考虑光伏随机性的交直流混合配电网鲁棒机会约束安全域模型

为实现高比例光伏接入下交直流混合配电网的安全评估,构建了交直流混合配电网的鲁棒机会约束安全域模型。首先,提出一种基于区间划分的自适应带宽核密度估计方法,以获取光伏预测误差概率分布,构建光伏出力机会约束不确定集合;其次,采用功率与节点电压幅值比值为状态变量,在已有交流线性化潮流模型的基础上推导一种交直流混合配电网线性化潮流模型;然后,提出交直流混合配电网鲁棒机会约束安全域的概念和模型,结合列与约束生成算法和径向迭代搜索算法生成可观测的鲁棒机会约束安全域空间。最后,算例分析验证了所提模型能够在鲁棒机会约束安全域上准确、直观的反映光伏出力的随机性,进而为交直流混合配电网的准确安全评估提供支撑。

基于机会约束的售电公司共享储能经济运行优化

针对自有共享储能的售电公司的经济运行优化问题,从产消者共享售电公司所投资共享储能的角度,研究了一种售电公司的新型商业模式。考虑源侧与荷侧的不确定性因素,建立了售电公司共享储能服务运营策略的主从博弈模型,其上层负责求解售电公司最优共享储能服务定价和购售电策略问题,下层负责求解产消者最优运行策略问题,并基于机会约束模型描述源、荷不确定性。根据下层的KKT条件将下层模型转化为上层模型的约束条件,并利用大M法对非线性约束进行线性化。基于3个典型场景算例验证所提新型交互模式的可行性,分析售电公司共享储能服务定价方法和不确定性因素对收益的影响。

基于机会约束规划的供电网负荷均衡调度方法

使用基于线性时序逻辑、基于混沌理论与遗传算法的调度方法受到供电数据拥塞影响,导致负荷均衡调度效果较差,为此,提出基于机会约束规划的供电网负荷均衡调度方法。利用机会约束规划方法,确定直接或可中断负荷的运行约束,由此构建供电网负荷调度模型,制定均衡调度流程,根据此流程计算供电网某一时段的供电系统负荷值,并结合任意的机会约束条件,从直接负荷和可中断负荷两个方面进行负荷调度。实验结果可知,该方法直接负荷调度的功率在0-5.6 MW范围内,可中断负荷调度的功率在0-5.2 MW范围内,调度结果与负荷实际反弹量一致,具有良好调度效果。

基于分布鲁棒机会约束的高韧性配电网多类型储能配置

针对当前多类型储能系统(ESS)配置尚未充分计及正常工况与极端灾害等多元场景下源、网、荷多重不确定性复杂耦合影响的问题,提出了一种兼顾配电网韧性和经济性的多类型ESS配置方法。提出了面向多元场景差异化需求的多类型ESS优化配置框架,建立了以配电网韧性和经济性最优为目标的配置模型。考虑元件故障、源荷出力等多重不确定性,将原模型构建为两阶段分布鲁棒机会约束模型。提出了基于Big-M和条件风险价值理论的系统化线性方法,基于列和约束生成算法对线性化模型求解。在改进的IEEE 33节点配电网与43节点交通网算例上验证,结果表明,所提方法可显著降低负荷损失及投资,提升配电网韧性和经济性。

基于分布鲁棒机会约束的微电网有功-无功投标交易策略

含高渗透率分布式电源的微电网(HP-DGMG)中,分布式电源(DG)的不确定性会对投标收益产生影响,甚至增加微电网和配电网的运行风险。考虑HP-DGMG中分布式光伏的不确定性,文中提出一种基于分布鲁棒机会约束(DRCC)的有功-无功投标交易策略。首先,考虑HP-DGMG售电与购电两种市场交易特性,构建配电市场环境下HP-DGMG的投标与交易框架,进一步建立配电市场下HP-DGMG有功-无功交易的双层投标模型。其次,引入DRCC处理微电网中分布式光伏发电的不确定性,构建基于矩信息的HP-DGMG有功-无功投标分布鲁棒优化模型,利用条件风险价值理论和对偶理论,将HP-DGMG投标分布鲁棒模型转化为二阶锥规划形式。然后,利用原-对偶counterpart方法,提出考虑光伏不确定性的配电市场环境下HP-DGMG投标的单层均衡约束数学规划模型,并转化为混合整数二阶锥规划问题进行求解。最后,通过位于7节点配电网和33节点配电网的HP-DGMG进行分析验证,结果验证了所提HP-DGMG投标交易策略的有效性。

计及新能源机会约束与虚拟储能的电-热系统分布式多目标优化调度

为提升综合能源系统消纳新能源的能力,探究不同优化目标之间的联系,该文将含虚拟储能的电-热系统调度问题分解为备用制定问题与计及机会约束的新能源消纳最优运行问题,构建了兼顾经济性、低碳性与综合能效提升的电-热综合能源系统多目标优化模型。通过引入多场景与场景指示变量近似机会约束,提出一种双线性Benders分布式计算框架以提升求解效率,将原问题分解为主问题和若干子问题迭代求解,采用法线边界交叉法得到Pareto前沿面。算例分析表明,所提算法相较于集中式算法的求解速度有明显提升,考虑新能源消纳机会约束的模型可在调度中通过调整置信度平衡运行的经济性与鲁棒性,同时虚拟储能可以根据新能源处出力情况调节热网充放功率,进一步提升新能源消纳能力,降低运行成本。最后,通过求解得到的Pareto前沿面分析了经济、低碳、能效不同优化目标之间的影响。

基于机会约束的跨区域电网可再生能源消纳两阶段优化模型

为解决分布式柔性资源优化问题,文章提出了基于机会约束的跨区域电网可再生能源消纳优化模型。论述了两阶段优化模型的基本架构,分析了两阶段的求解思路。分别利用含机会约束的上层优化模型和下层经济调度模型构建两阶段优化模型,提出利用平衡约束求解算法以及强对偶理论对所提出的模型进行求解。最后利用仿真分析验证所提出模型的有效性。结论论述了可再生能源消纳比例与电网出力、负荷水平以及碳社会成本之间的关系。

基于风、光联合出力仿真的多能联供系统鲁棒机会约束优化研究

为了有效规避风、光出力不确定性造成的供需失衡风险、促进多能联供系统的持续、稳定和健康发展,联合使用Copula理论、机会约束规划方法和鲁棒优化算法,构建了考虑风、光联合出力不确定性的多能联供系统鲁棒机会约束优化调度模型。结果显示:该模型不仅可以准确识别和表征风、光联合出力分布概率,制定低违约风险条件下的风、光出力策略,还可以通过调整供给侧能源输出结构,生成鲁棒性最优的多能联供系统运行方案,显著提高系统运行的稳定性,降低风、光不确定性造成的经济风险。

基于机会约束规划的含电动汽车市域铁路牵引供电系统优化运行

市域铁路为市区和郊区提供了便捷通道,沿线车站不仅可实现电动汽车停车换乘,也为电动汽车接入铁路牵引供电系统提供了友好接口。为了提升列车再生制动能量利用率,降低市域铁路运营成本,本文提出了一种含电动汽车的同相牵引供电系统优化运行模型,以牵引变电所日电费成本最低为目标,优化电动汽车和超级电容的充放电策略、牵引变电所功率调控策略。为应对电动汽车到达时间、离开时间和初始荷电状态的不确定性,使用机会约束规划,利用概率约束代替传统确定约束,保证电动汽车充电方案满足驾驶要求的置信水平高于预定的置信水平。使用样本均值法将机会约束转换为确定性约束,得到混合整数线性规划模型,然后采用CPLEX求解器求解。仿真分析表明,提出的模型可以有效降低牵引变电所日电费20.37%,体现出了电动汽车在参与牵引供电系统负荷调节中具有良好的灵活性,有效提高了系统的运行经济性。

机会约束的多选择背包问题的遗传算法求解

机会约束的多选择背包问题(CCMCKP)是一类具有重要应用价值的NP难组合优化问题,但目前还缺乏关于该问题求解方法的专门研究。为此,提出首个CCMCKP的求解框架,并基于该框架构建了两种求解方法:基于动态规划的RA-DP和基于遗传算法的RA-IGA。RA-DP是精确求解方法,具有最优性保证,但是在可接受的时间(1 h)内仅能求解小规模问题样例;相较而言,RA-IGA是近似求解方法,具有更好的可扩放性。仿真实验结果验证了所提求解方法的性能:在小规模问题样例上,RA-DP和RA-IGA都可以找到最优解;在中大规模问题样例上,RA-IGA表现出了比RA-DP显著更高的求解效率,它总是可以在给定时间(1 h)内快速获得可行解。在CCMCKP的后续研究中,RA-DP和RA-IGA可作为基准对比方法,而实验工作中所构建的测试样例集可作为该问题的标准测试集。

概率语言移情网络下的机会约束鲁棒大规模群体共识决策

本文旨在面向概率语言移情网络建立大规模群体共识决策方法,利用机会约束鲁棒优化方法处理单位调整成本的不确定性。首先,建立概率语言移情网络评估决策者间的移情关系。其次,利用模糊C-均值聚类对决策者分类,并基于聚类的规模、内聚度和总体移情度确定聚类权重。在反馈调整过程中,利用置信水平控制不确定参数的波动范围,建立机会约束鲁棒成本共识模型为决策者调整意见提供参考。最后,通过疫情防控方案选择的应用和对比分析,证明考虑移情关系能促进共识达成,且机会约束鲁棒共识模型能更好的平衡经济性和保守性。

基于机会约束规划的虚拟电厂智能调度系统优化

为进一步提高虚拟电厂低碳运行调度效率,采用机会约束规划方法优化虚拟电厂用电调度,在目标函数上增加了一个惩罚函数来处理约束问题,统一目标函数和约束问题,以提高调度效率。实验结果表明,机会约束规划的虚拟电厂系统平均网络损耗为25.556kW,而常规运行调度系统的平均网络损失为28.632kW。与常规运行调度的最小网络损耗相比,机会约束规划的网络损耗降低了约10.75%,可以更有效对用电量进行调度。基于机会约束规划的优化调度,使虚拟电厂最大用电功率降低至20kW,最大用电功率阶段降至20:00-22:00,较预测用电负荷阶段减少2个小时,可满足虚拟电厂低碳运行调度实际使用。

基于模糊机会约束的交直流配电网运行优化

随着分布式电源的发展,其在配电网的渗透率也在不断攀升。针对传统的配电网运行优化方法在优化时没有考虑分布式电源出力和负荷不确定性对运行优化的影响,提出一种基于二阶锥规划的模糊优化运行模型。该模型将分布式电源出力和负荷用梯形模糊参数表示,并在锥优化模型的基础上,结合模糊机会约束构建模糊优化模型,对该模型进行清晰等价,转化为确定的优化模型。通过50节点算例系统的分析,结果验证了所提模型的有效性。

基于机会约束的配电网可中断负荷优化调度方法

为控制配电网运行的经济支出,基于机会约束角度,以某配电网为例,开展可中断负荷优化调度方法的设计研究。根据电力市场在发展过程中其份额的变化、电能资源市场现货价格,将可中断负荷中的最优决策作为目标,根据市场实际需求与电网企业运营过程中的收益需求,构建基于机会约束的配电网最优可中断决策目标函数;采用“断电前折扣”的方式,设计配电网能量主动调度。实例应用实验结果证明:设计的方法可以在提高配电网负荷率的基础上,控制配电网运行的经济支出。

基于机会约束规划的微电网源荷储协调优化调度

由于现有的调度方法出力数量不平衡,可再生能源就地消纳率较低,为此研究基于机会约束规划的微电网源荷储协调优化调度。在风电出力方面,采用出力预测值来描述不确定性,计算拟合值来反映所预测时段供给出力值和负荷需求值。在负荷预测方面,依据历史数据模拟出该季节用电负荷需求条件,根据实际负荷情况对预测量进行修正。在能源耦合设备方面,计算能源耦合设备运行中造成的不确定性并分析。运用机会约束规划法将随机变量进行描述,使得决策能够满足约束条件。设定目标函数,引入期望的置信度值,建立源荷储能量可靠性的数学模型。运用改进蚁群算法对模型进行求解,通过对信息素更新规则进行改进,根据最优解来找到符合约束要求的决策变量,获得调度模型在所有场景中的最佳出力决策信息,确定各分布式电源在全局各时段内的出力。按照最终调度策略进行系数分配,得到节点需要调度的理想功率从而实现优化调度。实验结果表明,在不同时段内,实验组就地消纳率为95.3%,为三个小组的最高能源消纳率,出力数量较为平衡,达到了策略的合理优化调度。

含聚合CSP和深度调峰火电机组的电力系统分布鲁棒机会约束优化调度方法

随着“双碳”目标不断推进,可再生能源的装机容量和发电占比不断增加。然而,以风电、光伏为代表的可再生能源所固有的不确定性和波动性,使得以火电机组深度调峰为主的传统运行方式的经济性难以得到保障。针对上述问题,提出一种含聚合光热发电(Concentrating Solar Power,CSP)和深度调峰火电机组的电力系统分布鲁棒机会约束优化调度方法。首先,分析火电机组的基本调峰和深度调峰能力,构建考虑火电机组进行基本调峰或深度调峰成本的深度调峰模型。其次,分析光热电站启动时的热量传递过程,构建考虑启动热量约束的CSP模型。在此基础上,采用基于数据驱动的分布鲁棒机会约束描述可再生能源出力的不确定性,构建以火电机组发电成本、购售电成本和储能使用成本之和最小为优化目标的调度模型。最后,以改进的IEEE 30节点系统为例验证了所提方法具有较好的经济性和鲁棒性。

含大规模间歇式电源的模糊机会约束机组组合研究

间歇式电源具有难以预测的间歇性和波动性,大规模接入电网后增加了调度决策的复杂性。针对大规模间歇式电源的不确定性,引入模糊理论,将间歇式电源出力和负荷用模糊参数表示,对传统确定性机组组合模型进行改进,将确定性的系统约束改为模糊参数下的系统约束,并基于可信性理论形成了模糊机会约束,建立含多模糊参数的模糊机会约束机组组合数学模型。研究含梯形或三角形模糊参数的模糊机会约束的清晰等价类,将机会约束清晰化,并提出改进二进制粒子群优化算法的求解流程,对模糊机会约束机组组合模型进行求解。算例分析验证了所提模型和算法的有效性和实用性。

基于机会约束规划的风电穿透功率极限计算

该文提出一种采用机会约束规划计算风电穿透功率极限的新方法。该方法把风电穿透功率极限看作是在满足网络和设备约束前提下系统允许的风电场最大装机容量。约束条件包括线路的输送能力限制、系统对旋转备用的要求以及常规机组的出力限制等。为了便于考虑风电场出力和负荷的随机性,约束条件以概率的形式表示。针对问题特点,求解时应用了遗传算法和随机模拟技术,在IEEE30节点系统上的计算结果验证了所提方法的优点。

基于机会约束规划考虑DG与负荷多状态的配电网重构

分布式电源(distributed generation,DG)的大规模接入使配电网成为有源网络,风力、光伏具有出力随机的特点,传统的配电网重构方法不能完全适用含DG的配电网。考虑自然资源和负荷的随机性,依据概率密度函数分别对不可控DG和负荷建立了多状态模型,进而获得了配电系统的多状态模型。以开关状态为优化变量,高于置信水平的网络损耗最小为目标函数,节点电压和支路功率越限概率满足置信水平要求为约束条件,建立了含多种DG的配电网重构机会约束规划模型。基于生成树策略搜索网络结构,应用改进蚁群算法进行求解。算例结果验证了该模型和算法的有效性。

电厂优化配煤的不确定性机会约束非线性规划方法

动力配煤是适合中国国情的一种洁净煤技术,可以改善燃煤电厂的经济效益和燃烧性能。动力配煤技术的关键在于优化求解,然而煤质参数是不确定的和可变的,电厂优化配煤决策必须处理这些不确定性。文中建立了一个不确定性机会约束非线性规划模型(inexact chance-constrained nonl-inear programming,ICCNLP)来处理不确定条件下电厂优化配煤问题。ICCNLP可有效处理以区间或概率密度分布表征的不确定性,并评估为实现系统成本最小而需承担的违反约束的风险水平,如超出硫排放标准的风险。结果表明,ICCNLP可得到稳定和可行的区间解,决策者可根据实际情况,在解区间内调整决策变量值,从而得到多个决策替代方案。