考虑发用电相似性的海上风电中长期双边协商交易优化决策模型

海上风电是未来最有潜力的可再生能源之一,但其出力具有随机性和波动性。为了更好地促进海上风电的市场化消纳,文中基于海上风电商与负荷聚合商间的中长期双边协商交易构建了优化决策模型。首先,通过时间序列相似性评估方法,为目标海上风电寻找最优的用电负荷组合。其次,考虑需求响应备用容量配置和发用电曲线预测误差,构建了基于两阶段分布鲁棒优化的中长期交易优化决策模型,为海上风电配置适应其未来一段时间内出力特性的需求响应资源,并合理调整中长期交易曲线。最后,通过仿真算例验证了所提模型的有效性和实用性。

冷能梯级利用的港口多能微网双层不确定性经济调度

为有效挖掘港口液化天然气(LNG)冷能利用的低碳灵活性潜力,充分发挥多时间尺度协同优化效应,提出一种考虑LNG冷能梯级利用的港口多能微网(MEMG)鲁棒-随机双层不确定性经济调度模型。首先,考虑LNG深冷-中冷-浅冷等各个温区的低碳灵活性潜力,建立低温碳捕集-冷能发电-直接冷却的冷能梯级利用模型,并以此为基础形成捕集-存储-利用协同的碳处理流程。其次,根据等概率逆变换生成考虑预测误差时序相关性的风电场景,并基于Wasserstein距离的0-1规划模型进行场景削减。再次,针对风电预测误差随时间尺度增加而增大的特性,构建多时间尺度优化的鲁棒-随机双层不确定性经济调度模型,上层通过分布鲁棒优化保证日前预调度决策鲁棒性,下层通过随机优化保证日内滚动调度决策经济性。最后,仿真结果表明,所提考虑冷能梯级利用的鲁棒-随机双层调度模型在解决日前长时间尺度预测精度低与日内短时间尺度易陷入局部最优矛盾的同时,可赋予港口MEMG更多经济性、低碳性及供电灵活性。

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。

计及精细化氢能利用的综合能源系统多时间尺度鲁棒优化策略

能源结构改革背景下,构建以氢能驱动、电-热为主体的综合能源系统(HEH-IES)具有重要意义。为提高含电氢耦合单元的IES运行灵活性,同时减小功率波动对系统的影响,提出含多元储能与综合需求响应的氢能精细化利用两阶段调度方法。首先,分析电制氢(P2H)两阶段运行过程与电氢耦合单元运行特性,对氢能的用能过程与设备进行精细化建模;其次,计及多元储能与综合需求响应提出了日前-日内两阶段多时间尺度优化策略,日前阶段充分考虑能源系统的不确定性,构建数据驱动的分布鲁棒优化(DRO)模型,日内阶段遵从日前计划,考虑多能流在灵活性调节时间尺度上的差异,通过多时间尺度的滚动优化降低功率波动的影响;最后,仿真算例证明了所提模型与策略对提升IES的运行灵活性具有积极作用。

高比例新能源接入的输电网外送通道与储能分布鲁棒优化协同规划方法

针对具有强随机性、集中式、大容量的风电与光伏并网给输电网的安全运行及新能源消纳带来的巨大挑战,考虑风电与光伏出力的不确定性和时序相关性,提出高比例新能源接入的输电网外送通道与储能的分布鲁棒优化协同规划方法。首先,以外送通道与储能的规划共同作为决策变量,将富余的新能源资源通过规划的外送通道送出;其次,利用储能缓解和抑制新能源发电的间歇性和随机波动性,促进实现新能源的全额消纳;然后,应用二阶锥凸松弛、泰勒级数展开等技术,将原混合整数非凸非线性规划模型转化成混合整数凸规划模型,以实现高效求解。最后,以改进IEEE 39节点输电系统为算例进行仿真计算,验证了所提模型和算法的正确性和有效性。

考虑分时碳价的虚拟电厂分布鲁棒竞标方法

为了探索双碳目标下虚拟电厂(virtual power plants,VPP)低碳、经济的竞标策略,提出了一种基于分时碳价和分布鲁棒优化思想的VPP参与日前多类市场的竞标策略。从减小电力市场运营成本的角度,提出了一种与电价负相关的分时碳价,采用基准线法为VPP无偿分配碳配额,计算新能源发电的国家核证减排量;综合考虑碳交易市场、能量市场和调峰市场的情况,搭建了VPP参与多类市场的竞标模型;针对风电的不确定性,构建了基于数据驱动的分布鲁棒两阶段竞标模型,并采用列与约束生成算法求解。算例分析表明,分时碳价能够有效降低电力市场运营商的运行成本,提高VPP运营商的收益,所提的VPP竞标模型能给出不同市场的最优投标方案,而分布鲁棒能够兼顾经济性与鲁棒性。

考虑灵活性的储能容量多阶段分布鲁棒规划

储能作为一种灵活性资源,具有促进新能源消纳和电力系统安全稳定运行的作用。然而受储能投资成本的制约,难以仅依靠大规模的储能满足系统的灵活性要求。为此,提出了一种考虑灵活性的电力系统储能容量规划模型,计及现有可调节的传统发电机组对灵活性的影响,并采用分布鲁棒机会约束描述新能源出力的不确定性;根据系统不同时间尺度的运行特性,综合考虑储能的投资成本、新能源出力的不确定性和系统运行的灵活性,建立了多时间尺度下的储能配置模型;采用多阶段迭代线性优化的方法提高求解效率。基于IEEE-RTS 24节点系统进行算例分析,结果验证了所提方法在求解储能配置容量方面具有较好的经济性和鲁棒性。

计及源荷时序特性的低压台区分布式光伏接入分布鲁棒优化方法

为提高低压配电台区中分布式光伏(DPV)的接入容量,促进光伏消纳,本文提出一种计及源荷时序特性的低压台区DPV接入分布鲁棒优化方法.首先,针对低压台区中分布式光伏出力和负荷需求的不确定性,提出一种基于优化聚类的源-荷联合时序场景生成方法;其次,计及电压约束、线路容量约束、逆变器无功补偿约束及光伏消纳约束等,构建低压台区分布式光伏接入分布鲁棒优化模型,在保证各典型场景最恶劣概率分布下的弃光率期望值符合要求的情况下,最大化低压台区中分布式光伏接入容量;然后,建立低压台区分布式储能接入的数学模型,以研究储能接入及其充放电机制对低压台区分布式光伏接入的影响;最后,以实际配电台区为例进行仿真计算,验证了本文模型的有效性.

不确定服务时间下分布式鲁棒门诊预约调度和排程

研究了单服务台门诊预约调度问题,考虑了门诊服务中不确定服务时间,基于服务时间联合概率分布的支撑集和矩等部分信息,并利用平均绝对偏差刻画服务时间的相关性,最小化最坏情况下期望等待成本和加班成本,建立了分布式鲁棒优化门诊预约调度和排程模型,利用优化方法结合对偶理论,得出了模型的数学性质和易求解的等价问题,确定患者最优的预约服务时长和服务次序.最后,仿真实验结果验证了模型的可行性和有效性.

考虑随机运能和送到时限的高铁快递运输计划优化方法

为充分利用高铁非高峰期的列车运能,高铁快运已成为铁路快捷货运发展新趋势.然而,受客运需求波动影响,载客动车组可用于高铁快递的运能呈现高度不确定性,给日常运营组织带来巨大挑战.为增强高铁快运系统应对随机运能的能力,提出一种考虑随机运能的高铁快递运输计划优化方法.首先,采用离散场景刻画列车运能的不确定性,以最大化高铁快运期望总收益为目标,综合考虑快递的送到时限和运营约束,针对场景概率分布精确已知情形,构建两阶段随机规划模型(SP);然后,进一步考虑场景概率分布信息部分已知情形,构建两阶段分布鲁棒优化模型(DRO),基于盒式模糊集,借助对偶理论将DRO模型转化为等价的整数线性规划模型并利用GUROBI求解;最后,基于宁杭高铁设计数值实验验证模型的有效性,结果表明,相较于SP模型,DRO模型体现出较强的鲁棒性,只需付出较小的代价即可有效抵抗运能波动对运输计划的影响,并且能够改善最坏情形下解的质量,切实改善高铁快递实际运营中的稳定性.

独立储能电站参与电能量和调频市场容量投标的协同优化

首先,分别应用多面体不确定集合和基于Wasserstein距离的不确定集合描述调频信号和实时电能量和调频市场价格的不确定性。其次建立独立储能电站参与联合市场的分布式鲁棒优化模型,以协同优化不同市场的申报容量。模型中引入实时调频性能指标以反映调频响应对调频收入、充放电成本以及退化成本的综合影响,从而更好地优化储能的自调度计划。采用拉格朗日对偶法将所建立的分布式鲁棒优化模型转换为经典鲁棒优化模型,并通过去绝对值、构建分段函数等方法进行线性化后调用gurobi求解器进行求解。最后通过算例验证所提优化模型的正确性和有效性。