考虑柔性负荷调峰的大规模风电随机优化调度方法
杨楠;王波;刘涤尘;赵洁;王贺
【期刊名称】《电工技术学报》
【年(卷),期】2013(028)011
【摘 要】不确定性风电大规模接入,给电力系统调度带来了新挑战.本文将柔性负荷作为一种调峰资源,提出了考虑柔性负荷调峰的大规模风电随机优化调度方法.该方法考虑了风电的概率特性,计及柔性负荷的调峰特点,构建了揭示电力系统运行风险的数学表达方式,综合度量了系统的安全性和经济性,建立了考虑柔性负荷调峰的大规模风电随机调度模型;利用帝国竞争算法对模型进行求解,以38机算例仿真验证了所建立模型的正确性和有效性.结果表明:考虑柔性负荷调峰的大规模风电随机调度方法可以有效协调电力系统的运行成本与风险,提高了系统的运行效益,增强了系统对风电的消纳能力.
【总页数】8页(P231-238)
【作 者】杨楠;王波;刘涤尘;赵洁;王贺
【作者单位】武汉大学电气工程学院 武汉430072;武汉大学电气工程学院 武汉430072;武汉大学电气工程学院 武汉430072;武汉大学电气工程学院 武汉430072;武汉大学电气工程学院 武汉430072
【正文语种】中 文
【中图分类】TM315
【相关文献】 1.考虑柔性负荷调峰的联合管理模型研究 [J], 詹红霞;陈一怀;张瑞冬;鲁帆;苑吉河;陈耀;刘宁;许玉贞;
2.考虑柔性负荷调峰的联合管理模型研究 [J], 詹红霞;陈一怀;张瑞冬;鲁帆;苑吉河;陈耀;刘宁;许玉贞
3.计及核电调峰的新能源电力系统两阶段随机优化调度 [J], 宁阳天; 罗翠云; 赵梓淇; 苗增强; 曾子彧; 丁涛
4.计及核电调峰的新能源电力系统两阶段随机优化调度 [J], 宁阳天; 罗翠云; 赵梓淇; 苗增强; 曾子彧; 丁涛
5.含柔性负荷的火电机组深度调峰的源荷分层优化调度 [J], 樊国旗;刘海南;黄健;樊国伟;段青熙;潘伟东;宋朋飞;柳庆丰
基于预测误差概率密度曲线的风电场集群日前有功优化调度
鲁宗相;吴晓刚;乔颖;孙荣富;王若阳
【期刊名称】《华北电力技术》
【年(卷),期】2017(0)3
【摘 要】风电场集群日前出力计划是大规模风电基地分层协调有功调度的关键技术.提出了一种基于风电场功率预测误差分布曲线的风电场集群日前有功出力计划的制定方法.首先根据改进后的广义误差分布模型,结合历史实测功率和预测功率拟合出每一个风电场的预测误差概率密度函数,然后按照预测风速大小估计出风电场有功出力的上限,最后以集群内每一个风电场的日前计划指令与实际出力能力偏差的数学期望之和最小为优化目标,采用遗传算法计算得到风电场集群的调度优化指令.结合中国北方某风电集群的实际运行数据进行仿真算例分析,验证了所提方法的有效性.
【总页数】6页(P8-13)
【作 者】鲁宗相;吴晓刚;乔颖;孙荣富;王若阳
【作者单位】电力系统国家重点实验室,清华大学电机系,北京100084;电力系统国家重点实验室,清华大学电机系,北京100084;电力系统国家重点实验室,清华大学电机系,北京100084;国网冀北电力有限公司,北京100053;国家电网公司风光储联合发电运行技术实验室,北京100045;国网冀北电力有限公司,北京100053;国家电网公司风光储联合发电运行技术实验室,北京100045
【正文语种】中 文 【中图分类】TM614;TM734
【相关文献】
1.计及源荷预测误差的微电网日前经济优化调度方法研究 [J], 孙旻;窦晓波;沈扬;曾伟;何伟
2.基于松弛功率的含风电场上下级电网有功调度优化 [J], 李洪美;李海峰;崔翰韬;万秋兰
3.限出力条件下风电场集群有功功率优化分配方法 [J], 王世谦;林俐;狄立;于琳琳;田春筝
4.以预测误差联合分布为基础的集群风场有功优化 [J], 丛振洲
5.含有有功损耗的DFIG风电场优化调度策略 [J], 任景;胡威;薛晨;褚云龙;马晓伟;张小东;崔伟;臧阔
基于分布式架构的中央空调柔性调峰远程控制方法
中央空调是大型建筑物中调节室内温度和湿度的关键设备，但其运行过程中需要消耗大量的电能。为了降低能源消耗，需采取有效的控制方法。本文将探讨基于分布式架构的中央空调柔性调峰远程控制方法，旨在提高中央空调系统的能效。
一、分布式架构简介
分布式架构是指将系统拆分为多个独立的模块，每个模块分布在不同的节点上，通过网络通信和协作完成任务。与传统的中央集中式架构相比，分布式架构具有灵活性高、扩展性好、性能高等优点。
二、中央空调柔性调峰的重要性
能源消耗剧增和电网负荷峰值问题已经成为全球范围内面临的重大挑战。在高温季节，中央空调需求量骤增，电网所面临的负荷压力巨大。为了平衡能源供需，采取中央空调柔性调峰控制至关重要。柔性调峰即根据电网负荷情况，协调调控中央空调正常运行，避免电网负荷过载。
三、基于分布式架构的中央空调柔性调峰远程控制方法
1. 分布式传感器网络
在中央空调系统中，分布式传感器网络用于实时监测室内外温度、湿度等环境参数。通过传感器网络采集的数据，可以实现对中央空调系统运行状态的全面监测。同时，传感器网络可以将数据上传至云平台，为调峰控制提供准确的依据。
2. 云平台优化调度算法
云平台作为中央空调系统的核心，利用分布式架构进行数据处理和决策。云平台收集来自各个分布式传感器的数据，通过优化调度算法进行数据分析和处理。基于历史数据和实时负荷情况，云平台能够预测负荷峰值，进而制定最佳调峰策略。
3. 远程控制接口
基于分布式架构的中央空调系统提供远程控制接口，使得用户可以通过手机等终端设备远程控制中央空调设备。用户可以根据自身需求，调整室内温度和湿度，同时可以参与到调峰过程中，通过灵活的控制手段，为电网提供支持。
4. 多目标优化
中央空调柔性调峰远程控制方法要考虑多个目标，包括供需平衡、能源消耗、用户舒适度等。通过多目标优化算法，可以在不同的权衡条件下，寻找到最优的调峰策略，以最大程度地减少能源消耗同时保障用户舒适度。
大规模新能源并网下火电机组深度调峰优化调度
摘要：目前，以风电发电技术为代表的新能源发电技术正在快速发展，其发电负荷有着强随机性，导致电网的消耗能力不强，从而导致新能源发电发展停滞。为了进一步加大新能源大规模并网条件下火电机组的效率，需要实现火电机组深度调峰控制，以解决当前的问题。
关键词：新能源并网；火电机组；深度调峰
引言
截至2021年年底，中国并网风电3.3亿kW，并网光伏3.1亿kW。新能源装机容量增加导致系统调峰需求越来越大，目前电网调峰电源仍以火电为主。提高新能源消纳，火电机组须进行深度调峰改造。深度调峰火电机组运行成本增加，但也提高了新能源的消纳，给电网带来了收益。因此，如何平衡深度调峰运行成本与电网收益，研究新能源及火电机组深度调峰下的优化调度策略显得尤为必要。目前，对于新能源和火电机组深度调峰下多能源互补联合调度研究较少，且大多忽略了提高新能源消纳所带来的收益。文中对大规模新能源并网下火电机组深度调峰优化调度模型进行研究，以综合成本最低为目标，引入备用容量来应对风光荷的预测误差及突发事件;考虑油耗、机组寿命、环境等因素对深度调峰经济性的影响，分别从调峰深度、新能源消纳量、火电企业收益等方面对大规模新能源并网下火电机组深度调峰优化调度进行分析。
1现有的对于需求侧响应促进新能源消纳的研究主要分为两类
1)面对电力市场中潜在的DR用户整体,根据常见的响应规律建立DR模型，在此基础上研究其对于新能源消纳的促进作用；2)对居民和商业用户需求侧响应促进新能源消纳的研究。文献构建基于价格响应的居民混合能源系统的需求响应运行和风电的日前调度模型，加强风电消纳并降低居民用电成本。文献针对居民用电，制定了主动式负荷需求响应策略，基于补偿促进居民改变自身用电量增强对于新能源的消纳。文献从聚合商的角度建立了考虑供暖、通风和空调的DR模型，以平衡每小时风力发电量。在上述研究中,需求侧响应资源较为分散，单位容量较小，需要根据调配结合成容量较大的需求侧响应资源参与电力市场的响应计划。相比之下,重大耗能企业具有自动化程度高、总量大的特点。因此，其相比其他资源更易于实现需求侧响应。但是目前这一方面的研究较少，文献建立了涵盖工业、其他各类用电管理模块以及光伏发电模块的智能用电管理架构，验证了工业需求侧响应可以促进新能源的消纳并降低自身成本。以上研究验证了工业需求侧响应对于电网调控具有积极的作用。然而,其中大多数研究只建立了广义工业负荷模型，并没有研究重大耗能企业用户在需求侧响应过程中自身具体的生产调度行为。此外，为了满足电力系统中的功率平衡约束，源侧的火电机组出力必将随着需求侧响应而进行调整，与其相关的约束也制约新能源的消纳，且上述工作尚未对火电机组与重大耗能企业需求侧响应之间的协调调度开展研究。
