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山东大学学报 (工学版) ›› 2023, Vol. 53 ›› Issue (2): 143-154.doi: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2023.053

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一种计及概率风险的备用优化方法

裴佑楠1,韩学山1*,张玉敏2,叶平峰2,李竞锐2   

  1. 1.电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学), 山东 济南 250061;2.山东科技大学电气与自动化工程学院, 山东 青岛 266590
  • 收稿日期:2023-03-16 出版日期:2023-04-22 发布日期:2023-04-21
  • 作者简介:裴佑楠(1988— ),男,山东济南人,博士研究生,主要研究方向为电力系统运行与控制. E-mail: peiyounan@163.com. *通信作者简介:韩学山(1959— ),男,辽宁大连人,教授,博士生导师,主要研究方向为电力系统运行分析与控制、优化调度等. E-mail: xshan@sdu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(51477091)

A risk-based probability reserve optimization method

PEI Younan1, HAN Xueshan1*, ZHANG Yumin2, YE Pingfeng2, LI Jingrui2   

  1. 1. Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of Ministry of Education(Shandong University), Jinan 250061, Shandong, China;
    2. College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, Shandong, China
  • Received:2023-03-16 Online:2023-04-22 Published:2023-04-21

摘要: 提出一种计及概率风险的备用优化方法,促进机组组合决策中火电机组与储能系统的合作与协调。通过建立两层优化模型实现日前机组组合配置和实时风险备用调整的协调与迭代求解。日前机组组合计算发电计划、储能计划和备用配置,实时备用优化基于条件风险价值(conditional value-at-risk, CVaR)指标计算不确定性引起的备用需求,体现了调度结果的概率优性,以可靠性和经济性相互牵制与协调的折中决策为手段,用与储能配合的方法来缓解或消除风电不确定性。所提方法验证了储能在降低火电机组备用容量的同时,减少了机组频繁的启停,从而降低系统运行的成本。同时,该方法还可以配合风力发电,降低弃风以及切负荷的风险,增强电网运行的可靠性。最后通过6节点系统与确定性风险备用方式进行比较,验证了所提概率风险备用优化模型的有效性。

关键词: 机组组合, 风力发电, 不确定性, 条件风险价值, 备用优化

中图分类号: 

  • TM71
[1] 周安平,杨明,赵斌,等. 电力系统运行调度中的高阶不确定性及其对策评述[J]. 电力系统自动化, 2018, 42(12): 173-183. ZHOU Anping, YANG Ming, ZHAO Bin, et al. High-order uncertainty and corresponding strategies of operation and dispatching for power sysytem[J]. Automation of Electreic Power systems, 2018, 42(12): 173-183.
[2] RUIZ P A, PHILBRICK C R, ZAK E, et al. Uncertainty management in the unit commitment problem[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2009, 24(2): 642-651.
[3] FU Yong, SHAHIDEHPOUR M, LI Zuyi. Security-constrained unit commitment with AC constraints[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2005, 20(2): 1001-1013.
[4] WANG Jianhui, SHAHIDEHPOUR M, LI Zuyi. Security-constrained unit commitment with volatile wind power generation[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2008, 23(3): 1319-1327.
[5] MORALES-ESPAA G, BALDICK R, GARCIA-GONZALEZ J, et al. Power-capacity and ramp-capability reserves for wind integration in power-based UC[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2017, 7(2): 1-11.
[6] LUO Fengji, MENG Ke, DONG Zhaoyang, et al. Coordinated operational planning for wind farm with battery energy storage system[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2020, 6(1): 253-262.
[7] ZHANG Bei, KEZUNOVIC M. Impact on power system flexibility by electric vehicle participation in ramp market[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2016, 7(3): 1285-1294.
[8] KIRAN B, KUMARI M S. Demand response and pumped hydro storage scheduling for balancing wind power uncertainties: a probabilistic unit commitment approach[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2016, 81: 114-122.
[9] KOUWENBERG R. Scenario generation and stochastic programming models for asset liability management[J]. European Journal of Operational Research, 2001, 134(2): 279-292.
[10] MORALEZ J M, CONEJO A J, PEREZ-RUIZ J. Economic valuation of reserves in power systems with high penetration of wind power[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2009, 24(2):900-910.
[11] BERTSIMAS D, SIM M. The price of robustness[J]. Operations Research, 2004, 52(1): 35-53.
[12] GUAN Yongpei, WANG Jianhui. Uncertainty sets for robust unit commitment[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2014, 29(3): 1439-1440.
[13] 王士柏, 韩学山, 杨明, 等. 计及不确定性的等备用边际效用约束的电力系统经济调度[J]. 中国电机工程学报, 2015, 35(5): 1143-1152. WANG Shibo, HAN Xueshan, YANG Ming, et al. Economic dispatch of power system including equal marginal reserve utility contraint considering uncertainties[J]. Proceedings of the CSEE, 2015, 35(5): 1143-1152.
[14] 刘国静, 韩学山, 王尚, 等. 基于强化学习方法的风储合作决策[J]. 电网技术, 2016, 40(9): 2729-2736. LIU Guojing, HAN Xueshan, WANG Shang, et al. Optimal decision-making in the cooperation of wind power and energy storage based on reinforcement learning algorithm[J]. Power System Technology, 2016, 40(9): 2729-2736.
[15] 王成福, 王昭卿, 孙宏斌, 等. 考虑预测误差时序分布特性的含风电机组组合模型[J]. 中国电机工程学报, 2016, 36(15): 4081-4089. WANG Chengfu, WANG Zhaoqing, SUN Hongbin, et al. Model of unit commitment with wind farm considering time series characteristic of wind power forecast error[J]. Proceedings of the CSEE, 2016, 36(15): 4081-4089.
[16] 盛四清, 孙晓霞. 利用风蓄联合削峰的电力系统经济调度[J]. 电网技术, 2014, 38(9): 2484-2489. SHENG Siqing, SUN Xiaoxia. An economic dispatching strategy of peak load shifting by wind farm and pumped storage plant[J]. Power System Technology, 2014, 38(9): 2484-2489.
[17] 谢毓广, 江晓东. 储能系统对含风电的机组组合问题影响分析[J]. 电力系统自动化, 2011, 35(5): 19-24. XIE Yuguang, CHIANG Hsiaodong. Impact of energy storage system on the unit commitment problem with volatile wind power[J]. Automation of Electreic Power systems, 2011, 35(5): 19-24.
[18] 黄杨, 胡伟, 闵勇, 等. 计及风险备用的大规模风储联合系统广域协调调度[J]. 电力系统自动化, 2014, 38(9): 41-47. HUANG Yang, HU Wei, MIN Yong, et al. Risk-constrained coordinative dispatching for large-scale wind-storage system[J]. Automation of Electreic Power systems, 2014, 38(9): 41-47.
[19] 王士柏, 韩学山, 杨明. 计及机组备用响应能力的电力系统区间经济调度[J]. 中国电机工程学报, 2013, 33(7): 99-108. WANG Shibo, HAN Xueshan, YANG Ming. Interval economic dispatch of power system considering unit reserve responsiveness[J]. Proceedings of the CSEE, 2013, 33(7): 99-108.
[20] BOUFFARD F, GALIANA F D. Stochastic security for operations planning with significant wind power generation[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2018, 23(2): 306-316.
[21] 雷宇, 杨明, 韩学山. 基于场景分析的含风电系统机组组合的两阶段随机优化[J]. 电力系统保护与控制, 2012, 40(23): 58-67. LEI Yu, YANG Ming, HAN Xueshan. A two-stage stochastic optimization of unit commitment considering wind power based on scenario analysis[J]. Power System Protection and Control, 2012, 40(23): 58-67.
[22] 刘国静, 韩学山, 杨明. 电力系统运行协同的经济调度[J]. 中国电机工程学报, 2014, 34(16): 2668-2675. LIU Guojing, HAN Xueshan, YANG Ming. Synergetic economic dispatch in power system operation[J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34(16): 2668-2675.
[23] 张玉敏, 吉兴全, 于一潇, 等. 一种计及概率风险备用传递的机组组合方法: CN111463808A[P]. 2020-05-21.
[24] WU Lei. A tighter piecewise linear approximation of quadratic cost curves for unit commitment problems[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2011, 26(4): 2581-2583.
[25] WANG Cheng, LIU Feng, WANG Jianhui, et al. Risk-based admissibility assessment of wind generation integrated into a bulk power system[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2019, 7(1): 325-336.
[26] WANG Cheng, LIU Feng, WANG Jianhui, et al. Robust risk-constrained unit commitment with large-scale wind generation: an adjustable uncertainty set approach[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2017, 32(1): 723-733.
[27] CARRION M, ARROYO J M. A computationally efficient mixed-integer linear formulation for the thermal unit commitment problem[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2006, 21(3): 1371-1378.
[28] 杨明,程凤璐,韩学山. 电力系统实时调度的有效静态安全域法[J]. 中国电机工程学报, 2015, 35(6): 1353-1362. YANG Ming, CHENG Fenglu, HAN Xueshan. Real-time dispatch based on effective steady-state security regions of power system[J]. Proceedings of the CSEE, 2015, 35(6): 1353-1362.
[1] 韩学山, 李克强. 适应新型电力系统发展的协同调度理论研究[J]. 山东大学学报 (工学版), 2022, 52(5): 14-23.
[2] 刘振,孙媛媛,李亚辉,许庆燊,于涛,庞延庆. 基于用户行为预测的分布式光伏智能社区需求响应策略[J]. 山东大学学报 (工学版), 2022, 52(5): 24-34.
[3] 徐震,张涛,葛向东,高峰,张来仪,张欣,田利. 风荷载作用下输电塔-线体系不确定性分析[J]. 山东大学学报 (工学版), 2021, 51(4): 99-105.
[4] 孙东磊,赵龙,秦敬涛,韩学山,杨明,王明强. 基于学习理论的含光储联合系统的输电网双层规划[J]. 山东大学学报 (工学版), 2020, 50(4): 90-97.
[5] 崔恒斌,周瑾,董继勇,金超武. V-Gap度量磁悬浮推力轴承系统H控制器设计[J]. 山东大学学报(工学版), 2018, 48(2): 86-93.
[6] 褚晓东,唐茂森,高旭,刘伟生,贾善杰,李笋. 基于集中式信息系统的主动配电网鲁棒优化调度[J]. 山东大学学报(工学版), 2017, 47(6): 20-25.
[7] 辛燕,李景才,任旦元,周民强. 基于IEC信息分类的风电机组可利用率分析与提升方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2017, 47(6): 100-107.
[8] 谢才科,姜自民,刘玉田,王春义. 海上风电机组低电压穿越远端检测[J]. 山东大学学报(工学版), 2017, 47(4): 110-116.
[9] 何东之,张吉沣,赵鹏飞. 不确定性传播算法的MapReduce并行化实现[J]. 山东大学学报 (工学版), 2015, 45(5): 22-28.
[10] 张慧慧, 夏建伟. 不确定随机多时滞系统鲁棒随机稳定性分析[J]. 山东大学学报(工学版), 2015, 45(1): 54-63.
[11] 麻常辉1,冯江霞2,蒋哲1,武乃虎1,吕晓禄3. 基于时间序列和神经网络法的风电功率预测[J]. 山东大学学报(工学版), 2014, 44(1): 85-89.
[12] 荆业飞1,徐蓓蓓2,张承慧1*,李珂1,褚晓广1. 基于模式搜索的风能最大功率跟踪控制[J]. 山东大学学报(工学版), 2013, 43(5): 44-48.
[13] 荆业飞1,张承慧1*,徐蓓蓓2,李珂1,褚晓广1. 基于阻抗匹配的小型风电系统功率输出优化方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2013, 43(5): 39-43.
[14] 潘志远1, 韩学山1*, 刘超男2. 交流潮流约束下的机组组合求解[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(2): 130-137.
[15] 杨朋朋,王葵,李磊,赵兰明. 机组组合问题的两层优化研究[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(3): 167-172.
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[1] 王素玉,艾兴,赵军,李作丽,刘增文 . 高速立铣3Cr2Mo模具钢切削力建模及预测[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(1): 1 -5 .
[2] 张永花,王安玲,刘福平 . 低频非均匀电磁波在导电界面的反射相角[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(2): 22 -25 .
[3] 李 侃 . 嵌入式相贯线焊接控制系统开发与实现[J]. 山东大学学报(工学版), 2008, 38(4): 37 -41 .
[4] 施来顺,万忠义 . 新型甜菜碱型沥青乳化剂的合成与性能测试[J]. 山东大学学报(工学版), 2008, 38(4): 112 -115 .
[5] 孔祥臻,刘延俊,王勇,赵秀华 . 气动比例阀的死区补偿与仿真[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(1): 99 -102 .
[6] 来翔 . 用胞映射方法讨论一类MKdV方程[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(1): 87 -92 .
[7] 余嘉元1 , 田金亭1 , 朱强忠2 . 计算智能在心理学中的应用[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(1): 1 -5 .
[8] 李梁,罗奇鸣,陈恩红. 对象级搜索中基于图的对象排序模型(英文)[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(1): 15 -21 .
[9] 陈瑞,李红伟,田靖. 磁极数对径向磁轴承承载力的影响[J]. 山东大学学报(工学版), 2018, 48(2): 81 -85 .
[10] 王波,王宁生 . 机电装配体拆卸序列的自动生成及组合优化[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(2): 52 -57 .