面向灵活爬坡服务的高比例新能源电力系统可调节资源优化调度模型

随着高比例新能源接入电网,新能源出力和负荷的波动性及不确定性对系统的灵活爬坡能力提出更高的要求。提出了一种面向灵活爬坡服务的针对高比例新能源电力系统中常规发电机组、储能、柔性负荷等可调节资源的优化调度模型。首先,提出一种考虑日前预测净负荷不确定性的灵活爬坡需求估计方法,根据爬坡起始和结束时刻净负荷及其安全裕度,量化估计电力系统灵活爬坡需求。其次,基于生成的净负荷不确定性场景,提出了考虑系统灵活爬坡需求的基于两阶段混合整数线性规划的可调节资源优化调度模型,从日前-实时两个阶段实现可调节资源的优化调度。最后,基于IEEE-RTS-24节点系统,在4种典型方案场景下对比验证所提优化调度模型。结果表明所提模型能有效提升系统灵活性,降低系统运行成本。

计及电动汽车参与多元需求响应的微电网多时间尺度优化调度模型

为深入挖掘电动汽车的可调度潜力,缓解含高比例新能源微电网的供能压力,结合多元需求响应技术,提出一种考虑电动汽车资源参与的微电网多时间尺度优化调度模型。在日前调度阶段,一部分电动汽车资源与价格型需求响应技术相结合,以用户的综合满意度为目标进行优化。微电网基于价格型电动汽车资源的调度计划,以经济低碳成本最低与灵活性满足度最大为目标进行优化,确定各侧可调资源的调度安排。在日内调度阶段,另一部分电动汽车资源与激励型需求响应技术相结合。微电网能量管理中心作为领导者,以运营成本最小为目标,激励型电动汽车群作为跟随者,以用电成本最小为目标,构建微电网日内主从博弈模型进行滚动优化,双方基于补贴价格与用能策略进行博弈。最后,基于某微电网场景进行仿真验证,结果表明所提模型能够降低用户用电成本,减少负荷曲线的峰谷差,实现新能源的全消纳。

基于改进条件生成对抗网络的需求响应潜力预测

为了解决现行各类基线负荷预测方法对时序性的依赖及多影响因素分类分析评估不准确等问题,提出了一种基于改进条件生成对抗网络(CGAN)和图卷积神经网络(GCN)的需求响应潜力预测方法。首先,引入融合CGAN和Wasserstein生成对抗网络(WGAN)的Wasserstein条件生成对抗网络(WCGAN),并利用历史数据训练生成器和判别器,估计基线负荷;然后,充分考虑基线与响应负荷的不确定性,提出了一种基于WCGAN和GCN的需求响应负荷预测方法;最后,采用实际负荷数据对所提方法的有效性进行了分析。

考虑灵活性互济的跨区电网灵活性资源优化调度策略

针对电网的分区运行与多类型灵活性资源地区间分布不均衡的特性,提出一种考虑灵活性互济的跨区电网灵活性资源优化调度策略。首先,建立考虑多类型灵活性资源的综合灵活性供给能力模型,同时计及灵活性互济水平建立联络线功率约束模型;其次,建立基于电网间灵活性资源互济机制的多区域电网优化调度模型,将灵活性平衡机理与多种灵活性资源协调运行问题结合起来,引入模糊机会约束描述净负荷不确定性对灵活性供需平衡和电力平衡的影响;最后,以3个互联的IEEE-39节点系统为例对所提出的调度模型进行了验证,结果表明,所提灵活性互济调度模型促进了电网的灵活性供需平衡,有效地降低了系统运行成本和碳排放量,对系统经济安全、低碳环保运行具有积极意义。