计及风电不确定性优化调度研究综述
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。
不确定条件下风力发电系统的无功优化调度
不确定条件下风力发电系统的无功优化调度王㊀聪(国网山东省电力公司郓城县供电公司)摘㊀要:本文研究了一个包含上述不确定因素和电力系统安全约束的安全约束最优无功调度(SC-OPRD)问题㊂针对引入的问题,提出了一个技术经济目标函数㊂该目标函数包括将降低电网电压稳定风险作为技术和运营成本作为经济目标㊂运营成本是指电力系统损耗和发电机提供的无功功率的成本㊂NSGA-II优化算法用于寻找非支配解怕列托前沿(PF)㊂蒙特卡罗模拟(MCS)用于近似不确定参数的潜在分布㊂IEEE30总线测试系统用于验证所提出的SC-OPRD㊂结果分析表明,所提出的方法是解决考虑不确定性的SC-OPRD问题㊂关键词:风力发电;无功优化;电力调度;蒙特卡洛模拟0㊀引言竞争激烈的商业环境迫使电力系统在其安全边际附近运行㊂因此,电压不稳定和崩溃更有可能发生㊂然而,无功资源的优化规划,可以提高电压稳定裕度㊂这是一个多目标优化问题,称为最优无功功率调度(ORPD)㊂系统安全性和经济性是这个优化问题的共同目标[1-2]㊂发电机和冷凝器的无功发电/吸收㊁有载调压变压器的分接比以及补偿器的无功注入或吸收是决策变量㊂研究了ORPD问题,考虑了不同的运行约束,如支路㊁变压器抽头比和母线电压限制,以及发电机无功功率能力限制㊂1㊀技术分析在不确定条件下进行风力发电系统的无功优化调度分析是一个复杂而重要的问题,主要包括以下几个方面:1)风力发电系统的基本运行模型:风力发电系统由风机㊁风机转换器㊁电力系统等组成,需要建立系统的数学模型,考虑风速㊁风向㊁风机功率曲线以及电力系统的约束等因素㊂2)无功功率的优化目标:无功功率的优化目标通常为提高风力发电系统的功率因数,减小无功功率损耗,稳定电网运行等㊂3)不确定性建模和分析:在不确定条件下,风速㊁风向等因素是随机变量,需要建立相应的不确定性模型,例如使用概率分布描述风速的变化㊂4)优化算法的选择:针对无功功率优化的问题,可以采用不同的优化算法,如基于模型的优化方法㊁基于遗传算法的优化方法㊁基于强化学习的优化方法等㊂5)系统约束条件考虑:优化调度时需要考虑电力系统的约束条件,如电压稳定㊁潮流平衡㊁线损最小等约束条件㊂6)随机性分析和评估:在不确定条件下,需要进行随机性分析和评估,例如采用蒙特卡洛模拟方法进行系统性能评估,评估无功功率的不确定性和风力发电系统运行的可靠性等㊂2㊀多目标安全约束最优无功调度问题的求解2.1㊀目标函数建立文献中提出了不同的电压稳定指标来评估电压稳定裕度㊂这些指数根据以下内容进行了分类: 1)基于雅可比矩阵和系统变量;2)总线㊁线路和整体基础㊂基于雅可比矩阵的VSI(电压稳定性指标)能够准确地计算电压不稳定点,但计算工作量很大㊂总线和线路VSI需要较少的计算时间,并且足以进行实时和运营规划㊂前文中提出的L i ndex是众所周知的总线VSI之一㊂L指数定义为:Lindex=1-ðiɪαF ij V iVj(1)式中,V i和V j分别是总线i和j处的电压相量㊂F可计算如下:F=-Y-1LLYLG(2)ILIG[]=Y LL Y LGYGLYGG[]V LVG[](3) L指数的值在0到1之间变化(电压崩溃点)㊂使用MCS的VSI的期望值可以计算为:290㊀∕2023.062023.06∕291㊀EVSI =1nðn i =1FVSI i (4)式中,n 是MCS 迭代次数㊂应最小化的电动车辆供电设备的最大值是拟定SC-ORPD 中的电压不稳定风险或技术目标:F 1=max(EVSI )(5)2.2㊀运营成本在不考虑经济问题的情况下提高系统安全性,对于实际电力系统的运行和规划是不可接受的,所提出的公式的经济目标是运营成本,包括有功功率损耗和无功发电成本[3-5]㊂有功功率损耗成本可通过以下公式计算:LC =P ∗ðN k =1g k [V 2i+V 2j-2V i V j cos(δi -δj )](6)LC 是以元为单位的网络有功功率损耗成本,P 是以元/MW 为单位的有功功率损耗价格,N T -line 线是T 线的数量,g k 是每条线的发送端和接收端的线路电导㊁δi 和δj 电压相位㊂本文假设P 等于以元/MW 为单位的平均有功功率成本㊂可以使用经济调度结果来计算P ㊂无功发电的成本取决于两个部分:①运营;②机会成本㊂先前的是由于发电机的无功发电或吸收而增加的绕组损耗的成本㊂机会成本是由于能力曲线限制而降低有功功率的成本㊂无功功率成本可以使用二次成本函数来表示㊂成本函数包括上述所有组成部分㊂这可以表示如下:C q =ðn i =1a q gi Q 2gi +b q g Q gi +c qgi(7)C q 为发电机的无功成本,n 为发电机的数量㊂Q gi 单位为Mvar,指第i 台发电机无功功率(产生或吸收)㊂a q g㊁b q g㊁c q g是利用发电机能力曲线可以精确得到的系数㊂因此,运行成本(EVOC )的期望值可表示为:EVOC =1nðn i =1(C qi +LC i )(8)3㊀不确定性建模及优化算法3.1㊀不确定性建模本文采用了双状态部件停运模型㊂从数学上讲,每个组件的长期平均不可用性可以通过如下计算:U =λμ+λ(9)式中,λ为故障率(故障/年),μ为修理率(修理/年)㊂使用二项式分布对组件停机进行建模,成功率二项式分配是每个组件的可用性㊂可用性计算如下:A =1-U (10)如果MCS 随机过程在每次迭代中产生多个部件停机,以执行n -1应急分析,则将选择最可能的停机㊂风力发电在很大程度上取决于风速分布㊂最常见的风的不确定性建模采用威布尔分布函数㊂这是由以下公式给出的:f (v )=kcv c()k -1exp-v c()k(11)式中,c 为缩放参数,k 为形状因子㊂这些参数可以使用历史数据来计算㊂利用特性曲线可以计算出风速与风机输出功率之间的关系㊂线性化特性曲线如下:P wind=00ɤv <v cut -in P ratev -v cut-in v rate -v cut-in v in ɤv <v r P rate v rate ɤv ɤv cut-out0v >v outìîíïïïïïï(12)式中,P wind 为风力发电机的输出功率,v 为风速,m /s,v cut-in 和v cut-out 为风机的切入和切出速度,m /s,v rate 额定风速,m /s㊂特性曲线如图1所示㊂图1㊀风力涡轮机的功率曲线节点负荷的不确定性使电力系统运行和规划中不可避免地存在需求不确定性模型㊂需求不确定性可以使用正态概率分布函数(PDF)进行建模㊂PDF 特征可以使用历史数据获得㊂对于每个节点荷载,考虑一个独立的正态分布函数㊂假设负荷分布的平均值等于预测负荷,标准偏差为3%㊂3.2㊀优化算法在本文中,运用了一种具有改进的性能和快速非显性排序能力的NSGA 更新版本(NSGA-II)㊂该优化算法被用于寻找被称为帕累托前沿(PF)的非支配解㊂因此,需要另一种方法来选择折衷的解决方案㊂模糊决策者能够进行这种选择㊂该技术通过以下公式对PF 的每个成员使用隶属函数:μi =1F maxi -F iF maxi -F mini F min i ɤF i ɤF max iìîíïïïï(13)式中,F i 是第i 个目标函数㊂使用最小-最大方法可以选择折衷解决方案㊂292㊀∕2023.064㊀仿真结果所提出的公式在IEEE 30总线系统上使用软件进行了测试㊂通过在总线20中安装一个56MW DFIG 风电场来修改标准测试系统㊂该算法在MATLAB R2017a 中运行㊂表1中列出了计算发电机有功和无功功率成本所需的参数㊂表1㊀发电机参数发电机a pb pc p a qb qc qG10.02200.0084-0.000740.2G20.0175 1.7500.007-0.00320.84G30.0625100.0073-0.003440.89G40.0083 3.2500.0073-0.003440.89G50.025300.0073-0.003440.89G60.025300.0073-0.003440.89在这种情况下,本文讨论的所有技术不确定性都是在问题公式中公式化的㊂因此,每个MCS 场景都包含单次停电,根据其适当的概率分布函数,使用支路的不可用性㊁风速和负载变化㊂为了计算发电机的经济有功功率(作为SC-OR-PD 的初始条件)和有功功率损失成本,进行了经济调度㊂该初始条件也用于计算发电机的无功功率能力限制㊂根据EDC 结果计算的预期总有功功率成本和预期有功功率损失成本分别为2317元和12.25元/MW㊂表2显示了发电机的预期经济有功功率以及发电机㊁DFIG 和电容器的决策变量,用于折衷解决方案㊂表3显示了帕累托前沿的EVSI 和EVOC 范围及其使用所提出方法折衷解决方案的价值㊂表2㊀发电机的预期经济有功功率发电机预期经济有功功率(MW)P max (MW)V 时间表(P.U)G129.1480 1.0105G238.5800.9957G38.8450 1.0045G415.12550.9888G58.84300.9997G615.3400.9991预期有功功率P max (MW)V 时间表(P.U)风力发电27.0456 1.0135电容最佳无功功率(P.U)C10.1 C20.018 结果显示,当在MCS 场景中对意外事件进行建模时,折衷解决方案的预期电压稳定裕度提高了34.4%㊂预计有功功率为4.34MW,成本为55.65美元㊂这意味着有功功率增加了,但发电机的经济运行降低了有功功率损失的成本㊂表3㊀目标函数值EVSI预计电力系统损失(MW)索引范围0.4673-0.752440.54-76.41折衷解决方案0.618444.8909运行成本达到44.89,很明显,为了增加电压稳定裕度,向系统注入了更多的无功功率㊂表3显示,大多数发电机的运行功率远远低于其额定功率㊂对发电机使用传统的无功功率限制将降低其向系统注入无功功率的能力㊂因此,EVSI 将增加,在这种情况下,如果考虑常规无功限制,则达到0.86㊂在这种情况下,总运营成本为2634元㊂无功功率成本不到总成本的10%㊂因此,该算法使用比有功功率便宜的无功功率来提高系统的电压安全性㊂由于电力系统的高X /R 比,这也是可以接受的㊂计算时间是使用MCS 的缺点,大多数模拟运行需要超过4000s 才能达到停止标准㊂5㊀结束语本文提出了一种包括电力系统安全性(电压稳定性)和经济性(运行成本)的最优无功功率调度的实用问题公式㊂电力系统的技术不确定性包含在问题公式中㊂使用NSGA-II 和蒙特卡罗模拟(MCS)算法解决了该问题㊂所提出的公式已应用于IEEE 30总线㊂仿真结果表明,与现有方法相比,该方法具有较强的鲁棒性㊂参考文献[1]㊀李振华,吴庆华.基于蒙特卡罗模拟的无功调度方法[J ].电力系统,2017,6(7):85-90.[2]㊀赵斌.基于随机逼近的电力调度优化方法[J ].2022国际配电会议,2018,13(6):11-12.[3]㊀王小慧.考虑不确定性的风电系统无功优化调度[J ].电力系统保护与控制,2019,11(15):54-57.[4]㊀徐然.考虑不确定性的风电系统无功优化调度[J ].IEEE 电力系统研讨会,2020,12(9):17-21.[5]㊀钟建军.基于多区域无功功率优化的多区域无功功率优化[J ].电力系统技术,2021,12(9):17-21.(收稿日期:2023-05-01)。
《2024年风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》范文
《风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》篇一一、引言随着可再生能源的日益发展和普及，风电作为绿色能源的代表，在电力结构中的比重逐渐增大。
然而，风电的间歇性和随机性使得其功率预测存在不确定性，这给电力系统的经济调度带来了新的挑战。
本文将重点探讨风电功率预测的不确定性以及如何在这种不确定性下实现电力系统的经济调度。
二、风电功率预测的不确定性分析1. 风电功率预测技术的现状与挑战目前，风电功率预测技术主要通过建立数学模型和算法来对未来的风速和风电功率进行预测。
然而，由于自然风本身的随机性和复杂性，加上气象数据的不准确性和模型本身的局限性，导致预测结果往往存在较大的误差。
2. 不确定性的影响风电功率预测的不确定性对电力系统的稳定运行和电力市场的经济性产生显著影响。
预测误差可能导致电力系统供需失衡，增加备用容量的需求，进而影响电力系统的运行成本和经济效益。
三、电力系统经济调度的挑战与策略1. 经济调度的挑战在考虑风电功率预测不确定性的情况下，电力系统的经济调度需要更加精细和智能。
传统的调度策略往往难以应对风电功率的波动，需要寻找新的方法和策略来平衡电力系统的供需。
2. 优化调度策略（1）储能技术的应用：通过储能设备在风力资源丰富时储存电能，在需求高峰或风力不足时释放电能，可以有效平衡风电功率的波动。
（2）灵活的电源结构：发展多样化的电源结构，包括燃气轮机、抽水蓄能电站等，可以在短时间内快速调整发电量，应对风电功率的快速变化。
（3）智能调度系统：通过建立智能调度系统，实时收集和分析风电功率预测数据、电网负荷数据等信息，实现电力系统的实时优化调度。
（4）市场机制引导：通过建立完善的市场机制，引导发电企业积极参与电力市场的竞争，通过价格信号反映电力供需的变化，实现资源的优化配置。
四、综合策略与未来展望1. 综合策略针对风电功率预测的不确定性及电力系统的经济调度问题，应综合运用多种策略和技术手段。
包括提高风电功率预测的准确性和可靠性、发展多样化的电源结构、推广储能技术的应用、建立智能调度系统等。
《2024年风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》范文
《风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》篇一一、引言随着全球对可再生能源的重视日益增强，风电作为清洁能源的代表，在电力结构中的比重逐渐增加。
然而，风电的间歇性和不可预测性给电力系统的稳定运行带来了挑战。
本文将探讨风电功率预测的不确定性及其对电力系统经济调度的影响，并提出相应的解决方案。
二、风电功率预测的不确定性1. 自然因素的影响风电功率的预测受到风速、风向等自然因素的影响，这些因素具有显著的随机性和不可预测性。
风速的突变会导致风电功率的快速变化，增加了预测的难度。
2. 预测模型的不完善当前的风电功率预测模型大多基于历史数据和气象数据，但模型的精度和可靠性受制于数据的准确性和模型的复杂性。
模型的更新和维护也需要不断进行，以适应风能特性的变化。
3. 电力系统其他因素的影响电力系统的运行环境也会对风电功率的预测产生影响，如电力负荷的变化、其他电源的供电情况等。
这些因素的综合作用增加了风电功率预测的难度和不确定性。
三、对电力系统经济调度的影响1. 调度决策的困难由于风电功率的不确定性，电力系统的调度决策变得更为困难。
在制定调度计划时，需要考虑到风电的预测值及其可能的波动范围，这增加了调度的复杂性和成本。
2. 电力市场的风险风电功率的波动可能导致电力市场的供需失衡，进而影响电力价格。
对于发电企业和电力用户来说，这种市场风险需要得到妥善管理。
3. 备用容量的需求为了应对风电功率的波动，电力系统需要增加备用容量。
这可能导致资源的浪费和成本的增加，同时也可能影响到电力系统的经济性。
四、解决方案与建议1. 改进预测模型和技术提高风电功率预测的精度和可靠性是解决不确定性的关键。
可以通过引入更先进的数据处理技术和算法，以及不断更新和维护预测模型来实现。
2. 优化经济调度策略在制定调度策略时，应考虑到风电功率的预测值及其不确定性，同时结合电力市场的需求和价格信号，制定出更为经济合理的调度计划。
3. 发展储能技术储能技术的发展可以有效地应对风电功率的波动。
计及风光不确定性的电力系统经济调度策略
中文摘要摘要随着化石能源的枯竭以及人类生态环境的日益恶劣，可再生能源受到了极大的关注与发展，能源改革迫在眉睫。
新形势下，电力系统中发电、用电呈现多元化，在用电负荷自身不确定性的基础上，以风电、光伏为代表的新能源发电比重大幅增加。
然而，由于风光出力的波动性、间歇性及随机性，它们的并网给发电端引入了大量不确定因素，不仅为新能源的消纳带来了极大的困难，也给电网的安全经济运行带来了巨大挑战。
因此，在电力系统经济调度过程中充分计及风光不确定性的影响，对于新形势下电力系统的安全经济运行具有重大意义。
基于此，本文针对目前电力系统经济调度深受新能源出力不确定性影响的新情况，对能有效缓解风光不确定性影响的经济调度策略进行了较深入的研究，从不同角度，采取多种方式结合的手段来应对风光不确定性，主要的工作内容及创新成果体现如下：①基于历史数据，对以风电和光伏为代表的新能源出力时空特性进行深入分析。
详细阐述了新能源出力不确定性的含义，并对其秒级和小时级的出力特性进行了统计分析。
研究了风电及光伏出力在各种时间尺度及不同空间范围内的互补性，并采用spearman相关系数对风光的互补程度进行了表征。
对风电及光伏在不同出力水平下的预测误差率分布进行了正态拟合，求出各出力区间预测误差率概率密度分布函数的期望及标准差，并分析了其分布规律。
最后，对风光预测误差的相关性进行了探究，并分季节求出了风光预测误差的spearman相关系数。
②利用多种异质能源的互补性以及多时间尺度调度模式滚动修正的特点，提出了风光水火等多种异质能源多时间尺度互补的动态经济调度策略。
根据异质能源之间的互补特性将风光水打捆成虚拟电源，并定义负荷跟踪指标N r使虚拟电源出力能很好地追踪负荷曲线。
建立含日前24h计划、日内4h滚动计划以及实时15min计划在内的多时间尺度互补协同调度模型，设置递进修正的弃风弃光约束，使得前一尺度调度计划中风光消纳困难的时段在下一尺度调度计划中具有更大的弃风弃光上调裕度。
《计及不确定性和需求响应的综合能源系统低碳经济优化调度研究》
《计及不确定性和需求响应的综合能源系统低碳经济优化调度研究》一、引言随着全球气候变化问题日益严重，低碳经济成为各国经济发展的重要方向。
作为低碳经济的重要支撑，综合能源系统（Integrated Energy System，IES）优化调度显得尤为重要。
在实际运行中，由于不确定性的存在和需求的响应，综合能源系统的优化调度面临着巨大的挑战。
本文将针对计及不确定性和需求响应的综合能源系统低碳经济优化调度进行深入研究，为构建更高效、可持续的综合能源系统提供理论支持。
二、综合能源系统概述综合能源系统是一种将多种能源（如电力、热力、燃气等）进行集成、协调优化的系统。
其核心在于通过优化调度，实现能源的高效利用和低碳排放。
综合能源系统的优化调度需要考虑到各种能源的供应、需求、传输等因素，以及市场价格、政策等外部因素。
三、不确定性因素分析在综合能源系统的运行中，不确定性因素主要包括可再生能源的波动、负荷预测的不准确、设备故障等。
这些因素会导致能源供应和需求的失衡，进而影响系统的优化调度。
因此，在优化调度中，需要充分考虑这些不确定性因素，采取相应的措施进行应对。
四、需求响应在优化调度中的作用需求响应是指通过改变用户的需求行为，实现对电力系统的优化调度。
在综合能源系统中，需求响应可以通过调整负荷、改变用电习惯等方式实现。
通过需求响应，可以有效地平衡能源供需，提高系统的运行效率。
在优化调度中，应充分考虑需求响应的潜力，通过合理的政策和激励措施，引导用户积极参与需求响应。
五、低碳经济优化调度模型针对综合能源系统的低碳经济优化调度，本文提出了一种计及不确定性和需求响应的优化调度模型。
该模型以最小化系统总运行成本和碳排放为目标，同时考虑了不确定性因素和需求响应的影响。
在模型中，通过引入随机变量和约束条件，描述了不确定性因素对系统运行的影响；通过引入需求响应变量，反映了用户参与需求响应的潜力。
通过求解该模型，可以得到综合能源系统的最优调度方案。
《2024年风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》范文
《风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》篇一一、引言随着风能作为一种清洁、可再生的能源越来越被重视，风电在电力系统的占比也在逐步提高。
然而，风电的随机性和波动性带来的功率预测不确定性问题，给电力系统的经济调度带来了新的挑战。
本文将探讨风电功率预测的不确定性及其对电力系统经济调度的影响，并提出相应的解决策略。
二、风电功率预测的不确定性风电功率预测的不确定性主要来源于以下几个方面：1. 自然环境的随机性：风速和风向的随机变化是导致风电功率预测不确定性的主要原因。
风速的变化受地形、气候等多种因素影响，预测模型很难准确捕捉这些变化。
2. 预测模型的不完善：现有的风电功率预测模型大多基于历史数据和气象数据，但由于气象条件的复杂性和预测模型的局限性，预测结果往往存在一定的误差。
3. 电力系统运行的影响：电力系统的运行状态、负荷需求等因素也会对风电功率的预测产生影响。
三、电力系统经济调度的挑战风电功率预测的不确定性给电力系统的经济调度带来了以下挑战：1. 发电计划的制定：由于风电功率的随机性和波动性，使得发电计划的制定变得困难。
如果发电计划过于保守，将导致能源浪费和系统运行效率低下；如果过于冒险，则可能导致电力供应不足。
2. 电力市场的价格波动：风电功率预测的不确定性会导致电力市场的价格波动，影响电力市场的稳定运行。
3. 电力系统的安全稳定：在电力系统运行过程中，需要保证电力系统的安全稳定。
然而，风电功率的随机性和波动性可能对电力系统的稳定运行造成威胁。
四、应对策略为了应对风电功率预测的不确定性和电力系统的经济调度问题，可以采取以下策略：1. 优化风电功率预测模型：通过改进预测模型、引入更多的气象因素和地形因素等，提高风电功率预测的准确性。
2. 引入储能技术：通过引入储能技术，可以在风力发电高峰期储存电能，在电力需求高峰期释放电能，从而平衡电力系统的供需关系。
3. 灵活的发电计划制定：根据风电功率的预测结果和实际运行情况，灵活地制定发电计划，以适应电力市场的需求和电力系统的运行状态。
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计及风电不确定性优化调度研究综述
摘要：目前我国经济水平和各行业的快速发展，我国风电是我国的主要能源。
优化调度是一个规模庞大而复杂的工作，其各分支领域的研究虽有共性，但
优化调度各分支领域目标函数、约束条件及解决的问题却截然不同。
其次，已有
的风电不确定性模型更是繁杂，各种用于处理风电不确定性的模型各具特色，互
有优劣，适用于优化调度不同领域。
因此，有必要对现有的计及风电不确定性优
化调度研究成果进行梳理，以理清计及风电不确定性优化调度相关概念及基本问题，归纳尚待解决的问题，为进一步开展该领域的研究工作提供参考和借鉴。
关键词：风电；置信风险；源网协调；多目标优化调度
引言
建立了微型热电联产与智能家电协调运行模型，采用负荷聚合方法来集中分
散的住宅负荷需求响应能力，可得到聚合后需求-投标曲线来描述住宅用户群的
需求响应特征。
建立了计及需求响应与风电的日前随机优化调度模型，可有效得
到住宅混合能源系统的优化运行策略及电力系统日前调度计划。
仿真结果表明，
所提模型及方法可有效提高风电利用率，降低住宅能源成本与电力系统运行成本，实现了电网与用户的双赢。
1风电功率预测误差相关性分析
对风电功率的时间相关性和风电功率预测误差与预测值的条件相关性分别进
行分析。
即各时段风电功率预测误差的线性相关系数，横、纵坐标轴表示各时段，不同颜色代表预测误差线性相关系数的大小，图例展示了对应的数值。
可以看出，相邻时段的风电功率预测误差表现出较强的时间相关性。
考虑时间相关性能够有
效推理出风电场景中的经常发生的持续偏差场景，而不是预测误差忽大忽小的场景，从而得到在各种可能场景下期望最优的调度方案。
预测值较小时，预测误差
较小且集中分布；而预测值较大时，预测误差相对更大且更分散。
因此，需要根
据不同的日前预测值得到不同的预测误差的分布，从而在日前调度中得到更合理
的风电功率场景。
2计及风电不确定性优化调度
2.1FO利用隶属度函数表征模糊集，并利用模糊集描述风电功率的不确定性
因此模糊优化的关键在于隶属度函数的选取。
为解决含有风电的系统优化调
度过程中爬坡能力不足的问题，采用高斯型隶属度函数描述风电功率不确定性。
为了使虚拟电厂在参与电力市场投标竞价中获取最大的利润，利用升半梯形隶属
度函数描述风电功率的不确定性。
使用降半梯形隶属度函数描述风电功率的不确
定性。
FO最大的优点是不会随着不确定参数数量的增加而显著增加问题的规模。
因此，在计及风电不确定性的市场竞价机制、储能优化、ED及电动汽车充放电策
略均已取得初步应用。
但处理风电功率不确定性的模糊隶属度函数的选取尚未形
成客观的方法，只能依赖于人为主观因素。
2.2计及风电置信风险的多目标优化调度分析
基于本文提出的计及风电置信风险的多目标优化调度方法，得到不同置信水
平下源网协调优化调度风电置信风险越高，则系统综合运行成本越低，经济性越好，反之亦然。
这说明风电并网具有良好的环境／经济综合效应，风电并网功率
越大，综合经济效益越明显，但同时所带来的风电高估／低估综合风险也会越大，即高效益总是伴随着高风险。
还会对优化调度的综合成本产生直接影响。
置信水
平越高，调度方案考虑的风电不确定性区间越大，方案越趋于保守，综合运行成
本会越高，同时风电高估／低估综合风险也会越高。
因此，帕累托前沿位置越靠
右上方，反之亦然。
因此，根据实际需求设定适当的置信水平，优化调整调度方案，可灵活控制调度决策的保守性，实现以较低的风险获得较好的经济性。
在相
同的置信水平下，源网协调优化调度的帕累托前沿分布更广，这是因为通过对电
网侧变压器、无功补偿装置等可控资源的协调控制，电网传输电力的灵活性增强，系统安全裕度上升，对风电的接纳能力更强，则可允许采用更高风电置信风险和
更低综合成本的优化调度方案。
另外，相同的置信水平下源网协调优化调度的帕
累托前沿更偏左下方，这说明和常规发电调度相比，源网协调优化调度的成本和风险总体都会更低。
2.3系统构成
IES一般是在某区域内由分布式电源(光伏阵列、风电机组等)、储能电站和综合能源负荷(供热负荷、空调负荷等)通过电力传输线连接组成。
IES往往在建筑物屋顶装设光伏阵列，光伏发电优先满足用电需求，如果有剩余电量，可以售给大电网。
由于风电和光伏发电有波动性和随机性，IES为了系统稳定必须和电网连接。
当系统内负荷处于低谷时，若风能、光能较为充足，则相应的燃气轮机的出力减小，同时P2G机组(powertogas)和蓄电池开始工作;当负荷处于峰值阶段，若风力和光伏发电不足，则燃气轮机加大出力，储能系统同时放电支援，系统光能和风能若有剩余，可并入电网，充电到储能系统。
由于需求响应比例对所提方法的效果有明显影响，计算不同需求响应比例的弃风量，横坐标上的100%表示所有拥有智能家电和微型热电联产的住宅用户都对实时电价做出响应，随着需求响应比例的增大，系统的弃风量逐渐减小。
当需求响应比例达到65%时，由于电力系统中功率供需不匹配而导致的弃风现象几乎已全部消除，因此需求响应的效果开始趋于饱和。
2.4DRO
是一种SO与RO相结合的模型，基于概率分布函数中参数的不确定性，寻求最恶劣条件或场景下的风电功率概率分布，以刻画风电不确定性。
因此，DRO同时具备SO与RO的优点，与SO和RO相比，采用DRO处理风电不确定性的优化调度模型求解可以同时兼顾求解时间、经济性及鲁棒性。
计及风电不确定性优化调度的DRO模型可以分为分布鲁棒期望值模型、分布鲁棒机会约束(distributionallyrobustchance-constrained，DRCC)模型。
分布鲁棒期望值模型又可依据处理风电不确定性DRO模糊集差异分为基于概率信息与矩信息两类，表征风电不确定性的DRO模糊集分类将在下一节进行详细论述。
因此，DRO被广泛的应用于计及风电不确定性的备用容量优化、OPF、UC及ED等优化调度领域。
RFP与FSP全面考虑了风电功率的随机性与模糊性，可以更加精准的描述风电功
率的不确定性，但RFP与FSP模型复杂，求解时间长，且模型中均含有模糊变量，因此模型的求解精度依赖于决策者的主观经验。
3结语
风电大规模接入后，其出力的不确定性提高了对系统备用的要求。
现有研究
方法基于鲁棒、区间理论、场景法等对风电不确定出力进行处理，然而在不确定
出力处理时由于没有严格区分并网功率和弃风功率，缺乏合理的量化，高估了规
模化并网对电网的不确定功率冲击，计算结果趋于保守。
分析了电力系统调度中
的需求响应特点。
然而，随着微型热电联产的应用，传统的负荷统计规律已不再
适用于住宅混合能源系统。
为了探讨此类负荷的需求响应特性，需建立相应的物
理模型。
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