基于盒式集合鲁棒优化的风电并网最大装机容量

针对风力发电机组出力的随机性,利用鲁棒优化理论,采用盒式不确定集合表示风速的不确定性,将风速作为随机变量,建立了在一定安全约束条件下的风电场最大装机容量的优化模型。为了便于求解,运用优化对偶理论简化模型,将约束条件中的不确定量转化为确定量形式,模型转化为线性规划模型。IEEE 30节点系统计算和分析表明,不同的并网节点、风速波动范围、风机参数等因素对风电场最大装机容量有明显的影响,盒式集合鲁棒优化的风电场最大装机容量的模型和方法可行、有效、快捷。

基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度

随着微电网的不断发展,局部区域内多个微电网互相联结形成微网群,有利于其协调控制,提高运行稳定性和经济性。相对传统微电网,微网群系统具有多运营主体的特点,微网群能量调度中心需协调各方利益对运行计划优化调度。考虑含多源异质分布式电源出力具有随机性,采用盒式不确定集合描述不确定性,考虑最坏情况对不确定约束凸转换。建立微网群系统的两级递阶优化调度模型:上层是微网群能量调度中心优化调度模型,下层是子微网优化调度模型,然后对所建递阶优化调度模型耦合性和分布性进行分析,采用一种新型的协同优化方法——目标级联法,实现上下层模型的解耦独立优化。算例表明基于目标级联法的分层分布式优化调度算法具有快速性和良好收敛的特点。

考虑与电动汽车换电站互动的微电网经济调度

为实现电动汽车换电站(BSS)与微电网所有权不同时微电网运行优化,建立了微电网经济调度双层优化模型。在上层模型中,微电网调度中心是决策机构,其目标函数是微电网供电成本最小;在下层模型中,BSS运营商是决策机构,在考虑换电需求量不确定性的基础上,建立以BSS利润最大为目标函数的盒式集合鲁棒优化模型。上、下层优化模型通过微电网向BSS提供的个性化电价实现互动。采用入侵杂草算法和CPLEX软件分别对上、下层优化问题进行求解,得到微电网内部可控微电源的出力和个性化电价,实现微电网和BSS的共同利益。对某中压微电网进行算例分析,结果验证了所提模型及算法的合理性和有效性。

含风电电力系统旋转备用的鲁棒优化方法研究

针对风电出力随机特性对系统旋转备用容量获取影响较大的问题,基于鲁棒优化(Robust Optimization)理论建立了电力系统旋转备用获取模型。提出了"风电扰动参数"这一随机变量来刻画实际出力、风电预测出力与旋转备用之间的关系,采用盒式不确定集合表示该参数的不确定性,运用对偶定理将其转化为成线性规划模型,并使用MATLAB进行求解。以IEEE30节点系统为例进行计算和分析,验证了所提出模型的合理性和有效性,为电力系统在获取旋转备用问题上提供了重要参考。

单风场最大允许容量的鲁棒优化研究

随着电力系统中风场并网容量的日益增加,风场输出功率的波动性和随机性会对电力系统运行的安全性和稳定性带来负面影响.针对风速不确定性对单风场输出功率的影响,采用盒式集合鲁棒优化理论来确定单风场的最大允许容量.在考虑节点电压和线路容量的约束条件下,应用优化对偶理论简化风场容量模型,并将约束条件中的不确定量转化为确定量,然后再进行计算.IEEE 30系统的算例分析结果表明,采用鲁棒优化算法来确定单风场的最大允许容量是正确的和有效的.

基于鲁棒优化的含风电场系统无功规划优化

在电网总网损费用和无功补偿设备费最小的同时在目标函数中加入电压越限惩罚费用,使系统保持理想的电压水平的同时达到无功的最优配置。考虑到接入风电后,风力发电机组出力的不确定性,将风电出力作为一个随机变量,引入鲁棒优化的盒式集合方法,建立了在一定约束条件下的含风电场系统无功规划优化模型。为了使模型易于求解,采用优化对偶理论对其进行简化,将约束条件中的不确定量转化为确定量的形式,并通过实例验证了所用模型和方法的可行性。