异构主备智能调度系统运行和维护同步研究

目前国内电网公司普遍建设了主用备用(以下简称"主备")两套电力调度自动化系统,而且两套系统是不同厂家的异构系统,相对同构系统而言,异构主备两套调度系统之间运行和维护的自动同步工作开展的很少,完成效果往往也不太理想,不能达到实用要求。为此,对异构系统之间模型、图形、数据、公式、操作、限值、前置点表和通信参数等各模块的主备调同步需求,设计了每个模块的同步方式和格式,报文或文件格式独立于任何一家系统,能被各个厂家的系统理解识别。该方案在实际工程中进行了验证,基本达到了备调免维护的目标,减少自动化维护人员的工作量,保证了异构系统的一致性。

考虑风电出力不确定性的分布鲁棒主备协同优化调度

随着大量可再生能源如风电接入电网,如何最大化地利用可再生能源、减小传统火电机组的成本成为亟需解决的难题,特别是机组运行和备用容量的协同调度成为现在研究的一大热点。考虑风电出力的不确定性,建立了成本最小化的两阶段经济调度模型。在第一阶段,即日前调度,根据预测的风电出力制定机组预调度方案。在第二阶段,即实时调度阶段,根据风电的实时出力对第一阶段调度方案进行反馈调节。针对风电出力的不确定性,应用Kullback-Leibler离散度原理对不确定因素进行建模。结合分布鲁棒方法,建立了极端概率分布下的两阶段分布鲁棒主备协同优化模型,并将其转化为可解的混合整数非线性规划问题。基于广义Benders分解方法,提出了分解协调算法对优化模型进行求解。最后以IEEE 6节点系统和IEEE 118节点系统进行算例仿真分析,并对比传统鲁棒及随机规划方法,验证了所提方法的可行性和优越性。

考虑风电出力不确定的分布鲁棒经济调度

随着大规模可再生能源参与到电力系统运行中,其波动性和间歇性增加了电力系统经济调度的困难和挑战。考虑可再生能源出力不确定,以发电成本、可再生能源削减成本和旋转备用成本最小为目标,提出了一种两阶段分布鲁棒经济调度模型。假设风电发电的波动性服从未知概率分布,利用可获取的风电出力历史数据矩信息,建立分布鲁棒模糊集以刻画风电出力特性。采用条件风险价值理论对分布鲁棒模型进行转换,进而得到具有数学可解性的优化模型。基于随机对偶动态规划方法,提出一种改进的迭代算法求解模型,该算法通过反复进行向前和向后迭代,能够快速收敛到模型最优解。最后,以IEEE 6节点系统和IEEE 118节点系统作为仿真系统,通过分析文中所提算法收敛度、置信度和样本量3个评价指标与总成本关系,验证提出的模型和方法的有效性。