邻域自适应粒子群算法求解地源热泵区域能源系统鲁棒优化调度问题

针对地源热泵区域能源系统中冷热负荷和机组效能的不确定性,本文提出了一种考虑双重不确定性的鲁棒优化调度方法.首先,基于多面体不确定模型描述调度模型中的鲁棒变量.然后,针对建筑冷热负荷不确定性,采用对偶原理将双层优化模型等价为单层优化模型;对于机组效能不确定性,采用场景法进行分析.最后,采用多目标优化约束处理方法处理鲁棒优化调度模型中的约束条件.同时,为更加高效、准确求解所构建的优化调度模型,提出了一种邻域自适应粒子群优化算法(NAPSO).实验结果表明,在制冷和制热工况下,与经验运行策略相比,本文所提方法可分别减少7.22%和5.55%的系统运行成本,是一种解决地源热泵区域能源系统鲁棒优化调度的有效方法.

综合能源系统两阶段鲁棒优化调度及碳-绿色证书联合交易下重复收费的影响

推进碳-绿色证书联合交易机制,实现碳交易与绿色证书交易的良性互动,有利于多市场环境下综合能源系统(IES)的健康发展。在此背景下,提出了将碳-绿色证书联合交易引入IES的优化调度方法,并分析了联合交易引起的重复收费问题及其影响。在碳-绿色证书联合交易模型中引入交易权重因子,建立了碳-绿色证书联合交易下重复收益的量化方法;构建min-max-min结构的IES两阶段鲁棒优化调度模型,利用盒式不确定集合来刻画新能源出力的不确定性,通过调节不确定参数来求解IES参与不同市场的最优成本;通过仿真算例验证了所提方法在降低碳-绿色证书重复交易收益率、提高系统运行经济性以及新能源消纳率方面的作用。

基于灵活性资源与风电协同互动可行域的鲁棒优化调度策略

风电高比例接入电网后,其出力的随机性及波动性增加了电网中安全调度运行的决策难度。为促进风电消纳,同时降低风电不确定性对电网稳定运行的影响,提出一种基于灵活性资源与风电协同互动可行域的鲁棒优化调度策略。首先,以储能及电动汽车作为可调节灵活性资源集合,构建可消纳风电波动范围与储能、电动汽车功率调节区间的可行域,根据系统当前运行状态为控制策略提供指导;其次,基于可行域提出一种计及风电消纳能力及调度成本最优的两阶段鲁棒优化模型,充分挖掘灵活性资源的调节能力,优化灵活性资源与风电的协同调度策略以应对系统调度中的不确定因素;最后,根据可行域形态指标修正调度策略进一步提升风电资源的消纳能力。通过IEEE39节点系统进行算例分析,验证了所提模型及方法的有效性。

基于深度学习的直流配电网分布鲁棒优化调度方法

随着分布式资源的大规模接入,直流配电网能量损耗小、控制灵活的优点凸显。针对直流配电网传统物理优化模型效率低的问题,提出了一种基于深度学习的直流配电网分布鲁棒优化(DRO)调度方法,其采用深度学习方法替代了基于场景的DRO模型的迭代求解过程,通过直接预测典型场景的最恶劣概率分布来提高模型求解效率。构建直流配电网基于场景的DRO物理模型,采用列与约束生成算法迭代求解生成深度学习的训练数据;以光伏出力、负荷、范数置信度为输入,以最恶劣概率分布为输出,构建深度神经网络模型;基于训练好的神经网络预测实时输入的光伏出力、负荷、范数置信度的最恶劣概率分布,构建最恶劣概率分布下的单层随机规划模型,获取等效的基于场景的DRO调度策略;采用33节点直流配电网系统为算例,验证所提方法在求解效率和计算精度方面的有效性。

新能源电力系统灵活性供需量化及分布鲁棒优化调度

电网中新能源渗透率的提升导致电力系统在局部时段灵活性严重不足。针对现有处理电力系统灵活性和供需不确定性过于保守或冒险的问题,提出一种数据驱动的分布鲁棒优化调度模型。首先,考虑风光出力的时空相关性,基于Copula理论构建出力集合。结合场景法与区间法对电力系统灵活性需求进行量化,引入灵活调节因子表征各类资源参与灵活性调节的能力,建立灵活性供需平衡约束。其次,考虑电动汽车等需求侧资源的灵活性供给能力,以灵活性资源运行成本与电网灵活性缺额惩罚成本最优作为目标函数,建立数据驱动的两阶段分布鲁棒模型。为降低保守性,采用综合范数对其概率分布进行约束,减小了灵活性需求出现极端情况的概率。针对两阶段鲁棒模型求解问题,利用零和博弈思想将模型解耦为主问题和子问题,采用列与约束生成算法进行迭代求解。最后,仿真算例表明,所提模型相比于传统不确定性模型对提高电力系统灵活性裕度与经济性具有积极作用。

考虑源-荷不确定性的电热联合系统分布鲁棒优化调度

可再生能源出力及负荷需求的不确定性严重影响电热联合系统的鲁棒优化运行。基于此,提出了一种改进Wasserstein度量的考虑源-荷不确定性电热联合系统分布鲁棒优化调度模型。建立基于极端场景下改进Wasserstein度量的风电预测功率模糊集,缩减风电预测功率模糊集的规模,进而提出基于梯度归一化改进Wasserstein生成对抗网络方法对负荷需求的不确定性进行建模,提高负荷不确定性建模的精度;构建综合考虑发电成本、调节成本等的分布鲁棒优化调度模型,并基于对偶理论和拉格朗日乘子法将该模型转换成可求解的数学模型;以修改的9节点系统及IEEE 118节点系统为例验证了所提出的模型具有更高的求解效率以及更好的经济性和鲁棒性。

计及公平性的多能合作博弈鲁棒优化调度

针对电力市场环境下多能协调优化运行系统中风电、光伏出力不确定性问题,提出了一种计及公平性的风光储多源合作博弈鲁棒优化调度模型。构建了以风力发电、光伏发电、抽水蓄能电站和光热电站为发电单元的多源发电系统,在发电系统内部建立计及公平性的合作博弈优化调度模型;在合作博弈模型的基础上,结合鲁棒优化理论,引入鲁棒因子,将含有不确定性的约束条件转化为确定性约束,实现模型的鲁棒化。以甘肃某地区电网为例进行算例分析,分析结果表明:模型具有灵活性,能适应不同稳定性要求下的运行需求,系统运营者可通过调整鲁棒系数来调节对系统随机性的容忍度;相比于非合作博弈情景下的收益,采用合作博弈时系统的总体收益高,能够充分发挥合作博弈的优势,促进新能源联合系统的可靠运行。

计及风险的分布式电源与储能虚拟电厂鲁棒优化调度

面向由分布式电源与储能组成的虚拟电厂,提出了一种计及风险的2阶段鲁棒优化调度模型,以应对分布式可再生能源的不确定性对虚拟电厂运行带来的影响。该模型第1阶段对鲁棒模型的不确定集进行优化,同时评估弃可再生能源风险与失负荷风险;第2阶段则在优化的不确定集内寻找最恶劣的运行场景,并对该场景下的虚拟电厂运行成本进行优化。2阶段模型协同求解,可以确定合适的鲁棒模型不确定集,并制定应对最恶劣运行场景的调度方案,保证虚拟电厂运行的经济性与安全性。通过对2类风险进行线性化,所提模型可采用目前最先进的列约束生成算法进行求解。最后用算例分析验证了所提模型的有效性。

基于自适应扩散算法的主动配电网鲁棒优化调度

针对主动配电网负荷调度的均衡性问题,提出了自适应扩散算法的主动配电网鲁棒优化调度方法。通过构造自适应邻接矩阵和融合矩阵,对节点状态值进行迭代更新,以实现全网用户一致检测信息,控制主动配电网发电出力功率边际成本,提高其鲁棒性,优化调度效率,并保证负荷均衡性。实验结果表明,所提方法可显著降低系统的负荷峰谷差,提高其鲁棒性并保证负荷均衡性。

考虑电动汽车虚拟储能的高渗透配电网鲁棒优化调度

针对可再生分布式电源和电动汽车大量接入后给配电网带来的挑战,提出了一种综合考虑电动汽车接入随机性和分布式电源出力不确定性的鲁棒优化调度模型。首先,分析了分布式电源与电动汽车负荷的协同特性,结合电动汽车充放电管理方法与各类电动汽车的停驶特点,建立了可供调度的电动汽车虚拟储能容量估算模型;然后,利用鲁棒随机优化理论描述风光不确定性,以净负荷波动最小和电动汽车用能成本最低为目标函数,构造了优化调度模型及求解算法。最后,以某配电网为算例对所提模型与算法进行验证,结果表明:对电动汽车的充放电价格、功率及时间进行集中优化调控,能够达到协同可再生能源出力、平抑负荷波动的目的,削峰填谷效果显著。

计及充换储一体站的主动配电网鲁棒优化调度

该文提出一种综合考虑电动汽车充换储一体站与主动配电网的两阶段鲁棒优化调度模型。基于多面体不确定集合分别描述电动汽车快充站、风机和光伏模型。针对地理信息系统建立计及网络拓扑结构的交通流量模型,利用电动公交车发车时刻表和线路安排,结合速度-流量实用模型建立电动汽车换电站模型。在风机、光伏、微型燃气轮机和电动汽车充换储一体站接入的主动配电网中,建立两阶段鲁棒优化调度模型并将其转化为混合整数二阶锥模型,采用分层列和约束生成算法对其进行求解。以某地区实际道路情况为例,并结合改进的PG&E69节点系统验证了本文所提方法的优势。

考虑热网传输延迟的电-热综合能源系统鲁棒区间优化调度

为应对弃风现象及风电出力的不确定性问题,考虑热网传输延迟特性对应的储能特性,提出一种电热综合能源系统(integrated electricity and district heating system,IEDHS)的鲁棒区间优化调度模型。首先,对热网的物理结构及传输延迟、温度损耗特性进行建模,并参与IEDHS优化调度;其次,以区间形式考虑风电的不确定性,使系统在所有风电出力允许区间内,均满足运行约束条件;再次,建立了一种考虑热网传输延迟的IEDHS鲁棒区间优化调度模型,采用对偶理论将原模型进一步转化为单层模型,并调用CPLEX求解器进行求解;最后,通过对PJM-5节点测试系统与6节点热力系统、IEEE-39节点测试系统与12节点热力系统组成的IEDHS进行算例分析,验证了所提模型的有效性。算例结果表明,热网的传输延迟可提高风电利用率,降低系统运行成本,鲁棒区间优化调度结果较常规调度更具可靠性。

考虑柔性资源多维价值标签的交直流配电网灵活调度

可再生能源高渗透率使得交直流配电网面临严重的随机性和波动性,充分挖掘柔性资源调控潜力可以有效地降低可再生能源带来的网络运行风险。针对当前交直流配电网优化调度主要考虑电压源型换流器(VSC)的调控能力,对VSC与柔性资源协同研究不足的问题,提出一种考虑柔性资源多维价值标签的交直流配电网灵活调度方法。首先,考虑柔性资源调控特性差异,构建了包含响应时段、调节能力、调节成本及响应意愿的多维价值标签评估体系,准确全面地评估柔性资源聚合调控潜力范围;其次,以运行成本最小为目标函数,柔性资源多维价值标签为约束,建立交直流配电网两阶段鲁棒日前优化调度模型,并采用嵌套列和约束生成算法(C&CG)及强对偶理论进行求解;最后,通过改进的IEEE 33节点交直流配电网仿真结果表明,所提方法能够充分发挥柔性资源的调控潜力和协同能力,同时可有效提高模型求解效率和求解精度。

考虑智能软开关的配电网灵活性评估及优化调度模型

化石能源枯竭和气候环境恶化两大问题日趋严重,促使风光等分布式发电(distributed generation,DG)大量并入配电网,负荷侧也出现了可控负荷等新元素,然而一系列能源转型措施带来了复杂不确定性和波动性问题,使配电网的灵活性需求急剧增加,针对新型配电网下的灵活性量化评估和优化调度研究具有重要意义。基于此,首先对配电网灵活性供需平衡机理进行概述,并得到应用于配电网运行状态优化的智能软开关(soft open point,SOP)运行约束方程;其次,从灵活性供需匹配和传输通道2个方面提出净负荷适应率和支路负荷裕度2个灵活性评估指标,进而构建以运行成本和灵活性为优化目标的优化调度模型;然后,采用综合范数约束不确定性场景概率分布置信集合,构建基于数据驱动的分布鲁棒优化调度模型,并采用列与约束生成(columns and constraintsgeneration,CCG)算法进行求解;最后,在改进的IEEE33节点算例上验证了模型对配电网运行状态的优化作用和分布鲁棒方法的有效性。

多协同市场下含电动汽车虚拟电厂的优化调度

随着我国《碳排放权交易管理办法》施行,虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为一种能够有效解决大规模分布式能源及电动汽车入网波动的手段,其在碳交易市场与其他能源市场下的调度优化成为研究热点。在此背景下,本文虚拟电厂引入电动汽车、电转气以及碳捕集设备,利用电转气与碳捕集设备的联合作用使得电力市场、天然气市场、碳交易市场间联合起来组成多协同市场。在考虑风光不确定情况下,建立在多协同市场下含电动汽车虚拟电厂优化调度模型,介绍了电动汽车充放电管理策略以及多市场交易框架,以虚拟电厂在多协同市场下的总收益最高为目标函数,包含多协同市场交易收益、各项设备成本以及电动汽车补偿成本等。最后采用商业求解器YALMIP/CPLEX对所建立优化模型进行求解,算例结果表明所建立模型的合理性及经济性。