基于改进信息最大化生成对抗网络的风光出力场景可控生成方法

基于深度学习的场景生成方法能够自适应挖掘历史数据中高维非线性特征,在风光出力的不确定性建模中得到了广泛应用。然而,基于深度学习的场景生成方法多为黑盒模型,存在可解释性差、生成不可控等问题。为此,提出了一种基于改进信息最大化生成对抗网络(information maximizing generative adversarial nets,Info GAN)的风光出力场景生成方法。该方法在目标函数中增加了基于互信息的正则化项,最大化控制编码与生成场景之间的互信息,无监督学习控制编码与生成场景统计特征的映射关系,并引入Gumbel-Softmax分布提高了生成场景的质量。结合风电场和光伏电站的真实数据进行了算例分析,算例结果表明,所提方法不仅能准确描述风光出力不确定性,而且具有可解释性,能够可控生成指定风光出力场景。

考虑风光出力动态相关性的场景生成方法

针对风光出力的不确定性问题提出一种利用混合Copula函数结合多元正态分布的风光出力场景生成方法。基于风电功率和光伏功率的历史数据建立风光出力的联合分布模型,进一步通过多元正态分布和协方差矩阵生成具有动态相关的风光出力联合分布序列;采用马尔科夫链蒙特卡洛抽样法生成风光出力场景的随机分布数,通过逆变换法得到相应的风光出力场景;对不同方法生成出力场景进行对比,分析动态相关下风光出力场景的拟合效果和耦合效应。结果验证所提方法的有效性,生成的出力场景能够较好地刻画风光单独出力和耦合出力时的不确定性。

考虑时空相关性的风光出力序列生成方法

风光出力模拟技术能为新能源场站的规划及电力系统优化调度提供数据支撑。考虑风光出力的时间相关性和空间相关性,建立基于动态马尔科夫链和转移概率矩阵的时序风光出力模型,以保证时间相关性,根据Copula理论生成各时刻下风光空间相关模型进行求解,以此维持风光出力的空间相关性,最终依次调用上述模型得到新的风光出力序列。并以河北省南部电网2个相邻的风电场和光伏电站实际运行数据为例进行仿真,结果表明,所提方法能够模拟与真实风光出力相似的概率分布,且同时满足相关性指标的风光出力序列,验证了序列生成方法的实用性和有效性。

流域风光水电出力互补特性

定量评估风光水能源出力互补特性对风光水电站规模布局以及互补优化调度具有重要意义,现有互补特性评价指标仅适用于评价两能源互补特性.为此建立适合三能源互补特性评价的指标体系,结合历史气象资料,探明雅砻江流域风光水电出力长期互补特性.针对风光水电出力受气象条件的显著影响和短期互补特性的复杂性,结合机器学习理论,提出风光水电出力短期典型日智能筛选模型,剖析不同时间计算步长对风光水电出力互补特性评价结果的差异.计算结果表明,长期尺度风光能源出力对水电能源呈现电量补偿特性,使水电能源的发电效益提高3%;短期尺度水电能源出力对风光能源出力具有较好的电力补偿效益,水电补偿后风光弃电率减小了18个百分点,出力短缺率减小了28个百分点.

基于水电储能调节的风光水发电联合优化调度策略

为缓解新能源装机容量扩大引起的弃风弃光现象,在已有梯级水电上下电站之间加入储能泵站,提出风光水储短期优化调度策略。构建以风光水储系统负荷跟踪误差最小、梯级水电站发电量最大和梯级水电站发电耗水量最小的多目标优化调度模型;提出基于季节性自回归移动平均(seasonal auto-regressive lntegrated moving average, SARIMA)模型和Copula函数的风光出力预测模型作为优化调度模型的边界条件,通过SARIMA预测模型将风光出力历史数据分解为季节性分量、趋势分量以及随机噪声余项进行全天96个调度时段风光出力预测,并叠加上基于Copula函数生成风光出力预测误差,然后通过拉丁超立方采样以及K-means聚类进行场景生成和缩减得到5个风光出力场景。选取风光典型日出力数据为例进行算例分析,算例结果表明:所提预测模型较SARIMA模型可以显著提高预测准确度,模型预测风光出力均方根误差从33.34、229.49 MW分别下降至0.697、9.534 MW;所提优化调度策略可以在全年丰、平、枯水期有效减少弃风弃光现象,并可将过剩新能源中的50%转化为上级水库储存水能。

区域电网风光最优配比及储能优化配置研究

合理优化风光储容量配比是省级电网实现大规模区域电网新能源高效利用的基础,为优化风光储容量配比以及进一步降低弃电率,首先,基于某区域电网相关评价指标,对某区域电网风光出力特性进行分析,并使用风光出力场景生成方法生成某区域电网目标年的风光出力场景。其次,提出了面向提高新能源消纳的风光配比优化方法,包括新能源消纳模型和风光规划装机配比优化模型。随后,提出了面向提高新能源消纳的储能优化配置方法。最后,通过风光配比优化方法对某区域电网目标年弃电情况进行评估,并计算得到了某区域电网目标年的风光规划装机最优配比,通过算例验证所提方法的有效性。

计及风光出力时变相关特性的输电可靠性裕度评估

风光并网背景下,为准确评估风光相关性出力及系统输电可靠性裕度(transmission reliability margin,TRM),提出了一种计及风光出力时变相关特性的TRM评估方法.首先,计及风光出力存在的时变相关特性和季节特性,提出了基于时变Copula函数的风光24 h联合出力场景生成方法,所生成的场景为准确评估TRM提供基础.然后,在考虑TRM时间尺度特性的同时,引入GlueVaR度量系统存在的传输能力缺额风险,进而构建了区分决策者不同风险偏好的TRM期望净收益模型.最后,以风光场景集为基础,利用序贯蒙特卡洛模拟方法生成系统时序运行场景集,结合IEEE-RTS系统利用优化算法求解模型.与以往方法相比,所提评估方法不仅提高了风光出力场景生成的精度,而且保障了系统的可靠经济运行,实现了TRM的差异化评估.

一种风光联合出力概率模型建模方法

随着风电和光伏等新能源渗透率的逐年提高,其波动性和随机性对电力系统的安全稳定运行产生重要影响。考虑风电和光伏在时空上的波动性和相关性,提出基于混合高斯模型的多时空尺度的风电-光伏联合概率建模方法。该方法首先基于历史数据的数理统计结果,提出三阶混合高斯模型。使用K-means聚类方法求得模型各参数的迭代初值,运用最大期望算法求取混合高斯模型参数最优值。该模型具有同时考虑风电和光伏相关性和波动性的优点。以我国东南地区风电场和光伏实际数据为例进行仿真。仿真结果表明,所提出的3阶混合高斯模型对风光联合出力的概率特性具有良好的拟合效果。

基于随机出力的风光联合出力算法及应用研究

提出了基于随机出力模拟的风光联合出力评估算法。在对现有研究进行总结的基础上,结合工作实际,分析了风电、光伏电站的出力特性,该方法给出了风电、光伏电站出力的定量分析,对送出线路导线截面选择、限电率等进行精细化论证。最后用实际算例进行验证。

基于风光不确定性和相关性的场景生成

随着清洁能源的大规模发展,越来越多的风、光等清洁能源的接入,给系统的调度运行造成了诸多困难,因此考虑可再生能源出力的相关性和不确定性对于系统规划运行的影响,提出一种考虑风、光出力的不确定性和二者相关性的场景生成方法。首先,利用非参数核密度估计法分别建立二者的概率密度函数;其次基于选取的Copula函数及相关理论建立二者的联合概率密度函数;然后对联合概率分布函数进行采样并通过反变换得到采样风机光伏出力,最终生成考虑风光出力不确定性和相关性的典型日曲线,并利用规划区2013年风光出力数据证明所提出理论的可行性。

含分布式电源和电动汽车的配电网可靠性评估

针对目前大规模分布式电源和电动汽车接入配电网后,给配电网可靠性带来一定影响的问题,提出了一种含有分布式电源和电动汽车的新型配电网的可靠性评估方法。首先,考虑到风光出力的不确定性和相关性,选择拟合性最优的Frank-Copula函数,建立了风光联合出力概率模型。其次,分析了电动汽车用户行为特征,提出了基于动态分时电价的电动汽车有序充放电控制策略。最后,基于改进IEEE-RBTS Bus6测试系统的主馈线F4,对系统的可靠性指标进行计算分析,结果表明所提的风光联合出力模型和有序充放电控制策略可以有效降低对配电网可靠性的影响。

基于时序运行模拟的贵州省新能源消纳能力分析

新能源发电受到了越来越多的关注,然而新能源出力的不确定性、电网负荷的不可控性以及电网跨区传输等因素的限制,新能源难以完全消纳。传统分析方法不利于提高新能源消纳能力。该文以贵州省为例,基于时序运行模拟法对电力系统新能源消纳能力进行分析。首先分析了贵州省新能源资源分布情况、出力特性以及在时间和空间上的分布特点,并研究了风电、光伏的波动特性;其次,在研究系统短期运行的过程中,建立了考虑新能源不确定性的电力系统时序运行模拟模型。由于存在预测误差,考虑了新能源出力的不确定性,并根据系统的运行模式量化了新能源消纳能力;最后,基于贵州省新能源出力、负荷情况等规划数据进行了算例分析,并对所提模型进行了验证。

基于分布鲁棒优化的多源发电系统联合调度

为解决传统的随机优化和鲁棒优化方法不能同时兼顾经济性和安全性去处理风光等可再生能源大规模接入电力系统时的调度问题,采用在经济性和安全性上取得平衡的分布鲁棒优化方法来处理风光出力不确定的风-光-火-储联合发电系统日前经济调度问题。建立以运行成本最小为目标的多源发电系统联合调度模型,并利用分布鲁棒优化方法将其写成鲁棒机会约束形式。用Kullback-Leibler(KL)散度作为分布函数之间距离的度量,并建立风光出力的分布函数集合,以此来描述风光出力的不确定性。为加快求解速率,将鲁棒机会约束优化模型转化为混合整数优化模型。通过算例分析,验证了分布鲁棒优化方法的合理性和优越性,同时得出随着两个分布函数之间距离或置信度的增加,该方法的保守性也会增加。

含氢储能的多源联合发电系统调度研究

风电和光伏发电具有间歇性和随机性,为了降低在多源联合发电系统中的弃风弃光率,采用含氢储能系统和火电机组配合来平滑风电和光电机组出力。文中以系统运行成本最小和弃电惩罚成本最小为目标,以系统功率平衡、火电机组出力和爬坡、热备用、风电和光电出力及储能系统储氢罐容量、电解槽和燃料电池功率等为约束条件构建了多源联合发电系统日前调度模型。通过YALMIP工具箱对模型进行编程,并调用CPLEX对编写的程序进行求解。对含有风电、光电、火电机组以及储能系统的多源联合发电系统进行算例分析,通过对比有无储能系统的弃风弃光量和系统总运行成本,证明了含氢储能系统可以有效降低系统的弃风弃光率,并提高系统的经济性。

计及可交易证书的冷热电联供系统优化研究

为了促进可再生能源的开发和利用,中国正在加快制定可再生能源投资组合标准。在此背景下,结合某边防哨所所在地区气候、用电特点以及现有的技术条件为研究背景,利用先进的风光互补热电联供技术,提出一种计及绿色交易证书的冷热电联供系统的经济模型。该模型以机组容量配置作为控制变量,并针对系统中优化问题复杂、约束条件较多,算法前期探索能力不足的问题,对算法进行改进,通过一种改进的灰狼算法求解各机组经济最优容量配置,分析出不同绿色证书交易价格对系统运行的影响。最后通过算例仿真验证了所提模型和算法的有效性和可行性,研究结果可为完善可再生能源配额制度以及含可再生能源的冷热电联供系统应用到边防哨所提供参考和依据。

计及灵活性供需平衡的储能优化配置

针对因新能源在电力系统中占比不断提升而带来的电力系统规划和运行过程均需提高供需灵活性的问题,提出了兼顾灵活性和经济性的电力系统储能配置方法。首先,在源荷两端灵活性需求分析的基础上,从电力电量平衡角度对系统灵活性进行了评估;然后,考虑风光出力的不确定性、相关性,利用Frank-Copula函数场景生成方法得到风光联合出力的典型场景;最后,建立了双层优化模型。在模型中,上层模型用于从储能投建经济性最优的角度制定储能的配置方案;下层运行优化模型用于从综合运行成本最优的角度制定优化调度方案。利用上、下层模型对方案进行不断迭代优化,最终得到兼顾经济性和灵活性的最优储能配置方案。以改进的IEEE-RTS 24节点系统为算例进行验证,结果表明所提方法在求解储能配置容量方面具有较好的经济性和灵活性。