考虑风险和碳交易机制的微电网分布鲁棒优化调度

提高微电网风电的消纳能力是实现双碳目标的重要手段。该文构建了一种考虑极限场景和净负荷条件风险价值的微电网低碳分布鲁棒优化模型。首先,针对源-荷不确定性构造基于Wasserstein距离的概率分布模糊集,并考虑极限场景修正该模糊集,以提高模糊集的鲁棒性,减少场景数目,提高求解效率。其次,以包括供能成本、阶梯式碳交易成本和风险成本的微电网日运行成本最小为优化目标,建立分布鲁棒优化调度模型,并利用分段线性近似法和对偶理论将模型转换为线性规划问题求解。最后,通过算例仿真进行验证,结果表明,考虑极限场景的分布鲁棒优化方法具有较强的鲁棒性;引入阶梯式碳交易成本可以有效减少微电网的碳排放量,并提高风电的消纳能力;净负荷条件风险价值可以有效平衡微电网运行的经济性与风险性。

考虑需求侧灵活性资源配置的配电网分布鲁棒优化规划方法研究

考虑需求侧灵活性资源(简称“资源”)配置,开展网-荷-储联合规划是提升配电网灵活性以适应新能源出力波动的关键途径。为此提出一种灵活性缺失场景筛选与不确定性分析方法改进相结合的配电网规划研究模型:首先,立足资源视角进行配电网灵活性供需关系建模;其次,基于影子价格理论提出配电网灵活性缺失场景筛选策略,建立筛选指标以描述规划资源、运行约束、场景筛选间闭环关系;然后,将该策略嵌入配电网-多资源两阶段联合规划模型,一阶段考虑投资成本最优,二阶段协调运行及灵活性综合成本期望;将规划模型重构并于改进场景概率驱动型分布鲁棒优化(ISPD-DRO)框架下求解,其优势在于实现了概率优化求解与场景动态更新的有机统一;最后经算例分析验证所提模型在提升决策经济性及配电网灵活性层面的优势。

Multi-objective planning model for simultaneous reconfiguration of power distribution network and allocation of renewable energy resources and capacitors with considering uncertainties

This research develops a comprehensive method to solve a combinatorial problem consisting of distribution system reconfiguration, capacitor allocation, and renewable energy resources sizing and siting simultaneously and to improve power system's accountability and system performance parameters. Due to finding solution which is closer to realistic characteristics, load forecasting, market price errors and the uncertainties related to the variable output power of wind based DG units are put in consideration. This work employs NSGA-II accompanied by the fuzzy set theory to solve the aforementioned multi-objective problem. The proposed scheme finally leads to a solution with a minimum voltage deviation, a maximum voltage stability, lower amount of pollutant and lower cost. The cost includes the installation costs of new equipment, reconfiguration costs, power loss cost, reliability cost, cost of energy purchased from power market, upgrade costs of lines and operation and maintenance costs of DGs. Therefore, the proposed methodology improves power quality, reliability and security in lower costs besides its preserve, with the operational indices of power distribution networks in acceptable level. To validate the proposed methodology's usefulness, it was applied on the IEEE 33-bus distribution system then the outcomes were compared with initial configuration.

考虑源-荷不确定性的电热联合系统分布鲁棒优化调度

可再生能源出力及负荷需求的不确定性严重影响电热联合系统的鲁棒优化运行。基于此,提出了一种改进Wasserstein度量的考虑源-荷不确定性电热联合系统分布鲁棒优化调度模型。建立基于极端场景下改进Wasserstein度量的风电预测功率模糊集,缩减风电预测功率模糊集的规模,进而提出基于梯度归一化改进Wasserstein生成对抗网络方法对负荷需求的不确定性进行建模,提高负荷不确定性建模的精度;构建综合考虑发电成本、调节成本等的分布鲁棒优化调度模型,并基于对偶理论和拉格朗日乘子法将该模型转换成可求解的数学模型;以修改的9节点系统及IEEE 118节点系统为例验证了所提出的模型具有更高的求解效率以及更好的经济性和鲁棒性。

计及源荷不确定性的微电网分布鲁棒优化调度

高比例可再生能源的接入给微电网的稳定运行带来的巨大挑战,传统随机优化和鲁棒优化方法在处理不确定性方面仍存在一定的局限性。综合考虑风电、负荷的双重不确定性,采用分布鲁棒优化方法,构建了基于豪斯多夫(Hausdorff)距离的微电网两阶段分布鲁棒优化调度模型,第一阶段利用场景预测信息,制定包含储能充放电计划、购售电计划的预调度方案,第二阶段基于各典型场景信息制定微电网各单元出力调整计划;然后采用列与约束生成算法(columns and constraints generation,CCG)进行迭代求解,得到最恶劣概率分布下运行成本最低的调度方案;最后,通过算例仿真分析验证了所提方法的有效性,所得到的决策方案兼顾了经济性和安全性。

基于场景概率驱动的输电网和储能分布鲁棒规划

在碳达峰和碳中和的目标要求下,可再生能源+储能被认为是一种能够有效促进新能源消纳的手段。传统的3层鲁棒规划方法在进行输电网和储能联合优化时忽略了风电出力场景的概率信息,所得投资决策往往过于保守。为此,利用风电出力场景的历史数据构建了基于L_(1)-范数和L_(∞)-范数的混合概率分布不确定集,在考虑最恶劣概率分布的情况下进行输电网和储能的最优投资决策,能够改善传统鲁棒规划方法过于保守的问题。此外,采用一种可并行计算的列和约束生成算法求解所建模型,在求解max-min内层问题时不需要进行复杂的对偶转换,且无需求解双线性项,只需要并行求解若干个小规模的线性规划问题,有效提高了求解效率。Garver 6节点系统算例的仿真结果验证了所建模型和算法的有效性。

考虑极限场景的并网型微电网分布鲁棒优化方法

负荷与分布式电源的不确定性是微电网运行优化的难点。文中提出一种考虑极限场景的并网型微电网日前分布鲁棒优化方法,以保证微电网能量管理的鲁棒性和高效性。首先,计及源荷不确定性,构造基于Wasserstein距离的概率分布模糊集,并利用极限场景法修正该模糊集,提高模糊集的鲁棒性。其次,考虑到并网模式下微电网与配电网是不同的利益主体,分别建立微电网与配电网的日前运行优化模型,采用改进目标级联分析法进行解耦与迭代求解。最后,通过仿真对比验证所提方法的有效性。

共建共享模式下兼顾多场景需求的储能规划及成本分摊

储能是支撑构建新型电力系统的关键装备,针对单一主体在特定应用场景下投资储能存在成本疏导难、投资回报低的问题。通过“众筹共建、集群共享”的商业模式可以提升储能利用率和收益,在多主体间实现储能资源的成本分摊、利益共享。因此,基于共建共享商业模式,提出考虑多投资主体下兼顾多场景需求的储能规划框架,并建立为数据驱动的分布鲁棒优化模型,通过综合范数约束刻画新能源出力的不确定性;同时在优化模型中构建了动态频率安全约束以保障系统频率安全,并通过线性化方法将复杂非凸的频率最低点约束转换为线性约束。其次,采用CCG算法对规划模型进行求解。最后,基于Shapley值法的成本分摊机制对共建共享模式下储能投资成本进行合理分摊。通过IEEE39节点系统验证了模型有效性,结果表明所提方法可以兼顾多主体多场景对储能的需求,同时降低各主体的投资成本。

基于场景树概率驱动的电动汽车聚合商能量-调频市场分布鲁棒投标策略

电动汽车聚合商(electric vehicle aggregator,EVA)的能量-调频市场投标策略决定着电动汽车灵活性的市场价值,而EVA的投标决策过程面临着市场侧诸多不确定因素的影响。为此,针对市场价格及调频信号的不确定性建模问题,提出了一种考虑不确定因素多时间尺度相关性的分布鲁棒建模方法。首先,提出一种基于分层聚类法的场景树模型,刻画不同市场不确定因素的时序相关性。其次,建立了一种基于两阶段优化的EVA参与能量-调频市场的多时间尺度投标决策模型,并基于混合范数距离构建场景树概率的模糊集,实现EVA投标决策在分布鲁棒优化框架下求解。然后,利用列和约束生成法解决构建的max-min-max-min 4层鲁棒问题。最后,通过仿真验证了所建模型在解决两阶段不确定性优化问题和提升投标策略经济性方面的优势。