基于能耗费用的“风电换电站”协同调度研究
考虑风电不确定性的综合能源系统协同优化调度
考虑风电不确定性的综合能源系统协同优化调度发布时间：2021-11-01T07:05:57.680Z 来源：《新型城镇化》2021年20期作者：张彪孙博文[导读] 近年来，在全球新能源发展浪潮下，以风力发电为主的可再生能源广泛并入电网。
国网内蒙古东部电力综合能源服务有限公司内蒙古呼和浩特010010摘要：目前，世界各国相继提出建设以最大限度的利用清洁能源、最大幅度的提高能源利用效率为主旨的新型能源系统。
我国也提出了能源革命的创新举措，明确国家能源发展新方向，要求开发一种能源利用率高、碳排放低的新时代能源体系。
目前能源利用过程中，电力、天然气和热力等能源所在系统都是单独运行，彼此间无相辅相成的规划，进而造成能源整体利用率偏低，存在某些能源过剩而某些能源不足的现状，同时各独立的能源系统抵御威胁能力不强等问题已亟待解决。
为此，开发一种电/气/热等多种能源协同运行与规划的综合能源系统(IES)具有重要的划时代意义。
关键词：风电不确定性；综合能源系统；协同优化调度1风电不确定性概述近年来，在全球新能源发展浪潮下，以风力发电为主的可再生能源广泛并入电网。
然而风电在提高电网低碳、清洁化运行的同时，也增加了系统运行中的不确定性，加大了系统调度决策的难度。
传统的可用输电能力(ATC)评估方法仅适用于确定性 ATC 的求解。
然而，针对近几年含高比例风电并网，ATC 的评估通常采用不确定性的计算方法。
目前，含风电不确定性的 ATC 计算方法常用的为概率方法，以概率和数理等相关数学方法获得 ATC 的期望值、方差和概率分布函数等一系列特征。
然而，采用概率方法对 ATC 评估时，需要首先获取风电的概率分布函数。
在以前的工作中，风电通常被假定遵循某些预先定义的概率分布，但实际情况中概率分布可能不容易得到。
此外，风电的预测也存在一定的误差，甚至可能会无法获得风电数据，因此会进一步影响系统发电调度的最优化和 ATC 计算。
为解决这一问题，本文将风电出力看作一组区间数，提出了一种基于区间优化的 IES 中不确定性 ATC 的计算方法。
风电场中的智能电力系统调度与优化决策
风电场中的智能电力系统调度与优化决策随着全球对可再生能源的需求不断增加，风能作为一种重要的清洁能源在能源领域扮演着越来越重要的角色。
风电场作为将风能转化为电能的关键设施，其高效的运营和管理对整个电力系统的稳定性和可靠性至关重要。
在风电场中，智能电力系统调度和优化决策的实施，成为提高风电场效率和降低能源消耗的关键因素。
一、智能电力系统调度智能电力系统调度是指通过自动化和智能化技术来优化风电场的发电、储能和输电等功能的调度安排。
其目标是实现风电场的稳定运行，同时最大限度地利用风能。
1. 发电调度：智能电力系统调度可以根据风场的具体情况，实时调整风机的发电功率。
利用风速和发电功率之间的关系，调整风机的转速和叶片角度，以最大限度地利用风能，并保持风机的安全运行。
2. 储能调度：风电场通常配备储能装置，如电池组或储水设施。
智能电力系统调度可以根据电网需求和电池组状态，合理调配储能设备的充放电策略，以实现电力的平衡和稳定供应。
3. 输电调度：智能电力系统调度还可以优化输电网络的布局和传输方案，以确保风电场的电力能够高效地传输到电网中。
通过对输电线路和变电站的优化配置，可以减少能源传输的损耗和耗费。
二、优化决策优化决策是指通过数学建模和优化算法，对风电场运行和管理的决策进行优化，以提高效率和经济性。
1. 发电优化：优化决策可以通过建立风速和发电功率的数学模型，预测未来的风速变化趋势，并相应地调整风机发电功率。
这有助于提高风电场的发电效率和利用率，减少对备用发电机组的依赖。
2. 储能优化：通过建立电池组的充放电模型，优化决策可以确定最佳的储能策略，使风电场在电网需求高峰时段供电，而在需求低谷时段进行储能。
这样可以充分利用风能，减少对传统电源的依赖。
3. 输电优化：优化决策可以通过建立输电线路和变电站的优化模型，确定最佳的电网布局和传输方案。
通过优化电力传输路径和输电设备的配置，可以减少能量传输的损耗和成本。
三、智能电力系统调度与优化决策的挑战虽然智能电力系统调度和优化决策在提高风电场效率和降低能源消耗方面具有巨大潜力，但也面临一些挑战。
基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度研究开题报告
基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度研究开题报告一、研究背景随着全球经济和能源需求不断增长，可再生能源逐渐成为一种主要能源形式。
风能作为其中的一种重要的可再生能源，其装机容量已经成倍增长，变为一种大规模发电源。
然而，由于电力系统的复杂性和不稳定性，将风电场集成到电力系统中会给系统带来一定的挑战。
在实现环境友好的可持续发展的目标方面，风电场的使用对于电力系统环境经济调度的研究变得更加重要。
在电力系统环境经济调度领域中，目前的工作主要集中在单一目标优化问题上，如最小化电力系统的故障率、最小化总成本或最大化可靠性等。
但是，这种方法通常不能解决多目标优化问题，如如何同时降低系统的总体成本和CO2排放量等问题。
因此，开展基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度研究，具有重要的理论价值和实用意义。
二、研究内容及方法本研究的核心内容是基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度。
具体内容包括：1.建立包括传统火电站和风电场在内的电力系统模型。
2.设计多目标优化算法，通过考虑系统总成本、环境影响和电力供应可靠性等因素最小化多个目标函数。
3.使用深度学习算法对电力系统的可靠性进行预测，提高多目标优化算法的准确性和可靠性。
4.通过仿真实验验证基于多目标优化算法的含风电场电力系统环境经济调度的有效性和可行性。
为了实现上述目标，本研究将采用基于机器学习、深度学习、多目标优化算法等的方法，结合实际数据对模型进行训练，并通过仿真实验验证模型的有效性和可行性。
三、预期研究成果通过本研究的实施，预期获得以下成果：1.设计并实现基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度算法；2.分析系统的成本、环境影响和可靠性等多个目标函数之间的复杂关系，并给出优化结果；3.验证多目标优化算法的准确性和可靠性，为优化电力系统的经济性和环境友好性提供有效的决策支持；4.提供基于深度学习方法的电力系统可靠性预测模型，提高算法的有效性和可靠性；5.为电力系统环境经济决策提供理论和实践层面的指导，具有实际应用价值。
风力发电系统优化调度研究
风力发电系统优化调度研究随着全球能源需求的不断增长和对可再生能源的需求日益提高，风力发电作为最具潜力的可再生能源之一，逐渐成为世界能源领域的重要组成部分。
然而，由于风能本身的不稳定性和不可控性，风力发电系统的优化调度成为了一个具有挑战性的问题。
风力发电系统的优化调度是指如何合理安排风力发电机组的运行和输出功率，以最大限度地提高发电效率、降低成本，并保证电网的稳定运行。
这一问题涉及到整个风力发电系统的运行规划、设备控制、数据分析和智能决策等方面。
首先，风力发电系统优化调度需要针对风能的时空变化特点，合理安排风力发电机组的运行模式。
通过分析历史的气象数据和实时的风能预测数据，可以预测未来一段时间内的风能资源情况，进而确定发电机组的运行策略。
例如，在风力较强的时候，可以增大发电机组的输出功率；而在风力较弱的时候，则可以降低发电机组的输出功率，以避免过度消耗机组寿命。
此外，还可以根据风能的时空分布特点，合理安排发电机组之间的相对位置，以最大化整个系统的发电容量。
其次，风力发电系统优化调度需要通过控制设备的运行参数，实现对发电机组的精确控制。
例如，通过调整发电机组的叶片角度和转速，可以控制转动的轴承和发电机的运行状态，进而实现优化调度目标。
此外，还可以利用智能控制系统，根据实时的风能和电网负荷情况，动态调整发电机组的输出功率，以实现对电网的负荷均衡和频率稳定的调节。
另外，风力发电系统优化调度需要通过数据分析和智能决策，提高系统的运行效率和可靠性。
通过收集和分析大量的历史运行数据和实时监测数据，可以建立风力发电系统的运行模型，用于预测风能资源的变化和发电机组的运行状态。
基于这些模型，可以利用智能决策算法，实现对发电机组的优化调度。
例如，可以利用机器学习和优化算法，根据历史数据和实时数据，预测未来一段时间内的风能资源和电网负荷情况，进而确定发电机组的最优运行策略。
综上所述，风力发电系统的优化调度是一个复杂且具有挑战性的问题。
电力系统中的风力发电机组协同控制研究
电力系统中的风力发电机组协同控制研究随着可再生能源的快速发展，风力发电作为一种清洁、可持续发展的能源形式，越来越受到广大能源研究者的重视。
为了提高风力发电的效率和稳定性，风力发电机组的协同控制成为一个研究热点。
本文将介绍电力系统中风力发电机组协同控制的研究现状、问题和挑战以及未来的发展方向。
一、研究现状风力发电机组协同控制的研究主要集中在以下几个方面：1. 资源均衡问题风力发电机组在不同风速条件下的输出功率不同，造成资源利用不均衡。
协同控制的目标是在不同的风速条件下，实现风力发电机组之间的资源均衡。
目前的研究方法主要包括优化调度算法、风速预测模型和功率控制策略等。
2. 频率响应问题风力发电机组的频率响应对电力系统的稳定性至关重要。
当风力发电机组的输出功率发生变化时，会导致电力系统频率的波动。
因此，如何设计有效的协同控制策略来减少频率波动，提高电力系统的稳定性，是一个重要的研究方向。
3. 功率调节问题风力发电机组在电力系统中的功率调节是实现系统平衡的关键。
风力发电机组的功率调节受到多种因素的影响，如风速、负荷需求、电网运行状态等。
当前的研究主要集中在提高风力发电机组的响应速度、降低振荡幅度和提高调节精度等方面。
二、问题和挑战尽管在风力发电机组协同控制研究方面取得了一些重要的进展，但仍然存在一些问题和挑战：1. 多因素影响风力发电机组的输出受到多种因素的影响，如风速、风向、温度等。
这些因素的变化使得协同控制策略的设计变得复杂，需要考虑到多个因素之间的相互作用。
2. 控制策略设计目前的风力发电机组协同控制策略主要基于传统的PID控制方法，缺乏对复杂系统动力学的深入理解。
如何设计更加优化的控制策略，以实现风力发电机组的协同控制，是一个需要进一步研究的问题。
3. 系统鲁棒性由于风力发电机组被安装在不同地点，环境条件和系统参数的变化会对控制系统的鲁棒性产生较大影响。
如何设计具有鲁棒性的协同控制策略，以应对外界的干扰和随机性变化，是一个需要解决的问题。
风力发电场多智能体协同优化控制研究
风力发电场多智能体协同优化控制研究风力发电是当前世界上广泛应用的一种可再生能源，也是世界上最快速增长的新能源之一。
而风力发电的工作原理是通过风轮的旋转产生机械能，再转化为电能进行利用。
风力发电具有环保、节能、经济等优点，因此受到越来越多的关注。
然而，风力发电也存在一些问题，如天气因素对发电效率的影响、叶片损坏等问题，这些都会影响风力发电的稳定性和可靠性。
因此，如何通过技术手段提高风力发电的效率和稳定性，是当前的一个研究热点。
多智能体协同优化控制技术是一种新兴的控制技术，它将多个智能体进行联合控制，从而实现协同优化控制。
在风力发电场中，多智能体协同优化控制技术可以通过各个风机之间的协同合作，来实现对整个风力发电场的控制和优化。
这将大大提高了风力发电的效率和稳定性，同时也提高了风电场的经济效益。
具体来说，多智能体协同优化控制技术与风力发电场的结合，可以实现以下几个方面的优化：一、风场自适应控制多智能体协同优化控制技术可以实现风场的自适应控制，即根据实时的风速变化和风向变化，进行调整风机的叶片角度，以保证风机能够始终保持在最佳工作状态，从而提高风力发电的效率。
此外，还可以根据不同的风场特点，制定不同的控制策略，以适应不同的环境和情况。
二、风场安全控制多智能体协同优化控制技术可以实现风场的安全控制，即在发生异常情况时，能够及时做出反应，保证风场的安全运行。
例如，在叶片损坏或风场停电等情况下，智能体可以自动调整控制策略，确保风机的安全和稳定运行。
三、风场的优化调度多智能体协同优化控制技术可以实现对风场的优化调度，即通过智能体之间的协同合作，实现对风场各个风机的控制和协调管理。
例如，在低风速情况下，可以让多台风机协同工作，提高整个风场的发电效率；在高风速情况下，可以对某些风机进行控制，以防止风机叶片的损坏等问题。
这样不仅可以实现对整个风场的优化调度，还可以提高风力发电的经济效益。
总之，多智能体协同优化控制技术是一种新兴的控制技术，它与风力发电场的结合，可以实现风场的自适应控制、安全控制和优化调度等方面的优化，从而提高整个风力发电场的效率和稳定性。
基于风电极限场景的电力系统协调优化调度研究
up×T， 式 中 ridown、riup 分 别 为 常 规 机 组 i 的 最 小、
最大爬坡速率。
N
M
功率平衡约束
：∑ i =1
Pi.t
+ P ∑j=1 Wj .t
= Lt
旋转备用约束 ：由于风电出力的不确定因素，
导致其并入网络节点后系统通常需要预留一定的旋
转备用容量来平衡风电出力和负荷预测偏差，以正
图1 两风电场出力预测空间
图1可看出矩形重心处为风电预测功率场景点， 其余部分为风电功率预测误差场景，位于图中的四 个顶点。将以风电预测功率场景为中心，矩形空间 内四个区域分别包涵了一个极限场景。即当风电实
新能源 New Energy
本文着重在粒子群算法基础上提升了粒子全局感知能力，促进粒子自身能感知到邻近区域最好的 位置，并快速移动到邻域最优位置的中心点。同时，为了提高粒子局部和全局搜索能力，通过引入新 的惯性权重来避免算法早熟现象。
新能源 New Energy
基于风电极限场景的电力系统 协调优化调度研究
国网四川阿坝州电力有限责任公司 刘世浩 余代海
摘要：本文引入极限场景代表风电场出力偏离预测场景的各种可能方向，并考虑各个极限场景下常规机组 备用动作对应的系统安全运行约束，建立了含风电的系统机组协调优化调度模型，通过全局粒子群优化算 法对IEEE39网络节点测试系统进行优化仿真，验证了模型的可行性。 关键词：风电并网；经济调度；智能算法；预测场景
建立区域网络内所有常规机组在调度周期内的 发电成本、“弃风”和切负荷惩罚费用总成本期望值 最小为优化目标，表达式 ：
式中 T 为调度总时段 ；N 为常规机组数目 ；M 为风 电场数目 ；Pi.t 为时 t 刻常规机组 i 的出力 ；ai、bi、 ci 分别为常规机组 i 的发电成本系数 ；Pj.t 为风电场 j 在时刻 t 的弃风概率 ；qj.t 为系统应对风电场 j 在时 刻 t 出力不足的切负荷概率 ；rsj.tel为风电场 j 在时刻 t
电力系统中的风电与光伏发电协同调度研究
电力系统中的风电与光伏发电协同调度研究在电力系统中，风电和光伏发电是可再生能源的重要组成部分。
协调调度风电和光伏发电是提高电力系统的可靠性、稳定性和经济性的关键。
因此，对电力系统中的风电和光伏发电协同调度进行深入研究具有重要意义。
风电和光伏发电是可再生能源领域的两大主要发展方向。
其中，风电是将风能转化为电能的过程，利用风能发电既环保又具有丰富的资源。
光伏发电则是通过光能转化为电能，利用太阳能发电的方式也可以实现清洁能源的利用。
两者在电力系统中的发电量受天气条件和地理环境的影响较大，因此通过协同调度来提高可再生能源的利用率具有重要意义。
风电和光伏发电的特点决定了它们在电力系统中协同调度的重要性。
首先，风电和光伏发电都具有时变性和不确定性。
风速和光照的变化导致风电和光伏发电的输出功率存在波动性，这给电力系统的调度带来了挑战。
其次，风电和光伏发电的出力不易受到系统的控制。
与传统的火电机组不同，风电和光伏发电的发电量与控制系统的调度指令关系较弱，这些技术特点使得协同调度尤为重要。
在风电和光伏发电协同调度的研究中，最主要的目标是保证电力系统的供需平衡、发电成本的优化以及电网的安全稳定运行。
为实现这些目标，可以从以下几个方面展开研究：首先，需要建立风电和光伏发电的预测模型。
通过对风速和光照强度的预测，可以有效地预测风电和光伏发电的出力。
基于预测结果，可以调度其他发电设备来弥补可再生能源发电的波动性，从而实现系统的供需平衡。
预测模型的准确性对于协同调度的效果具有重要影响，因此需要深入研究和改进预测算法。
其次，需要设计合理的协同调度策略。
针对风电和光伏发电的特点，可以采用灵活的调度策略来实现协同调度。
例如，可以通过合理地安排火电机组的发电计划以及调整供电范围来适应可再生能源的波动性。
此外，还可以利用储能技术来存储风电和光伏发电的多余产能，并在需要时释放储能来满足电网的需求。
协同调度策略的设计需要兼顾能源利用效率和经济性，同时保证电力系统的稳定性和安全性。
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黑龙江电力
第 41 卷
汽车的充放电可以降低电网等效负荷峰谷差，并且 消纳夜间过剩的风电。文献［6 － 7］分析了电动汽 车并网到含风电电力系统的问题，并进一步讨论了 风电与电动汽车充电负荷协同运行的效益。文献 ［8 － 9］建立计及电动汽车充电的多目标优化模型， 并对模型进行优化求解。文献［10］基于低碳角度， 建立 包 括 风 电、电 动 汽 车、碳 捕 集 电 场 以 及 常 规 火 电厂的“风 － 车协调”调度模型，研究在不同充电模 式下碳排放情况。文献［11 － 13］从经济性角度分 析研 究 了 风 电、电 动 汽 车 的 最 优 并 网、最 优 服 务 等 问题。
电出力，提高风能利用率。以全系统能耗费用最低为目标在满足电动汽车用户换电需求的前提下，构建计及换电站为含风
电的系统提供旋转备用的“风电 － 换电站”协同调度模型。利用遗传算法求解模型，在 10 机组电力系统模型上进行仿真，验
证所提模型和算法的有效性和正确性。
关键词： 协同调度； 电动汽车换电站； 弃风量； 能耗费用； 遗传算法
GAO Yang1，ZHANG Chao2，ZHANG Jing3，ZHANG Linlin2，LI Fengnan3
（ 1． Jilin Power Supply Company，Jilin Electric Power Co． ，Ltd． ，Jilin 132000，China； 2． Songyuan Power Supply Company，Jilin Electric Power Co． ，Ltd． ，Songyuan 138000，China； 3． Changchun Shuangyang Power Supply Company，Jilin Electric Power Co． ，Ltd． ，Changchun 130600，China）
中图分类号： TM743
文献标志码： A
文章编号： 2095 － 6843（ 2019） 01 － 0025 － 05
Study on coordinated dispatching of “wind power － battery swapping station”based on energy consumption cost
0 引言
随着环境及能源问题的日益突显，以清洁能源 为主的风力发电已大规模并网，但是风电出力的随 机性给风电的调度带来一定困难。近几年，国家大 力发 展 新 能 源 汽 车，零 碳 排 放 的 电 动 公 交 车、电 动 汽车已经成为主要交通工具。然而，由于风电的不 确定性和电动汽车的无序充电，大规模风电和电动 汽车接 入 电 网 后 都 将 给 电 网 带 来 不 利 影 响［1 － 3］。
Abstract： Electric vehicle battery swapping station has the advantages，such as centralized controlling charging and discharging of electric vehicle power battery，being，easy to dispatch and so on． It can be regarded as energy storage station to dispatch power grid，tracing the output of wind power and improving the utilization rate of wind energy． Taking minimized energy consumption cost of the whole systemt and satisfying the battery swapping demand of EV users，the coordinated dispatching model of“wind power － battery swapping station”is proposed． The proposed model is solved by genetic algorithm，and the validity and correctness of the method is validated by simulation results of a 10 － unit power system model． Key words： coordinated dispatching； electric vehicle battery swapping station； abandoned wind； energy consumption cost； genetic algorithm
（ 1． 国网吉林省电力有限公司 吉林供电公司，吉林 吉林 132000； 2． 国网吉林省电力有限公司 松原供电公司， 吉林 松原 138000； 3． 国网吉林省电力有限公司 长春市双阳区供电公司，长春 130600）
摘 要： 电动汽车换电站具有集中控制电动汽车动力电池充放电，便于调度等优点，可将其作为储能站引入电网调度，跟踪风
收稿日期： 2018 － 08 － 24； 修回日期： 2018 － 09 － 27。 作者简介： 高 扬（ 1990—） ，女，硕士，研究方向为大规模风电联网
运行关键技术。
随着电动汽车入网技术（ vehicle to grid，V2G） 的应 用，在一定 调 控 措 施 下，风 电 和 电 动 汽 车 具 有 相 互 协调的物理基础。一方面，风电可以作为清洁能源 为电动汽车充电，充分发挥电动汽车的节能减排效 益； 另一方面，电动汽车可以作为储能装置，为系统 提供一定的旋转备用容量，从而提高了风电的入网 规模。因此，研究风电与电动汽车协调互补具有重 要意义。
第 41 卷 第 1 期 2019 年 2 月
黑龙江电力 Heilongjiang Electric Power
DOI： 10． 13625 / j． cnki． hljep． 2019． 01． 006
Vol. 41 No. 1 Feb． 2019
基于能耗费用的“ 风电 － 换电站”协同调度研究
高 扬1 ，张 超2 ，张 菁3 ，张琳琳2 ，李丰男3