电力市场环境下含风电电力系统旋转备用优化

为保障电力系统运行的稳定性,必须对原有旋转备用做出一定优化。利用条件风险价值方法,在电力市场环境下构建了含风电电力系统的旋转备用风险-成本模型,其包含了常规机组的运行成本、排污成本、期望停电成本以及旋转备用成本。在常规约束的基础上,增加了系统上、下旋转备用容量的机会约束描述。利用蒙特卡洛模拟风电出力,在Matlab环境下利用Cplex对模型进行求解。通过仿真算例分析了不同风险水平对系统上、下旋转备用容量的影响,以及不同置信度下系统总的运行成本和CVa R值,验证了该模型的正确性。     

含风电电力系统旋转备用的鲁棒优化方法研究

针对风电出力随机特性对系统旋转备用容量获取影响较大的问题,基于鲁棒优化(Robust Optimization)理论建立了电力系统旋转备用获取模型。提出了"风电扰动参数"这一随机变量来刻画实际出力、风电预测出力与旋转备用之间的关系,采用盒式不确定集合表示该参数的不确定性,运用对偶定理将其转化为成线性规划模型,并使用MATLAB进行求解。以IEEE30节点系统为例进行计算和分析,验证了所提出模型的合理性和有效性,为电力系统在获取旋转备用问题上提供了重要参考。     

计及需求响应的含风电电力系统旋转备用优化配置策略

风电大规模并网影响了电力系统的稳定运行,且存在消纳困难。为保证含风电电力系统的可靠性,提出了一种计及需求响应的旋转备用优化配置策略。该策略在分析风电出力及负荷预测误差的前提下,考虑可控负荷需求响应能力,以系统发电总成本最小为目标建立电源优化组合模型。采用GUROBI求解器对模型优化求解。经仿真验证,该策略在保证电网稳定运行的前提下,可提高电力系统运行的经济性,增强常规机组提供旋转备用的能力,促进风电消纳,具有较高的工程应用性。     

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。     

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。     

考虑大规模风电接入的电力系统旋转备用容量优化

基于冀北电网实际运行需求,建立了包含全网平衡、旋转备用需求、机组性能、电压约束、线路热稳约束等条件的随机最优模型,并利用场景生成技术,建立大规模风电接入系统的风功率随机模型。在该模型的基础上,优化日前发电计划编制和静态安全校核,运用基于模糊聚类的改进小生境遗传算法进行求解计算。在保证系统安全运行的前提下,可以有效降低系统的运行费用。     

考虑风电备用可靠性的电力系统备用优化

风电能够以降载运行的方式提供备用。由于风电实际出力的不确定性,风电提供的备用也可能偏离预定值,风电备用并不完全可靠。为此提出一种考虑风电备用可靠性的电力系统备用优化模型。首先,基于风电出力的概率分布信息,分析风电提供备用的变化;然后,将风电备用纳入弃风、失负荷成本的计算中,并通过进一步的消除积分符号以及线性化处理,将模型转化为混合整数线性规划问题求解;最后,基于IEEE-RTS 24节点算例验证了所提模型的有效性。算例结果表明,考虑风电备用的可靠性可以对系统中的弃风、失负荷成本进行更精细的评估,从而对系统中的备用进行更精细的配置,避免过于保守或激进的结果。     

含风电安全约束机组组合的旋转备用优化

风电的随机性会对发电计划带来较大影响,因此研究含风电场的发电计划很有必要。首先研究了含风电场的安全约束机组组合问题,通过优化常规火电机组出力与备用,并对处于一定置信区间内的风电出力进行合理的取值安排,实现动态经济调度;再在优化模型的目标函数中对正负旋转备用单独计费引入了惩罚费用,以应对风力预测误差给系统调度带来的影响;最后在网络安全约束方面,采用直流潮流模型,使用转移因子,并使用CPLEX求解。实例验证表明该方法准确高效,所提出的调度模型合理,算法具有较好的工程实用价值。     

考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型

随着风电穿透功率的增加,电力系统的运行风险不断提高,传统的确定性旋转备用容量配置方法存在较大的局限性。在研究风电出力概率分布特点的基础上,建立了风电机组可靠性模型;计及风电出力预测偏差、负荷预测偏差、常规发电机组故障停运等不确定因素,兼顾系统运行的经济性和可靠性,提出了考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型。通过算例分析验证了该模型的合理性和有效性。对含风电场的电力系统运行具有一定的参考价值。     

含风电场电力系统旋转备用获取模型

为反映风电对电力系统备用容量获取的不确定性影响,以含风电场电力系统为研究对象,建立了风电出力偏差的概率密度函数,基于机会约束规划方法构建了考虑负荷预测误差、风电出力偏差以及发电机组的故障停运等不确定随机因素的旋转备用获取模型.该模型通过设定旋转备用被满足的概率大于给定的置信度水平的约束条件,反映了旋转备用充裕水平对系统经济性的影响.算例分析表明,在满足系统可靠性的前提下,文中模型的经济性优于传统模型,同时,风电出力偏差采用文中建立的概率分布较之正态分布的可靠性更佳,通过置信度水平的合理选取,所建模型可以实现可靠性与经济性的平衡.     

一种含风电电力系统的日前发电计划和旋转备用决策模型

提出了一种新的大规模风电并网后日前发电计划和旋转备用决策模型。利用风电和负荷2种随机因素的概率密度函数估算系统的停电损失和弃风损失,并将它们作为风险成本计入发电成本目标函数中,在充分满足机组爬坡和系统安全等约束的前提下,同时求解每台常规机组的日前出力和正负旋转备用量。采用优先列表法和基于最小边际成本法的经济调度算法对模型进行求解。算例分析结果表明,所提模型和方法是有效的。     

适应大规模风电接入的电力系统旋转备用优化模型与求解

以经济性为评价指标,综合考虑系统有功平衡、机组爬坡和有功约束、节点电压约束、线路热稳极限和旋转备用总量需求等条件,建立了含风电的随机最优模型。通过场景生成和消减,建立了风功率的随机模型,并最终得到了在预测误差范围之内的10种风功率出力场景。在求解算法方面,引入了基于模糊聚类的改进小生境遗传算法,并在IEEE10机39节点系统进行了仿真验算,得到系统在多个场景下的出力曲线和旋转备用容量要求。结果表明,改进小生境遗传算法与其它算法相比,在保证系统安全运行的前提下,可以有效降低系统的运行费用。     

基于坏场景集的含风电机组组合模型

针对风电出力的不确定性和波动性,引入坏场景集和鲁棒优化方法来解决含风电的机组组合优化问题。在分析场景集和鲁棒优化在电力系统不确定性调度中的应用基础上,构建评价坏场景恶化程度的保守度指标,在优化目标中加入方差来抑制个别坏场景导致整体优化结果的恶化,并结合储能系统对平抑风电波动的固有特点,建立了基于坏场景集的鲁棒机组组合模型及其算法。最后,通过算例进行了成本、储能装置容量和鲁棒度量分析,验证了该模型的有效性和实用性。     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统 旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运     

基于多时间尺度协调机组组合的含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力的预测误差和负荷功率的预测误差具有随预测时间尺度的缩短而减小的特点,以及电力系统旋转备用容量的配置离不开机组组合,建立了多时间尺度下协调机组组合的含并网风电电力系统旋转备用预留容量的优化模型。对该模型的求解,先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动计算求解得出不同等效旋转备用容量水平下所对应的系统最经济调度计划。通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测结果信息来调整调度计划,在保障系统可靠性达到要求的前提下,减少含风电电力系统旋转备用容量的配置,从而提高风电并网后电力系统运行的经济性和系统吸纳并网风电的能力。     

复杂预想场景下电力系统备用优化模型

针对传统备用优化方法难于考虑复杂预想场景的缺点,结合安全约束机组组合,建立考虑复杂预想场景的备用优化模型。该模型计及不同类型预想场景对备用容量和响应速度的要求,以最小化购电成本与备用容量成本之和作为目标函数,以正常状态和预想场景下的机组性能、网络安全等为约束条件,综合求解机组组合、备用容量的分配以及预想场景下备用容量的优化调度。通过引入预想场景分类和预想场景集,不同响应速度的备用需求量和分配由预想场景的类型和要求所决定。该模型是一个复杂混合整数线性规划问题,采用GAMS进行建模,并调用CPLEX求解器求解。IEEE 30节点系统上的算例结果验证了所提出模型的有效性。     

考虑时变备用需求的含大规模风电电力系统机组组合滚动优化

风电的波动性及难以预测的特性给电力系统安全、经济调度带来了困难.含风电电力系统机组组合需安排火电预留足够的旋转备用容量,以减小风电波动和预测误差对电力系统的影响.本文针对风电预测误差的强时变特性,提出考虑时变备用需求的含大规模风电电力系统机组组合滚动优化模型,该模型充分考虑风电预测误差的时变特性,优化系统机组组合滚动运行方案.算例分析证明了本文模型的有效性和可行性,分析表明本文模型能够满足系统时变备用需求,保证系统不同时间尺度的运行安全性和经济性.     

考虑季节差异性的不同时间尺度含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力和系统负荷的季节差异性较大,同时考虑风电出力预测误差和负荷预测误差随时间尺度的缩短而减小和电力系统旋转备用容量配置离不开机组组合的特点,本文建立考虑季节差异性下的不同时间尺度协调机组组合的含并网风电的电力系统旋转备用容量配置的模型。针对各个季节的风电出力和负荷变化特点,采用不同时间尺度协调机组组合的方法,对各个季节的场景进行分析,得出不同季节条件下的旋转备用优化方案。     

含风电系统旋转备用的多目标鱼群-蜂群优化方法

对大规模风电接入后,如何在现有电源结构的基础上确定合理的系统旋转备用的问题进行了研究。以燃料费用和停电损失最小为目标建立了电源出力配置模型,在原有约束条件的基础上,添加了切负荷率和风电功率切除概率2个约束条件,采用多目标鱼群-蜂群算法确定各时段的最优旋转备用容量。对IEEE 39节点10机系统进行了仿真分析,结果表明,提出的模型和算法在保证系统可靠性前提下能够尽可能多地接纳风电。