考虑需求侧响应的风电并网电力调度研究

为提高风电并网效率、增强风电企业竞争力,以需求侧碳目标导入方式为切入点,将电力需求侧市场与风电并网结合起来,开展了考虑需求侧响应的风电并网电力调度研究.首先,将需求侧响应作为虚拟机组参与到电力调度中,通过激励方式刻画需求侧响应成本.以传统发电成本、风电并网成本、需求侧响应成本作为系统运行的优化目标,同时兼顾发电平衡约束、需求侧响应约束,建立了考虑需求侧响应的风电并网电力调度模型.接着,分别从需求侧响应的碳目标强度和响应时段出发,借助模型分析了需求侧响应对发电侧风电并网效率的影响.最后得到了一些结论:需求侧碳目标导入对于风电并网效率的影响具有双重性,需要综合考虑需求侧碳目标强度的不同水平;当需求侧响应时段选择在电力负荷较大、风电出力较少时,可以有效调节供给侧和需求侧之间的差值,提高风电并网效率以及需求侧响应的参与度.所提出的理论和方法可以为碳目标在电力需求侧市场的推广提供参考依据,同时具有一定的政策导向意义.     

计及需求响应不确定性的综合能源系统多目标优化调度管理

需求响应作为电力系统的重要调节手段,可显著提升系统灵活性和经济性。利用价格弹性构建了包含价格与激励措施的需求响应模型,并在此基础上考虑需求响应的不确定性,以综合能源系统经济性和环保性为优化目标,构建了综合能源系统多目标优化调度模型。利用E约束法将多目标优化模型转化为单目标优化模型,得到Pareto最优解集,运用模糊决策法从中选取最优方案。基于实际案例进行测算,结果表明价格型与激励型需求响应手段的结合能够实现削峰填谷,有效降低系统的运行成本和碳排放量。     

考虑风电出力及负荷预测误差的安全经济运行模型

充分考虑了风电并网和负荷预测不确定性,引入净负荷的概念,实现对风电和负荷预测误差发生概率的综合考虑。通过场景概率的研究,以包括确定性成本和随机性成本在内的综合调度成本最小化为目标函数,构建安全经济运行模型。算例分析表明,本文构建的随机安全运行计划模型相比于传统的确定性模型能够更有效地降低系统运行成本,结果同时显示,根据系统容量和负荷需求合理配置风电装机容量,是减少弃风量、提高供电可靠性的重要手段。     

系统安全运行约束下的动态环境经济调度

文章研究风电入网情况下系统安全运行的动态环境经济调度问题.基于风电预测误差,权衡效益和系统运行风险,建立了购买可中断负荷(interruptible load,IL)的经济调度优化模型.新模型的目标函数考虑了传统火电机组能耗成本、环境成本、阀点效应成本和可中断负荷补偿成本.系统运行约束上,采用条件风险价值(conditional value-at-risk,CVaR)刻画因风电间歇性和随机性导致的系统不安全运行风险,结合火电机组出力和多时间段爬坡限制建立了系统的安全运行约束.模型的求解上,采用罚函数方法、光滑化技术和样本平均方法相结合,提出了一类新的随机优化算法;IEEE-30节点系统测试了模型和算法的有效性.     

电力市场环境下计及V2G和多类型需求响应的综合能源系统多目标优化模型

园区综合能源系统(Park integrated energy system,PIES)是满足用户多种用能需求的一种重要途径,但由于内部分布式能源机组出力具有不确定性,且与负荷在时间维度上存在一定的不匹配性,限制了能源利用效率和经济效益的提升.因此,本文首先在构建耦合热电的PIES的基础上,构建了多类型需求响应模型;其次,构建了考虑风光机组出力不确定性的以系统净收益、清洁能源弃能率为多目标函数的优化模型;然后,构建了"不确定性处理-多目标处理-单目标处理"的三阶段求解模型,最后,以V2G和需求响应为考虑条件,设计多情景.算例结果表明:V2G可以为清洁能源不稳定发电提供有效备用,在一定程度上提供清洁能源利用效率;引入电热需求响应,能够改变用户负荷,增加经济效益.     

基于终端滑模模糊神经网络的电力系统负荷频率控制研究

针对区域互联电力系统受到风电及负荷扰动后,系统频率会出现大幅度波动问题,提出一种基于终端滑模模糊神经网络的多区域互联电力系统负荷频率控制(LFC)方法。在分析单一区域电力系统有功输出特性的基础上,建立计及多区域有功输出的互联电力系统负荷频率控制模型。采用自适应逆控制,有效的解决系统响应和扰动抑制的矛盾。将终端滑模模糊神经网络引入自适应逆系统,构建模糊神经网络辨识器,利用终端滑模在有限时间内可实现无静差跟踪的特点,进一步提高神经网络的辨识能力。仿真结果表明所设计的基于终端滑模模糊神经网络的自适应逆系统,不仅可以得到好的动态响应,还可以使风电及负荷扰动减小到最小。     

基于动态分时电价的虚拟电厂双层优化调度研究

针对虚拟电厂(virtual power plant,VPP)中供给侧与负荷侧价格传导问题,考虑能源侧新能源出力不确定性、大电网购电价格、各类机组运行成本,文章提出了一种VPP厂内部动态分时电价策略,并综合考虑了负荷侧综合需求响应提出了EV接入的VPP双层经济调度模型,以保证VPP的低碳经济运行.上层考虑能源侧成本,以VPP运营商供能成本最小为目标函数,并将碳捕集系统(carbon capture system,CCS)作为灵活性资源,提出一种充分利用新能源与电网低谷电量的碳捕集装置运行模式.下层考虑包括EV在内的负荷侧用能成本,以用能成本最小为目标函数.最后,通过算例结果验证了所提策略的有效性.结果表明,相较于采用大电网分时电价机制,文章所提动态分时电价机制可节约51.8%的能源供给成本,且可降低81.62%的CO₂排放量,有效提升了VPP经济性与低碳性.     

考虑风电与光伏机组出力下农村微网系统运行优化模型研究

我国农村电网架构薄弱,限制了光伏扶贫等政策的开展,造成了可再生能源中弃风、弃光、弃水等现象的出现,如何将农村丰富的生物质能与风电、光伏构建成具有多能互补特性微网系统是解决上述问题主要途径.因此,本文建立了包含风力机组、光伏发电、蓄能系统和生物质能的农村微网系统,考虑了风电与光伏出力的不确定性,满足机组运行、系统备用、系统负荷平衡多能约束条件,构建了基于不确定性多情景下农村微网多能调度鲁棒优化模型.针对传统启发式算法早熟、容易陷入局部最优的问题,运用GAMS求解农村多能流微能网调度模型.算例结果表明,算法有效降低系统日运行成本,证明了模型的正确性.农村多能流微网系统的建设能够有效消纳富裕的风、光可再生能源及秸秆粪便等生物质能,对改善农村环境污染问题具有重要意义.     

需求中断下具有提前期的双渠道供应链的风险规避决策

讨论了由一个制造商和一个零售商所组成的双渠道供应链在需求中断下具有提前期的双渠道供应链的风险规避问题.给出了在需求中断前后的最优价格、最优提前期和最优生产决策.研究表明决策变化量是需求中断量的线性函数,在集中式下最优的决策和销售量与供应链的市场份额和需求中断有关,模型的最优生产体现了一定的稳健性.对于提前期来说,当市场份额较大时,最优提前期关于风险规避系数呈正比例,当市场份额较小时,最优提前期关于风险规避系数呈反比例.     

计及碳排放配限额的虚拟电厂多目标风险规避优化模型

将风电场、光伏发电、生物质发电、储能和燃气轮机及柔性负荷聚合为虚拟电厂(Virtual power plant,VPP).进一步,为刻画风光不确定性风险,分别利用条件风险价值方法(Conditional risk at value,CVaR)构造最小化运营风险目标函数及利用鲁棒随机优化理论转化含不确定性变量约束条件,并选取最大化运营收益和最小化碳排放总量,构建VPP多目标风险规避优化模型.最后,选取改进IEEE30节点系统进行算例分析,结果表明:1)所提风险规避模型能够兼顾效益、风险和碳排放多方诉求;特别是,当鲁棒系数Γ≤0.85,较小的不确定性会带来较大的风险,表明决策者风险态度会影响VPP调度方案;2)预测误差e较高时,相同的Γ增长幅度会带来更高的CVaR增长幅度,表明较低的预测精度会放大不确定性风险,意味着决策者需通过提升预测精度以降低VPP运营风险;3) META能凸显清洁能源环境友好特性,实现VPP整体的最优均衡运行.综上,所提模型能够为决策制定最优VPP调度策略提供决策支撑.     

园区电-热互补系统优化调度模型

多能源需求响应是实现削峰填谷,缓解能源供应与负荷需求矛盾、提升能源利用效率的重要手段,对促进综合能源系统的可持续发展具有重要意义.首先,在构建耦合电-热的园区互补能源系统的基础上,从弹性矩阵的角度构建了电能与热能需求响应模型,考虑机组出力、能源平衡等约束条件,以系统收益为目标函数的优化模型.以需求响应手段实施为变动因素,设置多情景进行了实例分析.算例结果表明:多能源需求响应模型通过对电价与热价的再设计,在总用能量保持基本不变的基础上,用户负荷需求发生了转移,负荷与系统出力的匹配度增强,与传统情景相比,需求响应手段实施后,系统的能源利用效率提升、系统净收益提升与用户支出降低,实现了"经济-环境-系统-用户"等多方的共赢.     

电热耦合综合能源系统双阶段多目标规划研究

多能耦合系统是未来分布式能源供给方式的重要发展方向。为了实现电热耦合能源供给系统的合理规划、促进能源供给与消费的经济与环保的协调发展,提出一种面向电热耦合能源系统的综合能源系统双阶段规划优化方法。模型的第一阶段是在投资和环境最优的目标下实现电热耦合综合能源系统的合理规划,第二阶段是在考虑设备运行特性的基础上对规划的结果进行运行优化,以获得能源系统的最优运行方案,并从多个指标验证规划方案的合理性。利用NSGA-II算法求得模型进的帕累托解集,使用多准则妥协优化法从帕累托解集中决策出最优配置方案。仿真结果表明,提出的双阶段多目标综合能源规划方法能够实现能源供给系统的经济与环保双优。     

随机需求下供应链协调优化模型

考虑了由一个供应商和多个零售商构成的两级供应链系统,在随机需求下,通过共同补给期进行协调的问题.作为Stackelberg博弈的领导者,供应商给出共同补给期策略,零售商作为跟随者以最优库存策略响应,建立了确定共同补给期和相应价格折扣模型.通过数值实例对该模型进行分析,得出Stackelberg均衡解,达到Pareto最优.     

参考价格效应下报童模型的定价和库存联合策略研究

考虑带有消费者参考价格效应的具有乘项需求的价格报童模型,未满足的需求全部损失.基于平均销售的库存因子弹性定义了一类新的因子弹性-带有参考价格效应的平均销售库存因子弹性,借助此因子弹性和需求价格弹性分别分析了参考价格以及需求随机性对最优价格、订货量、最优利润以及最优服务水平的影响.最后,通过数值试验验证了结论的正确性.     

可控负荷菜单定价方法研究

合理的需求侧电价是促进和引导用户实施需求响应的关键因素.借助机制设计中激励相容理论,基于地域分散、数量庞大的可控负荷参与市场交易时的报价信息,提出了以系统供电成本最小为目标的用户类型离散的可控负荷菜单定价方法.该定价方法仅需通过用户上报的信息数据得到用户类型划分,有效反映不同类型可控负荷对价格响应的差异性,促进用户自愿参与市场交易,降低系统供电成本.在一定程度上促进了可再生能源的利用,同时也为需求侧电价设计提供了理论参考.     

基于信度模型的超短期风电预测

信度理论是利用信度因子来保证调整后的保险费接近于真实的风险水平的一种工具.超短期风速预测可以为风电在线优化调度,储能系统实时抑制风电波动和电力系统EMS实时优化运行等方面提供决策依据,而信度模型具有能对数据量较小的样本建模,并且能够一次性预测该电厂所有风机的未来风速的特点.因此考虑将信度模型应用于预测未来超短期内的风速,并且采用系统聚类法对风机进行合理的分类,以此提高预测精度.     

居民用户峰谷分时气价模型及其优化求解方法

针对天然气的居民用户制定合理的峰谷分时气价,能有效地削峰填谷,从而保证燃气管道安全稳定地运行。本文构建用户需求响应和满意度函数,并在此基础上建立以最小化最大峰负荷和峰谷负荷差,及最大化用户满意度为目标的需求侧峰谷分时气价优化模型。采用蚁群算法对模型进行求解,该算法收敛性较好,同时也避免局部最优的缺点。算例结果表明,在兼顾公平与效率的前提下,峰谷分时气价模型能有效地降低最大峰负荷和峰谷负荷差,同时存在最优的峰、平、谷价格,使得用户满意度最大;另外本文也验证了模型的有效性及可行性。此方法为天然气合理定价机制的建立及政策的制定提供了理论依据。     

树形供应链中断风险应急模型研究

基于战略应急库存与实物期权组合策略,设计了树形供应链中断风险应急模型,并通过求解模型得到系统最优策略.应急模型既考虑了风险防范与应急供应所引发的成本,同时考虑了供应链系统中断导致的损失收益.最后进行了仿真分析,结果表明应急模型能够显著降低树形供应链系统的中断风险成本与系统中断时间.     

考虑全局风险均衡度的电力通信网最优安全链路选择方法

在智能电网环境下,电力通信网全新的运行管理模式需要系统间频繁的进行工作协同和业务传递,产生了信息传输链路选择的风险问题.因此,研究如何降低电力通信网业务通道风险,设计最优的通信业务安全链路选择方法,已成为领域内研究的热点问题.提出了一种新的考虑全局风险均衡度的电力通信网最优安全链路选择方法,即考虑了传输链路的最短性,又根据业务重要级别兼顾了路由选择的安全性.首先,给出了电力通信网业务安全链路选择模型,对业务安全链路选择问题进行了描述和数学建模;然后,采用模糊层次分析法(FAHP)构建了业务重要度评价和排序模型;最后,利用改进的迪杰斯特拉(Di.jkstra)算法和粒子群优化(PSO)算法对多目标优化问题进行了求解,计算出最优安全链路.仿真实验结果表明,所提方法可有效降低电力通信网的全局风险,具有一定的可用性和实效性.     

基于用户报价信息划分的可控负荷菜单定价模型

设计合理的需求侧电价是引导和促进用户实施需求响应的重要因素.基于可控负荷参与市场交易时的报价信息,借助机制设计中的激励相容理论,提出了一种可控负荷菜单定价模型,该模型以系统供电成本最小为目标,且用户类型是离散的.通过节点系统IEEE-30仿真实验,设计出适用于5种不同用户类型的菜单电价,并通过对比分析,表明所提出的菜单定价模型节约了系统供电成本,也为需求侧电价的设计提供了理论参考.