7.30汇总版多时间尺度的电力系统鲁棒调度

含风电的的电力系统鲁棒优化调度吴秋兵摘要：近年来社会用电需求的不断增大，电力工程建设数量也逐渐增多。

风力发电是目前较为成熟的一种可再生能源发电技术，其出力具有随机性和间歇性，电力部门很难对其进行准确的预测。

风电的不确定性给电力系统的经济调度带来重大挑战，如何最大化利用风电资源以及减小风电波动对系统供电侧的影响，是经济调度常需要解决的问题。

本文就含风电的的电力系统鲁棒优化调度展开探讨。

关键词：不确定性；鲁棒调度模型；安全性；经济性引言在风电发展初期，风电并网容量很小，传统的确定性调度模型大多忽略风电的波动性而将其考虑为负的负荷，采用传统的可控电源进行补偿。

但随着风电并网容量的快速攀升，从系统运行的经济性和安全性角度考虑，实际电力系统中可控电源的容量已很难完全补偿风电的不确定性，因此有功调度过程必须要考虑风电出力的不确定性。

1鲁棒调度模型目标函数本文采用基于风电出力预测区间的调度模式来考虑风电出力的不确定性，并同时考虑不同不确定集下负荷波动对日前调度计划的影响。

在该模式下，通过鲁棒调度模型可计算出次日调度计划；风电按允许出力区间执行出力，AGC机组根据基点功率自动调节出力，非AGC机组按计划值出力。

该模型以发电总成本最低和最大化利用风电为目标，目标函数可表示为：由图4结果知，根据风电实时出力，通过安排AGC机组出力，系统能够在其可调范围内实时跟踪风电功率变化，并保持出力平衡。

一般地，完全考虑源荷的波动性，系统需维持很高的系统调节资源以作备用，但在实际运行情况中并非都处于极端情况，降低了系统资源的利用率，不利于调度的经济性；因此，鲁棒模型中考虑了负荷不同的不确定集大小，并在次日实时调度过程中，合理利用AGC机组和其他旋转备用同时进行出力配合调整，保持系统整体出力平衡。

本文随机抽样50组数据模拟实际场景，最后计算得到负荷不同不确定集合下系统各平均成本。

由表1～表3数据结果知，考虑的负荷不确定集很小，即系统可应对的不确定集很小，则系统基本运行成本较低，而校正成本较高，总运行成本较低；当不确定集较大时，校正成本降低而基本运行成本较高，总运行成本仍然较高。

基于鲁棒优化的风电机组调度研究一、绪论随着可再生能源的不断发展，风电作为其中的一种，在电力系统中占据了越来越重要的地位。

由于天气等原因的不确定性，风电输出存在较大的波动性，为电力系统的稳定运行带来了挑战。

因此，如何有效地调度风电机组，提高其可靠性和稳定性，已成为当前研究热点之一。

本文将从鲁棒优化的角度出发，研究风电机组的调度问题。

首先，介绍鲁棒优化的基本原理和实现方式。

然后，分析风电机组调度中存在的问题，并提出鲁棒优化的解决方案。

最后，进行实验验证，证明该方案的有效性。

二、鲁棒优化原理鲁棒优化是一种优化算法，其目标在于在不确定性环境中最大化系统的性能。

其基本思想是充分考虑不确定性因素对系统性能的影响，通过优化算法确定一组具有较好性能的可行解，从而保证系统的可靠性和稳定性。

鲁棒优化的实现方式主要包括两种方法：基于约束的方法和基于优先级的方法。

前者在优化问题中设置一些约束条件，保证系统在不确定性环境中的可行性。

后者则根据不确定性因素的重要程度，采取不同的优化策略，以达到最优解。

三、风电机组调度问题分析风电机组调度问题的基本目标是最大化风电发电量，同时确保系统的可靠性和稳定性。

由于风速等自然因素的不确定性，风电输出存在较大的波动性。

此外，风电机组的响应速度也会受到限制，不能立即实现输出的调整。

这些都对风电机组调度的效果产生了影响。

目前，风电机组调度问题主要可以分为三类：静态调度、动态调度和灵活性调度。

静态调度是指在一定的时间范围内，通过预测风速等因素，确定出最优的发电量，然后进行规划和安排。

动态调度则是指当外部环境变化，如风速、气温等因素出现变化时，重新规划能量的配置。

灵活性调度则是指在特殊情况下，如电力系统出现故障等状况下，对风电机组进行快速响应，以保证系统的稳定运行。

四、鲁棒优化在风电机组调度中的应用为了解决风电机组调度中存在的问题，可以采用鲁棒优化的方法。

具体而言，可以通过以下步骤来实现：1. 建立鲁棒优化模型，考虑不确定性因素对系统的影响。

电力系统建模及其鲁棒性分析研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，它具有复杂性和脆弱性等特点。

为了更好地研究电力系统，学者们提出了多种建模方法，并对其鲁棒性进行了分析。

一、电力系统建模方法1. 直流潮流法直流潮流法是一种基于直流假设的最简单的电力系统模型。

该方法将交流电网抽象为一组直流输电电网，并假设各母线相互独立，采用戴维南等效法进行计算。

该方法具有计算速度快、要求计算机配置低等优点。

但是，由于该模型忽略了电网本身的复杂性，因此其结果的准确性可能并不够高。

2. 暂态稳定分析法暂态稳定分析法是一种考虑了电网中的动态变化的建模方法。

其重要性在于，它可以反映电网在面对突发的冲击负荷时的稳定性，并采用差分方程组的方法对电网进行刻画。

该方法的优点在于明确的物理意义以及适应性强的特点。

但是，计算方法较为复杂，在实际应用中可能存在无法求解的问题。

3. 模糊控制模糊控制作为一种系统控制理论和方法，可以用于对电力系统进行建模。

该模型将不确定性视为一种正常情况，并将其纳入到电力系统的控制范畴中。

模糊控制时针对电力系统的推广建模方法，具有足够的弹性和自适应能力。

由于其适用性强，模糊控制在各个领域都得到了广泛的应用。

二、电力系统鲁棒性分析由于电力系统自身的复杂性，电力系统在面临外部扰动时很难保持稳定。

在电力系统建模之后，研究电力系统的鲁棒性，可以为电力系统的稳定提高提供参考。

1. 对电力系统不确定性的建模为了更好地研究电力系统的鲁棒性，学者们提出了一系列考虑电力系统不确定性的数学模型。

其中，概率论和随机行走理论常用于电力系统的稳定性分析，可以提供相对准确的参考和预测。

2. 鲁棒控制鲁棒控制可以视为对电力系统的一种动态调整和稳定性增强措施。

鲁棒控制的成功高度依赖于控制设计的适应性。

在实际应用中，针对不同类型的电力系统会采用不同的鲁棒控制策略。

三、电力系统建模及其鲁棒性分析的发展趋势随着科技的不断发展，电力系统建模与鲁棒性分析也面临了许多新的挑战和机遇。

考虑风光不确定性的微网两阶段鲁棒优化调度在当前能源转型的背景下，微电网作为一种新型的能源供应方式，已受到广泛关注。

微电网通过在局部范围内集成分布式能源资源和能源存储设备，具备供电可靠性高、能源效率高、经济性强等优势。

然而，由于可再生能源的特殊性，包括气象因素、天然资源限制等原因，微电网中的风光能的供应存在一定的不确定性。

为了解决风光不确定性对微电网运行的影响，并使其具备更好的鲁棒性，需要进行两阶段鲁棒优化调度。

该调度方法分为第一阶段的预测和第二阶段的优化两部分。

首先，第一阶段我们需要进行风光能的预测。

根据历史数据、气象预报、能源供应情况等信息，利用概率统计方法（如时间序列分析、贝叶斯统计等）对未来一段时间内的风光能供应进行预测。

这一步骤可以帮助我们了解风光能的概率分布，从而更好地估计其不确定性。

在第一阶段得到风光能预测之后，接下来是第二阶段的优化调度。

在这一阶段，需要考虑到风光能的不确定性，将其建模为一个随机变量。

通过鲁棒优化方法，我们可以找到一个最优的调度策略，使得微电网在不同风光能情况下都能够实现最优化的运行目标。

在此过程中，需要考虑到微电网的电力需求、存储装置的能量管理、综合能源系统的运行等多个方面的因素。

对于鲁棒优化调度的具体方法，可以采用线性规划、整数规划、非线性规划等优化模型，并引入风光能的不确定性约束。

同时，还可以结合模糊理论、粒子群算法、遗传算法等智能算法进行求解，以获得更优的调度策略。

此外，为了提高微网的鲁棒性，还可以考虑引入灵活性资源，如电动车、柔性负荷等，以调整供需平衡。

同时，在设计微网的配置时，可以采用多能互联、冗余装置等策略，提高供电可靠性。

总结起来，风光不确定性是微电网运行中必须面对的挑战之一、通过两阶段鲁棒优化调度，可以在考虑到风光能不确定性的情况下，实现微电网的最优化运行，提高其鲁棒性和可靠性。

对于未来的能源转型和可再生能源的普及，该方法具有重要的研究和应用价值。

多能微电网的两阶段分布鲁棒优化调度：考虑协变量因素在当今这个能源需求日益增长的时代，多能微电网作为一种集可再生能源与储能技术于一体的智能电网系统，正逐渐成为解决能源危机和环境问题的重要途径。

然而，如何有效地管理和调度这些微电网，以确保能源的高效利用和系统的稳定运行，是一个亟待解决的问题。

本文将探讨一种创新的方法——考虑协变量因素的多能微电网两阶段分布鲁棒优化调度。

首先，我们需要了解什么是多能微电网。

简单来说，它就像一个小型的、自给自足的电力系统，能够整合风能、太阳能等多种可再生能源，并通过智能控制技术实现能源的最优分配。

但是，由于可再生能源的间歇性和不确定性，使得微电网的运行面临着巨大的挑战。

这时，我们的主角——两阶段分布鲁棒优化调度方法便闪亮登场。

这种方法的核心在于其“两阶段”策略。

第一阶段，我们像一位精明的商人，对市场上的各种信息进行搜集和分析，预测未来一段时间内的能源供需情况。

这一阶段的目标是制定出一个初步的运行计划，为第二阶段的实施打下坚实的基础。

第二阶段，我们则变身为一位灵活多变的指挥官，根据实时的数据和第一阶段的计划，调整和优化微电网的运行状态。

这一阶段的目标是确保系统的稳定运行，同时最大限度地提高能源利用效率。

在这个过程中，协变量因素起着至关重要的作用。

它们就像一把精准的尺子，帮助我们衡量各种不确定因素对系统的影响。

例如，天气条件、设备性能、用户需求等都可能成为影响微电网运行的重要因素。

通过考虑这些协变量因素，我们能够更准确地预测未来的能源供需情况，从而制定出更为合理的调度计划。

然而，这种方法并非万能钥匙。

在实际应用中，我们还需要考虑许多其他因素，如系统的复杂性、计算资源的限制等。

此外，由于可再生能源的不确定性和不可预测性，这种方法可能无法完全消除所有的风险。

因此，在使用这种方法时，我们需要保持谨慎的态度，并结合其他技术和方法来共同应对挑战。

总的来说，考虑协变量因素的多能微电网两阶段分布鲁棒优化调度是一种具有潜力的方法，它为我们提供了一种新思路来解决微电网运行中的问题。

《计及电动汽车需求响应的区域电网多时空尺度优化调度》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和科技进步，电动汽车（Electric Vehicles, EVs）在能源交通领域的普及程度逐渐提高。

然而，电动汽车的广泛使用对电网的运行和调度带来了新的挑战。

为了实现区域电网的优化调度，本文提出了一种计及电动汽车需求响应的多时空尺度优化调度方法。

该方法旨在通过分析电动汽车的充电行为和需求响应特性，实现对区域电网的优化调度，提高电网的稳定性和可靠性。

二、问题背景随着电动汽车的普及，其充电负荷对电网的影响日益显著。

传统的电网调度方法在面对电动汽车的充电需求时，往往难以实现最优的调度效果。

因此，如何有效整合电动汽车的充电需求，降低电网的运行成本，提高电网的稳定性和可靠性，成为了当前电网调度的重要研究课题。

三、多时空尺度优化调度方法本文提出的计及电动汽车需求响应的多时空尺度优化调度方法，主要包括以下方面：1. 时间尺度划分：根据电网运行的特点和电动汽车的充电行为特性，将时间尺度划分为多个层次，包括日、小时、分钟等不同时间尺度。

2. 电动汽车需求响应模型：建立电动汽车的需求响应模型，分析电动汽车的充电行为和响应特性，包括充电时间、充电功率、充电偏好等因素。

3. 优化调度模型：根据电网的运行状态和电动汽车的需求响应模型，建立多时空尺度的优化调度模型。

该模型综合考虑了电网的稳定性、可靠性、经济性等因素，通过优化算法求解最优的调度方案。

4. 实施策略：根据优化调度模型的结果，制定具体的实施策略，包括引导电动汽车在电网负荷较低时段进行充电，降低电网的运行成本等。

四、实践应用以某区域电网为例，本文应用多时空尺度优化调度方法进行实践应用。

首先，通过对该区域电动汽车的充电行为进行调研和分析，建立电动汽车的需求响应模型。

然后，根据电网的运行状态和电动汽车的需求响应模型，建立多时空尺度的优化调度模型。

最后，通过优化算法求解最优的调度方案，并制定具体的实施策略。

电力系统中的不确定性与鲁棒优化研究电力系统是一个复杂的工程系统，涉及到能源的生产、传输和消费。

然而，在现实世界中，电力系统面临着来自各种因素的不确定性，例如能源价格的变动、天气变化引起的能源供应的波动、用户需求的不确定性等等。

这些不确定性对于电力系统的运行和规划都带来了挑战。

因此，研究如何在面对不确定性的情况下优化电力系统的运行成为了一个重要的课题。

不确定性在电力系统中的影响主要体现在能源生产和消费方面。

能源生产受天气等因素的影响，例如风力发电和太阳能发电的输出会受到风速和光照强度的变化影响。

另外，能源消费也是一个具有不确定性的因素，由用户的需求和习惯决定。

这些因素导致了电力系统的供求匹配存在不确定性，可能会导致供电不足或过剩的问题。

为了应对电力系统中的不确定性，研究人员提出了鲁棒优化的方法。

鲁棒优化是指在面对不确定性的情况下，通过最小化系统损失来确定最优的电力系统运行策略。

鲁棒优化的目标是保证电力系统在面对不确定性时的稳定性和可靠性。

鲁棒优化方法可以从多个方面应对电力系统中的不确定性。

首先，通过合理的能源规划和供求管理，可以减小不确定性带来的影响。

例如，通过对能源生产的预测和需求的分析，可以合理安排发电设备的输出和电力网络的负荷分配，以保证供求匹配的稳定性。

其次，鲁棒优化方法也可以在电力系统的调度和控制中应用。

通过合理的发电设备组合和负荷调节策略，可以在面对不确定性的情况下实现电力系统的优化运行。

例如，在电力系统中引入可调节的负荷和储能设备，可以在能源供给不确定的情况下灵活调整电力系统的运行策略，以提高电力系统的鲁棒性和灵活性。

另外，鲁棒优化方法还可以应用于电力系统的规划阶段。

通过对电力系统的结构和扩展进行优化，可以减小不确定性带来的影响。

例如，通过合理的电力网络规划和输电线路选址，可以减小不确定性对电力系统运行的影响，提高电力系统的稳定性和可靠性。

鲁棒优化方法在电力系统中的应用面临一些挑战。

计及UPFC最优配置的电力系统鲁棒调度协同优化策略
商立群;惠泽;王建新
【期刊名称】《电力自动化设备》
【年(卷),期】2024(44)2
【摘要】统一潮流控制器(UPFC)应用于潮流调控时,计及UPFC调控参数的交流潮流计算是非凸、非线性问题,且多台装置间的非线性交叉耦合特性也会直接影响优化配置方案。

为此,基于UPFC的潮流调控特性,构建了计及UPFC的松弛型交流潮流二阶锥规划模型;计及风电的不确定性,协同考虑UPFC的规划和电力系统的调度问题,建立了计及UPFC最优配置的电力系统鲁棒协同优化模型,并采用列和约束生成算法进行求解。

以IEEE RTS-24节点系统为算例进行仿真分析,结果表明所提协同优化策略有效提升了UPFC配置方案的适应性,提高了系统运行经济性和风电消纳能力,增强了系统运行调控的灵活性。

【总页数】8页(P165-172)
【作者】商立群;惠泽;王建新
【作者单位】西安科技大学电气与控制工程学院西安市电气设备状态监测与供电安全重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TM73
【相关文献】
1.ICT支持下电力系统多阶段鲁棒调度的分散协同建模及应用
2.基于最优决策树的多能系统快速鲁棒优化调度
3.计及主动需求响应的配电网有功无功鲁棒优化调度
4.计及风电相关性的主动配电网有功无功协调鲁棒优化调度策略
5.计及分布式电源出力不确定性的虚拟电厂鲁棒优化调度
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