考虑负荷侧惯量不确定性的机组组合

针对新能源高占比电力系统的频率安全问题和频率安全评价指标中只考虑电源侧惯量的问题,提出一种考虑电源侧惯量和负荷侧惯量并计及预测误差随机性的安全约束机组组合优化模型。首先,推导包含系统整体惯量的频率变化率和频率最低点公式。然后,深入研究电网调度运行的不确定因素,利用蒙特卡洛对风电功率预测误差概率分布模型抽样生成典型场景,利用随机规划理论对负荷侧惯量预测误差建模,在机会约束规划的基础上将其纳入频率约束中,建立随机机会约束的频率安全机组组合优化模型。最后,通过改进的10机算例,验证所提模型的经济性和频率安全性。

基于改进信息最大化生成对抗网络的风光出力场景可控生成方法

基于深度学习的场景生成方法能够自适应挖掘历史数据中高维非线性特征,在风光出力的不确定性建模中得到了广泛应用。然而,基于深度学习的场景生成方法多为黑盒模型,存在可解释性差、生成不可控等问题。为此,提出了一种基于改进信息最大化生成对抗网络(information maximizing generative adversarial nets,Info GAN)的风光出力场景生成方法。该方法在目标函数中增加了基于互信息的正则化项,最大化控制编码与生成场景之间的互信息,无监督学习控制编码与生成场景统计特征的映射关系,并引入Gumbel-Softmax分布提高了生成场景的质量。结合风电场和光伏电站的真实数据进行了算例分析,算例结果表明,所提方法不仅能准确描述风光出力不确定性,而且具有可解释性,能够可控生成指定风光出力场景。

计及风电不确定性的多场景多时段安全约束机组组合解耦求解方法

为了加速求解计及风电不确定性的安全约束机组组合问题,提出计及风电不确定性的多场景多时段安全约束机组组合解耦求解方法。将原问题解耦为多个场景的安全约束机组组合问题;通过将各场景的调度时段分为多个子时段对各场景安全约束机组组合问题进行解耦,形成多个并行的子问题;为了确保多场景解耦和多时段解耦解的可行性,利用一致性约束耦合不同的子问题,并在目标函数中添加惩罚项。通过算例分析验证了所提方法的有效性。结果表明,在可接受的精度下,所提方法比传统集中式方法显著缩短了多场景安全约束机组组合问题的求解时间。

一种考虑峰荷-电量分摊机制和风电关键场景的输-配电网协同调度策略

风电功率的不确定性问题严重制约其消纳,因此,激发输-配电网积极性并提出合理的风电协同消纳方法具有重要意义。在建立改进峰荷-电量责任模型的基础上,提出一种基于场景法的输-配电网多目标协同调度模型。首先,将传统输-配电网峰荷责任模型、电量责任模型相结合,同时计入风电消纳、需求响应的影响并引入输配电成本分摊机制,建立改进输-配电网峰荷-电量责任模型。其次,针对输-配电网集中式和分布式风电出力的不确定性问题,基于风电功率日前基础预测场景和奇、偶时刻的极限爬坡场景构建关键风电场景集,并在此基础上提出输-配电网柔性资源协同调度策略。然后,将输-配电网改进峰荷-电量责任模型和柔性资源协同调度策略相结合,建立输-配多目标协同优化模型。最后,基于典型T6D2系统进行案例仿真,采用目标级联分析法对所提模型进行求解。结果表明,所提模型有利于支撑并促进输-配电网提升风电消纳水平,而峰荷-电量责任的边际效应有助于输-配电网有序制定对应责任权重,从而实现经济效益、风电消纳和社会效益的合理均衡。

计及新能源备用的全场景可行随机机组组合模型

新型电力系统正面临新的挑战,这是由于高比例新能源的引入,需要对系统进行更为精细的优化调度,并确保其安全稳定运行。为减轻电力系统因大规模风电并网引发的运行安全压力,提出一套适用于电力系统的备用模型,纳入风电资源的随机机组组合方案。首先,可采用无参统计方法,以获得风电功率预测误差的概率密度估计,随后基于最佳信赖水平来构建风电备用模型。其次,提出应运用基于可变不确定性集顶点场景的全场景可行随机优化技术,以有效应对风电资源的不确定性,并引入严格的非预期性约束条件,以满足电力系统的经济调度需求。这一方法有望降低风电并网对电力系统安全运行所带来的挑战。最后,在改进的IEEE-24节点系统中,采用某地的实际数据验证了所提出随机优化模型的有效性,并与基于场景的两阶段随机优化进行对比。实验结果证明,所提出模型具有良好的经济性能,并可以有效减少计算时间。同时,引入强非预期约束,保证了所提出模型可获得全场景可行的最优策略。

基于校正条件生成对抗网络的风电场群绿氢储能系统容量配置

以条件生成对抗网络(CGAN)为代表的半监督学习可计及风电波动并生成出力场景集合,生成的数据可输入氢气储能容量配置模型以支撑优化求解。为此,该文首先设计一种校正条件生成对抗网络(CCGAN),并基于风电预测误差构建条件校正器,对预测失准事件和风电爬坡事件下输入生成器的标签信息进行识别和校正;然后,以储能定容的综合成本和各风场弃风成本为目标函数,构建绿氢储能容量配置的多目标优化模型,并引入基于切比雪夫距离的膝区域数学概念,以指导多目标优化算法设计;最后,以新英格兰39节点系统为例进行算例分析,结果表明未经校正的条件信息将导致定容决策偏离实际,而CCGAN能生成计及风电不确定性的高置信出力场景,使得容量配置结果兼顾鲁棒性和经济性。

考虑风电出力和电价不确定性的水风联合现货市场竞价策略

以风电为代表的新能源参与现货市场已是大势所趋,但出力不确定性导致其市场竞争力较弱,而电价的不确定性又进一步增大了其承担的收益风险。联合具有灵活调节能力的水电是有效的解决途径,而制定符合决策者风险意愿的竞价策略则是其中亟须解决的关键问题。为此,从价格接受者角度提出了水电联合风电参与现货市场的竞价模型。模型中采用笛卡尔积组合后的典型场景集描述风电出力、市场电价等多种不确定性,采用条件风险价值衡量不确定性导致的市场风险,并以风险因子作为决策者风险偏好纳入决策过程。通过引入0/1整数变量,将模型中的非线性函数转换为混合整数线性规划模型予以求解。以中国西南某省梯级水电站和风电场为背景,验证了模型的有效性,并进一步分析了风险偏好对竞价决策的影响。

基于风电-负荷匹配度的风电消纳能力自动评估方法

风力发电是一种绿色清洁发电技术,风能分布不均,存在着弃风问题,基于此,研究基于风电-负荷匹配度的风电消纳能力自动评估方法。创建风电-负荷场景,获取真实风电-负荷数据,计算风电-负荷匹配度,选取风电消纳能力自动评估指标,构建风电消纳能力自动评估模型,明确构建模型的约束条件,基于粒子群优化算法获取评估数值,根据评估规则确定风电消纳能力,实现风电消纳能力的自动评估。实验数据显示:应用提出方法获得的风电消纳能力自动评估时延最小值为11.4 s,评估结果误差最小值为2%,风电消纳能力评估效果更佳。

考虑碱性电解槽状态转换的风电制-储氢系统优化调度

针对风电制—储氢系统的优化调度问题,提出了一种考虑碱性电解槽状态转换的日前出力优化调度模型。该模型以系统日收益最高为目标,结合分时电价,引入电解槽状态转换过程中的冷热启动成本和功率波动成本,满足各个设备动态运行约束及系统功率平衡约束条件,调用Gurobi求解器进行优化求解。采用实际的风电出力数据和电氢负荷数据,对3种典型日场景下的优化结果进行分析。算例表明:所建立的优化调度模型能够满足电氢负荷需求,合理调节电解槽的3种状态,显著降低电解槽功率波动幅度和系统总成本,验证了所提模型的有效性。

水风光协同运行背景下黄河上游水资源综合利用多目标竞争关系分析

随着水电补偿调节风光负担的加重,黄河上游地区水资源竞争关系日益复杂。通过建立水风光中长期协同运行模型,对典型年和不同风光出力进行组合,分析不同风光比例下各组目标之间的竞争关系及成因,尤其是防凌、灌溉等特殊时期,结果表明:凌汛初期较大的出库流量导致后续可用水量减小;水电需要补偿调节不稳定的风光出力从而导致出库流量无法满足灌溉期的流量需求;典型年竞争关系随来水的降低而复杂,不同风光比例下的竞争关系随风光占比的增加而复杂。研究成果可供水资源多目标综合利用研究参考。

基于月份划分与指定日类型的风电出力序列场景生成方法

风电场景生成是不确定性条件下进行电网调度及安全校核的重要基础。文中提出一种风电出力序列场景生成方法。首先,基于月均出力将年度风电出力序列划分为分布特性差异大的数个季度;然后,基于风电出力的日特性指标,对年度风电出力序列进行典型日聚类分析,并构建各日类型下的日特性指标联合分布函数。接着,用马尔可夫链描述每一季度内的日类型转移特性,并基于此通过抽样获得未来一段时期内每一日的日类型及日特性指标。进而采用优化技术生成未来一段时间内每日96点日风电出力序列。文中进一步提出了可根据指定极端日类型、日期位置以及长度的风电出力序列场景生成新方法。最后,通过算例分析证明了所提方法的有效性和可行性。

计及负荷随机性含风电电力系统TCSC多目标优化配置

为实现可用输电能力和电压稳定的双重改善,提出一种考虑风电和负荷随机性的灵活交流输电系统(flexible AC transmission system,FACTS)多目标优化配置方法。首先推导基于拉丁超立方、k-means聚类和蒙特卡洛抽样三者相结合的系统场景生成技术。然后以区域间可用输电能力和电压稳定指标L为目标,建立晶闸管控制串联电容器(thyristor-controlled series capacitor,TCSC)多目标优化配置模型。最后通过增加混沌初始化和变惯性权重设置改进多目标粒子群算法以求解所建模型。基于改进的IEEE30节点系统,对比了最可能发生的系统场景配置TCSC前后的非劣解集和模糊最优解,分析了极端系统场景配置TCSC前后的优化结果。仿真结果表明,所提场景处理方法、多目标优化模型和改进算法在解决相关问题上具有有效性。

计及风电不确定性的含线间潮流控制器的电力系统经济调度

线间潮流控制器(IPFC)拥有强大的潮流调控能力,可为解决大规模新能源接入背景下的潮流调控问题提供全新的解决方案。该文提出一种计及风电出力不确定性的含IPFC电力系统安全约束经济调度方法,首先基于MARKOV链生成风电出力场景,构建相应概率风险指标以描述系统安全性,并给出了兼顾经济性与安全性的优化目标函数;然后,在充分考虑双回线结构IPFC控制特性的情况下建立了故障前后电力系统的等式/不等式约束;最后,针对所建立的强非线性安全约束经济调度优化模型,设计了基于粒子群算法的计算构架并实现了模型的求解。基于江苏电网的算例分析表明,利用该文方法获得的策略比基于传统方法获得的策略能更好地满足潮流安全约束,且准确地计及了IPFC的控制特性,具有较高的应用价值。

利用风电制氧的富氧燃煤电厂低碳能源系统容量优化配置

为提高风电消纳能力,降低燃煤电厂碳排放水平,提出了一种利用风电制氧的富氧燃煤电厂低碳能源系统容量优化配置方法。首先,考虑到源荷双侧的不确定性及相关性,采用基于改进轮廓系数的有序聚类算法与含D(CH(+))评价指标的K-means聚类算法的典型场景生成法获得源荷典型场景。在此基础上,以系统总成本最小为目标,构建了基于源荷典型场景的利用风电制氧的富氧燃煤电厂低碳能源系统容量优化配置模型。最后,以西北某地区全年源荷数据为例进行了仿真验证。结果表明该典型场景生成法能使系统容量配置结果合理化,引入富氧燃烧技术的同时考虑售卖多余液氧可有效降低系统总成本及碳排放量,提高风电消纳能力。

基于时空协方差函数的风能场景生成方法与应用

与传统发电不同,风力发电具有较大的随机性与时空相关性.在风力发电并网的电力系统优化调度问题中,保障电力调度在不同风力发电功率场景中的最优执行是决策问题的关键点,因此高质量的风能场景生成非常重要.基于高斯随机过程和时空协方差函数表征风力发电站输出功率的时空相关性,由Pair Copula模型建立联合概率分布,通过经验概率逆变换方法实现具体场景.评估生成场景的多种指标,验证生成场景的优越性.基于修改的IEEE 6总线系统建立电力系统机组组合的混合整数规划模型,求解不同场景下的问题,验证场景生成方法在风力发电并网调度问题中所具有的经济性和可行性.

含流域梯级水电的水火风联合低碳调度模型

针对大规模风电并网导致的电力系统运行风险和水电、风电出力的互补特性,提出一种计及风电出力不确定性的含流域梯级水电的水火风联合低碳调度模型。采用高斯混合模型-吉布斯采样法生成融入不同时间尺度关联特性的风电出力动态场景集。综合考虑水头、流量多重因素及多种复杂运行约束的影响,建立流域梯级水电站群耦合模型。在此基础上,构建以基准风电场景下机组发电、排放成本和风电动态场景下机组调整成本为整体优化目标的两阶段随机规划调度模型。以改进的IEEE-24节点系统为例进行仿真分析,验证了所提模型的有效性,从而为大规模水火风互补发电系统的联合优化调度提供了参考。

基于条件生成对抗网络的多区域风电短期出力场景生成方法

基于预测功率结果,构建风电出力场景集是电力系统随机优化调度的重要基础。现有多区域风电出力场景生成方法主要是时空相关性系数约束的随机抽样方法。由于风电时空相关性特征的时变非线性,生成的场景集与风电实际出力差异较大。提出一种基于条件生成对抗网络的多区域风电出力场景生成方法。该方法采用三维卷积网络设计适用于多区域风电出力场景生成的网络结构,通过对条件生成对抗网络进行博弈训练,学习到多个区域风电实际出力数据的特征以及输入数据与输出数据之间的映射关系。以我国西北地区5个风电区域为例对所提方法进行分析,并与传统的以相关性系数为约束的拉丁超立方抽样方法进行对比;结果表明,所提方法生成的多区域出力场景集更符合风电出力特征。

基于时间生成对抗网络的风电随机场景预测

由于风电出力的随机性和时间相关性,利用常规的短期点或区间预测方法所得到的风电数据,无法支撑高比例风电接入下电力系统的鲁棒调度和可靠运行。提出一种基于时间生成对抗网络(TimeGAN)的风电随机场景预测模型。首先,将风电样本分解为静态和时间序列数据,并搭建嵌入、复现、生成和判别网络结构;其次,以静态和时间序列数据为样本,联合训练嵌入和复现网络;最后,以嵌入网络输出为样本,对抗训练生成和判别网络,并将生成网络输出反馈至嵌入-复现训练以检验时间序列拟合效果。以最小化重构、有监督和无监督损失为目标,模型深度学习风电时间特性并预测随机场景。算例验证了所提模型的有效性。

大规模海上风电集中送出建设模式研究

[目的]当前海上风电已成为全球风电发展的研究热点。我国海上风电尚处于起步阶段,而当前的运营模式存在不利于海上风电大规模集中送出等缺点,无法适应新形势下的长远发展。另一方面,欧洲各国对海上风电的补贴政策与我国当前的发展思路有所冲突,可借鉴性不强,且欧洲模式本身仍存在弊端。因此亟需探索适合我国近海深水区海上风电发展的新模式。[方法]首先分析了欧洲各国海上风电发展现状,并对海上风电输电模式进行总结;其次给出了四种海上风电输电技术应用场景;最后对海上风电商业模式进行了可行性分析。[结果]结果表明:在拆分海上发、输电侧环节后,广东省预计“十四五”期间能够实现平价上网;相比于分散式开发,深水区海上风电统筹集约式开发从经济性及环境集约利用层面更具有优势。[结论]形成的研究结论可以为后续大规模海上风电集中送出项目的方案设计和建设模式提供技术支持,具有很好的示范应用前景。

考虑风电预测区间的电力系统灵活性评估方法

高比例风电接入加剧了电力系统运行的不确定性,充足的灵活性对系统安全可靠运行至关重要。提出了一种考虑风电预测区间的电力系统灵活性评估方法。首先,考虑风电的随机波动特性和预测区间,构建随机极限场景集,表征风电出力和爬坡的不确定性并降低问题的复杂度。然后,考虑机组和系统运行特性,提出机组和系统运行灵活性综合评价指标。最后,考虑系统运行成本约束、预测场景和随机场景的运行约束,建立考虑风电预测区间的电力系统灵活性优化评估模型,量化机组和系统的灵活性供给能力并保证运行鲁棒性。在改进的IEEE 39节点系统进行仿真分析,验证了所提方法的可行性和有效性。