基于改进矩不确定分布鲁棒优化算法的多机调频比例决策

针对单一平衡节点承担全网不平衡功率容易导致超出其调节范围的问题,考虑多台自动发电控制(AGC)机组参与调频,并将调频比例作为决策变量,建立调频比例决策模型。考虑到风电短期出力分布的矩具有不确定性的特点,将该模型变换为矩不确定分布鲁棒优化模型,并采用对偶原理将其转化为一个确定半定规划模型。对偶转换后模型中的半定约束矩阵的元素含有调频比例的二次方,常规半定规划算法无法对其进行求解。因此引入Benders方法对原问题进行分解,引入矩阵最小特征值方程对原半定约束进行松弛。仿真结果表明,基于改进广义Benders分解方法的半定规划模型具有良好的收敛性;发电调频总成本随着不确定集半径参数的增大而增大;与给定参与比例相比,将调频比例作为决策变量可获得更好的经济性和安全性。     

风电并入冷热电联供系统的优化运行控制

冷、热能只需满足阶段性平衡,而电能则需满足实时平衡。为了提升风电的利用水平和降低风电随机性对电网的影响,提出风电以制热方式和供电方式参与冷热电联供系统(CCHP)供能的供热模式及供电模式。构建并分析风电供能模式控制方法,并对2种供能模式分别建立以包含燃料成本和购电成本的系统运行成本为目标函数的优化模型。考虑风电出力预测偏差,采用α-超分位数方法刻画各随机目标函数,进而建立相应的随机优化模型。通过算例分析风电不同供能模式下的经济效益;研究不同置信水平对系统运行成本的影响。仿真结果为风电供能模式的选择提供了依据;该研究可为智能电网背景下可再生能源的高效合理利用提供新思路。     

带界约束的仿射尺度信赖域法的无功优化

为有效处理无功优化模型中不等式约束且不扩大问题的规模,建立了与无功优化问题的库恩-塔克(KKT)条件等价的新模型。通过引入对角矩阵,消去KKT系统中关于界约束的互补关系,减少了变量维数,并采用一类求解带界约束非线性方程组的仿射尺度信赖域算法。该算法具有信赖域的全局搜索性和牛顿法的超线性收敛性,并可保持无功界约束的可行性。对IEEE-30、57、118节点系统进行仿真计算,并与常规非线性优化方法比较,结果表明该方法具有较好的收敛特性和计算效果。     

变电站1(1/2)接线中母线电压互感 器缺省的设计及研究

在1(1/2)主接线的变电站中，当母线保护不采用母线电压信号时，提出了不设母线电压互感器，可节省两套母 线电压互感器及其避雷器。如果需要母线电压测量值，则可通过可编程控制器控制的切换开关来实现，取自 于与母线相联的进出线或变压器的电压互感器二次回路。     

考虑供用热特性的虚拟电厂双阶段优化调度

目前缺少对热电联供系统热力环节进行较为全面建模,以及较少灵活和恰当利用供用热特性为优化调度创造效益.在已有研究基础上,选取虚拟电厂为背景,日前调度中全面考虑热力供应环节的传输损耗、能耗和延迟的动态特性,日内调度中利用热力使用环节的弹性调节特性参与平衡市场,并以虚拟电厂调度收益最大为目标,建立了考虑供用热特性的虚拟电厂双阶段优化调度模型.仿真结果表明,未全面考虑供热特性会高估虚拟电厂日前期望收益;利用热负荷弹性调节能力可降低日内成本,从而增加虚拟电厂效益.文章揭示了供用热特性的影响特点,可为热电联供系统调度和规划提供借鉴.     

基于CVaR的风电场并网容量优化计算

由于风力发电出力与风速具有随机性,风电场接入系统的极限容量较传统电厂的影响更大,计算更困难。条件风险价值理论(CVaR)作为一种新的随机性计算方法被用来建立和求解风电场并网极限容量的优化模型。该模型可计算不同置信度水平下的极限容量,可有效处理置信度水平以外极端情况的影响。引用变换函数,将难以解析的条件风险函数转化为可微的概率密度函数积分形式;引入辅助变量,用离散点代替连续积分计算,简化模型为线性优化问题。仿真算例分别计算和分析了系统接入单个风电场与多个风电场时不同置信度水平下的风电场并网容量,表明方法在处理随机性变量及随机性问题中具有明显、独特、便捷、有效的优点。     

计及等排性能系数的冷热电多联供环境经济调度

在供热当量基础上,从无能量品位的污染排放角度提出等排性能系数,以作为克服能量品位的热(冷)能与电能转化的依据,并构建其数学指标.为研究等排性能系数对系统运行经济性的影响,建立包括发电成本与环境成本的冷热电多联供(CCHP)系统的多目标优化调度模型,运用隶属函数将其转化为单目标模型,并利用非线性规划方法求解.仿真结果表明,等排性能系数能准确反映能量等值转化随供能生产状态的变化及不同生产供能状态下CCHP系统的实时能耗成本.     

碳排放权交易下碳捕集机组的厂内优化运行

碳捕集水平反映火电厂对其碳排放量捕集的强度,由于实施碳捕集需消耗不菲的能量,而碳捕集水平与碳排放权价格密切相关,因此在总量控制与排放贸易的碳排放权交易体系下通过合理调节碳捕集水平能够有效降低碳捕集电厂的碳排放权购买成本并最大限度地节省发电能耗,实现碳捕集机组的灵活经济运行.从火电厂的角度通过构建考虑碳排放权购买成本、售电损失成本和有功生产成本的碳捕集机组厂内碳捕集水平优化运行模型,分析了碳排放权价格变化时碳捕集水平的变化情况.由于碳排放权交易价格波动且在收盘时方能确定,因此与碳排放权购买成本相关的碳捕集水平的确定存在一定困难,为有效描述其不确定性的影响,采用α-超分位数方法求取碳排放权购买成本,进而建立了考虑碳排放权价格随机性的厂内碳捕集水平优化模型.通过算例分析了不同置信水平下,碳捕集能量和碳捕集水平随发电厂净输出功率的变化规律,有效反映了不同碳排放政策控制力度下的碳捕集系统运行水平.     

考虑碳排放权价格敏感区间的碳捕集水平优化建模

在总量控制与排放贸易的碳排放权交易市场机制下,以发电成本模型为基础,考虑碳排放权购买成本,建立了碳排放权交易模型.由于碳捕集系统消耗捕集能耗,造成电厂利润损失,因此定义了售电损失成本,进而建立了考虑售电损失成本的碳捕集水平优化模型.以具有碳捕集系统的不同费用特性的机组为参照,分别计算不同碳排放权价格和净输出功率下的碳捕集水平,得出碳排放权交易模型和碳捕集水平优化模型下能有效刺激发电商参与碳捕集的碳排放权价格敏感区间,对照分析欧盟碳排放交易体系下碳排放权期货价格和现货价格变化特点,反映了碳捕集水平优化模型的合理、可行和有效.     

电力系统环保经济负荷分配的模糊自修正粒子群算法

针对标准粒子群算法易陷入局部最优、收敛过早的缺陷,提出了一种模糊自修正粒子群算法。通过利用模糊推理机制建立了粒子适应度值隶属度函数,在每次寻优过程中,使得各粒子根据自身当前适应度隶属度函数值来修正惯性权重的取值,而不是把惯性权重作为全局变量,对同一代粒子使用相同的惯性权重;这充分考虑了各粒子自身的性能,可以进一步改善早熟的缺陷,增强全局搜索能力,从而可以获取更好的目标值。将该算法用于求解电力系统经济负荷分配问题,兼顾考虑了燃料成本和环境成本;在求解此问题时,为了更精确地处理功率平衡约束,根据寻优过程中等式约束偏差量的大小不断调整罚系数取值,并以此建立相应的罚函数。算例结果表明,模糊自修正粒子群算法对比标准粒子群算法有较强的全局搜索能力,有更可靠的优化计算结果,进而体现了该方法的有效性和优越性。