考虑风电不确定度的风-火-水-气-核-抽水蓄能多源协同旋转备用优化

随着风电并网渗透率的快速增长,系统的随机波动性显著增强。为合理地协调旋转备用配置效益和风险的矛盾,首先以多面体不确定集刻画风电不确定性,构建了计及风电出力误差概率的期望弃风和期望切负荷模型。在综合考虑风电、火电、水电等多类型电源机组运行特性的基础上,以发电效益与潜在期望风险为备用目标,建立了考虑风电不确定度的风-火-水-气-核-抽水蓄能多类型电源机组协同调度的旋转备用优化模型,并提出了一种自适应遗传算法与分枝切割算法相结合的双层优化算法以求解所建模型。算例结果表明,所提备用方法能自适应地寻找风电最优不确定度,合理地权衡备用策略的经济效益和风险成本,同时所建模型能适应在不同风电预测精度、不同切负荷成本系数以及不同风电调峰特性下的旋转备用优化配置,实现综合效益最优。     

考虑风电不确定性的电网备用优化决策方法研究

基于风电并网的国内外研究的基础上,主要进行了风电不确定性的电网备用优化决策方法研究。利用风电不确定性、机组强迫停运率和负荷波动三方面建立系统的不确定性模型。以最小化备用成本为目标,并分别以解析法和mentocarlo模拟法求解系统的可靠性指标作为约束条件,构建确定系统所需的最优旋转备用容量的数学模型。对接有风电场的IEEE RTS96系统仿真,反映了相同的备用需求随风速变化的趋势,并比较得出模拟法得到的备用结果比解析法大。在此基础上,该方法还可以对风速预测偏差,风电渗透功率对系统所需旋转备用的影响进行进一步分析。     

考虑综合运行成本的风电优先调度模型与算法

为优先调度风电,并充分考虑风电并网对系统经济性的影响,本文提出了一种考虑综合运行成本的风电优先调度模型。在传统火电机组运行成本和环保成本的基础上,引入风电的优先消纳补偿成本和系统的旋转备用成本;计及系统的爬坡约束、旋转备用约束等一系列安全性约束条件;最后运用综合粒子群算法思想的改进细菌觅食算法对IEEE30节点系统进行了仿真,仿真结果验证了本文所提出模型与算法的合理性和可行性。     

机组组合在含风电系统的备用协调优化

针对风电出力、负荷预测偏差,发电机组故障停运等不确定因素,在传统模型的基础上,增加负荷跟踪时间和快速旋转备用的限制,建立兼顾系统运行效益和备用效益的机组组合模型。以快速旋转备用来平抑风电功率和负荷的波动,以系统的发电成本和备用成本之和最小为目标函数,采用改进的遗传—粒子群算法优化求解。算例仿真验证了模型和算法的有效性。     

采用混合智能算法的含风电电力系统多目标优化调度

为了增强含风电电力系统的安全性和稳定性,提出一种计及运行风险及备用成本的含风电电力系统环境经济调度新模型。在目标函数中加入了系统运行风险指标和正、负旋转备用成本;增加了系统可靠性约束条件,确保了较低的系统运行风险,并同时获取正、负旋转备用量。采用一种新型高效的场景生成技术来描述风电功率的随机性。基于花授粉算法及差分进化算法提出一种具有时变模糊选择机制的多目标优化算法。将所提模型及求解方法在具有一个并网风电场的4机组系统中进行仿真。分析了各参数变化对系统运行的影响,并与其他两种启发式智能算法进行比较,验证了所提模型及算法的可行性和有效性。     

含大规模风电场的电力系统旋转备用风险决策模型和方法

大规模风电场并网后其出力的不确定性增加了系统运营方在制定旋转备用计划时平衡成本与风险之间的难度。为应对这种挑战,首先在考虑风速预测误差、风速实时波动和风电机组故障的情况下对风电功率的随机性进行了分析;然后,建立了以考虑旋转备用容量成本和停电损失的旋转备用成本期望值和条件风险价值为目标的多目标优化模型,并采用多目标免疫优化算法和蒙特卡洛场景模拟法求出旋转备用成本期望和条件风险价值的最优前沿集;最后,采用模糊决策理论确定最终的旋转备用计划。算例结果表明该多目标模型可以有效地求出旋转备用成本期望和条件风险价值的前沿集;模糊风险决策模型比普通风险决策模型扩大了风险容忍系数的有效区间,更能反映风险态度;而考虑条件风险价值的旋转备用优化模型在风险规避方面比仅考虑成本期望的模型更具优势,可以作为旋转备用计划决策者的风险管理工具。     

含风电场电力系统环境经济动态调度建模与算法

为应对风电功率的不确定性,提出考虑风电渗透功率的增、减出力旋转备用量化模型。在旋转备用量化模型基础上,考虑常规发电机阀点效应及爬坡速率约束,采用价格罚因子法嵌入废气排放目标到发电机燃料费用目标函数中,将环境经济动态调度多目标优化问题转化为单目标优化问题。将约束条件的处理与目标函数完全分离,建立了含风电场电力系统环境经济动态调度模型。针对量子粒子群算法存在早熟的问题,引入早熟判断机制,对早熟粒子进行混沌搜索,从而提出改进量子粒子群优化算法求解所建立的调度模型。在10机系统上采用所提出的方法,仿真结果表明,与量子粒子群和粒子群算法比较,所提出的方法能较好地处理风电功率不确定性条件下的环境经济动态调度问题。     

基于条件风险价值的含风电电力系统旋转备用效益研究

由于风电出力的波动性和间歇性,大规模风电并网使得旋转备用效益和风险的矛盾更加突出。考虑系统上、下旋转备用的容量成本和能量成本,以及因购买上旋转备用而减少的失负荷损失和因购买下旋转备用而减少的弃风损失,以期望旋转备用效益最大和系统损失的条件风险价值(CVaR)最小为两个目标,建立基于条件风险价值的含风电电力系统旋转备用效益-风险模型。采用蒙特卡罗法模拟实际负荷功率和风电出力的预测偏差,并改进多目标粒子群优化算法,用于求解得到期望旋转备用效益-风险有效前沿和日前旋转备用计划,以及不同可靠性水平、置信水平对期望旋转备用效益和风险的影响。最后,通过算例验证了该模型和算法的可行性。     

采用二层优化的风电系统旋转备用容量分配研究

随着并网风电容量的加大,电力系统对旋转备用容量的需求也大量增加。基于二层规划理论,构建了含风电电力系统旋转备用容量的优化分配模型。模型分别以发电成本和备用成本最小为上层和下层优化目标.在备用成本中考虑了旋转备用容量的综合报价以及由风电不确定性所需要增加的旋转备用容量,对各台发电机发电和备用所担负的容量进行了优化分配,模型的分层结构较好地体现了发电调度和旋转备用调度的主辅关系。采用粒子群算法和单纯形法对模型进行求解,并通过算例分析说明所提出的模型和算法是有效的,对含风电系统的运行分析有一定的参考价值。     

基于加权半方差的含风电电力系统旋转备用效益研究

在考虑系统旋转备用的容量成本和能量成本、因购买旋转备用而减少的停电损失,以及旋转备用效益的离散程度的基础上,引入风险偏好系数,并采用证券投资组合中的加权半方差度量风险。以期望旋转备用效益最大和风险最小为优化目标,建立基于加权半方差的含风电电力系统旋转备用效益-风险模型。采用蒙特卡洛模拟法模拟实际负荷功率偏差和风电出力预测偏差,并通过多目标纵横交叉算法求得期望旋转备用效益-风险有效前沿和日前旋转备用计划,以及风险偏好系数、可靠性水平、预测偏差、失负荷损失价格、旋转备用价格对期望旋转备用效益和风险的影响。算例验证了所提模型的合理性。