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。

基于仿射可调鲁棒的非预期全场景可行机组组合

非预期性是指当前决策无法依赖于未来尚未实现的不确定参数,是电力调度时序决策的因果逻辑和基本原则。全场景可行性是指不确定参数所有可能的实现值都存在一种可行决策结果与之对应,是电力调度的最终目标。随着新能源的大规模并网,电力系统的运行需要应对显著的不确定性,因此在电力调度的过程中考虑决策过程的非预期性并使决策结果满足全场景可行性变得愈发重要。为此,该文探讨非预期性和全场景可行性的内在机理,并构造非预期性约束和满足全场景可行且场景数目有限的场景集;然后,建立一种基于场景的非预期全场景可行机组组合模型,以提供满足全场景可行性的机组组合结果。鉴于上述机组组合模型的规模巨大且求解困难,利用仿射可调鲁棒模型处理全场景可行机组组合问题,提出基于仿射可调鲁棒的非预期全场景可行机组组合模型。该模型仅以少量保守性和最优性损失,换取了模型规模的指数级显著减小和问题求解效率的显著提升,可以被认为是非预期全场景可行机组组合问题的有效解决方案。最后,基于IEEE-118测试系统,详细分析考虑决策过程非预期性和决策满足全场景可行性在电力调度中的求解效率和保守性,论证所提基于仿射可调鲁棒的非预期全场景可行机组组合模型的优势。

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

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。

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

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。

面向规模化分布式可再生能源并网的群网协同互动优化方法

实现规模化分布式可再生能源接入下电网的稳定运行,是低碳化转型新形势下电网优化运行的重要研究方向。针对分布式可再生能源聚合形成集群参与电网优化运行带来的多主体性特点以及随机性问题,提出面向规模化分布式可再生能源并网的群网协同互动优化方法。首先,通过在灵活性资源的约束空间中构建高维内接长方体,形成表征灵活调节范围的可调功率域,通过构造可调功率域对可再生能源集群波动范围全覆盖的灵活性约束,使优化结果在可再生能源集群随机波动范围内全场景可行。然后,基于电网运行多主体的自利自主特性,构建满足同质个体并行优化、非同质个体串行优化要求的势博弈群网协同互动优化模型,提出与模型相适应的分布式优化方法与流程。最后,仿真算例表明,所提方法有效实现了多主体协同互动优化,并保障了优化结果的全场景可行。

促进新能源消纳的光热电站现货交易模式及竞价策略

随着光热电站建设规模的增大,光热电站发电商将具有一定的市场力,有必要研究光热电站作为定价型市场主体参与日前电能量市场的策略。建立一个随机双层优化模型,考虑风电出力的不确定,将全场景可行随机优化算法应用于投标报价问题以处理不确定性,保证在所有场景下决策的可行性。改进的IEEE30节点测试系统及西北地区实际系统的算例结果验证了所提竞价决策方法在提高光热电站发电商获利能力和社会效益、促进新能源消纳等方面的实用性和有效性。