为解决电力系统中电源侧和负荷侧的不确定性对电网调度计划的影响,针对电源侧,考虑风电与光伏出力的不确定性,分别建立风电与光伏的概率密度函数模型,通过拉丁超立方采样方法生成场景并进行缩减,从而得出风电与光伏出力区间;针对负荷侧...为解决电力系统中电源侧和负荷侧的不确定性对电网调度计划的影响,针对电源侧,考虑风电与光伏出力的不确定性,分别建立风电与光伏的概率密度函数模型,通过拉丁超立方采样方法生成场景并进行缩减,从而得出风电与光伏出力区间;针对负荷侧,考虑柔性负荷对电网消峰填谷的作用,提出基于智能小区的综合需求响应两阶段鲁棒优化模型。在日前阶段,以电网系统运行成本和碳交易成本最小为优化目标,考虑源荷的不确定性,基于价格需求响应模型,从而确定日前调度方案。在日内阶段,基于日前阶段优化结果,以智能小区运行成本和碳交易成本最小为优化目标,建立两阶段鲁棒优化模型,通过列约束生成(column-and-constraint generation,C&CG)算法将目标函数进行转换,采用Karush-Kuhn-Tucker条件和Big-M约束方法将max-min形式优化问题转化为混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型。最终,通过算例验证了所提模型的正确性以及算法的有效性。展开更多
针对微网独立运行时面临运行成本高,受可再生能源出力和多能负荷功率不确定性影响大等问题,提出一种基于混合两阶段鲁棒优化的多微网合作运行方法。首先,为了应对源荷双重不确定性挑战,在传统两阶段鲁棒优化基础上,提出一种基于多场景...针对微网独立运行时面临运行成本高,受可再生能源出力和多能负荷功率不确定性影响大等问题,提出一种基于混合两阶段鲁棒优化的多微网合作运行方法。首先,为了应对源荷双重不确定性挑战,在传统两阶段鲁棒优化基础上,提出一种基于多场景数据的最恶劣概率场景驱动的混合两阶段鲁棒优化方法,并采用可并行计算列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法来提高求解效率。然后,在建立的多微网点对点分布式能源交易系统框架上,根据纳什谈判理论构造多微网合作成本最小化问题和收益分配问题,并提出一种耦合可并行计算C&CG的交替方向乘子法进行求解。最后,根据各微网不同的贡献率,设计一种基于点对点电能交易贡献度的非对称纳什谈判机制来分配各微网的合作收益。算例结果表明,所提方法能兼顾系统的鲁棒性、经济性和隐私性,并实现每个微网公平合理的收益分配。展开更多
“双碳”战略和“交通强国”战略使得轨道交通系统向着高效能、高弹性和绿色化的方向发展。轨道交通系统自身具有丰富的资源,通过在其路域铺设新能源,并根据需要配置储能,构建轨道交通自洽能源系统,可实现系统的资产能源化,助力系统向...“双碳”战略和“交通强国”战略使得轨道交通系统向着高效能、高弹性和绿色化的方向发展。轨道交通系统自身具有丰富的资源,通过在其路域铺设新能源,并根据需要配置储能,构建轨道交通自洽能源系统,可实现系统的资产能源化,助力系统向绿色化方向演进。但随机性轨道交通负荷与随机性新能源出力相交织,使得轨道交通自洽能源系统的规划配置面临难题。为此,该文构建了轨道交通路域风力、光伏以及牵引负荷的不确定集合,从而考虑了供需双向不确定性;在此基础上,以年均成本最小为目标函数,并针对牵引变压器等自洽能源系统的组分进行分析,形成系统内各组分应满足的约束条件,从而构建了适应轨道交通运行需求的新能源-储能规划配置两阶段鲁棒优化模型;针对该模型的特点,采用改进列和约束生成(improved column and constraint generation,IC&CG)算法予以求解。算例分析结果表明,所提出的模型可以使得系统的自洽率满足设定要求,并降低了系统的碳排放成本,对推进轨道交通绿色化具有积极的推动作用。展开更多
多综合能源微网(integrated energy microgrids,IEM)配置共享储能电站(shared energy storage plant,SES)能显著提升系统能源利用率以及储能利用效率。然而,系统在实际运行中面临着主体协同管理、新能源出力随机性、多能负荷功率不确定...多综合能源微网(integrated energy microgrids,IEM)配置共享储能电站(shared energy storage plant,SES)能显著提升系统能源利用率以及储能利用效率。然而,系统在实际运行中面临着主体协同管理、新能源出力随机性、多能负荷功率不确定性以及各个主体隐私保护等诸多挑战。针对上述问题,该文提出基于两阶段鲁棒的多综合能源微网-共享储能电站协同优化运行策略。首先,构建min-max-min两阶段鲁棒优化模型,第一阶段决策各IEM与SES电能交互量,第二阶段决策最恶劣情况下各IEM内调度计划。针对第二阶段含有“0-1”整数变量无法用卡鲁什·库恩·塔克(KarushKuhn-Tucker,KKT)条件转对偶求解的问题,据此提出重构与分解(reconstruction and decomposition,RD)—列和约束生成(column constraint generation,C&CG)算法的求解方法。其次基于纳什谈判理论,建立多IEM-SES系统运行效益最大化问题和电能交易支付最大化问题。最后,为保护各IEM隐私采用交替方向乘子法对两个问题进行分布式求解。通过仿真验证,所提策略兼顾了系统的鲁棒性和经济性,有效地保护了各主体的隐私性。展开更多
文摘为解决电力系统中电源侧和负荷侧的不确定性对电网调度计划的影响,针对电源侧,考虑风电与光伏出力的不确定性,分别建立风电与光伏的概率密度函数模型,通过拉丁超立方采样方法生成场景并进行缩减,从而得出风电与光伏出力区间;针对负荷侧,考虑柔性负荷对电网消峰填谷的作用,提出基于智能小区的综合需求响应两阶段鲁棒优化模型。在日前阶段,以电网系统运行成本和碳交易成本最小为优化目标,考虑源荷的不确定性,基于价格需求响应模型,从而确定日前调度方案。在日内阶段,基于日前阶段优化结果,以智能小区运行成本和碳交易成本最小为优化目标,建立两阶段鲁棒优化模型,通过列约束生成(column-and-constraint generation,C&CG)算法将目标函数进行转换,采用Karush-Kuhn-Tucker条件和Big-M约束方法将max-min形式优化问题转化为混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型。最终,通过算例验证了所提模型的正确性以及算法的有效性。
文摘针对微网独立运行时面临运行成本高,受可再生能源出力和多能负荷功率不确定性影响大等问题,提出一种基于混合两阶段鲁棒优化的多微网合作运行方法。首先,为了应对源荷双重不确定性挑战,在传统两阶段鲁棒优化基础上,提出一种基于多场景数据的最恶劣概率场景驱动的混合两阶段鲁棒优化方法,并采用可并行计算列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法来提高求解效率。然后,在建立的多微网点对点分布式能源交易系统框架上,根据纳什谈判理论构造多微网合作成本最小化问题和收益分配问题,并提出一种耦合可并行计算C&CG的交替方向乘子法进行求解。最后,根据各微网不同的贡献率,设计一种基于点对点电能交易贡献度的非对称纳什谈判机制来分配各微网的合作收益。算例结果表明,所提方法能兼顾系统的鲁棒性、经济性和隐私性,并实现每个微网公平合理的收益分配。
文摘“双碳”战略和“交通强国”战略使得轨道交通系统向着高效能、高弹性和绿色化的方向发展。轨道交通系统自身具有丰富的资源,通过在其路域铺设新能源,并根据需要配置储能,构建轨道交通自洽能源系统,可实现系统的资产能源化,助力系统向绿色化方向演进。但随机性轨道交通负荷与随机性新能源出力相交织,使得轨道交通自洽能源系统的规划配置面临难题。为此,该文构建了轨道交通路域风力、光伏以及牵引负荷的不确定集合,从而考虑了供需双向不确定性;在此基础上,以年均成本最小为目标函数,并针对牵引变压器等自洽能源系统的组分进行分析,形成系统内各组分应满足的约束条件,从而构建了适应轨道交通运行需求的新能源-储能规划配置两阶段鲁棒优化模型;针对该模型的特点,采用改进列和约束生成(improved column and constraint generation,IC&CG)算法予以求解。算例分析结果表明,所提出的模型可以使得系统的自洽率满足设定要求,并降低了系统的碳排放成本,对推进轨道交通绿色化具有积极的推动作用。
文摘多综合能源微网(integrated energy microgrids,IEM)配置共享储能电站(shared energy storage plant,SES)能显著提升系统能源利用率以及储能利用效率。然而,系统在实际运行中面临着主体协同管理、新能源出力随机性、多能负荷功率不确定性以及各个主体隐私保护等诸多挑战。针对上述问题,该文提出基于两阶段鲁棒的多综合能源微网-共享储能电站协同优化运行策略。首先,构建min-max-min两阶段鲁棒优化模型,第一阶段决策各IEM与SES电能交互量,第二阶段决策最恶劣情况下各IEM内调度计划。针对第二阶段含有“0-1”整数变量无法用卡鲁什·库恩·塔克(KarushKuhn-Tucker,KKT)条件转对偶求解的问题,据此提出重构与分解(reconstruction and decomposition,RD)—列和约束生成(column constraint generation,C&CG)算法的求解方法。其次基于纳什谈判理论,建立多IEM-SES系统运行效益最大化问题和电能交易支付最大化问题。最后,为保护各IEM隐私采用交替方向乘子法对两个问题进行分布式求解。通过仿真验证,所提策略兼顾了系统的鲁棒性和经济性,有效地保护了各主体的隐私性。
