Asymptotically Optimal Scenario Analysis and Wait-and-See Model for Optimal Power Flow With Wind Power

精确模拟风功率分布的场景,有效求解反映风电随机性的最优潮流模型,对大规模风电并网的经济调度、质量控制及安全运行均具有重要意义。引入风电随机变量,建立最优潮流的＂wait-and-see＂（WS-OPF）模型;采用优于其他指标的瓦瑟斯坦（Wasserstein）距离为衡量指标,形成与风功率概率分布最优近似的场景模型,生成渐近最优场景,获得潮流分布及机组最优出力等指导调度安全经济运行的重要信息。最后,以IEEE 30和IEEE 300系统为例,对比各种距离指标的模拟精度,验证Wasserstein距离的优良性;同时,与不考虑风电随机性的模型相比,WS-OPF模型能更好地模拟风功率随机特性,提供与实际发生的风功率相近的调度方案,从而合理地规避风电接入电网的风险,提高风电的消纳能力。

考虑负荷侧惯量不确定性的机组组合

针对新能源高占比电力系统的频率安全问题和频率安全评价指标中只考虑电源侧惯量的问题,提出一种考虑电源侧惯量和负荷侧惯量并计及预测误差随机性的安全约束机组组合优化模型。首先,推导包含系统整体惯量的频率变化率和频率最低点公式。然后,深入研究电网调度运行的不确定因素,利用蒙特卡洛对风电功率预测误差概率分布模型抽样生成典型场景,利用随机规划理论对负荷侧惯量预测误差建模,在机会约束规划的基础上将其纳入频率约束中,建立随机机会约束的频率安全机组组合优化模型。最后,通过改进的10机算例,验证所提模型的经济性和频率安全性。

考虑功率预测偏差和出力调节不确定性的风电集群功率分配策略

当因输电通道限制需对风电集群进行限电时,应考虑各风电场功率预测和调节能力的差异。考虑功率预测偏差和调节能力不确定性,构建机会约束规划和机会约束目标规划相结合的风电集群日前功率调度模型,并采用采样排序的方法将不确定变量转化为确定性变量对模型进行求解。对华北某地区风电集群进行案例分析,结果表明,在满足风电场间期望调度电量比例要求的基础上,相较于传统模型,所提模型能有效降低弃风率和系统负荷不平衡时的缺额电量。

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。

储能MPC平抑分散式风电并网功率波动策略研究

针对分散式风力发电随机性及季节不均衡性导致的并网功率波动问题,提出基于模型预测控制的风储联合运行策略,以并网功率波动最小、储能出力最优及能量损耗最小为目标构建风储一体化运行模型,利用Matlab二次规划求解风电并网功率和储能输出功率;考虑到储能荷电状态的约束,采用模型预测控制算法优化电池储能充放电功率,实时滚动优化风储并网功率,保持储能SOC维持在合理的范围内,减少电池越限次数。算例基于内蒙古某分散式风电场全年实测录波数据,选取四季典型场景集分析1和10 min不同时间尺度下风电场输出功率与并网功率的最优解;仿真结果表明所提方法能够按照风电输出特性实时优化储能充放电,降低风电并网功率波动,提高风储联合系统的经济运行。

考虑风电消纳和热舒适度弹性的蓄热电采暖双层优化配置

蓄热电采暖因其用电时段可调、运行经济灵活,已经成为西北地区冬季取暖期重要的灵活性调节资源。合理地规划蓄热电采暖容量可以有效提高风电消纳水平,提升系统的运行经济性。为此,该文提出一种考虑热舒适度弹性和提升风电消纳的蓄热电采暖双层优化配置方法。通过引入热感觉平均标度预测(predicted mean vote,PMV)指标来量化用户的热舒适度,根据热舒适度弹性的限定范围确立热平衡区间约束。在分别分析系统风电消纳以及热舒适度弹性对蓄热电采暖容量配置的影响的基础上,建立兼顾风电消纳和热舒适度弹性的蓄热电采暖双层优化配置模型。上层以风电供热系统年化总成本最小为目标,下层以系统典型日运行成本最小为目标,通过上下层迭代求解蓄热电采暖最优容量配置以及系统运行方案。最后,基于实际算例验证了所提的蓄热电采暖配置方法可在保证供暖舒适度的基础上提升风电消纳水平和系统整体经济性。

考虑风电消纳及不确定性的负荷聚合商运行策略

针对“碳达峰、碳中和”背景下新能源大规模并网而引发的风电消纳困难问题,提出了一种考虑风电消纳及不确定性负荷聚合商日前-日内两阶段的经济调度模型。首先分析了考虑风电消纳的负荷聚合商源荷协同运行模式,提出了考虑用能特性与不确定性的柔性负荷响应模型;并基于风电场的消纳需求,以柔性负荷调度成本最小为目标,建立日前-日内两阶段的负荷聚合商经济调度模型;最后采用三角模糊数表征柔性负荷功率的不确定性,采用清晰等价转化求解混合整数线性规划问题。仿真算例验证了该模型能够有效提高风电消纳水平,减少由柔性负荷不确定性带来的影响。

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.

计及短路故障影响的含风电电力系统恢复决策优化方法

随着新型电力系统的加速建设,我国风电等新能源渗透率逐年增加,给系统恢复控制带来新的机遇与挑战。风电提供的功率支持可加速系统恢复进程,但在故障扰动下,风电机组可能大量脱网,甚至引发系统再次崩溃。针对以上问题,该文提出一种计及短路故障影响的含风电电力系统恢复决策优化方法。首先,分析短路故障对电力系统快速、安全恢复的影响,讨论系统恢复中计及短路故障影响的必要性。其次,综合考虑短路故障切除前后影响,提出短路故障下的失负荷风险模型。然后,考虑风电及常规机组恢复特性,建立机组启动、并网及运行约束。同时,综合网络潮流及拓扑约束,构建系统恢复决策优化的混合整数线性规划模型。最后,结合滚动优化策略,动态切换系统恢复模式,实现模型的高效求解。采用IEEE-39和IEEE-118节点系统验证所提方法的有效性。

基于参数规划的含储能和风电电力系统低碳经济调度

为了实现“双碳”目标以及适应新能源快速发展的形势,基于参数规划及工程博弈论提出了一种含储能和风电电力系统的多目标低碳经济调度方法。以系统发电成本、碳排放量、储能寿命折损为目标构建多目标优化模型,采用系数约束法将模型转化为参数线性规划模型,求解参数规划模型可获得Pareto前沿的精确解析表达式,从而进一步构建工程博弈问题,精炼得到对多目标具有公平性的唯一Pareto最优解,为决策者提供参考。算例分析结果表明,所提调度方法能够充分兼顾各目标的优化程度,保证电力系统调度的环保性与经济性,可有效应用于新能源电力系统的低碳经济调度。

基于多目标两阶段规划的虚拟电厂优化调度

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)聚合分布式电源和负荷侧可调资源以统一整体参与能源市场交易,成为了提升新能源消纳、挖掘负荷侧需求响应潜力的有效途径。在此背景下,构建了基于多目标两阶段规划的虚拟电厂优化调度模型。日前阶段以市场运营收益和用户用能满意度最大化为目标,构建了虚拟电厂多目标优化模型,采用NSGA-Ⅱ算法求解多目标问题的帕累托最优解,并提出综合效益指标对解进行筛选;实时阶段以偏差惩罚成本和弃风成本最小化为目标,构建了虚拟电厂鲁棒优化模型,考虑了热电联产机组(combined heat and power,CHP)灵活热电比对风电消纳的促进作用。最后,对某实际虚拟电厂进行算例分析,研究结果表明所提方法能够在保证虚拟电厂综合效益的前提下提高其能源利用效率。

基于机会约束规划的智能楼宇与社区综合能源系统协调优化

为考虑智能楼宇(IB)与社区综合能源系统(ICES)协调优化中的不确定性及多主体的差异化利益诉求,提出了基于机会约束规划的IB与ICES主从博弈协调优化调度策略。首先,基于IB的蓄热特性,采用热阻-热容网络对热量在楼宇围护结构的热动态过程进行建模。随后,基于该热动态模型,构建了含可调散热器的楼宇用户热需求响应模型。其次,为考虑ICES和IB的差异化利益诉求,利用主从博弈方法对二者的协调优化进行建模。然后,为考虑风电和光伏出力不确定性对ICES与IB协调优化调度的影响,进一步采用机会约束规划的方法对ICES与IB的主从博弈优化模型进行求解。最后,通过算例验证了所提方法可以在风光出力不确定性下保证ICES与IB双方的经济利益,并在兼顾经济性的同时促进风光消纳。

含流域梯级水电的水火风联合低碳调度模型

针对大规模风电并网导致的电力系统运行风险和水电、风电出力的互补特性,提出一种计及风电出力不确定性的含流域梯级水电的水火风联合低碳调度模型。采用高斯混合模型-吉布斯采样法生成融入不同时间尺度关联特性的风电出力动态场景集。综合考虑水头、流量多重因素及多种复杂运行约束的影响,建立流域梯级水电站群耦合模型。在此基础上,构建以基准风电场景下机组发电、排放成本和风电动态场景下机组调整成本为整体优化目标的两阶段随机规划调度模型。以改进的IEEE-24节点系统为例进行仿真分析,验证了所提模型的有效性,从而为大规模水火风互补发电系统的联合优化调度提供了参考。

风储联合调频中储能的容量优化配置

从风电场自身的一次调频能力出发,将储能控制与风电机组变桨距控制相结合,采用机会约束规划处理可信度和运行成本间的关系,考虑储能全寿命周期成本,以风储联合调频运行成本最小为优化目标,建立机会约束规划模型,利用蚁狮算法进行求解得出风电场储能功率和容量的最优配置方案,通过算例验证,模型可降低系统一次调频总成本和所需配置储能容量。

计及风电相关性的主动配电网有功无功协调鲁棒优化调度策略

随着风电渗透率的不断提高,如何在提高主动配电网运行稳定性的同时减少运行成本,成为亟待解决的问题。考虑储能、燃气轮机以及变压器分接头、电容器组投切等主动管理措施,建立以降低配电网运行成本和缩小电压偏差为目标的主动配电网有功无功协调鲁棒优化调度模型。针对风电机组出力相关性,利用最小体积封闭椭球(minimum volume enclosing ellipsoid,MVEE)算法将风电出力场景转化为椭圆不确定集合约束,改善了传统区间不确定集合过于保守的缺点。利用锥对偶理论,将构建的鲁棒模型转化为上下两层混合整数二阶锥规划问题,采用列约束生成算法进行求解。在改进的IEEE 33节点配电网算例中进行仿真分析,研究了风电出力相关性对配电网优化调度的影响,验证了所提方法的经济性和鲁棒性。

考虑风速不确定性的风电场暂态有功支撑能力在线评估方法

风电高比例接入的电网在受扰后常规机组调频尚未启动的惯量响应阶段内调频资源匮乏,风电场可采用转子动能控制方式快速调整有功功率为电网提供频率支撑,且不影响风电场正常运行。同时,为便于电网侧制定调控策略,需在线评估各风电场的暂态有功支撑能力。以双馈风机为例,构建了考虑风机转速、轴系及逆变器安全限制的风电场暂态有功支撑能力优化模型,并针对模型约束需迭代计算引起的高复杂度,提出采用差分离散化等方法将模型转化为混合整数线性规划问题进行高效求解。同时考虑风速不确定性,提出采用核密度估计与拉丁超立方抽样对风速预测误差进行建模与采样,获取不确定条件下的评估结果。最后,以某实际风电场为例,说明了所提方法的有效性。

基于MLP-BiLSTM-TCN组合的超短期风电功率预测

风电功率受气象等因素影响具有很强的随机性和波动性,传统单一神经网络模型预测精度较低,难以满足需求。基于此,提出了多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)-双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)-时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)组合的超短期风电功率预测模型。首先使用皮尔逊相关系数处理数据,将相关性高的特征和每个预测点前6个真实值作为输入,然后生成3种基础神经网络模型MLP、BiLSTM、TCN,并根据隐藏单元设置不同参数,每个模型选取4个参数结果即组成12种基础模型。最后采用线性规划(linear programming,LP)法求出不同权值,以达到结果的最优化。以新疆某风电场为例对所提组合模型进行验证,绝对平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为2.975 MW,均方根误差(root mean square error,RMSE)为5.474 MW,相较于其他模型,所提组合模型具有更高的预测精度。该研究能在风电功率预测中进行实时调度,解决电网调频问题,对组合模型预测研究有促进作用。

基于日前风功率预测的风电消纳能力评估方法

准确掌握电力系统消纳风电的能力,有助于风电场建设规划,更可辅助实际运行的调度决策。风电消纳能力的评估应分析全时段、计及多因素、考虑日前风电出力预测、探寻风电"可消纳包络带"。提出了一种基于日前风功率预测的风电消纳能力评估方法,首先以日前预测所得风电为基本信息,优化常规机组的启停状态;然后基于此决策,探寻系统次日全时段可消纳风电的上下限,并基于二次规划模型生成极端风电出力作为判据样本,分析系统次日消纳风电的能力,进而为运行人员提供决策辅助。

含风电场电力系统旋转备用获取模型

为反映风电对电力系统备用容量获取的不确定性影响,以含风电场电力系统为研究对象,建立了风电出力偏差的概率密度函数,基于机会约束规划方法构建了考虑负荷预测误差、风电出力偏差以及发电机组的故障停运等不确定随机因素的旋转备用获取模型。该模型通过设定旋转备用被满足的概率大于给定的置信度水平的约束条件,反映了旋转备用充裕水平对系统经济性的影响。算例分析表明,在满足系统可靠性的前提下,文中模型的经济性优于传统模型,同时,风电出力偏差采用文中建立的概率分布较之正态分布的可靠性更佳,通过置信度水平的合理选取,所建模型可以实现可靠性与经济性的平衡。