基于机会约束理论的微电网随机优化调度

随着风能、太阳能等可再生能源的开发利用,基于分布式电源的微电网安全经济调度日益引起人们关注。本文考虑了风能和太阳能的随机性和互补性,以及储能蓄电池中能量的不确定性,提出在满足系统功率平衡约束和运行约束的条件下,建立基于机会约束理论的微电网随机经济优化模型。该模型以微电网用电总费用最小为目标函数,利用抽样平均近似(SAA)法将机会约束条件转化为确定性条件,并采用粒子群算法进行寻优求解。最后,通过对随机优化模型和确定性模型进行了对比,并研究了置信度水平和抽样次数对调度的影响,算例结果表明了该随机优化模型的合理性和有效性。

基于机会约束理论的微电网随机优化调度

近些年,风能、太阳能等可再生资源为主的分布式电源在微电网中得到广泛应用。为寻求微电网的随机经济优化,在满足系统功率平衡约束和运行约束的条件下,本文提出基于机会约束理论的微电网随机经济优化调度模型。该优化模型考虑了风能和太阳能的随机性和互补性,以及蓄电池中能量的不确定性;以微电网用电总费用最小为目标函数,利用抽样平均近似(SAA)法将机会约束条件转化为确定性条件,再采用粒子群算法进行寻优求解;同时研究了置信度水平和抽样次数对调度的影响。最后,对随机优化模型和确定性模型进行了对比,比较结果证明随机优化模型性能优于后者。算例结果表明了该随机优化模型的合理性和有效性。

考虑碳交易和风荷预测误差的电力系统低碳经济调度

随着电力系统低碳经济不断发展,碳交易的引入和风电并网促进了电力低碳化发展,为此,建立了考虑碳交易和风荷预测误差的电力系统低碳经济调度模型。首先,在经济目标函数中引入碳交易成本,构建了根据碳排放量计算碳交易成本的阶梯型模型,通过碳排放权裕度控制碳交易成本。其次,建立了风电和负荷预测误差模型,采用高斯混合模型拟合风电功率预测误差的概率密度分布,通过含有机会约束规划理论的旋转备用约束处理风电和负荷预测误差的不确定性,采用混合粒子群算法对模型进行求解。最后,通过对比3种调度模型的计算结果,验证了模型的有效性。