计及多类型需求响应的风电消纳随机优化调度模型

考虑需求响应并基于鲁棒随机优化理论,构建了含风电的电力系统发电调度优化模型。首先,引入价格型需求响应模型和激励型需求响应模型,设定并建立电动汽车、商业用户、工业用户和居民用户参与需求响应的模式及收益函数。然后,为解决风电出力不确定性问题,利用鲁棒随机优化理论,建立需求响应参与下的风电消纳鲁棒随机优化模型。最后,以IEEE 36节点10机系统接入650 MW风电场为算例进行分析,结果显示:鲁棒随机优化理论能够克服风电不确定性对系统调度的影响;激励型需求响应能够转移用户负荷分布,但削减负荷的能力不如价格型明显,价格型需求响应能够削减负荷峰时需求,但不能转移用户用电需求,同时引入2者提升系统风电消纳的效果最强;同时,需求响应能够激励不同用户参与系统备用服务,获得直观的经济效益,有利于调动用户侧参与发电侧调度优化。

基于两步制自适应求解算法的风电?电动汽车多种并网模式效益对比分析模型

针对可入网电动汽车和风电出力随机性对电力系统运行状态的影响,综合考虑电动汽车在无控充电、持续充电、延迟充电和完全优化充电模式下的运行特点,并结合系统运行的约束条件构建了风电?电动汽车协同调度多目标优化模型。然后,提出了基于改进?约束方法与模糊决策理论的两步制自适应模型求解方法,得到隶属度最优的系统运行方案。最后,以IEEE36节点10机系统进行算例仿真并对电动汽车并网数量进行敏感性分析,结果表明:所提方法在求解风电?电动汽车协同调度问题时具有可行性和有效性;电网汽车在完全优化充电模式下并网具有更好的削峰填谷效果,能够为风电提供更多的备用服务,降低弃风电量;随着电动汽车并网数量的增加,风电弃风电量和火电发电成本均逐渐降低。

计及需求响应的风电储能两阶段调度优化模型及求解算法

为解决风电功率不确定性对系统稳定运行带来的影响,在含风电的系统优化调度问题中引入需求响应和储能系统。首先利用区间法模拟风电场景并构建了基于Kantorovich距离的场景削减策略,然后分别在需求侧和发电侧引入需求响应和储能系统,结合2阶段优化理论,以风电日前预测功率和超短期预测功率作为随机变量及其实现,构建了计及需求响应的风电储能2阶段调度优化模型。为求解该模型,在传统二进制粒子群算法中引入混沌搜索,构建了混沌二进制粒子群算法。最后,以IEEE 36节点10机系统进行算例仿真。结果表明,混沌二进制粒子群算法能够得到全局最优解,适用于风电储能系统2阶段模型求解;利用需求响应和储能系统的协作效应,可以抑制风电功率的不确定性,提高系统风电利用效率,降低系统发电煤耗水平,因此综合效益显著。

基于模糊CVaR理论的水火电系统随机调度多目标优化模型

为解决负荷不确定性对水火电力系统安全调度的影响,实现系统发电能耗、污染物排放和梯级水电站蓄水量最优的目标,首先引入多目标CVaR方法,将负荷需求实际值与预测值偏差作为随机变量,重新定义了含置信水平要求的调度目标函数。结合系统运行约束条件,构建了考虑存在不确定因素情景下的水火电多目标调度优化模型。然后,为了求解所提模型,在对非线性约束条件进行线性化处理后,分别应用模糊满意度理论和熵权理论模糊化和加权多目标函数,形成了属于混合整数线性规划的熵权模糊多目标CVaR模型。最后,选用6个火电厂和3个梯级水电站作为水火电调度系统,对所提模型进行算例仿真。结果表明,多目标CVaR方法适用于解决水火电调度优化问题,能够较好地反映调度结果的风险水平;熵权模糊满意度求解算法可以有效简化模型求解过程,得到最优的调度运行方案。

基于粗糙集理论与CLSDE算法的环境经济调度优化模型

针对环境经济发电调度优化问题,提出了一种应用粗糙集理论构建评价函数的多目标优化方法,并提出了基于混沌局部搜索策略的差分进化算法(chaotic local search strategy differential evolution algorithm,CLSDE)的求解算法。应用粗糙集理论确定经济调度和环境调度函数的约束度,以确定各目标函数在优化模型中的权值。采用CLSDE算法求解环境经济调度(environmental economic dispatch,EED)多目标优化模型,该算法只对目标函数中的变量进行编码,约束条件函数中的变量随机产生,每代进化完毕后,对最优个体进行混沌局部搜索,克服了差分进化算法局部搜索能力较弱和惩罚函数方法中惩罚参数选择较难的问题。对IEEE30节点的标准测试系统进行了仿真计算,结果表明CLSDE算法在解决环境经济调度问题时具有可行性和有效性,在不增加污染气体排放量的同时降低燃料费用,使环境经济调度更能兼顾发电调度的经济利益与环境利益。

区域间风电投资收益风险对比分析模型

由于风电出力具有随机性和间歇性,风电的可并网量在一定程度上受到很大约束。结合我国当前风电发展相关政策,从政策、经济和风电消纳3个角度进行风电发展风险分析,并提出相应的风电效益分析模型。通过算例分析和敏感性分析发现,III、IV类风电资源区具有很好的发展前景,应该是未来的风电发展重心。

计及碳排放权交易的风电储能协同调度优化模型

为了缓解风电出力的随机性和间歇性对电网安全稳定运行产生的影响,提升电力系统的风电消纳能力,基于传统风火电节能调度优化模型,引入碳排放权交易和储能系统,构建了碳交易、储能系统及两者共同参与下的系统风电消纳优化模型。以10台火电机组和2 800 MW的风电场构成模拟仿真系统,分析碳交易和储能系统对系统消纳风电的影响。算例分析显示,碳交易的引入能够提升具有清洁特性的风电并网电量,减少系统发电煤耗;储能系统的引入有利于平缓风电输出功率,抑制功率波动幅度;同时引入碳交易和储能系统对提升电力系统风电消纳能力的优化效果达到最佳。

节能调度环境下风电、水电与抽水蓄能电站联合运行优化模型及应用

为吸纳弃风、增加风电并网量,基于节能发电调度办法,以发电产生的燃煤成本、机组启停成本及污染排放成本最小为目标,提出了风电、火电联合运行优化模型和风电、火电与抽水蓄能电站联合运行优化模型。算例分析表明,与选择火电作为风电备用服务相比,当选择抽水蓄能电站作为备用服务时,燃煤发电成本、启停成本及污染排放成本明显降低,弃风被完全消纳。选用抽水蓄能电站作为风电备用服务具有显著的环境效益。

火电、风电与抽水蓄能电站联合运行成本效益分析模型研究

为解决风能发电中的弃风问题和降低CO2的排放,提出了火电、风电与抽水蓄能电站联合运行成本效益分析模型。仿真计算结果表明,利用抽水蓄能电站替代火电厂作为风能发电的备用服务,可吸纳未被利用的风能、减少燃煤机组的使用、增加电网吸纳风电的能力、降低CO2的排放量,具有显著的环境效益。以仿真结果为目标值,对火电、风电与抽水蓄能电站联合运行成本效益分析模型进行敏感性分析发现,风电并网量是CO2减排和电网购电利润减少的敏感性因素。

基于峰谷分时电价的风火电节能调度优化模型

近几年,风电消纳成为中国风电大规模发展的主要瓶颈。风电具有昼少夜多、与用电负荷反调峰的特征,引入峰谷分时电价(TOU)能够调整用户削峰填谷,增加风电消纳。在当前节能发电调度的政策背景下,以发电燃煤成本与机组启停成本最小为目标,构建了用户峰谷分时电价下的风火电联合调度优化模型。算例分析显示,与TOU前风火电联合调度优化模型相比,构建的模型能够有效降低发电燃煤消耗量,增加风电上网发电量。

南方电网西电东送碳排放权初始配额分配新方法

南方电网西电东送以水电为主,具有显著的环境效益,但目前实践中对该部分的经济补偿非常有限。在南方电网西电东送中引入碳排放权交易,综合考虑南方电网各省实际情况,提出了以清洁能源发电为导向的碳排放权初始配额分配方法。根据历史碳排放量确立碳减排系数,分配初始碳排放配额,得到第1轮碳排放配额分配结果 ;根据清洁能源发电装机比重,分配次轮碳排放配额;对2015年南方4省(区)进行测算,结果与实际的环境容量较为契合,为进行碳交易提供了交易空间,有利于碳交易的开展,验证了方法的有效性。

考虑清洁能源参与的跨区域能源配置优化模型

分别以区域发电成本最优、区域碳排放最优以及综合效益最优为目标,结合区域能源优化中涉及的经济效率、碳排放以及输电约束等问题,构建了含清洁能源的跨区域发电计划优化模型.利用GAMS软件进行模拟分析,结果表明模型能在一定程度上优化区域间的发电成本和环境成本;对比清洁能源参与、不参与区域能源优化的结果可知:清洁能源在优化中的贡献度明显高于化石能源;区域间碳排放价格的差异将影响清洁能源与化石能源所实现的能源置换效益.

中国风电发展综述:历史、现状、趋势及政策

随着各国对清洁能源,可再生能源发电的关注度的日益提高,我国风能发电产业近年来也得到了飞速发展。本文以2011年我国风电装机、并网容量等数据为基础,回顾了我国风电发展历史,对其发展现状进行分析,结合国家出台的一系列风电发展激励政策和风电发展"十二五"规划,对风电未来的发展趋势作了展望。

节能调度环境下风、火电联合运行优化模型及其应用

为解决传统的风、火电联合运行模型不能克服风电并网导致机组启停成本过高的问题,以节能发电调度为背景,以火电机组发电燃煤成本、启停成本最小化为目标,构建了风、火电联合运行优化模型。算例分析结果表明,该模型能有效地吸纳弃风,提高了风电并网量、降低了高耗能燃煤机组的调用,具有显著的环境和经济效益。

新配额制下电力-绿证-超额消纳量多尺度市场交易仿真

为了明确新配额制(renewable portfolio standards,RPS)下电力–绿证–超额消纳量多尺度市场耦合互动关系,引入系统动力学,构建互动交易模型并进行仿真。以市场交易标的物流转为线索,设计多市场耦合交易体系,基于系统动力学方法构建耦合交易复杂因果关系,并分析新RPS对市场主体收益或成本影响。仿真结果表明:新RPS下,电力价格逐渐下降趋势,消纳量证书交易压低绿证交易价格,二者交易价格最终会趋于相等。RPS会使可再生能源发电商电力市场收益、用户用电成本波动下降,RPS比例提高,二者下降速度减缓。

基于CVaR的风电机组日前申报出力优化模型研究

在我国,风电机组需提前一天提交次日24小时的申报出力信息,由于来风具有明显的不确定性和随机性特征,风电机组次日实际出力与日前申报出力会存在一定的偏差。为解决以上问题,首先采用K-means聚类法对风电机组实际出力数据进行聚类,并生成样本集;其次,基于风电不确定性样本集构建风险中性风电机组日前申报出力决策优化模型;再次,构建基于条件风险值(CVaR)的日前申报出力优化模型;最后,基于实际数据进行了算例分析。算例分析结果表明,基于CVaR的日前申报出力决策优化模型能有效减少风电机组日前申报出力与次日实际出力的偏差,且使风电机组获得风险价值更好的申报出力,从而实现申报利润的风险可控性。

计及风险偏好的区域间可再生能源协同投资组合模型

随着可再生能源的不断发展和电力市场的改革,中国的可再生能源发电产业处于迅速发展的阶段。可再生能源发电因其低污染、可再生、节能和减排的优势而具有非常大的开发和投资潜力,越来越多的投资机构和个人开始投资建设可再生能源发电项目。本文将投资者的风险偏好纳入考虑,综合运用现代管理理论的投资组合模型,根据各可再生能源的实际发展情况及约束条件,建立计及风险偏好的区域间可再生能源协同投资组合模型。并进行算例分析。此外,通过对比平均调度与节能发电调度模式下上网电量的分配状况,分析投资可再生能源与燃煤发电的经济与社会效益水平。在节能调度模式下可再生能源发电项目的效益将更有保障,在电力系统能满足可再生能源消纳要求的情况下应该增加可再生能源项目的投资。

多市场分时段下电网公司购售电风险控制优化模型

针对发电侧竞价上网、售电侧价格管制导致中国电网公司的收益空间存在不确定性的问题,为进行电网公司购售电风险控制优化,引入用户需求弹性,采用效用函数方法,建立了电网公司购售电风险控制优化模型,分析了电力公司在合约市场和实时市场购电量优化分配。结果表明,电网公司的风险偏好程度决定了购电量的分配;峰谷分时电价的电价差率和用户需求弹性均影响电网公司的购售电风险;实施峰谷分时电价有利于系统削峰填谷,尤其是在缺电的情况下可以减少电网公司经济损失以降低经营风险。

某工业园区供电系统运营优化模型及仿真分析

以碳交易和绿证交易为代表的能源政策亦不同程度影响净收益水平,为取得经济效益最大化,需合理配置不同能源类型和不同耗能发电机组之间的发电量。通过考虑能源政策,以净收益最大为目标,构建了某园区火电机组单独运营和多能互补运营的经济优化模型,并以碳交易和绿证交易为变动因素,设置了8种情景,采用混沌二进制粒子群算法确定了最优情景。算例分析结果表明,在能源政策影响下,为提升净收益水平,需增加清洁能源出力;结合能源政策,园区供电机组调整出力,净收益增加明显。

发电装机置换效益优化模型及应用

为优化我国现阶段的电源结构,针对高耗能电厂关停的判断条件,提出发电装机节能置换决策模型,并结合我国现有的装机置换政策构建了发电置换节能分析模型。算例分析表明,大容量发电机组具有更好的经济性和节能性,置换发电装机时应优选大容量、低煤耗的发电机组,以实现电源结构优化升级的目标。