含分布式储能的主动配电网鲁棒优化经济调度方法

为克服风电输出的不确定性,基于鲁棒优化中的worst-best理论,提出一种主动配电网的鲁棒优化经济调度模型.该模型采用拉丁超立方采样方法生成风电场景集表征风电预测的不确定性.在建模过程中,引入分布式储能的等效运维成本,同时以微型燃气轮机、分布式储能和主动配电网购电/售电调度成本最低为目标函数,采用基于随机变异的粒子群优化算法对模型进行求解,可得到极端场景下运行成本最小的调度方案.仿真结果验证了该模型及求解算法的有效性,得到的调度方案能在风电预测误差范围内满足系统所有约束条件,并给出经济性最优的调度方案.与确定性经济调度方案进行对比可知,本文所提出的调度方案具有更强的鲁棒性.     

含风电并网系统鲁棒区间优化调度

随着风电渗透率的不断增大,风电功率的不确定性对电力系统的安全稳定运行带来了极大的挑战。为应对风电功率的不确定性,增强电力系统的大规模风电消纳能力,建立了含风电并网系统鲁棒区间优化调度模型。求解该模型得到风电场的最大允许输出功率区间及常规机组的最优经济调度计划。通过引入风电场最大允许输出功率区间作为控制目标,可有效降低弃风量、减少常规机组输出功率调节频次。在IEEE-RTS系统中进行仿真,仿真结果表明该模型所得系统调度策略的鲁棒性及安全性最优。最后以省级电网实际数据进行实例分析,验证了所提模型及方法的有效性。     

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。     

带有时域硬约束的不确定系统最优保代价控制

针对带有时域硬约束的不确定系统,提出了一种最优鲁棒保代价控制方法.首先将系统中存在的时域硬约束统一由控制量和状态量的线性不等式描述,然后利用矩阵不等式方法,导出了约束鲁棒保代价状态反馈控制器存在且能保证系统一定二次性能同时满足时域硬约束的充分条件.最终最优鲁棒约束保代价控制问题可以转化为求解一个非凸的矩阵不等式优化问题,给出了该类优化问题的迭代求解步骤.在质量-弹簧-阻尼系统上的仿真应用结果表明所提方法可以在约束范围内尽可能地提高系统的鲁棒性能.     

大规模界约束极小化问题的有效集截断牛顿法

许多工业过程的模型可转化为一个大规模界约束极小化问题.作者基于确定最优解处有效集的有效技巧和截断牛顿法,给出了一个求解该类问题的有效集截断牛顿法.该方法在每次迭代中,先启用允许快速修改工作集的估计技巧来估计最优解处的有效约束,然后利用截断牛顿法确定搜索方向对应于自由变量的分量,最后利用Armijo非精确线搜索得可行点;证明了所给方法的整体收敛性,并利用一组大规模测试问题对所给方法进行了数值试验,同时与文献[8]中的子空间有限内存拟牛顿法进行了数值比较,结果表明有效集截断牛顿法不仅稳定和有效,而且适合于大规模界约束极小化问题的求解.     

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.     

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。     

考虑风电接纳风险的鲁棒实时调度方法

高比例风电接入电网后,风电有功功率的不确定性给电力系统调度决策带来了新挑战,增加了系统运行经济性与风险性之间的矛盾。针对此问题,本文提出了一种考虑风电接纳风险的鲁棒实时调度方法,首先从运行风险性角度,基于风电出力概率特性,利用金融领域中的条件系统风险（Conditional System Risk, CSR）指标,表征风电接纳风险,然后从运行经济性角度考虑,考虑了实时调度中的发电量自动控制（Automatic Generation Control,AGC）机组运行和备用成本以及风电消纳效益,表征系统运行成本,最后依据风险性指标和经济性指标,综合利用鲁棒优化和随机优化方法,构建考虑风电接纳风险的鲁棒实时调度优化模型,获取AGC机组运行基点及备用容量、风电可接纳范围,从而实现在最大程度保证系统风险难以发生的同时,提高系统运行经济性,提高风电消纳水平。通过对IEEE30节点测试系统的计算和分析验证了本文所提方法的有效性。     

一类不确定优化问题的鲁棒对偶性刻画

通过引入一类目标函数和约束条件均带有不确定信息的优化问题, 借助鲁棒型次微分约束品性, 刻画了该不确定优化问题与其不确定对偶问题之间的Mond-Weir型鲁棒对偶性, 即原问题的鲁棒对应与其对偶问题的最优对应之间的对偶性.     

基于数据驱动的交直流电网分层鲁棒日前优化调度

对于风电并网下基于电压源控制器-高压柔性直流输电(voltage source converter-high voltage direct current transmission, VSC-MTDC)的多区域互联电网日前优化调度问题,提出了基于目标分析级联的分层鲁棒调度模型。为降低风电出力的保守性,采用基于数据驱动的最小体积封闭椭球(minimum volume enclosing ellipsoid, MVEE)多面体集合。为充分发挥VSC-MTDC输电方式的灵活调度能力,以VSC换流站为节点对交直流电网进行分层解构,将跨区域交直流电网的日前调度问题分为高层直流电网多时段联络线协调优化的主问题和低层区域交流电网两阶段鲁棒优化的子问题,并且各个区域交流电网子问题独立并行求解。通过4区域-6节点互联测试网络的仿真求解,证明所提模型有助于风电消纳。