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。

考虑海量分布式能源接入的配电网分布式无功控制策略

针对非常规安全风险对新型电力系统造成的影响,提出了考虑源荷不确定性的新型电力系统双层协同无功控制策略。以配电网网络损耗最小为目标,考虑多种调节设备约束,建立配电网无功优化模型。构建配电网分布式无功优化求解框架,外层采用自适应超松弛惩罚参数交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)进行全局更新迭代求解,内层采用列与约束生成算法(column-and-constraint generation,C&CG)对各区域两阶段分布鲁棒无功优化模型求解。所提策略能有效改进分布式无功优化模型求解效率,降低网络损耗,提高新型电力系统的稳定性。

基于非对称议价的多综合能源服务商分布鲁棒热电交易优化

在含高比例可再生能源电力系统中,存在源侧不确定性及各服务商收益分配公平问题。针对上述问题,首先建立包含电转气、碳捕集和电制氢耦合的电热气多能协同的多综合能源系统模型,考虑含有多区域需求响应以及碳交易优化运行机制。其次,以风光出力场景的历史数据为基础,提出基于数据驱动的多综合能源系统两阶段分布鲁棒(DRO)优化调度模型,并利用列与约束生成(C&CG)算法求解。最后,基于海萨尼博弈建立多综合能源服务商热电共享交易模型,采用交替方向乘子法(ADMM)求解基于非对称议价的支付效益最大化问题。算例表明,含联合需求响应的多服务商分布鲁棒热电交易能有效促进新能源消纳,提高整体经济效益;含多谈判因子的非对称议价方法实现了利益公平分配。

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。

含风光储岸电供电系统的分布鲁棒优化运行策略

可再生能源机组和电动船舶出力的不确定性及冲击特性会给岸电供电系统的安全稳定运行带来挑战。因此,提出了一种含风光储岸电供电系统的分布鲁棒优化运行策略。首先,不考虑风光出力不确定性以及冲击负荷的影响,以总费用最低为目标,建立确定性的含风光储岸电供电系统的运行模型。其次,以上述模型为基础,构建基于分布鲁棒优化的两阶段含风光储的岸电供电系统模型,采用组合范式来描述风光出力的不确定性,以减少因预测误差、出力波动性导致的弃风弃光。最后,使用C&CG(列与约束生成)算法来求解模型。利用某岸电供电系统数据,验证了所提策略可有效提升风光资源的消纳能力,降低运行成本。

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。

计及风电相关性的电力系统数据驱动分布鲁棒优化调度

提出一种基于数据驱动的分布鲁棒优化方法,用于求解计及风电波动性及相关性的发电与备用容量调度问题。首先,建立一个风险规避两阶段随机优化模型来应对分布不确定性。然后,将第二阶段最差场景下期望值进行等效转化,表示为条件风险值与最差场景下极值之和。利用基于场景的随机优化方法计算条件风险值。利用椭球不确定集描述风电的相关性,并将求解最差场景下极值的鲁棒优化问题转化为一个混合整数二阶锥规划问题。最后,采用列约束生成算法求解风险规避两阶段优化问题。所提方法比鲁棒优化方法保守度低,比随机优化方法更可靠,可融合两种优化方法的优点。

分布鲁棒优化方法在电力系统中的理论分析与应用综述

清洁能源、电价等不确定因素对电力系统的规划运行有着重要影响,而分布鲁棒优化(DRO)方法因结合了随机优化和鲁棒优化在处理不确定性方面的优点逐渐受到学者们的关注,文中对DRO方法在电力系统领域的应用情况进行综述。首先,阐述了DRO方法的特点,并与其他不确定性处理方法进行了对比分析。其次,介绍了不同类型的DRO方法在电力系统中的应用现状,并分析了各种DRO方法(包括概率密度、矩信息两大类及基于这两大类的分布鲁棒机会约束方法)的优缺点。最后,对DRO方法在电力系统领域待研究的方向进行了总结与展望。

基于风电出力模糊集的电-气耦合系统分布鲁棒优化调度

随着可再生能源装机容量不断扩展及综合能源系统研究的持续推进,燃气轮机作为耦合元件加深了电力系统和天然气系统的相互融合,为可再生能源消纳提供了新的途径。针对随机规划方法、区间优化及鲁棒优化算法处理风电出力不确定性的不足,文中提出一种基于风电预测误差模糊集的分布鲁棒优化方法求解电力-天然气耦合系统的协同调度决策。首先,利用主成分分析法提取高维预测误差向量蕴含的时空尺度关联特性,并引入一系列矩函数描述预测误差的分布信息以构建相应的模糊集。然后,建立两阶段分布鲁棒优化经济调度模型,第1阶段制定日前机组开停机计划、调度出力及备用方案;第2阶段辨识最劣风电场景分布以保证第1阶段调度决策的有效性。结合线性决策规则和对偶理论将该半无限优化问题转化为有限维优化问题进行求解。最后,通过算例验证了所提模型及求解方法的有效性。

不确定性环境下数据驱动的电力系统优化调度方法综述

随着可再生能源大规模并网,电力系统运行的不确定性显著增加,考虑不确定性因素的调度方法逐渐得到重视。另一方面,建立准确的不确定性因素模型是求解优化问题的前提与关键,可再生能源出力具有复杂的不确定性,其发电数据为随机调度提供了科学的数据支撑。文中总结了不确定性环境下数据驱动的电力系统调度的理论方法以及应用场景。首先,总结了传统随机优化调度中数据驱动的随机变量建模方法。其次,介绍了鲁棒优化调度中数据驱动的不确定性集合建模方法。然后,针对随机优化中不确定性因素建模不准确以及鲁棒优化结果较为保守的问题,重点阐述了基于数据驱动分布鲁棒的电力系统优化调度理论与方法,梳理了随机变量的概率分布模糊集构建方法和分布鲁棒优化的模型构建及求解算法。最后,对数据驱动的电力系统调度未来的研究工作进行了展望。

考虑需求响应的源网荷协调分布鲁棒长期扩展规划

受限于化石能源储量有限性以及环境污染性的特点,在电力系统扩展规划方面需要着重考虑可再生能源的影响。在此背景下,对电力系统进行扩展规划时,考虑发电机组、输电线路与负荷需求响应的协调规划,并探讨采用分布鲁棒方法研究负荷和风电出力的不确定性对系统规划策略的影响。首先,提出一种以最小化投建成本、运行成本以及失负荷弃风惩罚为目标的考虑负荷需求响应的源网荷协调分布鲁棒长期规划模型;然后,针对第二阶段最坏场景,引入数据驱动型模糊集描述不确定性,采用主成分分析法捕获历史数据信息降低模型的保守性,通过对偶原理和仿射决策规则将模型重构为混合整数线性规划模型以便求解;最后,通过算例验证所提扩展规划方法的有效性与通用性。

城市电热综合能源系统分布式鲁棒经济调度

可再生能源波动性和热力系统运行特性对城市电热综合能源系统的经济调度影响显著。基于分布式鲁棒理论、热力管网和分布式蓄热设备的介质温度特性,提出了一种城市电热综合能源系统分布式鲁棒经济调度模型。通过合理利用热力系统灵活调控特性,可有效降低运行成本、提高风电消纳水平。同时,通过分布式鲁棒优化理论,得到可再生能源出力最恶劣概率分布下的经济调度方案,有效提升风电消纳的安全性。最后,通过算例验证了所提模型的有效性。

考虑源荷不确定性的能量枢纽负荷优化调度

能源互联网的快速发展使得传统的能源系统向多种能源高度耦合的综合能源系统转型,综合能源系统有助于促进可再生能源消纳、提高能源利用效率、缓解环境污染.能量枢纽作为综合能源系统规划和运行的重要建模工具与分析框架,自提出以来一直受到广泛的研究和关注.针对以风能和光热为代表的可再生能源渗透综合能源系统,本文构建由风力发电机组、热电联产设备、电转气设备和光热电站组成的能量枢纽结构,提出源荷不确定性环境下基于分布鲁棒优化的能量枢纽两阶段负荷优化调度模型.该模型考虑风电、光热、电负荷和热负荷的不确定性,建立基于Wasserstein距离的不确定性分布模糊集.模型分为日前和实时两个调度阶段,第一阶段基于日前预测数据进行日前调度,第二阶段为抑制预测误差的影响对灵活设备进行实时调度,以期获得最恶劣不确定性分布下的最小实时调度成本.模型采用仿射策略实现设备出力调整,通过强对偶理论转换为混合整数线性规划问题并求解.仿真结果表明,多能耦合设备可以提升系统灵活性并促进可再生能源消纳,同时所提分布鲁棒优化算法能在系统经济性和鲁棒性中取得平衡.

考虑动态功率调节裕度的高比例风电系统水-火-荷分布鲁棒优化调度

具有随机性、波动性的风电大规模接入给电网安全调度带来严峻挑战.针对风电反调峰性和不确定性,本文提出考虑动态功率调节裕度的水-火-荷分布鲁棒优化调度方法.首先,针对风电和负荷双重不确定的概率分布难以准确估计的特点,提出净负荷(风电与负荷功率之差)波动速率矩不确定集合刻画系统功率变化的随机性,并结合水、火、荷的功率调节特性,建立系统动态功率调节裕度模型.其次,借助分布鲁棒条件风险价值具有描述尾部概率的良好特性,刻画恶劣风况下系统由于功率调节裕度不足所造成的弃风风险.以系统运行成本和弃风风险成本最小、系统总动态功率调节裕度最大为目标,提出高比例风电消纳的分布鲁棒优化调度模型.通过对偶优化理论将模型转化为易求解的半定规划问题进行计算.所提出的模型可有效提高风电消纳量,保证经济运行的同时,提高了应对净负荷不确定波动的能力.