基于代理技术的广域源-荷双层递阶协同优化调度模型

广域民用负荷参与需求响应目前已成为促进风电消纳的新途径,然而广域民用负荷的调节时序特性复杂,使其在电网层的优化调度中难以对广域民用负荷进行直接调度。为此,提出了一种基于代理技术的广域源-荷双层递阶协同优化调度模型。在负荷代理分区聚合广域民用负荷的基础上,上层(电网调度层)模型基于负荷代理内聚合负荷的简化调节能力,考虑负荷调节时序的不确定性,协同优化风电、常规电源和负荷代理的初始调度计划;下层(负荷代理层)模型考虑民用负荷个体的调节性能约束,以与负荷代理的初始调度计划偏差最小为目标,优化得到民用负荷个体的调度计划;在上、下层模型之间引入递阶协同优化环节,将下层模型的优化解反馈传递给上层模型,以修正风电场、常规电源的初始调度计划,形成最终广域源-荷调度方案。算例仿真结果验证了所提模型的有效性和优越性,表明所提模型能在保证优化效果的同时显著提升求解效率,为广域民用负荷直接参与电网优化调度提供一种切实可行的解决思路。

考虑广域源-荷协调的分布式鲁棒优化调度

对源荷双侧存在的不确定性进行精细化建模,可提升广域源荷协调调度结果的有效性。分别以风电功率和分时(time-of-use,TOU)电价为不确定变量,利用历史数据构建基于Wasserstein距离的概率分布模糊集来表征风电功率和分时电价的不确定性,并根据各类民用负荷特性建立分时电价引导下广域分布的民用负荷需求响应不确定模型。建立基于Wasserstein距离的广域源-荷协调双层分布式鲁棒优化调度模型,优化求解得到火电机组、风电场和各类广域民用负荷的调度计划。最后通过算例仿真验证所提方法可有效挖掘广域民用负荷调峰潜力,降低系统运行成本,提高风电消纳能力,平衡调度计划的经济性和鲁棒性。