基于弃风弃光分段惩罚的孤岛型微电网鲁棒优化经济调度

针对可再生能源发电和负荷需求具有不确定性的孤岛型微电网,设计了鲁棒优化经济调度算法。在日前计划阶段,基于微电网系统中的不确定性和孤岛模式下的弃风弃光,寻找不确定性环境下的最恶劣场景,对弃风弃光功率进行分段惩罚,采用列约束生成算法求解出最恶劣场景下的经济最优调度方案;在日内调度阶段,利用可再生能源发电和负荷需求的实时数据,对日前计划阶段的优化解进行微调补偿,改善微电网实时运行的经济性能。算例仿真验证了本文设计算法的有效性和经济性。

平抑机组出力波动的发电计划模型及其应用

在编制基于发电成本最小的发电计划时,机组出力曲线经常会出现来回波动的情况。针对这一问题,引入了机组出力变化惩罚因子,并根据不同容量机组的生产特性,分别建立了机组出力变化的线性惩罚模型和分段惩罚模型。采用某省级电力系统算例对所建立的模型进行测试。算例结果表明,模型能有效平抑大中型机组的出力波动,保证出力平稳;在一定程度上可以改善小型机组的出力特性,便于在实际中进行控制;满足电网安全约束,保证安全断面不越限。

不确定性环境下的孤岛型微电网鲁棒优化算法

针对可再生能源出力和负荷功率的不确定性,提出了日前计划-日内调度的孤岛型微电网鲁棒优化算法,其中日前计划针对可能出现的最恶劣场景,利用列约束生成算法将问题分解为主问题和子问题,交互迭代求解最优经济调度方案;日内调度阶段,利用每一时段的实时测量信息,基于日前计划调度结果对调整成本进行二次优化,通过对传统能源发电的功率调整进行惩罚来追踪日前计划调度结果,并对弃风、弃光功率进行分段惩罚,最大程度地消纳可再生能源。算例表明:该算法能使微电网在输入输出不确定情况下保持良好的鲁棒性和经济性,验证了算法的有效性。

考虑P2G的多能源系统优化运行研究

电转气技术(P2G)的出现给多能源系统中风电消纳问题带来了新的解决方案,而目前P2G设备的运行成本的高昂又与实现充分的弃风消纳存在矛盾。基于此,文中在考虑P2G设备运行成本的基础上,提出了一种计及分段弃风成本的多能源优化运行模型。首先,基于能源中心的概念,分析了包含P2G设备等多种能源转换装置在内的多能源系统模型。以能源系统供能成本最小为目标函数,并在目标函数中考虑了计及分段弃风惩罚因子的风电弃风成本,采用变惯性权重ω的粒子群算法进行求解,对24 h时间段内多场景下系统风电消纳情况、系统供能成本变化进行分析。结果表明,多能源系统中利用P2G设备可以提高风电利用效率,减少系统供能成本,综合效益显著。