计及检修需求不确定性的电力系统检修备用容量评估

针对电力系统规划中评估系统检修备用容量的迫切需求和机组检修需求的不确定特性对评估造成的影响,提出一种评估电力系统检修备用容量的方法。该方法建立考虑检修需求不确定特性的检修备用容量评估模型,以累计负荷最小为原则确定检修时段,求解该评估模型。在此基础上,基于蒙特卡洛模拟方法提出检修备用容量不足概率和检修备用容量不足期望值2个检修备用容量充裕度指标,以此确定系统检修备用容量,进而确定系统装机容量需求。以某省电力系统机组检修的实际数据为例进行计算,证明了所提检修备用容量评估方法的正确性和有效性。

计及可中断负荷参与应急调度的备用容量优化配置方法

新能源大规模并网增加了电网频率失稳的风险。针对大功率缺失下的频率安全问题,提出1种计及可中断负荷参与应急调度的备用容量优化配置方法。相较于传统的备用容量优化方案,所提方法考虑应急调度过程中常规机组和可中断负荷的响应时间和爬坡速率,构建考虑分段频率下限值约束的应急备用容量优化模型,以提高电网的应急处理能力。算例分析表明,所提方法能够兼顾电力系统经济调度和频率稳定目标,提高电网安全经济运行水平。

考虑备用容量优化分配的含风电电力系统动态经济调度

风电随机性对电力系统安全、经济运行产生深远影响。该文在日前框架下,利用随机优化理论建立考虑辅助服务市场的电力系统动态经济调度模型。该模型除计及常规机组约束、风速预测误差与网络安全约束外,还将系统备用容量需求分解为自动发电控制(automatic generation control,AGC)容量与事故备用容量,考虑2类备用容量运行约束,并将两者购买成本分别计入目标函数,在得到发电机最优出力计划的同时,实现2类备用容量在各机组间的分时段优化分配。采用基于Bootstrap估计的样本平均值方法确定随机变量置信区间以避免复杂的卷积计算,将原问题分解为确定性非线性优化问题和解校验2部分,利用序列二次规划法求解后运用随机模拟方法进行线路潮流约束校验,并依校验结果调整约束条件重新求解。含风电场的IEEE 6机30节点、54机118节点算例验证了模型的正确性和算法的有效性。

电力市场环境下最优备用容量的确定

传统确定备用容量的方法已经不适用于电力市场环境。文中提出一种确定最优备用容量的算法,根据经济学中的效用(文中指电网安全效用)无差异理论,引入可中断负荷替代一部分备用容量,利用存储理论概念建立确定最优备用容量的数学模型,结合历史数据资料中备用容量利用的概率,运用决策论的算法求解最优备用容量。结合四川电网备用辅助服务的研究结果表明,在电网安全性不变的前提下,最优备用容量经济性明显优于用传统方法确定的备用容量。该算法符合市场规律,简单、实用。

考虑大规模风电接入的备用容量计算

备用需求是日前发电计划优化中的重要约束,也是保障电网可靠运行的重要基础之一。随着大规模风电的集中接入,传统以高可靠性常规电源为依据的备用设置方法难以保障间歇性电源接入下的电网可靠运行。考虑大规模风电间歇特性,兼顾电网运行的安全性和经济性,采用聚类分析技术对风电功率预测数据进行筛选,建立风电功率预测误差与备用需求变化间的关联模型,得到风电接入后的新能源备用容量。实际系统算例测试验证了其有效性。

基于风电不确定性的电力系统备用容量获取

针对风电功率预测的不确定性对电力系统备用容量的影响,建立了基于风电不确定性的备用容量获取模型。首先利用场景法模拟生成风电功率、负荷及常规机组的不确定性模型,进而对生成场景进行概率统计得出系统差额概率密度函数,得出系统电量不足期望(EENS)和风能浪费风险(EWWR)指标,并通过EENS和EWWR指标及备用容量成本从系统可靠性和经济性两方面折中进行系统正、负备用容量的确定。最后通过10机系统仿真,验证了该方法在满足可靠性前提下有效地减少了备用成本和弃风量。

运用保险理论的备用容量辅助服务分散决策机理初探

电力市场中的备用容量辅助服务一般都是集中处理的 ,由系统运行人员确定并向备用容量供应商购买所需的备用容量 ,再把相应的费用分摊给用户。这种方法很难保证辅助服务的高效率 ,并会导致辅助服务市场中的投机现象。备用容量可以通过分散决策的方法由每个用户自主决定吗 ?如果可以 ,怎样使每个用户制定最优的辅助服务购买计划 ?如果采用分散的方法 ,即每个用户都尽可能最大化自己的利益 ,能否使其实现全社会效益最大 ?文中就这些问题做了基础性探讨 ,并针对两种情况进行了建模和分析 :1通过要求电能供应商提高发电可靠性来减小用户电能被中断的风险 ,其中采用了“供给者保险”( provider insurance)方法 ;2假设市场有电能供应商、用户 (被保险者 )和备用容量供应商 (承保者 ) 3个参与者 ,用户和备用容量供应商就备用容量进行交易 ,并以两者间的保险条款促使备用容量供应商履行其责任。两种情况的研究均表明 ,一旦用户购买了适当定义的保险单 ,就会对承保者引入约束和激励 ,使其为自身利益而积极地提供用户所要求的可靠性或备用容量。同时 ,购买保险还可以使用户减少预期的停电损失 ,将风险转移到中立的承保者身上。文中还证明了所提出的分散决策方法能够达到社会效益最优。

系统备用容量优化问题综述

从应对系统可能出现的多种容量事故角度,发电侧备用容量(reserve capacity of generation side,RCGS)与需求侧可中断负荷(interruptible load,IL)容量都可作为系统备用容量。为有效提高备用容量配置和稳定控制的经济性,以及抑制RCGS在备用容量市场上的市场力,应充分利用各类备用手段的经济互补性,从风险管理的角度对其加以协调。文中在建立市场环境下系统备用容量体系的基础上,基于风险管理与协调优化的观点,对目前系统备用容量优化方面的问题进行了综述。

国内外备用容量评估方法比较

以华东电网为例,对比了当前国内外3种典型发电系统备用容量的评估方法,指出华东电网现行的确定性方法的不足。应用解析法和蒙特卡罗模拟法分别评估了2003年华东电网现有的备用水平,分析了各自的评估结果,指出容量不足是主要问题。讨论了在计算可靠性指标时需要考虑的因素并提出了一些建议。

大规模风电接入系统多时间尺度备用容量滚动修订模型

基于需求响应多时间尺度的特性,考虑新能源、负荷、发电机组等不确定的特点,建立了计及多时间尺度备用资源的日前–日内2小时–日内15分钟备用滚动优化模型。模型中突破性地全面考虑了不同时间尺度的激励型需求响应备用资源,以及慢机机组、快速启动机组、自动发电控制3种响应速度不同的发电侧备用资源。针对风电和负荷预测精度在日前–日内2小时–日内15分钟逐步提高的特点,建立了考虑不确定性的备用容量滚动优化模型将各时间尺度的需求侧资源与发电侧资源互动,使不同时间尺度下的备用资源参与到各级备用优化中,实现不同时间尺度的需求侧备用资源与发电侧备用资源的联合优化。最后基于PJM-5节点系统和国内某省级电网系统的算例验证了模型的有效性。

电力市场环境下备用容量的集中和分散优化决策

针对电力市场环境下,应该采用何种方式确定和荻取所需要的备用容量这个有普遍争议的问题,提出了集中优化方法和应用保险理论的优化方法。集中优化方法是以从发电公司购买成本和用户停电损失之和最小化为目标,通过集中方式确定所需的总的运行备用容量及其价格并在相关的发电公司间分配这些容量的方法。应用保险理论的分散优化方法是用户通过购买保险,把停电可能引起的损失转移给独立调度机构(ISO),从而引导ISO对备用容量进行有效的管理;同时,当发电公司没有投入所成交的备用容量时,ISO会对其进行高昂的惩罚,从而激励发电公司很好地履行合同职责。文中先导出了与备用容量相关的各个发电公司的成本函数和用户的效用函数,然后给出了相应的分散优化和集中优化的数学模型,以及求解算法,证明了在完全竞争的市场中分散优化方法可以得到和集中优化方法相同的最优解,即最大化社会福利。最后以有14个发电公司参与的模拟电力市场为例进行了仿真计算,说明所提出方法的基本特征。

两种备用容量分散决策方法及其比较

电力市场中的辅助服务一般都是集中处理的。系统运行人员负责确定并购买所需的备用容量 ,再把相应的费用分摊给用户。备用容量决策一般基于经验和规程 ,不进行优化计算 ,所以这种做法可能导致低效率。在市场环境中 ,应鼓励采用分散决策方法 ,以便通过市场的“无形之手”达到市场均衡点和市场效率。文中提出了两种分散决策方法来确定备用容量 ,即分别基于合同和联营体的分散决策方法。这两种方法在实现中均应用保险理论来引导备用容量的最优分散决策 ,并同时减少用户的停电损失。证明了在一定条件下 ,基于联营体的方法更加有效 。

计及备用容量优化配置的风火联合随机经济调度模型

风电的随机波动性对电力系统的安全造成了严重的影响,备用容量能够起到降低风电入网风险的作用。在风电全额入网的前提下,考虑风速和负荷预测误差的概率特点,以置信水平确定旋转备用需求,以最大负荷的10%确定事故备用需求,在此基础上采用bootstrap抽样法,提高置信区间的估算精确度。将发电成本与备用成本计入目标函数,建立风电和火电联合运行的随机经济调度模型,并对模型中整数变量进行处理,以降低求解难度。通过算例求解,分析了不同时段各机组承担的发电和备用任务情况,以及不同置信水平下的经济性。

含风电场的互联电力系统备用容量优化

针对风电并网所带来的电力系统备用容量需求增大的问题,提出了含风电场的互联电力系统备用容量优化模型。在机会约束规划的框架下,以互联系统备用容量最小为目标,综合考虑风电出力和负荷预测偏差、发电机组故障停运等不确定因素,建立了计及各子系统备用资源特点的机会约束模型,并量化了共享备用的容量和调用过程;采用基于Monte-Carlo随机模拟的遗传算法对模型进行求解。算例分析结果表明,该方法能够在保证系统安全稳定的前提下,有效降低系统备用容量配置。

市场环境下的事故备用容量

在电力市场环境下,对电网公司而言,其追求的最终目标是经济利益最大化。电力系统的安全可靠性服务于这一目标。针对这一变化,该文提出在电力市场环境下,为供需双方所乐于接受的供电中断不应认为是对系统安全可靠运行的破坏,处于该种情况下的系统应该被认为是供电连续的。并在此基础上提出了市场环境下事故备用容量的确定应在综合考虑保留事故备用容量费用和切负荷赔偿费用的基础上,求取经济上最优的事故备用容量。数字仿真结果表明该方法可行,且具有较好的经济性。

考虑提高系统无功备用容量的无功优化调度

充裕的无功备用容量是保证系统电压稳定的一个重要因素,因此在日常无功优化调度过程中考虑提高系统的无功备用容量是防止电压失稳的重要手段之一。文章在分析发电机备用容量数学模型的基础上,定义了基于电压稳定的系统无功备用容量的计算公式,提出了考虑增大无功备用容量、减少网络损耗以及减小电压偏移的多目标无功优化调度算法。并将该算法应用于IEEE30节点系统,证明了所定义的基于电压稳定的系统无功备用容量计算公式的正确性及提高备用容量的无功优化调度算法的可行性。

促进调峰的大规模风电调频备用容量动态配置策略

针对当前风电调频备用容量长期闲置、未充分服务于电网运行的问题,深化研究大规模风电调频备用容量优化配置方法,对于电网调频能力、风力发电经济性、电网调峰方面均具有重要影响。基于此,研究大规模风电参与一次调频的备用容量优化配置策略。根据日负荷预测曲线,在波峰时段设置较大调频基点功率、波谷时段设置较小基点功率,其他时段按照与波峰负荷比例设置基点功率,从而可在一日各时段配置风电调频动态备用容量;根据确定的各时段动态备用容量,求解基于转速控制或桨距控制一次调频策略的参考转速和参考桨距角,使风电机组在任意风速下(额定风速以上/下)动态调整一次调频备用容量。算例分析结果表明,在大规模风电并网场景中,所提策略不仅能保证电网调频需求,还能有效促进削峰填谷效果和提高风力发电经济性。

计及风险因素的事故备用容量购买决策模型研究

针对电力系统中事故发生概率不同,通过购买需求侧低电价和高赔偿事故备用容量,并与发电侧备用容量优化组合,在取得经济性的同时,也带来了一定的风险性。基于经济学中的效用和风险理论,同时考虑备用容量和电量价格波动以及事故发生带给供电公司的风险性,建立了考虑经济性和风险性的最优事故备用容量购买模型。并利用蒙特卡洛方法对一个研究时段内的最优备用容量分配进行了仿真求解。结果表明,所建模型能为电力公司购买事故备用容量提供一定的风险决策依据。

区域电力系统最优备用容量模型与算法

建立实现备用容量最小的区域互联电力系统最优备用容量数学模型,推算多区域互联电力系统的联络线功率增量方程,以及区域互联电力系统频率偏差与区域备用容量的关系表达式。针对问题的具体特点,运用自适应免疫遗传算法对该模型进行求解,充分考虑频率偏差、负荷的随机波动以及区域互联系统运行的各种可靠安全约束,分别对独立的电力系统以及通过交直流联络线互联组成的区域电力系统进行仿真计算,可得到一天中24个时段的弹性备用容量。独立电力系统的算例表明:随着电力系统规模的扩大以及装机容量的逐步增大,最优备用容量占最大负荷的比例会逐步减小,可以减小0.395%～9.366%。对区域互联系统的算例表明:当区域系统互联时可以在一定程度上减小区域系统的备用容量,互联区域系统比各个独立系统的备用容量要减少1.036%～1.858%,节约了互联区域电力系统的成本,在一定程度上提高了区域互联系统运行的经济性。实例计算结果验证了所提模型的合理性、所提方法的可行性。

需求侧两种可中断负荷与发电侧备用容量的协调

在系统备用容量优化的研究中,需求侧低电价与高赔偿两种可中断负荷通常是与发电侧备用容量孤立的.为提高备用容量配置和系统稳定控制的经济性,以及抑制备用容量市场上的市场力,应对各类备用加以协调.为此,基于各类备用的经济互补特性,从风险管理角度提出协调模型和优化算法,对发电侧备用容量的配置进行了风险决策,定量评估了单一备用市场及其组合运营的效果.仿真分析验证了该模型的合理性和算法的有效性.