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适用于新型电力系统调度和规划的数学模型框架及碳排放指标分析
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作者 韩智涵 翟桥柱 +2 位作者 周玉洲 曹晓宇 管晓宏 《新型电力系统》 2024年第3期297-311,共15页
目前我国全社会总碳排放量中约35%~40%来自电力系统,因此,构建新能源高渗透率的新型电力系统,降低电力生产中的碳排放,是实现“2030碳达峰、2060碳中和”目标的必然选择。在双碳战略目标下的新型电力系统建设过程中,有两个问题尤为重要... 目前我国全社会总碳排放量中约35%~40%来自电力系统,因此,构建新能源高渗透率的新型电力系统,降低电力生产中的碳排放,是实现“2030碳达峰、2060碳中和”目标的必然选择。在双碳战略目标下的新型电力系统建设过程中,有两个问题尤为重要:第一,新型电力系统恰当的数学模型框架是什么样的?这是解决新型电力系统规划、运行调度、分析计算等问题的基础;第二,怎样准确评估新型电力系统碳减排潜力和在此基础上怎样准确识别系统中制约碳减排的瓶颈因素?文中从新型电力系统规划及运行调度角度对以上两个问题进行分析。首先,我们从新型电力系统源、网、荷、储4个方面对比总结了现有的各组成要素模型,对应当采用的系统框架提出了建议;接着,在新型电力系统数学模型框架基础上,提出了理想碳排放量、各因素对碳排放的灵敏度指标定义及其应用方法,这些指标将有助于为新型电力系统建设提供参考。 展开更多
关键词 新能源 新型电力系统 源-网-荷-储 碳排放指标
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非预期性与全场景可行性:应对负荷与可再生能源不确定性的现状、挑战与未来 被引量:30
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作者 翟桥柱 周玉洲 +3 位作者 李轩 吴江 徐占伯 谢小军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第20期6418-6432,共15页
含可再生能源的电力系统优化调度是一个典型的多阶段随机优化问题。近年来,国内外学者已开始认识到非预期性及全场景可行性是必须满足的2个重要性质,直接影响调度结果是否可行。目前,已有一些行之有效的安全约束机组组合方法,可以满足... 含可再生能源的电力系统优化调度是一个典型的多阶段随机优化问题。近年来,国内外学者已开始认识到非预期性及全场景可行性是必须满足的2个重要性质,直接影响调度结果是否可行。目前,已有一些行之有效的安全约束机组组合方法,可以满足火电与风电相配合时调度计划的非预期性及全场景可行性。然而,梯级水电系统、储能系统等与不确定性可再生能源、不确定性负荷相配合时,同样存在非预期性及全场景可行性难题,目前尚无有效解决方案。该文通过一个简单调度算例,解释了非预期性及全场景可行性的含义,并阐述其对于可再生能源消纳的重要意义。同时,分析火电机组、储能系统、梯级水电调度决策中非预期性和全场景可行性的不同特点,指出目前亟待研究的一系列科学问题。最后,指出非预期性及全场景可行性对电力系统现有调度方式及"备用"等传统概念的冲击,并设想了未来可能的调度计划编制方式。综合全文,可得到这样的结论:为应对可再生能源与负荷的不确定性,建立满足非预期性和全场景可行性的新一代调度模型和方法,不仅是可能的,也是必须的,在此过程中涉及到的一系列科学和技术难题有待于解决和克服。 展开更多
关键词 电力系统调度 随机规划 可再生能源 非预期性 全场景可行性
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应用全场景可行安全约束机组组合的风电最优消纳模型及解法 被引量:5
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作者 李轩 翟桥柱 +2 位作者 吴江 高峰 管晓宏 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期142-150,共9页
针对含风电电力系统的安全约束机组组合(SCUC)问题,目前广泛采用的鲁棒优化方法在求解时不能满足调度解的非预期约束并存在严重缺陷,且各种模型和算法中均未考虑最大消纳和最优经济消纳的区别。为克服以上困难,提出了满足非预期约束条... 针对含风电电力系统的安全约束机组组合(SCUC)问题,目前广泛采用的鲁棒优化方法在求解时不能满足调度解的非预期约束并存在严重缺陷,且各种模型和算法中均未考虑最大消纳和最优经济消纳的区别。为克服以上困难,提出了满足非预期约束条件的风电最大消纳和最优消纳模型,并给出对应求解方法。该模型及对应求解方法为容纳可能的弃风决策以扩大调度解空间,引入了风电可变不确定集来替代广泛采用的固定不确定集;为满足调度解的非预期性,引入了一组规模极小的强非预期约束,避免了传统建模方式导致的大量非预期约束难题;为克服鲁棒优化中复杂极小极大结构带来的求解困难,引入了基于可变不确定集顶点场景的全场景可行调度模型,该模型具有单层混合整数线性规划(MILP)问题结构,求解可得调度问题的最优解。实验及测试结果表明:该算法在IEEE118节点系统中取得了良好效果,显示了最大消纳和最优消纳的区别,可以实现含风电SCUC问题的快速求解,并使风电消纳的经济性得到提高。 展开更多
关键词 电力系统 安全约束机组组合 最优经济消纳 全场景可行 非预期约束
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Optimization based scheduling for a class of production systems with integral constraints 被引量:5
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作者 GUAN XiaoHong zhai qiaozhu +1 位作者 FENG YongHan GAO Feng 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2009年第12期3533-3544,共12页
Operation scheduling for a class of production systems with"instantly consumed"products is very important.It is challenging to satisfy the real time system demand and to consider the realizability of the pro... Operation scheduling for a class of production systems with"instantly consumed"products is very important.It is challenging to satisfy the real time system demand and to consider the realizability of the production schedules.This paper formulates a new model for optimization based production scheduling problems with integral constraints.Based on the detailed analysis of the production rate constraints,it is proved that this type of optimization problems is equivalent to a smooth nonlinear programming problem.The reachable upper and lower bounds of the production amount in every period can be expressed as functions of two variables,i.e.,the production rate at the start and end of that period.It is also proved that the gradients of these functions are monotonic,and their convexity or concavity is guaranteed.When the production cost function is convex,this type of optimization problems is equivalent to a convex programming problem.With the above analysis,a two-stage solution method is developed to solve the production scheduling problems with integral constraints,and in many applications the global optimal solution can be obtained efficiently.With the new model and solution method,the difficulties caused by the constraints on production rate can be overcome and the optimal schedule can be obtained with the real time system demand satisfied.Numerical testing for scheduling of electric power production systems is performed and the testing results are discussed.It is demonstrated that the new model and solution method are effective. 展开更多
关键词 production SCHEDULING INTEGRAL CONSTRAINTS optimal control CONVEX PROGRAMMING
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