考虑风电随机模糊不确定性的电力系统多目标优化调度计划研究

提出了一种考虑风电随机模糊多重不确定性的电力系统多目标调度计划新模型和相应的算法。首先,依据风电并网后的电力系统不确定环境实际提出以随机模糊变量描述风电功率,以区间形式表述负荷预测的不确定性。其次,以燃煤机组的购电费用和污染气体排放量最小为目标函数,构建考虑风电和负荷预测值不确定性的电力系统随机模糊多目标交易计划模型。然后,提出利用负荷的不等式区间约束将遗传算法的初始寻优种群模糊化,提出采用概率密度分布描述解的随机模糊分布特征,从而可获得兼顾多重不确定特征多目标交易计划解集。最后,以含10台燃煤机组和一个大型等值风电场的某省级系统为例进行模型和算法的求解验证,结果表明了提出模型和算法的合理性和有效性。     

采用同步型交替方向乘子法的微电网分散式动态经济调度算法

微电网中各类电源特性各异,网络通信能力不足以及对发电单元隐私保护的需求,对集中式经济调度提出了挑战。综合考虑常规发电机组的发电成本、新能源发电的弃置费用、储能装置的折旧费用及网络有功损耗,按照各发电单元和储能装置在网络中的接入位置进行分区,从而建立微网分散式动态经济调度模型。采用同步型交替方向乘子算法,每次迭代过程中相邻区域之间仅需交换电压相角信息,即可实现各区域经济调度之间并行求解,从而得到最优解。并以某实际微网为测试系统,验证了所提算法的正确性和有效性。     

计及源荷不确定性的混合交直流主动配电网分层-分布式优化调度

混合交直流主动配电网是未来配电网发展的主要形式,针对混合交直流主动配电网集中式优化存在优化时间长、对区域内隐私保护性不强以及源荷出力不确定性的问题,提出计及源荷不确定性的混合交直流主动配电网分层-分布式优化调度策略.该策略在混合交直流主动配电网区域内以预测场景和抽样场景的期望运行成本之和最小为目标,建立两阶段随机规划模型,采用Benders分解算法分解成主、子问题交替迭代求解;在区域间为兼顾各区域数据私密性及实现并行计算,以各自区域内主问题运行成本最优为目标,采用同步型交替方向乘子法进行分布式计算.所提策略通过各区域主问题连接区域间和区域内形成整体优化,从而保证模型达到全局最优.最后,通过算例分析验证了所提的分层-分布式优化调度策略的有效性.     

考虑风电不确定性的互联电力系统分散协调调度模型

针对含高比例风电的直流互联电力系统经济调度问题,采用鲁棒优化方法描述风电出力,提出了一种基于目标级联分析法的分散协调调度模型。首先,采用鲁棒优化方法中的多面体集合来描述风电出力的不确定性,为了降低问题求解的保守度,引入了鲁棒保守度调节因子。然后,根据分散协调算法的分解原理将待解决的经济调度问题分解为主问题和子问题。其中,主问题为上级调度中心协调优化互联电力系统之间的直流联络线功率,子问题为下级调度中心独立优化各区域电网的发电计划。最后,通过两个算例对所提模型的有效性进行了验证。结果表明,所提方法不仅可以弥补鲁棒优化方法偏于保守的不足,而且能够在应对风电出力不确定性的同时实现风电的跨区域消纳,适合中国电网目前的分层分区调度模式。     

考虑风电不确定性的电力系统多目标优化调度

针对风电机组并网规模的增加使火电系统面临平频繁启停、运行效率低的问题,建立考虑风电机组不确定性的电力系统多目标调度模型.在一定的风险情况下,对电力系统进行调度,对机组按照能耗量高低进行排序,安排机组开停机顺序,既提高机组运行效率又符合节能调度的要求.在传统经济调度模型的基础上,考虑机组运行稳定性,建立电力系统经济平稳调度模型,引入maxmin函数和ε支配的多目标粒子群算法对模型进行求解.算例分析表明,该模型能够在一定的风险情况下取得较好的经济性和平稳性。     

基于交替方向乘子法的电力系统分散式经济调度

现代电力系统中分布式电源特性各异,数量越来越多且接入具有分散特点,传统的集中式经济调度方法将面临计算负担大、通信复杂以及灵活性不足等限制。鉴于此,文中综合考虑了风电功率波动特性和分布式电源的动态模型及其综合发电成本,提出了一种基于交替方向乘子法的电力系统分散式经济调度方法。该方法在每次迭代过程中仅需收集系统净负荷及分布式电源平均有功功率,即可实现每台分布式电源有功功率最优值的分散式独立求解。最后,利用MATLAB/Simulink搭建了含有多个分布式电源的配电网系统,在风电功率波动和负荷实时变化的情况下对所提方法进行测试,通过与传统集中式经济调度方法的比较验证了所提分散式经济调度方法的准确性和有效性。     

含不确定性负荷的水火电力系统随机优化调度

针对水火电力系统负荷的不确定性,建立基于模糊机会约束规划的随机优化调度模型,分析负荷不确定性变化对水火电机组出力及火电机组能耗量、排放量的影响。将实际负荷与负荷预测的偏差看成一个模糊随机变量,并在火电机组煤耗量最小化、污染物排放最小化和水库蓄水量最大化3个目标函数中及功率平衡、机组出力调整等约束条件函数中均引入负荷这一随机变量。按照模糊机会约束和随机机会约束的确定性等价形式,将水火电力系统优化调度的不确定模型转化为确定性模型,并利用多目标问题的模糊满意度法进行求解。以一个8级梯级水电站和6台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算,验证所提出含不确定性负荷的水火电力系统随机调度模型的准确性和可行性。     

基于通用分布的含风电电力系统随机动态经济调度

随着风电大规模并网,其不确定性给电力系统经济调度带来了新的挑战。文中利用通用分布模型拟合不同风电功率预测水平下的实际风电功率分布,并以此建立了考虑风电低估、高估成本的日前动态经济调度的随机优化模型。通过对目标函数和约束条件的转化与分析,将随机优化模型转化为一个非线性凸优化问题。结合二次规划算法和内点法,提出了一种两阶段优化算法用以求解对应的经济调度问题。最后,在含风电场的IEEE 30节点系统上,验证了所提基于通用分布的随机动态经济调度方法的有效性。     

考虑功率预测不确定性的风电消纳随机调度

针对风电并网消纳中的随机调度问题,基于随机规划理论,建立了考虑功率预测不确定性的风电消纳期望值模型,提出了基于Monte Carlo随机模拟和遗传算法相结合的模型求解算法步骤,并在含风电场的IEEE 30节点系统上进行算例分析,验证方法的可行性和有效性。研究表明:基于期望值模型的的风电消纳随机优化调度能够很好地量化风电功率预测误差带来的不确定性,实现调度目标期望值的最优化,对提高风电并网随机调度的量化决策水平,促进风电消纳具有积极作用。     

考虑风电不确定性的两阶段模式经济调度

由于风电不确定性不仅影响火电厂出力的分配,而且影响系统频率的变化,为了在经济调度中考虑这方面的问题,提出采用两阶段优化调度模式。第1阶段基于马尔可夫链利用历史风速进行调度日风速的初步预测,得到风电出力的预测值,并以火电机组发电成本最小为目标,确定火电厂的基础出力;第2阶段利用调度日已发生时段的风速,基于多场景概率法修正第1阶段预测风速,结合动态潮流将不平衡功率由各机组按比例分担,建立以频率偏差和网损最小为目标的实时优化调度模型,确定各机组实际出力。最后通过粒子群优化算法形成基于Pareto曲线的多目标解集,并以IEEE9节点为例进行仿真验证。     

考虑跨区联络线交易计划的多区域互联系统分散调度方法

针对多区域互联系统的协调调度问题,提出了一种考虑跨区联络线交易计划的分散调度方法。首先,提出了跨区电力交易计划需要满足的约束条件,通过优化联络线通道电力曲线来促进互联电网的风电消纳,建立了全网集中式调度模型。然后,采用交替方向乘子算法对集中式调度模型进行重构,建立了一种完全分散式的调度模型。为了加快分散式模型的求解速度,提出一种启发式方法,通过固定机组状态变量,减少二进制变量的个数,简化了区域子问题的复杂度,并且加快了分散式算法的收敛过程。最后,将该方法应用于两个算例系统开展算例分析,计算结果验证了该方法的有效性。     

考虑可再生能源随机性和需求响应的电力系统日前经济调度

当前中国电力系统中可再生能源的占比不断提高,区别于传统能源,可再生能源需要在经济调度中考虑其出力的随机性。文中通过最小化社会成本,建立了含常规机组、可再生能源发电站并考虑负荷聚合商需求响应的电力系统日前经济调度模型。采用截断通用分布模型准确描述可再生能源随机性,并利用其闭合解析的累积分布函数提高算法求解效率。通过交替方向乘子法进行求解,在保证负荷聚合商隐私的前提下通过分布式求解得到日前经济调度结果。算例计算结果表明,所提出的日前经济调度方法能有效考虑可再生能源的出力随机性,并在鼓励可再生能源发电商在改进预测技术的同时降低社会成本;所提出的基于交替方向乘子法的求解算法具备良好的收敛性,可保证较高的求解效率。     

省级电网分层分区有功实时调度模型与方法

现代电网规模大、功率流动性强,保证有功频率的可控性和控制策略的可解释性是实时调度系统的关键特征.文中提出了一种分层分区的有功实时调度方法,并在现场得到了实际应用.该方法通过控制断面和500 kV联络变压器的功率,实现分区分层平衡.针对实际运行的复杂性,提出了正常情况下和系统不可行时的2种优化模型.在正常情况下,该模型可以充分跟踪各断面的计划;而当系统出现无可行解等异常情况时,则可以给出风险最小的替代控制策略.     

含风电场电力系统的动态经济调度分散随机优化方法

针对含风电场电力动态经济调度的信息私密性和不确定性问题,提出一种分散随机优化求解方法。根据目标级联分析的原理,将含风电场的动态经济调度集中优化模型转化为随机分散优化模型。利用近似动态规划对各个区域的随机动态经济调度问题进行分散优化,并根据区域间边界节点相角信息对它们的优化方案进行协调。通过6节点2区域系统、IEEE多区域系统和某实际系统的算例分析,从多个角度验证了所提方法的有效性。     

基于风速预测和随机规划的含风电场电力系统动态经济调度

随着风力发电在电力系统中比重的持续增加,在电力系统经济调度中需要考虑风电场的影响;而并网风电场具有动态、随机、容量大等特点,传统的经济调度方法已不再适用。针对风电场出力的随机性,在风速预测的基础上,应用随机规划理论建立了考虑机组组合的含风电场电力系统动元网络和遗传算法的混合智能算法,提高了算法的收敛速度和搜索性能。以含风电场的IEEE30节点系统为算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

含风电系统的无功优化调度

针对恒速恒频和变速恒频两类控制模式对风电机组分别进行建模,以系统有功网损最小为目标,以常规发电机和恒电压控制模型风机的无功出力、变压器抽头位置和投入的电容电抗组数为控制变量,建立了含风电系统的无功优化模型。采用原对偶内点算法进行求解,对于模型中的离散变量,提出了优化归整轮流迭代的方法来进行处理。对海南电网汛小方式的算例分析表明,该无功优化模型和方法可以明显地降低系统网损和系统运行成本。