考虑截获交通流量与充电行驶距离的电动汽车充电网络规划

为优化电动汽车充电网络布局,提高充电服务能力与效率,提出了同时考虑截获交通流量与充电行驶距离的充电网络规划模型。电动汽车动力电池初始荷电状态的不确定性导致充电网络截获交通流量具有随机特性,采用蒙特卡洛模拟方法对其概率特性进行了分析。为提升充电网络在任何情况下的充电服务能力,所提模型以充电网络截获交通流量最小值最大为优化目标之一。为提升充电服务效率,模型另一个优化目标为平均充电行驶距离最短。此外,模型考虑了充电行驶距离机会约束及充电站建设数目约束,采用非支配遗传算法对所提模型进行求解,获得Pareto最优解集。最后,以25节点交通网络为例进行了仿真实验,验证了所提方法的有效性。并基于仿真结果,分析了机会约束置信度与充电站数目对规划结果的影响。

考虑多类型主体的日前能量-调峰联合市场优化

新型电力系统中,风电渗透率持续攀升,调峰需求随之增加,有必要通过日前能量-调峰联合出清调动市场主体调峰意愿,支撑大规模风电消纳。在对燃煤机组、风电场与储能等多类型市场主体调峰能力与报价规则进行分析的基础上,建立综合考虑燃煤机组深度调峰、启停调峰,风电场主动“弃风”调峰与储能充电调峰的日前能量-调峰联合市场优化模型。模型以能量与调峰辅助服务总采购成本最小为优化目标,同时考虑各市场主体技术约束、投标约束与电网潮流约束,是大规模混合整数规划问题,可采用CPLEX求解器求解。基于改进IEEE 14节点系统的仿真实验验证该文所提日前能量-调峰联合市场优化模型与求解方法的有效性。此外,结合仿真实验对各市场主体参与调峰辅助服务的收益进行详细分析。

柔性直流电网故障暂态电压和电流特征分析方法

对柔性直流电网故障后的暂态电压和电流特征进行准确分析是设计新型故障保护方案的理论基础,现有利用首行波的故障特征分析方法未能有效反映故障点对故障行波多次折射和反射的影响,在近端故障时将产生较大的误差。利用建立的柔性直流电网故障后的等值电路图,求解得到不同位置故障点的初始故障电压、不同位置的折射和反射系数、以及故障点线模-地模耦合转化系数。提出了一种考虑行波多次折射和反射之后故障点等效故障电压的计算方法,并联合求解得到的系统中各位置故障电压和电流的传递函数,得到故障后暂态电压和电流的数值表达式。在PSCAD/EMTDC搭建环状四端柔性直流电网仿真模型模拟故障,通过仿真与理论计算的对比结果验证理论推导的正确性。

电力设备多参量监测数据清洗研究现状及展望

基于电力设备多参量监测数据,开展电力设备态势感知工作是提高设备检修效率、消除故障隐患、保障电力系统安全稳定运行的重要途径之一。然而,数据采集、传输与存储过程中受到的各类干扰导致原始监测数据中存在大量的偏差与缺失,进而影响态势感知准确性,亟须通过数据清洗提升数据质量。在综合分析电力设备多参量监测数据清洗领域文献的基础上,概述了电力设备多参量监测数据质量影响因素。对电力设备多参量监测数据清洗的通用框架进行了总结,该框架包括多参量相关性分析、异常数据检测、异常数据分类和“脏”数据修复4个环节,对各环节的常用方法进行了对比分析,并介绍了特殊应用场景下的数据清洗方式。探讨了提升数据清洗效率的2种方式,分析了电力设备多参量监测数据清洗研究领域面临的主要挑战,对未来发展趋势进行了展望。

基于电池储能系统的风功率波动平抑策略

为平抑风功率中的分钟级波动,在分析波动概率特性的基础上构建了基于双电池组拓扑结构的风-储混合电站。根据电池技术特性设计了电池储能系统(battery energy storage system,BESS)的在线运行策略,即两组电池分别处于充、放电状态,根据风功率超短期预测结果,交替平抑风功率中的正、负波动分量。一旦任何一组电池到达满充或满放状态,则同时切换两组电池的工作状态。提出基于蒙特卡罗模拟的BESS运行仿真模型,在历史数据的基础上对BESS在典型时段内的运行进行了模拟。基于某风电场实测数据的仿真结果表明,基于双电池组拓扑结构的储能系统可在不显著消耗电池循环寿命的情况下有效平抑风功率中的波动分量。

不确定性环境下考虑弃风的电力系统日前调度

为尽可能减少弃风,将弃风电量期望作为最小化优化目标加入日前调度模型。该优化目标与原有模型中的发电成本最小互相矛盾,为协调这两个子优化目标,通过隶属度函数分别将它们模糊化,构建了基于最大满意度的单目标优化模型,并采用遗传算进行了求解。风电并网增加了系统的不确定性,模型采用基于风险指标失负荷概率的机会约束代替传统的旋转备用约束。失负荷概率与弃风电量期望计算过程中考虑了负荷、风功率随机预测误差以及常规机组随机强迫停运。基于IEEE 118节点系统的仿真实验表明,该调度模型可给出兼顾发电成本与风电接纳水平的日前调度计划,为系统调度人员提供参考。

考虑电能质量约束的含风电场电网规划

考虑风电场出力及负荷预测的不确定性,利用机会约束思想建立了含风电场的电网规划模型。以线路投资费用最少为规划目标,采用基于Monte Carlo模拟的直流概率潮流判断规划方案是否违反支路功率约束。同时把风电场并网公共连接点(point of common coupling,PCC)处的电压闪变水平作为规划目标加入目标函数中。利用基本遗传算法(genetic algorithm,GA)对规划模型进行了求解。基于Garver6节点系统的仿真结果表明:可以在不显著增加电网投资的情况下,大幅度降低PCC处的电压闪变水平。

电动汽车最优充电模型及其近似求解方法

为优化电动汽车(electric vehicle,EV)充电方案,降低充电成本,在机组组合模型(unit commitment,UC)的基础上,提出了电动汽车最优充电模型。针对该模型,提出基于最小边际成本的近似求解算法,根据UC结果计算各调度时段的边际发电成本,优先调度EV在平均边际发电成本最小的区间充电。若现有开机机组不能满足EV的充电需求,则按照新增发电成本最低的原则优先开启满负荷状态下平均耗费最低的机组。以上过程迭代进行,直至所有EV充电完毕。仿真结果验证了该模型及求解算法的有效性,此外,算例分析表明,EV平均充电成本随EV渗透率的提高而增加,且快充模式对应的充电成本最低。

基于蒙特卡洛模拟的电池储能系统容量优化配置

电池储能系统(BESS)可使风电场具备一定的发电计划跟踪能力,有必要研究风电场中的BESS容量优化问题。根据BESS技术特性与风功率波动特性制定发电计划,BESS分两部分运行,分别处于充、放电状态,交替平抑风功率与发电计划间的正、负偏差。一旦任一部分BESS到达满充或满放状态,则同时切换两部分BESS的工作状态。采用蒙特卡洛模拟技术对风-储混合电站一年内的运行状况进行模拟,并计算发电计划跟踪概率与BESS运行利润。在确保风-储混合电站按期望置信度跟踪发电计划的基础上,依据利润最大化的原则对BESS容量进行优化。基于某风电场历史数据的仿真实验证明了所提模型及算法的有效性。

用于风功率波动平抑的储能运行策略对比分析

从波动平抑效果与平抑成本两个角度,对3种用于风功率波动平抑的电池储能系统(BESS)运行策略进行了对比分析。3种运行策略分别为:BESS统一运行、充放电状态随机切换;BESS分组运行、充放电状态同步切换与BESS分组运行、充放电状态异步切换。在考虑风功率预测误差随机特性的基础上,采用序贯蒙特卡洛模拟技术对上述3种策略下的BESS运行进行了模拟。基于模拟结果,在对波动平抑效果进行评估的同时,依据BESS总投资成本和电池循环寿命损耗对波动平抑成本进行估算。对比分析表明:BESS分组运行、充放电状态异步切换策略可实现波动平抑效果与平抑成本间的有效折衷,显著优于其它策略。

电力市场环境下含大规模风电场的输电网规划

对传统的启发式的电网规划算法进行了改进,使其能适应电力市场化改革和大规模风电场给电网规划带来的挑战。利用蒙特卡洛模拟法分析了风电场出力的概率密度函数,根据市场交易体制研究了其他机组出力的概率密度函数,利用直流潮流模型分析了网络中各支路有功潮流的概率密度函数和过负荷概率。综合考虑建设成本和盈利预期提出了衡量线路重要性的效应指标,以此指标为依据得出电网规划方案。以Garver 6节点系统为仿真算例证明了该方法的可行性。仿真结果还表明:电力市场化改革和并网风电场出力的随机性会显著改变网架结构,并有可能增加网络投资。

考虑损耗成本的电池储能电站建模及优化调度

为提高风电并网效益,减少弃风,在电网中接入电池储能电站(battery energy storage power station,BESPS)。首先,建立了考虑损耗成本的BESPS调度特性模型,该损耗成本由BESPS投资成本与调度区间内的充放电循环次数估算;然后,在考虑风电可信容量的基础上构建了BESPS调度模型。某些情况下,系统很难全额消纳风电,因此,调度模型具有运行成本最小与风电接纳最大2个不同维度的优化目标。为求解此问题,基于隶属度函数将2个子优化目标模糊化,构建了基于最大满意度的单目标优化模型,并采用GAMS软件提供的CPLEX求解器对其进行求解。基于我国东北某实际省级电网的仿真实验说明:BESPS接入可显著提升系统风电接纳能力,且基于最大满意度的优化调度可给出更为合理的结果。

含分布式风电源的配电网网架规划

考虑分布式风电源(Distributed Wind Generator,DWG)出力的随机性以及负荷预测的不确定性,采用机会约束规划建立了含DWG的配电网网架规划模型。模型以年综合费最小和DWG公共连接点(Pointof Common Coupling,PCC)处电压闪变水平最小为优化目标。采用基于MonteCarlo模拟的概率潮流判断规划方案是否满足节点电压约束和支路功率约束。将基于树形结构编码的单亲遗传算法(Tree Structure Encoding Partheno-Genetic Algorithm,TSE-PGA)应用到模型的求解中。基于17节点系统的仿真结果说明了规划模型的合理性以及算法的有效性。

基于电池储能系统降低风电接入后系统运行风险的分析(英文)

大规模风电接入电网后,风电功率固有的不确定性可能会显著增大系统的运行风险。该运行风险可用失负荷概率来衡量。文中将电池储能系统接入风电场,并利用其灵活的充放电能力来降低系统的运行风险。为充分利用昂贵的电池储能装置,设计了专门的电池运行策略,任何不完整的充放电循环在电池运行过程中均被严格禁止。考虑到电池运行的时序性,采用序贯蒙特卡洛模拟技术评估系统的运行风险。基于某算例系统的仿真试验证实了所提出的技术方案及电池运行策略的可行性。此外,仿真结果亦表明,电池用于降低系统运行风险的循环寿命消耗非常低,也就是说,电池储能系统在降低系统运行风险的同时仍有能力实现其他功能。

融合边事件触发机制的分布式在线约束凸优化

现有分布式在线优化方法的实现通常依赖于通信网络中节点间的实时信息交换,这在实际应用中会带来无法承受的通信带宽等资源的消耗。为了减少通信成本,将边事件触发技术应用于分布式在线约束凸优化,其中每个智能体仅知晓时变的局部目标函数,所有智能体的公共目标是求解优化解序列来最小化网络总目标值(所有局部目标函数的总和)。首先,针对分布式在线梯度下降算法,在固定强连通有向图的假设下,设计了一个边事件触发机制。然后,基于所设计的边事件触发机制,为每个智能体的Regret建立了一个上界,发现该上界与事件触发阈值直接相关。进一步的分析表明,只要边事件触发阈值随着时间趋于无穷大而收敛至零时,Regret是次线性增长的。最后,通过面向时变经济调度和糖尿病分类预测问题的数值仿真实验,验证了所提出算法的有效性。

基于隐性备用约束的机组组合模型

提出了一种基于隐性备用约束的机组组合模型。与常规机组组合模型不同,该模型中的旋转备用约束并未明确给出,而是隐含在目标函数中的可靠性与经济性的平衡之中。采用解析法对机组组合方案的可靠性进行了评价,并在此基础上估算停电损失。可靠性评估过程中考虑了机组的随机故障与负荷的不确定性。采用遗传算法对模型进行了求解,除常规的复制、交叉、变异操作外,亦设计了智能变异操作算子以提升算法的寻优性能。基于某10机系统的仿真试验证了所提模型与算法的有效性。

基于蒙特卡洛模拟的发电边际成本分析

发电边际成本分析是市场参与者进行电价预测和确定报价策略的基础。考虑到发电机组的随机强迫停运和负荷预测等不确定性,任何时刻的发电边际成本都是一个随机变量。详细分析了电能生产中的各种随机因素,认为发电机的工作时间和修复时间服从指数分布,系统负荷服从正态分布,燃料价格服从某种概率分布。利用蒙特卡洛方法对电能生产过程进行模拟,并在此基础上对系统短期发电边际成本进行分析。算例分析表明,该方法物理概念清晰,且便于实现,易于收敛。而且与传统的基于随机生产模拟技术的方法相比,该方法易于考虑电能生产过程中的各种随机因素,且不需要过多的负荷资料。

基于多目标优化的日前风电接纳研究

在考虑风功率/负荷预测误差以及常规机组随机停运的基础上,构建了电网日前风电接纳模型,在运行方式优化的基础上对风电接纳能力进行评估。模型是典型的多目标优化模型,具有风电接纳能力最大与发电成本最小两个互相冲突的优化目标。采用非支配分类遗传算法对其进行求解,获得了Pareto最优解集,给出了日前自然风电接纳电量与最大理论风电接纳电量。在Pareto最优解集的基础上,对不同风电接纳水平下的常规系统平均发电成本以及平均风电接纳成本进行了分析。基于IEEE 118节点系统的仿真实验验证了本文所提模型及算法的有效性。评估模型给出的风电接纳电量、接纳成本等信息可为调度决策提供有益的参考。

基于离散概率潮流的大风电接入后的电网规划

利用离散概率模型描述风功率及负荷不确定性导致的网络潮流不确定性,利用Monte Carlo模拟技术分析并网风功率的概率分布特性,并利用正态分布描述负荷的不确定性。以一定的精度将风功率及负荷的概率密度函数离散化,并在此基础上结合线性直流潮流模型推导支路潮流的概率密度函数。规划模型以线路投资费用最少为优化目标,利用机会约束处理规划方案在正常运行及N-1情况下的过负荷。利用基本遗传算法(genetic algorithm,GA)对规划模型进行了求解。基于改进Garver 6节点系统的仿真试验证明所提算法及模型的有效性。

负荷阻抗分析在闪变源识别中的应用

为解决供电系统中电压闪变问题提出了一种闪变源识别方法。该方法对发生闪变时供电系统中各负荷支路进行阻抗等效,并利用负荷的电压、电流录波数据辨识各负荷支路的等效阻抗参数。将该阻抗参数接入闪变识别系统进行仿真,以识别供电系统中的闪变源。该方法不仅可以识别负荷支路,而且可以识别供电电源是否为闪变源。计算结果表明:该方法可以有效地识别供电系统中的闪变源,且识别时需要的原始数据较少,计算速度快,可以实现在线实时识别。