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基于需求响应的风电-抽水蓄能系统调度模型周正威;郝亚群;张雪映【摘要】针对大规模风电并网影响电网稳定运行的问题,基于日前用户侧电力负荷预测和实时电价预测,文中提出了一种电网吸纳风能的新模型.以最小化风电—抽水蓄能联合系统发电成本为目标,在目标求解过程中确定最佳自弹性系数和互弹性系数,运用基于实时电价的需求价格来弹性引导电力用户以实现负荷转移.考虑到用户侧电价弹性限制的约束,该方法采用遗传优化算法编程求解.仿真结果表明,需求侧资源主动参与优化调度可降低负荷峰谷差,利于系统稳定运行,并且可以减少发电成本,提高联合系统经济性.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2019(032)004【总页数】5页(P77-80,84)【关键词】需求侧响应;实时电价;风力发电;抽水蓄能;联合运行;风电消纳【作者】周正威;郝亚群;张雪映【作者单位】三峡大学电站运行与控制湖北省重点实验室,湖北宜昌 443002;三峡大学电站运行与控制湖北省重点实验室,湖北宜昌 443002;三峡大学电站运行与控制湖北省重点实验室,湖北宜昌 443002【正文语种】中文【中图分类】TP9;TM73风能是可再生能源，利用其发电在减少燃料消耗的同时也减少了对环境的污染。
但是风能发电存在许多问题，例如上升的风电穿透率会影响电网安全[1]。
风电并网存在间歇性、波动性、反调峰等特性，由此产生的电压波动和频率波动等问题会对系统稳定运行及电能质量产生不利影响[2]。
因此，研究风电并网后的优化调度对于解决上述问题具有重要的意义。
随着电网容量和规模的不断扩大，对优质调峰电源的比重需求有所增加，例如现阶段成熟先进的抽水蓄能技术。
抽水蓄能电站启停迅速，运行方式切换灵活，可弥补风电反调峰特性，提高了电网运行经济性[3-4]。
文献[5]采用细菌觅食优化算法改善风电场并网运行后网络损耗大和收敛性差的问题，优化了风电场无功分布。
文献[6]基于分时电价，验证了抽水蓄能电站可参与电网削峰填谷，降低了发电费用，取得良好的经济效益。
学术简报｜基于风电离散化概率序列的机会约束规划优化调度方法随着能源需求的不断增长，风电作为一种可再生能源，逐渐受到人们的重视。
然而，由于风电的不稳定性和间歇性，风电的规划和调度成为了一个复杂的问题。
本文提出了一种基于风电离散化概率序列的机会约束规划优化调度方法，用来解决风电调度的问题。
首先，对风电发电量进行离散化处理。
根据风速和风功率曲线，将风电发电量离散为不同的值。
然后，根据历史数据对每个值进行概率计算，得到风电发电量的概率序列。
通过离散化处理，可以减少风电发电量的变动范围，使模型更加稳定。
接下来，利用机会约束规划进行优化调度。
机会约束规划是一种基于概率的调度方法，通过将风电的概率序列作为约束条件，根据不同的需求和限制进行优化调度。
机会约束规划可以考虑到风电的不确定性和间歇性，提高风电的可靠性和经济性。
在机会约束规划中，首先确定风电的优化目标，例如最大化发电量、最小化平均总成本等。
然后，根据优化目标和概率约束，建立数学模型。
模型可以包括风电发电量、风电的供需平衡、环境保护要求等因素。
最后，通过求解模型，得到风电的最优调度方案。
在求解模型时，可以使用遗传算法、模拟退火等优化算法。
通过迭代优化，不断调整风电的发电量，逐步逼近最优解。
同时，根据模型的输出结果，可以对风电的运行状态进行监控和调整，提高风电的在线控制能力。
通过基于风电离散化概率序列的机会约束规划优化调度方法，可以有效解决风电调度的问题。
该方法考虑了风电的不确定性和间歇性，提高了风电的可靠性和经济性。
同时，模型的输出结果可以为风电的在线控制提供参考，实现风电的智能化管理。
综上所述，基于风电离散化概率序列的机会约束规划优化调度方法是一种有效的风电调度方法。
该方法在考虑风电的不确定性和间歇性的同时，提高了风电的可靠性和经济性。
未来，可以进一步完善该方法，并结合实际数据进行验证，推动风电调度技术的发展。
考虑需求响应的含风电电力系统的优化调度摘要：随着能源危机的加剧和生态环境的恶化，近年来中国新能源发电，特别是风力发电发展迅猛。
在风电提供清洁电能的同时，风电自身的波动性和间歇性等特点给含风电的电力系统调度带来了巨大的挑战，对含风电的电力系统进行优化调度以提高风电系统接入电网的经济性，已经成为风电大规模接入系统亟待解决的问题。
以某地区日发用电数据，采用一种改进的自适应遗传算法进行分析计算。
算例结果验证了所提模型的经济性，实现了平缓负荷曲线、降低电网运行成本的目标。
关键词：风电；需求侧响应；优化调度为了缓解能源供求紧张局面以及保护自然生态环境，近年来我国大规模发展风力发电。
风力发电一方面为电力系统提供大量清洁能源，另一方面自身间歇性、波动性和随机性的特点，也对传统电网的正常运行带来巨大冲击。
例如传统电网调度存在局限性，造成各地风电场出现严重的弃风现象，电量损失问题日益突出，因此亟需研究风电优化调度模型。
随着风电并网容量的增加以及各种需求侧资源接入电网，仅仅利用发电侧资源进行优化调度，已经不能满足含风电电网经济调度的要求，提出运用需求侧响应理论协调优化风电并网。
一、含风电的系统调峰能力电力系统调峰能力一般指正常运行机组调峰容量能够满足负荷调峰需求的能力，其主要取决于系统电源结构，还与用电结构、传输容量等有关。
目前，我国电源结构主要以火电机组为主，而且煤电机组占绝大部分，机组灵活调节能力较差。
随着我国产业结构的升级，用电负荷峰谷差有不断增大的趋势，加大了系统的调峰需求。
而且，随着风电产业的发展，由于其具有随机性和间歇性的特点，风电大规模并网后会给电力系统调峰能力带来巨大挑战。
因此，对含风电的系统调峰能力进行了一定的研究。
目前对含风电的系统调峰能力分析与评估主要从电量平衡、电力平衡以及调峰充裕性角度进行研究。
[4]采用基于电量平衡的调峰能力算法，通过有调节能力的水电机组平滑处理具有随机波动性的风电出力，以达到水电和风电协调运行的目的。
考虑风电出力不确定性的多源联合系统双层优化调度陈一鸣;刘赟静;王金鑫【期刊名称】《东北电力大学学报》【年(卷),期】2024(44)1【摘要】针对含风-火-储的多源联合系统,风电出力具有不确定性的特点,风机在特定时间段内的预测功率与实际功率之间存在误差,当风机实际出力无法满足调度计划中安排的功率时会导致系统经济效益大幅下降。
为此,文中提出了考虑风电预测误差和需求侧响应的双层优化策略,上层模型以风电、火电和可平移负荷总运行成本最少为目标,采用改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Algorithm, IPSO)制定火电和可平移负荷的最优调度策略,然后通过Gibbs法对风机最大出力预测误差的概率密度函数进行抽样获取一定量的样本,得到各样本上层电源的功率缺额;下层模型以储能和可中断负荷总运行成本最少为目标,采用线性规划方法对冲上层电源功率缺额,进而制定下层模型电源调度策略。
在大量抽样样本背景下,通过对比各样本总成本函数值的期望和方差验证了所提双层优化策略的经济性和有效性。
【总页数】8页(P17-24)【作者】陈一鸣;刘赟静;王金鑫【作者单位】现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学);国网吉林省电力有限公司吉林供电公司【正文语种】中文【中图分类】TM614【相关文献】1.计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度方法2.考虑风电和光伏出力不确定性的日调度优化方法3.考虑价格型需求响应与风电出力不确定性的电热联合调度方法4.考虑风电出力不确定性的分布鲁棒主备协同优化调度5.考虑电转气响应特性与风电出力不确定性的电-气综合能源系统协调调度因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
考虑需求响应的风光热联合出力优化调度
杨蓓佳;赵清松;刘刚;袁鹏;马辉
【期刊名称】《东北电力技术》
【年(卷),期】2024(45)3
【摘要】目前,以风力、光伏为代表的可再生能源发展迅速,但受电网调节能力弱、需求侧资源未充分利用等因素的影响,出现严重的弃风弃光现象。
首先,在风光电站与光热电站联合并网的基础上,采用电加热装置将未消纳的风电与光电转换为热能储存于光热电站的储热系统中,构建风光热联合发电系统模型;其次,引入激励型需求响应,按用户响应时段的不同进行区分,采用基于用户响应量差异的阶梯型激励机制,建立考虑激励型需求响应的风光热联合出力调度模型,实现源荷协调调度;最后,调用Cplex求解器,以系统综合成本最优为目标进行日前调度优化,对比分析了不同模型调度结果,验证了所提模型在提升系统风光消纳能力和降低系统综合成本方面均具有有效性。
【总页数】7页(P1-6)
【作者】杨蓓佳;赵清松;刘刚;袁鹏;马辉
【作者单位】三峡大学电气与新能源学院;沈阳工业大学电气工程学院;国网辽宁省电力有限公司电力调度控制中心
【正文语种】中文
【中图分类】TM61
【相关文献】
1.计及价格型需求响应负荷响应量与风电出力相关性的含风电电力系统优化调度研究
2.考虑响应量与风电出力相关性的需求响应优化调度研究
3.考虑价格型需求响应与风电出力不确定性的电热联合调度方法
4.考虑需求响应与光热电站参与的多源系统优化经济调度
5.考虑综合需求响应的含光热电站的综合能源系统低碳优化调度
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计及需求响应的风电-电动汽车协同调度多目标优化模型侯建朝;胡群丰;谭忠富【期刊名称】《电力自动化设备》【年(卷),期】2016(036)007【摘要】随着大规模风电并网,调度和弃风问题严重,且电动汽车无序、随机性入网也可能增加发电侧资源的负担.针对此问题,建立计及需求响应的风电与电动汽车协同调度的多目标优化模型,通过价格机制引导电动汽车入网,以负荷方差和车主支付费用最小为目标,并协调优化发电侧资源消纳风电.采用NSGA-Ⅱ算法求解模型,基于模糊决策理论求取其Pareto解集的折中解.算例分析表明:通过价格机制引导电动汽车入网能够削减负荷峰谷差和车主的支付费用;同时降低了火电机组的运行费用,尤其是火电机组的启停费用;不同的分时电价浮动比例对电动汽车入网的影响不同.【总页数】6页(P22-27)【作者】侯建朝;胡群丰;谭忠富【作者单位】上海电力学院经济与管理学院,上海200090;上海电力学院经济与管理学院,上海200090;华北电力大学经济与管理学院,北京102206【正文语种】中文【中图分类】TM732;TM614【相关文献】1.计及价格型需求响应负荷响应量与风电出力相关性的含风电电力系统优化调度研究 [J], 原睿萌;范绚然;姬广龙;凌开元;袁越2.计及多类型需求响应的风-火-荷两阶段协同调度 [J], 朱飞宇; 徐志宇; 许维胜; 章佳辉; 吕晓俞; 付敏3.计及需求响应的电动汽车充电站多时间尺度随机优化调度 [J], 阎怀东; 马汝祥; 柳志航; 朱小鹏; 卫志农4.计及需求响应和电动汽车调度的CHP微网优化运行 [J], 张媛媛;撖奥洋;于立涛;周生奇;张智晟5.计及电热耦合需求响应的综合能源协同调度优化策略 [J], 梁宝全;张旭东;李飞;王鸿玺;王昊天;孙毅;李泽坤因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
专利名称：一种考虑风电出力和需求响应不确定性的优化调度方法
专利类型：发明专利
发明人：徐箭,曹慧秋,孙元章,唐程辉,刘继,魏聪颖,王豹
申请号：CN201710448414.4
申请日：20170614
公开号：CN107330546A
公开日：
20171107
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及供需侧联合随机调度技术，具体涉及一种考虑风电出力和需求响应不确定性的优化调度方法，包括步骤1、基于扩展概率性序列运算理论，分别建立表征激励型负荷和价格型负荷响应不确定性的概率模型，考虑需求响应不确定性对成本的影响；步骤2、以应对风电波动性和随机性为背景，基于风险约束和风险成本理论，构建同时考虑风电出力和需求响应不确定性的电力系统日前优化调度模型；步骤3、通过对目标函数和约束条件的转化，将随机优化问题转化为一个线性凸优化问题进行求解。
该方法针对需求响应不确定性进行建模和分析，对需求响应过程中的不确定性进行了精细化的描述，给电力系统调度提供更为切合实际的参考，提高了电力系统的稳定性。
申请人：武汉大学
地址：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
国籍：CN
代理机构：武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：彭艳君
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华中科技大学硕士学位论文摘要在能源危机、环境污染的双重背景下，风电和电动汽车均得到了迅速发展。
然而风电具有的随机性、波动性等特点，使得大规模风电并网将对电力系统安全稳定带来严重挑战。
尽管电动汽车具备可充可放的运行特性，一定程度上可实现与风电的协调互补运行，但其本质仍是电力负荷，受车主主观意愿、天气、路况等多方面因素影响，规模化电动汽车并网将增大电网调度运行的难度。
为应对大规模风电和电动汽车并网带来的不确定性的增长，亟需挖掘新的灵活资源提升系统的灵活调节能力。
作为智能电网架构的重要一环，需求响应可以通过引导用户调整用电行为，从负荷侧响应电网变化，为提升电网灵活调节能力提供一条崭新的途径。
本文研究了计及需求响应的含大规模风电和电动汽车的电力系统优化运行问题，取得的研究成果如下：本文从电动汽车的电池充电特性、充电模式、行驶特性三个角度对电动汽车的充电特性进行了分析，给出了适用于系统调度的电动汽车充放电模型。
同时基于需求响应的响应特性分别给出了考虑分时电价和考虑可中断负荷的需求响应模型。
考虑风电和电动汽车不确定性，以概率场景表征风电不确定性，应用鲁棒理论处理电动汽车不确定性，在此基础上将常规机组运行成本、削负荷成本、弃风成本、电动汽车放电补偿成本引入目标函数，建立了含大规模风电和电动汽车的电力系统经济调度模型，探讨了电动汽车有序充放电对电网侧的影响。
算例表明在满足用户需求的前提下对电动汽车充放电进行有序控制，能改善系统的经济性，提高系统备用容量，增强系统的灵活性。
考虑需求响应对系统运行的影响，探讨需求响应与电动汽车充放电的互补关系，建立了计及需求响应的含大规模风电和电动汽车的电力系统经济调度模型，通过常规机组运行工况、电动汽车充放电及需求响应的协调优化，实现了系统运行经济性最佳，并通过算例说明了需求响应能有效提高系统的灵活性，验证了模型的有效性。
关键词：风电电动汽车需求响应经济调度鲁棒优化华中科技大学硕士学位论文AbstractUnder the dual background of energy crisis and environmental pollution, wind power and electric vehicles have been developing rapidly. However, wind power is characterized by randomness and volatility. As a result, large scale wind power integration will bring serious challenges to the security and stability of power system. Although electric vehicles can work on both charging mode and discharging mode which can make it possible for electric vehicles to achieve complementary operation with wind power. But its essence is still power load, which is influenced by many factors such as subjective willingness of their owners, weather, road condition and so on. Large-scale electric vehicle integration will increase the uncertainty of power grid operation. In order to cope with the increase of power grid uncertainty caused by large-scale wind power and electric vehicle integration, it is urgent to excavate new flexible resources to enhance the flexible adjustment ability of the power system. As an important part of smart grid architecture, demand response can guide users to adjust electricity behavior in order to respond to the change of the power grid from the load side. Therefore, demad response will provide a new way to enhance the flexible adjustment ability of the power grid. In this paper, the optimal operation of power system including large-scale wind power, electric vehicles and demand response is studied. The research results of this paper can be concluded as follows.In this paper, the charging characteristics of electric vehicles are analyzed from three angles: battery charging characteristics, charging mode and driving characteristics. A charging and discharging model suitable for large-scale electric vehicles integration is established. Meanwhile, based on the response characteristics of demand response, models considering time-of-use pricing and interruptible load is established respectively.Considering the uncertainty of wind power and electric vehicle, probabilistic scenario theory is used to deal with the uncertainty of wind power, the robust theory is applied to deal with the uncertainty of electric vehicle. On this basis, the operation cost, the cost of cutting load, the cost of abandoning wind power and the cost of electric vehicle discharge compensation are introduced into the objective function and a power system economic dispatch model including large-scale wind power and electric vehicles is established to discuss the influence of orderly charging and discharging of electric vehicles to the power system. The example shows that under the background of satisfying the users’ demand, orderly charging and discharging of electric vehicles be controlled can improve the华中科技大学硕士学位论文economy of the system, improve the capacity of the system and enhance the flexibility of the system.Considering the effect of demand response on the operation of the system, the complementary relationship between demand response and electric vehicles is discussed And an economic dispatch model of power system with large scale wind power and electric vehicle considering demand response is established. Through the coordination and optimization of the operating conditions of the conventional units, the charging and discharging of electric vehicles and demand response, power system can enjoy the best economy. The improved 10 machine system is taken as an example to demonstrate that the demand response can effectively improve the flexibility of the system which verify the validity of the model.Keywords：Wind power, Electric vehicle, Demand response, Economic Dispatch, Robust optimization华中科技大学硕士学位论文目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (IV)1.绪论 (1)1.1课题的研究背景及意义 (1)1.2课题研究现状 (2)1.3本文的主要研究内容 (7)2.电动汽车和需求响应参与系统运行模型研究 (9)2.1电动汽车充放电模型研究 (9)2.2需求响应参与系统运行模型研究 (17)2.3本章小结 (20)3.含大规模风电和电动汽车的电力系统经济调度 (22)3.1含大规模风电和电动汽车电力系统经济调度模型 (22)3.2模型求解方法 (25)3.3算例分析 (28)3.4本章小结 (34)4.计及需求响应的含大规模风电和电动汽车电力系统经济调度 (36)4.1计及需求响应的含风电和电动汽车电力系统经济调度模型 (36)4.2模型求解方法 (39)4.3算例分析 (40)4.4本章小结 (45)5.结论与展望 (46)5.1全文总结 (46)华中科技大学硕士学位论文5.2工作展望 (47)致谢 (48)参考文献 (49)附录A 算例原始数据 (54)附录B 攻读硕士学位期间发表论文及参与项目情况 (56)华中科技大学硕士学位论文1. 绪论1.1课题的研究背景及意义随着世界各国经济社会的不断发展，全球性的能源危机、环境污染和气候恶化愈来愈成为影响世界各国可持续发展所面临的严峻问题，各种清洁、低碳、绿色的可再生能源日益受到人们的关注[1]。
