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虚拟电厂中的各成员在空间上布局分散,其内部运行场景的不同使电网产生的损耗不同,含虚拟电厂的电力系统调度中如何计量和处理虚拟电厂不同运行场景产生的不同损耗是值得分析和研究的问题.调度前系统可知虚拟电厂总体发电出力,但对其内部各成员出力未知,依据历史运行数据采用聚类算法进行原始场景预分类,再利用含Kantorovich距离的同步回代缩减法对场景进行缩减并获得概率较大的若干典型场景.针对虚拟电厂运行场景及其网损影响,提出计及典型场景网损及其概率的系统优化调度模型,利用场景网损及其概率在虚拟电厂出清价格的基础上使其承担相应的网损服务费.仿真结果表明:虚拟电厂运行场景不同造成网络损耗不同;考虑虚拟电厂运行场景能够有效降低电网总购电成本.以场景概率方式计量含虚拟电厂的随机生产模拟网损的方法简单且有效.这种考虑虚拟电厂运行场景及其网损的思路方法,有利于新型电力系统的精细化调度,且对于明确虚拟电厂与传统电厂参与市场的平等地位和相关规范的制定,值得进一步深入研究.
虚拟电厂网损概率运行场景优化调度Kantorovich 距离
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针对含大规模可再生能源的电力系统在中长期平衡存在的供电安全问题和可再生能源消纳问题,提出时序-随机生产模拟方法.上层模型采用时序生产模拟技术,以周为时间周期在全年范围内进行优化,可计及多种运行约束并搜索系统最优运行方式;下层模型采用随机生产模拟技术,在充分考虑多种不确定性的情况下对电力系统每周的供电裕度和消纳空间进行校核,再将校核结果转化为优化约束反馈给上层模型.该方法通过2层模型的相互配合,在满足供电安全和可再生能源消纳要求的情况下给出经济成本最优的中长期运行方式,有效结合了2类生产模拟技术的优点.通过测试系统验证了该方法的有效性和先进性.
可再生能源中长期平衡供电安全可再生能源消纳生产模拟技术
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随着新能源渗透率持续提升,源荷双侧不确定性对电力系统稳定运行构成显著风险.为科学评估风光水火储多源耦合新型电力系统的灵活性,提出融合源荷双侧不确定性区间估计与随机生产模拟的协同分析框架.首先,通过非参数核密度估计生成新能源出力与负荷的置信区间,构建极端供需情景以量化不确定性.其次,结合分级调度策略,优先将风电、光伏和径流式水电等效为负值负荷,再考虑系统爬坡约束,利用改进的随机生产模拟算法安排火电机组出力.最后,调度库容式水电承接系统剩余负荷.当发生切负荷或弃新能源事件时,通过储能设备充放电进行调节.案例分析表明,非参数估计可有效表征源荷双侧不确定性;系统因爬坡能力不足引发的切负荷和弃新能源电量占比分别为 14.8%和 91.5%,即爬坡约束是影响系统稳定运行的重要因素;配置储能可显著提升系统调节能力,使系统失负荷概率和弃新能源概率分别降低 8.6%和 34.1%.
等效电量函数法库容式水电非参数核密度估计灵活性评估新型电力系统
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随着新能源大规模并网,对电力系统发电容量的充裕度与灵活性进行评估是确保电力可靠供应的关键.因此,提出了一种考虑可再生能源出力的基于时序负荷曲线的分段等效电量函数法来评估电力系统发电容量充裕度和灵活性.首先,介绍风电、光伏和可调式水电的带负荷处理原则,并用Kantorovich场景削减技术处理源荷不确定性;然后,利用时序负荷曲线和分段机组的等效电量函数对火电机组出力进行随机生产模拟,从充裕度不足、低谷调峰容量不足和向上、向下爬坡率不足等方面对发电容量充裕度与灵活性进行评估.实证分析结果表明:可调节水电可以显著缩小峰谷负荷差,夏秋季节的切负荷操作较为频繁,春季失负荷期望最高,夏季出现切负荷现象主要是因为灵活性资源无法在短时间内满足负荷变化的需求.
可再生能源电力系统充裕度随机生产模拟
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传统频率响应备用规划将惯量隐含在一次调频资源中,新形势下无法满足系统惯量需求,亦未实现惯量与一次调频备用的最优协调规划;同时由于未考虑决策者风险偏好,可能导致小概率极端事件被同质化而埋下安全隐患.该文提出一种考虑极端事件的电力系统惯量与一次调频备用联合规划配置方法.建立含源-储-荷多类调节资源的系统频率响应模型,基于序贯蒙特卡洛随机生产模拟获取系统失负荷集合;构建惩罚模型以衡量频率变化率(rate of change of frequency,RoCoF)越限损失,提出频率安全概率指标以刻画频率越限的概率分布与损失期望;建立计及风险偏好的备用成本收益模型对多元灵活性资源进行协同规划配置,并对规划方案进行可行性检验.基于改进的IEEE-RTS79 系统的算例分析表明:所提方法可依据决策者风险偏好灵活制定不同风险范围下的最优联合规划配置方案,为提升新型电力系统极端事件应对能力提供更有针对性的决策依据.
极端事件备用规划安全概率指标风险偏好分析频率稳定
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新能源的随机性和波动性给电力系统的安全稳定运行带来挑战,分析不同可再生能源渗透水平下电力系统的运行方式对其调度运行非常重要,因此,设计一种提取电力系统典型运行方式的综合方法框架.首先,针对实际运行数据不足的问题,利用时序随机生产模拟快速生成高维数据.其次,结合需求响应模型和极端场景,分析高可再生能源渗透率下的潜在运行风险,验证灵活资源提升电力系统调节能力.然后,为解决时序数据聚类的高维和非线性问题,采用深度时序聚类算法,结合由卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory network,Bi-LSTM)组成的时序自动编码器,利用动态时序规整作为相似性度量的时序聚类层,联合优化两个层的损失函数,得到聚类中心.最后,基于某省级电网的实际和模拟数据,分析不同渗透率下的聚类结果,验证所提出算法的有效性,证明需求响应对极端场景的调节效果.
高比例新能源时序随机生产模拟深度时序聚类算法典型运行方式需求侧响应
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深入研究电力行业的减排责任、减排潜力和减排路径,是推进能源绿色低碳转型的重要参考,也是实现全社会碳达峰碳中和目标的关键支撑.电力行业碳减排分析既要考虑经济、社会、资源、环境等外部因素影响,又要考虑电力电量平衡、机组出力限制等电力系统运行约束影响,是多目标、多约束、多参数的复杂非线性问题.首先分析了经济增长、产业结构调整、电能替代等因素,以用电负荷、各类电源装机容量、储能装机容量、碳捕集规模、跨区电力输送容量等为变量,以电力行业转型成本为目标函数,以电力电量平衡、碳排放约束、新能源利用率、电制氢需求、低碳零碳负碳关键技术发展等为约束条件,构建了电力行业碳减排分析模型,提出OpenMP多核并行粒子群寻优算法与多方案任务并行求解的模型双层求解算法.最后,基于构建的模型和算法,开展了中长期逐年电源结构、电力电量平衡、新能源消纳、储能配置等计算分析,提出了我国电力行业碳中和实现路径.
碳达峰碳中和碳减排分析模型随机生产模拟双层优化
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针对可再生能源电力系统计及储能的随机生产模拟方式较少且效率不高的问题,基于发电系统可靠性评估,对比分析现有研究储能参与随机生产模拟方式,提出储能参与随机生产模拟新方式,即通过储能充放电保持需求曲线不变,不断修正系统的技术出力及爬坡速度.通过可靠性测试系统仿真分析储能参与随机生产模拟方式对储能充放电期望以及系统可靠性评估的影响.结果表明,所提储能参与随机生产模拟新方式具有明显的准确性和高效性.故新方式能够灵活应对发电容量变化,为含储能电力系统的稳定运行带来新的解决方案.
储能随机生产模拟发电系统可靠性评估
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作为负荷侧的潜力控制资源,典型工业负荷可有效弥补由于常规机组被新能源替代所导致的系统频率响应(frequency response,FR)能力缺失.然而由于其能力与运行工况密切相关,故需要对其能力进行准确刻画,并据此确定参与调频服务的最优申报调节容量.结合我国调频辅助服务技术规定,提出了典型工业负荷在系统大功率缺失场景下参与频率响应控制的基本原则;考虑奖惩风险,构建了相应的最优申报调节容量优化模型;以年为时间尺度,提出了其参与频率响应的随机生产模拟方法;针对其运行特性,设计了参与频率响应的实时控制策略.仿真算例表明:所提方法能准确模拟工业负荷的生产过程,合理实现工业负荷的运行控制,优化所得到的申报容量为风险意义下的最佳值.
频率响应(FR)典型工业负荷最佳申报容量随机生产模拟模糊评价理论
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新型电力系统可再生能源占比不断增加,给电力系统的安全稳定带来新的挑战,对新能源出力不确定性进行随机生产模拟对电力系统的规划和运行具有指导意义.首先,对新能源出力和负荷预测的不确定性进行建模.然后通过主成分聚类分析方法对新能源出力和负荷数据的时序性相关性进行处理,并结合等效变量函数法进行随机生产模拟;最后,通过某省实际电力系统算例进行了验证,证明了所提出的理论方法的正确性,可为新型电力系统随机生产模拟提供新的思路和方法.
可再生能源不确定模型聚类分析随机生产模拟
