多源采购供应商选择问题的两阶段随机优化模型及其算法

构建了多源采购供应商选择问题的两阶段随机优化模型。在第一阶段,决策者根据各相关因素的不确定性确定供应商选择方案,而在第二阶段,当各参数退化为确定性数值时,决策者最终确定采购计划。模型目标为极小化两阶段的总期望成本。给出了模型求解的两种方法—枚举法和遗传算法。若干算例表明,本文给出的算法稳定性较强,能够满足实际问题求解的需要。

考虑用户积极性的电动汽车与机组联合调频的两阶段随机优化调度模型

风电、光伏等间歇性电源的大规模接入,给电网的安全稳定运行带来了诸多影响,如电力系统调频压力显著增大。传统的火电机组提供调频辅助服务受到爬坡约束限制,存在调节速率低、加速机组老化等缺点,难以满足调频需求。电动汽车(electricvehicle,EV)可受电网直接控制参与车网互动(vehicle-to-grid,V2G),具有迅速响应系统指令,提供调频辅助服务的能力。为更好地匹配电力系统的调频要求,在考虑电动汽车用户行为特性的基础上,提出考虑用户积极性的电动汽车与机组联合调频的两阶段随机优化调度模型,实现火电机组调频容量大、调频速度慢及电动汽车调频容量小、调频速度快的优势互补。采用动态场景法以广东电网的调频信号数据作为输入生成动态场景集在IEEE39节点系统进行仿真分析,验证了所提调度模型的正确性与有效性。

考虑随机性及光热电站参与的多源发电系统两阶段随机优化调度

针对多种新能源发电的联合优化调度问题,以风力发电、光伏发电、光热发电、火力发电构成多源发电系统(Muti-Source Power System, MSPS),提出了一种基于鲁棒随机优化理论的MSPS两阶段随机优化调度方法。首先,介绍了MSPS基本结构,并建立了MSPS出力模型。然后,提出了基于区间法及概率距离的场景生成及削减框架以处理风光出力的随机性,在此基础上建立了MSPS两阶段优化调度模型。同时,采用鲁棒随机优化理论将含有随机变量的约束条件转化为可以反映系统管理者承担系统风险态度的约束条件,建立了含双鲁棒系数的MSPS随机优化调度模型。通过仿真验证该模型可以降低系统的缺电风险,并能够为风险态度不同的系统管理者提供优化调度决策依据。

计及核电调峰的新能源电力系统两阶段随机优化调度

近年来,随着世界范围内的能源危机越来越严重,新能源作为缓解能源危机的有效途径之一发展迅速。然而新能源具有不确定性的特点,大规模的新能源并网会给电力系统优化调度带来新挑战。在新能源和核电高速发展的情况下,电力系统峰谷差变大使得电力系统调峰压力增加。为解决调峰问题,建立了核电灵活调峰模型,同时构建了一种考虑新能源的运用核电进行灵活调峰的电力系统两阶段随机调度优化模型:第一阶段决定机组启停情况,第二阶段则根据第一阶段做出的决定对机组出力进行优化,以实现运行成本最小化。通过对IEEE标准24节点测试系统以及一个实际系统进行测试,验证了核电厂进行调峰的可行性和经济性。

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置两阶段随机优化

为应对源端可再生能源及荷端负荷需求的随机性波动对综合能源生产单元(integratedenergyproductionunit,IEPU)运行调度及容量配置问题带来的挑战,该文提出一种两阶段随机优化方法。首先,在底层运行优化问题中,通过建立各设备模型及约束条件,提出基于混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)的最小成本求解方法;其次,利用蒙特卡洛模拟生成多种随机场景,确定系统在给定容量配置条件下的成本期望;最后,在顶层容量配置优化问题中,以系统容量为决策变量,采用遗传算法调用蒙特卡洛模拟及MILP运行优化算法,实现使IEPU系统全生命周期成本最小的最优容量配置。优化结果表明:底层运行优化中储气的接入使弃光量和碳排放量分别减少5.49%和0.35%,顶层计及源荷不确定性的电力设备容量提升20%左右,更加接近实际场景,验证了所提出方法的有效性。结合参数灵敏度分析,可为IEPU系统的规模化设计提供参考。

考虑无功设备动作的交直流电网日前两阶段随机优化调度

中国大型风电基地大多位于西北内陆地区,需要通过高压直流传输进行跨区消纳。为了应对风电输出的不确定性并提升风电消纳水平,传统基于电网换相换流器的高压直流需要根据风电出力变化而进行有功调节,但若不加以控制,可能会引起直流无功调节设备的频繁动作,不利于直流系统的稳定运行。基于两阶段随机规划建立了交直流互联电网日前两阶段随机优化调度模型,充分考虑了实时日前计划的可行性。模型将直流功率视为灵活调节的资源,并引入换流站稳态运行模型描述直流无功功率特性以准确地限制无功设备的动作。针对模型的非线性,采用一阶泰勒展开对换流站稳态运行模型进行线性化,并验证了线性化的精度。最后,通过风电直流外送系统验证了优化调度策略的有效性。

面向订单装配系统(ATO)两阶段随机库存优化研究

基于零部件的基本库存水平补货策略,在多周期订单产品需求不确定情况下构建两阶段随机优化模型:第一阶段在需求未知情况下,规划不同零部件基本库存水平决策变量,实现系统收益最大化;第二阶段针对订单交货期约束创新性设计订单指派决策变量,考虑在不确定需求收益和订单延期惩罚情况下,最大化订单期望收益.通过采样获取不同需求场景,并将不确定需求转成期望需求,针对该期望需求下的单阶段确定性模型求解,并与随机模型结果进行对比.数值实验表明,随机模型的优化结果远差于确定性模型,即未知信息具有一定的价值;同时通过对模型中参数的灵敏度分析,得到了实际中提升系统收益的策略.

考虑柔性负荷无功调节能力的配网日前两阶段无功随机优化调度

针对高比例分布式光伏接入配网所引起的电压控制问题,利用柔性负荷的无功调节能力,并考虑光伏和负荷的不确定性,提出了配网日前两阶段无功随机优化调度方法。首先,在第1阶段根据光伏和负荷的预测值,优化反映电容器组动作和柔性负荷无功调度的离散决策变量。其次,在第2阶段考虑光伏和负荷的不确定性,优化光伏的无功出力和柔性负荷的无功调度量。在优化模型中,设置了电压偏差最小化和柔性负荷的无功调度次数最小化两种目标函数,采用ε约束法对多目标优化问题进行求解,并利用熵权优劣解距离(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法选择最优折衷解。在修改的IEEE33节点系统进行仿真,结果表明所提方法能有效缓解由高比例分布式光伏并网所引起的电压越限问题。

基于两阶段模糊随机优化模型的宁夏地区电力规划研究

科学合理的电力系统中长期规划是实现地区可持续发展的重要保障,然而电力需求波动以及不确定的环境政策给管理决策带来了风险与挑战。将两阶段随机优化方法与模糊理论相结合,提出了两阶段模糊随机优化(TFSP)方法,能够有效处理多重不确定信息,并且在决策过程中体现决策者风险偏好。以宁夏地区为例开展不确定环境下的电力系统中长期规划实证研究,结合目前宁夏地区的发电结构、未来电力需求、可再生资源开发利用潜力、污染物排放控制等因素,建立以系统收益最大化为目标的电力系统中长期优化模型。结果表明,TFSP方法能够有效地帮助不同风险偏好的管理者实现复杂不确定环境下电力系统机组扩容、污染物技术投资等决策支持。

两阶段随机线性优化问题的等价形式

在极小极大两阶段随机线性优化问题中,往往只知道随机变量的概率分布所满足的一些条件,并不能精确求得。文章假设随机变量的一阶矩和二阶矩是已知的,将最坏情况下的条件风险值(CVaR)作为效用函数,基于矩理论和对偶理论,最终将概率分布由一阶矩和二阶矩描述的极小极大两阶段随机线性优化问题转换为可求解的半定优化问题。

计及运行成本风险的主动配电网两阶段随机模型预测控制

分布式电源出力和负荷不确定性造成主动配电网运行风险,影响其运行安全性和经济性。建立了计及运行成本风险的主动配电网两阶段随机模型预测模型。结合不确定场景集和不同调节设备的动作特性,通过引入条件风险价值作为风险控制手段,构建了计及风险的两阶段随机优化模型,以降低运行成本分布中的"厚尾"风险。利用模型预测控制方法实现时序滚动优化,精细化协调控制,以减少可再生能源波动性以及负荷预测偏差给主动配电网经济运行带来的影响。最后,通过算例仿真分析,验证了所提方法在保证主动配电网安全运行的同时,进一步降低高额运行成本发生的概率,可实现主动配电网运行风险的有效、准确管控。

考虑不确定性及电/热储能的综合能源系统两阶段规划-运行联合优化方法

随着高比例可再生能源接入综合能源系统,在系统规划及运行优化过程中充分考虑不确定性及电/热储能灵活性的问题至关重要。提出了一种考虑可再生能源及多能负载不确定性的综合能源系统两阶段规划-运行联合优化方法。充分挖掘电/热储能的灵活性与上述不确定性的关系,进行互补平衡并改善系统的可靠性与经济性。所提出的两阶段优化问题在第一阶段主要考虑综合能源系统及储能设备的规划问题,包含0-1变量;第二阶段考虑系统运行问题,包含不确定性参数及多种连续变量。通过仿真算例分析了多类型储能配置对综合能源系统规划问题的影响和不确定性参数的场景数量在两阶段随机优化问题中的影响,并对比分析了两阶段随机优化与两阶段鲁棒优化的优缺点。分析结果为综合能源系统灵活配置电/热储能设备、考虑不确定性参数问题提供建模求解的策略及建议。

基于两阶段优化的主动配电网有功无功协调调度方法

分布式可再生能源出力的不确定性和主动配电网的有功、无功相互耦合,都会影响主动配电网的安全经济运行。文章提出了两阶段随机优化的主动配电网有功、无功协调调度方法,在考虑电力市场电价及保证配电网安全运行的前提下,最小化配电网主体的运行费用,采用二阶锥松弛和线性化技术将主动配电网的有功、无功优化转化为混合整数二阶锥凸优化,以快速求解。最后,以IEEE 33节点辐射型配电网为例,验证了所提模型能够有效处理风光随机性,通过有功无功的协调优化保证配电网的安全稳定运行。

融合多场景分析的交直流混合微电网多时间尺度随机优化调度策略

交直流混合微电网接入高渗透率可再生能源及其特殊的网架结构,对交直流混合微电网的经济运行构成挑战。针对这一问题,提出一种融合多场景分析的交直流混合微电网多时间尺度随机优化调度策略。在日前调度阶段,在综合考虑市场分时电价、微电网内各分布式单元和双向AC/DC功率变换器的运行成本及特性的基础上,运用多场景分析技术模拟风光和交直流负荷的不确定性,以日运行成本最低为目标构建日前两阶段随机优化调度模型。在日内调度阶段,基于模型预测控制构建日内滚动优化调度模型,该模型通过在线滚动优化结合反馈校正形成闭环优化,在保障日前计划有效性的同时,充分抑制日前预测误差引发的功率波动,有效避免冲击配电网的稳定运行。最后,以某交直流混合微电网示范工程为依托,通过算例分析对所提方法进行验证,结果表明,所提方法能够有效应对交直流混合微电网多重不确定性的影响,实现其经济和鲁棒运行。

多重不确定性下水风光多能互补长期优化调度方法

如何应对水风光多重不确定性及其导致的高维优化求解难题是流域水风光多能互补长期调度面临的关键挑战。为此,提出基于马尔科夫链和Copula函数的水风光联合场景生成方法,并通过同步回代缩减法进行场景削减,量化表征水风光多重不确定性;以此为输入,构建流域水风光多能互补长期两阶段随机优化调度模型,并通过Benders分解算法和凸化线性化建模技术实现高维非线性优化问题的高效求解。最后以金沙江下游清洁能源基地为研究对象进行了仿真验证。通过对比分析,证明了所提方法能够有效提升长期调度方案对水风光不确定环境的适应性,提高了多能互补综合效益。在样本外检验中,所提方法比传统方法的发电量增加了0.552亿kWh,弃水量减少了1.694亿m~3,表现得更具可靠性。

风电-光伏发电-抽水蓄能联合优化调度方法

为解决电力市场环境下的风电、光伏发电、抽水蓄能协同互补问题,提出了一种同时参与日前市场和实时平衡市场的风电-光伏发电-抽水蓄能联合优化调度方法。该方法考虑风电和光伏发电出力的不确定性,基于生成对抗网络和峰值密度聚类算法生成风电、光伏发电联合出力典型场景;基于抽水蓄能的灵活调节特性,并考虑风电和光伏发电实时出力引起的平衡成本,构建了风电-光伏发电-抽水蓄能联合参与日前市场和实时平衡市场的两阶段随机联合优化调度模型,最大化风电-光伏发电-抽水蓄能联合发电系统的收益。算例仿真结果表明,该方法具有有效性和合理性。

溢出风险约束下省间省内两级电力现货市场协同出清方法

新能源的快速发展对电力市场机制提出了新的要求。为促进新能源消纳与保障电力供应,中国建立了省间和省内两级电力现货市场。然而,随着省间市场交易规模和占比的提升,各省电力供应间联系更为紧密,加剧了省内市场间的风险传递。首先,基于当前省间省内两级现货市场衔接机制分析了各省现货市场间的风险传递特征,进而引入溢出风险价值的概念以量化评估省间省内两级市场下的风险传递;其次,为抑制省间省内两级市场下的风险传递,基于两阶段随机优化理论,构建了溢出风险约束下的省间省内两级现货市场协同出清模型;进一步,考虑因各市场运营机构不同而带来的隐私保护需求,建立了基于交替方向乘子法(ADMM)的省间省内两级现货市场协同出清模型求解方法;最后,通过算例分析验证了所提出的市场出清模型与方法在抑制省间省内两级市场协同下风险传递中的有效作用。

考虑结构和功能耦合特征的电力信息物理系统 随机加固规划

为提升电力信息物理系统(electric cyber-physical system, ECPS)面对台风等极端灾害的抵抗力,基于两阶段随机优化方法,提出一种考虑双网结构和功能耦合特征的电力/通信网架随机加固规划模型。模型第一阶段计及电力/通信线路的结构耦合特征,以总加固投资和台风灾害损失期望最小为目标,确定加固的电力/通信线路,其中,台风灾害的损失期望由第二阶段计算;第二阶段考虑通信网络故障对电力系统应急调度的级联影响,最小化随机台风场景下ECPS的故障损失期望。为生成具有代表性的台风场景集,确保随机加固方案的适应性,根据台风场景毁伤特征与ECPS故障损失的映射关系,提出一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)聚类的约简场景集生成方法。最后,基于逐步对冲算法求解随机加固模型,通过对IEEE RTS 79节点信息物理系统的仿真分析,证明了文章提出的电力/通信网架随机加固规划方法对ECPS具有较好的韧性提升效果。

基于可再生能源不确定性的多能源微网调度优化模型研究

多能源微网是综合能源系统在配网/用户侧重要的实现形式,耦合的天然气和电力系统也使得微网运营商在系统调度过程面临更多的不确定性和决策过程。鉴于此,该文在天然气/电力系统物理特性建模的基础上,构建了考虑用户需求响应资源以及可再生能源机组出力和用户负荷不确定性的多能源微网日前调度优化模型,并在IEEE-6母线系统和6节点天然气系统上对上述模型进行算例仿真,验证了上述两阶段随机优化模型的有效性,分析了需求响应资源以及天然气管网约束对于系统调度运行的影响。

考虑风电不确定性的多区电力系统分散式随机调度方法

在考虑风电出力不确定性的基础上研究了多区域电网分散式优化问题。首先,对区域边界共享节点进行复制以实现互联电网的解耦,然后,基于场景法对风电随机性进行建模,构建区域电网两阶段随机优化模型,最后,采用同步型交替方向乘子法(Synchronous Alternating Direction Method of Multipliers,SADMM)交替求解全网分散优化问题和区域两阶段随机优化问题。采用修改的新英格兰39节点系统构建3区域互联电网进行仿真测试,验证了所提模型能够有效应对风电的随机不确定性,并实现各区域电网调度的分散自治。