含风电电力系统的多场景鲁棒调度方法

提出风电多场景的鲁棒备用调度模式和鲁棒经济调度模式,并建立一种综合体现两种调度模式的鲁棒调度方法,旨在降低风电出力不确定性对电力系统安全经济运行的影响。该方法描述了常规机组的鲁棒运行轨迹以适应所有的风电场景,并保证系统在不同场景下运行的安全性,同时引入最小最大化的鲁棒优化思想,建立常规水、火机组出力与备用协调的两阶段优化模型。针对多场景模型的复杂性,采用极端场景法对模型的约束条件进行合理削减,并基于Benders分解思想构建算法的整体框架和流程。最后基于改进的IEEE 24节点系统分析了所建模型的鲁棒性、经济性和安全性,验证了所提出方法的正确性与有效性。     

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。     

计及火电机组深度调峰成本的大规模风电并网鲁棒优化调度

规模风电并网背景下,电力系统加大火电机组的调峰深度,充分挖掘现有下调备用空间,将是应对风电出力不确定性的有效方式之一。文中考虑火电机组工作在深度调峰(DPR)方式下的附加煤耗损失和机组寿命损耗,提出了计及火电机组DPR成本的规模风电并网鲁棒优化调度模型。考虑风电出力不确定性,建立了包括基于风电出力预测场景的调度主问题和基于极端场景的调控子问题的两阶段鲁棒优化模型,并引入不确定度参数控制调度计划的保守性,最终优化出经济性最优的鲁棒日前调度方案。基于算例分析证明所述模型的合理性与有效性。     

考虑风电统计特性挖掘的分布鲁棒优化调度方法

提出一种基于数据驱动分布鲁棒优化的电力系统调度方法,以应对考虑风电不确定性的电力系统运行问题.首先,挖掘风电数据统计信息,提出了基于主成分分析与核密度估计的风电概率分布模糊集构建方法,刻画风电随机性以及不同风电机组出力之间的空间相关性;其次,针对含风电的调度问题,建立考虑概率分布模糊集的两阶段分布鲁棒优化问题;然后,将...     

基于风电出力模糊集的电-气耦合系统分布鲁棒优化调度

随着可再生能源装机容量不断扩展及综合能源系统研究的持续推进,燃气轮机作为耦合元件加深了电力系统和天然气系统的相互融合,为可再生能源消纳提供了新的途径。针对随机规划方法、区间优化及鲁棒优化算法处理风电出力不确定性的不足,文中提出一种基于风电预测误差模糊集的分布鲁棒优化方法求解电力-天然气耦合系统的协同调度决策。首先,利用主成分分析法提取高维预测误差向量蕴含的时空尺度关联特性,并引入一系列矩函数描述预测误差的分布信息以构建相应的模糊集。然后,建立两阶段分布鲁棒优化经济调度模型,第1阶段制定日前机组开停机计划、调度出力及备用方案;第2阶段辨识最劣风电场景分布以保证第1阶段调度决策的有效性。结合线性决策规则和对偶理论将该半无限优化问题转化为有限维优化问题进行求解。最后,通过算例验证了所提模型及求解方法的有效性。     

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。     

计及风电时间相关性的鲁棒机组组合

鲁棒优化是解决大规模新能源接入后电力系统调度的重要手段。相比于基于场景的随机规划、带有风险约束的机组组合等,鲁棒机组组合的结果往往偏于保守。鲁棒优化的保守性直接受到不确定集合的影响。研究了风电预测误差时间相关特点,提出了基于自相关性的时间相关性约束。并利用不确定集合的离散性特点,将该约束近似简化为可以用于实际鲁棒优化问题的线性约束。在列与限制生成(CCG)算法的基础上,改进了Bender’s分解后子问题的求解算法,提出了一种适合离散型不确定集合的鲁棒优化求解方法。最后,以真实风电数据进行了大量的仿真实验。结果表明,提出的算法能够在不影响机组组合可靠性的前提下,降低鲁棒优化保守性。     

基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合

为应对风电不确定性给电力系统调度带来的难题,提出了一种基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合模型。首先,基于狄利克雷过程高斯混合模型对风电预测误差进行聚类,建立了数据驱动的风电预测误差模糊集,并进一步建立了考虑风电场间风电预测误差相关性的不确定集。接着提出了考虑储能的分布鲁棒机组组合模型,建立了考虑储能系统循环老化成本的目标函数。针对该模型min-max-max-min的4层结构,将其分解为两阶段问题,在第1阶段中引入运行域变量、爬坡事件约束与储能能量约束,以消去第2阶段中的动态约束,并将第2阶段问题通过KKT条件转化为单层问题,然后采用列约束生成算法对两阶段问题进行求解。最后,通过IEEE 6节点以及IEEE 118节点的算例分析,证明了所提模型的鲁棒性和有效性。     

机组组合问题的仿射可调整鲁棒优化模型与算法

为了有效应对电力系统调度决策中的不确定因素,尤其是大规模间歇式能源并网所带来的不确定性,提出基于仿射可调整鲁棒优化理论的不确定机组组合求解方法。建立了不确定机组组合问题的仿射可调整鲁棒优化模型,利用线性决策规则建立决策变量与不确定参数之间的仿射关系,从而将两阶段问题转化为单个阶段优化问题,在此基础上,采用对偶理论将模型转化为可以直接求解的标准混合整数规划模型。通过标准算例测试,验证了该方法的有效性。     

计及运行风险和需求响应的两阶段鲁棒机组组合模型

高比例风电并网给电力系统的调度运行带来了挑战。为应对风电的不确定性,该文提出一种计及运行风险和需求响应的两阶段鲁棒机组组合(unit commitment,UC)模型,此模型具有以下特点:1)基于历史风电预测–实测数据分析了风电预测误差的分布特征,进而建立一种基于0-1规划的运行风险模型;2)将建立的运行风险模型与鲁棒UC模型结合,通过求解鲁棒UC模型动态地调整风电不确定集合的边界,实现运行成本和运行风险的协同优化;3)考虑分时电价对负荷需求的影响,并分析需求响应(demand response,DR)的不确定性对调度结果的影响。提出的模型采用Benders-C&CG方法进行求解。仿真结果表明,所提模型可动态地调整风电不确定集合边界,有效降低了运行成本和运行风险的总和。     

新型城镇下含热电联产机组的配电网两阶段鲁棒优化调度

随着新型城镇化的改革,多种分布式电源与多元化负荷逐步接入配电网,多种不确定性因素给配电网的运行调度带来极大挑战。文中建立含热电联产(CHP)机组和风电机组的新型城镇配电网两阶段随机鲁棒优化模型。首先,采用场景集描述负荷波动的不确定性,采用保守性模型构建风电出力模糊集合。两阶段鲁棒优化调度中,第1阶段决策日前机组启停方案,第2阶段考虑风电出力的不确定性决策各机组实时出力。采用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件将第2阶段双层模型变为单层线性优化问题,整体两阶段模型采用列与约束生成方法迭代求解,在负荷的场景集内得到考虑风电不确定性的新型城镇化配电网鲁棒优化调度方案。最后,通过改进33节点算例和改进123节点算例验证了模型的鲁棒性和经济性以及调度方案应对负荷波动的适应性。     

考虑风电时空相关性的仿射可调鲁棒机组组合

风电大规模接入电力系统,电力系统运行计划需要充分的考虑风电不确定性。该文提出考虑风电时空相关性的仿射可调鲁棒机组组合。采用椭球不确定集合描述风电功率的时空相关特性,基于仿射策略,构建鲁棒机组组合模型,并将所建模型转化为混合整数二阶锥规划模型进行求解。针对鲁棒优化可能过于保守的问题,依据解的可行概率与集合参数的关系,确定合适的集合参数,从而保证运行计划对于随机风电波动的鲁棒性以及经济性。最后,在IEEE 118节点系统上进行测试,考察了风电时空相关性对系统运行的影响。与传统备用容量法对比,验证了所提方法的经济性和鲁棒性。     

电力系统鲁棒经济调度：（二）应用实例

前一篇论文提出了鲁棒经济调度的理论框架,文中以大规模风电接入后的鲁棒机组组合和鲁棒备用整定问题为例,阐述了如何将其应用于实际调度问题。鲁棒机组组合旨在提供可靠的机组工作状态以应对给定集合内的不确定性,而鲁棒备用整定主要解决在不确定性偏离预测较大的情况下,系统调整到新的安全运行点的可达性问题。通过鲁棒机组组合和鲁棒备用整定这两个实例,阐述了如何应用鲁棒经济调度理论对实际问题建立模型,以及如何求解相应的问题,从而在不确定环境下提供可靠的发电计划。所提模型与算法的有效性在IEEE 39节点系统上得到了验证。     

计及需求响应及抽水蓄能的含风电系统鲁棒机组组合

针对大规模风电接入电力系统带来的消纳问题,提出一种考虑需求响应及抽水蓄能的鲁棒机组组合优化方法。计及需求响应、抽水蓄能机组的运行约束及鲁棒可行性约束,采用考虑不确定预算的风电功率不确定集合,基于仿射补偿策略,构建鲁棒机组组合模型。同时根据对偶原理将鲁棒优化模型转化为确定性的数学规划问题,并在改进的IEEE39节点系统进行算例仿真,验证了所提方法的正确性和有效性。     

大规模光伏电站接入电网可调节鲁棒优化调度

随着光伏电站接入电网的比例不断提高,光伏电站出力的随机性和波动性给电力系统优化调度带来较大影响。为保证优化调度的可靠性,提出将盒式集合鲁棒优化理论引入到含大规模光伏电站的电力系统优化调度中。同时为了协调系统调度中可靠性与经济性之间的矛盾,提出引入不确定性预算的概念以实现不确定区间可调节鲁棒优化,弥补盒式集合鲁棒优化偏于保守的不足,构建可靠性与经济性相协调的含光伏电站的电力系统不确定区间可调节鲁棒优化调度模型。并根据所构建的优化调度模型推导出一个不确定性预算决策方法,从而降低不确定性预算决策的盲目性。最后采用微分进化算法对提出的动态优化调度问题进行求解,并用算例进行测试,结果验证所构模型的可行性和合理性。     

考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合

发电机故障停运是电力系统运行中的不确定事件。目前在含风电鲁棒机组组合中考虑机组故障停运的方法,不同程度地忽略了机组故障停运的概率特征,难以较好描述机组故障停运风险。在含风电鲁棒机组组合模型的基础上,引入电量不足期望以量化机组故障停运风险,基于成本收益分析建立了考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合模型,并提出计算电量不足期望的简化模型以提升计算效率。基于改进的IEEE-RTS 26机系统验证所提模型和方法,结果表明该方法能较好考虑风电不确定性和机组故障停运风险的影响,该简化模型能显著减小问题求解规模、缩短计算时间。     

计及超分辨率风电出力不确定性的连续时间鲁棒机组组合

随着风电在电力系统中渗透率的提高,调度时段内的风电出力波动越发剧烈,可能导致时段内爬坡不足,威胁电力系统在时段内的运行安全.针对这一问题,提出计及超分辨率风电出力不确定性的连续时间鲁棒机组组合模型和求解算法,该方法充分考虑时段内风电出力变化,给出对超分辨率风电出力不确定性鲁棒的调度方案.首先,基于连续时间建模方法,建立连续时间鲁棒经济调度模型,并对其中的超分辨率不确定性模型进行分析;然后,通过解空间变换,将代数空间的优化问题转换为易求解的函数空间优化问题,并通过列和约束生成算法进行求解,计算结果还原到代数空间;最后,通过算例结果验证了所提方法能够充分计及超分辨率风电出力的不确定性,提高调度方案的鲁棒性.     

基于两阶段鲁棒区间优化的风储联合运行调度模型

为了全面和准确地考虑风电出力的不确定性和消纳能力,并兼顾系统运行的经济性和可靠性,通过在风电不确定区间可优化的鲁棒区间经济调度模型中引入常规机组和储能系统运行状态的离散决策变量,建立风储联合运行的双层鲁棒区间机组组合模型。针对连续变量和离散变量间存在耦合关系,导致计算过程中对偶转换失效而使模型难以求解的问题,提出基于Benders分解算法的两阶段迭代求解策略。仿真分析表明,所提模型在确定风储联合运行方式时,能更全面地考虑风电不确定性及消纳能力对系统运行经济性和可靠性的影响。     

基于气象分型改进构造不确定集的多微网低碳鲁棒经济调度

在新型电力系统背景下,研究计及风电出力不确定性的多微网低碳调度策略,有利于降低风电出力不确定性对调度策略低碳性和经济性的影响。因此,提出一种计及碳交易成本并基于气象聚类分组生成改进风电不确定集的多微网可调鲁棒低碳经济调度模型。首先,利用最小冗余最大相关性特征选择技术、CURE层次聚类算法和条件生成对抗网络建立气象特征聚类下的风电出力生成模型,并结合概率分布模糊集,构建不同气象类型下的风电出力不确定集。其次,为实现微网低碳经济运行,将阶梯式碳交易机制引入微网,同时考虑到风电出力不确定性对微网调度的影响,建立基于改进风电不确定集合的微网间电能互济两阶段可调鲁棒模型。再次,采用交替方向乘子法嵌套列约束生成算法交替迭代,实现对多微网电能互济调度模型求解。最后,通过算例验证所提模型可提升风电出力不确定描述精度,同时提高微网运行经济性和低碳性。     

含风电电力系统鲁棒调度保守度的多目标优化方法

目前鲁棒调度广泛用于解决含风电的电力系统经济调度问题,鲁棒调度能保证风电在出力范围内的任意取值下均能满足约束条件,但存在着过于保守、对目标函数牺牲过大的风险。本文在传统电力系统鲁棒调度模型的基础上,定量分析了风电出力的不确定性对电网调度的影响,考虑煤耗成本、风险成本、越限功率作为优化目标,提出了一种以调度的保守度(采用风电出力的置信水平表示保守度)作为决策变量的多目标优化模型,最后通过构建双层优化算法进行求解。算例分析中比较了本文所提方法、传统备用法和传统鲁棒调度3种方法,发现所提方法通过优化保守度能协调鲁棒调度的经济性和鲁棒性两者的矛盾,虽然耗时最长,但能获得最优的综合满意度。