含海上风储联合发电系统的韧性调度策略

为应对台风诱发的海上风电机组高风停机(high wind-speed shutdown, HWSS)事件,提出了一种含风储联合发电系统的多时间尺度协调调度方法。首先,基于历史和即时信息进行台风全生命周期模拟,得到强度时变的台风轨迹集合;基于台风轨迹和风电出力曲线,进一步计算该台风轨迹集合下风电场的可用出力,并纳入所提出的模糊集合中。其次,考虑风电出力波动对各类型备用需求的影响,提出了多类型备用需求的次小时级调度框架,以避免机组小时阶跃变化造成调度方法不可行的风险。然后,在此基础上,通过确定性转化形成可求解的混合整数线性规划问题。最后,在增加了2个海上风电场的IEEE-RTS系统上进行了仿真实验。实验结果表明,所提出的调度策略能够在台风极端天气下,充分利用风储联合发电系统的灵活性,通过预调度提升系统韧性。     

计及网络参数不确定的含风电场安全经济调度

基于线性鲁棒优化方法提出了一种计及风电场出力及线路参数不确定性的电力系统安全经济调度模型,该模型计及了系统运行时风电场出力及线路参数的不确定性对线路安全的影响,利用线性鲁棒优化理论构建调度模型,并运用优化对偶理论对其进行简化。根据本文所构建的模型可得到一个不确定安全经济调度区域(USEDR),独立系统运行员(ISO)基于安全性和经济性合理确定系统扰动指标在该区域进行调度。最后,以改进的IEEE-30节点系统为例,检验了所构建模型的合理性及可行性。     

数据中心集群灵活边界下电力系统分布鲁棒优化调度方法

分布式资源的广泛接入与风、光等不可调资源的波动性使电力系统运行调控的难度显著增加。文中研究可再生能源不确定性影响下的分布式集群资源优化调度策略,挖掘多种可调资源灵活性,提高不可调资源利用率。为实现分布式可调资源的灵活调控,首先,提出了数据中心与光储集群聚合体的可调潜力时变边界计算方法,保证其聚合最优性与分解可行性。然后,基于历史数据构建契合风电随机特性的∞-Wasserstein模糊集,该方法具有良好的样本外信息描述能力。最后,提出自适应多面逼近方法解决分布鲁棒优化问题固有的无限维求解难题,将两阶段分布鲁棒调度模型转化为有限维问题以实现快速求解,并基于修改的IEEE-RTS 24节点系统仿真验证了所提方法的有效性。     

电网不确定运行环境下的发电计划鲁棒优化研究

以风电和光伏发电为代表的大规模间歇式能源接入,显著增加了电网运行的不确定因素。鲁棒优化方法由于其具有的独特优势,目前已经被初步用于研究发电计划问题。介绍了鲁棒优化算法理论,建立了发电计划鲁棒优化的数学模型,提出了基于原始分解的求解算法。以IEEE RTS标准算例系统进行分析计算,验证了该算法的有效性。     

计及机组不确定损耗成本的鲁棒安全经济调度

基于线性鲁棒优化方法提出一种考虑"不确定损耗成本"的安全约束经济调度模型。该模型计及了由于外界条件不确定性使机组煤耗产生附加值对经济调度结果的影响,采用"盒式"不确定集合表示发电成本函数的不确定性,利用线性鲁棒优化理论构建调度模型,并运用对偶优化理论对其进行简化。根据文中所构建的模型可得到一个随着发电成本函数扰动不同而调度结果不同的区域,独立系统运行员ISO(independent system operator)根据系统的实际情况合理确定系统扰动指标在该区域进行调度。最后,以改进的IEEE-30节点系统为例,检验了所构建模型的合理性及可行性。     

不确定性环境下数据驱动的电力系统优化调度方法综述

随着可再生能源大规模并网,电力系统运行的不确定性显著增加,考虑不确定性因素的调度方法逐渐得到重视。另一方面,建立准确的不确定性因素模型是求解优化问题的前提与关键,可再生能源出力具有复杂的不确定性,其发电数据为随机调度提供了科学的数据支撑。文中总结了不确定性环境下数据驱动的电力系统调度的理论方法以及应用场景。首先,总结了传统随机优化调度中数据驱动的随机变量建模方法。其次,介绍了鲁棒优化调度中数据驱动的不确定性集合建模方法。然后,针对随机优化中不确定性因素建模不准确以及鲁棒优化结果较为保守的问题,重点阐述了基于数据驱动分布鲁棒的电力系统优化调度理论与方法,梳理了随机变量的概率分布模糊集构建方法和分布鲁棒优化的模型构建及求解算法。最后,对数据驱动的电力系统调度未来的研究工作进行了展望。     

基于分布鲁棒优化的多源发电系统联合调度

为解决传统的随机优化和鲁棒优化方法不能同时兼顾经济性和安全性去处理风光等可再生能源大规模接入电力系统时的调度问题,采用在经济性和安全性上取得平衡的分布鲁棒优化方法来处理风光出力不确定的风-光-火-储联合发电系统日前经济调度问题.建立以运行成本最小为目标的多源发电系统联合调度模型,并利用分布鲁棒优化方法将其写成鲁棒机会约...     

面向多重不确定性环境的虚拟电厂日前优化调度策略

对虚拟电厂中多类型不确定性源的精确建模,有助于提升虚拟电厂调度策略的有效性.在详细分析不确定性源的不确定性特性的基础上,采用场景规划法和自适应鲁棒优化法对电价、风电出力和需求响应的不确定性进行建模.结合工程博弈思想,将不确定性源理性化为博弈主体,构建不确定性源和虚拟电厂运营商二者零和博弈模型,并采用粒子群优化算法求得博弈的均衡解.基于某地区的实际数据进行算例仿真分析,结果表明所提模型能够有效提升虚拟电厂调度结果的经济性与安全性.     

新能源电力系统不确定优化调度方法研究现状及展望

风电场和光伏电站出力的不确定性给电力系统优化调度带来很大技术挑战。文中主要介绍了考虑新能源不确定性的电力系统优化调度方法的研究现状及后续研究方向展望。首先,重点论述了各种不确定优化调度（UOD）方法,包括随机优化方法、鲁棒优化方法、随机鲁棒优化结合方法和基于人工智能技术的方法。其中,随机优化方法包括场景法、机会约束规划法和近似动态规划法;鲁棒优化方法包括传统鲁棒优化法和分布鲁棒优化法;随机鲁棒优化结合方法包括采样鲁棒优化法和分布鲁棒机会约束规划法。然后,介绍了每一种方法的优化模型形式、模型的转化和求解原理及其优缺点。最后,对UOD的后续重点研究方向进行展望,包括兼顾多个目标的UOD问题及多目标不确定优化方法、输配系统UOD问题及分布式不确定优化方法、考虑稳定性约束的UOD问题及含常微分方程约束的不确定优化方法、考虑管道传输动态的综合能源系统UOD问题及含偏微分方程约束的不确定优化方法。     

一种电力云数据中心的任务调度策略

随着智能变电站一体化监控平台及通信信息平台的建设与发展,电力数据呈现爆炸式的增长,而现有电力数据中心在处理海量数据时效率不高,无法满足电力用户多服务质量(QoS)需求。通过对电力云数据中心设计方案的分析,研究了云数据中心的任务调度策略。结合电力数据中心自身的特点,定义了一种电力用户多QoS评价模型,给出一种基于负载均衡的贪心算法,并以QoS总体效应值为目标进行任务调度。最后,以变电设备状态评估实验中心为例,对其故障诊断、状态评估、检修维护等任务进行模拟调度,并使用CloudSim平台进行仿真测试。结果表明,该算法能最大限度地满足电力用户多QoS需求,有效提高电力数据中心运行的效率,达到更加优越的负载均衡效果。     

发电集团数据中心云计算应用研究

发电集团的云数据中心将计算、存储及网络资源松耦合。虚拟化各种IT资源,并实现动态部署及共享。是一种在提高资源可调度性、可管理性、可伸缩性及可靠性,降低成本的同时具备绿色节能的新型数据中心。文章阐述了发电集团云计算数据中心的架构、需要解决的关键技术及安全问题。     

云计算在电力信息化建设中的研究与应用

云计算作为当今IT产业发展的一大趋势,对电力企业信息化建设的影响日益显著。文章介绍了云计算概念并结合电力企业信息化建设现状,指出了云计算与电力信息化的契合点—落脚于解决数据中心资源利用率低、高能耗、高管理成本等问题。详细分析了虚拟化、资源统一调度管理等云计算技术,最终形成绿色云计算数据中心的云计算支撑系统体系架构。     

基于云计算的智能电网调度系统设计研究

基于云计算技术,采用改进遗传算法对智能电网调度系统进行建模与研究。通过搭建云计算平台系统,对基于云计算的智能电网调度系统模型任务调度模型进行搭建。确定各个子任务的适应度函数、选择函数、变异函数以及交叉函数,通过遗传迭代至误差允许范围内,得到数据范围内的最优解。最后,4种电网调度算法对10个工作任务的完成时间进行比较,结果表明,所建立的智能电网调度系统具有良好的工作效率。     

基于云计算架构的新一代调度自动化系统

梳理了调度自动化系统面临的多个技术难题,对调度自动化系统应用云计算进行了可行性分析,提出了基于云计算架构的新一代调度自动化系统方案。根据系统的硬件架构和平台架构分析,提出了电网运行数据池、大数据分析应用和分布式多活数据中心的技术思路,并基于南方电网的实践提出了一个具体的调度自动化系统架构和电力系统N-1静态安全分析案例开发和实施方案。     

基于虚拟机动态迁移的电力仿真云计算平台资源调度策略

针对目前电力系统仿真计算实时性与计算精度要求高、平台可扩展性差以及资源利用率低等特点,首先给出了一种基于开源基础设施平台OpenStack和并行处理框架Hadoop的电力仿真云计算平台架构,能够以较低成本实现动态扩展、高效计算和海量存储等功能。其次,结合电力系统仿真任务特点,给出了一种基于多目标粒子群优化(PSO)算法的虚拟机迁移策略,实现电力仿真云计算平台资源调度。虚拟机迁移过程采用指数平滑预测模型确定热点,选择虚拟机时综合考虑迁移速度和效果两个因素,利用多目标PSO算法搜索目标节点,使得电力系统仿真计算在保证服务质量的同时兼顾高资源利用率和低运行成本的优势。最后,通过CloudSim进行仿真实验,将所提算法与贪心迁移算法和顺序放置非迁移算法进行对比。实验表明,所提算法在服务等级协议(SLA)违背率、剩余资源率、能耗以及虚拟机迁移次数等指标上均优于其他算法,验证了基于虚拟机动态迁移的多目标PSO算法在电力仿真云计算平台资源调度中的优势和可行性。     

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。     

电力全业务统一数据中心突发性数据处理任务调度方法

国家电网有限公司正在开展电力全业务统一数据中心的建设,以实现全业务范围、全数据类型、全时间维度数据的统一存储、管理分析。在全业务范围数据全量推送过程中,尤其在突发性海量数据涌入时,全业务统一数据中心的处理能力面临着巨大挑战,数据处理任务调度方法是提高其数据处理能力的关键。通过对电力全业务统一数据中心设计方案和架构的分析,给出一种数据处理任务控制调度模型,从任务的时间和有效价值两方面综合分析任务的优先级。提出了基于多级队列的动态实时优先级调度(DRPS)算法,并分析了不同类型处理任务的优先级动态变化趋势。采用CloudSim平台模拟全业务统一数据中心的数据抽取—转换—加载(ETL)任务,并进行仿真测试。结果表明DRPS算法相比于动态价值密度(DVD)算法及最早截止优先(EDF)算法,在截止期错失率方面有明显下降,任务完成率也有明显提高。     

云计算技术在电力系统中的应用

云计算是一种新兴的计算模式,是下一代网络技术平台的核心技术,它提供了安全、可靠的信息存储,方便快捷的互联网服务和强大的数据处理能力。介绍了云计算的定义、发展历史和技术优势。在分析云计算原理的基础上,探讨了云计算在电力系统中的应用,并展望了通过建设智能云计算平台整合优化电力系统软硬件资源的发展前景。     

水火电力系统短期优化调度的不确定性模型

分析了电力市场中日前交易与实时交易的关系,考虑了水火电力系统的水力联系和电力联系,针对各种不确定性因素的影响,基于机会约束规划提出了一种新的水火电力系统短期优化调度的不确定性模型。允许所形成的调度方案在某些比较极端的情况下不满足约束条件,但这种情况发生的概率必须小于某一置信水平。兼顾日前交易和在此计划下可能存在的实时交易的费用,实现系统的火电机组和用以实时平衡的功率调整的费用最小化,并针对该模型给出了基于粒子群算法和蒙特卡罗仿真的求解方法。算例仿真说明了该方法的有效性。