风电调度系统辅助决策方法的研究

为了提高风电调度系统辅助决策的合理性,提出了基于改进机器学习算法的风电调度系统辅助决策方法。通过计算得到风电调度系统预测误差的分布函数,建立风电调度系统风电功率预测误差模型,采用机器学习算法训练风电调度系统的数据,选取预测误差函数作为改进机器学习算法的权重更新式,结合风电调度系统的辅助决策原则,实现风电调度系统的辅助决策。算例结果表明,该方法在风电调度系统辅助决策中能够降低综合控制代价,满足风电调度系统辅助决策的合理性要求。

利用储能提高风电调度入网规模的经济性评价

受自然条件的影响,风电功率预测的精度依然较低。在大规模风电基地联网运行的场景下,直接利用风电功率预测信息进行风电调度决策,会给电力系统的安全运行带来风险。储能系统具有对功率和能量的时间迁移能力,能够有效应对风电功率预测误差,确保电网的安全运行。然而,在目前的技术经济水平下,储能系统造价昂贵,利用储能系统提高风电的调度入网规模是否可行,需要从经济性角度进行系统评估。该文提出利用储能减小风电调度风险的"源网协调"调度方法,构建了储能系统经济性评估模型,分不同的概率区间预测场景评估了利用储能系统提高风电接纳规模的可行性,研究结果能够为利用储能系统提高风电调度入网容量提供决策依据。

新疆电网风电调度计划研究及应用

新疆风能资源丰富,近年来风电发展迅速,风电不易调度的特点已对电网安全造成显著影响。为此,研究基于风电预测及风电接纳能力评估的风电调度计划制定模式,其中所建立的基于软件平台的风电调度计划系统计及地区风资源及电网特点,结合风电预测和火电机组开机计划,综合平衡电网的安全约束和常规机组调峰约束,并辅以功率控制手段,实现了风电调度计划制定的精确性和超前性。实际应用结果表明,该模式能够对日前发电计划安排和日内实时调度发挥前瞻性的指导作用。

电网风电调度自动化系统设计研究

风力发电是一种间歇性电源,大规模的风电场开发与建造必然会面对怎样顺利正常接入电网以及发电功率怎样开展平稳控制与调度成为了风电场必须面对的重要问题之一。我国的风电场大多位于远离负载中心的地理位置,所在区域的电网调节能力有限,这一情况给我国风电发展带来了一定的阻碍。文章主要针对电网风电调度自动化系统设计进行研究。

东北电网风电调度管理模式探讨

由于风电接网分布的不均匀,东北电网不同省级电网间,电网运行容量较小,风电运行容量所占比重较大的省份,往往最先达到消纳风电的瓶颈。相反电网运行容量较大,风电运行容量所占比重较小的省份,往往还可以进一步消纳风电。但是受现有联络线调度模式、旋转备用管理模式及相关配套制度的限制,使全区资源优势不能互补,在一定程度上消弱了东北全网的风电消纳能力。文中根据实际问题对新的风电调度管理模式进行探讨。

考虑电力系统频率响应特性的鲁棒区间风电调度方法

可再生能源装机容量的快速增长给电力系统的正常运行带来了许多新的挑战,特别是在有功平衡及频率控制方面。该文针对大规模风电集中接入情况下,由于系统惯性不足及风电出力突然波动导致的系统频率安全问题,提出一种能够考虑发电机及负荷频率响应特性的鲁棒区间风电滚动调度模型。该模型对风电波动状态下的系统频率响应特性进行了分析,建立了短期风电预测误差与系统频率波动大小的定量关系,弥补了传统有功调度过程中对系统频率响应特性考虑的不足。该模型能够使得在所有可能的风电出力变化情况下,系统的频率波动范围均满足运行要求,并且系统运行成本最小。最后,在IEEE RTS测试系统上的算例结果证明了所提方法对保证大规模风电接入下系统频率安全的有效性。

西北电网风电调度运行管理研究

介绍了西北电网的风电场现状、规划容量及接入情况,阐述了大规模风电场接入对西北电网调频、调峰、稳定性及无功调节等各方面安全运行带来的影响,分析研究了大量风电场集中投运对发电计划编制、调度运行控制、电力市场交易模式、并网运行管理所提出的新要求,最后提出了加快750骨干网架建设、提高对风电的监控能力及调度技术支撑手段、探索电量交易模式及消纳机制、加强风电并网运行管理等解决方案和应对策略,确保西北风电与电网实现协调、有序的发展。

以风电消纳评估为指导的多时间尺度风电调度模型

近年来我国风力发电产业发展迅速,随着风电装机容量的增大,风电的不确定性、随机性与波动性等问题也随之凸显,已经成为制约我国风电产业进一步发展的重要障碍。根据风电预测处理,配合消纳评估指标,文章中提出了一种在多时间尺度下以风电消纳评估为指导的风电优化调度模型。考虑不同时间层面的消纳需求,层层配合,逐层细化,计及弃风惩罚制度,以风力发电经济成本最小化为目标。通过合适的算例验证了该模型能够在不同尺度下实现较好的调度配合,提高了系统整体的风电消纳能力。

风电跟踪调度计划时降低寿命损耗的电池储能分组控制策略

为了解决风电跟踪调度计划过程中电池寿命损耗较高的问题,提出了降低寿命损耗的电池储能分组控制策略。利用设计的基于改进天牛须搜索算法的旋转门算法得到最优压缩偏移量,进而提取风电趋势;将风电场配备的电池储能分为电池组1和电池组2,并将电池组2进一步细分为3个电池簇,在避免充放电能量对冲的条件下根据风电趋势计算两电池组的功率调节指令,并基于此确定两电池组的容量,进而以电池单元的动作次数最少为目标获取3个电池簇的容量;在初始时刻及荷电状态越限时刻对电池单元进行动态分组,并根据电池单元的依次启动方法确定电池组1中电池单元的功率调节指令,基于设计的双层功率分配方法确定电池组2中电池单元的功率调节指令;电池单元在满足运行约束的条件下响应各自的功率调节指令。将所提控制策略与其他控制策略进行仿真对比,结果表明所提控制策略能以更大的程度降低寿命损耗、延长储能的使用寿命。

基于变寿命模型的改善风电可调度性的电池储能容量优化

基于风电接入技术准则和电网调度需求,对风电场日前调度功率值予以优化,并通过电池储能弥补实际风电出力与该调度参考值间的差值,从而改善风电的可调度性。从能量吞吐量角度出发,建立电池储能实际使用寿命评估模型。基于该模型,以风储联合系统年收益最大为目标,提出综合考虑风电调度功率优化和变寿命特性的电池储能容量优化模型。以某风电场年历史出力数据为例,对电池储能功率/电量容量进行协调优化,仿真结果验证了所提模型的有效性。

计及用户侧响应的含风电电力系统清洁经济调度

由于风电功率波动性大,直接接入电网会给电网安全运行带来很大的风险。为了提高风电并网后系统运行的灵活性,将用户侧响应和系统的旋转备用融入到含风电的电力系统调度计划中。基于准实时电价建立了负荷模型,将柔性负荷作为系统的备用调峰,并考虑了火电机组的排污特性,建立了相应的模型。首先用优先顺序法确定各个时段机组的状态组合,再采用改进的细菌群体趋药性算法对模型进行优化求解。最后,通过一个含风电场的10机系统对模型进行仿真,结果表明所建立的模型具有一定的合理性。

考虑调度成本的风电场群储能容量优化配置

含大规模风电的电力系统运行调度,经常需要配置一定的备用容量来应对风电功率预测偏差,来确保系统运行安全性,降低了系统运行的经济性。储能系统具有对功率、能量的时间转移和快速响应的能力,为此,本文在考虑储能充放电效率基础上,建立风电场群储能系统容量配置数学模型,并以单位时间内储能系统成本和备用容量成本之和最小为目标,优化储能容量配置,算例分析表明,利用储能系统弥补风电功率预测误差较大时段的功率缺额,在满足同样系统安全的条件下,可有效的减少系统备用容量的增加。

蒙西电网风电运行调度模式建设经验分析

近年来,蒙西电网风电迅猛发展,装机总容量及发电量均位列全国省级电网首位。虽然现阶段存在电源构成及分布不合理、网架结构不完整、管理制度不完善等不利条件,蒙西电网通过改进调度管理模式,采用PDCA、SDCA等先进管理方法,建立适应当前电网实际的新型风电调度模式,在风电消纳方面取得了一定的成绩。探讨了新型风电调度模式与常规调度模式的异同,通过对风电调度模式发展阶段的分析,得出结论:认为不存在普遍适用于所有电网情况的标准风电调度模式,需根据具体电网装机构成情况及风电容量占比对风电调度模式进行持续修正和改进。

风电联网协调调度策略研究

以风电联网运行为背景,从风电电源与电网间的“源-网”耦合关系出发,定义风电功率波动指标,分析了大规模风电并网对电网调节能力的影响,提出了基于风电功率波动特性的风电联网协调调度策略。以某地区实际电网系统为例,通过对比本文所提调度方案和常规调度方案的风电场群调度入网容量、风电发电量和电网传输空间利用率等评价指标,对所提的调度策略的有效性进行验证。

多主体博弈下基于改进NashQ算法的风电场调度策略

针对可再生能源消纳与发电市场的博弈问题,研究不同场景中风电的调度策略,提出基于改进NashQ算法的风电调度策略模型。首先,在市场上博弈环境下建立风电优化调度模型,计及风电上网的预测偏差考核惩罚、风力发电经济效益与环境效益,考虑可再生能源的弃电限制,在这一基础上,对比风电独立运行、风—光、风—储联合运行下的风电调度策略;其次,采用JS散度优化各个智能体的学习率,提高多智能体强化学习的收敛效率;最后,在Matlab中搭建电网模型进行分析,仿真结果验证:改进NashQ方法相较于NashQ、NETRL算法的收敛速度有明显提升,风—车联合运行模式在多主体博弈下有较好吸引力。

基于热电风电协调调度的系统日调峰能力分析

提出一种热电风电协调调度方法,以热电联产机组和水源热泵作为联合热源,通过联合热源与风电出力的协调控制,减少等效风电出力波动性。该方法以风电出力波动最小为目标,将热源与采暖终端用户之间的供暖热水管道传输距离转化为输送时间,并将其作为热电风电协调调度的关键参量。计算了系统日调峰不足率,该指标反映了风电并网出力随机性对电网日调峰能力的影响,也验证了协调调度方法对减少风电波动和增加风电并网容量的有效性。

基于智能组合算法风电场调度功率预报设计

提出组合预测及智能算法滤波应用于风电功率预报曲线。对BP神经网络、小波神经网络、支持向量机3种风电预测技术进行研究,借助仿真软件进行预测误差比较分析;利用小波包分解平滑技术,对上述3种预测结果进行波动平抑,对比分析平抑前后波动率。综合比较分析预测误差及平滑效果,确定风电场功率平滑兼准确预报的系统优化方案,为后续参数控制选择提供依据。

兴安盟风电大规模发展,对调度运行管理挑战及应对措施

兴安盟具有非常丰富的风能资源,近几年风电装机比例的快速增加使电网调度运行管理的难度加大,风电输出功率的不确定性使系统调峰、调频、调压和稳定控制已面临越来越大的压力和困难。

利用储能提高风电调度入网规模的经济性评价

在自然等诸多因素的影响下,风电功率预测精度一直不高.在'联网运行'风电基地(规模多较大)这一背景之下,直接借助于风电功率预测信息决策风电调度,往往会引发电力系统的运行风险.而储能系统则拥有较强的能量、功率等方面时间迁移能力,可以很好地应对风电功率预测误差,并以此来保证电网运行安全.但是,储能系统在如今的技术经济水平背景之下显得造价昂贵,因此利用有效提升风电调度入网规模的做法可行与否必须要经过经济层面的系统评估.

基于条件风险的风电场随机优化调度模型及其快速求解方法

风力发电具有不确定性,且短期/超短期预测精度较低,其大规模并网给电力系统调度带来了新挑战。综合考虑风电场预测出力分布在小概率情形下是不准确的,且风电场实际发电功率应受系统消纳能力上限限制,建立了基于条件风险的风电场随机优化调度模型。模型认为风电场预测出力应服从某一截断的分布,且截断部分的概率值应直接累加到截断处。该模型为混合整数随机优化调度问题,为高效求解此问题,提出蒙特卡洛条件风险方法。最后以江苏某实际电网为例进行计算分析,分析结果表明本文提出的基于条件风险的风电场随机优化调度模型可以较好地解决风电场短期/超短期随机优化调度问题,提出的蒙特卡洛条件风险方法可以高效求解该类混合整数随机优化调度问题。