针对非常规安全风险对新型电力系统造成的影响,提出了考虑源荷不确定性的新型电力系统双层协同无功控制策略。以配电网网络损耗最小为目标,考虑多种调节设备约束,建立配电网无功优化模型。构建配电网分布式无功优化求解框架,外层采用自...针对非常规安全风险对新型电力系统造成的影响,提出了考虑源荷不确定性的新型电力系统双层协同无功控制策略。以配电网网络损耗最小为目标,考虑多种调节设备约束,建立配电网无功优化模型。构建配电网分布式无功优化求解框架,外层采用自适应超松弛惩罚参数交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)进行全局更新迭代求解,内层采用列与约束生成算法(column-and-constraint generation,C&CG)对各区域两阶段分布鲁棒无功优化模型求解。所提策略能有效改进分布式无功优化模型求解效率,降低网络损耗,提高新型电力系统的稳定性。展开更多
新能源出力的不确定性和电动汽车的无序充电给电力系统安全性带来极大挑战。首先建立确定性的风电场、光伏电站、储能设备、负荷需求响应及电动汽车充电站协调规划模型,以总成本最小化为目标。基于此,提出考虑新能源不确定性的电动汽车...新能源出力的不确定性和电动汽车的无序充电给电力系统安全性带来极大挑战。首先建立确定性的风电场、光伏电站、储能设备、负荷需求响应及电动汽车充电站协调规划模型,以总成本最小化为目标。基于此,提出考虑新能源不确定性的电动汽车充电站与储能协调优化两阶段分布鲁棒规划模型,第1阶段最小化基础场景的投建与运行成本,第2阶段则最小化考虑不确定场景的切负荷惩罚成本期望,通过列与约束生成CCG(col⁃umn and constraint generation)算法将该两阶段模型分解成主问题和子问题反复迭代求解。最后通过算例分析验证了所提模型的有效性与实用性。展开更多
文摘针对非常规安全风险对新型电力系统造成的影响,提出了考虑源荷不确定性的新型电力系统双层协同无功控制策略。以配电网网络损耗最小为目标,考虑多种调节设备约束,建立配电网无功优化模型。构建配电网分布式无功优化求解框架,外层采用自适应超松弛惩罚参数交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)进行全局更新迭代求解,内层采用列与约束生成算法(column-and-constraint generation,C&CG)对各区域两阶段分布鲁棒无功优化模型求解。所提策略能有效改进分布式无功优化模型求解效率,降低网络损耗,提高新型电力系统的稳定性。
文摘新能源出力的不确定性和电动汽车的无序充电给电力系统安全性带来极大挑战。首先建立确定性的风电场、光伏电站、储能设备、负荷需求响应及电动汽车充电站协调规划模型,以总成本最小化为目标。基于此,提出考虑新能源不确定性的电动汽车充电站与储能协调优化两阶段分布鲁棒规划模型,第1阶段最小化基础场景的投建与运行成本,第2阶段则最小化考虑不确定场景的切负荷惩罚成本期望,通过列与约束生成CCG(col⁃umn and constraint generation)算法将该两阶段模型分解成主问题和子问题反复迭代求解。最后通过算例分析验证了所提模型的有效性与实用性。
