考虑扩展碳排放流的综合能源系统低碳经济调度

针对综合能源系统(integratedenergysystem,IES)中碳捕集装置(carbon capture and storage,CCS)和电转气装置(power to gas,P2G)低碳运行配合度低以及储能装置碳排放特性刻画不精确的问题,该文提出一种融合CCS-P2G协同运行模式及储能低碳特性的扩展碳排放流模型。该模型于供能侧构建CCS与P2G的耦合关系,实现P2G的低碳经济运行;于储能侧引入“电碳比(electricity-carbonratio,ECR)”的概念,刻画储能装置的碳排放特性,挖掘供能–储能双侧协调低碳调度潜力。在此基础上,构建考虑风电、电价和电热气负荷等多元不确定性的综合能源系统低碳经济调度模型,为实现模型的快速高效求解,采用并行多维近似动态规划算法,通过构建多层并行循环嵌套框架,在不损失求解精度的前提下,大大提高求解效率。以改进的电网14节点–热网6节点–天然气网6节点(E14-H6-G6)系统和E57-H12-G12系统为例,验证了所提模型和算法的有效性。

计及BSV有限理性模型和分段点优化的发电商策略竞标模型

在实时电力市场中,发电商可以通过策略报价提升收益,但是如何合理估计竞争对手的竞标行为,仍有待进一步研究。对此改进了经典的发电商策略竞标模型。首先,基于行为金融学中的“BSV有限理性模型”构建竞标对手行为模型,反映竞标对手作为“现实人”存在认知偏差这一现实。其次,考虑“分段点优化”竞标模式特点,建立了计及BSV有限理想模型和供应曲线分段点优化的发电商策略竞标模型,以期进一步提升竞标收益。该模型为双层优化模型,下层模型模拟实时市场出清,上层模型最大化发电商收益。它可通过库恩-塔克(KKT)条件、强对偶定理和特殊顺序集等方法转换为可由求解器直接求解的单层优化问题,即混合整数线性规划问题。最后,对具体算例进行分析,与估计对手非策略、策略报价的策略竞标模型相比,发电商的收益增加20%~30%。算例验证了采用BSV有限理性模型估计对手行为的有效性,证明了基于分段点优化的竞标模型可以进一步提升发电商的收益。这一研究对设计者完善市场规则同样具有借鉴意义。

考虑碳排放交易的日前调度双阶段鲁棒优化模型

在应对风荷不确定因素影响的同时,如何在日前调度中实现电网的低碳经济运行,是当代电力系统面临的重要挑战。该文提出利用双阶段鲁棒优化模型应对风荷不确定因素,并利用碳交易机制平衡电网的经济性与环保性。同时为了响应政府的碳减排目标,提出碳配额交易量约束,并基于双阶段鲁棒优化模型对碳配额额度上下限进行求解。算法上,基于列和约束生成算法对模型进行求解,将主模型线性化为混合整数线性规划（mixedintegerlinear programming,MILP）模型,将子模型基于时间解耦后求解,提高计算效率。以IEEE118节点为算例并采用GAMS/CPLEX编程求解,分析低碳调度模型、碳配额交易量、碳交易价格以及不确定量对调度结果的影响,验证了提出模型的有效性。

基于狄利克雷模型的分布鲁棒机组组合

在应对风电不确定性电源发电的机组组合决策中,针对风电随机过程难以表达为确切概率密度与分布的问题,提出基于非精确狄利克雷模型的分布鲁棒机组组合优化模型与求解方法。其核心体现在:首先,依据历史信息,采用非精确狄利克雷模型(imprecise Dirichlet model,IDM)构造包含风电输出功率所有可能概率分布的模糊集;其次,依据该模糊集,在满足一定置信水平下,推演风电输出功率不确定性区间的表达,从而使其与传统自适应鲁棒优化模型相衔接;由此,构建了分布鲁棒优化决策模型,同时采用列约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对其求解;最后,通过IEEE118节点系统算例,验证模型和方法的有效性。

含分布式光伏与储能配电网时变最优潮流追踪的分布式算法

在量测、通信技术具备的前提下,在常规控制设施给定条件下,针对快速电力电子化技术中,大量逆变或整流控制点设定与控制点设定的优化在速度上难以跟随的问题,提出含分布式光储配电网时变最优潮流追踪的模型和分布式在线的算法。在建立时变优化模型和分析在线优化原理的基础上,就已有算法存在信息统一获取和集中计算这一弊端,将其改进为在配电网各区域仅局部及边界信息可知条件下,实现对配电网时变最优潮流分布式的追踪求解。首先,基于配电网开环运行的辐射状结构特点将配电网划分为若干区域,并对时变最优潮流的追踪求解在区域之间进行解耦。进一步,各区域可完全基于局部及边界信息,分布式的优化计算各自内部分布式光储的控制设定点,在设定点不断下发执行的过程中,实现对时变最优潮流快速分布式的追踪求解。文中对提出算法的收敛性进行了证明,并通过IEEE 123节点配电网算例分析验证了这一算法的有效性。

考虑气象时空分布特性的输电线路模型和分析方法

架空线路沿线气象数据在时空分布上有着显著的变化,这对系统运行状态会产生重要影响。该文依据CIGRE标准热平衡方程,反复迭代求解输电线路导体温度;通过真实的气象数据对山东地区某220kV架空线路沿线气象数据的季节性变化和东北地区某500kV线路沿线气象数据的空间分布进行验证分析;建立计及气象参数时间分布特性的季节性模型,计及气象参数空间分布特性的平均值模型、权重平均值模型和线路分段模型;进一步以导体温度与线路参数的关系为纽带,建立计及气象数据时空分布的系统潮流模型和分解协调的求解算法。通过潮流计算及电网传输能力分析,表明架空线路导体温度有显著的时空变化特征,考虑气象参数的时空分布特性可有效提高电网状态分析的准确性。

主动配电网分层的时变优化追踪算法

针对主动配电网多层信息分布式存储和快速优化的需求,提出一种分层的时变优化追踪算法。首先,各级配电系统对时变优化问题的复杂约束进行线性化处理。进一步,各级配电系统根据其相互之间的级联规律,通过内部计算和边界信息的交换,快速形成其在寻优计算过程中相互牵制的耦合灵敏度。据此,结合各级配电系统内部的灵敏度计算可形成整体的寻优计算结果,并通过计算结果与配电网反馈信息的不断互动,最终实现整体趋优的时变优化追踪效果。该算法仅需各级配电系统边界信息的交换即可实现,且可达到与集中计算相同的优化结果。通过IEEE 123-101节点中-低压配电网算例分析,验证了所提出算法用于多层主动配电网优化的有效性和优越性。

配网中光伏逆变器最优潮流追踪的分布式算法

在量测、定位、通信技术,以及逆变器输出可快速设定的电力电子化技术成熟背景下,针对配电网中分布式光伏逆变器最优潮流追踪问题,提出一种时变、线性化的优化模型。该模型依据优化周期极短、电网状态量在优化周期内数值变化微小的特点,基于泰勒展开,将优化时段内的目标函数、约束条件线性化,从而将非线性优化问题转化为序列线性优化问题。这一序列线性化方法较全程线性化假设在精度上有显著提高。进一步利用交替方向乘子算法,将上述线性规划问题推演为分布式计算格式,即各光伏逆变器仅需获取相邻节点有限的变量信息,即可完成对自身运行基点的优化,并得到全局一致性的优化结果。算例分析表明,所提算法可以实现光伏逆变器对最优潮流的实时追踪,从而使配电网更好地适应高比例光伏电源的接入,提高配电网主动性与运行效率。

电网运行环境下基于电热耦合潮流的架空线路应力预估

架空导线的力学状态是决定其安全运行的关键因素,与导线的运行温度及所处的气象环境存在着密切关联。该文在电热耦合潮流计算中考虑架空线路沿线气象分布情况,并结合代表档距法将架空线路沿线各耐张段应力的计算融入到电热耦合潮流计算之中,在此基础上建立电网运行环境下架空线路各耐张段温度和应力的预估方法。该方法能够预估任意电网预想运行方式下架空线路耐张段的温度及应力,为从热、力学本质上分析架空线路的载荷能力及其安全运行提供支持。最后结合某地区电网,用算例验证了该方法的有效性。

输电检修与机组组合联合的区间鲁棒优化决策

在设备实施状态检修背景下,输电设备检修与机组组合容易产生矛盾,尤其是风电等可再生能源接入所产生的剧烈不确定性使这一矛盾更加突出。为此,该文以区间不确定集描述电网各母线上负荷或风电的不确定性,建立了输电设备检修与机组组合联合的区间鲁棒优化决策模型。从该模型出发,提出了以奔德斯（Benders）分解协调为核心的求解框架,其中以输电设备检修和机组组合联合决策为主问题,依据电网潮流可行性和电网潮流最优性的条件,引入奔德斯可行割和最优割,借助拉格朗日松弛技术（Lagrangian relaxation technique）使分解协调迭代格式得以有效进行,最终驱使主问题趋向潮流可行到最优,完成优化决策。其中,为提升优化算法计算效率,引入主问题中设备检修和机组启停变动情景下的发电与负荷平衡（单母线模型）的经济调度最小运行成本以减小主问题目标与子问题目标衔接的间隙,并促使其以最小的迭代次数趋向最优解;其次,针对电网潮流可行性及最优性校验遭遇的max-min复杂模型,提出一定主问题解条件下,依据对偶原理和区间不确定集特点使其转换为易于求解的混合整数线性规划模型的方法,并给出应用模式识别加速这一校验过程的基本流程。最后,以简单6节点和IEEE118节点算例系统验证了该文模型和方法的有效性。

双馈风电机群并网系统时变最优潮流的优化追踪方法

针对风力发电功率不确定性引起的风电系统并网点及内部节点的电压协调控制在优化速度上难以追随的问题,建立了双馈风电机群并网系统时变最优潮流的优化追踪模型,并给出了模型的在线快速求解方法。在实时量测、通信技术使风电系统可观测的前提下,该模型和求解方法着眼于极短优化周期内风电系统状态量变化微小的特点,通过保留泰勒展开一阶项使模型线性化,得到时变的线性优化模型,实现模型的毫秒级求解,从而实时追求风电系统的最优潮流状态。该方法利用双馈感应发电机有功、无功功率间时变的调节范围,协调各机组的有功、无功功率输出,以挖掘双馈风电机群电力电子化技术下的快速调控潜力。对某实际双馈风电机群并网系统进行算例分析,分析结果表明该方法能够有效缓解并网点和内部节点的电压问题,实现风电系统的时变最优潮流追踪。

计及网损的快速经济调度方法

若网损近似为常数,对机组费用曲线满足凸特性的经济调度可解析求解,而网损实际是随机组功率变动而变动的,使这一解析求解的方法不能直接使用。对此,借助网损与机组功率间存在的线性凸特性的规律,依据潮流方程,提出网损随机组功率变动的快速经济调度算法,该算法将网损变动的经济调度问题转化成网损不变经济调度可解析的序列组合,使其在单调有限次代数计算后获得经济调度最优解。

含热泵和储能的冷热电联供型微网经济运行

冷热电联供型（combined cooling,heating and power,CCHP）微网能够实现多能源间优势互补和统一协调运行,是一种新型、高效的供能方式。为了分析热泵和储能装置的经济节能作用,在分时电价及微网并网运行的条件下,以调度周期内系统总运行成本最小为目标函数,建立了一个包含风机、光伏、燃料电池、CCHP系统、地源热泵及储能装置在内的微网运行优化模型,采用混合整数规划法对模型求解,并与常见的CCHP型微网优化调度模型对比分析。仿真算例表明：热泵和储能装置可以改变系统中冷、热、电的耦合关系,增强系统的灵活调节能力,具有显著的经济效益。

基于设备在线监测的电网状态检修决策模型

日趋成熟的在线监测技术大幅提升了设备状态的观测频率。在此背景下,需要更加灵活的电网状态检修决策模型以适应高频率、可观测的设备状态变化。目前已有的电网状态检修决策模型主要优化是基于当前设备状态的系统级检修计划,并没有考虑对规划时间内新增状态信息的应对策略。这样无法利用可获得的规划时间内的状态信息,导致检修计划效能受限。因此,提出一种设备在线监测下电网状态检修的决策模型。具体实现方式是在已有模型中加入检修门槛,一旦设备状态在检修计划前越过该门槛,则将原计划提前执行以防止发生故障。同时将检修门槛应用于非待修设备,以应对可能发生的非待修/待修类别转换,由此形成完整的电网状态检修策略。进一步建立优化模型,以电网运行总风险为目标联合优化检修计划和检修门槛。最后通过算例分析表明该方法是可行有效的,对电网设备状态检修具有一定的工程价值。

电力系统运行调度中的高阶不确定性及其对策评述

源、网、荷不确定性的增强使得确定性调度方法的合理性前提在当今电力系统越来越难以满足,不确定性的预测、分析与决策方法得到了快速发展。然而,作为不确定运行条件下电力系统调度决策的基础,源、网、荷不确定性的统计规律自身却也存在着难以避免的不确定性,这种高阶不确定性直接影响着应对不确定性调度决策方法的有效性,不可简单加以忽略。近年来,已有研究开始关注这种调度中存在的高阶不确定性问题,提出了围绕着不确定概率分布的信息获取方法与优化调度方法。在此背景下,将围绕着高阶不确定性这一线索,对目前受到关注的新能源发电、负荷响应能力以及发输电设备运行可靠性中存在的高阶不确定性问题进行分析,评述已有的针对高阶不确定性问题的分析与决策方法,进而,对这一研究领域中亟待解决的问题及未来的发展方向进行总结与展望。

状态部分可观测条件下电力设备状态检修决策模型

在设备状态检修决策中,当设备状态评价结果与其真实状态不符时（状态无法完全观测）,会导致检修决策偏离实际。针对这一问题,提出一种适用于状态部分可观测设备的检修决策模型。该模型考虑设备突发性故障和老化故障,基于部分可观测马尔科夫过程,推导设备的初始状态概率。进一步,考虑设备故障修复效果不确定性,对研究周期内设备瞬时可用度进行求解。并在此基础上,给出部分可观测条件下系统故障风险和检修风险表达,以系统总风险最小为目标进行检修决策。通过算例分析验证了文中模型的有效性。

高比例风电并网下基于卡尔多改进的深度调峰机制

针对高比例风电并网下深度调峰中涉及的利益分配问题,在分析资源配置原则与不同类型电源调峰特性的基础上,提出基于卡尔多改进的风火复合系统深度调峰新机制,探讨通过调整参与者利益分配挖掘系统深度调峰潜力的实现方法。以纯凝、热电和风电三类机组为典型代表,分析其机组效益与约束条件表达,并在目标函数中增加补偿与分摊项,由此建立引入卡尔多改进机制的深度调峰数学模型。根据最优化条件和经济学原理,探究该模型中机组效益受补偿与分摊影响的变化规律,揭示卡尔多改进下深度调峰的决策机理。进一步建立了一种方便工程实现的机组补偿费用与分摊费用的分档确定原则,从而克服了求解基于卡尔多改进深度调峰数学模型的困难。算例仿真验证了新机制提高风电消纳的有效性和调整利益分配的合理性。

SF_6高压断路器机械故障概率的非精确条件估计

在小样本条件下,结合SF_6高压断路器自身特点,引入非精确概率概念,提出一种将非精确狄里赫雷模型(IDM)与贝叶斯网络相结合的断路器机械故障概率估计方法,对断路器机械故障可能性范围进行估计。首先,对表征断路器力学性能的特性参数进行状态划分;其次,根据历史数据,建立处理非精确条件概率推断问题的贝叶斯网络,并利用非精确狄里赫雷模型得到断路器机械故障样本缺乏条件下贝叶斯网络节点的非精确条件概率测度;最后运用贝叶斯网络的推理算法,根据断路器本次开断的参数估计得到在下次开断时其出现机械故障的非精确概率。该方法体现了短时间尺度下,断路器机械故障概率随其运行状态变化而时变的特点,并为小样本情况下断路器机械机构的可靠性评估以及状态检修提供了依据。通过算例验证,证明了所提方法的有效性。

传统电力系统和高比例可再生能源电力系统调度与控制方法综述

受节能减排等政策的驱动,可再生能源发电以集中、分布或微网的形式大规模地并入电网,使电网中的电源形式(如风、光、储、火、水等)日趋多样化。这些电源分散分布于电网的各个部分,使电网的电源无论在地域分布上还是容量大小上都呈现不均衡性。为了最大化利用电网各地域的可再生能源发电,考虑到其具有波动性和不确定性,因此必须统筹电网各地域的风、光、储、火、水等资源,使其互为补充。然而,电网各地域的信息是分散管理的,使得现有的集中调控方法陷入困境。对此,综述了目前国内外集中式、分散式的电力系统调度与控制研究成果,并探讨在此背景下电力系统调度与控制的发展方向。

架空导线载流量的多时段联合概率密度预测

受微气象环境影响,架空线路载流量波动性较强,难以被准确预测,掌握线路关键线挡载流量的分布规律对帮助运行人员把握线路未来载流量变化,充分利用架空线路载荷能力具有重要参考价值。文中基于架空线路关键线挡微气象历史数据,在分析载流量变化特性的基础上,结合分位点回归方法,首先进行载流量逐时段概率预测,而后进一步运用t-Copula函数评估多时段载流量概率分布的相关特性,建立未来多时段载流量动态相依模型,实现架空线路关键线挡载流量的多时段联合概率密度预测,得到较逐时段概率预测更为准确的载流量波动区间和分布信息。实例分析表明,所提方法可利用载流量时段间的关联性改善逐时段概率预测结果,有效缩小载流量预测结果的分布区间。