考虑风电统计特性挖掘的分布鲁棒优化调度方法

提出一种基于数据驱动分布鲁棒优化的电力系统调度方法,以应对考虑风电不确定性的电力系统运行问题.首先,挖掘风电数据统计信息,提出了基于主成分分析与核密度估计的风电概率分布模糊集构建方法,刻画风电随机性以及不同风电机组出力之间的空间相关性;其次,针对含风电的调度问题,建立考虑概率分布模糊集的两阶段分布鲁棒优化问题;然后,将...     

考虑风电不确定性的电气能源系统两阶段分布鲁棒协同调度

燃气轮机、电转气装置的应用加深了电气能源系统间的耦合关系,为消纳风电提供了新途径。同时,传统的随机规划和鲁棒优化算法在处理风电出力不确定性时均存在一定的局限和不足。基于此,将分布鲁棒优化方法应用到电气能源系统的经济调度问题中,建立了以燃气轮机、电转气装置为耦合元件的两阶段调度模型。模型的第一阶段以综合系统总成本为目标函数,同时融合了风电预测场景信息,制定出包含机组启停计划、机组计划出力值、天然气计划供气量的日前鲁棒调度方案。基于日前调度计划,模型的第二阶段(实时运行层面)通过机组出力调整、天然气供气量调整以应对风电的不确定性,并综合1-范数和∞-范数同时约束不确定性概率分布置信集合。整体两阶段分布鲁棒协同调度模型采用列与约束生成(CCG)算法进行求解。最后,通过算例验证了分布式鲁棒优化算法的有效性。     

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。     

基于分布鲁棒优化的电-气综合能源系统弹性提升策略

小概率-高风险极端天气灾害事件的频发对电力系统的安全稳定运行提出了重大挑战.针对深度耦合的电-气综合能源系统,文中提出一种考虑极端天气下配电网线路故障概率信息的弹性导向分布鲁棒优化模型以提升其弹性能力.首先,融合极端条件下元件故障概率区间构造线路故障模糊集,在此基础上建立防御-攻击-防御3层框架下的配电网弹性提升优化问...     

基于分布鲁棒优化的多源发电系统联合调度

为解决传统的随机优化和鲁棒优化方法不能同时兼顾经济性和安全性去处理风光等可再生能源大规模接入电力系统时的调度问题,采用在经济性和安全性上取得平衡的分布鲁棒优化方法来处理风光出力不确定的风-光-火-储联合发电系统日前经济调度问题.建立以运行成本最小为目标的多源发电系统联合调度模型,并利用分布鲁棒优化方法将其写成鲁棒机会约...     

考虑柔性电/热负荷的综合能源系统分布鲁棒优化调度

柔性负荷是综合能源系统(Integrated Energy System,IES)调度中提升供需互动性、降低系统运行成本的重要手段;同时,风能的不确定性给IES系统调度方案的保守度提出了严格要求。为优化负荷曲线,并减少风电出力不确定性对IES调度的影响,文章在考虑柔性电负荷和柔性热负荷的基础上,提出一种IES两阶段分布鲁棒优化调度方法：预调度阶段以IES的日前综合调度成本最低为目标;再调度阶段以风电历史数据为基础,寻找最恶劣风电出力概率分布下的最优机组调节方案,采用1-范数及∞-范数同时对不确定参数概率分布置信集进行约束,并使用列约束生成算法进行求解。最后,采用算例验证了该模型的有效性。     

计及风险规避的综合能源系统分布鲁棒优化调

随着综合能源系统的不断扩大和可再生能源并网的发展,如何提高新型能源下的电、热、气三网互联的运行效率和灵活性成为亟待解决的问题。在火力发电机组基础上,加入热电解耦的热电联产(combined heat and power,CHP)设备、电转气(power to gas,P2G)设备和储电、储热设备,构建电-热-气三网互联的综合能源系统。针对具有风电不确定性的综合能源系统,提出计及风险规避的分布鲁棒优化模型,以各发电机组的综合成本最小为目标函数,以电网、热网、气网和风电机组的约束为条件,用风险值表示风电不确定度。通过控制风险模糊概率模型中的风险值和置信度,实现系统的经济运行和优化调度,改善新能源消纳问题。最后采用IEEE 39节点系统验证了模型的可行性和有效性。     

基于源荷协同降碳的综合能源系统分布鲁棒经济调度

为充分挖掘综合能源系统的降碳能力,通过对源侧产能体系与负荷侧用能体系实现互动调节,提出了一种基于源荷协同降碳机制的综合能源系统调度模式;同时,为了应对系统内风光出力不确定性对优化调度的影响,基于非精确概率理论并充分考虑调度方案鲁棒性与经济性之间的制约关系,建立了综合能源系统分布鲁棒经济多目标优化调度模型;采用该模型不仅能消除传统分布鲁棒优化中不确定性集合保守度主观设定的局限性,并能实现鲁棒性与经济性均衡优化调度;最后,通过算例分析验证了所提方法的可行性和优越性。     

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。     

适用于鲁棒调度的风电场出力不确定性集合建模与评估

合理地刻画风电场出力不确定性集合是应用鲁棒调度的重要前提。文中对风电场出力不确定性集合建模及评估方法进行了研究,依据风电数据是否完备,分别提出了精确、有效的建模方法。当风电数据完备时,相比于已有方法,所提方法建立了给定置信概率与不确定性集合之间的解析关系,且集合可构建为具有较强工程适用性的椭球或多面体形式。当风电数据不完备时,所提出的方法可辅助调度机构在仅获知部分风电场出力预测误差信息时更加合理、有效地刻画风电场出力的不确定性,从而制定更加经济、可靠的调度策略。此外,文中还提出了评估一般风电场出力不确定性集合的方法。基于EirGrid历史数据的算例分析,验证了所提出的不确定性集合建模方法的合理性、精确性,以及评估方法的有效性。     

基于风功率间歇性的多区域综合能源系统两阶段分布鲁棒协同优化调度的研究

为了提高多区域综合能源系统对风电的消纳能力,有必要研究分析风电出力不确定性对系统经济稳定运行的不良影响,并提出策略减弱甚至消除不良影响。基于此,提出一种基于风功率间歇性的多区域综合能源系统两阶段分布鲁棒协同优化调度。日前阶段根据风电预测信息制定系统运行经济最优方案。实时阶段考虑最恶劣概率分布下,各风电场景中可调机组调整出力与弃风最小。模型结构为min-max-min,利用CCG算法求解。最后,通过算例验证了本文所提方法的优越性。     

含风电场电力系统的模糊鲁棒优化调度

随着电力系统中风电渗透率的不断提高,如何维护含风电场电力系统的安全稳定运行成为调度部门面临的新挑战。风电功率预测为调度部门提供决策依据,是解决风资源波动性和间歇性的首要方法,但当出现预测方法无法有效预测的风电功率爬坡事件时,依据功率预测值安排的调度方案可能不可行。为此,在传统模糊调度的基础上,提出含风电场电力系统模糊鲁棒调度方法。该方法采用六点模糊数考虑风电功率爬坡事件持续时间的不确定性,生成包含最坏场景的不确定集,并将其用来描述风电功率及安排调度。算例结果表明,考虑风电功率爬坡的模糊鲁棒调度可以有效解决传统调度方案中系统爬坡能力不足的问题。     

基于最优决策树的多能系统快速鲁棒优化调度

新能源渗透率的持续增长造成了多能系统快速协调调度的巨大挑战,包括调度结果过于保守以及日内调度低效等问题。为此,提出了一种基于最优决策树分布式鲁棒优化的多能系统协调快速调度方法,所构建模型考虑电网日内经济调度,引入基于范数约束的概率分布置信集精准描述新能源的不确定性,防止调度结果过于保守。同时,根据新能源日内运行数据,分别通过可解释的最优分类树和最优回归树算法,优化日内机组启停状态和出力水平的初始决策量,解决日内鲁棒调度的低效问题。在四川某地区电网的验证结果表明,该模型可在兼顾调度成本和鲁棒性的同时,实现水风光多能系统的日内快速协调调度。     

考虑风电接入的电力系统鲁棒经济优化调度

鉴于风力发电具有很强的随机性和波动性,含风电调度系统中,应用传统预测区间来描述其不确定性的方法存在缺陷.针对该问题,通过引入弃风限制对风电场的风电出力预测区间进行优化,得到能够保证调度系统安全运行的风电安全出力区间;在此基础上,建立双层鲁棒区间优化调度模型,使得常规机组的运行成本和风电场的弃风成本最小,并分析了系统爬坡...     

基于鲁棒优化的含风电工业微电网经济调度模型

风电是广泛使用的清洁可再生新能源,将风电引入工业微电网中,对其节能减排有着重要意义。以含风电的工业微电网为研究对象,基于鲁棒优化方法,以发用电成本最低为目标,以生产计划与火电机组出力计划为决策量,建立了含风电工业微电网自发电经济调度双层模型,并利用Benders分解算法对其进行求解。文中还应用某工业微电网数值算例进行测试,结果表明模型能有效平抑负荷波动,降低微电网发用电成本;验证了该鲁棒优化模型在最差情况下优于确定性模型,并且可根据需求改变不确定代价权衡保守性与最优性。     

考虑风电出力不确定性的综合能源系统鲁棒优化

受风速的波动性和间歇性的影响,风力发电具有明显的不确定性特点,增加了电力系统调度运行难度。针对风电出力的不确定性,以系统总运行成本及弃风成本最优为总目标,考虑系统能量平衡、火电机组出力、燃气轮机出力、P2G设备出力等约束条件,采用鲁棒优化方法构建含P2G设备、冷热电联产机组及储能装置的综合能源系统鲁棒优化模型,采用24时段的算例通过Matlab软件中心YALMIP工具箱,通过CPLEX求解器进行求解,分析不同鲁棒参数及风电消纳率条件下,系统运行成本的差异。最后,仿真验证了所建模型的正确性和有效性。     

计及需求响应的分布鲁棒博弈区域综合能源系统运行优化策略

随着能源市场的发展,大量新兴市场主体参与竞争,区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)源荷间日渐复杂的利益耦合关系给制定有效的协同优化策略带来困难.因此,文章提出基于分布鲁棒博弈的RIES源荷协同优化策略,将RIES运营商作为领导者,用户作为跟随者,建立考虑供能侧...     

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。