含储能系统及风电的电力系统动态经济调度

风电的随机性和波动性给传统的调度带来困难﹐为此在模型中引入储能系统﹐分析了储能系统对含风电的电力系统经济调度的影响﹐尤其是对系统调峰的影响。将含风电和储能系统的经济调度描述为一个非线性优化问题﹐建立了一个风电场与储能系统相配合的清洁经济调度模型﹐其目标函数在传统火电机组运行费用的基础上兼顾了火电的排污成本﹐寻求经济和环保总成本的最优解﹐采用粒子群算法对该模型进行求解。通过6机系统算例分析﹐表明该模型能够有效地控制储能系统的出力;储能系统的引入可明显降低系统的运行费用﹐尤其是火电机组调峰的费用﹐且提高了风能利用率。
     

考虑需求响应和含储火电参与深度调峰的电力系统随机优化调度

随着“双碳”目标下我国能源结构的调整,可再生能源的大规模并网发电对系统运行灵活性提出了更高的要求,调峰能力不足,严重影响了系统运行的环保性和经济性。基于此,构建了考虑需求响应和含储火电参与深度调峰的随机优化调度模型。在需求侧引入价格响应增强用户参与负荷调节的主动性,以优化调整次日的负荷曲线,降低峰谷差。在火电侧配置储能,辅助火电机组进入深度调峰状态运行,以提升火电机组的调峰能力。同时考虑风光出力误差,构建基于机会约束条件的系统备用约束,采用随机模拟确定性转化方法。最后以可再生能源弃电率和系统运行成本最小两目标函数进行优化求解。仿真结果表明：所提方法有效提升了系统调峰能力,较常规调度方式而言,可再生能源的消纳率提高了4.27%,系统运行成本减少了5.37%。     

考虑CO2排放成本的风储联合调度优化

储能系统越来越多地应用于电力系统,其与风电配合可以减少风机出力的波动性,因此有必要对风电储能联合调度。提出了一种考虑CO_2排放成本的风电储能联合调度优化模型。首先说明了CO_2排放成本。然后建立了以火电机组成本费用、排放成本、火电机组启停成本、风机成本、电池成本最小为目标,考虑有功功率平衡约束、风机出力约束、火电机组启停约束、电池储能充放电约束等条件的优化模型。接着利用非线性遗传算法对本文所建模型进行求解。最后在IEE30节点中进行仿真分析,说明了所提方法的正确性和有效性。     

计及旋转备用的电动汽车与风电/火电协调优化调度

文章首先引入带位置和尺度参数的t分布建立了风电预测误差曲线,在此基础上提出计及旋转备用的风电电动汽车协调策略,该策略能实现系统的削峰填谷和为风电预测误差提供补偿。在电网侧引入弃风惩罚和失负荷惩罚,建立了以系统运行总成本最小为目标的风电电动汽车火电经济优化模型,并给出了模型的求解方法。最后通过5机组系统进行仿真分析,结果表明电动汽车可以为风电波动提供备用,从而减轻了系统对火电机组的调节需求,减小了弃风量和失负荷量,达到经济性最优。     

考虑火电机组调度计划交付能力的风火电联合优化与调度

为了规模化开发利用风电,应对高不确定性风电资源的大规模接入,针对我国贫油、少气、富煤的能源结构布局,主要从火电机组调度计划交付能力的角度来研究风火电联合优化与调度,探索充分发挥风火发电的互补机制与理论方法.通过引入机会约束规划来处理风电的随机性,并建立了含概率约束的不确定模型.针对离散时间调度模型中存在的能量不可交付和备用容量上下限不可达的问题,提出含积分约束的连续时间调度模型,将风火电联合优化与调度这一实际问题建模为一个含连续时间约束与概率约束的不确定非线性规划问题,并给出将该问题转化为确定性问题的方法.对所提出的连续时间调度模型进行实验仿真表明了该模型的合理性和有效性.     

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.     

基于灰色PSO算法的分布式电网多目标调峰调度优化

针对目前新能源大规模并网,传统的调峰调度运行方式不能满足新能源出力消纳要求的问题,提出一种用户侧主动参与调峰调度的方案.将可调度分布式电源、储能单元和可中断负荷纳入分布式电网系统管理中,引入虚拟电厂的概念对可控负荷以及分布式电源进行控制,以负荷方差最小以及运行成本最小为目标,建立多目标调峰调度模型,并用改进灰色PSO算法对调峰调度模型进行优化求解.以IEEE33节点配电系统为算例进行仿真,结果表明该方法能够有效提高系统调峰能力、增加新能源消纳和降低运行成本.     

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.     

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...     

基于PSO算法的风电场储能容量优化计算

本文提出为风电场配置合理容量的储能设备,用于平滑其输出功率的随机波动,并建立了储能容量优化配置的数学模型。该模型以风电弃风率最小化和储能投资成本最小化为多目标函数,以有功功率偏差率来衡量平滑效果,应用粒子群算法（PSO）对该模型进行求解,可以快速、精确地求得最优储能容量值,使得风电场的综合效益实现最优。算例表明,该研究可以较小储能成本及弃风率实现风电场功率的平滑输出。     

大规模海上风电场内部电气汇集系统设计方案经济性优化

为解决大规模远距离海上风力发电技术的汇集送出时成本过高等经济性的问题,本文通过对海上风电场汇集系统的组成和特征以及汇集系统的经济性组成因素进行分析,以投资成本最低为目标,建立汇集系统经济性数学模型。在此模型基础上,提出了一种经济性优化组合算法。对风机排布采用放射型模糊聚类算法RFCM（Radial Fuzzy C-Means）,进行模糊聚类分片,并将聚类片区得出的风电机群的海底电缆分布路径采用Prim最小生成树算法进行优化找出电缆连接最小路径,得出最经济性的分布拓扑。结果表明,此组合算法解决了穷举法优化拓扑结构的维数灾问题,为简洁快速的解决大型海上风电场汇集系统经济性优化问题提供了支撑。最后对山东半岛北风电场实例进行该组合优化算法的算例分析,证明该组合优化算法的有效性。     

利用储能技术提高电力系统稳定性研究

研究了利用储能系统(ESS)提高电力系统稳定性的控制方法。首先给出一种适用于电力系统稳定控制的储能系统通用简化仿真模型,然后根据问题的需要设计了功率振荡阻尼控制器,并使用粒子群算法(PSO)对其参数进行优化,最后通过在PSASP上进行数字仿真验证了所提方法的有效性。     

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。     

风电场储能系统的多目标优化调度策略

为了实现风电与储能联合运行的优化调度策略,首先综合考虑风电功率预测效果、并网功率波动和储能系统的出力水平等多个目标,建立风储联合运行的多目标优化仿真模型。然后运用马尔可夫模型预测风功率,同时基于有精英策略的非支配性排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)滚动优化风储并网功率,来获得风储系统不同运行策略。并通过优选储能系统运行参数,避免储能系统的过度充放电和进入死区。最后,将决策者的偏好嵌入到多目标优化过程中,针对优化解集的分布进行了对比分析,验证了偏好情况下的储能的针对性和有效性,实现了风储系统多目标偏好下的优化调度。     

风力机与储能系统协调控制降低风电波动

风电高度依赖于风速,由于风速变化很大,因此会给电力系统带来严重的稳定性问题。为减小ESS( Energy Storage System) 的成本和风电功率波动,提出了一种浆距角与ESS 协调控制的方法,根据转速的大小,进行浆距角控制和ESS 控制,在减小电网测风电波动的同时,能降低ESS 的容量。在Matlab /Simulink 环境下,搭建了风电系统模型,仿真结果表明,与传统ESS 控制相比,功率波动下降了5． 6%,ESS 容量降低了50%,证明了该控制策略在降低功率波动方面的有效性。     

风电-抽水蓄能电站联合运行的多目标优化

为了充分利用风能,改善风电场的功率输出特性,建立风电场-抽水蓄能联合供电系统的优化模型.以联合运行系统的效益最大和输出功率平滑为优化目标,采用多目标克隆选择算法,对模型进行求解和仿真分析.通过优化计算使风电-抽水蓄能联合运行系统在提高运行效益的同时,输出功率得到平滑.应用风电场功率预测技术,通过上述优化,可以得到预测日...     

考虑风力发电的系统无功优化模型和算法

针对风力发电需要吸收电网大量无功而影响电网无功分布和电压稳定的问题,研究了含风电场的系统无功优化,给出了风电场在恒功率因数运行情况下其并网点处无功补偿容量的计算方法．在满足风电场无功补偿的前提下,建立了以全网的有功网损最小为目标函数的无功优化模型,并用遗传算法求得最优解．将风电场接人IEEE-30节点系统进行仿真计算,验证了该方法和程序的有效性和实用性．     

基于CQPSO算法的含风电场电力系统经济调度研究

为了克服风电场出力波动的不利影响,提高调度经济性,构建含常规火力发电燃料费用、风电预测误差备用费用以及风电弃风成本的多目标动态调度模型,并提出一种混沌量子粒子群算法对模型进行求解。标准测试函数的仿真结果表明本算法比对照算法具有较高的收敛精度和稳定性。对含风电场的IEEE30节点系统算例进行仿真实验,结果表明采用混沌量子粒子群算法对调度模型求解的调度费用最低。     

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.