电力市场环境下含风电机组的环境经济调度模型及其仿真

电力市场环境下的传统经济调度不考虑环境补偿因素。文章在传统经济调度的基础上,考虑各机组和各种能源的环境成本,提出了火电机组名义环境补偿成本,用电方不需实际支付费用,发电方排污特性越好,火电机组的名义环境补偿成本越低;同时考虑了风电备用容量补偿成本,反映风电接入系统后火电热备用容量的变化;建立了电力市场环境下含风电机组的环境经济调度模型。基于Matlab优化工具箱,对一个包含2个火电机组和1个风电机组的系统进行优化仿真,结果表明：基于所提出的模型,环境友好的发电机组或能源将获得更大的调度权重。     

考虑风电预测误差成本的微网经济调度

提出考虑风电预测误差的微网经济调度模型,主要考虑的成本有燃料成本、运行维护成本、环保成本、以及备用容量成本,其中备用容量成本包括两个部分,一部分是旋转备用原有的成本,一部分是风电预测误差产生的备用成本;结合具体的微网算例,采用改进的粒子群算法对模型进行求解,得到机组出力的调度结果和考虑预测误差、不考虑预测误差调度费用曲线;并与实际的成本费用曲线作对比,结果表明考虑风电预测误差的更接近于实际情况;从而得到考虑风电预测误差是很有必要的,同时验证了模型和算法的有效性。     

计及风电功率预测误差的需求响应多时间尺度优化调度EI北大核心CSCD

风电功率预测存在误差,增加了电力系统运行调度的困难,影响系统风电消纳,降低系统运行的经济性。为了提高系统风电消纳能力,考虑风电功率预测误差,结合需求响应特点,从日前、日内和实时构建了电力系统需求响应多时间尺度优化调度模型。分析居民用户需求对电价的响应,构造日前价格型需求响应的初调度策略,并在日内根据风电功率预测偏差进行电价调整后的价格型需求响应再调度。分析工业用户和商业用户的调度补偿策略,以电网运行费用最低为目标,考虑平衡风电功率实时预测误差,建立激励型需求响应的实时调度优化模型,以提高系统风电消纳能力,降低系统弃风量。算例分析表明：所提出的优化调度策略能够较好地平衡风电功率预测误差,增加系统风电消纳量,节约系统运行成本,保证用户用电的自主性,最小化需求响应调度对其的影响。     

计及风电功率预测误差的需求响应多时间尺度优化调度

风电功率预测存在误差,增加了电力系统运行调度的困难,影响系统风电消纳,降低系统运行的经济性。为了提高系统风电消纳能力,考虑风电功率预测误差,结合需求响应特点,从日前、日内和实时构建了电力系统需求响应多时间尺度优化调度模型。分析居民用户需求对电价的响应,构造日前价格型需求响应的初调度策略,并在日内根据风电功率预测偏差进行电价调整后的价格型需求响应再调度。分析工业用户和商业用户的调度补偿策略,以电网运行费用最低为目标,考虑平衡风电功率实时预测误差,建立激励型需求响应的实时调度优化模型,以提高系统风电消纳能力,降低系统弃风量。算例分析表明:所提出的优化调度策略能够较好地平衡风电功率预测误差,增加系统风电消纳量,节约系统运行成本,保证用户用电的自主性,最小化需求响应调度对其的影响。     

节能发电调度下考虑风电功率短期预测的日前市场经济调度模型

为实现电力系统节能减排及提高系统对风电等新能源的消纳能力,可将风电功率不确定性因素考虑到电力系统日前市场经济预调度运行中。在传统机组经济调度模型基础上,充分考虑风电预测误差所引起的不平衡费用,利用机会约束的规划方法来建立含风电场在内的日前经济调度随机优化模型,并选用引力搜索算法来求解所建立的模型。最后结合IEEE—30节点网络调试系统进行模型仿真,并利用仿真结果探讨了正态分布参数、预测功率变化量和惩罚系数对日前市场内预调度成本和风电误差成本的影响,仿真结果验证了模型的有效性。     

计及风电波动性和电动汽车随机性的电力现货市场交易模型

针对风电出力波动性和电动汽车无序充电随机性对电力市场正常运行造成影响,提出综合考虑"源-网-荷-储"的日前市场与实时市场联动交易模型。日前市场中建立风力发电商和火力发电商与三类用户之间考虑电动汽车可调度能力的主从博弈模型,使发电商与用户之间形成预测电量交易组合。实时市场兼顾风电与用户双侧实际电量波动,以最小化社会成本为目标,建立考虑供需双侧实际电量波动的需求响应模型。为缓解双侧电量波动对电网的不利影响,避免投机行为,提出一种新型计及供需双侧电量波动的预测误差惩罚机制。最后,仿真验证了所构模型的可行性与有效性。     

考虑碳权交易和风荷预测误差随机性的环境经济调度

在低碳经济背景下,碳交易的引入及风电接入电网成为实现低碳减排的重要手段和方式。为此,建立了考虑碳交易与风荷预测误差的多目标环境经济调度模型。在经济目标函数中引入碳交易成本,基于碳排放量将碳交易成本分为碳收益、碳权成本、过排放罚金3部分,通过碳权购买裕度控制碳交易成本;模型中考虑污染物排放量最小目标函数,进一步促进系统调度的低碳减排。基于机会约束规划理论处理负荷及风电的不确定性,将其转换成负荷预测误差和风电功率预测误差的不确定性进行处理,并基于正态分布理论将不确定性模型转化成其确定等价类模型进行求解。在模型求解时,采用非支配排序遗传算法实现混合整数多目标优化问题的求解,算例分析表明在碳交易政策下,可以通过合理的碳权购买裕度及引入污染物排放量目标来实现环境经济调度,从而证明了模型的合理性和有效性。     

电力市场环境下的微电网双层经济运营优化模型

随着清洁能源的快速发展,微电网凭借其对分布式电源灵活高效的集成能力,已成为智能电网的重要发展方向。电力市场环境下,微电网如何协调优化好内外部资源,取得最大经济利益对其生存和发展至关重要。为有效促进电力市场环境下微电网的经济优化运营,提出了电力市场环境下的微电网双层经济调度优化模型。模型中上层考虑微电网参与售电侧市场和电力辅助服务市场竞争,制定微电网市场交易计划,优化微电网运营收益;下层考虑微电网内部分布式电源优化调度,协调内部各种资源最优分配,使运行总成本最低。通过算例分析验证建立双层优化,微电网可在电力市场竞争环境下获得更好的经济效益。     

考虑碳交易和风荷预测误差的电力系统低碳经济调度

随着电力系统低碳经济不断发展,碳交易的引入和风电并网促进了电力低碳化发展,为此,建立了考虑碳交易和风荷预测误差的电力系统低碳经济调度模型。首先,在经济目标函数中引入碳交易成本,构建了根据碳排放量计算碳交易成本的阶梯型模型,通过碳排放权裕度控制碳交易成本。其次,建立了风电和负荷预测误差模型,采用高斯混合模型拟合风电功率预测误差的概率密度分布,通过含有机会约束规划理论的旋转备用约束处理风电和负荷预测误差的不确定性,采用混合粒子群算法对模型进行求解。最后,通过对比3种调度模型的计算结果,验证了模型的有效性。     

大规模风电跨省消纳与交易机制的研究

从风电跨省消纳的技术问题和经济问题角度,分别分析了东北电网系统风电接纳能力和风电跨省消纳的外部不经济性问题.对东北电网风电接纳能力的测算表明,系统有能力保证风电跨省消纳,但火电机组会因为调峰深度的增加而降低其运行的经济性.提出基于市场的风电跨省消纳与交易机制,风电跨省消纳交易的中长期电量可以通过开展负荷低谷时期的发电权交易实现,而风电预测误差以及风电的间歇性所产生的发电计划偏差则可以通过建立调节市场来实现电力电量平衡,并提出了调节市场的交易形式、组织流程、结算机制及其调度模式和模型等.通过调峰平衡分析与实时平衡调度算例分析,验证了所提机制的有效性.     

提高风电并网系统调度计划可信度的HESS经济效益计算

针对风电-氢储能系统的经济性,文中提出利用氢储能系统(HESS)提高风电并网调度计划的可信度,分析了HESS提高风电并网调度计划的可信度的机理;然后,构建了计及风电预测出力、实际出力及调度出力的氢储能系统提高风电并网调度计划可信度的充放电价格策略体系;最后,建立了HESS收入及成本数学模型。在此基础上,构建了提高风电并网调度计划可信度的HESS全寿命周期的经济效益计算数学模型。以某风电场为例对所提模型进行了验证,并分析了经济效益对调度误差和电价的敏感性,结果表明所建立的HESS经济效益计算模型的正确性。研究结果为风电-氢储能系统前期投建的经济性评价提供了参考。     

考虑风电不确定性的ɸ-散度下基于条件风险价值的鲁棒动态经济调度

针对风电功率预测误差不确定背景下动态经济调度的发电风险费用,建立基于条件风险价值的动态经济调度风险费用鲁棒优化模型.在仅知风电功率预测误差情景的条件下,结合统计学理论,采用φ-散度构建较高置信水平下的风电功率预测误差不确定概率的置信域;采用拉格朗日对偶理论,将动态经济调度风险费用鲁棒优化模型转化为可求解的数学模型.采用IEEE 30、IEEE 118节点和S-1047节点系统进行数值仿真,结果表明,所建模型能够有效地抑制风电功率预测误差不确定性对风险费用的影响.     

一种改进的风电功率预测误差分布模型

受限于现有系统的预测精度,风电功率预测值与实际值之间存在一定的误差,该预测误差的分布特性是风电功率预测精度评估和大规模风电并网电力系统优化调度的重要参考依据。已有的方法大多采用正态分布模型,就精确度而言,会在一定程度上偏离预测误差的实际概率分布。在正态分布模型的基础上,根据概率密度函数以及最小二乘法的相关理论提出了一种描述预测误差分布模型的新方法。对EirGrid风电功率预测数据的计算分析结果验证了该方法的有效性及相对于已有正态分布模型的更精确性。     

Statistical distribution for wind power forecast error and its application to determine optimal size of energy storage system

Accurate wind power forecast is an important tool for wind farm to participate in day-ahead or hours-ahead energy markets. However, forecast errors with any methodology are so large that they cannot be neglected. The forecast error needs to be analyzed individually for single wind farm to estimate the impact of this error on trading wind energy in electricity market. Although forecast error is always assumed as normal distribution, it can be demonstrated that it is not proper with a simple statistical analysis. In this paper, a mixed distribution is proposed based on laplace and normal distribution to model forecast errors associated with persistence forecast for single wind farm over multiple timescales. Then the proposed distribution is used to estimate the penalties for prediction errors in the electricity market. Energy storage system (ESS) can smooth the wind power output and make wind power more “dispatchable”. A probabilistic method is proposed to determine optimal size of ESS for wind farm in electricity markets. The results indicate that the proposed distribution and probabilistic method is efficient to find optimal size of ESS.     

面向电力市场的含风电电力系统的环境经济调度优化

考虑洁净能源在环保问题上低成本的优势,建立了一个面向电力市场的含风电的电力系统环境经济调度优化模型,使电力市场环境下含风电的电力系统优化调度更趋合理和经济,具有较高的可信度。基于遗传算法,运用Matlab工具箱对IEEE30节点系统进行了优化求解与仿真,验证了该模型和算法的正确性和有效性。     

预挂牌月平衡机制下机组偏差电量月内滚动调度方法

针对我国当前中长期电量交易中的机组合约电量执行偏差,部分省份采用预挂牌月偏差平衡机制作为解决手段,但是该偏差平衡机制对调度工作提出了更高的要求,传统的调度方法难以与之适应,尤其在高比例水电地区,还缺少与之相适应的、定量有效的调度方法。由此提出预挂牌月偏差平衡机制下水火风电系统偏差电量月内滚动月度调度方法。提出考虑机组合约完成进度公平性的机组月度电量分解模型,并以分解后的日计划电量为基础,建立以节能降耗和偏差平衡成本最低为双目标的水火风电系统日前调度模型以及日内调度模型,通过日偏差电量月内滚动的方法实现机组月度合约电量偏差平衡成本最小。算例仿真表明所提调度模型及方法可以有效减少机组月度合约电量偏差,降低机组偏差平衡成本并兼顾节能环保要求。     

基于备用安全的含风电场的电力系统经济调度

随着风电在电网中渗透功率的持续增加,风电的不确定性给系统的备用决策和发电调度带来新的难题。为保障含风电场电力系统的安全运行,本文结合风电预测误差的概率密度函数,提出了一种系统运行安全性指标——备用安全可信度,并以备用安全可信度最大化和火电机组运行费用最小化作为优化目标函数,建立了含风电场的电力系统经济调度模型。针对寻优效率,本文采用了一种将优先顺序法和内点法相结合的优化方法对机组组合问题求解。算例分析证明了所提模型和解法的可行性和合理性。     

考虑多重不确定因素的含风电场低碳经济调度

碳交易引入含风电的调度系统中,由于碳交易价格的不确定性增加了含风电系统的不确定因素的数量。针对低碳经济调度中的多重不确定因素,根据其不同的特性和对调度系统的不同影响区别对待,将风电预测误差和负荷预测误差表示成模糊变量和随机变量,并用混合机会约束考虑其对调度系统旋转备用的影响,应用多场景技术根据碳交易价格的波动模型建立考虑碳交易价格波动下的低碳调度模型。模型的求解通过机组组合方式的确定和机组出力分配两部分进行,通过场景评价指标得到最优机组组合方式下的最优机组出力。最后通过10机组算例证明了模型的有效性和合理性。     

Optimal offering strategy considering the risk management for wind power producers in electricity market

This paper provides a technique based on stochastic programming to optimally solve the wind power problem faced by the uncertainty. Uncertainties regarding the wind availability, market prices, and balancing energy needs are considered throughout the paper. The objective of this paper is to derive the best offering strategy for a wind power producer in a Short-Term electricity market, while limiting the risk of expected profit and required reserve due to wind speed forecast volatility. Risk aversion is explicitly modeled using the conditional value-at-risk methodology. ARIMA techniques are used to predict next-day electricity prices and wind speed forecast. For more performance the probability distribution function of the error between forecasted value and realized value to scenario generation is used. A realistic of numerical case studies demonstrates the interest and the effectiveness.     

考虑风电及分时电价的机组组合问题研究

近年来,风电等清洁能源的接入以及负荷侧分时电价的管理增加了电网调度的复杂性,为实现在风电接入及分时电价管理背景下的火电机组的经济调度和分时电价策略优化,首先研究了负荷需求对峰谷时段电价的响应模型,接着基于模糊机会约束理论建立了考虑风电及分时电价的机组组合模型,然后提出了一种双层混合粒子群算法求解该机组组合模型,以得到与风电相配合的分时电价定制策略以及火电机组出力值。最后仿真结果表明,所提出的方法可以实现负荷侧分时电价策略与供电侧火电出力的有效配合并降低火电机组的发电成本。