考虑风电降载的电力系统鲁棒备用调度模型

风电主动控制可抑制风电出力的波动,有效缓解系统备用压力。文中提出了一种考虑风电降载的电力系统鲁棒备用调度模型,考虑风电场和负荷功率预测误差的不确定性,引入风电降载比定量描述风电备用持有水平,建立风电场备用、旋转备用等鲁棒约束条件,同时根据对偶原理将鲁棒优化模型转化为确定性的数学规划问题,利用线性松弛技术和空间分支定界法寻找模型的全局最优解。最后,采用改进的IEEE 39节点算例验证模型的有效性。     

大规模风电接入的电网发电调度研究综述

由于风电出力具有随机性和间歇性,大规模风电接入给传统的电力系统调度运行带来新的挑战。风功率预测精度一定程度上不能满足实际要求,因此文章归纳国内外相关研究成果,并分别从两个方面展开论述,首先论述风电场与常规机组联合调度的模型,包括风电确定性模型和风电不确定性模型,概述了当前的建模方法,并对常用的算法进行总结,然后介绍储能技术及其发展状况,对风电场与储能设备协调配合抑制风电场出力波动的研究进行详细介绍。文章最后为考虑大规模并网风电场的发电调度进一步研究提出了意见和建议。     

基于变寿命模型的改善风电可调度性的电池储能容量优化

基于风电接入技术准则和电网调度需求,对风电场日前调度功率值予以优化,并通过电池储能弥补实际风电出力与该调度参考值间的差值,从而改善风电的可调度性。从能量吞吐量角度出发,建立电池储能实际使用寿命评估模型。基于该模型,以风储联合系统年收益最大为目标,提出综合考虑风电调度功率优化和变寿命特性的电池储能容量优化模型。以某风电场年历史出力数据为例,对电池储能功率/电量容量进行协调优化,仿真结果验证了所提模型的有效性。     

基于信息间隙决策理论的电网负荷恢复鲁棒优化

停电电网的恢复过程中,负荷恢复的不确定性可能影响电网恢复过程的安全,需要在负荷恢复中考虑负荷的不确定性。考虑到准确的负荷不确定性分布模型难以获取,文中提出了基于信息间隙决策理论(IGDT)的电网负荷恢复鲁棒优化方法,使负荷恢复方案在负荷波动范围内均能满足要求,而无需已知负荷的不确定性分布。首先,基于IGDT,将确定性负荷恢复优化模型转变为在负荷波动范围内均能达到最低恢复要求的鲁棒优化模型,同时综合考虑负荷恢复过程中的负荷最大恢复量、单次最大投入量、电网潮流等约束条件,再利用人工蜂群算法对优化模型进行求解,最后以新英格兰系统和江苏系统为例验证了所提方法的有效性。     

含风电场电力系统的鲁棒优化调度

随着风电场大规模的接入电力系统,电网调度运行变得愈加困难。传统的调度方法无法考虑风电出力的不确定性,将威胁系统运行的安全性,因此研究计及风电出力波动性的电力系统安全调度具有重要意义。采用一种基于风电出力预测区间的调度模式来考虑风电出力的不确定性,在此基础上建立鲁棒优化调度模型,并考虑机组的自动发电控制(automatic generation control,AGC)响应来应对风电出力波动,维持系统功率平衡。然后在鲁棒调度模型的基础上建立新的经济校正成本模型来对比传统调度和鲁棒调度的经济性。该模型在目标函数中加入模拟场景下的弃风和失负荷的惩罚费用,利用风电模拟场景计算平均总运行成本。最后采用96个时段的10机算例和实际某省系统中24个时段的134台机算例对传统调度和鲁棒调度进行了对比分析,验证了所提方法的鲁棒性和经济性。     

双重不确定性下考虑风险偏好的风储系统日前报量策略

“两个细则”中明确指出对风电场参与市场运行进行偏差考核，市场机制下电价与风电出力的不确定性，进一步增加了风电场参与现货市场的收益风险。而信息差距决策理论(info-gap decision theory,IGDT)具有在严重不确定性背景下的优化决策能力，因此提出基于IGDT的风储联合系统日前报量决策模型。首先，立足于传统风储联合系统日前报量决策模型，在目标函数中引入了偏差惩罚项，量化日前报量决策导致的实时费用风险。其次，考虑决策者风险偏好的差异，构建了“风险规避”和“投机套利”两种风险偏好的IGDT电价不确定性描述模型。同时，利用贝塔分布描述风电出力分布特征，并采用超拉丁立方的区间采样实现决策者风险偏好在风电出力不确定性上的有效量化。最后，采用McCormick包络将原问题进行凸松弛后利用商业求解器求解。算例表明，所提出的日前报量决策模型能够满足决策者不同风险偏好的前提下，进一步提高风储系统的日前收益。     

基于风电极限穿透功率的经济调度优化模型研究

风电出力的时变特性,决定了风电极限穿透功率对大规模风电并网系统的调度策略有重要的影响.在充分体现环境保护和风电特性的火电和风电的运行价格模型基础上,基于风电场极限穿透功率和风电场出力预报可信度,建立了风电并网电力系统经济优化调度模型.基于新疆乌鲁木齐电网对该调度模型进行算例仿真,并采用遗传算法(GA)实现模型求解,结果...     

风电、蓄热式电锅炉联合供暖调度鲁棒优化模型

为缓解风电不确定对系统消纳风电的影响,提高风电利用效率,引入鲁棒随机优化理论,以风电、蓄热式电锅炉组成供热系统,建立了考虑风电不确定性的风电供暖调度优化模型。首先,分别构建了风电出力功率模型和蓄热式电锅炉负荷需求模型;然后,应用鲁棒随机优化理论刻画风电出力不确定性,并分别构建了风电出力确定性和随机性条件下风电、蓄热式电锅炉供暖调度优化模型。最后,以我国北方某城市风电供暖项目进行实例分析,结果表明：鲁棒随机优化理论能够有效刻画风电出力不确定性,为不同风险态度决策者提供了决策工具;风电、蓄热式电锅炉组成的供热系统能够实现供暖负荷灵活参与电力系统调度,有助于增加系统风电消纳能力,降低弃风电量,具有显著的经济和环境效益。     

计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度方法

研究适用于风电大规模接入系统的抽水蓄能-风电联合运行优化调度方法对于系统的安全稳定运行具有十分重要的意义。结合风电场及抽水蓄能电站的运行特性,提出了一种计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度方法。利用风险约束理论来描述风电出力的不确定性,将抽水蓄能作为一种平抑风电出力波动性的手段纳入到调度体系之中,以此为基础,研究构建了一种计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度模型,并提出了一种基于改进离散粒子群算法的模型求解方法。基于10机算例的仿真验证了所提方法的正确性和有效性,结果表明,与传统调度方法相比,该方法可以有效提升系统的经济效益。     

计及柔性资源的含风电场电力系统多目标动态协调调度

针对风电出力的间歇性和不确定性,提出考虑能量存储系统和需求侧管理的含风电场电力系统的动态经济环境协调调度模型。结合风电出力概率模型,将含随机变量的机会约束转化为确定性约束条件。在此基础上,建立含风电场及柔性资源的多目标调度模型,并提出一种基于拥挤熵的改进多目标粒子群优化(IMOPSO-CE)算法对该模型进行求解。最后以含6台火电机组和1个风电场的电力系统为算例,对不同调度情景下的仿真结果进行比较分析,验证了所提模型的合理性及IMOPSO-CE算法的有效性,为解决含风电场电力系统动态经济环境调度问题提供了一种新思路。     

基于混合随机规划/信息间隙决策理论的虚拟电厂调度优化模型

虚拟电厂(VPP)在调度过程中面临多种不确定因素,给决策和系统安全运行带来一定的困难。提出了基于混合随机规划/信息间隙决策理论(IGDT)的VPP调度优化模型,该模型针对电价概率分布描述较为准确、预测精度较高的特点,采用随机规划处理电价的不确定性;针对风光出力概率分布难以精确刻画、预测精度较低的特点,采用IGDT处理风光出力的不确定性,通过赋予风光出力偏差系数不同的权重,解决了IGDT同时处理风光出力不确定性的问题。此外,针对不确定性决策的盲目性和不同策略面临风险程度的不同,引入风险成本量化不同决策方案对应的风险。仿真结果验证了所提模型的有效性。     

双馈风电系统参与频率调节的小扰动稳定性分析

为了分析风电系统并网后对电网频率的影响,建立考虑调频的双馈风电系统小扰动稳定性分析的数学模型.根据风速的变化,研究功率控制策略,额定风速以下采用最大功率追踪控制,实现输出功率最大;额定风速以上采用恒功率控制,保证整个系统安全稳定地运行;考虑负荷动态模型时,分析风速变化对系统特征值的影响;利用Matlab建模进行时域仿真.理论研究和仿真结果表明,在全风速变化区间,能实现输出功率调节,系统能保持较好的小扰动稳定;增加频率调节环节后,风电系统在一定程度上能参与电网频率调节,有效地改善电网的频率特性,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.     

考虑风电不确定性的配电网区间潮流计算

高渗透率风电的接入使得配电网三相潮流计算需要考虑更多不确定因素,传统的潮流计算方法面临严峻挑战.文中基于区间分析理论,采用区间数对风力发电系统出力的不确定性进行描述与分析,并建立了考虑风电注入功率不确定性的配电网三相区间潮流计算模型.为高效求解所建立的配电网三相区间潮流计算模型,基于对传统非线性区间方程求解方法的分析与...     

考虑源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度

大规模风电并网是实现电力低碳环保发展的必然趋势,而风电与负荷的随机波动性对系统的影响不容忽视。提出一种考虑模糊机会约束的低碳型经济调度模型,同时计及源荷两侧不确定性对含风电电力系统低碳调度的影响。将阶梯型的碳交易成本引入目标函数中,旨在降低系统碳排放量,提高系统风电消纳量。针对风电并网后系统的不确定因素,引入模糊机会约束,将确定性约束松弛为含有模糊变量的系统约束,利用梯形模糊参数将其清晰化处理,并通过CPLEX对模型进行求解。算例分析表明所提模型可有效提高风电消纳水平以及降低碳排放。     

考虑风电参与的黑启动方案

风电具有启动功率小、启动速度快的特点,安全、稳定地利用风电将有效加快电力系统恢复进程。考虑系统调频能力和机组爬坡能力约束,提出基于机会约束规划模型的风电参与黑启动最佳接入量评估方法,并对风电接入时机进行评估。为了有效发挥风电的作用,提出考虑风电参与黑启动方案的优化方法,对风电接入和负荷恢复进行分时步协调优化,制定出风电参与的最优黑启动方案。以含风电的IEEE 39节点系统为算例验证所提方法的可行性和有效性。     

基于通用分布的风电功率出力动态场景生成方法

随着大规模风电接入电网,风电功率的不确定性使得电力系统的运行与调度面临着新的挑战。针对风电功率的不确定性,本文提出了基于通用分布的风电功率动态场景生成方法,将风电的不准确性转化为确定性模型。本文首先利用通用分布良好的拟合特性去近似表征风电功率的实际分布,然后对风电的波动性进行建模,通过逆变换抽样的方法生成大量既符合风电的随机性又符合波动性的场景。为了验证所提方法的有效性,本文从场景生成的速度和精确程度方面进行了比较。以实际风电数据为基础的仿真算例验证了所提的基于通用分布的风电功率出力动态场景生成方法的可行性。     

计及风电预测误差不确定性的风电参与网架重构优化

在大停电后的电力系统恢复过程中,充分考虑风电场的功率支援可加快系统的恢复速度,而风电场出力又具有不确定性,这为系统恢复方案的制定带来了新的挑战。为此文中提出了一种考虑风电场出力不确定性的网架重构恢复方法,该方法首先以预测误差不确定性描述风电场出力不确定性,然后采用风电场限出力接入策略消除风功率波动性对网架重构带来的负面影响,同时定义网架恢复成功率指标描述风电场预测出力不确定性可能导致的恢复失败风险。之后,在机组节点恢复成功率不低于一定置信水平的前提下建立随机相关机会目标规划模型,以最大化网架恢复成功率和最小化网架恢复时间为优化目标,采用离散粒子群算法和随机模拟技术组成的混合智能算法求解模型。最后,以IEEE 39节点为算例对该方法与传统恢复方法进行了分析比较,结果表明,提出的恢复方法在有效应对风电场出力不确定性的同时能够有效缩短网架恢复时间,加快系统恢复进程。     

考虑风光预测精度特性的多时间尺度机组组合方法

考虑风电和光伏预测精度伴随时间尺度缩小而提高的特点,建立了一种考虑风光不确定性接入的含风光出力旋转备用容量的多时间尺度机组组合模型及其调度方法。该调度模型基于3个不断缩小的时间尺度级,将逐级提高的风光预测值更新至风光出力等效负荷和旋转备用中,采用下级修正上级偏差的方式,对不同时间尺度采用动态规划算法求解,获得逼近最大化消纳风光出力且兼顾传统机组经济最优化的机组组合方式。以修改的IEEE 30节点系统为算例进行仿真计算,验证了该方法的合理性和有效性。     

基于蒙特卡罗方法的风电场有功出力的概率性评估

风电具有随机性和间歇性的特点,常规确定性方法已无法准确评估风电场有功出力情况。为了解决此问题,引入概率性方法对风电场出力进行评估。考虑运行、停运和降额状态,建立了风电机组的多状态故障模型。在此基础上,考虑风速的随机性、风电场尾流效应建立了风电场的可靠性模型。基于此模型,应用蒙特卡罗方法给出了风电场有功出力概率评估的方法和流程。在Matlab中编写了相关程序,并对风电场的有功出力进行了概率评估,分析了不同可靠性参数和模型参数对评估结果的影响,从中可以看出风速模型中形状参数和尺度参数对评估结果影响较大。