经济调度

随着风电和光伏等可再生能源通过多微网(multiple microgrids,MMGs)的形式接入配电网(distribution network,DN),其不确定性会给配电网与多微网系统联合运行的可靠性、经济性带来挑战。对此,文章提出了一种考虑风光相关性的配电网与多微网数据驱动鲁棒调度方法。首先采用分布式调度方法建立配电网与多微网调度框架,分别建立配电网调度模型与微网二阶段鲁棒调度模型,以联络线功率作为两者的耦合参数;考虑风光出力的不确定性与时空相关性,采用数据驱动算法构建风-光出力不确定集合,从而建立微网数据驱动鲁棒调度模型;最后提出一种基于极限场景的改进列约束生成算法(column-and-constraint generation,C&CG)求解微网鲁棒调度问题,并采用目标级联分析法(analytical target cascading,ATC)对配电网与多微网整体调度问题进行求解。仿真结果表明,该配电网与多微网的数据驱动鲁棒调度策略可以捕捉风-光时空相关性,在保证系统调度鲁棒性时提高调度的经济性,并具有良好的收敛性。     

基于区块链技术的微网自适应定价策略及经济调度方法

单个微网应对各类分布式电源出力不确定性的能力有限,区域内多微网进行功率交互是提高可再生能源就地消纳率的有效手段。然而传统集中式交易平台存在平台运维成本高、资金结转不及时、交易信息不透明等问题。在此情况下,以区块链的分布式数据存储和点对点交易技术为基础,设计了多微网电能交易智能合约辅助微网决策。在多微网交易市场能量协调体系下,微网首先采用可调鲁棒优化制定考虑可再生能源出力不确定性的调度方案;其次调用多微网交易市场判定智能合约判定市场交易模式;然后基于智能电表完成自适应定价并调用分布式交易智能合约完成交易匹配;最后把交易匹配结果作为单微网可调鲁棒优化的输入循环探索可行解。最终选出了经济性较好的解作为微网在最恶劣分布式电源出力场景下的微网日前经济调度方案。通过算例验证了所提区块链辅助决策下微网日前鲁棒经济调度方法的有效性。     

大规模光伏电站接入电网可调节鲁棒优化调度

随着光伏电站接入电网的比例不断提高,光伏电站出力的随机性和波动性给电力系统优化调度带来较大影响。为保证优化调度的可靠性,提出将盒式集合鲁棒优化理论引入到含大规模光伏电站的电力系统优化调度中。同时为了协调系统调度中可靠性与经济性之间的矛盾,提出引入不确定性预算的概念以实现不确定区间可调节鲁棒优化,弥补盒式集合鲁棒优化偏于保守的不足,构建可靠性与经济性相协调的含光伏电站的电力系统不确定区间可调节鲁棒优化调度模型。并根据所构建的优化调度模型推导出一个不确定性预算决策方法,从而降低不确定性预算决策的盲目性。最后采用微分进化算法对提出的动态优化调度问题进行求解,并用算例进行测试,结果验证所构模型的可行性和合理性。     

考虑阶梯式碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化调度

为减少微电网系统运行的碳排放量,同时考虑可再生能源出力不确定性对系统调度结果的影响,提出了一种基于鲁棒优化的微电网低碳经济调度模型。首先,利用两阶段鲁棒优化方法消除可再生能源出力不确定性对系统调度结果的影响。其次,将阶梯式碳交易机制引入系统的运行调度阶段,以减少微电网系统的碳排放量。然后,建立了包含风电、光伏机组、微型燃气轮机、燃料电池及储能设备的微电网低碳经济调度模型,以各设备运维成本、系统购能成本和碳交易成本之和最小为优化目标,采用C&CG算法对所提调度模型进行求解。最后通过算例对所提优化调度模型进行验证。结果表明：两阶段鲁棒优化方法能够有效提高系统抵御风险的能力、引入阶梯式碳交易机制则可有效减少微电网运行的碳排放量。     

计及源荷双侧不确定性的全可再生能源系统日前经济调度

建立一种以太阳能、风能、生物质能为一次能源,并满足电、热、冷负荷需求的全可再生能源系统模型。充分考虑全可再生能源系统源荷双侧不确定性,建立基于两阶段鲁棒优化的日前经济调度模型,并采用列约束生成（C&CG）算法求解。仿真算例分析表明：通过发挥可再生能源系统多能互补的特性,可以实现可再生能源完全消纳,同时,通过调整不确定性调节参数,可以有效改善鲁棒优化的保守性,从而在保障安全稳定运行的前提下,最大程度提升能源系统运行经济性。     

计及源荷双侧不确定性的全可再生能源系统日前经济调度

建立一种以太阳能、风能、生物质能为一次能源,并满足电、热、冷负荷需求的全可再生能源系统模型。充分考虑全可再生能源系统源荷双侧不确定性,建立基于两阶段鲁棒优化的日前经济调度模型,并采用列约束生成（C&CG）算法求解。仿真算例分析表明：通过发挥可再生能源系统多能互补的特性,可以实现可再生能源完全消纳,同时,通过调整不确定性调节参数,可以有效改善鲁棒优化的保守性,从而在保障安全稳定运行的前提下,最大程度提升能源系统运行经济性。     

计及源荷不确定性及需求响应的离网型微电网两阶段日前经济调度

离网型微电网在远洋海岛、偏远地区等有举足轻重的作用,但源荷不确定性对其稳定运行具有一定负面影响。为减轻日内调度压力,提出了一种适用于离网型微电网的两阶段日前调度模型。利用混沌相空间重构、多目标粒子群、数据驱动及线性规划等方法,通过灵活资源调控降低源荷不确定性所带来的弃风和失负荷等负面影响,可在降低调度成本的基础上,兼顾系统高效性及可靠性。第一阶段以微电网综合运行成本最低,可再生能源就地利用率最高及系统失负荷率最小为目标,建立了计及需求响应的离网型微电网多目标经济调度模型。第二阶段针对第一阶段调度后产生的弃风与失负荷,采用极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)及XGBoost构建了蓄电池消纳弃风模型和调频电源调度模型。最后通过仿真算例的对比表明,需求响应对于系统高效性的增强是以增加调度成本和降低负荷可靠性为代价的,相比之下,所提两阶段日前调度方法可在降低调度成本的基础上,同时兼顾系统高效性及可靠性,为偏远地区和海岛等地区的离网型微电网运行提供参考。     

考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化运行

共享储能作为一种新兴能源存储技术正在迅速发展。为提高含共享储能电力系统的经济性,提出一种基于源荷不确定性的两阶段鲁棒多园区微网与共享储能合作博弈模型。首先,建立共享储能主体和各园区微网主体间的电能交易优化运行模型。其次,考虑可再生能源及负荷的不确定性,建立园区微网的两阶段鲁棒调度模型。然后,基于纳什谈判理论建立多园区微网-共享储能多主体合作运行模型,并将其等效为合作成本最小化子问题与电能谈判支付子问题。为了保护各主体隐私,运用交替方向乘子法对上述两个子问题进行分布式求解。最后,通过算例验证所提合作运行模型以及分布式算法的有效性。仿真结果表明共享储能与各园区微网协同优化运行能够减少各主体的运行成本。     

基于模型预测控制的微电网多时间尺度需求响应资源优化调度

为了解决微电网自身分布式能源就地消纳及参与上层电网需求响应的功率调度问题,提出一种微电网多时间尺度需求响应资源优化调度方法。建立了微电网多时间尺度需求响应调度框架,结合微电网的运行成本和需求响应补偿收益建立了日前最优经济调度模型;为了校正可再生能源和负荷的预测偏差,基于模型预测控制(MPC)方法建立了以联络线功率偏差和储能荷电状态(SOC)偏差最小为目标的日内滚动优化调度模型,通过引入可调容量比例因子考虑了微电网联络线功率的调节能力,保证微电网在消纳可再生能源的同时具备一定的可调容量;以实际微电网示范工程为例分析验证了所提方法的有效性和可行性,实验结果表明所提框架可使微电网有效地参与短时需求响应市场。     

考虑源荷不确定性的风光火储系统低碳经济调度

为提高以新能源为主体的新型电力系统运行的低碳经济性和能源利用率,提出一种考虑源荷不确定性的风光火储发电系统低碳经济调度模型。将碳交易成本引入传统经济调度中,细化碳排放源;用随机机会约束处理源荷两侧不确定性;立足供给电源侧资源禀赋来改善清洁能源的波动性和消纳率。以IEEE 30节点系统进行算例分析,通过随机模拟粒子群算法对模型进行求解,结果证明所提调度模型可减少碳排放量、提升系统的经济运行、促进新能源消纳。     

基于灰熵关联择优的含不确定性预算调节策略的微电网鲁棒调度

以运行成本、环境成本和可再生能源波动最小为目标,建立了以灰熵关联度为最优解评价标准的微电网调度模型。针对风光发电的不确定性,构造以预测值为中心的不确定性集,引入鲁棒优化理论改进调度模型。针对储能系统在调度过程中可能过早到达其限值的问题,提出了一种通过储能运行状态来估计风光发电不确定性预算的策略。采用改进微分进化算法对算例进行求解,该算法结合云模型增强其局部搜索能力,依据混沌算法提升其全局搜索能力。仿真结果验证了模型和算法的可行性,从Pareto前沿的变化与最优解集的特征值两方面分析了鲁棒调度模型的优越性;讨论了在不同场景下不确定性预算值对微电网调度的影响,并验证了不确定性预算调节策略能更有效地防止储能系统到达储能上下限,从而进一步提高微电网调度的鲁棒性。     

计及运行风险和需求响应的两阶段鲁棒机组组合模型

高比例风电并网给电力系统的调度运行带来了挑战。为应对风电的不确定性,该文提出一种计及运行风险和需求响应的两阶段鲁棒机组组合(unit commitment,UC)模型,此模型具有以下特点:1)基于历史风电预测–实测数据分析了风电预测误差的分布特征,进而建立一种基于0-1规划的运行风险模型;2)将建立的运行风险模型与鲁棒UC模型结合,通过求解鲁棒UC模型动态地调整风电不确定集合的边界,实现运行成本和运行风险的协同优化;3)考虑分时电价对负荷需求的影响,并分析需求响应(demand response,DR)的不确定性对调度结果的影响。提出的模型采用Benders-C&CG方法进行求解。仿真结果表明,所提模型可动态地调整风电不确定集合边界,有效降低了运行成本和运行风险的总和。