考虑光伏随机性的交直流混合配电网鲁棒机会约束安全域模型

为实现高比例光伏接入下交直流混合配电网的安全评估,构建了交直流混合配电网的鲁棒机会约束安全域模型。首先,提出一种基于区间划分的自适应带宽核密度估计方法,以获取光伏预测误差概率分布,构建光伏出力机会约束不确定集合;其次,采用功率与节点电压幅值比值为状态变量,在已有交流线性化潮流模型的基础上推导一种交直流混合配电网线性化潮流模型;然后,提出交直流混合配电网鲁棒机会约束安全域的概念和模型,结合列与约束生成算法和径向迭代搜索算法生成可观测的鲁棒机会约束安全域空间。最后,算例分析验证了所提模型能够在鲁棒机会约束安全域上准确、直观的反映光伏出力的随机性,进而为交直流混合配电网的准确安全评估提供支撑。

基于机会约束的售电公司共享储能经济运行优化

针对自有共享储能的售电公司的经济运行优化问题,从产消者共享售电公司所投资共享储能的角度,研究了一种售电公司的新型商业模式。考虑源侧与荷侧的不确定性因素,建立了售电公司共享储能服务运营策略的主从博弈模型,其上层负责求解售电公司最优共享储能服务定价和购售电策略问题,下层负责求解产消者最优运行策略问题,并基于机会约束模型描述源、荷不确定性。根据下层的KKT条件将下层模型转化为上层模型的约束条件,并利用大M法对非线性约束进行线性化。基于3个典型场景算例验证所提新型交互模式的可行性,分析售电公司共享储能服务定价方法和不确定性因素对收益的影响。

基于分布鲁棒机会约束的高韧性配电网多类型储能配置

针对当前多类型储能系统(ESS)配置尚未充分计及正常工况与极端灾害等多元场景下源、网、荷多重不确定性复杂耦合影响的问题,提出了一种兼顾配电网韧性和经济性的多类型ESS配置方法。提出了面向多元场景差异化需求的多类型ESS优化配置框架,建立了以配电网韧性和经济性最优为目标的配置模型。考虑元件故障、源荷出力等多重不确定性,将原模型构建为两阶段分布鲁棒机会约束模型。提出了基于Big-M和条件风险价值理论的系统化线性方法,基于列和约束生成算法对线性化模型求解。在改进的IEEE 33节点配电网与43节点交通网算例上验证,结果表明,所提方法可显著降低负荷损失及投资,提升配电网韧性和经济性。

计及新能源机会约束与虚拟储能的电-热系统分布式多目标优化调度

为提升综合能源系统消纳新能源的能力,探究不同优化目标之间的联系,该文将含虚拟储能的电-热系统调度问题分解为备用制定问题与计及机会约束的新能源消纳最优运行问题,构建了兼顾经济性、低碳性与综合能效提升的电-热综合能源系统多目标优化模型。通过引入多场景与场景指示变量近似机会约束,提出一种双线性Benders分布式计算框架以提升求解效率,将原问题分解为主问题和若干子问题迭代求解,采用法线边界交叉法得到Pareto前沿面。算例分析表明,所提算法相较于集中式算法的求解速度有明显提升,考虑新能源消纳机会约束的模型可在调度中通过调整置信度平衡运行的经济性与鲁棒性,同时虚拟储能可以根据新能源处出力情况调节热网充放功率,进一步提升新能源消纳能力,降低运行成本。最后,通过求解得到的Pareto前沿面分析了经济、低碳、能效不同优化目标之间的影响。

基于机会约束规划的供电网负荷均衡调度方法

使用基于线性时序逻辑、基于混沌理论与遗传算法的调度方法受到供电数据拥塞影响,导致负荷均衡调度效果较差,为此,提出基于机会约束规划的供电网负荷均衡调度方法。利用机会约束规划方法,确定直接或可中断负荷的运行约束,由此构建供电网负荷调度模型,制定均衡调度流程,根据此流程计算供电网某一时段的供电系统负荷值,并结合任意的机会约束条件,从直接负荷和可中断负荷两个方面进行负荷调度。实验结果可知,该方法直接负荷调度的功率在0-5.6 MW范围内,可中断负荷调度的功率在0-5.2 MW范围内,调度结果与负荷实际反弹量一致,具有良好调度效果。

基于风、光联合出力仿真的多能联供系统鲁棒机会约束优化研究

为了有效规避风、光出力不确定性造成的供需失衡风险、促进多能联供系统的持续、稳定和健康发展,联合使用Copula理论、机会约束规划方法和鲁棒优化算法,构建了考虑风、光联合出力不确定性的多能联供系统鲁棒机会约束优化调度模型。结果显示:该模型不仅可以准确识别和表征风、光联合出力分布概率,制定低违约风险条件下的风、光出力策略,还可以通过调整供给侧能源输出结构,生成鲁棒性最优的多能联供系统运行方案,显著提高系统运行的稳定性,降低风、光不确定性造成的经济风险。

基于机会约束规划的含电动汽车市域铁路牵引供电系统优化运行

市域铁路为市区和郊区提供了便捷通道,沿线车站不仅可实现电动汽车停车换乘,也为电动汽车接入铁路牵引供电系统提供了友好接口。为了提升列车再生制动能量利用率,降低市域铁路运营成本,本文提出了一种含电动汽车的同相牵引供电系统优化运行模型,以牵引变电所日电费成本最低为目标,优化电动汽车和超级电容的充放电策略、牵引变电所功率调控策略。为应对电动汽车到达时间、离开时间和初始荷电状态的不确定性,使用机会约束规划,利用概率约束代替传统确定约束,保证电动汽车充电方案满足驾驶要求的置信水平高于预定的置信水平。使用样本均值法将机会约束转换为确定性约束,得到混合整数线性规划模型,然后采用CPLEX求解器求解。仿真分析表明,提出的模型可以有效降低牵引变电所日电费20.37%,体现出了电动汽车在参与牵引供电系统负荷调节中具有良好的灵活性,有效提高了系统的运行经济性。

机会约束的多选择背包问题的遗传算法求解

机会约束的多选择背包问题(CCMCKP)是一类具有重要应用价值的NP难组合优化问题,但目前还缺乏关于该问题求解方法的专门研究。为此,提出首个CCMCKP的求解框架,并基于该框架构建了两种求解方法:基于动态规划的RA-DP和基于遗传算法的RA-IGA。RA-DP是精确求解方法,具有最优性保证,但是在可接受的时间(1 h)内仅能求解小规模问题样例;相较而言,RA-IGA是近似求解方法,具有更好的可扩放性。仿真实验结果验证了所提求解方法的性能:在小规模问题样例上,RA-DP和RA-IGA都可以找到最优解;在中大规模问题样例上,RA-IGA表现出了比RA-DP显著更高的求解效率,它总是可以在给定时间(1 h)内快速获得可行解。在CCMCKP的后续研究中,RA-DP和RA-IGA可作为基准对比方法,而实验工作中所构建的测试样例集可作为该问题的标准测试集。

概率语言移情网络下的机会约束鲁棒大规模群体共识决策

本文旨在面向概率语言移情网络建立大规模群体共识决策方法,利用机会约束鲁棒优化方法处理单位调整成本的不确定性。首先,建立概率语言移情网络评估决策者间的移情关系。其次,利用模糊C-均值聚类对决策者分类,并基于聚类的规模、内聚度和总体移情度确定聚类权重。在反馈调整过程中,利用置信水平控制不确定参数的波动范围,建立机会约束鲁棒成本共识模型为决策者调整意见提供参考。最后,通过疫情防控方案选择的应用和对比分析,证明考虑移情关系能促进共识达成,且机会约束鲁棒共识模型能更好的平衡经济性和保守性。

基于机会约束规划的虚拟电厂智能调度系统优化

为进一步提高虚拟电厂低碳运行调度效率,采用机会约束规划方法优化虚拟电厂用电调度,在目标函数上增加了一个惩罚函数来处理约束问题,统一目标函数和约束问题,以提高调度效率。实验结果表明,机会约束规划的虚拟电厂系统平均网络损耗为25.556kW,而常规运行调度系统的平均网络损失为28.632kW。与常规运行调度的最小网络损耗相比,机会约束规划的网络损耗降低了约10.75%,可以更有效对用电量进行调度。基于机会约束规划的优化调度,使虚拟电厂最大用电功率降低至20kW,最大用电功率阶段降至20:00-22:00,较预测用电负荷阶段减少2个小时,可满足虚拟电厂低碳运行调度实际使用。

基于机会约束的配电网可中断负荷优化调度方法

为控制配电网运行的经济支出,基于机会约束角度,以某配电网为例,开展可中断负荷优化调度方法的设计研究。根据电力市场在发展过程中其份额的变化、电能资源市场现货价格,将可中断负荷中的最优决策作为目标,根据市场实际需求与电网企业运营过程中的收益需求,构建基于机会约束的配电网最优可中断决策目标函数;采用“断电前折扣”的方式,设计配电网能量主动调度。实例应用实验结果证明:设计的方法可以在提高配电网负荷率的基础上,控制配电网运行的经济支出。

基于机会约束规划的微电网源荷储协调优化调度

由于现有的调度方法出力数量不平衡,可再生能源就地消纳率较低,为此研究基于机会约束规划的微电网源荷储协调优化调度。在风电出力方面,采用出力预测值来描述不确定性,计算拟合值来反映所预测时段供给出力值和负荷需求值。在负荷预测方面,依据历史数据模拟出该季节用电负荷需求条件,根据实际负荷情况对预测量进行修正。在能源耦合设备方面,计算能源耦合设备运行中造成的不确定性并分析。运用机会约束规划法将随机变量进行描述,使得决策能够满足约束条件。设定目标函数,引入期望的置信度值,建立源荷储能量可靠性的数学模型。运用改进蚁群算法对模型进行求解,通过对信息素更新规则进行改进,根据最优解来找到符合约束要求的决策变量,获得调度模型在所有场景中的最佳出力决策信息,确定各分布式电源在全局各时段内的出力。按照最终调度策略进行系数分配,得到节点需要调度的理想功率从而实现优化调度。实验结果表明,在不同时段内,实验组就地消纳率为95.3%,为三个小组的最高能源消纳率,出力数量较为平衡,达到了策略的合理优化调度。

含聚合CSP和深度调峰火电机组的电力系统分布鲁棒机会约束优化调度方法

随着“双碳”目标不断推进,可再生能源的装机容量和发电占比不断增加。然而,以风电、光伏为代表的可再生能源所固有的不确定性和波动性,使得以火电机组深度调峰为主的传统运行方式的经济性难以得到保障。针对上述问题,提出一种含聚合光热发电(Concentrating Solar Power,CSP)和深度调峰火电机组的电力系统分布鲁棒机会约束优化调度方法。首先,分析火电机组的基本调峰和深度调峰能力,构建考虑火电机组进行基本调峰或深度调峰成本的深度调峰模型。其次,分析光热电站启动时的热量传递过程,构建考虑启动热量约束的CSP模型。在此基础上,采用基于数据驱动的分布鲁棒机会约束描述可再生能源出力的不确定性,构建以火电机组发电成本、购售电成本和储能使用成本之和最小为优化目标的调度模型。最后,以改进的IEEE 30节点系统为例验证了所提方法具有较好的经济性和鲁棒性。

基于机会约束规划的含智能楼宇主动配电网分布式能量管理策略

为实现集成智能楼宇(intelligent building,IBs)的主动配电网(active distribution network,ADN)灵活运行,该文提出一种基于机会约束规划的含IBs的ADN分布式能量管理策略。首先,基于建筑物的热惯性,构建含空调柔性负荷的IBs数学模型;其次,综合考虑楼宇侧与网络侧的运行约束,建立基于Dist Flow的集成IBs的ADN数学模型;然后,考虑到光伏(photovoltaic,PV)出力与外界温度的不确定性,利用机会约束规划将集成IBs的ADN优化问题转化为混合整数二阶锥规划(mixed integer second-order cone programming,MISOCP)问题;最后,为了保护配电网运营商与用户的隐私性,利用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)实现了集成IBs的ADN的分布式能量管理。基于ADMM的解耦机制,原MISOCP问题可以被分解为楼宇侧的混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)子问题以及网络侧的二阶锥规划(second-order cone programming,SOCP)子问题进行求解。结果表明,在保障各主体信息隐私性的前提下,所提策略利用IBs灵活性实现了集成IBs的ADN全局最优能量管理。

基于机会约束规划的气藏型储气库优化设计

针对传统储气库确定性优化方法难以应对天然气用户需求波动的实际,采用机会约束规划方法,建立需求不确定下以总投资成本最小为目标的气藏型储气库设计优化模型。优化模型以垫气量、井数、压缩机台数、脱水设备数作为决策变量,涉及库存变化、单井注采能力及需求不确定性等约束条件,考虑到用户需求的不确定性,采用机会约束规划方法对不确定性进行预处理,并将优化模型应用于某油田W23储气库,采用GAMS建模系统与DICOPT求解器进行求解。结果表明:不确定性下优化方案的总投资成本节约了60213.34×10^(4)元,优化效果明显;用户需求的不确定性较大程度影响了储气设施的投资决策,总投资成本与置信水平之间的关系体现了不确定性下收益与风险的矛盾决策关系。该研究对储气库设计具有借鉴意义。

基于分布鲁棒机会约束的多类型楼宇电-碳联合分布式交易方法

为实现楼宇的低碳经济调度,在考虑光伏不确定性的影响下,提出一种基于分布鲁棒机会约束的多类型楼宇电能–碳排放权联合分布式交易方法。首先,考虑3种不同类型楼宇的运行特性,建立多类型楼宇电–碳联合交易模型,实现不同楼宇间电能和碳排放权共享。其次,采用分布鲁棒机会约束处理楼宇光伏的不确定性,构造基于矩信息的楼宇电–碳分布鲁棒模型,并基于条件风险值和对偶理论,将所提分布鲁棒模型转化为二阶锥规划问题。然后,采用交替方向乘子法实现多类型楼宇电–碳协调分布式交易,有效保护楼宇内部隐私。最后基于非对称纳什议价方法,提出一种基于楼宇贡献度的电–碳利润分配方法,该方法通过共享电能和共享碳排放权决定楼宇贡献度。算例测试表明,所提方法能有效降低楼宇运行成本和碳排放,并在兼顾经济性与可靠性的同时实现楼宇利润的公平合理分配。

基于分布鲁棒机会约束的移动氢能系统制-储-运氢协同优化

氢能是中国能源低碳化转型的重要载体之一。移动氢能系统利用富余新能源制氢后充入储氢罐存储,然后通过氢气长管拖车将氢产品运输至各加氢站。文中提出一种基于分布鲁棒机会约束的移动氢能系统制-储-运氢协同优化方法。首先,构建移动氢能系统新能源制氢储氢与长管拖车运氢协同优化模型,并采用一种“虚拟节点插入”方法对氢气长管拖车路径规划模型进行等价化简。其次,采用数据驱动的分布鲁棒机会约束处理加氢站氢气需求的不确定性,构建基于Wasserstein距离的移动氢能系统分布鲁棒模型,并基于条件风险价值近似将所提分布鲁棒模型转化为混合整数线性规划问题。最后,以中国西安市交通网为基础构造移动氢能系统算例,验证了所提模型和方法的有效性。

基于机会约束规划的智能楼宇与社区综合能源系统协调优化

为考虑智能楼宇(IB)与社区综合能源系统(ICES)协调优化中的不确定性及多主体的差异化利益诉求,提出了基于机会约束规划的IB与ICES主从博弈协调优化调度策略。首先,基于IB的蓄热特性,采用热阻-热容网络对热量在楼宇围护结构的热动态过程进行建模。随后,基于该热动态模型,构建了含可调散热器的楼宇用户热需求响应模型。其次,为考虑ICES和IB的差异化利益诉求,利用主从博弈方法对二者的协调优化进行建模。然后,为考虑风电和光伏出力不确定性对ICES与IB协调优化调度的影响,进一步采用机会约束规划的方法对ICES与IB的主从博弈优化模型进行求解。最后,通过算例验证了所提方法可以在风光出力不确定性下保证ICES与IB双方的经济利益,并在兼顾经济性的同时促进风光消纳。

基于机会约束的园区综合能源系统优化调度

基于机会约束理论应对可再生能源的不确定性,构建了考虑不确定性的园区综合能源系统优化调度模型。同时针对引入机会约束后所建立的随机优化问题,通过序列运算理论对机会约束进行确定性转化,降低了求解的复杂度,并调用CPLEX对转换后得到的混合整数线性规划模型进行求解。算例仿真验证了该模型和方法的可行性,同时在稳定性和求解速度方面较启发式算法有所提升。

考虑模糊机会约束处理源荷两侧不确定性的配电网无功优化策略

随着可再生能源的迅速发展,可再生能源作为分布式能源接入配电网的容量逐渐增大。由于出力的随机性给配电网带来网损增加、电压波动等问题,影响配电网系统的安全经济运行。为此,应充分考虑分布式电源出力和负荷功率的不确定性,构建以网损和电压偏移最小为目标的无功优化模型,利用模糊机会约束处理不确定性问题,最后采用改进粒子群算法对模型进行求解。通过改进的IEEE-33系统进行分析,验证所提策略的有效性,结果表明模糊处理随机性后采用改进粒子群算法求解有利于减小系统的网损,提高系统的稳定性。