在故障发生后的瞬间,电网不同节点上的频率变化率(rate of change of frequency,RoCoF)不尽相同,其分布不仅取决于故障发生的位置,同时也与惯量在整个系统中的分布以及输电线路的拓扑和参数有关。因此,基于系统中心惯量的故障后RoCoF仍...在故障发生后的瞬间,电网不同节点上的频率变化率(rate of change of frequency,RoCoF)不尽相同,其分布不仅取决于故障发生的位置,同时也与惯量在整个系统中的分布以及输电线路的拓扑和参数有关。因此,基于系统中心惯量的故障后RoCoF仍有可能超出安全阈值。为应对这一挑战,提出了考虑惯量-RoCoF空间分布特性的最优机组组合方法。首先,建立惯量-RoCoF空间分布模型,分析故障后电网各节点注入功率与电压相角的变化。然后,构建电网节点RoCoF的安全约束,并将其嵌入到最优机组组合问题中。最后,通过WSCC9节点系统和东南澳电力系统的仿真分析,验证了所提机组组合方案相较于传统方法在维持电网节点RoCoF安全方面的优势。展开更多
大规模安全约束机组组合(security constrained unit commitment,SCUC)问题的混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型因其高维、非凸的特点导致求解困难,尤其在考虑故障态安全约束后模型规模骤增,MILP算法常遇到...大规模安全约束机组组合(security constrained unit commitment,SCUC)问题的混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型因其高维、非凸的特点导致求解困难,尤其在考虑故障态安全约束后模型规模骤增,MILP算法常遇到收敛间隙下降瓶颈问题。为满足现货市场出清对SCUC问题求解时间的要求,提出了基于热启动的快速求解方法,从待求模型的一个可行解出发,根据节点边际电价和机组收益分析进行整数变量固定,同时削减无约束力的安全约束,以缩减模型规模,加快收敛进程。仿真结果表明:所提方法能够大幅缩减SCUC模型规模,尤其对于考虑故障态安全约束的大规模SCUC问题,能有效克服收敛间隙下降瓶颈问题,求解效率提高特别显著。展开更多
随着电网规模的持续扩大,市场环境下考虑网络安全约束的机组组合(security-constrained unit commitment,SCUC)模型中的变量和约束显著增加,模型的求解性能变差。当模型规模过大时,会出现现有的商用求解器无法求解的状况,造成大规模模...随着电网规模的持续扩大,市场环境下考虑网络安全约束的机组组合(security-constrained unit commitment,SCUC)模型中的变量和约束显著增加,模型的求解性能变差。当模型规模过大时,会出现现有的商用求解器无法求解的状况,造成大规模模型求解困难的问题。为实现大规模机组组合模型的快速求解,从减少模型约束数量的角度出发,提出了一种基于边界法的线性约束简化方法。通过边界法剔除模型中冗余的线性约束,可以有效降低模型规模,实现模型的快速求解。基于IEEE-39、WECC 179和IEEE-118算例,在市场环境下进行日前SCUC测试。通过对比简化前后的求解时间,表明该方法能够显著提高模型的求解速率。展开更多
文摘在故障发生后的瞬间,电网不同节点上的频率变化率(rate of change of frequency,RoCoF)不尽相同,其分布不仅取决于故障发生的位置,同时也与惯量在整个系统中的分布以及输电线路的拓扑和参数有关。因此,基于系统中心惯量的故障后RoCoF仍有可能超出安全阈值。为应对这一挑战,提出了考虑惯量-RoCoF空间分布特性的最优机组组合方法。首先,建立惯量-RoCoF空间分布模型,分析故障后电网各节点注入功率与电压相角的变化。然后,构建电网节点RoCoF的安全约束,并将其嵌入到最优机组组合问题中。最后,通过WSCC9节点系统和东南澳电力系统的仿真分析,验证了所提机组组合方案相较于传统方法在维持电网节点RoCoF安全方面的优势。
文摘大规模安全约束机组组合(security constrained unit commitment,SCUC)问题的混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型因其高维、非凸的特点导致求解困难,尤其在考虑故障态安全约束后模型规模骤增,MILP算法常遇到收敛间隙下降瓶颈问题。为满足现货市场出清对SCUC问题求解时间的要求,提出了基于热启动的快速求解方法,从待求模型的一个可行解出发,根据节点边际电价和机组收益分析进行整数变量固定,同时削减无约束力的安全约束,以缩减模型规模,加快收敛进程。仿真结果表明:所提方法能够大幅缩减SCUC模型规模,尤其对于考虑故障态安全约束的大规模SCUC问题,能有效克服收敛间隙下降瓶颈问题,求解效率提高特别显著。
文摘随着电网规模的持续扩大,市场环境下考虑网络安全约束的机组组合(security-constrained unit commitment,SCUC)模型中的变量和约束显著增加,模型的求解性能变差。当模型规模过大时,会出现现有的商用求解器无法求解的状况,造成大规模模型求解困难的问题。为实现大规模机组组合模型的快速求解,从减少模型约束数量的角度出发,提出了一种基于边界法的线性约束简化方法。通过边界法剔除模型中冗余的线性约束,可以有效降低模型规模,实现模型的快速求解。基于IEEE-39、WECC 179和IEEE-118算例,在市场环境下进行日前SCUC测试。通过对比简化前后的求解时间,表明该方法能够显著提高模型的求解速率。
