考虑光热电站与风电系统低碳经济调度研究

为提高风电消纳,平抑负荷波动,实现系统经济、低碳运行,从光热电站特性出发,提出一种考虑阶梯型碳交易机制和需求响应的光热电站联合风电系统低碳经济优化调度模型。首先,加入电加热装置,构成含风电-光热联合发电系统,提高系统整体调度灵活性。其次,采用场景法处理可再生能源及负荷不确定性,并在源侧引入阶梯型碳交易机制控制碳排放量,在荷侧通过需求响应平滑负荷曲线,建立以系统总运行成本最低的优化目标函数。最后利用CPLEX求解工具箱进行求解。算例设置不同工况对比分析,结果表明所建立的模型在提高风电消纳的同时,保证经济性并降低系统碳排放量。     

考虑广域源-荷协调的分布式鲁棒优化调度

对源荷双侧存在的不确定性进行精细化建模,可提升广域源荷协调调度结果的有效性。分别以风电功率和分时(time-of-use, TOU)电价为不确定变量,利用历史数据构建基于Wasserstein距离的概率分布模糊集来表征风电功率和分时电价的不确定性,并根据各类民用负荷特性建立分时电价引导下广域分布的民用负荷需求响应不确定模型。建立基于Wasserstein距离的广域源-荷协调双层分布式鲁棒优化调度模型,优化求解得到火电机组、风电场和各类广域民用负荷的调度计划。最后通过算例仿真验证所提方法可有效挖掘广域民用负荷调峰潜力,降低系统运行成本,提高风电消纳能力,平衡调度计划的经济性和鲁棒性。     

考虑源荷不确定性的风光储耦合制氢系统两阶段能量调度

为降低源、荷不确定性对系统能量调度的影响,提出了一种离网型风光储耦合制氢系统两阶段能量调度策略,并建立日前-日内两阶段滚动优化调度模型。日前调度阶段,采用电解槽分级调度策略,并以系统富余功率或过剩功率与可再生能源总功率比值最小为目标函数,建立日前系统稳定性调度模型。日内调度阶段,考虑可再生能源与负荷的不确定性,提出储能分组调度策略,建立包含源、荷预测误差的日内调度目标函数,以滚动优化方式修正日前机组出力计划。对黏菌算法改进,使用改进黏菌算法求解调度模型。算例表明：所提出两阶段稳定性调度模型可有效应对源、荷不确定性对系统能量调度影响,提高了系统应对源、荷波动时的稳定性。     

基于混沌多目标粒子群算法的综合能源调度

目的 针对当前综合能源系统中资源协同优化效率不足、微网运行经济性和环保性差的问题,提出了一种计及风电储能及不稳定因素的微网优化调度方法。方法 该方法在微网负荷侧需求响应对新能源消纳影响的基础上,以消纳新能源和削峰填谷为目的,提出了优化负荷曲线的方案;然后,考虑微网调度侧风电出力的不稳定性以及微网内部设备的耦合,进行优化调度以降低微网运行成本、减少环境惩罚费用并提高风电消纳平稳性;最后,采用混沌多目标粒子群算法对优化问题进行求解,并在风电不稳定度占比0%、5%、10%和15%时进行了算例仿真分析。结果 当风电不稳定度为10%和加入风电储能,系统运行成本和环境治理费用最少,比方案1和无风电储能少6 919.4元,风电平稳量也提高38 kWh。在电热冷网中,负荷侧加入需求响应后,系统得到稳定运行和能源合理利用,可以很好地满足负荷侧用能需求。从算法对比中,混沌多目标粒子群算法加入自适应权重和变异率后,具有较强的全局搜索能力和更好的准确性。结论 该方法通过合理设置风电不稳定度能够有效降低运行成本和环境惩罚费用,提高风电稳定性,其次,负荷侧的需求响应可以一定程度地削峰填谷和消纳新能源。     

考虑消纳效益的多能源枢纽荷源协调优化方法

为进一步挖掘能源互联网多能源互补的潜力,提高能源系统的运行收益,降低运行成本,提出了一种考虑消纳效益的多能源枢纽荷源协调优化方法。考虑多能源系统的约束条件,依据最小化住宅能量枢纽运行总成本构建住宅能量枢纽模型,以最大化工业能量枢纽运行总收益为目标构建工业能量的枢纽模型。根据上述两层模型的约束条件得到荷源协调优化运行中存在的问题,采用多目标加权寻优算法,设计多目标混合整数线性规划模型,实现荷源协调优化。仿真实验结果表明:所设计的考虑消纳效益的多能源枢纽荷源协调优化方法可促进可再生能源的消纳,降低多能源枢纽的运行成本,有效减少开销,提高能源系统的运行收益,为多能源枢纽的经济运行及荷源协调优化提供了新的技术途径。     

灵活性负荷参与电网调度的经济优化运行

在“碳达峰、碳中和”的背景下,大规模新能源并网使系统出现了调峰压力大、新能源消纳难等问题。随着灵活性负荷占比的不断增大,根据灵活性负荷的不同特性,针对系统面临的问题提出了“源-网-荷-储”相协调的双层优化运行模型。首先,基于分时电价策略引导用户用电行为,建立提升源荷双方综合满意度以及净负荷波动最小的上层多目标模型,利用粒子群算法对上层模型进行求解得到优化后的负荷需求响应并带入下层模型中。其次,根据源荷双方的供需关系,确定参与调度灵活负荷的运行方式,构建以系统调度运行成本最小为目标的下层模型,并采用Cplex求解器求解。最后,以某地区实际系统为例,结果表明了灵活性负荷参与电网调度可缓解电网调峰压力,提高了可再生能源消纳能力,并验证了本文所提模型的有效性。     

基于需求侧响应的电热综合能源系统风电消纳低碳经济调度

电热综合能源系统作为能源互联网的重要组成部分,促进了能源在更广阔范围内的配置.首先,本文提出了一种多目标电热综合能源系统低碳经济调度模型,充分挖掘了储热装置、电锅炉以及电储能的风电消纳特性;其次,系统考虑需求侧响应的影响,通过峰谷分时电价优化负荷曲线,有效削减了负荷峰谷差,为风电上网提供了空间;最后,采用多目标细菌群体...     

主动配电网源荷协同优化控制策略研究

针对主动配电网中间歇性可再生能源(光伏和风电)和具有与配电网管理系统互动的主动需求负荷的协同运行问题,提出了基于自适应扩散算法的源荷分布式协同优化控制策略。该策略应用自适应扩散算法构造自适应邻接矩阵和融合矩阵,作为加权因子对节点状态值进行迭代更新,获得全局一致边际成本信息,实现分布式电源功率等边际成本控制。以IEEE-14节点配电系统为例进行仿真分析控制系统的动态性能,结果表明,采用所提策略进行主动配电网有功功率的优化调度,能够实现源荷间的协同运行,并与一致性算法和PSO算法的计算结果进行比较,验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于AA-CAES电站和综合需求响应的供暖期弃风消纳策略

“双碳”目标背景下,为解决热电联产机组“以热定电”模式导致的大规模弃风问题,本文提出基于先进绝热压缩空气储能电站(advanced adiabatic compressed air energy storage, AA-CAES)和综合需求响应的综合能源系统(integrated energy system, IES)供暖期弃风消纳策略。首先,在“源-储”两侧建立热电联产机组与AA-CAES电站耦合运行模型,分析耦合运行实现热电解耦机理;其次,在“荷”侧引入价格型和替代型需求响应机制来探寻负荷侧优化系统调度潜力;然后,在IES中引入碳捕集系统和阶梯型碳交易机制来约束碳排放,并在碳排放量最少、综合成本最低为目标构建IES运行基础上,引入模糊机会规划约束模型来分析风、光不确定性对系统调度影响;最后,利用西北某地区实际数据进行算例验证。结果表明：热电机组与AA-CAES电站耦合运行相较于未耦合运行可提高风电消纳率84.55%、降低总成本11.42%、减少碳排放20.28%;综合需求响应机制的引入可进一步提高风电消纳率35.00%、降低总成本20.93%、减少碳排放24.43%;风光不确定性的...     

考虑源荷不确定性的综合能源系统日前经济调度

针对可再生能源出力及负荷不确定性对综合能源系统日前经济调度的影响,基于由热电联产系统、储热、蓄电装置以及电锅炉等组成的电热综合能源系统,研究了考虑源荷不确定因素的日前经济调度问题.将系统中可再生能源出力以及电热负荷均用梯形模糊参数表示,构建了基于可信性理论的模糊机会约束规划优化调度模型;采用模糊机会约束的清晰等价类将含模糊参数的机会约束规划模型转化为确定性的混合整数规划模型,在Python环境中建模,利用Gurobi求解器求解.最后,通过算例分析了储能装置对于提高系统经济性的作用以及源荷不确定性程度、不同置信水平对系统运行成本的影响,验证了所提模型的有效性.     

应用全场景可行安全约束机组组合的风电最优消纳模型及解法

针对含风电电力系统的安全约束机组组合(SCUC)问题,目前广泛采用的鲁棒优化方法在求解时不能满足调度解的非预期约束并存在严重缺陷,且各种模型和算法中均未考虑最大消纳和最优经济消纳的区别。为克服以上困难,提出了满足非预期约束条件的风电最大消纳和最优消纳模型,并给出对应求解方法。该模型及对应求解方法为容纳可能的弃风决策以扩大调度解空间,引入了风电可变不确定集来替代广泛采用的固定不确定集;为满足调度解的非预期性,引入了一组规模极小的强非预期约束,避免了传统建模方式导致的大量非预期约束难题;为克服鲁棒优化中复杂极小极大结构带来的求解困难,引入了基于可变不确定集顶点场景的全场景可行调度模型,该模型具有单层混合整数线性规划(MILP)问题结构,求解可得调度问题的最优解。实验及测试结果表明:该算法在IEEE118节点系统中取得了良好效果,显示了最大消纳和最优消纳的区别,可以实现含风电SCUC问题的快速求解,并使风电消纳的经济性得到提高。     

考虑电动汽车及需求侧响应的综合能源系统优化调度

为了进一步提高综合能源系统的运行经济性和可再生能源消纳能力,在负荷侧分析了电、热负荷需求侧响应以及电动汽车的可调度价值,同时采用场景分析法考虑风电和光伏发电出力的不确定性.提出一种需求侧响应和电动汽车协同作用的综合能源系统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,以净负荷波动方差最小为目标函数,...     

考虑绿证-碳交易机制的含风电电力系统优化调度

为探求新电改能源政策对调度的影响,首先对绿证交易机制(tradable green certificate,TGC)进行建模,同时在传统碳交易(carbon trading,CT)模型中引入碳抵消机制,建立了综合考虑绿证交易机制与碳交易机制的含风电电力系统优化调度模型。在经济目标函数中引入基于风电比例的TGC成本与受TGC影响的CT成本,建立绿证-碳交易成本(TGC-CT cost,TCC)模型。基于机会约束理论处理风电预测误差的不确定性,采用布谷鸟算法处理目标函数。算例分析表明,在新电改政策下,调度中引入TCC机制能有效降低成本,提高新能源消纳能力,实现经济调度,从而证明了模型的正确性。     

提升源网荷储多元协同的虚拟化网格划分方法

为减少分布式源荷双侧随机性及时序不匹配对配电系统经济运行的影响，提升区域内源网荷储多元功率互补协同，促进可再生能源就地消纳能力，提出一种全面兼顾分布式电源消纳、负荷需求响应、储能支撑及网络拓扑多元协同的配电网虚拟化网格划分方法。通过图论搜索算法遍历虚拟网格内所有节点信息，充分依托负荷需求响应节点、分布式电源节点以及储能节点建立虚拟网格信息优化模型。引入二阶锥规划松弛电压、电流辅助变量，获得优化后的网络潮流分布。考虑虚拟网格通信成本，兼顾虚拟网格供电率、虚拟网格间功率交互以及虚拟网格节点控制维度，建立了虚拟网格分区划分目标函数模型，提出虚拟网格分区划分策略。以IEEE33节点系统为案例，对所提出的虚拟化网格分区划分策略进行验证，结果表明虚拟网格分区划分方法可提高源荷匹配度、虚拟网格供电率以及经济性。     

考虑不确定性的多能互补系统双层优化调度

为了降低新能源并网对电力系统影响,本文中提出了考虑源、荷不确定性的风光水火储多能互补系统调度方法。首先基于模糊机会约束法处理风电、光伏出力及负荷预测值的不确定性;然后建立了源荷相关度数学模型,以衡量联合发电系统出力与负荷的匹配程度;然后构建了多能互补系统双层优化调度模型,其中上层以源荷相关度最大为目标函数,下层以系统运行成本最小为目标函数;最后提出了改进的遗传算法求解双层调度模型。基于算例仿真验证了所提模型和算法的有效性,为互补发电系统提供可靠的调度方案。     

基于风电极限场景的微电网-天然气网多层优化调度

为应对风电不确定性对微电网-天然气网优化调度的影响,本文引入了风电极限场景以刻画区间内的任意风电波动,构建了基于风电极限场景的微电网-天然气网耦合系统调度优化模型以保证系统的安全性。此外,本文进一步提出了五层优化调度模型,从中长期、日前和实时三个时间尺度应对风电不确定性以提高系统消纳风电的能力。为了求解所提多层优化调度模型,本文首先引入拉格朗日因子,提出了KKT(Karush –Kuhn -Tucker)条件的多层转化算法,将多层模型转化为单层优化数学模型以有效求解。最后以某经典微电网-天然气网耦合系统为例,将本文方法与确定性调度模型、经典随机优化调度模型对比,验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于多指标优化的园区源网荷储系统配置

为实现双碳目标,构建新型低碳能源体系,针对华北地区某大型工业园区源网荷储一体化系统容量配置优化问题,采用二级优化策略,以新能源发电消纳率最大和系统平准化度电成本LCOE(levelized cost of energy)最小为优化目标进行配置。首先建立园区源网荷储一体化系统拓扑结构模型,一级优化以源-网-荷-储4个方面的约束为限制,以弃风弃光率小于5%为目标函数进行寻优,然后再将输出结果作为HOMER软件的初始值进行仿真,以平准化度电成本最小为目标函数在一级优化的解集内寻优。通过对二级优化结果进行系统评估,得到兼具经济性、环保性和可靠性的最优配置组合。优化结果证明了二级优化通过枚举法的优化额外考虑了实际工程中会受到土地面积、变压器容量等变量,相较于直接使用HOMER软件更具有合理性。对比不同方案下系统的配置结果,得出最优源网荷储系统配置,为大型工业园区的源网荷储系统的规划提供了参考。     

考虑灵活性的地区电网新能源消纳能力评估方法

在水电富集的地区,水电站作为一种灵活性电源用于提高电网的新能源消纳能力。提出了一种考虑灵活性的地区电网新能源消纳能力评估方法,该方法能够保证系统安全可靠,同时全额消纳新能源。首先,考虑源荷功率的相关性,采用K均值聚类技术生成典型场景;然后,通过灵活性电源的优化调度,使得系统在正常运行状态下全额消纳新能源,并在故障状态下使负荷削减量的期望值最小;最后,选取中国南方某沿海地区110 kV电网进行算例分析,研究新能源渗透率和最小负荷削减量期望值的关系,进而评估系统的新能源消纳能力,验证文中方法的有效性。     

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。