基于条件时序生成对抗网络的楼宇空调负荷场景生成方法

电力系统运行与规划中需重点关注到楼宇空调负荷的不确定性,可将楼宇空调负荷变化的不确性场景转化为多个确定性场景的场景生成问题。提出了楼宇空调负荷场景生成问题的基本分析框架,深入分析了楼宇空调负荷的用能特征,挖掘了楼宇空调负荷用能时序序列数据所蕴含的动静态特征。将楼宇空调负荷数据的动静态特征作为条件监督项,将无监督对抗训练与监督训练相结合,设计了联合训练损失函数与全局优化损失函数,并在此基础上提出了一种基于条件时序生成对抗网络(time series generative adversarial nets,TimeGAN)的楼宇空调负荷场景生成方法。最后,通过算例验证了所提方法的可行性与有效性。研究成果对提高楼宇空调负荷主动参与电力系统的运行规划有积极的意义。     

基于自适应预测箱的风电场景分析方法

针对风电出力的不确定性特点,提出一种场景分析方法,通过生成风电的时序场景集刻画其出力的不确定性信息。将场景分析方法分为场景生成部分和场景消减部分。在场景生成部分,构建自适应预测箱描述不同预测出力幅值下预测误差的概率分布,结合多元标准正态分布和逆变换技术得到满足自相关性的初始场景集;至于场景消减方面,改进传统K-means算法提高聚类算法的聚类水平和聚类稳定性。实例分析表明,该场景分析技术对风电概率信息的刻画具有较高的准确性,适用于涉及大规模风电并网的电力系统调度问题。     

基于新型场景划分与考虑时序相关性的光伏出力时间序列模拟方法

针对现有光伏出力的马尔科夫链模型在原始数据分段和随机抽样方面的不足,文章提出一种基于新型场景划分与考虑时序相关性的光伏出力时间序列模拟方法。首先引入Davies-Bouldin有效性指标优化模糊C均值聚类（fuzzy C-mean clustering,FCM）法,进行场景划分,形成数据特征更清晰的原始光伏出力序列集合。然后建立不同场景的光伏出力状态转移矩阵,通过马尔科夫链蒙特卡洛法生成光伏出力时间序列,在此过程中,利用Copula理论进行条件概率抽样生成下一时刻光伏出力状态值,以降低传统蒙特卡洛抽样的随机性。实际算例表明,文章所提方法生成的光伏出力时间序列不仅在数据的概率统计特性方面比现有的模型结果更精确,而且更好地保留了原始序列的自相关性。     

考虑场景时序相关性的输电扩展规划

针对新型电力系统不确定性显著增加的问题,提出一种考虑场景时序相关性的输电扩展规划模型。采用场景的时间序列表征不确定性,考虑火电机组时序约束,模拟电力系统未来运行。为更加聚焦规划方案的选择,采用分层目标函数分离投资成本和运行成本。为降低模型的计算复杂性,提出循环优化建模方法来求解模型。将所提模型和非时序规划模型应用于Garver’s 6节点系统、IEEE 24节点系统和中国西北38节点系统进行比较,结果表明,所提模型可得出更接近实际运行的规划结果。     

考虑时空不确定性的风电出力场景生成方法

为准确描述风电出力的不确定性及时空相关性,提出一种考虑时空不确定性的风电出力场景生成方法。将生成对抗网络作为风电出力的场景生成模型,将卷积神经网络作为模型生成器与判别器以实现时间特征的提取,采用特征工程方式实现不同风电场间出力空间相关性的量化;通过格拉姆角场方式进行特征变换,并合理设置网络结构及参数进行网络训练,得到生成器输入与输出场景间的映射关系。采用实测数据对所提方法的有效性进行对比验证,实验结果表明所提方法具有较强的风电出力不确定性表示能力。     

基于Copula函数的风电时序联合出力典型场景生成

针对风、光出力进行典型场景生成是电力系统规划和运行中应对风、光出力不确定性的常用方法,然而现有的典型场景生成方法未考虑不同时刻出力分布函数的差异性。在此背景下,针对分布式可再生能源发电的不确定性和相关性,创新性地考虑了不同时刻出力分布函数的差异性,运用Copula函数建立了多风电场时序联合出力模型;对模型进行概率抽样、拼接生成大量初始场景集,采用K-means聚类算法进行场景缩减生成风电时序联合出力典型场景。算例分析表明,所得的风电时序联合出力典型场景符合出力的相关性,并可以体现出力分布函数在不同时刻的差异性,在反映同一地区多风电场实际出力方面具有更高的准确性,可以更加有效地指导电力系统的优化运行。     

基于时序生成对抗网络的月度风光发电功率场景分析方法

针对月度风光发电功率模拟面临的变量维度高、时空特征复杂等难题,提出一种基于时序生成对抗网络的月度风光发电功率场景分析方法。采用基于RV系数的聚类技术提取代表性日发电状态,基于Markov链刻画风光日发电状态转移规律;引入缩放点积注意力机制与时序卷积网络,构建时序生成对抗网络,模拟日内风光发电功率的时序性及空间相关性;提出月度风光发电功率场景的随机生成方法。考虑电网中长期分析需求,建立月度风光发电功率场景的优化削减方法。最后,采用我国东北地区6座风电场和6座光伏电站的历史发电功率数据,验证所提方法的有效性和正确性。     

基于极限场景集的风电机组安全调度决策模型

针对风电的间隙性和波动性给电网调度决策带来的不确定性影响,引入了极限场景优化方法来进行抑制.同时,为提高风电的消纳能力,加入弃风惩罚作为优化目标,构建了含蓄电池储能装置的风电机组安全调度两阶段决策模型.模型包括基于极限场景集的日前机组组合和基于机会约束含弃风惩罚的经济调度模型.最后,建立了潮流裕度指标,并评估了该模型的安全性.算例结果表明:所提模型能有效抑制风电机组的不确定性波动影响,得到了适应力和鲁棒性更强的调度优化方案,提高了风电消纳能力和电网安全性,为风电的深入开发和利用提供了参考.     

考虑风电接入的协调滚动发电计划

随着大量风电接入电网,风电接入对电力系统发电计划的影响成为一个需要研究的关键问题。文中针对风电接入电网后带来的不确定性,基于最优潮流理论和积留量法的思想,提出了在线有功调度的动态前瞻时间窗口模型,实现了在线有功调度问题在时间维度上的有效解耦。在此基础上,提出了一种能够考虑多时段间各种动态耦合约束条件的动态协调滚动发电计...     

计及风电考虑离散化发电调节约束的在线滚动调度方法

在线滚动调度是消纳大规模接入风电的重要环节,需要考虑包括机组调节次数以及出力离散化的发电调节约束。含这些发电调节约束的在线滚动调度模型是一个大规模的非线性混合整数规划问题,难以在有效的时间内完成严格的求解。文中提出一种考虑离散化发电调节约束的在线滚动调度的三阶段算法,其核心是一种具有多项式计算复杂度的前推-回推式动态规划算法。最后在IEEE 31节点系统和264节点系统上进行算例测试,以验证算法的高效性和实用性。     

计及风电的发电系统可靠性评估

考虑风速和负荷预测误差的随机性、风力发电机组和常规机组的停运率,应用蒙特卡洛仿真方法对含风电场的发电系统进行可靠性评估.针对发电系统概率抽样中蒙特卡洛算法样本容量大、效率低等不足,提出了分散抽样蒙特卡洛算法,此抽样算法将[0,1]区间分成若干子区间,在抽样后分别对每个子区间进行系统状态判断和指标计算,从而增加故障状态的抽样频率,提高抽样效率,在满足精度要求下,有效地减少了抽样次数.以含10台常规机组和1个风电场的发电系统进行了仿真,结果验证了该评估方法的有效性.     

考虑风电功率预测不确定性的日前发电计划鲁棒优化方法

随着风能发电电源并网装机容量的不断升高,风电的强随机性迫使日前发电计划需要购买大量的发电备用,造成全系统发电经济性恶化。在分析风电功率时变预测不确定性的基础上,提出了计及日内现货市场滚动交易的两阶段带补偿鲁棒优化方法。通过在第一阶段日前优化过程中计及日内滚动交易偏差电力的预期,降低了日前发电计划中的备用总需量;对于第二阶段日内调整电力大小的求解,采用了高精度的预测模型,以提升系统发电经济性。最后通过对比分析算例验证了所提方法的正确性和有效性。     

考虑风力发电波动性的分布式发电可靠性规划

为保障分布式能源规划的科学性与可靠性,进行了分布式风电选址与选型研究。运用威布尔分布表征全年风速分布变化,并结合风机功率曲线方程,对风机出力波动性进行建模。在此基础上,构建分布式发电的波动的成本模型。以系统成本最小化目标,提出优化方案对分布式风电的选址和选型优化提供理论依据。根据情景实例分析,表明该模型和优化方案可以为分布式风电的选址和选型提供科学的理论依据。     

计及风电出力波动的发电计划模型及其应用

随着风电大规模并网,常规机组出力计划的指导性有所降低,次日开机方式的安排显得相对较重要。文章在常规机组发电计划模型的基础上,通过对系统负荷平衡约束和系统正负备用约束的表达形式变换,引出一种考虑风电功率波动特性的发电计划模型。利用IEEE RTS 96系统对该模型进行测试。测试结果表明,该模型易于与现有模型结合,能有效的处理风功率接入后的发电计划编制问题,确定一组满足风功率波动的常规机组开机方式,扩展了发电计划应用的适用范围,增强了其工程实用性。     

考虑风力发电随机性的配电网重构

针对含风力发电的配电网系统建立风力发电机和负荷随机模型.采用提出的粒子群引导的最小生成树算法对配电网进行重构,引入随机潮流分析风力发电机随机出力对配电网的影响,并以有功损耗期望值和静态不安全概率评价重构方案的优劣,获得合理的重构方案.该重构算法综合了粒子群优化算法和最小生成树算法的优点,避开了粒子群优化算法在优化过程中产生的大量无效解,引导生成树向目标函数最优方向发展.算例仿真结果表明,文中采用的方法不仅可以降低系统有功损耗,而且有效地解决了风力发电随机性对系统稳定性的影响.     

考虑风电接入的电源电网协调规划

风电出力存在随机性、波动性、间歇性、可控性差等问题,使得风电并网不仅仅是单纯的电网规划问题,还体现在对系统调峰、调频能力的需求方面。文中针对风电随机性的特点进行了电源规划,确定调节机组配置。在此基础上,将调节机组选址问题与电网规划问题相结合,建立了针对风电并网问题的电源电网协调规划模型。采用IEEE-RTS算例测试系统,验证了所提出电源电网协调规划模型的有效性。     

风电机组用发电机

发电机是风力发电机组核心部件之一,不同类型的发电机构成不同类型的风力发电机组。文章介绍了目前各类型发电机的结构特点、应用范围及优缺点,仅供大家参考。     

考虑风光发电可调度的微网储能容量配置方法

对风光发电的微网系统进行有效的储能容量配置方法的研究,提高分布式电源的最优配置,保证运营成本的最低需求,对风光电可调度性储能容量规划方法进行研究,提出微网储能单元与发电单元的能量管理模型,结合储能功率、发电功率与微网功率之间的关系,建立微网储能容量配置规划的目标函数与约束函数,以储能使用寿命的投资成本与发电成本作为目标函数,利用基于遗传算法的神经网络方法进行求解,实例验证表明该储能容量配置规划方法有效实现了微网能量的配置与电能的管理控制,提高了资源的利用率.