基于分布鲁棒优化的车-站-网日前能量管理与交易

为考虑上级电网电价、光伏出力等多重多层级不确定性对车-站-网互动博弈模型的影响,且充分体现配电网主动管理技术支撑效果,文中提出了一种基于分布鲁棒优化的车-站-网能量管理与交易方法。首先,针对主动配电网内多元主体能量管理与交易问题,建立了配电网运营商、充电站和电动汽车的日前市场互动框架。其次,融合主动网络管理技术和网络约束,在配电网运营商与聚合了电动汽车的多个充电站之间构建了以多主体各自利益最大为目标的双层Wasserstein分布鲁棒互动博弈模型。然后,提出了结合Karush-Kuhn-Tucker条件、对偶原理和大M法的化简方法以解决多层级不确定性造成的求解难题,将双层Wasserstein分布鲁棒模型转化为单层混合整数二阶锥规划模型,并利用商业求解器YALMIP/GUROBI进行了求解。最后,通过算例仿真验证了所提模型和方法的有效性。

面向山区铁路工程物流基地选址的分布鲁棒优化模型

山区铁路传统工程建设运输物流基地选址模型较少将未来可能需求纳入考量范畴,忽视了此类临时工程在社会效益方面的可持续发展潜力。针对此问题,在传统工程建设运输物流基地选址模型考虑影响因素及假设基础上,加入永临结合决策变量,构建同时考虑未来社会需求分布的不确定性的工程选址模型。以工程地质条件、建设施工成本、道路情况等多个因素作为评价指标,采用预测未来社会需求并引入波动变量构建非精确机会约束的方式,提出适用于永临结合模式设施选址的“多面体-DRO”二阶段分布鲁棒模型。研究结果表明:服务水平是选址决策的主要影响因素;对于高海拔施工点,选择附近的高海拔设施更加可靠;为尽可能服务高海拔地区,永久设施点更倾向于在高海拔地区修建。建立的模型能够有效抵抗不确定性带来的代价,从而避免决策失误,在山区铁路工程永临结合设施修建方面有着重要理论价值和实际指导意义。

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。

考虑移动氢能存储的港口多能微网两阶段分布鲁棒优化调度

为有效应对海上风电固有的间歇及波动性给港口多能微网带来的不确定性风险,提出一种考虑移动氢能存储的港口多能微网两阶段分布鲁棒优化调度模型。首先,结合Wasserstein距离实现风电出力概率分布模糊集的精确刻画,并通过非参数核密度估计拟合海上风电预测误差概率分布,获得不同置信水平下风电出力区间及场景。其次,分析氢能船舶、汽车等移动氢能存储资源对间歇性风电出力的能源存储潜力,并结合用能心理、交通属性差异,将两者分别建模为激励型、价格型需求响应,实现港口移动氢能存储灵活性资源的高效聚合。再次,针对含移动氢能存储的港口多能微网,构建基于概率分布模糊集的日前-日内两阶段分布鲁棒优化调度模型,并运用线性决策规则与强对偶理论将其转换为混合整数线性规划模型求解。最后,基于海上风电实测数据进行仿真验证。结果证明,移动氢能存储可显著提升港口多能微网的低碳灵活性,所提模型在兼顾港口多能微网经济性的同时,可进一步保证风电不确定性风险下的鲁棒性。

基于分布鲁棒联合机会约束的光储充电站滚动优化调控模型

随着电动汽车的普及和清洁能源装机容量的日益增加,光储充电站展现出广阔的应用前景。针对电动汽车随机接入影响下光储充电站功率难以精准调控的问题,提出基于分布鲁棒联合机会约束(DRJCC)的光储充电站滚动优化调控模型。将基于混合整数规划(MIP)的精确DRJCC模型、基于CVaR-Slim凸松弛的DRJCC模型、基于Bonferroni不等式的DRJCC模型进行对比,通过算例分析验证了所提优化调控模型的有效性。算例分析表明,所提基于CVaR-Slim凸松弛的DRJCC模型能够同时满足更多电动汽车的充电需求。

含整体煤气化燃料电池-碳捕集电厂的风火储系统分布鲁棒调度方法

整体煤气化燃料电池(integrated gasification fuel cell,IGFC)是与碳捕集技术高度适配的清洁、高效、稳定的绿色煤电技术,有望克服传统碳捕集技术在低浓度CO_(2)环境下产生的高成本、高能耗问题。该文构建含IGFC碳捕集电厂的风火储发电系统。研究IGFC碳捕集电厂的运行机理,对IGFC内部各环节建立数学模型,提出工况匹配时燃烧利用率和阴极空气利用率需要满足的运行条件,并针对该型碳捕集电厂的电碳特性进行分析。为计及风电出力的不确定性,构建风火储系统的两阶段分布鲁棒经济调度模型,引入k阶适应性理论,提出基于正交支撑子集策略的求解方法来获得鲁棒对等式。最后,在改进IEEE-30节点系统中进行算例分析,结果表明,该型碳捕集电厂可利用阳极碳富集的优势,实现系统低碳经济调度的目标,并验证所提优化方法能为可行解提供可解释性。

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KL散度距离处理风电不确定性的负荷恢复分布鲁棒优化

在构建以新能源为主体的新型电力系统的背景下,在恢复控制过程中积极利用新能源并充分应对其对运行安全带来的潜在风险对于减小停电损失具有重要意义。首先,为了表征风电出力的不确定性,采用KL散度(Kullback-Leibler)距离作为筛选极端风电出力场景的控制条件,并据此构建模糊集作为风电出力典型场景。在满足相关运行安全约束的前提下,建立了以最大化加权负荷恢复量为优化目标的分布鲁棒优化模型以制定计及风电的负荷恢复方案。经松弛处理和对偶转换所得到的混合整数二阶锥模型可调用商业求解器求解。以接入规模风电场的IEEE 10机39母线系统为例进行仿真,结果表明:相比于传统的鲁棒优化方法,该方法降低了优化结果的保守性,有助于加快负荷恢复,减小停电损失。

考虑柔性电/热负荷的综合能源系统分布鲁棒优化调度

综合能源系统(integrated energy system,IES)的效益分析不仅取决于能源供给侧的调度方案,也受到需求侧用能方式的影响。基于此,在IES的需求侧引入柔性负荷响应,以平滑负荷曲线,进一步提升IES的风电消纳能力和经济效益;同时为尽量减小供能侧风电出力不确定性的影响、实现调度方案鲁棒性与经济性的均衡,构建了考虑柔性电负荷和柔性热负荷的IES两阶段分布鲁棒优化调度模型:预调度阶段以IES的日前综合调度成本最低为目标;再调度阶段以风电历史数据为基础,寻找最恶劣风电出力概率分布下的最优机组调节方案,并使用列约束生成算法进行求解。最后,采用算例验证了该模型的有效性。

考虑特性分类批处理负荷可调节能力的数据中心微网灵活性设备分布鲁棒容量配置方法

微网灵活性设备主要用于平抑源荷两侧的波动,其容量配置方法应考虑源荷不确定性的影响,而含数据中心微网的灵活性设备容量配置方法还应进一步考虑数据中心负荷的可调节特性。考虑数据中心批处理负荷的可调节能力和源荷不确定性因素,提出一种灵活性设备容量配置方法。根据负荷特性的不同,将批处理负荷划分为2类以更加准确地量化其可调节能力,一类为带宽时序可变限时可平移负荷,另一类为带宽时序不变可中断平移负荷,对这2类批处理负荷进行详细分析并给出一般性的建模方法;构建数据驱动下的min-max-min两阶段分布鲁棒优化容量配置模型,利用1-范数和∞-范数约束场景概率分布模糊集,采用列和约束生成算法对该模型进行化简求解。对某省数据中心微网进行算例分析,验证了所提方法的有效性。

考虑条件风险价值的交直流系统两阶段分布鲁棒低碳经济优化调度

考虑到海上风电出力的随机性以及日益突出的生态环境问题,以含柔性直流输电技术(voltagesource converter high voltage direct current,VSC-HVDC)的交直流系统为研究对象,提出了考虑条件风险价值(conditional valueatrisk,CVaR)的两阶段分布鲁棒低碳经济优化模型,构建了基于Kullback-Leibler(KL)散度的概率分布模糊集,同时利用条件风险价值量化了极端场景下的尾部风险,使得模型能够同时考虑概率分布不确定性以及处于最坏概率分布中极端场景下的尾部损失;此外,将阶梯型碳交易机制并入所提分布鲁棒模型中,通过合理利用柔性资源和储能装置,增强系统运行的灵活性,在兼顾运行风险的前提下,降低碳排放量的目标。再者,为了提高计算效率,在列和约束生成算法(column-and-constraint generation method,C&CG)和Multi-cut Benders分解算法的基础上提出了双循环分解算法。最后,在基于改进的IEEE RTS 79测试系统中验证了所提模型及算法的有效性。

新能源大基地风光储容量协调优化配置

大型新能源基地需要协调配置风光火储容量以满足外送要求,其中火电容量及外送通道的容量通常预先确定,从而风电、光伏、储能的容量配置成为影响新能源外送效果的重要因素。为此,针对大型新能源基地,研究了风光储容量优化配置问题,提出了基于新能源外送可靠性的容量配置方法。基于需求侧的负荷曲线,提出了一种聚类方法来优化直流通道的计划传输功率;基于直流计划功率,提出了衡量新能源外送可靠性的送电置信概率指标;基于送电置信概率等约束,构建了风光储容量优化配置的基本规划模型。为了进一步保证在不同的场景下新能源能可靠外送,在基本规划模型的基础上加入场景分布不确定性,提出了风光储容量配置的分布鲁棒规划模型。考虑到分布鲁棒约束包含整数变量,提出了一种迭代算法用于该分布鲁棒规划模型的求解。实际算例验证了所提方法的有效性。

考虑配电网灵活性的分布鲁棒优化调度

针对新能源占比不断增加导致的配电网线路过载和灵活性不足问题,提出一种考虑配电网灵活性的分布鲁棒优化调度方法。首先,考虑节点灵活性资源的功率支撑作用、网络灵活性资源智能软开关的系统潮流优化,提高配电网灵活运行能力;其次,考虑供需平衡和功率传输能力提出了灵活性裕度和线路容量裕度灵活性评价指标;然后,以灵活性裕度、线路容量裕度最优和运行成本最小为目标,构建基于数据驱动的两阶段分布鲁棒优化模型,通过列与约束生成算法对模型求解。最后,通过算例仿真验证了所提模型对提升配电网经济灵活运行的有效性。

考虑生物质能和农业柔性负荷的农业产业园区综合能源系统规划方法

农业产业园区规划是实现农业产业园区用能低碳灵活的基础,而生物质资源高值化利用和农业柔性负荷对于促进农业产业园区的合理规划十分重要。因此,该文提出了一种考虑生物质能和农业柔性负荷的农业产业园区综合能源系统(integrated energy system,IES)规划方法。首先,为实现秸秆高值化利用,引入热解气化炉生产生物质气和生物炭,并通过高厌氧发酵粪污制沼,实现生物质的充分利用。其次,引入农作物日积温作为确定种植业热负荷参与需求响应量的衡量指标,并结合农业负荷特性建立农业柔性负荷模型。然后,以园区投资运行总成本最小为优化目标,考虑设备投资约束和满足农业生长需求的农业用能约束及生物质能成本等运行约束,建立农业产业园区规划模型。随后,为减小天气概率分布不确定性对农业生产和园区供能的影响,基于历史天气数据生成盒式不确定性集合,构建农业产业园区IES分布鲁棒优化模型。最后,通过算例结果分析得出,该文所提的农业产业园区IES规划方法可以显著减少碳排放和系统总成本,并充分利用生物质资源。

考虑系统故障随机性的电热联合系统备用与DNE分布鲁棒协同优化调度

为实现电热联合系统的安全稳定运行,提高可再生能源消纳,提出考虑系统设备故障随机性的电热联合系统备用与“不超过”(DNE)分布鲁棒协同优化调度模型。首先,以常规机组和热电联产机组运行成本最小为综合优化目标,电功率平衡约束、热功率平衡约束等为约束条件,建立确定性电热联合系统优化调度模型;其次,在综合考虑风电功率、设备故障随机性以及DNE极限基础上建立电热联合系统分布鲁棒优化调度模型;最后,以修改的9节点系统为例,验证了所提模型可有效提高风电消纳率和系统的经济性。

不确定需求下铁路集装箱班列开行方案与定价联合优化

铁路集装箱班列开行方案与运价是影响铁路集装箱运输企业盈利的两个关键因素,且这二者相互联系、相互影响,对其进行联合优化可以提升铁路集装箱运输的市场竞争力。以最大化铁路集装箱运输预期利润为目标,构建联合优化班列开行方案与定价的随机混合整数非线性规划(SMINP)模型。此模型以二项Logit模型描述托运人在铁路集装箱运输与公路集装箱运输之间的运输方式选择行为,在集装箱总运输需求概率分布形式、一阶矩与二阶矩均不确定的情形下,基于分布鲁棒优化方法将此SMINP模型转化为其确定性等价类,根据转化后模型特点进一步利用增量分段线性化以及McCormick包络法对模型线性化,使其可通过调用Gurobi求解器高效求解。以大朗至大红门铁路集装箱运输线路进行算例分析,在线路通过能力与运价可变动范围等信息已知的前提下,求得最优集装箱班列开行方案与运价。算例结果表明本文所提方法能够提升铁路集装箱运输效率与收益。

数据中心集群灵活边界下电力系统分布鲁棒优化调度方法

分布式资源的广泛接入与风、光等不可调资源的波动性使电力系统运行调控的难度显著增加。文中研究可再生能源不确定性影响下的分布式集群资源优化调度策略,挖掘多种可调资源灵活性,提高不可调资源利用率。为实现分布式可调资源的灵活调控,首先,提出了数据中心与光储集群聚合体的可调潜力时变边界计算方法,保证其聚合最优性与分解可行性。然后,基于历史数据构建契合风电随机特性的∞-Wasserstein模糊集,该方法具有良好的样本外信息描述能力。最后,提出自适应多面逼近方法解决分布鲁棒优化问题固有的无限维求解难题,将两阶段分布鲁棒调度模型转化为有限维问题以实现快速求解,并基于修改的IEEE-RTS 24节点系统仿真验证了所提方法的有效性。

考虑灵活爬坡产品的虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化运营策略

随着“碳达峰·碳中和”目标的提出,可再生能源大规模并网对电力系统灵活运行提出了更高要求。虚拟电厂(VPP)通过聚合分布式资源,将灵活爬坡产品(FRP)纳入运营策略,参与多类型电力市场以提升运营收益。基于此,提出了考虑FRP的VPP两阶段分布鲁棒优化(DRO)运营策略。首先,考虑高比例可再生能源渗透率下的FRP市场,结合多类型分布式资源运行特性,提出VPP参与多类型电力市场的优化运营框架;其次,结合基于Wasserstein距离的可再生能源出力不确定集和基于场景分析法的电力市场价格典型场景集,构建考虑FRP的VPP日前投标和日内调度两阶段DRO模型;最后,以某VPP为例对所提模型进行有效性验证。算例结果表明,所提VPP运营策略具有较好的调度经济性与风险鲁棒性,在参与多类型电力市场交易中能够实现运营收益最大化。

基于矩不确定模糊集的分布鲁棒风险-回报优化模型研究

本文研究随机变量分布不确定下的风险-回报优化模型。针对传统的风险-回报三类典型问题和分布不确定性背景,提出了更一般性条件下的分布鲁棒风险-回报优化新模型;基于矩不确定集合和优化对偶理论,化简复杂的新优化模型为常规结构的非线性优化问题。理论上证明了分布鲁棒风险-回报三类优化模型效率前沿的等价性。数值实验验证了理论分析的有效性。

基于分布鲁棒机会约束的高韧性配电网多类型储能配置

针对当前多类型储能系统(ESS)配置尚未充分计及正常工况与极端灾害等多元场景下源、网、荷多重不确定性复杂耦合影响的问题,提出了一种兼顾配电网韧性和经济性的多类型ESS配置方法。提出了面向多元场景差异化需求的多类型ESS优化配置框架,建立了以配电网韧性和经济性最优为目标的配置模型。考虑元件故障、源荷出力等多重不确定性,将原模型构建为两阶段分布鲁棒机会约束模型。提出了基于Big-M和条件风险价值理论的系统化线性方法,基于列和约束生成算法对线性化模型求解。在改进的IEEE 33节点配电网与43节点交通网算例上验证,结果表明,所提方法可显著降低负荷损失及投资,提升配电网韧性和经济性。