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。     

基于分时电价的梯级水电站短期优化调度

针对梯级水电站采用的以发电效益最大化为目标的优化数学模型具有一定局限性且未考虑峰谷电价影响的问题,在原有发电效益的基础上增加峰、平、谷电价,不同时段给予不同电价进行优化,提出基于分时电价的梯级水电站优化调度数学模型.以黄河上游的梯级水电站为例,采用Matlab软件的模式搜索法、遗传算法分别对模型进行求解,验证该优化调度数学模型的正确性及算法的合理性和可靠性,从而为市场环境下高维、复杂的梯级水电站短期优化调度提供了一种新的求解途径.     

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.     

水电站生态发电多目标优化调度模型及应用

为了能够使水电站开发运行与生态和谐发展,研究满足生态需要的水电站优化调度.通过对水电站生态调度内涵的探讨,建立了生态发电多目标优化调度数学模型.模型以水量指标量化水电站调度的效益函数,在处理多目标时采用权重系数法进行转化.以蒲石河抽水蓄能电站为例,利用遗传算法进行求解验算,通过综合考虑年均发电量及各方案中下游河道生态用水的需求,选择出较优的方案.研究结果表明文中构建的模型是合理的,对生态环境起一定的改善作用.     

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。     

分时电价下梯级水电站间短期优化调度仿真

将蚁群优化算法用于求解分时电价下梯级水电站间短期优化调度模型,考虑市场竞争下的电价和电量、水库存水价值、水流时滞以及设备折旧等因素,建立了利益最大化为优化准则的短期优化调度模型.给出了蚁群算法求解梯级短期优化调度模型的数学描述及算法的求解步骤.最后以某梯级流域中三个水电站的相关数据建立了相应的优化调度模型,运用蚁群算法进行了计算仿真,并与传统的动态规划法进行对比.仿真结果证实了所采用算法的有效性和可行性.     

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。     

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。     

基于发电机组最大调节速率的电网负荷指令调度优化

随着新能源发电的大规模并网,电网平稳运行受到日益严峻的挑战,为充分利用火电等功率可调机组的自动发电控制(automatic generation control,AGC)功能,加快对电网负荷指令的调整,抑制新能源发电波动带来的电网功率偏差,提出一种基于机组最大调节速率的电网负荷指令优化调度方法.首先,对机组实发功率历史...