为提高风电并网效益,减少弃风,在电网中接入电池储能电站(battery energy storage power station,BESPS)。首先,建立了考虑损耗成本的BESPS调度特性模型,该损耗成本由BESPS投资成本与调度区间内的充放电循环次数估算;然后,在考虑风电可...为提高风电并网效益,减少弃风,在电网中接入电池储能电站(battery energy storage power station,BESPS)。首先,建立了考虑损耗成本的BESPS调度特性模型,该损耗成本由BESPS投资成本与调度区间内的充放电循环次数估算;然后,在考虑风电可信容量的基础上构建了BESPS调度模型。某些情况下,系统很难全额消纳风电,因此,调度模型具有运行成本最小与风电接纳最大2个不同维度的优化目标。为求解此问题,基于隶属度函数将2个子优化目标模糊化,构建了基于最大满意度的单目标优化模型,并采用GAMS软件提供的CPLEX求解器对其进行求解。基于我国东北某实际省级电网的仿真实验说明:BESPS接入可显著提升系统风电接纳能力,且基于最大满意度的优化调度可给出更为合理的结果。展开更多
混合型潮流控制器(hybrid power flow controller,HPFC)可以有效解决风电并网系统中存在的支路潮流过载问题,且相较于统一潮流控制器成本更低。针对现有的HPFC潮流优化研究尚未计及支路潮流最大值约束和风电不确定性的问题,提出一种基...混合型潮流控制器(hybrid power flow controller,HPFC)可以有效解决风电并网系统中存在的支路潮流过载问题,且相较于统一潮流控制器成本更低。针对现有的HPFC潮流优化研究尚未计及支路潮流最大值约束和风电不确定性的问题,提出一种基于场景削减的含HPFC风电并网系统最优潮流模型。首先,建立HPFC的功率注入模型,并推导了注入功率表达式;其次,采用K均值算法削减风电、负荷概率场景,通过CH(+)指标选择最优场景集合;最后,建立兼顾发电机运行成本、系统网络损耗、正常运行及N-1故障下的支路负载率的多目标优化模型,采用多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法进行求解,利用模糊满意度函数在Pareto解集中筛选出折衷解。在MATLAB中仿真验证所提方法的有效性,结果表明该方法可以计及风电不确定性,保证电网在不同场景下的安全经济运行。展开更多
文摘为提高风电并网效益,减少弃风,在电网中接入电池储能电站(battery energy storage power station,BESPS)。首先,建立了考虑损耗成本的BESPS调度特性模型,该损耗成本由BESPS投资成本与调度区间内的充放电循环次数估算;然后,在考虑风电可信容量的基础上构建了BESPS调度模型。某些情况下,系统很难全额消纳风电,因此,调度模型具有运行成本最小与风电接纳最大2个不同维度的优化目标。为求解此问题,基于隶属度函数将2个子优化目标模糊化,构建了基于最大满意度的单目标优化模型,并采用GAMS软件提供的CPLEX求解器对其进行求解。基于我国东北某实际省级电网的仿真实验说明:BESPS接入可显著提升系统风电接纳能力,且基于最大满意度的优化调度可给出更为合理的结果。
