基于模型预测控制的高比例可再生能源电力系统多时间尺度动态可靠优化调度

提出基于模型预测控制的高比例可再生能源电力系统多时间尺度动态可靠优化调度方法,通过日前优化调度、日内滚动优化、运行风险计算及反馈校正几个环节,对可再生能源发电和系统内可调资源进行最优调度。日内实时调度阶段,基于日前调度计划和实时运行状况,采用回归预测算法,自适应选择重要变量预测系统未来运行状态,通过吉布斯抽样得到关键变量的概率密度,快速量化系统下一时刻的运行风险,并将风险反馈至日内滚动优化阶段,重复进行可靠优化调度。仿真算例结果验证所提方法的适应性和可行性。

基于全阶模型的直驱风电机组多时间尺度等效惯量机理建模

构建风电机组的等效惯量模型是开展风电场暂态支撑定量分析与优化控制工作的关键基础,在转动惯量降低、频率特性劣化的高比例可再生能源电网场景下尤其关键。然而,现有模型研究往往结合分析目标侧重若干环节而未能建立全环节的完整模型,也未能揭示不同时间尺度降阶模型与计算精度的关系。首先,以直驱风电机组为对象,在对比风电等效惯量与同步机惯量在机理和实现方式等方面差异的基础上,分析了机械、控制、电气等环节对风电等效惯量的动态影响,建立了风电机组的频率响应全阶模型。然后,基于奇异摄动理论推导了考虑不同时间尺度动态的等效惯量降阶模型,应用瓦西里耶娃理论推导了误差与模型时间尺度之间的关系。最后,采用电磁暂态仿真算例验证了全阶机理模型的有效性及不同降阶模型的精度水平。

基于分布鲁棒模型预测控制的微电网多时间尺度优化调度

源荷多元不确定性给“源荷储”一体化微电网优化调度带来了诸多挑战,但传统方案存在优化模型过于片面极端和时间尺度单一导致调度不合理的问题,无法兼顾可靠性和经济性,并且难以协调不确定性分析方法与不同时间尺度之间的配合关系。文中基于数据驱动的多离散场景分布鲁棒方法,提出一种微电网两阶段分布鲁棒日前优化调度模型,使用列和约束生成算法进行求解。结合改进分布鲁棒优化的不确定方法、多时间尺度调度策略和模型预测控制理论,通过逐级细化调度时间尺度和减小预测周期的长度来提高精度,以最小化发电成本以及调节成本等为目标建立日前-日内多时间尺度滚动优化调度模型,较大程度上抵抗系统不确定性因素的影响。结合算例仿真分析,进一步说明了所提模型能够有效消纳新能源、降低运行成本同时兼顾安全性和经济性。

基于LightGBM算法和出行链理论的电动汽车充电负荷多时间尺度预测模型

为提高电动汽车充电负荷预测的准确性,设计了一种基于轻量级梯度提升机(LightGBM)算法和出行链理论的电动汽车充电负荷多时间尺度预测模型。利用出行链描述用户出行过程,采用蒙特卡洛法抽取时空数据,计算不同区域出行和停留时间的概率密度函数,采用牛顿法划分多时间尺度充电概率,明确驾驶时空分布与充电状况,并运用模糊数学定理与LightGBM分类充电负荷数据,构建了多季节多时段预测模型。采用LightGBM高效并行计算模式,明确充电负荷变化规律,实现了多时间尺度预测。试验结果表明:所建立的模型在不同季节和电动汽车数量条件下,预测误差低于100 kW,预测空报率低于3%,可准确展现充电负荷的变化规律。

计及运行广义短路比的多时间尺度新能源并网调度计划模型

为了保障大规模新能源并网时电网系统的稳定运行,减少弃风、弃光,首先分析了平抑新能源并网功率波动的手段,引入了新能源以任意功率并网后能够评估交流系统电网强度的运行广义短路比。其次,给出了基于日前、日内、实时3个时间尺度新能源并网调度计划策略,建立了以运行调度成本最小、运行广义短路比最大、联合输出功率波动最低为目标函数的多时间尺度新能源并网调度计划模型。最后,以火电机组、新能源场站、储能电站和高载能负荷等所构成系统为例,仿真验证了所给策略和模型的有效性。

一种非线性多时间尺度系统模型降阶方法

基于奇异摄动理论和非线性系统稳定域边界二次近似方法,推导出非线性多时间尺度系统忽略快动态降阶时,降阶前后系统稳定性的一般规律。通过将原系统稳定裕度指标在奇异摄动参数处进行高阶泰勒级数展开,给出定量预测降阶系统稳定裕度指标的表达式。在此基础上,提出一种非线性多时间尺度系统模型降阶方法,该降阶方法能保证降阶前后系统的稳定性一致。运用该降阶方法,对某交直流电力系统的数学模型进行了忽略快动态降阶研究。降阶前后系统的时域仿真结果证明所提出降阶方法是有效的,能为交直流电力系统的动态特性分析提供简化模型。

2001-2020年内蒙古净生态系统生产力格局多时间尺度分析

掌握净生态系统生产力(NEP)时空格局对提高干旱/半干旱地区生态系统功能有重要意义。已有的NEP时空格局研究大多以年尺度开展分析,而NEP在多时间尺度上的特征差异尚不明晰。基于多源遥感、气象和地面实测数据,采用CASA模型、土壤呼吸地质统计模型(GSMSR)和土壤呼吸-土壤异养呼吸(Rs-Rh)关系模型耦合模拟内蒙古2001-2020年NEP,分析其年、季、月多时间尺度时空特征,并探讨8种不同植被NEP的多时间尺度特征差异。结果表明,1)内蒙古年尺度NEP的空间分布格局稳定,从东北向西南递减,这一格局与春夏秋3季及植被生长期的3-10月一致,而冬季植被进入休眠期使得空间差异显著减小。2)内蒙古多时间尺度NEP年际变化趋势有所不同:年尺度上,内蒙古总NEP呈波动上升趋势,年际变化率为C 3.75 Tg·a^(-1);季尺度上,夏季增长趋势最大,占全年增长的41.6%,春秋两季对NEP的增长也起到至关重要的作用,分别占比34.9%和23.3%,冬季对NEP增长贡献非常有限;月尺度上,NEP年内变化与植被生长物候周期较为接近,1月和12月年际NEP为减少趋势,其余月份年际NEP均为上升趋势,其中9月增长趋势最大,占全年增长的19.3%。3)不同植被类型NEP年际趋势存在差异,5种植被类型年NEP呈增长趋势,3种呈下降趋势;草地在季尺度年际变化中均保持增长,在夏季最高,而灌木林在季尺度年际变化中均为降低趋势,夏季降幅最大;月尺度年际变化中灌木林均为降低趋势,1月降幅最大。该研究能够为明晰区域碳循环及改善生态系统功能提供科学依据。

基于按需比例分配机制的风光火氢多时间尺度协同规划

随着高比例新能源新型电力系统的灵活性需求增加,制定灵活性资源市场运营机制实时平衡大规模新能源出力波动性和不确定性十分重要。为此,文中提出一种基于按需比例分配机制的风光火氢协同规划方法。首先,制定风/光场站和氢储能系统的三阶段协调运行策略,根据按需比例分配机制进行风/光场站间功率交易,协调风电场和光伏电站的收益和支出,由火电和氢储能系统提供运行灵活性,采用固定利润比例模型保证氢储能系统的收益稳定性;然后,综合考虑投资决策和运行模拟,将功率交易成本和灵活性资源调节成本纳入优化目标,建立以风光为主体电源,以火电和氢储能为辅助电源的多时间尺度协调规划模型;最后,以中国东北某省级电网为算例进行分析。结果表明,采用文中所提方法进行电源规划可以兼顾经济性和环保性,降低灵活性资源需求和投资成本,提高风/光场站的功率利用率。

一种多时间尺度线性系统模型降阶的误差预测方法

传统线性系统的数学模型降阶方法,无法预测降阶所引起的系统状态变量动态特性的时域误差,这将导致降阶模型与原始模型状态变量的动态特性差异大,而无法用于系统分析。因此,在传统奇异摄动模型降阶方法基础上,提出一种基于L2范数的线性系统模型降阶的误差预测方法。解析推导了忽略快动态、固定慢动态降阶引起的系统状态变量动态特性的相对误差计算公式,构建了单台发电机供电的交流电力系统、三台发电机供电的直流电力系统的多时间尺度数学模型,并对它们进行了模型降阶和误差预测。仿真结果验证了所提误差预测方法的正确性。

桩基非线性轴向振动的多时间尺度分析

假定桩基及桩周土的材料满足非线性弹性和线性粘弹性本构关系,给出了分析桩基轴向振动的非线性偏微分方程。用多时间尺度法推导出一端固定、另一端自由的桩基非线性轴向自由振动的n-阶主频率和位移的近似表达式,给出了数值算例,考察了参数的影响。研究结果表明:非线性系统的n-阶主频率不仅与线性系统的n-阶固有频率有关,而且也与振幅、阻尼系数和材料的非线性特征量有关;系统的响应中除含有主频率的谐波外,还含有2倍、3倍的主频率的高次谐波和二个或三个主频率的和或差的谐波存在。

基于模型预测控制的多时间尺度孤立电网多源协同优化调度

在大力发展可再生能源和储能技术的背景下,孤立电网中常含多种能源发电方式构成的异构电源,其中可再生能源出力的随机性和波动性给系统的安全经济运行带来了巨大挑战。针对孤立电网中的源侧协同控制问题,提出了基于模型预测控制的多时间尺度孤立电网多源协同优化调度策略。构建日前-日内-实时的多时间尺度协同优化调度模型,实现对孤网源侧具有前瞻性的、逐级精细的调控。针对含连续变量和二进制变量的优化模型,采用混合粒子群算法求解。将所提出的模型分别应用到两个孤网系统算例中,通过仿真分析,证明了所提方法保证系统安全经济运行的可行性和有效性。

基于模型预测控制的含压缩空气储能微能网多时间尺度优化调度方法

含压缩空气储能微能网在如今可再生能源大规模发展的背景下为促进清洁能源消纳、加速能源结构转型提供了新思路,但是含压缩空气储能微能网存在的新能源发电出力、用户负荷功率、环境温度等不确定性因素增加了系统优化调度的难度。为解决含压缩空气储能微能网系统内新能源出力、环境温度及负荷需求等不确定性问题,本文聚焦于如何削弱不确定变量对含压缩空气储能微能网系统的不利影响,提出包含“上层长时间尺度日前优化”及“下层短时间尺度日内滚动修正”在内的多时间尺度优化调度方法。通过仿真研究表明,采用基于模型预测控制的含压缩空气储能微能网多时间尺度优化调度方法可以削弱不确定性因素带来的不利影响,减少经济成本和功率波动,有助于含压缩空气储能微能网平稳、经济运行。

考虑备用需求曲线的多时间尺度市场出清模型

随着“双碳”目标的推进,大量新能源接入使得系统电力平衡面临新的挑战,在此背景下,考虑经济性和可靠性的系统备用留取方法的相关研究受到广泛关注。为此,构建考虑备用需求曲线的多时间尺度出清模型,使得备用出清结果兼顾经济性和可靠性。在此基础上,计及多元、多时间尺度的备用资源,通过备用资源之间的协调互动,使备用供给曲线动态变化,实现备用在多时间尺度下的供需平衡。算例结果表明,所提出的模型实现了备用的合理配置,提高了系统运行经济性和安全可靠性。

非线性振动分析中的多时间尺度方法

综述了桩基非线性振动分析及多时间尺度方法的研究现状,以桩基非线性轴向振动问题的研究为例阐述了多尺度时间法的求解步骤,得到了桩基非线性轴向振动系统的位移响应及第一阶主频率的近似表达式,指出多时间尺度法是研究桩基非线性振动的一种有效方法。

非线性系统准周期振动的多时间尺度IHB法

准周期运动是实际工程中较为广泛的一类振荡现象,也是从周期运动通往混沌的途径之一。利用增量谐波平衡法(incremental harmonic balance method,IHB),结合多时间尺度研究了非线性系统的准周期振动。在Duffing和van der Pol-Duffing两个算例方程中,由增量谐波平衡法得到了系统在多个频率不可公约的外激励作用下的准周期运动特性。同时,与数值法得到的结果进行对比,两者相吻合。算例说明了多时间尺度增量谐波平衡法能够解决非线性系统的准周期运动问题,为非线性振动领域的深入研究提供了一种有效的分析方法。

逆变型分布式电源模型的多时间尺度降阶分析及稳定一致性证明

微网中逆变型分布式电源（inverter interfaced distributed generator,IIDG）包含频率控制、测量延时和电磁暂态等多个时间尺度,是一个复杂的非线性系统。该文以微网中基于下垂控制的IIDG为研究对象,建立包含功率下垂控制器、电压电流双环控制器以及滤波器和线路的IIDG完整模型。根据奇异摄动理论,对IIDG完整模型进行多时间尺度特征划分,并对模型进行忽略快动态降阶处理。通过IIDG小信号模型的特征提取,对IIDG模型降阶前后的静态稳定一致性进行证明。利用系统稳定域边界二次近似方法,对IIDG模型降阶前后的暂态稳定一致性进行证明。通过单机系统及三机微网示范工程系统的时域仿真结果证明所提的IIDG时间尺度划分方法和降阶方法的有效性,能为微网中IIDG动态特性分析提供降阶简化模型。

基于模型预测控制的主动配电网多时间尺度动态优化调度

为应对接入主动配电网中间歇性分布式电源出力不确定,解决其预测精度随时间尺度增长而下降,造成预测不准确的问题,提出基于模型预测控制的多时间尺度主动配电网多源协调优化调度策略,精细化协调控制和管理主动配电网中的分布式电源、储能及柔性负荷,以期实现间歇性分布式电源的最大化消纳。以长时间尺度的最优潮流有功出力值为基准,短时间尺度基于模型预测控制,采用多步动态滚动优化,求解有功出力增量,使得有功出力控制过程更加平滑。通过仿真分析,证明了所提动态优化调度策略的可行性和有效性。

集成智能楼宇的微网系统多时间尺度模型预测调度方法

针对含多智能楼宇的微网系统,提出一种基于模型预测的多时间尺度调度方法。首先,为有效利用建筑围护结构蓄热特性所带来的灵活性,构建了虚拟储能系统数学模型,并将其集成到智能楼宇微网多时间尺度调度方法中。随后,提出了基于模型预测的日内滚动修正方法,通过每个控制时域内的滚动优化,实现日内微网系统运行方案的精确修正。最后,以夏季制冷场景为例,利用含智能楼宇的微网系统验证了所提方法的有效性。结果表明,该方法可在保证楼宇室内温度舒适度的前提下,在日前经济优化调度阶段降低运行成本;在日内滚动修正阶段平抑由日前预测误差导致的微网联络线功率波动。

多时间尺度电力系统的模型降阶及稳定性分析 (一)基本理论

在双时间尺度系统中 ,慢流形的存在性及其基本特征的研究为系统时间尺度分解及系统降阶提供了理论基础。但对于多时间尺度的电力系统模型降阶问题而言 ,还必须研究快流形的存在性及其基本特征 ,以给出固定系统慢动态的降阶条件。文中研究了慢流形的基本理论及略去快动态的条件 ,提出了系统快流形这一不变流形的存在性定理 ,并在系统初值落在快流形的条件下 ,实现系统的精确降阶。文中所得到的结果不仅为电力系统降阶奠定了理论基础 ,而且可以对电力系统的短期失稳与中。

基于模型预测控制的微电网多时间尺度协调优化调度

微电网多时间尺度优化调度是消纳间歇性分布式能源的有效技术手段,针对传统基于潮流断面信息的多时间尺度优化方案易出现机组调节响应不及时、计划跟踪误差较大等问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的多时间尺度协调调度方法。在日前调度阶段,综合考虑电价峰谷差、储能寿命及可再生能源随机性,建立了以系统运行成本最低为优化目标的最优经济调度模型。在日内调度阶段,为应对可再生能源日前预测误差带来的联络线功率波动,同时为确保储能满足日运行能量平衡约束,提出了一种基于MPC的日内滚动优化校正策略。采用有限时间窗内的滚动优化调度代替传统单断面优化调度,提前感知未来一段时间内的可再生能源出力及联络线计划的变化从而对机组出力进行调整,同时结合时域滚动和系统实时状态的反馈校正,更大限度地消除了微电网中不确定性因素的影响,确保了日前计划的合理性及系统运行的稳定性。以某示范微电网为例,通过算例分析验证了所提模型及算法的有效性。