基于标签传播的配电网动态分区方法

为实现接入分布式可再生能源(RDG)的配电网分区在结构与能量层面上的区内强耦合、区间弱耦合以及分区内部功率储备充足的目标,除广泛应用于电力系统分区的模块度指标外,引入复杂网络理论中的标签传播算法和稳定度指标.为降低分区后各分区在能量与结构上的耦合程度,提高分区后各区内部电源的控制能力,定义了适用于配电网分区的标签传播算法;利用潮流追踪算法得出配电网电源供能和负荷吸能网络,基于此定义稳定度指标以量化节点与节点、节点与分区在能量上的紧密程度.并结合以灵敏度矩阵为基础的模块度指标,从结构和功能的角度推演出标签传播的判断依据:增益函数与损失函数.最后,考虑RDG接入配电网对分区的影响,将标签传播算法与RDG出力预测场景构建方法相结合,并以动态分区的形式提高分区应对RDG不确定性的能力,为分层分区调控方法提供理论支撑.     

多时间尺度下主动配电网源-储-荷协调经济调度

电力市场细分众多,主动配电网内资源的性能经济性各不同,且不平衡功率惩罚较重,主动配电网能否有效消纳可再生能源,减少不平衡功率惩罚,很大程度上依赖于运行调度是否合理。基于此,提出日前主辅市场下主动配电网多时间尺度优化经济调度模型。该模型考虑市场竞争以及时间尺度间的调度衔接优化,通过协调调度可再生分布式电源、储能以及负荷侧各类需求响应,在促进可再生能源消纳、减小不平衡功率的同时提升主动配电网运行经济性。首先,分析了主动配电网多源协调调度并网方式与辅助服务市场性能划分。其次,综合考虑储能的快速调节与能量时移特性以及需求侧响应时间尺度特性,以日前调度收益最大以及日内运行成本最小为目标,建立多时间尺度协调调度模型。然后,基于二进制扩充法与拉丁超立方采样将模型转化为混合整数线性规划问题进行求解。最后通过算例验证了模型的正确性与有效性。     

高比例可再生能源电力系统的输配协同优化调度方法

随着可再生能源的高比例接入和主动配电网技术的发展,传统的输配割裂的调度模式容易导致输电网与主动配电网间发、用电计划制定协调性不足,难以充分消纳集中式与分布式的可再生能源。为解决上述问题,提出一种针对高比例可再生能源电力系统的输配电网分层分布式多源协调优化调度体系,充分尊重并利用各利益主体的自主运行特性,实现分散自治、协同优化。输电网层面,利用改进区间法处理可再生能源不确定性,构造能量和备用协调优化模型。配电网层面,设置局部调度层,利用场景法对含储能系统的分布式可再生能源进行联合出力优化,将配电网层子问题构建为动态经济调度模型。在此基础上,利用目标级联法进行输配调度迭代求解,各层间仅需交换部分边界功率信息进行协调,最终获得输配协调的最优调度策略。算例结果表明调度计划的制定兼顾了输、配电网发电资源,有助于提高电网运行经济性和可再生能源消纳能力。     

基于萤火虫算法的主动配电网优化调度

主动配电网为高渗透率分布式可再生能源接入提供了有效途径。针对风能等可再生能源所固有的间歇性、波动性与随机性引起的功率波动问题,在配电网中引入储能系统作为可控负荷,建立包含风能与储能系统的主动配电网调度模型,该模型以储能系统的出力为变量;分别以平滑混合毛功率和混合净功率为目标,有效避免可再生能源接入对配电网造成的冲击。提出改进萤火虫算法求解主动配电网优化调度问题。仿真算例验证了所提模型与算法的有效性。     

主动配电网分布式能源分区消纳实时协调控制

为实现主动配电网对可再生能源最大程度的消纳,提出了一种主动配电网分布式能源分区消纳的协调控制策略。依据分段开关位置将配电网划分为若干含有分布式能源的自治区域,以可再生能源最大消纳情况下成本最低为目标进行全局优化;每个区域接受全局优化潮流算法提供的优化目标,在此基础上根据馈线功率误差指标（feeder control error, FCE）计算的功率偏差总额,仅考虑自治区域局部拓扑,采用配网直流潮流运算,利用区域内的分布式电源快速实现自治区域中馈线功率误差（FCE）的分配和消纳,最终实现FCE等于零;无法完成区域目标时相邻区域相互通信协助补足差额。最后,通过双馈线7个自治区域的系统算例验证了算法的有效性。     

分布式电源的配电网重构和电容器优化投切

综合考虑最优潮流、配电网重构和电容器优化投切,建立了计及分布式电源的配电网经济运行模型。鉴于模型的复杂性,采用结合最优潮流和改进蚁群算法的混合优化方法进行求解。该方法将最优潮流嵌入改进蚁群算法中,利用最优潮流求解考虑网络安全约束的分布式电源优化调度问题,利用改进蚁群算法优化配电网结构和电容器档位。为了提高蚁群算法的优化效率,建立含有局部搜索蚂蚁的混合蚁群,平衡蚁群算法的全局和局部搜索能力。通过对16节点和33节点的测试系统仿真,表明提出的模型和算法正确有效。     

含多微网的主动配电网分层优化调度

针对多微网接入配电网调度中出现的配电系统可靠性降低、明显的弃风弃光现象,提出了两层嵌套的优化调度模型。内层以配电网功率和电压波动最小为目标,约束配电网与各微网的交互功率,提高系统的安全可靠性能。外层以最小微网成本和环境惩罚费用为目标,在内层调度结果的约束下,实现多微网的经济优化调度,进一步提高可再生能源的利用率。采用改进粒子群优化(IPSO)算法求解该模型,以IEEE 14节点配电网系统为例对该模型进行验证,结果表明了所提模型提高了配电系统可靠性和可再生能源利用率。     

基于模型预测控制的微电网多时间尺度协调优化调度

微电网多时间尺度优化调度是消纳间歇性分布式能源的有效技术手段,针对传统基于潮流断面信息的多时间尺度优化方案易出现机组调节响应不及时、计划跟踪误差较大等问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的多时间尺度协调调度方法。在日前调度阶段,综合考虑电价峰谷差、储能寿命及可再生能源随机性,建立了以系统运行成本最低为优化目标的最优经济调度模型。在日内调度阶段,为应对可再生能源日前预测误差带来的联络线功率波动,同时为确保储能满足日运行能量平衡约束,提出了一种基于MPC的日内滚动优化校正策略。采用有限时间窗内的滚动优化调度代替传统单断面优化调度,提前感知未来一段时间内的可再生能源出力及联络线计划的变化从而对机组出力进行调整,同时结合时域滚动和系统实时状态的反馈校正,更大限度地消除了微电网中不确定性因素的影响,确保了日前计划的合理性及系统运行的稳定性。以某示范微电网为例,通过算例分析验证了所提模型及算法的有效性。     

考虑源荷不确定性的直流配电网模糊随机日前优化调度

针对直流配电网中分布式可再生能源出力及典型直流类负荷的不确定性,提出了综合考虑负荷自弹性系数以及电价型需求响应的不确定性负荷模型;在考虑可再生能源随机性的基础上,通过签订日前充电合同将电动汽车这类高可调度单元转换为确定性负荷;以直流配电网与上级电网联络线功率最平滑及日前调度成本最小为优化目标,建立了模糊随机日前优化调度模型,并采用熵权法确定两者权重进行求解.以某直流配电网为例,针对不同场景、不同光伏出力、不同置信水平以及不同的电动汽车合同签订率,验证了优化调度模型的有效性、优越性.     

基于多智能体一致性的能源互联网协同优化控制

针对能源互联网中多种能源协同优化与控制,提出了一种协调优化控制策略以实现分布式可再生能源的大规模利用。设计适用于区域能源互联网的动态多智能体协同框架,上层调度以综合成本最小化为目标,对一次能源进行日前调度优化,实现能源的经济利用和多种能源主网的安全稳定运行。提出了应用于配电网中的基于一致性理论的二级控制策略,在电压和频率的安全域内,实现分布式电源有功功率和联络线功率的精确控制,并讨论了延时通信对控制的影响。最后,仿真验证了所提策略的有效性。     

考虑可再生能源不确定性的风-光-储-蓄多时间尺度联合优化调度

提出一种计及可再生能源不确定性的风电、光伏、电化学储能和变速抽水蓄能电站多能互补协同的优化调度方法。考虑电化学储能和变速抽水蓄能电站的互补调节特性,建立风-光-储-蓄联合运行的多时间尺度调度架构。在日前调度阶段,考虑风电和光伏出力的相关性,生成基于生成式对抗网络和峰值密度聚类算法的日前风光联合出力典型场景,综合考虑风光出力的不确定性和抽水蓄能电站与电化学储能的容量特性,建立面向调峰需求的随机优化日前调度模型;在日内优化阶段,以最小化弃风弃光与电网备用电能为目标,构建变速抽水蓄能电站出力修正方法,制定电化学储能日内调度计划;在实时校正阶段,基于模型预测控制方法,以日内优化调度结果为参考,对电化学储能出力进行精确控制,最小化风光预测误差的影响。算例分析结果表明,所提方法可以有效减小电网负荷峰谷差,平抑风光联合出力波动,提升可再生能源消纳率。     

基于模型预测控制的虚拟电厂储能系统能量协同优化调控方法

随着可再生能源在传统电网中的渗透率逐渐增高,虚拟电厂的概念被提出,旨在有效整合并利用可再生能源。提出了一种基于模型预测控制的虚拟电厂储能系统能量协同优化调控方法,使用长短期记忆神经网络来获取未来一天内虚拟电厂管辖范围内的负荷、风电、光伏出力预测值。在模型预测控制的框架下,以虚拟电厂运行调度的成本最小化为目标,使用一种改进的粒子群寻优算法求解优化过程。仿真结果表明所提方法的有效性。     

不确定性环境下的孤岛型微电网鲁棒优化算法

针对可再生能源出力和负荷功率的不确定性,提出了日前计划-日内调度的孤岛型微电网鲁棒优化算法,其中日前计划针对可能出现的最恶劣场景,利用列约束生成算法将问题分解为主问题和子问题,交互迭代求解最优经济调度方案;日内调度阶段,利用每一时段的实时测量信息,基于日前计划调度结果对调整成本进行二次优化,通过对传统能源发电的功率调整...     

基于系统灵活性的日前高比例可再生能源消纳分析

可再生能源的并网容量逐年扩大,高比例可再生能源接入系统后将对电力系统的运行稳定性带来挑战,故应研究高比例可再生能源并网后的优化调度方法。首先分析了系统的灵活性资源调用成本,其次构建了考虑灵活性资源响应的可再生能源消纳动态优化调度模型,并采用动态最优潮流算法求解,通过考虑源-网-荷-储等多种灵活性资源,研究高比例可再生能源并网后的系统调度运行情况。最后,通过IEEE 39 节点系统对提出的优化调度方法进行了验证和测算。算例结果表明通过电力系统中的灵活性资源响应,可以提高可再生能源的消纳电量,并降低系统的失负荷风险,提高电力系统的安全运行水平。     

考虑SOC优化设定的电-氢混合储能系统的运行优化

针对含电-氢混合储能的源网荷储系统,为提高新能源的消纳水平并降低系统运行成本,提出了考虑SOC优化设定的电氢混合储能系统的运行优化方法,实现系统的日前实时优化调度。首先提出了大容量储能系统SOC优化设定的方法,以确定储能系统日前的始末SOC优化设定值。随后,基于双延迟深度确定性策略梯度算法,提出了一种日前实时优化调度模型训练方法。结合储能SOC的优化设定值和日前运行数据,建立了源网荷储系统的实时优化调度模型,实现日前和实时综合优化调度。最后,通过算例分析验证了所提运行优化方法的有效性。结果表明,大容量储能系统的SOC优化设定方法可以有效提高系统收益,日前-实时优化调度模型则在日前优化调度的基础上减少了预测误差带来的影响。     

基于二阶锥规划的交直流主动配电网日前调度模型

为适应未来配电网可能出现的交直流混合拓扑形态,提出了基于二阶锥规划的交直流主动配电网多时段日前优化调度模型。该模型以购电费用和弃光弃风惩罚费用之和最小作为目标函数,通过分布式电源有功和无功调节、容抗器投切、储能充放电功率调节、电压源换流器无功调节及配电网动态重构等多种主动管理措施实现主动配电网有功功率-无功功率联合优化,消除潮流及电压越限,解决高比例分布式电源接入交直流主动配电网后的日前优化调度问题。50节点算例的分析验证了所提模型的正确性。     

考虑多能灵活性的综合能源系统多时间尺度优化调度

含电热气多种能源的综合能源系统中,复杂的能量转换关系以及可再生能源和负荷的波动性,给综合能源系统的灵活安全运行带来了挑战。为了减小新能源和负荷不确定性对系统的影响,同时提升系统的功率平抑能力,提出了考虑多能灵活性的综合能源系统多时间尺度优化调度策略。首先,在日前调度中建立多能灵活性状态方程,以日运行成本最小为目标,构建波动场景下考虑系统多能灵活性的调度模型;日内调度则以日前调度计划为基础,考虑电能和热气能在不同时间尺度上的响应能力,建立分时间尺度的滚动优化模型,对日前计划进行修正,平抑功率波动。算例结果表明:所提出的日前模型可以通过协调设备的出力来提升系统的运行灵活性,日内模型能够平抑电热气能在不同时间尺度上的功率波动。     

基于改进蚁狮优化算法的可再生能源分布式电源优化配置

分布式电源的合理规划能够降低配电网的功率损耗,针对可再生能源分布式电源规划配置问题,提出了一种基于改进蚁狮优化算法的可再生能源分布式电源优化配置方法。所提方法建立了以最小化实际功率损耗和改善配电网电压分布与电压稳定性为目标的多目标函数;利用改进蚁狮优化算法,通过模仿自然界中蚁狮的狩猎行为,统筹考虑损耗敏感系数和电压敏感系数,推导出不同类型的分布式电源单元的最佳总线位置和容量;以IEEE-33总线径向分布系统进行了仿真实验。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法在降低功率损耗和电压分布方面更优,从而验证了所提算法的适应性和有效性。     

虚拟电厂参与下含高渗透可再生能源系统的运行策略

为电力系统能够规模化灵活控制分布式可再生能源与可控负荷参与系统市场交易和优化调度。本文提出一种虚拟电厂(Virtual Power Plant,VPP)参与下含高渗透可再生能源的双层优化调度模型,将虚拟电厂作为独立市场主体参与系统调度,两层之间交替求解,实现协同优化;同时利用威尔分布、贝塔分布模拟风电、光伏的随机性,计及可再生能源出力不确定性带来的高估与低估成本。针对双层优化模型,混合整数、非凸、非线性、多目标的特点提出一种新颖的多目标飞蛾扑火算法(Multi-objective Moth-flame optimization, MOMFO)。最后通过修改后的IEEE39节点为算例验证文中提出的模型可均衡各层收益主体,在维持安全稳定运行的前提下,系统运营利润最大化,有效实现了电力系统的可持续性发展;同时也验证了多目标飞蛾扑火算法的有效性与竞争性。