计及源荷不确定性的智能小区能源系统两阶段鲁棒优化调度

为解决电力系统中电源侧和负荷侧的不确定性对电网调度计划的影响,针对电源侧,考虑风电与光伏出力的不确定性,分别建立风电与光伏的概率密度函数模型,通过拉丁超立方采样方法生成场景并进行缩减,从而得出风电与光伏出力区间;针对负荷侧,考虑柔性负荷对电网消峰填谷的作用,提出基于智能小区的综合需求响应两阶段鲁棒优化模型。在日前阶段,以电网系统运行成本和碳交易成本最小为优化目标,考虑源荷的不确定性,基于价格需求响应模型,从而确定日前调度方案。在日内阶段,基于日前阶段优化结果,以智能小区运行成本和碳交易成本最小为优化目标,建立两阶段鲁棒优化模型,通过列约束生成(column-and-constraint generation,C&CG)算法将目标函数进行转换,采用Karush-Kuhn-Tucker条件和Big-M约束方法将max-min形式优化问题转化为混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型。最终,通过算例验证了所提模型的正确性以及算法的有效性。

考虑源荷不确定性和新能源消纳的综合能源系统协同调度方法

随着“双碳”战略的实施,风光等新能源渗透比例不断提高。需求侧资源参与有功调度是源荷平衡和提高新能源消纳率的重要方式之一,而源荷侧的多重不确定性又会对综合能源系统中多类型能源的管理提出了新的要求。在此背景下,该文提出了一种调度与消纳协同优化方法,构建能源管理与定价双层优化模型。首先,上层能源管理模型采用该文提出的随机-鲁棒优化方法解决综合能源系统调度面临的新能源发电时序波动性、负荷及其响应的不确定性等问题;其次,在下层能源定价模型中,以系统新能源就地消纳率最大为目标,通过价格变化信号引导用户合理消费,从而优化负荷曲线,消纳上层控制中因安全稳定运行需要而导致的弃风弃光功率;之后,应用线性优化强对偶定理和列和约束生成算法,将上层模型转化为混合整数线性规划问题,并利用商业化求解器YALMIP/GUROBI对双层优化模型进行求解。最后,算例分析验证了该文优化方法能够兼顾系统运行鲁棒性与经济性,同时可以在高比例新能源接入情景下有效促进新能源消纳。

考虑源荷不确定性的电力系统薄弱环节辨识方法

【目的】随着我国新型电力系统的不断发展,新能源大规模并网极大增加了电网承受潮流冲击的可能性,系统线路的载流能力迎来严峻考验;同时,源荷不确定性的增加使得电网运行状态愈发复杂多变,基于确定性潮流的传统薄弱环节辨识技术难以达到要求,增加了电网运行控制的难度。【方法】针对以上问题,结合概率潮流算法提出基于改进熵理论的电力系统薄弱节点综合评估指标,以指标区间概率分布对节点薄弱程度进行分析。首先,基于模拟法概率潮流构建大量运行方式样本;其次,将熵理论与电网运行参数相结合,以指标区间概率密度对系统关键节点的潮流冲击分布均衡性以及电压稳定性进行有效评估。【结论】最后,在IEEE39节点系统进行仿真校验后得出结论,所提评估指标更加贴合电力系统实际运行状态,能有效降低因新型电力系统中新能源发电波动性以及负荷侧用户用电量不确定性增加对薄弱环节辨识带来的误差。

考虑源荷不确定性电-气储能综合能源系统优化调度控制

针对以新能源为主体的电-气储能综合能源系统源荷随机波动的动态响应问题,搭建了光伏-固体氧化物燃料电池模型,通过电转气技术(power to gas,P2G)将盈余电能转换为氢能可供SOFC使用。以系统频率偏差设计终端滑模函数,提出了一种考虑源荷不确定性的自适应神经网络终端滑模运行控制策略。实现对电解槽和SOFC燃料电池无级功率调节,能够根据实时环境变化和负荷需求迅速做出响应。仿真表明:系统在孤岛运行模式下,相比于其他控制策略,该控制策略下的综合能源系统频率震荡响应更小、弃光量更低。

计及源荷不确定性与设备变工况特性的园区综合能源系统协同优化运行方法

园区综合能源系统可通过协调各类能源设备为用户提供可靠、优质、经济的能量供应,但源荷的不确定性和设备的变工况运行特性易导致较大的供/用能偏差。针对此问题,该文提出一种计及源荷不确定性与设备变工况特性的园区综合能源系统协同优化运行方法。首先,建立考虑多类型能量转换设备变工况运行特性的园区综合能源系统协同优化一体化模型,并利用非线性区间数表征源荷的不确定性;然后,利用区间可能度对非线性区间数进行确定性转换,并采用自适应分段线性化处理能量转换设备的变工况运行特性曲线;最后,以某园区综合能源系统为例进行仿真验证。仿真结果表明,所提方法能够有效地减小源荷不确定性与设备变工况特性带来的不利影响。

考虑源荷不确定性的氢能微网容量优化配置

针对电热气耦合微网存在的能源利用率低、鲁棒性难以控制的问题,提出考虑源荷不确定性的氢能微网容量优化配置方法。首先,利用氢储能、电锅炉和有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)系统增加传统微网的电热气转换途径,构建多能耦合、低碳高效的氢能微网;然后,提出一种基于有序聚类算法和模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法的电负荷-风电出力典型日选取方法,以年化总成本最小为优化目标,计及功率平衡、设备运行、储氢系统和天然气管道等约束,建立氢能微网容量优化配置模型;最后,对某工业园区的实际数据进行分析,得到系统中各设备的优化配置方案以及成本大小,并进行灵敏度分析,验证了所提模型可有效降低系统总成本、减少碳排放。

计及源荷不确定性的综合能源系统近端策略优化调度

源荷的不确定性一直是综合能源系统优化调度中的难点问题。针对源荷不确定波动问题,提出一种基于数据深度强化学习的近端策略优化调度方法,实现在阶梯式碳交易下,满足用户需求的综合能源系统最优成本和降低碳排放总量的优化调度。首先,以阶梯式碳交易下计及碳交易费用的系统总成本为目标,建立多类型柔性负荷综合需求响应模型,提高需求响应的响应能力和调度灵活性;然后,在深度强化学习的框架下,设定了该模型的马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP);最后,对不确定性带来的数据变化,使用近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法求解,引入小批量更新和重要性采样,将每次策略更新的幅度限制在一定范围内,从而保证策略更新的准确性。仿真结果表明,本方法可有效解决源荷不确定性带来的影响,有效降低碳排放总量和系统日平均运行成本。

考虑源荷不确定性的配电网新能源系统规划策略

碳达峰、碳中和的提出使发展新能源系统成为我国能源转型的必然需求,然而新能源系统发电和持续增长负荷的不确定性问题会危害电力系统的稳定运行,研究考虑源荷不确定性的配电网新能源系统规划策略具有重要意义。为此首先建立了考虑源荷不确定性的配电网新能源系统鲁棒规划模型,综合考虑配电网的规划成本和运行成本。由于原有模型为一个难以直接求解的混合整数非线性规划问题,提出一种二阶锥松弛的方法将原模型转化为易于求解的混合整数二阶锥规划模型,提高了模型的求解效率。最后,以IEEE 33节点的配电网为算例进行仿真,仿真结果验证了所提策略的有效性。

基于源荷不确定性的虚拟电厂负荷优化调度方法

为强化虚拟电厂的市场竞争力,争取利益最大化、能耗最小化,提出一种基于源荷不确定性的负荷优化调度方法。利用正态分布描述源荷不确定性,采用离散型随机变量的概率分布,架构光伏电站出力与负荷模型。将能耗量最大化与运行成本最小化作为负荷优化调度目标,建立目标函数方程、负荷优化调度模型及对应约束条件。仿真结果表明,所提方法在保证虚拟电厂高效运行的同时,对电价峰-谷趋势起到了较好的“削峰填谷”效用,经济收益相对可观,具有较高的可靠性。

计及源荷不确定性及需求响应的离网型微电网两阶段日前经济调度

离网型微电网在远洋海岛、偏远地区等有举足轻重的作用,但源荷不确定性对其稳定运行具有一定负面影响。为减轻日内调度压力,提出了一种适用于离网型微电网的两阶段日前调度模型。利用混沌相空间重构、多目标粒子群、数据驱动及线性规划等方法,通过灵活资源调控降低源荷不确定性所带来的弃风和失负荷等负面影响,可在降低调度成本的基础上,兼顾系统高效性及可靠性。第一阶段以微电网综合运行成本最低,可再生能源就地利用率最高及系统失负荷率最小为目标,建立了计及需求响应的离网型微电网多目标经济调度模型。第二阶段针对第一阶段调度后产生的弃风与失负荷,采用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)及XGBoost构建了蓄电池消纳弃风模型和调频电源调度模型。最后通过仿真算例的对比表明,需求响应对于系统高效性的增强是以增加调度成本和降低负荷可靠性为代价的,相比之下,所提两阶段日前调度方法可在降低调度成本的基础上,同时兼顾系统高效性及可靠性,为偏远地区和海岛等地区的离网型微电网运行提供参考。

考虑源荷不确定性的CCHP型微网多目标优化调度

为提高冷热电联供(Combined Cooling Heating and Power,CCHP)型微网的综合运行效益,建立了以运行费用最小和二氧化碳排放量最小为目标的优化模型。针对源荷的不确定性,提出了基于误差场景整体生成与缩减的典型场景获得方法,并引入伪F-统计(Pseudo F-statistics,PFS)指标用于确定最佳场景缩减数目。实例计算表明,与不考虑源荷不确定的确定性优化方法相比,所提方法在应对源荷的不确定性上具有较好效果,运行费用平均下降0.31%,二氧化碳排放量平均下降4.85%。此外,计算分析表明,应用PFS指标确定最佳聚类数目可以找到模型应对源荷不确定的能力与计算时间之间的平衡点,提高模型计算效率。

计及源荷不确定性和变工况特性的区域综合能源系统优化调度

为保证系统的经济可靠运行,考虑了荷源不确定性及能源耦合设备的变工况特性对系统运行的影响。首先,基于能源梯级利用原理,建立了包含风电、燃气轮机、电转气(P2G)及多种能源耦合设备的区域综合能源系统(RIES)架构;其次,通过构建动态能源集线器(DEH)模型,分别从能源供需双侧反映设备变工况特性对系统能源耦合的影响。同时,以系统调度成本最小和碳排放量最少为目标,将确定性的系统约束转换为基于可信性理论的模糊机会约束,构建了考虑源荷不确定性和设备变工况特性的RIES模型。最后调用CPLEX求解器对模型进行求解。结果表明,所建模型可以有效描述系统的不确定性风险,促进风电消纳,提升系统的经济性与低碳性。

计及源荷不确定性的主动配电网网架扩展柔性规划

在配电网源端与荷端的不确定性变量增多、主动性增强的背景下,进行适应发展需要的网架规划具有重要的研究意义。对系统中的不确定变量和主动控制变量分类建模,对经济性、可靠性和安全性技术目标做柔性处理,提出计及源荷不确定性的主动配电网网架扩展柔性规划模型;提出包含问题解耦、简化潮流和逆向搜索3个步骤的求解流程;结合19节点算例系统进行验证,算例结果表明采用提出的柔性规划模型和方法求解网架扩展规划问题具有有效性和可行性。

考虑源荷不确定性的直流配电网模糊随机日前优化调度

针对直流配电网中分布式可再生能源出力及典型直流类负荷的不确定性,提出了综合考虑负荷自弹性系数以及电价型需求响应的不确定性负荷模型;在考虑可再生能源随机性的基础上,通过签订日前充电合同将电动汽车这类高可调度单元转换为确定性负荷;以直流配电网与上级电网联络线功率最平滑及日前调度成本最小为优化目标,建立了模糊随机日前优化调度模型,并采用熵权法确定两者权重进行求解。以某直流配电网为例,针对不同场景、不同光伏出力、不同置信水平以及不同的电动汽车合同签订率,验证了优化调度模型的有效性、优越性。

计及源荷不确定性的独立型交直流混合微网多能源协调优化调度

传统独立型交直流混合微网的可再生能源供电比例高,但储能和其他可控电源容量有限,易出现切负荷或弃风弃光现象。首先,为提高系统的供能可靠性和可再生能源的消纳水平,设计出一种基于氢储系统实现交流、直流、氢气、热力与天然气能源系统深度耦合的能量枢纽结构;其次,为实现设计系统的多能源协调优化调度,构建出一种计及源荷不确定性的两阶段鲁棒优化模型,模型中第一阶段确定所有能源转换和存储设备的运行状态,第二阶段确定最恶劣场景及各设备出力方案,并且可利用不确定度参数灵活调整调度结果的保守性;然后,基于强对偶理论和大M法将优化模型转换为具有混合整数线性形式的主问题和子问题,并采用列与约束生成算法求解;最后,算例分析结果表明所建模型的合理性,求解算法的有效性以及调度结果的鲁棒性和经济性。

考虑源荷不确定性的电热系统联合调度

针对风电和电热负荷不确定的问题,提出计及源荷不确定性的旋转备用容量的优化方法,建立考虑电热备用耦合影响的调度模型。在日前阶段,以能源与负荷的预测量制定机组的出力方案,风电由于其预测精度较低,利用Beta概率密度函数来拟合风电出力,从而确定风电的不确定性带来的旋转备用容量,利用机会约束规划来处理不确定问题;负荷有较高的预测精度,但其波动性较强,使用概率场景生成和削减的方法制定不同场景下负荷备用需求的调整量,以日运行成本最低建立目标函数,运用改进的粒子群算法在IEEE30节点系统上验证了所提模型的经济性和鲁棒性。

考虑源荷不确定性和相关性的关键线路辨识

为解决高比例可再生能源接入电力系统后,现有的关键线路辨识方法难以考虑源荷不确定情况下的关键线路辨识的问题,提出了新的关键线路辨识方法。首先,以贝叶斯网络BN(Bayesian network)为基础,建立源荷概率模型。然后,以线路概率潮流介数为指标,利用概率最优潮流的计算结果,对电源-负荷节点对之间的功率传输进行顺流潮流追踪,计算每条线路的概率潮流介数,以概率潮流介数为指标辨识关键线路。最后,以IEEE 39节点系统为算例,考虑源荷的不确定性和相关性,对关键线路进行辨识。仿真结果表明,所提方法较为全面地考虑了源荷不确定性和相关性,得到的关键线路集与参考标准的关键线路集相同,验证了所提方法的有效性。

考虑源荷相关性及不确定性的配电网网架规划方法

当前,配电网网架规划在提高电网可靠性和稳定性方面发挥了关键作用,但往往忽视了源荷出力的相关性,导致弃光率高、配电网网架投资大、线路利用率低等问题。为此,提出一种考虑源荷相关性及不确定性的配电网网架规划方法。首先结合源荷历史数据,考虑光伏和负荷出力的时序自相关性,利用拉丁超立方采样和Cholesky分解法生成源、荷场景集,并计及源荷互相关性,设计源荷联合场景削减方法;其次考虑源荷出力不确定性,确定典型源荷联合场景及其概率;然后构建期望光伏消纳水平最大、期望年投资运行成本最小、线路过载概率期望值最小的配电网网架多目标优化规划模型,并考虑相关约束;采用改进NSGA-II算法求解,生成配电网网架规划方案。最后,讨论帕累托前沿解之间的差异以及不同参数对规划结果的影响,为规划决策者提供备选方案。

计及源-荷不确定性的屋顶集成光储系统容量配置

利用建筑屋顶光伏发电是提高终端能源消费结构中可再生能源占比和降低用户能源成本的有效措施。针对建筑楼宇的屋顶集成光储(RIPVS)系统容量配置问题,提出计及源-荷不确定性的容量优化配置决策方法。在对光伏出力和负荷进行源-荷不确定性建模的基础上,以气象因素构建源-荷耦合气象特征集,运用K-均值聚类方法实现源-荷场景集削减,以刻画源-荷不确定性;建立以RIPVS系统全寿命周期成本最小化为目标的多场景容量优化配置模型,通过求解该模型获得反映备选方案技术经济的多维度指标,利用改进熵权法最终确定最优方案。以某商业楼宇的RIPVS系统容量配置为例,验证了所提决策方法的有效性。

考虑净负荷不确定性的配电网负荷恢复仿射可调鲁棒优化方法

为应对负荷恢复过程中源荷双重不确定性问题,提出了基于仿射可调鲁棒优化的配电网负荷恢复调整策略。第1阶段基于净负荷预测场景,建立一个以最大化加权负荷恢复量为目标函数的优化模型,决策最优的负荷恢复量;第2阶段采用仿射策略,利用预算不确定集来描述净负荷的不确定性,构建考虑净负荷误差的负荷恢复调整方案。在求解过程中,对双线性变量进行对偶变换得到可快速求解的线性规划模型。最后,在改进33节点和123节点配电系统进行仿真验证,结果表明:相比于传统的鲁棒优化方法,该方法降低了优化结果的保守性,有助于加快负荷恢复,减小停电损失。