计及分布式光伏和储能主动支撑的配电网日前日内协调优化运行策略

为充分挖掘分布式光伏与储能对配电网的主动支撑能力,提高配电网运行效益与供电质量,提出计及分布式光伏和储能主动支撑的配电网日前日内协调优化运行策略。考虑到光伏和负荷预测误差所带来的调度成本风险,采用条件风险价值的方法对其进行量化。日前优化模型以配电网运行成本与成本风险最小为优化目标,制定日前优化方案,为日内优化提供参考;日内优化模型对分布式光伏与储能的有功无功功率进行调度,以加权电压偏差、线路损耗、储能有功功率偏差最小为优化目标,在提升配电网供电质量的同时保证日内运行的经济性。将所提出的模型转化成便于求解的二阶锥规划模型,采用IEEE 33节点算例对所提出的策略进行验证。算例结果表明,所提出的日前日内协调优化策略充分挖掘了分布式光伏与储能的主动支撑能力,有效降低了配电网的运行成本,并对电压越限问题有明显的缓解作用。

基于网侧资源协调的自储能柔性互联配电系统日前-日内优化

为优化储能型智能软开关(E-SOP)、传统网侧调控设备的运行策略,提升高渗透率光伏配电网运行水平,提出了基于网侧资源协调的自储能柔性互联配电系统日前-日内优化模型。首先,提出了“源网荷储”下多种网侧资源协调利用的多时间尺度优化控制架构;其次,在日前阶段构建计及有载调压变压器、无功补偿装置、联络开关、E-SOP和柔性负荷的长时间有功-无功联合优化模型,在日内阶段建立多目标滚动优化模型,并采用线性化方法将模型转换为混合整数线性规划模型;然后,基于KL散度构建源荷不确定性模糊集,给出日前两阶段分布鲁棒优化模型转化过程和基于列与约束生成算法的求解方法;最后,算例仿真验证所提方法的有效性。

考虑电动汽车的售电公司日前-日内调度

为充分发挥电动汽车的调度潜力、提高售电公司参与电力市场的竞争力,提出一种考虑电动汽车的售电公司日前-日内优化调度模型。在日前阶段,考虑价格型需求响应方式,售电公司通过购售电价促进电动汽车进行有序充放。售电公司和电动汽车之间构成主从博弈关系。在日内阶段,售电公司采用日内滚动优化方式,对日前计划进行修正,考虑激励型需求响应方式调动电动汽车的灵活性。同时,该模型采用多场景分析法,以考虑风电和负荷预测的不确定性。算例分析结果表明,采用所提出的方法能有效降低售电公司购电成本及电动汽车用电成本,充分发挥电动汽车的调度潜力,降低不平衡成本、弃风率和可中断负荷调用,实现售电公司和电动汽车用户的“双赢”。

面向两个细则考核的风-储场站日前-日内两阶段功率优化上报策略

针对两个细则考核风功率上报准确率的问题,提出一种可有效降低风-储场站风险考核电量的日前-日内两阶段功率优化上报策略。首先,提出面向两个细则的风-储场站日前-日内功率协同上报框架;然后,以期望考核电量最小化为目标,建立计及储能调节的日前-日内两阶段风-储功率优化上报模型,模型中,日前、日内风功率场景集通过基于预测误差分箱的Cornish-Fisher级数与Cholesky分解法生成;最后,针对模型的多重非线性特征与不同时间尺度的求解效率要求,制定基于小步长线性化迭代的求解算法。算例仿真结果表明,相较其余上报策略与求解算法,该文提出的日前-日内协同上报策略及相应算法有效地提升了上报准确率及求解性能。

计及动态频率响应约束的高比例风电电力系统日前-日内联合调度策略

高比例风电电力系统具有转动惯量低、调频能力弱等特征,容易引发频率安全问题。现有计及频率安全约束的调度策略研究中,调频手段主要为惯性响应与一次调频,鲜见在单机故障等大功率扰动下考虑系统旋转备用与紧急功率支撑的动态响应作用。对此,在日前-日内联合调度模型中引入预想小功率扰动及大功率扰动下的系统动态频率响应约束。首先,分别构建两种预想功率扰动下的系统动态频率响应模型,采用阶梯备用等方法进行模型降阶,并进一步推导两种模型下的频率指标解析式。其次,提出计及动态频率响应约束的日前-日内联合调度架构,并分别构建日前及日内调度模型。进而,针对调度模型中最大频差约束导致的非线性问题,采用两阶段迭代方法求解。最后,开展算例分析,结果表明,所提联合调度策略能够兼顾系统运行经济性要求与频率安全性要求。

计及转移效用与不确定性的移动式储能系统日前-日内市场竞标策略

为激励移动式储能系统(mobile energy storage system,MESS)参与电力市场,并在增加自身盈利的同时,在一定程度上缓解电力阻塞,计及转移效用与不确定性,提出一种MESS日前日内两阶段市场竞标策略。首先,在日前阶段,构建MESS参与电力市场双层投标模型,上层旨在决策MESS的时空分布及功率,下层为电力市场出清模型;其次,在日内阶段,采用多场景随机优化方法模拟、分析日内不确定性,并以日前荷电水平和转移计划为参考,基于模型预测控制方法构建MESS参与日内电力市场双层投标模型,上层旨在动态调整MESS实时功率,下层亦为电力市场出清模型;进一步,利用KKT条件和互补松弛理论将双层竞标模型转化为单层线性优化模型,以实现高效求解;最后,以国内某城域互联电力交通网络设计典型仿真案例。仿真结果表明,所提策略能够实现可调配资源的最大化利用,有效缓解电力系统输电阻塞,促进清洁能源消纳。

基于特征筛选的综合能源系统多元负荷日前-日内预测

负荷预测是指导综合能源系统调度与运行的前提。为更加经济高效地实施系统日前计划、日内优化,提出一种基于特征筛选的多元负荷日前-日内预测方法。首先,结合特征工程中3类特征筛选方法筛选预测模型输入特征,简化模型的同时能够保存下最重要的特征,针对日前-日内预测策略分别确立输入特征集;然后通过多任务学习硬共享机制,采用长短期记忆神经网络建立预测模型,实现不同子任务信息共享,并通过随机搜索方法优化网络参数以提高预测精度;最后以北京某产业园区供暖季电、热负荷为案例进行分析,日前、日内预测综合精度分别达到91.3%和95.2%。分析结果表明,该预测方法能够为系统日前调度和日内运行优化提供良好支撑,且预测结果优于未经特征筛选预测和单独负荷预测,证明了该预测方法具有更高的预测精度。

信息物理融合的电力系统日前-日内优化调度

原有的电力系统调度模型是物理模型与信息模型分立的。建立信息物理融合的电力系统调度模型,可以充分分析与挖掘可调资源的调节能力,扩大电力系统可调度空间,增强电网对可再生能源的消纳能力。为此以我国现有电力系统调度框架为基础,提出了一种信息物理融合的电力系统日前-日内调度框架,在此框架下对电力系统源-网-荷建模,形成信息物理融合的电力系统日前-日内调度模型。基于所建模型,以经济调度为目标,提出了电力系统日前-日内优化调度策略。算例分析验证了所提策略的有效性,结果表明电力系统的信息物理融合建设可以降低系统的运行成本。最后指出在电力系统的信息物理融合建设过程中应以目标为导向,建设多时间尺度的分层级信息物理融合电力系统。

基于风光场景生成的综合能源系统日前-日内优化调度

为了降低风光不确定性对综合能源系统的影响,提出日前-日内优化调度。首先,基于蒙特卡洛抽样方法生成并削减日前与日内优化调度光伏、风电场景。接着,日前优化调度以运行成本最低为目标函数,引入分时电价与分时热价并构建4种情形,对4种情形的运行成本及用能进行分析。然后,缩小时间尺度进行日内优化调度,以运行成本最低与调度调整成本最低构建多目标优化模型。最后,在Matlab中通过cplex求解器对所提模型求解,验证所提模型的准确性与方法的有效性,结果表明所提策略可以有效提高可再生能源的消纳,降低系统运行成本。

考虑源荷协调的含储热光热电站和风电系统的日前-日内调度策略

为提高电力系统风电消纳能力,结合源荷两侧的可调节资源,提出含储热光热电站和风电系统的日前-日内调度策略。首先,根据含储热光热电站能量时移特性以及居民用电负荷响应时间长的特点,结合价格型需求响应,以系统运行成本以及日前弃风量最小为目标,构建日前调度模型;其次,根据考虑含储热光热电站的灵活调节能力以及高载能负荷响应时间短的特点,结合日前调度计划与日内风电预测,以系统日内调节成本与日内弃风量最小为目标,构建日内调度模型。算例结果表明:本文所提调度策略能够充分利用现有源荷两侧可调节资源及其特点,在促进系统风电消纳的同时,降低了系统成本。

考虑风电消纳及不确定性的负荷聚合商运行策略

针对“碳达峰、碳中和”背景下新能源大规模并网而引发的风电消纳困难问题,提出了一种考虑风电消纳及不确定性负荷聚合商日前-日内两阶段的经济调度模型。首先分析了考虑风电消纳的负荷聚合商源荷协同运行模式,提出了考虑用能特性与不确定性的柔性负荷响应模型;并基于风电场的消纳需求,以柔性负荷调度成本最小为目标,建立日前-日内两阶段的负荷聚合商经济调度模型;最后采用三角模糊数表征柔性负荷功率的不确定性,采用清晰等价转化求解混合整数线性规划问题。仿真算例验证了该模型能够有效提高风电消纳水平,减少由柔性负荷不确定性带来的影响。

考虑新能源接入的配电网两阶段有功无功协调降损方法

随着新能源的大规模并网,因其具有的波动性和不确定性,给配电网的降损工作带来新挑战。提出基于二阶锥规划的配电网日前日内两阶段有功无功协调降损方法。利用二阶锥规划对潮流模型进行松弛,并对非线性离散设备进行线性化,使该问题成为一个非凸的混合整数规划问题;考虑配电网有功无功的强耦合性,在日前阶段通过有功无功协调配合降低配电网的网损,并利用日前阶段慢响应设备的优化结果以及日内短时间尺度的新能源出力预测,对配电网系统进行日内阶段的滚动无功降损优化,保证系统安全运行的同时也满足了经济性需求;通过在改进的IEEE 33节点系统上进行仿真计算,验证所提方法的可行性。

基于模型预测控制的含新能源多阶段AVC优化策略

针对新能源接入后的无功电压控制问题,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)理论,提出一种多阶段自动电压控制(automatic voltage control,AVC)优化策略。在日前优化安排离散无功补偿设备(电容器、有载变压器分接头)投切计划的基础上,日内采用基于MPC的优化控制思路,利用连续无功补偿装置(static var generator,SVG)对电压进行控制。通过建立灵敏度矩阵计算得到未来多个时刻的母线电压预测值;以最小化未来一段时间预测的电压控制偏差为目标函数,建立日内滚动优化控制模型,求解得到SVG的出力序列,并通过反馈校正,完成日内无功电压MPC。在改进的IEEE 30算例的基础上对所提方法进行验证,结果表明,该方法能够有效应对电网电压快速频繁波动的问题,及时追踪电网电压波动,使SVG出力更加平滑、电压控制效果更好。

基于HSS算法的多区域虚拟电厂综合能源调度

综合能源的提出实现了不同能源之间的相互耦合,实现了能源高效梯级利用,文章在此基础上建立了计及系统网损的多区域虚拟电厂综合能源日前—日内调度模型。建立了采用日前—日内多时间尺度调度方法,在满足热电联产机组及储能出力约束前提下的以成本最小为目标的系统模型。考虑模型为非线性优化问题,采用超球面搜索算法寻找系统最优解。将某园区作为仿真对象,对比分析虚拟电厂间协同调度和单独运行两者不同情况下的出力及运行费用,研究电网及热网的重要节点或联络线端口的电压,并将超球面搜索算法同传统粒子群算法运行结果进行对比,最终验证所提模型及算法的可行性。