基于自适应鲁棒优化的互联微网能量/备用共享调度

为解决电力市场环境下区域多微网间的协作问题,构建了基于合作博弈论的微网群日前能量/备用共享调度模型。首先,计及风电、光伏和负荷预测的不确定性,提出了适用于单个微网和微网群的日前调度模型。随后,将自适应鲁棒优化应用于求解能量/备用共享调度问题。其次,为保障各微网的收益及联盟的稳定性,采用凸博弈对多微网协作产生的利益进行分配。最后,通过与两阶段鲁棒优化和蒙特卡洛仿真的对比分析,验证了自适应鲁棒优化求解微网能量/备用调度模型的保守性和可行性;进一步地,微网群的测试结果验证了凸博弈应用于多微网间利益分配的合理性。     

基于恶劣场景辨别法的微网随机自适应鲁棒模型

为应对能源结构转型中的低碳化、清洁化需求,考虑了微网同时参与日前能量市场、实时能量市场以及碳交易市场的情况。针对市场电价预测精度高、误差分布规律等特点,采用随机规划法对其不确定性进行处理。针对光伏出力的随机性与间歇性,采用动态鲁棒优化法对其进行处理。构建了考虑电价和光伏出力不确定性的微网两阶段鲁棒优化调度模型,并采用恶劣场景辨别算法将原问题分解为主问题和子问题进行迭代求解。子问题用来辨别最恶劣的光伏出力情景,并通过主问题对该情景下的单层优化模型进行求解,从而极大地削减了所需求解情景数量,提高了模型的计算效率。算例验证了算法的有效性,结果表明:微网同时参与多个电力市场可显著增加利润;采用恶劣场景辨别算法能够减轻计算负担,有效提高计算效率,且在大规模场景下的适应性更强。     

基于改进两阶段鲁棒优化的区域综合能源系统经济调度

针对光伏出力及负荷的不确定性对系统日前经济调度和实时运行的影响,提出了一种以期望场景下最优,任意场景下可行的改进两阶段鲁棒优化方法,解决经典两阶段鲁棒优化存在的保守性问题。建立一种考虑可再生能源和负荷波动的区域综合能源系统改进两阶段鲁棒优化经济调度模型,通过列约束生成算法将目标函数分解为主问题和子问题进行反复迭代求解。模型第一阶段(主问题)以日前经济调度成本为目标函数,制定出包含系统设备出力、天然气供气计划的日前调度方案。在此基础上,第二阶段(子问题)以实时运行下调整成本为目标函数,通过调整设备出力应对系统中不确定波动。最后,以冬季某区域综合能源系统进行算例仿真,验证模型的有效性。#$NL关键词：区域综合能源系统;不确定性;改进鲁棒优化;经济调度     

产消者日前-实时多阶段鲁棒优化调度方法∗

考虑产消者实时调度的非预期性,构建了产消者日前-实时多阶段鲁棒优化调度模型,并提出了基于RDDP 结合C&CG的求解算法.首先,计及风电出力和负荷需求的不确定性,构建了基于多阶段鲁棒优化的产消者日前-实 时优化运行模型;其次,提出了相应优化调度问题求解的RDDP和C&CG算法;最后,基于产消者的日前-实时最优 调度结果开展算例分析.算例结果表明,相比于两阶段鲁棒优化模型,多阶段鲁棒优化模型在最坏情况下的产消者整 体运行成本更高,符合产消者实时调度的非预期性.     

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。     

计及需求侧响应日前-日内两阶段鲁棒备用优化

为增强电力系统应对不确定性因素的能力,提高电网运行效率,提出一种计及需求侧响应日前—日内两阶段鲁棒备用优化模型。一方面,在模型中协同优化价格型与激励型需求侧响应提高电网运行的灵活性;另一方面,综合考虑风电出力不确定性与电力设备N-k强迫停运,增强电力系统应对不确定性因素的鲁棒性。基于鲁棒模型对系统运行备用进行优化,最小化电网在最恶劣运行场景下的调整成本,保证电网的安全可靠运行,并采用列和约束生成算法对两阶段三层优化问题进行求解。修改的6节点系统与IEEE RTS-79测试系统算例验证了所提模型与算法的有效性。结果表明,综合考虑多重不确定性因素进行备用优化,可以提升电网应对极端运行场景的能力;同时,需求侧响应的实施可以大大提高电网运行的灵活性。其中,激励型需求侧响应通过直接控制负荷,对于增强电网运行鲁棒性的作用更加明显;而电价型需求侧响应在要求保障负荷供电的场景下更为适用。     

考虑风电不确定性和气网运行约束的鲁棒经济调度和备用配置

在我国北方地区冬季供热期,大量供热机组"以热定电"运行,火电机组调节和备用能力不足,造成大量弃风。利用燃气轮机组的快速调节能力,可以促进风电消纳。针对在气电联合调度研究中未考虑气网运行约束,可能造成调度计算结果不可行的问题,提出了考虑风电不确定性和气网运行约束的鲁棒经济调度及备用配置模型,将燃气轮机组的备用范围转换为进气范围,并将其视为气网的不确定负荷。利用CCG算法将气电联合调度优化问题分解成考虑风电不确定性的鲁棒经济调度和备用配置主问题以及气网约束子问题,再通过benders分解法将主问题进一步分解成经济调度和备用配置主问题以及风电不确定性校验子问题,从而简化求解算法。算例结果验证了所提模型及求解方法的有效性和正确性。     

基于鲁棒后悔度的光储微网优化调度

提出了一种光储微网系统的鲁棒后悔度优化调度方法,以抑制系统中光伏输出和负荷需求的不确定性扰动。依据不确定参数的预测值及分时电价,动态非均匀划分调度时段以降低求解复杂度。考虑到蓄电池循环寿命在不同充放电深度下的损耗,构建光储微网鲁棒后悔度优化调度模型。由于模型求解属于一类带有非线性的双层优化问题,采用拉格朗日两段松弛和交叉熵混合求解算法获取鲁棒优化调度方案。算例仿真表明,所提求解算法能够实现最大扰动下的经济后悔度最小化,并且动态非均匀调度时段划分能够加快优化模型求解速度。相对于确定性优化调度,鲁棒后悔度优化能够有效减少不确定性因素对模型的影响,从而验证了所提优化调度方法的有效性和可行性。     

考虑光伏和电动汽车不确定性的配电网鲁棒经济调度

随着光伏等间歇性能源发电和电动汽车等随机负荷的大量接入,配电网运行调度中的不确定性因素增大,面临着更大挑战。本文首先建立了光伏电站出力和电动汽车充电站负荷的不确定波动特性模型,运用鲁棒优化的思想考虑配电网调度面临的不确定性因素,以网络损耗费用最大为极端场景,以极端场景下配电网总运行成本最小为目标函数,建立配电网鲁棒经济调度的Min-Max优化模型。通过采用Benders分解算法将Min-Max优化问题分解为主问题和子问题进行交替迭代求解,得到对于节点功率不确定波动具有鲁棒性的配电网经济调度方案。最后,以IEEE33节点系统为例进行仿真分析,并与确定性优化调度方法和场景法进行对比,仿真结果验证了所提出的鲁棒经济调度模型和求解算法的正确性和高效性。     

不确定性环境下数据驱动的电力系统优化调度方法综述

随着可再生能源大规模并网,电力系统运行的不确定性显著增加,考虑不确定性因素的调度方法逐渐得到重视。另一方面,建立准确的不确定性因素模型是求解优化问题的前提与关键,可再生能源出力具有复杂的不确定性,其发电数据为随机调度提供了科学的数据支撑。文中总结了不确定性环境下数据驱动的电力系统调度的理论方法以及应用场景。首先,总结了传统随机优化调度中数据驱动的随机变量建模方法。其次,介绍了鲁棒优化调度中数据驱动的不确定性集合建模方法。然后,针对随机优化中不确定性因素建模不准确以及鲁棒优化结果较为保守的问题,重点阐述了基于数据驱动分布鲁棒的电力系统优化调度理论与方法,梳理了随机变量的概率分布模糊集构建方法和分布鲁棒优化的模型构建及求解算法。最后,对数据驱动的电力系统调度未来的研究工作进行了展望。     

基于自适应模型预测控制的区域能源互联网两阶段协同调度

为解决系统内风光可再生能源及冷热电负荷的不确定性造成的运行困难,实现机组出力的精确化和平滑控制,提出一种基于自适应模型预测控制的两阶段区域能源互联网协同优化策略,将优化调度分为日前和日内两个阶段。在日前调度阶段,以总运行成本最小为目标建立系统经济调度机组组合模型;在日内优化阶段,采用自适应的模型预测控制方法,基于各机组的实际运行状态,以前一阶段优化调度出力为参考,对未来有限时域内系统各机组运行状态进行实时滚动修正,消除不确定性的影响,确保系统的稳定运行。算例分析验证了所提出模型及方法的有效性和可行性。     

光储充一体化快充站日前运行策略

针对电动汽车光储充一体化快充站的优化运行提出一种日前运行策略.考虑光伏出力与快充负荷的不确定性,应用基于场景的随机优化方法,以期望运行成本最低为目标,在满足储能系统循环寿命损耗限制的条件下,制定下一日的交换功率参考值.快充负荷场景利用序贯蒙特卡洛模拟方法基于非齐次泊松过程假设生成.利用分段线性化的储能循环寿命损耗计算模型,对与放电深度相关的储能寿命损耗进行精细化建模.通过算例验证了文中策略在应用储能系统响应电价信号进行削峰填谷方面的有效性.     

不确定性环境下的孤岛型微电网鲁棒优化算法

针对可再生能源出力和负荷功率的不确定性,提出了日前计划-日内调度的孤岛型微电网鲁棒优化算法,其中日前计划针对可能出现的最恶劣场景,利用列约束生成算法将问题分解为主问题和子问题,交互迭代求解最优经济调度方案;日内调度阶段,利用每一时段的实时测量信息,基于日前计划调度结果对调整成本进行二次优化,通过对传统能源发电的功率调整...     

基于风电出力概率预测模型的源荷储日前概率优化调度

为提高电力系统应对风电出力不确定性的能力,基于概率优化方法,构建源荷储日前概率优化调度模型,该模型在考虑风电出力概率分布的同时避免了大量场景的生成与缩减过程,且能够考虑风电出力偏离预测值后常规机组的调整情况,实现备用容量在各机组间的最优分配。在对储能设备进行日前调度时,根据荷电状态的变化动态调整储能设备的充放电功率上限值,改进储能设备的数学模型,避免储能设备发生过充和过放。采用IEEE 6节点系统进行算例分析,验证了所建模型的有效性。     

基于柔性负荷可控裕度的多时间尺度调峰优化

如何引导海量分散分布的负荷侧资源参与电网调控运行成为电力系统面临的新挑战,然而目前对于海量异构负荷的协同控制方法尚缺少深入研究.文章提出了一种基于柔性负荷可控裕度的异构负荷集群控制方法.首先,对空调负荷、电动汽车充电负荷、分布式储能建立广义储能的聚合模型.其次,在聚合商-负荷设备层面,针对多类型负荷的异构特性,提出了一...     

计及储能与电动汽车充电站的配电网经济运行研究

电动汽车(electric vehicle,EV)与储能装置在电力系统中的渗透率不断提高,能够作为可调节资源参与配电网的优化调度.首先在潮流模型、储能运行模型、EV集群充电站模型的基础上建立了配电网经济调度模型,以网损最小化、储能与充电站充电成本最小化作为日前调度目标;其次,基于交替方向乘子算法(alternating...     

计及运行风险和备用可用性的含风电系统两阶段优化调度

针对风电和负荷的不确定性对系统日前调度的影响,提出一种计及运行风险和备用可用性的日前两阶段优化调度方法。首先,考虑风电和负荷的不确定性及容许误差区间,利用条件风险价值(Conditional Value-at Risk, CVaR)度量系统调度运行风险。然后,建立日前两阶段优化调度模型。其中第一阶段优化模型以包含风险成本的系统运行成本最小为目标函数,优化制定有功调度及备用计划,保证系统运行经济性。基于第一阶段优化结果生成极限潮流场景集,第二阶段优化模型校验极限场景下的备用可用性并将结果反馈至第一阶段模型,确保系统运行鲁棒性,并提出迭代求解算法。最后,以IEEE39 节点系统和实际区域电网为算例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于改进k-means聚类的风电功率典型场景在日前调度中的应用

针对含风电电源的电网日前调度优化问题,应用聚类分析获得风电功率典型场景进行风电功率预测,并将预测结果用于日前调度优化具有重要意义。提出一种基于改进k-means聚类算法的风电功率典型场景生成方法,对周期内的风电数据通过场景生成和缩减,得到少数几个能反映周期内历史数据特征的风电功率典型场景集;然后以系统运行成本最小为目标,建立适应风电接入的日前机组组合模型,模拟风电接入后电力系统实际运行情况。最后通过算例比较风电功率点预测、区间预测和典型场景预测在电力系统日前调度中的经济运行优化结果,验证了所提方法的有效性和实用价值。     

考虑风电出力不确定性的分布鲁棒主备协同优化调度

随着大量可再生能源如风电接入电网,如何最大化地利用可再生能源、减小传统火电机组的成本成为亟需解决的难题,特别是机组运行和备用容量的协同调度成为现在研究的一大热点。考虑风电出力的不确定性,建立了成本最小化的两阶段经济调度模型。在第一阶段,即日前调度,根据预测的风电出力制定机组预调度方案。在第二阶段,即实时调度阶段,根据风电的实时出力对第一阶段调度方案进行反馈调节。针对风电出力的不确定性,应用Kullback-Leibler离散度原理对不确定因素进行建模。结合分布鲁棒方法,建立了极端概率分布下的两阶段分布鲁棒主备协同优化模型,并将其转化为可解的混合整数非线性规划问题。基于广义Benders分解方法,提出了分解协调算法对优化模型进行求解。最后以IEEE 6 节点系统和IEEE 118 节点系统进行算例仿真分析,并对比传统鲁棒及随机规划方法,验证了所提方法的可行性和优越性。