为减少温室气体的排放,以风电为代表的清洁能源大规模接入电网。如何消纳高占比、波动剧烈的风电,成为现代电力系统所面临的重要问题。在此背景下,将多端柔性直流输电系统(VSC based multi-terminal HVDC,VSCMTDC)对功率的灵活调节能力...为减少温室气体的排放,以风电为代表的清洁能源大规模接入电网。如何消纳高占比、波动剧烈的风电,成为现代电力系统所面临的重要问题。在此背景下,将多端柔性直流输电系统(VSC based multi-terminal HVDC,VSCMTDC)对功率的灵活调节能力纳入安全约束机组组合(security-constrained unit commitment,SCUC)问题中进行调控。设计日前机组组合、短期实时调节和滚动重调节三段式配合的调度框架,并基于列与约束生成算法(column-andconstraint generation,C&CG)设计三层迭代求解方法。通过该方法解决了传统二阶段鲁棒性机组组合偏于保守的弊端,有效提高了风电消纳。为了充分利用VSC换流站能独立调节有功、无功的优势,在SCUC结果的基础上进行无功电压优化,并基于Benders分解算法进行求解,有效降低了系统网损。最后,将所提模型应用于改进IEEE 30节点系统算例,验证模型的有效性和可行性。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
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
安全约束机组组合(security-constrained unit commitment,SCUC)作为编制发电计划的核心环节,在电力系统优化调度等方面具有十分重要的意义。因此,该文首先从物理模型和求解方法简要概述了SCUC问题。然后,从多目标、多元化决策变量、不...安全约束机组组合(security-constrained unit commitment,SCUC)作为编制发电计划的核心环节,在电力系统优化调度等方面具有十分重要的意义。因此,该文首先从物理模型和求解方法简要概述了SCUC问题。然后,从多目标、多元化决策变量、不确定性、多时间尺度与多元约束条件5个方面梳理了物理模型驱动的SCUC的研究进展,并分析了此类方法所面临的挑战。同时,重点总结归纳了现有基于人工智能技术和数据驱动的SCUC问题的研究成果,并分析了不同类型方法的特点、优势和缺陷。最后提出了对未来基于数据驱动的SCUC研究方向的相关思考。展开更多
文摘为减少温室气体的排放,以风电为代表的清洁能源大规模接入电网。如何消纳高占比、波动剧烈的风电,成为现代电力系统所面临的重要问题。在此背景下,将多端柔性直流输电系统(VSC based multi-terminal HVDC,VSCMTDC)对功率的灵活调节能力纳入安全约束机组组合(security-constrained unit commitment,SCUC)问题中进行调控。设计日前机组组合、短期实时调节和滚动重调节三段式配合的调度框架,并基于列与约束生成算法(column-andconstraint generation,C&CG)设计三层迭代求解方法。通过该方法解决了传统二阶段鲁棒性机组组合偏于保守的弊端,有效提高了风电消纳。为了充分利用VSC换流站能独立调节有功、无功的优势,在SCUC结果的基础上进行无功电压优化,并基于Benders分解算法进行求解,有效降低了系统网损。最后,将所提模型应用于改进IEEE 30节点系统算例,验证模型的有效性和可行性。
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。
文摘安全约束机组组合(security-constrained unit commitment,SCUC)作为编制发电计划的核心环节,在电力系统优化调度等方面具有十分重要的意义。因此,该文首先从物理模型和求解方法简要概述了SCUC问题。然后,从多目标、多元化决策变量、不确定性、多时间尺度与多元约束条件5个方面梳理了物理模型驱动的SCUC的研究进展,并分析了此类方法所面临的挑战。同时,重点总结归纳了现有基于人工智能技术和数据驱动的SCUC问题的研究成果,并分析了不同类型方法的特点、优势和缺陷。最后提出了对未来基于数据驱动的SCUC研究方向的相关思考。
