考虑新能源高阶不确定性的交直流混联电网静态电压稳定裕度计算

随着大量新能源场站接入交直流混联电网,系统的静态电压稳定裕度(static voltage stability margin,SVSM)水平具有很大的不确定性,需要研究考虑新能源场站高阶不确定性的交直流混联电网SVSM计算方法。针对此问题,首先建立了交直流混联电网SVSM计算模型,模型中考虑了直流换流站控制方式随负荷增长的切换;采用概率盒模型描述风速与光照强度的随机波动,提出了改进区间半不变量法以获得更准确的SVSM概率盒,该方法通过K-means++聚类算法将随机变量样本划分为多个波动范围较小的样本集,以降低半不变量的线性化计算带来的误差;并结合Gram-Charlier级数展开和概率加权和计算得到考虑新能源场站高阶不确定性的系统SVSM概率盒。通过对修改的IEEE-39节点交直流系统和南方电网两个算例的分析,并与区间半不变量法和双层蒙特卡洛法比较,验证了所提出方法获得的SVSM概率盒具有较高的计算精度和效率。

应对高阶不确定性的输配电协同优化调度

为应对风力发电与负荷侧的不确定性,提高电力系统对可再生能源的消纳能力,实现输电网和配电网间的优化调度,该文提出应对高阶不确定性的输配电协同优化调度模型.该文模型考虑风力发电及负荷侧的不确定性,在输配电互联的基础上引入电气热综合能源系统.研究结果表明:该文模型能提高系统的风电并网能力,增强系统适应电负荷波动的性能,降低系统的碳排放,提升系统的经济性.该文研究结果可为电力系统应对高阶不确定性制定输配电调度策略时,提供依据和支撑.

考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型

传统计及风电不确定性优化调度方法忽略了风电概率分布规律的高阶不确定性特征,在运行成本、风电消纳水平方面存在进一步优化的空间,为此,建立一种考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型。首先,引入云模型理论,建立能够同时描述风电功率及其概率分布不确定性的风电高阶不确定性模型;在此基础上,结合分布式鲁棒优化理论,以系统综合运行成本最低为优化目标,建立考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型;引入多维序列运算理论,离散化处理风电高阶不确定性云模型,将分布式鲁棒优化模型转换为两阶段非线性优化模型,简化求解。最后,以某地区电网为例,验证了所提模型在提升含风电接入系统优化调度效果方面的有效性。

电力系统运行调度中的高阶不确定性及其对策评述

源、网、荷不确定性的增强使得确定性调度方法的合理性前提在当今电力系统越来越难以满足,不确定性的预测、分析与决策方法得到了快速发展。然而,作为不确定运行条件下电力系统调度决策的基础,源、网、荷不确定性的统计规律自身却也存在着难以避免的不确定性,这种高阶不确定性直接影响着应对不确定性调度决策方法的有效性,不可简单加以忽略。近年来,已有研究开始关注这种调度中存在的高阶不确定性问题,提出了围绕着不确定概率分布的信息获取方法与优化调度方法。在此背景下,将围绕着高阶不确定性这一线索,对目前受到关注的新能源发电、负荷响应能力以及发输电设备运行可靠性中存在的高阶不确定性问题进行分析,评述已有的针对高阶不确定性问题的分析与决策方法,进而,对这一研究领域中亟待解决的问题及未来的发展方向进行总结与展望。

考虑风电高阶不确定性的电气综合系统分布鲁棒协同优化调度

电力系统中大规模风电功率的接入和燃气机组装机的不断扩展使得电力网络和天然气网络联系日益密切,电力-天然气双网耦合系统的协同运行为风电消纳提供了新的途径。针对历史样本数据不准确性及其概率分布建模不完备性导致风电功率呈现出的高阶不确定性问题,提出考虑风电概率分布不确定性的电-气综合能源系统分布鲁棒协调优化调度模型。首先,基于风电出力概率密度函数置信带构造不确定量的模糊集,在此基础上,结合双重因子仿射可调策略建立电力系统两阶段分布鲁棒经济调度主问题,并将上述具min-max形式的含有不确定量的优化问题转化为混合整数线性规划问题;其次,建立考虑燃气机组备用配置有效性的天然气系统运行可行性检验子问题;再次,提出主、子问题迭代求解的协同框架,通过耦合元件决策变量及不可行约束集进行信息交互博弈,实现电力、天然气系统的协调优化调度。最后,通过3个不同规模测试系统的算例验证所提模型和方法的有效性。

计及模糊随机不确定性的聚合商调度策略

可中断负荷响应行为中的随机和模糊因素通常同时存在,即统计规律本身包含高阶不确定性,针对高阶不确定性背景下的聚合商调度决策问题,在可中断负荷传统的削减率模糊模型的基础上考虑其随机性,建立模糊随机机会约束规划模型,求解可中断负荷的最优响应容量,并进行相应的风险评估。计及高阶不确定性的模糊随机模型和传统的模糊模型的算例对比结果表明,计及高阶不确定性的决策方法更稳健,能减小调度决策的风险,体现了响应可靠性对决策者利润的影响,可为聚合商的调度提供指导。

基于数据挖掘的输电断面动态极限传输功率在线构建方法

随着风电等间歇性新能源的大规模并网,电网运行状态变化频繁,传统基于典型运行方式计算的输电断面极限传输功率(Total Transfer Capability,TTC)适用性降低。文中提出一种基于数据挖掘的输电断面动态TTC在线构建方法。首先,基于风电和负荷的超短期预测及预测误差的高阶不确定性,采样生成“风电-负荷”二维数组及相应运行状态集,对部分运行状态计算其TTC,获得用于构建输电断面动态TTC的有标记/无标记知识库;然后,通过混合互信息法选择出与TTC存在强关联的特征属性;最后,利用半监督协同训练,建立TTC偏差与特征属性之间的定量关系,进而得到输电断面动态TTC。算例验证表明,该方法不仅能够基于超短期预测及预测误差的不确定性准确估计输电断面TTC,而且能够量化提供提高TTC的调度信息,同时,采用半监督数据挖掘技术,减少了计算TTC的次数,构建动态TTC速度快,能够较好的适应在线运行方式。

考虑惯量支撑及频率调节全过程的分布鲁棒机组组合

风电的随机性和低惯量增加了电力系统安全经济运行的难度。针对风电的高阶不确定性,该文提出基于正态云模型表征风电预测误差概率分布值,综合1-范数和∞-范数条件约束风电预测误差概率的可行域,建立两阶段分布鲁棒机组组合模型。同时针对高渗透率风电系统惯量低、调频能力弱的特征,在优化模型中综合考虑系统中同步发电机组的同步惯量、风电机组的虚拟惯量和下垂控制,融合时域优化和频域控制,通过时频域的解析,推导"惯量支撑–频率最低点–准稳态–二次调频"的全过程约束,以满足惯量和各阶段频率调节的备用需求。基于此,将所提模型混合整数线性化,并采用列和约束生成算法对其进行求解,生成的优化割有效地降低了求解复杂度。算例仿真验证表明,所提模型和方法能有效提升系统的频率响应能力,保证安全经济运行。