考虑风电出力不确定性的风电-抽水蓄能互补系统短期优化调度

风电和抽水蓄能电站联合运行可以平抑风电随机波动、提升风电消纳率。文章针对多个风电场的出力不确定性,采用概率性序列方法进行处理,提出了一种基于厂网协商机制的风电-抽水蓄能联合调度模式,并建立了基于机会约束规划的风电-抽水蓄能互补系统短期优化调度模型。模型以风电-抽水蓄能互补系统总发电收益最大为目标,综合考虑了抽水蓄能电站的水力约束、机组运行约束和系统功率平衡约束。为提高模型求解效率并获得全局最优解,文章将原模型转换为混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming,MILP)模型,最后使用商业化求解器LINGO进行求解。优化调度结果表明,抽水蓄能电站能够很好的补偿风电出力的波动性,并显著提升互补系统的总发电收益。

计及超分辨率风电出力不确定性的连续时间鲁棒机组组合

随着风电在电力系统中渗透率的提高,调度时段内的风电出力波动越发剧烈,可能导致时段内爬坡不足,威胁电力系统在时段内的运行安全。针对这一问题,提出计及超分辨率风电出力不确定性的连续时间鲁棒机组组合模型和求解算法,该方法充分考虑时段内风电出力变化,给出对超分辨率风电出力不确定性鲁棒的调度方案。首先,基于连续时间建模方法,建立连续时间鲁棒经济调度模型,并对其中的超分辨率不确定性模型进行分析;然后,通过解空间变换,将代数空间的优化问题转换为易求解的函数空间优化问题,并通过列和约束生成算法进行求解,计算结果还原到代数空间;最后,通过算例结果验证了所提方法能够充分计及超分辨率风电出力的不确定性,提高调度方案的鲁棒性。

计及绿色能源出力不确定性的输电网线损率概率评估

针对目前输电网线损率评估方法不能满足节能降耗的需要,提出了计及绿色能源出力不确定性的输电网线损率概率评估方法。该方法包括系统状态模拟与蒙特卡罗抽样两部分。系统状态模拟包括绿色能源出力的模拟、负荷状态的模拟、机组日节能调度以及网络安全校正控制的模拟、厂站电压无功控制的模拟。在蒙特卡罗随机抽样时,基于上述系统状态模拟方法,通过对随机样本的状态调整与潮流计算确定输电网线损率的概率分布。最后,以某省级电网为例,验证了所提线损率概率评估方法的有效性。

考虑出力不确定性的分布式电源谐波传播计算

新能源分布式发电(DG)具有随机性和间歇性的特征,并网后将向电网注入不确定性的谐波电流。考虑DG出力、谐波含有率的不确定性及两者的相关性,建立DG注入谐波的复仿射模型,提出采用Ybus高斯迭代的复仿射谐波潮流算法,首先计算DG基波电流,此后计算谐波电流和谐波电压并更新节点基波功率直至收敛。以IEEE 33节点系统为例,与基于蒙特卡罗和区间算术的谐波潮流算法对比,证明该文方法在保守性方面优于区间算术法,能够兼顾解的完备性和准确性,且在算法效率上高于蒙特卡罗法。此外还分析了DG谐波的幅值和相位不确定性对电网谐波分布的影响。

应对风电出力不确定性的备用成本分摊:联盟博弈方法

大规模风电并网后,风电出力的不确定性将导致系统调度需要增加额外的备用及运行成本.如何公平、合理地在风电场问分摊该成本即成为大规模风电接入与消纳需要研宄的重要问题之一.为解决此问题,本文基于联盟博弈理论提出了一种新的成本分摊方法,使得应对风电出力不确定性所增加的备用成本能够在各风电场问实现合理分摊.该方法由两部分组成:首先应用"联盟博弈"促成风电场在上报其预测信息时的合作,以降低系统调度总成本及风电场所需分摊的总成本;进而采用Shapley值保证风电场备用成本分摊的公平性.论文以IEEE39节点系统为仿真算例,分析了风电场装机容量、预测精度、预测误差相关性等因素对风电场分摊成本的影响,验证了所提方法的有效性.

考虑光伏发电出力不确定性的年度最大负荷概率预测

为了在年度最大负荷预测中计及光伏、气象等因素的不确定性,提出了一种基于概率理论的年度最大负荷概率预测方法。首先,针对各影响因素的不同影响方式,利用传统预测法结合贝叶斯网络(Bayesian network,BN)加以气象修正预测,得到全社会最大负荷的概率分布;其次,利用BN理论基于历史数据建立光伏发电出力概率预测模型,提出了扩容后光伏发电出力概率预测的方法,利用联合概率分布理论实现了光伏发电出力的概率预测。最后,利用概率理论将全社会最大负荷"减"去光伏发电总出力得到年度最大负荷的概率分布预测结果。通过某地市一个配电公司的案例研究证明了这种方法的可行性。

考虑风速相关性和出力不确定性的风电场运行风险评估

针对现有风电场运行风险评估结果不够精确的问题,对风电场风速相关性、风电出力预测模型、运行风险评估等方面进行了研究。将矩阵变换法用于风速相关性模拟中,定量模拟了同一风带下具有一定相关性的多风电场风速状况;利用风电出力模型计算了风电短期预测值,并采用Beta分布对给定出力的条件概率进行了建模;同时,利用用两状态天气模型,量化了天气因素尤其是恶劣天气对风电场运行风险评估的影响。在研究的基础上提出了一种综合考虑风速相关性、出力不确定性和天气因素的风电场运行风险评估方法,并给出了基于非序贯蒙特卡洛法的具体风险评估流程,并利用含风电场的IEEE-RTS系统进行仿真分析。研究结果表明,该方法可以提供更为精确且符合实际运行条件的风险评估结果,为风电场运行风险评估提供参考。

风电数据的不确定性建模及在电网规划的应用

在我国经济高速发展的同时,矿物资源的使用持续增长,对环境的污染也在不断加剧,发展风力发电是我国实现低碳转型的一项重要措施。然而,由于风力发电具有较强的不稳定性,这给电网的运行带来了较大的不确定性。因此,考虑风力发电过程中的不确定性因素,并对其进行建模,开展含风力发电的电网规划研究。首先对风电出力的不确定性进行建模,建立了风电机组出力的数学模型。其次,提出了以总成本、总网损最小为目标函数的考虑风电不确定性的最优潮流模型,并给出一种采用局部模型并引入动态惯性权重系数改进的粒子群优化求解算法。经采用实际的风电数据进行实验,结果表明与传统的粒子群优化算法相比,改进的粒子群优化算法在求解速度、收敛性以及稳健性方面均具有更优性能。

考虑新能源不确定性的调度计划安全稳定校核方法

基于发生概率最高的新能源功率预测数据进行确定性调度计划安全稳定校核,其结论与电网实际情况相差较大。为提高安全稳定校核结果的适应性,提出一种考虑新能源不确定性的调度计划安全稳定校核方法。基于传统确定性调度计划安全稳定量化评估结果,构建计及新能源场站预测功率置信区间约束的安全稳定裕度最小化模型,实现高风险计划方式的有效识别。基于有功灵敏度对新能源场站进行等值聚合和不确定性变量降维,提高安全稳定裕度最小化模型的求解效率。基于并行处理平台进行调度计划多方式分组并行安全校核,得到考虑新能源功率预测不确定性的安全稳定校核结果。所提方法可有效提升高比例新能源电网调度计划安全稳定校核的准确性和时效性。实际电网算例验证了所提方法的有效性。

计及风电不确定性的省级电网月度购电风险管理模型

针对风电出力的不确定性,对区域电力市场省级电网月度购电计划建立对应的风险度量指标和风险管理模型。计及风电出力的不确定性,建立月峰荷和谷荷状态调峰、月峰荷和谷荷状态支路潮流越限、月电量平衡上下越限等风险度量指标;将上述指标作为风险管理手段,建立以购电费用和风险价值最小为目标函数的省级电网月度购电优化模型;针对所建模型为多目标模型以及含有风险度量指标的特点,采用内嵌目标相对占优与Monte-Carlo随机模拟技术的混合遗传算法求解。算例验证了所建模型的有效性。

考虑分布式电源不确定性的电力系统多目标优化模型

分布式风电和光伏发电出力具有不确定性,这对系统的优化运行具有一定程度的影响,以燃煤机组的购电费用和温室气体排放量最小为目标函数,构建考虑风机和光伏出力不确定性的电力系统多目标优化模型,在满足各种约束条件的情况下,采用改进非支配解排序遗传算法(improved nondominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)进行求解。算例结果表明,该方法可很好地对所构建的模型进行动态优化,验证了所提模型和算法的合理性和有效性,实现了经济效益和环境效益的综合最优。

新能源接入交直流混合微电网的设备调度方法研究

为解决现有交直流混合微电网设备调度效果不佳的问题,提出新能源接入交直流混合微电网的设备调度方法。首先,分析了交直流混合微电网在运行过程中的不确定因素。然后,以提升电网运行稳定性为目标,建立了微电网优化调度的目标函数;同时,通过对交直流侧功率平衡的等式约束和对分布式电源与蓄电池的不等式约束,构建了优化调度模型。最后,通过优化的烟花算法完成调度模型求解,在保证模型稳定性的同时实现交直流微电网设备的优化调度。试验结果表明:应用所提方法,微电网长期处于售电状态,且调度成本始终在15元以内。该方法可提升微电网运行的稳定性和经济性。

基于离散猴群算法的多目标配电网重构方法

随着可再生能源大量接入配电网,其出力的间歇性和负荷的波动性给配电网重构带来新挑战。对此,本文提出一种综合考虑网损最小及电压安全的含可再生能源配电网重构方法。首先,给出多目标网络重构优化模型,并利用级数展开对模型中的机会约束条件进行线性化处理。然后,利用离散猴群算法对所构建的模型进行求解。最后,结合标准配电网测试系统对所提方法进行对比分析,分析结果表明,所提出的多目标配电网重构方法能够在考虑可再生能源出力不确定情况下,给出网络重构的合理优化方案。

水风光多能互补发电调度问题研究现状及展望

以水风光为主的可再生能源在过去二十年实现了前所未有的发展,未来也将是中国构建清洁低碳能源体系的核心组成部分,是兑现碳减排承诺的现实选择。该文简要分析了我国清洁能源发电的发展概况及典型水风光互补实际工程,提炼总结了互补系统发电调度面临的关键问题,包括大规模风光电站群以何种形式参与调度、间歇性时空发电规律如何描述、风光电站群与水电站群在长期、短期等时间尺度上如何协调运行;针对这些问题系统综述了国内外水风光互补协调研究方法及特点,并从风光电站集群汇聚、集群出力描述、及集群模式下水风光互补系统长期、短期协调建模与求解思路,阐述了技术实现过程,期望为我国多能互补工程实际运行提供切实可用的技术手段,助力“碳达峰、碳中和”目标。

金沙江下游水风光储联合调度技术研究与展望

金沙江下游水风光资源禀赋,是中国未来重点建设的千万千瓦级清洁能源基地,相较于国内普遍研究的百万千瓦量级,金沙江下游清洁能源基地多能互补系统规模势必愈加庞大、结构愈加复杂、调度要求愈加精细化,因此资源高效利用面临大规模风光资源如何规划和接入、新能源间歇性时空发电规律如何描述、大规模多能互补系统长中短期运行如何协调等一系列新问题、新挑战。围绕金沙江下游水风光储系统实际规划和运行,阐明了水风光资源分布特性和多时空尺度互补性分析、清洁能源基地复杂系统多源信息监测感知、巨型电站群智能调度等现行的解决思路与方法。深入剖析了大规模风光电站、储能接入对流域梯级、电网的影响,在风光发电系统特性及描述、大规模风光储接入、水风光长中短期综合预报、水库群多维度精细化协同调度、多能互补系统多时空尺度调度运行方式等方面系统提炼了流域水风光储互补调度的技术难点与解决途径。建议从水库群多维度精细化协同调度、多耦合的流域水风光长中短期综合预报、水资源耦合系统动力学适应性调控建模、流域水风光抽蓄多能互补系统多时空尺度调度运行方式4个方面加强技术手段研究。研究成果可有力支撑金沙江下游数千万千瓦级清洁能源高效利用,助力国家“双碳”目标实现。

计及电动汽车的风水火电力系统联合优化调度

充分考虑了电动汽车充电的不确定性,以实测数据为基础,通过充电起始时间和持续时间,得到电动汽车充电概率的时间分布。针对风电出力和负荷预测的波动性等特点,将风电出力和负荷预测的不确定性表示为一个具有零均值、呈正态分布的预测误差。由此构建了风水火电力系统联合调度模型,调度模型以系统成本最小为目标函数,包含了火电机组煤耗成本、水电站管理成本以及风电场管理成本和预测误差成本,最后采用布谷鸟搜索算法对其进行求解。仿真结果表明,水电站能够在电力系统中发挥较好的调节作用,弥补风电出力的随机波动和电动汽车的无序充电,减少火电机组出力的频繁变化,降低系统备用容量,增加电力系统的安全性、稳定性和供电可靠性。

基于条件风险的含风电微网多目标模糊决策

在含风电微网系统中风电出力的随机性将对系统的经济决策带来不可忽略的风险,而采用效益风险管理模型能够权衡系统效益与风险之间的关系。传统的效益风险管理模型虽然能够进行效益风险决策,但难以确定决策者希望的高效益低风险组合,针对该问题,提出了采用模糊决策方法的效益风险多目标模糊决策,考虑含风电微网中风电出力的高估和低估风险对系统经济决策的影响,并采用条件风险方法度量风电出力不确定性带来的风险,建立了含风电微网效益风险多目标组合模糊决策模型;以某一实际含风电的微网为例,并分别比较了采用效益作目标、风险作目标和效益风险多目标模糊决策模型的计算结果,算例验证表明,采用效益风险多目标模糊决策一般模型更符合决策者所希望的风险较小效益较大的要求。

风光储经济调度方案研究

近年以来,随着科学技术和传统能源的逐渐枯竭,新能源在日常生活中的占比逐年提高,常见的可再生能源如光伏,风能,以及电动汽车并入电网后对于传统的配电网产生了很大的影响。因此本文主要分析了新能源自身存在的不确定性,以及增强配电网经济性,可靠性,然后建立经济性、可靠性的多目标优化问题,用博弈分析处理多目标函数,并用灰狼优化算法求出最优解。

Robust control of exciting force for vibration control system with multi-exciters

Due to the dynamical character of electromagnetic exciter and the coupling between structure and exciter(s),the actual output force acting on the structure is usually not equal to the exact value that is supposed to be,especially when multi-exciters are used as actuators to precisely actuate large flexible structure.It is necessary to consider these effects to ensure the force generated by each exciter is the same as required.In this paper,a robust control method is proposed for the multi-input and multi-output(MIMO)structural vibration control system to trace the target actuating force of each exciter.A special signal is designed and put into the coupled mul-ti-exciter-structure system,and the input and output signals of the system are used to build a dynamic model involving both the dynamical characters of the exciters and the structure using the subspace identification method.Considering the uncertainty factors of the multi-exciter/structure system,an H-infinity robust controller is designed to decouple the coupling between structure and exciters based on the identified system model.A MIMO vibration control system combined with a flexible plate and three electromagnetic exciters is adopted to demonstrate the proposed method,both numerical simulation and model experiments showing that the output force of each exciter can trace its target force accurately within the requested frequency band.