不确定性源荷下电气互联系统两阶段鲁棒调度优化

针对电气互联系统中风电大量接入的背景下,传统风电区间预测模型的“最恶劣场景”过于保守的问题,提出了基于0-1规划的多区间预测方法。以电力网络、天然气网络和耦合元件为核心,考虑天然气传输中的动态管存模型及负荷侧的不确定性,构建了电气综合能源系统三层两阶段调度优化模型,利用NC&CG算法求解优化模型。结果表明,与传统风电区间预测模型相比,提出的风电预测模型之后,“最恶劣场景下”相邻时刻的最大峰谷差值从104 MW降低到72 MW,降低了28.8%。该研究证明了所提0-1规划的多区间预测模型能够有效降低风电预测的保守性。

电氢热多源联合的微能源网优化模型

针对风力等新能源发电出力的随机性与波动性产生的弃风量导致的电网调度能力降低问题,提出一种基于电转氢、电转热、氢转电、氢转热的多源联合微能源网模型。以电解制氢、电加热设备和微燃机为核心,配合储氢、储热及余热利用装置,通过研究模型各单元的运行特性,建立含能量耦合的多能互补矩阵,建立以系统运行成本和弃风量最小为目标的系统运行优化仿真模型,通过差分进化算法求解。算例结果表明,系统24 h内购电36.7 kW·h,售电74.2 kW·h,购热15.6 kW·h,售热9.5 kW·h,运行成本为594.9元。该模型在降低系统弃风量的基础上具有良好的灵活性与经济性。

大尺度风电消纳下电力系统发电机组两阶段鲁棒优化运行

为了实现可再生能源应并尽并、能发多发目标要求,解决风电大尺度消纳时网侧火力机组存在的安全运行隐患和使用寿命损耗问题,提出一种发电机组总体运行经济、安全的三层两阶段鲁棒优化模型。外层模型解决了发电机组的安全启停问题,中间层解决风电发电预测不确定性影响,内层解决电力系统安全容量问题。利用嵌套列约束生成算法(nested column and constraint generation,NC&CG)以及KKT条件(Karush Kuhn Tucker Conditions)对所建非凸性模型进行寻优。在改进的IEEE6节点系统上进行仿真测试,结果验证了模型的有效性。