随着分布式风力发电接入配电网的比例不断提高,考虑风电出力随机性的分布式风电规划成为了配电网规划中的重要研究内容。提出了一个计及风速不确定性的鲁棒优化规划方法,为了简化配电网中鲁棒优化的计算,首先对配电网的潮流计算进行了...随着分布式风力发电接入配电网的比例不断提高,考虑风电出力随机性的分布式风电规划成为了配电网规划中的重要研究内容。提出了一个计及风速不确定性的鲁棒优化规划方法,为了简化配电网中鲁棒优化的计算,首先对配电网的潮流计算进行了线性化处理,然后又利用线性优化强对偶理论将鲁棒优化模型转变成了一个混合整型线性规划(mixed integer linear program,MILP)问题。接着又引入了可调鲁棒优化规划模型,通过不确定度弥补鲁棒优化偏于保守的不足。最后通过商业软件CPLEX对上述问题进行求解计算,算例分析表明,使用所提的鲁棒优化模型可以快速有效的计算出规划结果,可调鲁棒优化模型可以提高系统的性能鲁棒性。展开更多
针对可再生能源大量接入配电网后,由于其自身出力的随机性和波动性给配网的调控所带来的困难,引入需求响应技术,充分利用用户受电价影响改变用电模式的能力,提出了一种主动配电网(active distribution network,ADN)鲁棒优化调度方法,在...针对可再生能源大量接入配电网后,由于其自身出力的随机性和波动性给配网的调控所带来的困难,引入需求响应技术,充分利用用户受电价影响改变用电模式的能力,提出了一种主动配电网(active distribution network,ADN)鲁棒优化调度方法,在保证系统运行安全可靠的基础上优化配网运行。该方法分为三个阶段:第一阶段,通过不确定集的形式表征可再生能源出力的随机性,并通过极端场景法对集合进行削减,最终将不确定性参数转化为确定性参数;第二阶段,运用需求响应技术,通过电价激励达到调控负荷的目的,从而实现对负荷削峰填谷的作用;第三阶段,运用两层规划模型将可再生能源的无功调节能力与配电网传统调控手段相配合,统筹调控,从而实现降低主动配电网的网损和电压波动,减少传统设备的调节次数,优化配网运行。最后基于美国PG&E 69节点系统对所提方法的有效性进行了验证。展开更多
冷-热-电联供综合能源系统(integrated energy system with combined cool,heat and power system,IES-CCHP)能够就地消纳分布式风电、光伏,也能够同时满足系统内电动汽车用户的充电需求。然而,电动汽车充电需求、风电出力、光伏出力的...冷-热-电联供综合能源系统(integrated energy system with combined cool,heat and power system,IES-CCHP)能够就地消纳分布式风电、光伏,也能够同时满足系统内电动汽车用户的充电需求。然而,电动汽车充电需求、风电出力、光伏出力的随机性严重影响了IES-CCHP运行的经济性。因此,采用两阶段可调鲁棒优化为IES-CCHP制定日前调度策略以提升系统运行经济性。日前阶段在观测到随机变量前制定能够应对最恶劣运行场景的日前调度策略;实时阶段在确认随机变量实际值后决策实时调度计划修正日前调度策略。优化目标为运行两阶段运行总成本最小,模型采用非精确狄利克雷模型挖掘历史数据构建不确定集描述随机变量,并进一步采用对偶理论、大M法、列与约束生成(columnand-constraint generation,C&CG)等方法,迭代求解上述两阶段模型。最后,通过算例分析证明了所提模型与方法的有效性。展开更多
源荷双端不确定性导致的频繁弃风切负荷现象严重影响微网运行经济性。为有效应对源荷不确定性,文章提出一种基于最小冗余最大相关-极限梯度提升算法改进非精确狄利克雷模型(minimum redundancy and maximum correlation-extreme gradien...源荷双端不确定性导致的频繁弃风切负荷现象严重影响微网运行经济性。为有效应对源荷不确定性,文章提出一种基于最小冗余最大相关-极限梯度提升算法改进非精确狄利克雷模型(minimum redundancy and maximum correlation-extreme gradient boosting improved imprecise Dirichlet model,mRMR-XGboost-IDM)的两阶段可调鲁棒微网经济调度模型。首先,针对基于非精确狄利克雷模型(imprecise dirichlet model,IDM)模型的不确定模糊集高度依赖历史数据数量的不足,结合mRMR-XGboost预测方法对其进行改进,扩大历史数据体量以提高所得不确定区间的精确度。其次,基于得到的不确定区间,构建微网两阶段鲁棒经济调度模型,并引入可调鲁棒参数协调经济性和鲁棒性。最后,采用列约束生成算法(column-and-constraint generation,C&CG)、对偶理论以及大M法求解最优经济调度策略。算例验证了所提模型可提高不确定区间刻画准确度,有效应对源荷不确定性并提高系统运行经济性。展开更多
文摘随着分布式风力发电接入配电网的比例不断提高,考虑风电出力随机性的分布式风电规划成为了配电网规划中的重要研究内容。提出了一个计及风速不确定性的鲁棒优化规划方法,为了简化配电网中鲁棒优化的计算,首先对配电网的潮流计算进行了线性化处理,然后又利用线性优化强对偶理论将鲁棒优化模型转变成了一个混合整型线性规划(mixed integer linear program,MILP)问题。接着又引入了可调鲁棒优化规划模型,通过不确定度弥补鲁棒优化偏于保守的不足。最后通过商业软件CPLEX对上述问题进行求解计算,算例分析表明,使用所提的鲁棒优化模型可以快速有效的计算出规划结果,可调鲁棒优化模型可以提高系统的性能鲁棒性。
文摘针对可再生能源大量接入配电网后,由于其自身出力的随机性和波动性给配网的调控所带来的困难,引入需求响应技术,充分利用用户受电价影响改变用电模式的能力,提出了一种主动配电网(active distribution network,ADN)鲁棒优化调度方法,在保证系统运行安全可靠的基础上优化配网运行。该方法分为三个阶段:第一阶段,通过不确定集的形式表征可再生能源出力的随机性,并通过极端场景法对集合进行削减,最终将不确定性参数转化为确定性参数;第二阶段,运用需求响应技术,通过电价激励达到调控负荷的目的,从而实现对负荷削峰填谷的作用;第三阶段,运用两层规划模型将可再生能源的无功调节能力与配电网传统调控手段相配合,统筹调控,从而实现降低主动配电网的网损和电压波动,减少传统设备的调节次数,优化配网运行。最后基于美国PG&E 69节点系统对所提方法的有效性进行了验证。
文摘冷-热-电联供综合能源系统(integrated energy system with combined cool,heat and power system,IES-CCHP)能够就地消纳分布式风电、光伏,也能够同时满足系统内电动汽车用户的充电需求。然而,电动汽车充电需求、风电出力、光伏出力的随机性严重影响了IES-CCHP运行的经济性。因此,采用两阶段可调鲁棒优化为IES-CCHP制定日前调度策略以提升系统运行经济性。日前阶段在观测到随机变量前制定能够应对最恶劣运行场景的日前调度策略;实时阶段在确认随机变量实际值后决策实时调度计划修正日前调度策略。优化目标为运行两阶段运行总成本最小,模型采用非精确狄利克雷模型挖掘历史数据构建不确定集描述随机变量,并进一步采用对偶理论、大M法、列与约束生成(columnand-constraint generation,C&CG)等方法,迭代求解上述两阶段模型。最后,通过算例分析证明了所提模型与方法的有效性。
