考虑需求响应和储能的风水火联合系统经济调度

针对大规模风电并网对电力系统造成的威胁,通过充分考虑储能系统(energy storage system,ESS)与需求响应(de-mand response,DR)之间的有效配合,提出了一种计及ESS和DR的风水火联合电力系统经济调度模型.首先,模型将用电负荷划分为基础负荷及可调节性负荷,充分考虑了DR对可调节性负荷进行的精细化调整,有效地配合ESS装置运行,从而最小化电力系统运行总费用.其次,针对风电出力的不确定性,通过建立鲁棒优化模型确保模型具有可行解.最后,通过划分四种不同场景验证模型的有效性.仿真结果表明,考虑ESS和DR之间的互补特性后,在实现风电出力全额消纳的同时,电力系统有效地降低了运行总费用,减少了火电机组频繁启停,降低了火电机组出力的波动性.     

计及高比例可再生能源的配网系统储能多场景优化配置

为解决传统方法中可再生能源出力波动大、可再生能源和储能利用效率不高等问题,提出一种计及高比例可再生能源的配网系统储能多场景优化配置方法。通过在配网系统电源侧接入储能,定义配网系统储能配置场景,采用一阶低通滤波,结合波动率期望值确定方法,将低通滤波时间常数作为储能容量配置的关键参数,计算能源发电波动场景储能目标输出功率。采用上下限约束法,计算负荷储能释能场景储能目标输出功率。结合配网系统运行成本,构建储能多场景优化配置模型,求解储能最优功率和容量最优解,获得储能最优配置方案。实验结果表明,所提方法减少了风电出力和光伏出力的最大波动量、最大波动率,可再生能源出力更加平稳,减少了弃风率和弃光率,增加了储能出力,提高了可再生能源和储能利用效率。     

考虑分时电价的风光储联合优化调度研究

针对大规模风电和光伏发电对电网调度带来的负面影响,利用钠硫电池储能系统,综合考虑峰谷分时电价政策和减少弃风弃光等各方面因素,提出了一种基于日前负荷、风电、光伏发电出力预测,以钠硫电池为辅助设备的风光储联合申报计划出力新模式。以风光储联合系统总体收益最大化和净负荷方差最小作为目标,考虑钠硫电池储能系统的充放电次数约束和风光实时出力偏移风光联合申报计划出力限制,建立了电网短期优化调度模型,并采用多目标粒子群算法求解所建模型。通过算例分析,验证了所建模型的可行性和风光储联合系统在提高清洁能源消纳和平滑净负荷曲线方面的有效性。     

考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略

随着需求侧灵活性资源和风电等分布式资源的快速发展,灵活性资源用电行为的随机性以及风电出力预测的误差,使配网系统潮流发生改变,增加配电网潮流阻塞风险。为了解决风电不确定性造成的配网阻塞问题,研究考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略。首先基于Copula函数抽样生成表征风电不确定性的典型出力场景,将不确定变量转化为确定性场景进行优化计算,进而考虑主动配电网元件的运行特性,建立主动配电网双层阻塞管理优化模型。上层模型中,负荷聚合商预测日前电价,基于收集的风电、微型燃气轮机出力信息以用户用电成本最低为目标制定用电需求计划,并上报至配电网系统运营商;下层模型中,配电网系统运营商以总社会利益最大为目标对日前电价进行迭代,以线路功率和节点电压安全为前提求解最优潮流,得到节点边际电价并发布至负荷聚合商,指导其调整日前用电计划;通过上下双层的迭代交互,实现阻塞管理和社会利益最优。最后,通过IEEE 33节点算例进行仿真验证。结果表明：所提阻塞管理策略能保证线路功率和节点电压满足安全约束,有效解决主动配电网的阻塞问题。     

基于氢储能的含大规模风电电力系统经济调度

针对由大规模风力发电并网带来的消纳困难问题,文章利用由碱式电解槽、储氢罐、氢氧燃料电池构成的氢储能系统将弃风转换成氢气储存起来,用以满足外界氢气负荷需求或于负荷高峰期发电补充上网。文章先对风电出力的不确定性和氢储能系统进行建模。为了降低传统鲁棒优化求解的保守度,利用考虑保守度可调的鲁棒优化盒式集合描述风电出力。在此基础上,以降低弃风和提高系统总体的经济性为目标,建立了基于氢储能的含大规模风电电力系统经济调度模型。算例表明,文章所建立的优化调度模型兼顾求解的鲁棒性和经济性,并且可以显著减少弃风、降低系统的总成本。     

促进风电消纳的源-荷联合优化调度

针对我国弃风问题,将光热电站与风电联合运行,利用其出力的互补性以及储热装置的可调度性应对风电出力的波动性、反调峰性,平滑风电出力以及净负荷曲线,降低火电机组调峰的成本,提高风电利用率。但此方法受到储热装置容量的限制以及机组最小出力和旋转备用的约束,对弃风情况改善有限,因此在需求侧引入需求响应措施与光热-风电系统配合。以系统发电运行成本、弃风惩罚费用和需求响应成本为目标函数,考虑各种约束条件,建立了需求响应与光热-风电系统联合优化的两阶段调度模型,源荷侧配合促进风电最大化的消纳。设置4种情景进行算例分析,通过算例分析验证源荷联合优化策略的有效性。     

基于生成对抗网络的配电网与多微网随机调度

随着可再生能源机组以多微网的形式接入配电网,其出力的不确定性会给配电网与多微网调度带来挑战。因此,如何对配电网与多微网中可再生能源的特性进行分析,准确把握可再生能源的出力特性,建立考虑可再生能源出力特性的配电网与多微网调度模型,成为目前亟待研究和解决的问题。本文提出了一种基于Wasserstein生成对抗网络的配电网与多微网日前随机调度方法。首先针对风电以及光伏日前预测的不确定性,采用基于Wasserstein生成对抗网络的数据驱动算法,对风电和光伏出力预测误差进行场景生成;对于生成的风光出力场景,基于K-mediods场景削减法得到风光典型场景;在配电网与多微网调度目标函数中综合考虑调度的经济性指标以及韧性指标,基于场景法模拟可再生能源出力的不确定性,建立配电网与多微网日前随机调度模型并求解。仿真结果表明,所提的配电网与多微网随机调度模型在可再生能源出力场景生成方面,相比于传统假定概率分布的生成方法,其生成的场景更接近实际场景。     

考虑用户舒适度补偿的空调负荷优化调度模型

通过对空调负荷这一类需求侧响应资源的调度,可以减轻分布式电源出力波动对电网运行的不利影响,促进可再生能源的消纳.本研究首先基于负荷聚合商的运行框架,分析了负荷聚合商的成本和效益,在负荷聚合商成本的组分中,提出了根据用户舒适度所确定的需求响应补偿策略;其次,本研究建立了空调负荷的温度变化模型;最后提出了空调负荷优化调度模型,该模型目标函数为空调负荷聚合商总收益最大,并考虑到了空调温度、风电波动以及聚合商收益约束.算例仿真结果表明,本研究提出的模型具有良好的经济效益,并提升了对分布式风电波动的平抑效果.     

风电-光伏-电制氢-抽蓄零碳电力系统短期生产模拟模型

为实现碳达峰碳中和目标，构建以新能源为主体、以能源供给清洁化和能源消费电气化为特征的新型电力系统迫在眉睫.考虑风力发电、光伏发电的间歇性和随机性，以及抽蓄电站、电制氢的储能特性和灵活性特点，基于随机规划理论提出一种风电-光伏-电制氢-抽蓄零碳电力系统短期生产模拟模型.在满足柔性氢负荷总量需求的基础上，以绿电上网电量最大为目标，对风电-光伏-电制氢-抽蓄零碳电力系统进行短期生产模拟，包括日前发电-制氢计划、备用容量、抽水蓄能-放水发电功率、弃风光等.以我国张北风电-光伏-电制氢-抽蓄零碳电力系统示范工程为例，设置多个运行情景对所提模型进行模拟仿真.仿真结果表明：该模型能够有效模拟系统在任意风光出力场景集下的绿电上网计划情况，柔性氢负荷、抽蓄电站能有效促进风光消纳，增加系统综合效益.     

含流域梯级水电的水火风联合低碳调度模型

针对大规模风电并网导致的电力系统运行风险和水电、风电出力的互补特性,提出一种计及风电出力不确定性的含流域梯级水电的水火风联合低碳调度模型。采用高斯混合模型-吉布斯采样法生成融入不同时间尺度关联特性的风电出力动态场景集。综合考虑水头、流量多重因素及多种复杂运行约束的影响,建立流域梯级水电站群耦合模型。在此基础上,构建以基准风电场景下机组发电、排放成本和风电动态场景下机组调整成本为整体优化目标的两阶段随机规划调度模型。以改进的IEEE-24节点系统为例进行仿真分析,验证了所提模型的有效性,从而为大规模水火风互补发电系统的联合优化调度提供了参考。     

考虑风电场安全系数的动态经济调度

随着风电场的大规模并网,系统很难实时消纳全部风能,需弃能或调节风能上网量﹒本文在风电出力概率模型上,引入模糊隶属函数量化安全系数;同时,综合系统备用容量约束来确定风能上网量和常规机组出力,为调度人员权衡系统燃料成本、环保性和运行安全性提供了理论依据;并利用NSGA-2算法求解模型,通过设置调度人员的不同态度场景,分析了不同场景下安全系统对经济调度的影响.     

考虑负荷聚合商的源荷双侧合作协同运行策略

为应对可再生能源出力间歇性对电能供需实时平衡带来的挑战,利用供给侧与需求侧相互配合的运营模式,进而提出考虑负荷聚合商参与的源荷合作博弈优化模型。首先,构建考虑负荷聚合商的源荷合作运行基本框架,以解决源侧可再生能源出力波动性带来的电能供需供应难题。其次,计及源侧发电成本、弃风成本,荷侧需求响应成本,构建源荷双侧支付函数模型;并以源荷合作运行总成本最低为目标函数,以保证各参与主体的运行经济性。再次,基于Shapley值分配法,提出合作运行联盟内源荷双侧的成本分配策略,从而保证合作运行联盟的稳定性。最后利用算例仿真验证所提源荷合作运行策略的可行性与有效性。结果表明：所提策略可减小负荷峰谷差、减少火电机组出力、提高可再生能源消纳量、降低源荷双侧运行成本,对系统的经济环境效益具有积极作用。     

基于改进虚拟同步机的风储微网综合控制

微电网中负荷变化与风电等分布式电源出力不确定性给整个微网稳定带来很大困难。针对风电出力波动问题,采用虚拟同步发电机控制结合深度强化学习对电池储能系统输出进行控制：首先搭建包含风电、电池储能、负荷、外部电网的微网模型,其次利用深度确定策略梯度算法对虚拟调速器进行设计,结合奖励函数通过反复学习训练生成调速器实现对虚拟同步发电机的改进。最后,在Matlab/Simulink软件中搭建对应的仿真模型,与下垂控制、传统虚拟同步发电机控制进行对比,仿真验证了并网到离网切换场景与孤岛运行场景下,所提出的控制方法对微网频率与电压有良好的稳定效果,可以实现对负荷有功功率与无功功率的快速追踪。     

考虑风电出力偏差和调度经济性的风电接纳水平优化

采用威布尔风速分布模型,给出风电出力偏差期望值,并分析风电出力偏差给常规机组和风电并网运行的经济性带来的影响.在此基础上,建立综合考虑常规机组发电成本与风电场运行经济性的多目标经济调度模型,采用多目标粒子群优化算法,以风电出力预测值作为基准来定量优化与评估风电接纳水平.算例表明,该模型能够平衡常规机组与风电场运行的经济性,从经济性角度评估系统接纳风电的能力并为电网调度和风电场运行与规划提供一种依据.     

考虑风电接入的配电网无功优化

文章针对风电接入配电网时考虑电压稳定性的无功优化进行研究。利用多场景技术对风电机的出力进行建模,在计及负荷波动的情况下,对配电网采用蒙特卡洛方法进行随机潮流计算,求得节点电压、风电机无功出力等变量的期望与标准差;然后利用连续潮流与全概率公式计算多场景下风机接入的电压稳定裕度期望。在此基础上利用遗传算法对配电网进行无功补偿优化投切,IEEE33系统的计算结果表明该方法可以改善配电网无功分布,提高电压水平,降低配电网运行的风险。最后分析了节点参与因子对风电机选址的影响,数值分析的结果表明将风电机安装在负荷节点参与因子较大的地方可以进一步降低配电网运行的风险,使得系统各个节点电压分布更加均匀,同时能够给系统运行留出更多裕量。     

考虑需求响应的多目标模糊机会约束动态经济调度

风电和需求响应参与电网调度带来了显著的经济效益并降低了负荷波动,但是风机出力的不确定性给电网动态经济调度带来挑战。针对上述问题,建立考虑需求响应的多目标模糊机会约束动态经济调度。首先,分析风电预测误差在不同功率的模糊特性,并拟合出模糊参数,进而获得风电的模糊隶属度函数。其次,根据模糊理论对系统约束形成可信性测度的模糊机会约束,建立考虑经济和负荷方差的多目标优化模型。在模型求解上,采用清晰等价类将机会约束清晰化,采用基于分解的多目标进化算法求解,然后采用模糊聚类的Pareto最优解集筛选最优解。算例结果表明,所提出的模型,能够有效权衡风电并网风险、系统利润和系统负荷波动。     

基于改进K-means 算法的多场景分布式电源规划

针对恒定调度模型分布式电源选址定容的配置方案实用性差的缺陷,考虑分布式电源( DG: Distributed Generation) 出力和负荷需求的时序性与不确定性,建立以配电网系统总投资成本、总电压偏差和系统网损最小化的多目标调度模型。首先,通过蒙特卡洛算法随机模拟全年风-负荷场景,并采用K-means 聚类法对全年场景进行缩减。其次,引入轮廓系数对其改进以获取最优的聚类数。最后,通过快速非支配排序遗传算法( NSGA-Ⅱ) 与无偏折中策略进行优化处理。以IEEE33 节点配电系统为例与标准遗传算法做对比仿真实验,验证了所提算法的有效性和优越性。     

考虑新能源不确定性多场景下互联电网停电风险评估

为了探究新能源出力不确定性对电网停电事故的影响并在互联电网中选择合适的新能源接入节点,提出了一种非时序蒙特卡洛停电事故演化模型和分场景研究新能源接入互联电网停电风险评估的方法。首先,对以风电、光伏为代表的新能源出力的不确定性进行建模;然后,通过非时序蒙特卡洛法得到新能源的出力,结合SOC-Power Failure模型形成了改进的停电事故演化模型;最后,利用该模型分多场景对IEEE118电网做了停电事故演化仿真,通过层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)法综合事故损失负荷概率(loss of load probability,LOLP)、事故损失负荷期望值(expected loss of load,ELOL)、事故相关节点期望值(expected power failure bus,EPFB)指标得到了综合性评估指标RISK,并利用RISK评估确定了新能源最佳接入场景,验证了模型的可行性及分场景仿真方法的实用性。     

考虑电动汽车及需求侧响应的综合能源系统优化调度

为了提高综合能源系统的运行经济性和可再生能源消纳能力,建立基于分时电价的价格型电负荷需求侧响应模型,根据用户对温度感知的模糊性,建立热力柔性负荷模型以及计及电动汽车出行规律的电动汽车有序充放电模型。同时采用场景分析法考虑新能源出力的不确定性。提出一种需求侧响应和电动汽车协同作用的双层随机优化调度模型。上层模型利用分时电价激励的价格型需求侧响应,以净负荷波动性最小为目标函数,得到优化后的电负荷曲线。下层计及柔性热负荷与电动汽车作用,以调度周期内系统总成本为目标决策各个机组的出力情况,仿真算例表明所建立的综合能源系统调度模型能够有效提高了系统风电、光伏发电消纳能力,降低了系统运行成本。     

水电-风电联合运行优化调度研究

风电出力的非平稳性是目前制约风电并网运行的关键因素,将水电和风电联合运行调度是一种新的思路。本文以黄河上游5座百万千瓦级的梯级水电站与甘肃河西千万千瓦级的风电站为研究对象,综合考虑各种复杂约束条件,以弃风电量最小为目标,建立了水电-风电互补运行优化调度数学模型,采用改进的量子粒子群算法对该模型进行求解。实例研究表明:经过风水互补后,风电出力基本平稳,最大的波动偏差为1.65%,最小的仅为0.04%,满足了电网稳定性的要求。因此,将水电风电联合运行优化调度合理、可靠,以期为大规模风电并网运行提供了一条有效途径。