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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。
风电火电抽水蓄能联合优化机组组合模型一、概述随着全球能源结构的转变和可再生能源的大力发展，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，在全球范围内得到了广泛的关注和快速的发展。
风电的随机性、间歇性和波动性给电网的稳定运行带来了挑战。
为了克服风电的这些缺点，提高其并网量和稳定性，风电、火电与抽水蓄能电站的联合运行成为了研究的热点。
风电因其发电过程中CO2排放低，近年来在全球范围内得到了大力发展。
风电的不稳定性、不可预测性以及电网接纳风电的能力限制等问题，使得风电的大规模并网变得困难。
为了克服这些问题，研究者们提出了风电与火电、抽水蓄能电站的联合运行方式。
这种方式不仅能够利用抽水蓄能电站的调峰填谷能力，提高电网消纳风电的能力，还能够实现能源的互补和优化配置，提高整个系统的经济效益和环保效益。
本文旨在研究风电、火电与抽水蓄能电站的联合优化机组组合模型。
我们分析了风电的不确定性及其对电网的影响，然后建立了考虑风电不确定性影响及抽蓄水头变化影响的联合优化机组组合模型。
通过该模型，我们可以实现对风电、火电和抽水蓄能电站的协调优化，提高风电的并网量和稳定性，同时降低整个系统的发电成本。
本文的研究对于提高电网运行的安全性和经济性，促进风电的大规模开发和利用具有重要意义。
同时，也为其他间歇式能源的接入和消纳提供了有益的参考和借鉴。
在接下来的章节中，我们将详细介绍风电、火电与抽水蓄能电站的联合优化机组组合模型的建立过程、求解方法以及实际应用效果。
通过具体的算例分析和比较，我们将展示该模型的有效性和优越性，为相关领域的研究和实践提供有力的支持和指导。
1. 介绍风电、火电和抽水蓄能的基本概念及其在能源系统中的作用。
风电，即风力发电，是一种利用风力驱动风力发电机组的可再生能源发电方式。
风力发电以其清洁、可再生的特性，在全球范围内得到了广泛的关注和应用。
风力发电的随机性和波动性是其显著的特点，这使得风电并网需要其他能源发电作为备用服务，以保证电力供给的稳定性。
风电储能系统能量调度策略研究陶学军;陈娜娜;岳红轩【摘要】To improve the stability of wind power generation,suppression of wind power due to voltage fluctuation and flicker become an important issue.Based on briefly introduction the characteristics of wind power,with regard to the problems in power quality,stability induced by the grid integration of wind power,the solution based on scheduling technology is discussed,the model and simulation results of dispatcher system controller based on fuzzy theory ＂maximum-minimum＂ algorithm and other major parts of this system are introduced detail.Controller of system control charge and discharge of the storage system according to the load forecast information;control system not only can restrain power fluctuation after the grid integration of wind power,but also optimize the quality of wind power generation.MATLAB simulation results show that the wind power storage scheduling strategy and the controller is effective,and the system can smooth the fluctuation of the power output.%为了改善风电场发电的稳定性,抑制风电引起的电压波动与闪变,提高含风电电力系统的稳定性问题成为重要的研究内容,本文在简要介绍风电的特点的基础上,针对风电并网带来的电能质量及稳定性等问题,阐述了基于能量调度技术的解决方案,详细介绍了基于模糊理论＂最大-最小＂算法的调度系统控制器和系统其它主要部分的模型及仿真结果。
基于Petri网理论的海上风电并网调度模型研究
李昱;程强;孙高龙;俞雷;李海涛
【期刊名称】《电工材料》
【年(卷),期】2022()3
【摘要】针对海上风电并网调度面临的实际问题,以海上风电运行成本、系统发电成本、备用容量成本和弃风惩罚成本等组成的综合成本为目标函数,综合考虑系统平衡、电网安全、机组运行、旋转备用、机组爬坡和支路潮流等各类约束条件,建立基于Petri网理论的海上风电并网调度模型,并采用实际海上风电场数据进行算例分析,结果表明,Q90置信区间下调度模型的综合成本为2694.1万元,验证了模型的正确性和实用性。
【总页数】4页(P65-68)
【作者】李昱;程强;孙高龙;俞雷;李海涛
【作者单位】中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司;国网湖北省电力有限公司超高压公司
【正文语种】中文
【中图分类】TM614
【相关文献】
1.基于Petri网的选煤厂生产调度模型研究
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风电并网后系统旋转备用费用分摊方法赵云丽;吕泉;朱全胜;单茂华;李卫东【摘要】为降低系统备用需求,将备用购买费用分摊给各责任方.由于风电已成为引起备用的重要风险因素,故将风电作为参与备用费用分摊的一个责任主体.在对容量费用进行分摊时,针对备用中处于不同位置的容量段对各责任方的价值不同,提出对备用容量费用进行分段按责分摊的方法;而备用的调用会引起购电费用的变化,因而备用电量费用采用谁引起调用谁承担的方法进行分摊.算例验证了所提方法的有效性.【期刊名称】《电力自动化设备》【年(卷),期】2016(036)002【总页数】7页(P154-160)【关键词】风电并网;旋转备用费用;按责分摊;分段式方法【作者】赵云丽;吕泉;朱全胜;单茂华;李卫东【作者单位】大连理工大学电气工程学院,辽宁大连116024;大连理工大学电气工程学院,辽宁大连116024;国网河南省电力公司电力科学研究院,河南郑州450052;中国电力科学研究院,北京100192;大连理工大学电气工程学院,辽宁大连116024【正文语种】中文【中图分类】TM6140 引言电力系统实际运行时，为了确保电力系统的安全运行及电力供应的可靠性，运行部门要安排足够的备用，以应对负荷的预测偏差和发电机突然停运等不确定因素引起的功率失衡。
而大规模的风电并网在为电力系统提供绿色能源的同时，其有功出力的随机性和间歇性特征也使得电网需要购买更多的备用进行应对［1-5］。
在电力市场中，备用运营机构作为备用市场的组织者是一个非盈利机构，系统在购买备用后，需要将购买备用的费用在市场各参与者之间进行分摊。
目前，关于备用费用分摊的研究相对较少，主要分摊思路包括几类：分摊给用户［6］；分摊给发电厂商［6］；分摊给配电公司［7］；分摊给引起备用的各责任方，包括负荷方、发电方和输电方［8-10］。
前2类分摊方法是将备用的费用分摊到负荷方或发电方的其中一方，然而系统中引起备用的原因并不是只有发电或者负荷。
简述计及风电旋转备用约束的经济调度原理黄强;简俊威;钟其源;莫超【摘要】为解决风电大规模并网给电力调度带来的困难,本文建立了基于风险备用约束的含风电场电力系统动态经济调度模型.该模型在满足系统负荷平衡的约束条件下,以燃料成本最低为优化目标.【期刊名称】《电子世界》【年(卷),期】2017(000)020【总页数】2页(P75,77)【关键词】风电;旋转备用;经济调度【作者】黄强;简俊威;钟其源;莫超【作者单位】广东工业大学;广东工业大学;广东工业大学;广东工业大学【正文语种】中文短期风速概率特性多采用风速预测值和误差预测的正态分布来估算某一时段或某一天的风电机组（wind turbine generation system，WTGS）出力值[1]：式中：为预测的平均风速；为风速预测误差的标准差；v为当地风速值。
WTGS有功输出与常规发电机有很大的不同，很大程度上取决于风机轮毂高度处的风速，可由下式表征两者关系[2]：式中：，；Pr是WTGS的额定功率；vr、vci、vco分别是WTGS的额定风速、切入风速及切出风速。
总燃料费用最少：(1)目标函数：式中：F为总发电成本；T为调度周期内的时段数；N为常规机组总数；Pi,t为机组i在时段t输出的有功功率；Fit (Pi,t )为发电机组i在时段t产生的运行成本。
当考虑阀点效应时，机组i在时段t产生的运行成本Fit (Pi,t )可表示为：式中：ai，bi，ci为机组i的燃料费用系数；ei，fi为阀点效应系数；Pimin为机组i出力下限。
(2)功率平衡约束：式中：PDt为时段t的传输网损；PLt为时段t的负荷需求。
系统传输损耗则可由文献[3]提供的网损系数矩阵B求得：(3)机组运行约束：式中：Pimax为机组i出力上限。
(4)机组爬坡率约束：式中：URi为机组i向上爬坡率；DRi为机组i向下爬坡率；T60为每个时段为60min。
同时考虑机组的有功出力约束与爬坡率限制时，式(7)和(8)可由式(9)表示：(5)系统正旋转备用约束：式中：SSRtu为系统在t时段提供的正旋转备用总容量；为机组i在t时段提供的10分钟响应备用容量；D%为总负荷预测误差对系统正旋转备用的需求；wu%为风电预测误差对系统正旋转备用的需求；为机组i在t时段的出力上限；T10为旋转备用响应时间为10min；T60为表示一个时段为60min。
电力系统中的风电与储能技术协调调度研究在当今不断发展的能源领域中，风电和储能技术日益受到关注。
风能作为一种清洁、可再生的能源形式，具有广阔的开发潜力，而储能技术则能够缓解电力系统的波动性和稳定供电。
因此，研究风电与储能技术在电力系统中的协调调度问题，具有重要的理论和实际意义。
1. 电力系统中风电与储能技术的特点与挑战风电作为不受燃料限制的可再生能源，具有无污染、无排放、资源丰富等特点，但也存在着间歇性和波动性的问题。
由于风速的不可控性，风电发电量会出现明显的时空变化，这给电力系统的运行和调度带来了一定挑战。
而储能技术则能够将电能进行暂时存储，在需要时释放能量。
储能技术的引入可以平滑风电的波动性，提高可再生能源的利用率，但高成本、低效率以及储能容量的限制等问题也需要得到解决。
2. 风电与储能技术的协调调度优化模型为了提高风电和储能技术的利用效率，研究者们发展了多种协调调度优化模型。
这些模型旨在通过灵活的调度策略、合理的单位风电出力控制以及储能技术与风电之间的协同作用，实现电力系统的经济运行和供需平衡。
在风电与储能技术的协调调度研究中，传统的优化模型塔首基础，如基于确定性优化的模型。
这些模型中，将风电出力、储能的充放电功率与电力系统的调度任务相结合，通过最小化成本、最优化运行等指标，实现对风电与储能的协调调度控制。
但由于风电和储能技术的不确定性和复杂性，传统的优化模型往往难以满足实际系统的需要。
近年来，随着人工智能、大数据等技术的发展，基于数据驱动的优化模型成为风电与储能技术协调调度研究的热点。
这类模型通过采集大量的历史数据和传感器信息，结合机器学习、智能算法等技术手段，建立起与实际系统更加贴近的模型。
利用这些模型，可以更好地预测和优化风电和储能技术的运行。
3. 风电与储能技术的协同运行策略为了进一步提高风电与储能技术的协同作用，研究者们探索了各类协同运行策略。
以下介绍两种常见的策略：a. 基于电力市场的协同运行策略：通过电力市场机制，将风电和储能技术与其他发电方式进行协同运行，实现供需的平衡。
大规模风电并网背景下的电力系统旋转备用优化研究摘要：随着可再生能源的快速发展，大规模风电的并网已经成为现代电力系统中的一项关键技术。
但是，由于风速变化大、不可预知性强等因素，大规模风电的并网对电力系统的稳定性和安全性产生了挑战。
为保障电力系统的稳定运行，旋转备用是一种重要的安全保障措施。
本文采用电力系统旋转备用优化模型，针对大规模风电并网下的电力系统运行问题，探讨了电力系统中旋转备用的设计原则和具体方法，并研究了大规模风电并网下的电力系统旋转备用优化策略。
通过实例仿真分析，结果表明，本文提出的电力系统旋转备用优化模型具有一定的可行性和优越性，能够有效提高电力系统的稳定运行能力和安全性，为大规模风电并网下的电力系统运行提供了一定的理论参考和实践指导。
关键词：电力系统；大规模风电并网；旋转备用；优化研究；稳定性。
1.简介随着可再生能源的迅速发展，尤其是风电的快速发展，大规模风电的并网已经成为现代电力系统中的一项关键技术。
尽管大规模风电在环保和节能方面具有明显的优势，但是由于其特殊的环境限制和天气变化等因素的影响，导致大规模风电的输出存在较大的波动性和不可预知性，这对电力系统的稳定性和安全性产生了挑战。
为了保证电力系统的安全运行，旋转备用作为一种非常重要的安全保障措施，在电力系统中发挥着至关重要的作用。
旋转备用是指在电力系统运行过程中，通过调节机组的负荷水平保持一定的运行速度，以达到承担突发负荷波动的能力的技术措施。
然而，大规模风电的并网给旋转备用的规划和运行带来了不小的挑战。
因为风电的接入导致了系统负载和负荷的波动，再加上风速不确定性，对旋转备用的设计和优化带来了挑战。
因此，本文将研究在大规模风电并网下的电力系统旋转备用优化问题，探讨由于风电产生的波动对旋转备用的运行产生的影响及如何利用旋转备用维护电力系统的稳定运行。
本文将从电力系统的旋转备用优化模型出发，结合仿真分析的方法，研究大规模风电并网下的电力系统旋转备用优化策略。
对风电-抽水蓄能联合日运行优化调度模型的分析随着能源需求的不断增长，清洁能源的开发和利用变得日益重要。
风能和水能是常见的清洁能源，它们可以有效地减少对环境的影响。
风电-抽水蓄能联合运行技术是一种新型的清洁能源利用模式，它可以提高风电利用率并提供电网调峰服务。
本文将通过对风电-抽水蓄能联合日运行优化调度模型的分析，探讨其在清洁能源领域中的应用前景和重要意义。
风电-抽水蓄能联合日运行优化调度模型是指在风电和抽水蓄能系统联合运行的情况下，通过优化调度方式，实现对电能的更加高效、稳定的利用。
该模型的设计核心是通过预测风电发电量和负荷需求，以及蓄能系统的充放电特性，进行最优化调度，以实现最小化成本和最大化风电利用率的目标。
风电-抽水蓄能联合日运行优化调度模型具有以下优势和意义：1. 提高风电利用率：通过联合调度模型可以最大限度地利用风能资源，提高风电的利用率，减少对传统能源的依赖。
2. 降低系统运行成本：通过最优化调度，可以实现蓄能系统的高效利用，减少电能的浪费，降低系统的运行成本。
3. 提高电网调峰能力：风电-抽水蓄能系统可以为电网提供调峰服务，平衡供需矛盾，提高电网的稳定性和可靠性。
4. 减少对环境的影响：风电-抽水蓄能系统是清洁能源的有效利用方式，可以减少对环境的污染，改善空气质量。
5. 推动清洁能源发展：风电-抽水蓄能系统的联合运行模式为清洁能源发展提供了新的思路和技术支持，推动了清洁能源领域的技术创新和应用。
风电-抽水蓄能联合日运行优化调度模型有着广阔的应用前景。
随着清洁能源政策的不断推动和技术的不断成熟，风电-抽水蓄能系统将成为未来能源系统的重要组成部分。
2. 在能源互联网中的应用：随着能源互联网的发展，风电-抽水蓄能系统可以作为能源互联网的重要组成部分，实现清洁能源的高效利用和系统之间的互联互通。
3. 在新能源项目中的应用：在新能源项目建设中，风电-抽水蓄能系统可以作为可靠的清洁能源利用方案，提高项目的经济效益和环境效益。
