一种双层-四级随机-鲁棒优化调度模型及求解

提出一种考虑场景概率和出力不确定性的配电运营商-多微电网双层-四级随机-鲁棒优化模型及其求解方法。基于主从博弈原理构建上层配电运营商和下层微电网之间的主从关系,并分析主从博弈交易机制;配电运营商建立考虑风电场景概率不确定性的随机定价模型;下层微电网考虑风电场景概率不确定性和出力不确定性的影响,建立min-max-max-min四级结构的随机-鲁棒优化调度模型;提出了一种变量交替迭代的列约束生成算法,通过解耦四级结构来求解下层微电网随机-鲁棒模型;利用粒子群算法求解非凸的双层优化模型。最后,通过算例验证所提模型和方法的有效性。

考虑配电网灵活性的分布鲁棒优化调度

针对新能源占比不断增加导致的配电网线路过载和灵活性不足问题,提出一种考虑配电网灵活性的分布鲁棒优化调度方法。首先,考虑节点灵活性资源的功率支撑作用、网络灵活性资源智能软开关的系统潮流优化,提高配电网灵活运行能力;其次,考虑供需平衡和功率传输能力提出了灵活性裕度和线路容量裕度灵活性评价指标;然后,以灵活性裕度、线路容量裕度最优和运行成本最小为目标,构建基于数据驱动的两阶段分布鲁棒优化模型,通过列与约束生成算法对模型求解。最后,通过算例仿真验证了所提模型对提升配电网经济灵活运行的有效性。

考虑条件风险价值的交直流系统两阶段分布鲁棒低碳经济优化调度

考虑到海上风电出力的随机性以及日益突出的生态环境问题,以含柔性直流输电技术(voltagesource converter high voltage direct current,VSC-HVDC)的交直流系统为研究对象,提出了考虑条件风险价值(conditional valueatrisk,CVaR)的两阶段分布鲁棒低碳经济优化模型,构建了基于Kullback-Leibler(KL)散度的概率分布模糊集,同时利用条件风险价值量化了极端场景下的尾部风险,使得模型能够同时考虑概率分布不确定性以及处于最坏概率分布中极端场景下的尾部损失;此外,将阶梯型碳交易机制并入所提分布鲁棒模型中,通过合理利用柔性资源和储能装置,增强系统运行的灵活性,在兼顾运行风险的前提下,降低碳排放量的目标。再者,为了提高计算效率,在列和约束生成算法(column-and-constraint generation method,C&CG)和Multi-cut Benders分解算法的基础上提出了双循环分解算法。最后,在基于改进的IEEE RTS 79测试系统中验证了所提模型及算法的有效性。

考虑网络约束和源荷不确定性的区域综合能源系统两阶段鲁棒优化调度

区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)是泛在电力物联网和能源互联网实现的重要载体。分布式能源及负荷不确定性、多能源的网络约束及其耦合特性分析是RIES运行面临的主要挑战。针对配网级RIES,建立电-气-热能源系统的网络模型并提出线性化方法;考虑不确定性负荷和风电出力的极端场景,构建日前调度的两阶段鲁棒优化(two-stage robust optimization,TRO)模型,并借助列约束生成算法(column and constraint generation algorithm,C&CG)将模型反复迭代求解。算例分析结果证明了所建立的TRO模型在提升系统鲁棒性、风电消纳能力和抵御实时电价波动风险等方面的有效性,及在模型中考虑区域热网损耗对经济性和计算效率的改善。研究成果体现了RIES不确定性运行中的多能互补协调优化效益。

考虑电力间接碳排放不确定性的电-冷-热综合能源系统两阶段鲁棒优化方法

在“双碳”政策外力驱动下,传统电力系统的低碳化转型至关重要。该文重点研究碳-源-荷多重不确定因素对综合能源系统低碳经济运行的影响,提出综合能源系统两阶段鲁棒优化运行方法。首先,分析综合能源系统并网点的电力间接碳排放强度的不确定性,并使用多面体不确定集对其进行建模;其次,对综合能源系统所聚合的设备建立数学模型,并引入碳排放交易机制,分析设备运行成本与碳排放成本;然后,采用列和约束生成(column-and-constraint generation,C&CG)算法将两阶段鲁棒优化模型分解为主问题与子问题循环求解,利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件与big-M法对子问题中存在的双层结构与非线性项进行化简与线性化处理;最后,通过算例分析验证所建模型和求解算法的有效性,并剖析所提综合能源系统鲁棒优化方法的低碳经济性与抵御不确定因素波动的能力。

高风电渗透率系统恢复中环网并列合闸角的最优调控

考虑风电出力不确定性的合闸角最优调整策略制定对促进高风电渗透率系统安全、快速恢复具有重要现实意义。首先,以盒式集合表征风电场出力的不确定性,并结合基于直接优化法的区间潮流算法分析风电出力不确定性对合闸角的影响。然后,以调整常规机组出力和机端电压、恢复部分负荷作为减小合闸角的调控措施,建立以参与出力调整的常规机组尽量少、出力调整量尽可能少以及优先恢复重要负荷为目标的两阶段鲁棒优化模型,保证合闸角调整策略在复杂风电出力环境下的可靠性。为实现模型的高效求解,采用近似线性化潮流方法进行线性化处理,将模型转化成混合整数线性规划模型,并结合二分法和列与约束生成算法迭代求解。算例结果验证所提两阶段鲁棒优化模型和迭代求解方法的有效性和可行性。

考虑柔性资源多维价值标签的交直流配电网灵活调度

可再生能源高渗透率使得交直流配电网面临严重的随机性和波动性,充分挖掘柔性资源调控潜力可以有效地降低可再生能源带来的网络运行风险。针对当前交直流配电网优化调度主要考虑电压源型换流器(VSC)的调控能力,对VSC与柔性资源协同研究不足的问题,提出一种考虑柔性资源多维价值标签的交直流配电网灵活调度方法。首先,考虑柔性资源调控特性差异,构建了包含响应时段、调节能力、调节成本及响应意愿的多维价值标签评估体系,准确全面地评估柔性资源聚合调控潜力范围;其次,以运行成本最小为目标函数,柔性资源多维价值标签为约束,建立交直流配电网两阶段鲁棒日前优化调度模型,并采用嵌套列和约束生成算法(C&CG)及强对偶理论进行求解;最后,通过改进的IEEE 33节点交直流配电网仿真结果表明,所提方法能够充分发挥柔性资源的调控潜力和协同能力,同时可有效提高模型求解效率和求解精度。

考虑风机惯量支撑及有功备用的新能源电力系统优化调度模型

针对新能源大规模并网下,因系统惯量低、调频备用不足导致的系统运行安全问题,提出了考虑风机惯量支撑及有功备用的新能源电力系统优化调度模型。首先,建立实时风速下风机参与系统惯量支撑响应的风机惯量模型及风机降载出力的有功备用模型;然后,构建了两阶段随机鲁棒优化调度模型,以总运行成本最小为目标,采用列与约束生成算法求解两阶段模型;最后,以改进的IEEE-RTS 24节点系统为算例进行分析,结果表明,所提优化调度模型的总成本较低且弃风弃光量较少。

计及主动需求响应的配电网有功无功鲁棒优化调度

为降低负荷出力与新能源发电的不确定性对配电网安全稳定运行造成的不利影响,建立了计及主动需求响应负荷(active demand response load,ADR)的配电网有功无功鲁棒优化模型。首先,构建了基于logistic函数的ADR模型,并且建立了以日前成本最低、系统运行维护成本最低和系统电压波动最小的多目标函数,利用层次分析法对目标函数分配权重系数。采用可调鲁棒区间模型对源荷不确定性进行描述,并引入不确定调节系数和波动系数对不确定性进行调节。基于鲁棒优化理论,建立源荷不确定性的两阶段鲁棒优化模型,并利用列与约束生成(column and constraintgeneration,C&CG)算法进行求解。经仿真验证,结果表明该模型在降低网损、减小电压波动、降低系统运行成本等方面具有很好的效果。

考虑源荷不确定性的多微电网鲁棒优化调度与VCG机制竞价策略

现代微电网集群新能源就地消纳的高效性和调度策略规避风险的能力日益受到关注,其与源荷不确定性和微电网之间的交互模式密切相关。为此,基于维克瑞–克拉克–格罗夫斯交易机制(Vickrey-Clarke-Groves,VCG)和鲁棒优化理论,提出了多微电网两阶段鲁棒优化调度模型,第1阶段:“新能源互补交易–净负荷波动平抑–余负荷功率平衡”优化调度模型,首先直接针对微电网间余缺新能源进行互补竞争性交易,引入VCG机制应对微电网谎报估值的行为,合理匹配余缺新能源,实现新能源高效就地消纳;再基于储能平抑拍卖之后的净负荷功率波动,综合考虑净负荷均方差和储能成本最小,优化储能充放电策略;最后通过可控机组以及与配电网交互实现余负荷功率平衡。第2阶段:不确定性决策校正模型,根据不确定性实际出现的情况对第1阶段的优化决策进行校正。采用列约束生成算法(columnand constraint generation algorithm,C&CG)求解优化模型,通过两阶段交互迭代以寻找恶劣场景,并得到该恶劣场景下微电网间的交易策略以及各设备功率调度计划。仿真结果验证了所提策略的有效性。

计及N-k网络安全约束的二阶段鲁棒机组组合

为提高调度决策的安全性以增强其应对偶发线路故障扰动的能力,文中提出一种计及N-k网络安全约束的二阶段鲁棒机组组合模型。首先,介绍了2种当前研究中采用的N-k不确定集合,并对集合特点进行了阐述;其次,基于2种N-k不确定集合,构建了一般形式的二阶段鲁棒机组组合模型。其中,第一阶段为线路故障前的机组启停决策;第二阶段为观测到线路故障最坏情况下的经济调度决策。所提模型可采用列与约束生成(C&CG)算法将第一阶段、第二阶段问题分别对应转化为主问题与子问题进行迭代求解,并且运用对偶原理和线性化技术,可将主问题与子问题均转化为混合整数线性规划(MILP)模型。最后,通过对IEEE 14节点及IEEE 118节点系统的测试分析,验证了所提模型的有效性。

基于碳排放动态分配调度优先级的配电系统低碳经济运行

在满足用户需求的前提下,通过主网购电与分布式电源之间的协同调度保证配电系统的低碳经济运行值得进一步研究。因此,该文构建了一种基于碳排放的动态调度优先级模型,该模型规定各机组不同的碳排放量对应不同的调度顺序,从而以较小的碳排放量满足负荷需求。其次,为解决配电网中的风电消纳问题,该文建立了联合碳电需求响应模型。其中,价格型需求响应以碳排放量为信号,设置峰谷电价。激励型需求响应则考虑了碳奖惩机制,引导用户调节用电时序。并且,该文采用两阶段分布鲁棒优化的方法处理风电的随机性。最后,该文提出一种基于碳排放动态分配调度优先级的配电系统低碳经济运行策略。算例采用改进的IEEE-33节点配电系统,验证了该策略的经济性与低碳性。

计及风电相关性的主动配电网有功无功协调鲁棒优化调度策略

随着风电渗透率的不断提高,如何在提高主动配电网运行稳定性的同时减少运行成本,成为亟待解决的问题。考虑储能、燃气轮机以及变压器分接头、电容器组投切等主动管理措施,建立以降低配电网运行成本和缩小电压偏差为目标的主动配电网有功无功协调鲁棒优化调度模型。针对风电机组出力相关性,利用最小体积封闭椭球(minimum volume enclosing ellipsoid,MVEE)算法将风电出力场景转化为椭圆不确定集合约束,改善了传统区间不确定集合过于保守的缺点。利用锥对偶理论,将构建的鲁棒模型转化为上下两层混合整数二阶锥规划问题,采用列约束生成算法进行求解。在改进的IEEE 33节点配电网算例中进行仿真分析,研究了风电出力相关性对配电网优化调度的影响,验证了所提方法的经济性和鲁棒性。

基于PCC⁃ML深度学习的微电网多目标协调优化运行

为提高微电网可再生能源优化配置,降低微电网源荷不确定性,提出基于Pearson相关系数元学习(PCC-ML)源荷预测的微电网多目标协调调度优化方法。首先,运用Pearson相关性分析(PCC)分析原始多维输入变量组成的时间序列,通过元学习(ML)对微电网源荷数据进行特征提取、候选模型准备、标记、离线训练和在线预测结果评估5个过程管理;然后,基于预测结果建立微电网两阶段滚动调度优化模型,阶段一为日前预调度阶段,以实现微电网区域全局运行经济性最优为优化目标;阶段二为实时运行调控阶段,考虑微电网新能源实时出力不确定性,对预测偏差实时调控,实现微电网各设备运行成本最优。接着,利用列约束生成算法(C&CG)分解为主、子问题进行交互迭代求解两阶段优化模型。最后,算例分析表明所提方法能满足可见和不可见预测任务的性能需求,提高微电网经济收益。

碳交易机制下光热电站参与的综合能源系统配置与优化运行研究

对于“双碳”背景下光热电站参与的综合能源系统,建立了碳交易机制下考虑源侧出力和荷侧需求不确定性的多能耦合区域综合能源系统两阶段鲁棒优化配置与优化运行模型。模型中针对不确定性调节参数的设定,使运行方案更具灵活性。然后,基于列与约束生成算法和拉格朗日对偶法,将原问题分解为主问题和子问题迭代求解。最后,通过仿真算例验证了所提方法。结果表明本方法能有效减少不确定性因素导致系统容量配置波动大的问题,并能够降低综合调度成本;同时光热电站的参与运行使得系统能够兼顾低碳性和经济性。

新冠疫情背景下航空物流网络的鲁棒优化

为应对新冠疫情影响背景下客机航线中断导致客机腹舱运力减少的风险,以最小的成本提升航空物流网络的鲁棒性,提出不确定客机腹舱运力情境下全货机航线配机及路径优化问题研究。以网络总成本最小化为目标,考虑“客机腹舱+全货机”的运输方式、城市间的航空货运需求、运输距离等因素,建立了客机腹舱运力不确定环境下航空物流网络鲁棒优化模型,并采用列与约束生成(C&CG)算法对模型进行有效求解。通过S货运航空公司案例数据,研究航空物流网络航线优化布局问题。通过案例分析证明,运用两阶段鲁棒优化方法,可有效降低航空物流网络受客机腹舱运力减少导致的成本变动;在客机航线完全中断的状况下,所提方案可以降低航空物流网络20.7%的成本。运用两阶段鲁棒优化方法有利于决策者灵活进行全货机配机选线,在客机腹舱运力不确定影响背景下兼顾航空物流网络的经济性和鲁棒性。

基于双层规划的氢能重卡车队替换研究

重型卡车(重卡)氢能替换是达成道路交通双碳目标的重要途径。政府如何制定合理政策促进企业加速氢能置换,以及企业如何选择最优氢能车队替换策略是两个亟需解决的问题。为此,本文综合考虑降碳目标、企业成本、政府政策等因素,将政府设为上层决策者,以最小化碳排放量为目标;将企业设为下层决策者,以最小化车队总成本为目标,建立混合整数双层规划模型。并以某一运输企业为例,构建规划期为5年,车队规模为50辆的算例,使用列和约束生成算法及Gurobi求解器进行计算,求解出算例的政府最优年度碳排放上限及企业车队最优替换策略。同时,对排放税、排放补贴、购置补贴等参数进行敏感性分析,结果表明,排放税存在最小阈值,是否达到该阈值是影响企业决定是否换车的主要因素,在此基础上设置排放补贴可进一步促进企业增加换车数量。此外,根据不同政府预算适当调整购置补贴力度可增加企业换车比例。

多主体博弈背景下的综合能源微网优化调度

“双碳”背景下,多综合能源微网(integrated energy microgrid,IEM)系统优化运行过程中面临着协同管理、新能源出力随机波动、负荷功率不确定性以及信息隐私保护等诸多挑战。计及源荷不确定性,提出一种基于纳什谈判的多IEM系统两阶段博弈策略。首先,针对源荷不确定性构建源荷不确定集合,建立多IEM系统的源-荷两阶段鲁棒优化调度模型;其次,充分挖掘IEM成员间的潜在合作关系,基于纳什谈判理论构建多IEM两阶段鲁棒博弈模型,并将原问题等效为多IEM系统效益最大化和支付效益最大化两个子问题,以保证多IEM系统合作收益的公平分配;最后,为保护各主体隐私,采用列约束生成算法结合交替方向乘子法(alternating direction multiplier method,ADMM)高效求解所构建的模型。算例结果表明,所提策略能够实现多IEM系统电、热资源的优化配置,系统总运行成本降低了5.16%,风光消纳率达到80%以上,并提高了系统应对不确定性风险的能力。

基于共享储能的冷热电多微电网系统两阶段鲁棒优化模型

提出一种多微电网系统能量共享的公共储能站两阶段鲁棒优化模型。首先从不同时间尺度的角度建立储能电站-冷热电多微电网系统双层规划模型;其次,考虑到冷热电微电网系统中的风光出力不确定性对规划模型的影响,建立了min-max-min结构的两阶段鲁棒优化模型,得到最恶劣场景下运行成本最低的调度方案。模型中考虑了储能、分布式电源等的运行约束和协调控制,并引入了不确定性调节参数,可灵活调整调度方案的保守性。基于列约束生成算法和强对偶理论,可将原问题分解为具有混合整数线性特征的主问题和子问题并进行交替求解,从而得到原问题的最优解。最后通过算例分析验证所提模型的合理性和有效性。

新能源电力系统灵活性供需量化及分布鲁棒优化调度

电网中新能源渗透率的提升导致电力系统在局部时段灵活性严重不足。针对现有处理电力系统灵活性和供需不确定性过于保守或冒险的问题,提出一种数据驱动的分布鲁棒优化调度模型。首先,考虑风光出力的时空相关性,基于Copula理论构建出力集合。结合场景法与区间法对电力系统灵活性需求进行量化,引入灵活调节因子表征各类资源参与灵活性调节的能力,建立灵活性供需平衡约束。其次,考虑电动汽车等需求侧资源的灵活性供给能力,以灵活性资源运行成本与电网灵活性缺额惩罚成本最优作为目标函数,建立数据驱动的两阶段分布鲁棒模型。为降低保守性,采用综合范数对其概率分布进行约束,减小了灵活性需求出现极端情况的概率。针对两阶段鲁棒模型求解问题,利用零和博弈思想将模型解耦为主问题和子问题,采用列与约束生成算法进行迭代求解。最后,仿真算例表明,所提模型相比于传统不确定性模型对提高电力系统灵活性裕度与经济性具有积极作用。