基于2层规划的间歇性分布式电源及无功补偿综合优化配置

目前分布式风电(distributed wind generation,DWG)、光伏电池(photovoltaic,PV)等间歇性分布式电源(distributed generation,DG)优化配置对象单一而难以全面反映间歇性DG优化配置的综合效益,且不宜采用确定性的变量和约束来处理间歇性DG出力不确定性和波动性的问题,针对此状况,采用机会约束规划方法,基于随机潮流计算结果,建立2层优化配置模型,对间歇性DG和补偿电容进行综合优化配置,并选择带精英策略的遗传算法进行优化求解。算例结果表明,补偿电容的优化投切效益会影响间歇性DG和补偿电容的优化配置,而补偿电容的配置容量及其最大日允许投切次数、间歇性DG出力和负荷功率期望值的季节性变化对补偿电容的优化投切效益均有显著的影响。2层优化配置的最优方案在兼顾间歇性DG和补偿电容的规划经济效益与补偿电容优化投切效益的同时,还可利用补偿电容进一步改善系统的电压质量,从而获得经济效益与电压质量的综合最优,算例分析结果验证了该模型的有效性和合理性。

基于2层规划并计及风险的配电网最优购售电模型

购电侧采用基于条件风险价值(CVaR)法建立的以风险最小为目标的数学模型,以确定配电公司最优购电比例和风险成本;售电侧考虑交易过程中的随机量,建立随机机会约束规划模型以确定最优销售电价。建立2层规划模型,把配电公司利润最大化作为上层决策,购电风险最小化作为下层决策,将购售电模型统一,实现购售电的联合优化。将实时电价与峰谷电价模式结合进行仿真,结果表明,所提模型有效体现购售的联动,确保了配电公司的效益,相比于单层规划模型更有利于降低配电公司的购电风险。

基于机会约束2层规划的输电线路检修计划优化

通过对电力市场环境下输电线路检修计划优化问题(TMSOP)的研究,提出基于机会约束2层规划的TMSOP模型和算法。模型考虑了TMSOP涉及的不确定因素,统筹了检修经济性和检修过程中电网的可靠性,同时综合评估了不安全现象的概率和后果。模型通过基于蒙特卡罗仿真的混合智能优化算法求解,在求解过程中引入禁忌表以提高计算速度。IEEE RTS-79算例仿真结果表明,文中提出的模型和算法不仅优化了线路检修计划和检修资源安排,而且明确了检修期间电网风险最低的运行方式。

计及有功–无功功率协调控制的2层微电网优化调度模型

为协调微电网内不同种类的微源、缓解风电和光电的波动性给微电网调度所带来的干扰,提出了1种计及有功–无功协调控制的2层微电网优化调度模型。该模型的第1层为日前调度计划模型,求解以发电费用最小为目标的混合整数非线性规划模型,获得系统运行的参考值;第2层为实时调度控制模型,基于线性规划的交叉迭代方法求解,实现有功–无功功率的协调控制,保证微电网功率平衡。通过算例验证所提模型及方法,结果表明:实时调度控制能有效降低日前调度计划无法精确考虑的不确定因素的干扰,适用于微源出力和负荷大幅波动的情况,且系统电压不会剧烈变化。

计及节能调度的分布式电源优化配置及其并行计算

研究了多负荷水平下计及节能调度的配电网分布式电源(DG)优化配置问题,建立了2层规划数学模型,上层优化以DG并网运行价值最大为目标,确定DG与储能电池的位置和容量;下层优化模拟配置储能装置的配电网最优节能调度,确定DG的运行出力。采用蚁群算法结合线性规划的混合算法对该模型进行了求解,并实现了主从模式与对等模式相混合的并行算法。算例表明,该模型可显著提高DG接入容量和实际发电量,使DG并网运行价值最大化;并行算法可有效提高算法的计算速度和搜索效率。