Challenges and Improvements of Wind Power Dispatch in Northwest China

Besides common characteristics of wind power,there are some special characteristics in China power system,including large-scale,long distance transmission and lack of flexible regulating power sources.These special characteristics make power dispatch more challenging in China.Many studies have been carried out and some improvements are presented including wind power monitoring and control as well as evaluation of wind power integration capabilities.As a demonstration project,the technologies are integrated into the energy management system and are implemented in the Northwest China power system.They provide effective measures for wind power dispatch in the grid.

Dynamic Economic Dispatch for Wind Power System Considering System Security and Spinning Reserve

In this paper, dynamic economic dispatch model is proposed for power systems with bulk wind power integration. The wind turbine generators are assumed to partially undertake the spinning reserve for the thermal generator. A double-layer optimization model is proposed. The outer layer use the differential evolution to search for the power output of thermal generators, and the inner layer use the primal-dual interior point method to solve the OPF of the established output state. Finally, the impact of spinning reserve with wind power on power system operating is validated.

Multi-Objective Optimal Dispatch Considering Wind Power and Interactive Load for Power System

With the rapid and large-scale development of renewable energy, the lack of new energy power transportation or consumption, and the shortage of grid peak-shifting ability have become increasingly serious. Aiming to the severe wind power curtailment issue, the characteristics of interactive load are studied upon the traditional day-ahead dispatch model to mitigate the influence of wind power fluctuation. A multi-objective optimal dispatch model with the minimum operating cost and power losses is built. Optimal power flow distribution is available when both generation and demand side participate in the resource allocation. The quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm is applied to convert multi-objective optimization problem into single objective optimization problem. The simulation results of IEEE 30-bus system verify that the proposed method can effectively reduce the operating cost and grid loss simultaneously enhancing the consumption of wind power.

Rolling Generation Dispatch Based on Ultra-short-term Wind Power Forecast

The power systems economic and safety operation considering large-scale wind power penetration are now facing great challenges, which are based on reliable power supply and predictable load demands in the past. A rolling generation dispatch model based on ultra-short-term wind power forecast was proposed. In generation dispatch process, the model rolling correct not only the conventional units power output but also the power from wind farm, simultaneously. Second order Markov chain model was utilized to modify wind power prediction error state (WPPES) and update forecast results of wind power over the remaining dispatch periods. The prime-dual affine scaling interior point method was used to solve the proposed model that taken into account the constraints of multi-periods power balance, unit output adjustment, up spinning reserve and down spinning reserve.

A Bivariate Chance Constraint of Wind Sources for Multi-Objective Dispatching

The economic emission dispatch (EED) problem minimizes two competing objective functions, fuel cost and emission, while satisfying several equality and inequality constraints. Since the availability of wind power (WP) is highly dependent on the weather conditions, the inclusion of a significant amount of WP into EED will result in additional constraints to accommodate the intermittent nature of the output. In this paper, a new correlated bivariate Weibull probability distribution model is proposed to analytically remove the assumption that the total WP is characterized by a single random variable. This probability distribution is used as chance constraint. The inclusion of the probability distribution of stochastic WP in the EED problem is defined as the here-and-now strategy. Non-dominated sorting genetic algorithm built in MATLAB is used to handle the EED problem as a multi-objective optimization problem. A 69-bus ten-unit test system with non-smooth cost function is used to test the effectiveness of the proposed model.

Research on Wind Farm Participation in Power Grid AGC Control

Since wind power has the features of being intermittent and unpredictable, and usually needs transmission over long distances, grid integration of large-scale wind power will exert signif icant influence on power grid planning and construction, and will make a heavy impact on the safe and reliable operation of power systems. To deal with the diff iculties of large scale wind power dispatch, this paper presents a new automatic generation control (AGC) scheme that involves the participation of wind farms. The scheme is based on ultra-short-term wind power forecast. The author establishes a generation output distribution optimization mode for the power system with wind farms and verif ies the feasibility of the scheme by an example.

基于火电灵活性改造的可再生能源消纳系统成本优化

随着风电等可再生能源的大规模发展,带来了消纳难等新挑战,通过火电灵活性改造可以增强电力系统灵活调节能力、提升可再生能源消纳空间,同时需要考虑火电灵活性改造的经济性和对可再生能源消纳的影响。因此,综合考虑火电机组常规运行成本及灵活性改造后增加的各项成本,结合碳排放成本和弃风成本,建立以总成本最小为目标的火电灵活性改造前后优化调度模型,采用对比差值法计算基于火电灵活性改造的可再生能源消纳系统成本。通过算例,将所建模型应用于对比改造前后、不同碳排放强度、是否考虑弃风等不同方案下的机组运行状况及消纳系统成本大小,并拟合得到可再生能源渗透率和消纳系统成本的关系曲线,验证了模型的有效性。

考虑市场影响的风电厂与储能运营商联合调度策略研究

本文基于拥有风力发电厂与电力储能设备的电力运营商视角,考虑运营商参与电力交易会对市场电价产生影响的基础上,通过动态规划,以利润最大化为目标,研究其最优联合调度策略。研究表明:在考虑充放电效率以及运营成本时,存在三个最优参考点将储能设备中的可用库存空间分为四个区域,进而对应四个不同的决策活动:将风电和从市场上购买的电力全部存入储能系统;将部分风电存入储能系统并将剩余部分销售到市场;售出全部风电不向储能设备中存入电量;将所有的风电和储能系统中的部分电量销售至电力市场。运营商可根据当前时刻风力发电量和储能设备中的电量与最优参考点之间的大小关系,得到相应的最优电力调度策略及其交易量。此外,本文研究发现随着市场影响强度的增大,运营商的利润随之减小,因此运营商应在其市场影响强度与最优电力交易量之间做好权衡。本研究对运营商的电力调度具有重要的指导意义和实际应用价值。

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。

考虑需求响应和风电不确定性的电网调度

风电不确定性对电力系统的影响日益增加,文中提出一种考虑需求响应的电网源荷网经济调度方法。根据需求价格弹性理论和消费者心理学原理构建价格型需求响应模型,基于灵活补偿激励型需求响应充分考虑两类需求响应互补特性,增加两类需求响应对系统的备用约束。引入通用概率分布描述风电出力特性,以期望成本量化风电不确定性惩罚成本,并将目标函数中的非线性变量线性化处理,采用混合整数线性规划问题对模型进行求解。仿真结果表明,所提模型能够有效降低负荷的峰谷差,提高风电的消纳能力。

考虑可再生能源配额的风水火多能源电力系统年度调度模型

通过分析配额制的实施对购电策略的影响,建立考虑可再生能源配额的风水火多能源电力系统的年度调度模型。为减小计算负担,将月度的负荷与风电用数个典型场景及其占比来表示。提出能够自动选择最佳聚类数的改进k-means算法,并应用于典型场景生成过程中。将同一天的负荷与风电的历史数据曲线拼接为一条功率曲线,并基于改进k-means算法进行聚类,得到考虑负荷与风电时序相关性的典型场景。仿真结果表明:(1)所提典型场景生成方法对年度电量刻画的精度平均提高了12.7%,由其所生成典型场景的平均符合率提高了20.25%,所提方法具有更好的年度电量刻画效果和更高的平均场景符合率;(2)当绿色证书的价格高于风电与火电价格差值时,实施配额制后能够提高风电的消纳量,这对绿色证书价格的确定具有重要参考价值。

基于点估计仿射可调鲁棒优化的含储能电力系统实时调度

为应对大规模风电的接入,建立一种机组与储能联合参与自动发电控制的电力系统实时调度模型,并提出一种点估计仿射可调鲁棒优化来处理风电不确定性。不同于传统仿射可调鲁棒调度优化基准运行成本,点估计仿射可调鲁棒调度优化期望运行成本以提高系统经济性。提出利用确定性的点估计法来实现对期望运行成本的快速、精确评估。所提模型为一混合整数双线性约束问题,采用一种“预估-矫正”的凸化方法来求解该难题,预估阶段对储能的状态变量进行松弛,而矫正阶段直接对其状态变量进行矫正。最后,引入一种凸函数差优化进一步凸化2个阶段的双线性约束问题,以提高含储能实时调度的求解质量。在IEEE39、118以及300节点3个系统的仿真验证了所提模型及方法的有效性。

计及电转气-风-火-核-碳捕集的多源联合系统优化调度

在风-火-核-碳捕集多源联合系统中,核电机组在参与电网调峰时存在调峰深度选择不精确的问题。此外,该多源联合系统还存在风电消纳不足的问题。为此,构建了一种计及线性化核电机组调峰深度模型的电转气(power to gas,P2G)-风-火-核-碳捕集多源联合系统,并对该系统进行了日前优化调度。首先,基于核电机组负荷跟踪模式,通过引入连续变量,提高了调峰深度选择的准确性;然后,分析了碳捕集电厂-P2G联合运行模式及需求响应资源对促进风电消纳的积极作用;最后,以系统综合运行成本最低为目标函数,同时考虑碳交易机制,在Matlab平台搭建仿真模型,验证了所构建多源联合系统的有效性。结果表明,相较于核电机组采用固定调峰档位的多源联合系统,所构建的多源联合系统能够在保证核电机组安全稳定运行的同时,实现风电完全消纳,系统碳排放量与综合运行成本分别下降了13.74%与6.27%,提高了系统运行的低碳性与经济性。

计及新能源备用的全场景可行随机机组组合模型

新型电力系统正面临新的挑战,这是由于高比例新能源的引入,需要对系统进行更为精细的优化调度,并确保其安全稳定运行。为减轻电力系统因大规模风电并网引发的运行安全压力,提出一套适用于电力系统的备用模型,纳入风电资源的随机机组组合方案。首先,可采用无参统计方法,以获得风电功率预测误差的概率密度估计,随后基于最佳信赖水平来构建风电备用模型。其次,提出应运用基于可变不确定性集顶点场景的全场景可行随机优化技术,以有效应对风电资源的不确定性,并引入严格的非预期性约束条件,以满足电力系统的经济调度需求。这一方法有望降低风电并网对电力系统安全运行所带来的挑战。最后,在改进的IEEE-24节点系统中,采用某地的实际数据验证了所提出随机优化模型的有效性,并与基于场景的两阶段随机优化进行对比。实验结果证明,所提出模型具有良好的经济性能,并可以有效减少计算时间。同时,引入强非预期约束,保证了所提出模型可获得全场景可行的最优策略。

碳交易机制下旁路补偿供热消纳风电的电热经济调度

针对“三北”地区突出的弃风消纳问题,提出利用热电联产机组汽轮机旁路补偿供热实现风电消纳的电热经济调度方案。调度模型计及阶梯式碳交易机制,考虑整机旁路和高低压旁路两种供热补偿热电解耦方案。基于热量法建立了旁路供热煤耗量计算模型,探究了夜间风电高峰期启用旁路供热对煤耗量和弃风量的影响,进行了热电机组电热运行特性分析。算例结果表明:整机旁路供热的调度方案能有效地实现热电解耦,达到最佳的低碳经济热电分配结果,热电机组汽轮机电热运行特性良好。

考虑碳交易机制的含风电电力系统日前优化调度

随着双碳目标的推进,研究碳交易机制对新能源的电力系统优化运行的影响至关重要。为此,该文在传统经济调度的基础上,将碳交易模型引入到含风电电力系统调度中,以碳交易成本与发电成本之和最小为目标,在EasySolve计算平台进行计算求解。对于碳交易成本,分别采用基准碳价和阶梯碳价模型;对于风电成本,采用风电电量发电成本,考虑到风电的不确定性加入了风电出力偏差成本。之后代入改进的IEEE 39节点系统进行验证,证明了模型的合理性,同时满足经济性和低碳性。在此基础上,研究了碳价变化对优化调度的影响,得出了选取合理的碳价可以在有效减少碳排放量的同时控制成本的结论。此外,研究了阶梯碳价奖惩系数选取对优化调度的影响,得出增大阶梯碳价的奖惩系数可以进一步收敛合理碳价的范围的结论。

考虑源荷不确定性和N-1安全约束的电力系统优化调度

大规模风电并网增加了系统运行的不确定因素,文章利用快速可调资源平抑风电和负荷波动引发的功率不平衡,并考虑备用调用过程减少对系统潮流的影响。首先分析了风电和负荷预测误差的概率分布模型;然后,建立含N-1网络安全机会约束和旋转备用机会约束的电力系统优化调度模型,以系统调度总成本最小为目标优化机组出力;最后,基于起作用整数变量的识别方法的Benders分解法处理N-1网络安全约束,提高求解效率。利用修正的IEEE30节点系统,验证了所提模型能够保障系统备用可用性、经济性和安全性,充分挖掘抽水蓄能的快速可调能力。

计及数据中心和风电不确定性的微电网经济调度

风电机组并网容量占比的不断增大为电力系统风电消纳带来了巨大挑战。数据中心作为高灵活性电负荷,具有电网风电消纳巨大潜力。因此,提出一种计及数据中心和风电不确定性的微电网经济调度模型。首先,根据数据中心的分层结构建立信息层和电力层之间的耦合模型;其次,针对风电出力不确定性,搭建计及数据中心和风电不确定性的微电网经济调度模型;最后,基于对偶理论和两阶段鲁棒优化算法,将调度模型转化为鲁棒优化模型并采用列和约束生成算法(column and constraint generation,C&CG)和对偶理论进行求解。算例结果表明:数据中心参与微电网经济调度可有效降低运行成本,同时系统运营商按需求可灵活调整风电出力不确定性。

风电制氢微网能量调度策略研究

随着国家“双碳”目标的提出,新能源产业备受社会各界重视。氢能作为1种清洁能源,更是得到广泛关注。结合工程实际经验,搭建了风电制氢微网的网络结构,针对风电出力特性和制氢设备运行特性,以平滑波动为目标,制定了详细的风电制氢微网能量调度策略。

博弈论在含风电场电力系统经济调度中的应用

考虑到风电功率的波动性和不确定性,提出一种基于博弈理论的含风电场电力系统经济调度方法,确保电力系统的安全稳定运行。建立了含风电场的电力系统经济调度博弈模型,该模型以常规机组和风电机组作为博弈的双方,以各自发电功率作为博弈策略集,得到纳什均衡即发电成本最小的调度策略。以含风电场的IEEE 9节点系统为算例开展仿真,分析并验证模型和方法的可行性,结果表明该方法有利于风电并网消纳和降低发电成本,具有较好的适用性。