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基于动态场景集和需求响应的二阶段随机规划调度模型

基于动态场景集和需求响应的二阶段随机规划调度模型

仉梦林1,胡志坚1,王小飞1,胡梦月1,胡美玉1,张子泳2

(1.武汉大学电气工程学院,湖北省武汉市430072;2.广东电网有限责任公司电力调度控制中心,广东省广州市510600

)摘要:风电及负荷场景集作为随机规划调度的输入,对决策结果影响大三为使场景集刻画出风电及负荷的波动性,采用考虑随机变量相关性的动态场景法生成风电二负荷及净负荷的场景集,并从与调度接轨的角度提出相应的指标对场景质量进行评价三建立了一种基于h e r e -a n d -n o w 和w a i t -a n d -s e e (H N -W S

)的二阶段随机规划调度模型三该模型包含了日前与实时的关联性,决策过程融入了对实时场景已实现情况下的考虑,优化目标涵盖了日前阶段的燃料成本及实时阶段的平衡矫正期望成本三此外,为减少弃风,在调度模型中引入了激励型需求响应,与火电机组的备用容量进行协同优化三最后,采用爱尔兰电网的风电数据二E l i a 电网的负荷数据及改进的I E E E -118节点系统验证了所提调度模型的有效性三

关键词:风力发电;动态场景法;激励型需求响应;二阶段随机规划

收稿日期:2016-09-08;修回日期:2016-11-22三上网日期:2017-04-12三

0一引言

风电的大规模集中式接入电网已经成为风能利

用的主要方式[1

]三相比常规电源,风电具有明显的

随机性和波动性,其大规模并网对电力系统的调度运行产生显著影响三因此,需结合风电特性对当前的调度模式和方法做出优化,以保证电网的安全经济运行三

风电随机性是指由风功率预测误差引起的不确定性三随机规划法是针对风电随机性问题的常用处

理方法之一三随机规划法多采用机会约束[2

]或场景法[3]来表征风电的不确定性,二者均是基于风功率的概率分布为已知的前提条件,但精确的风功率概率分布在现实中难以获取,这就限制了其实际应用三风电波动性是指风功率存在不受控的波动现象三现有调度模型在描述风电特性时,较少有文献考虑风电波动性的影响三传统的基于蒙特卡洛或拉丁超立方抽样的静态场景法,未考虑风功率当前时段与邻近时段的相关性,产生的场景不能呈现风电的波动特征,据此求解出的调度策略不具有很高的参考性三

文献[4

]利用随机变量的协方差系数矩阵生成在时间上具有相关性的风电场景序列,并提出相应的指

标来评价场景的波动性三文献[5]在文献[4

]的基础上,对协方差系数矩阵的计算方法做了改进,利用关键参数的最佳取值来控制风电的波动程度三本文将

文献[4-5

]的场景生成方法称为动态场景法,该方法为基于场景的随机规划调度提供了一种新的建模思路三

风电特性导致系统需要更高的灵活性来维持供

需侧的平衡[6]

,需求响应(d e m a n d r e s p

o n s e ,D R )作为一种重要的灵活性资源而被广泛关注三D R 与风电相结合的研究表明,D R 对改善电网运行状况具

有显著作用[7-8

]三现有研究将D R 分为价格型和激励型两大类[9]

,价格型D R 可改善负荷曲线形状,但其价格弹性系数[10]

通常难以获取;激励型D R 具有可受电网直接控制的优点,相比价格型D R ,

在促进新能源大规模并网和高效运行方面显现出更大的潜力[

11]

三此外,对含有不确定性变量的随机规划问题,应考虑优化问题在不确定性变量实现之后是否仍具有可行解三对此,文献[12]提出一种h e r e -a n d -n o w 和

w a i t -a n d -s e e (H N -W S )

的两阶段随机规划方法,该方法在不确定性产生前做出决策,其决策过程融入了对不确定性已产生情况下的考虑三

综上所述,本文考虑构建一种基于动态场景集和激励型D R 的二阶段随机规划调度模型三首先,采用动态场景法生成风电二负荷及净负荷场景集;在此基础上,采用H N -W S 两阶段随机规划法构建模型,用以建立日前和实时的关联性;同时,在模型中引入激励型D R 以提高系统的灵活性资源容量;最后对改进的I E E E -118节点算例进行仿真,验证了基于动态场景集和激励型D R 的二阶段调度模型的有效性三

8

6V o l .41N o .11J u n e 10,2017

D O I :10.7500/A

E P S 20160908008

万方数据

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