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基于机会约束规划的电气互联综合能源系统的随机最优潮流分析

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简介:
本研究探讨了在电气互联综合能源系统中应用机会约束规划进行随机最优潮流分析的方法,旨在提高系统的可靠性和经济性。通过数学建模和仿真验证,提出了优化调度策略,有效应对不确定性因素带来的挑战。 综合能源系统代表了未来能源利用的发展方向,在这一领域内电力系统与天然气系统的关联最为紧密。然而,随机因素的增多对这种集成系统的安全稳定运行构成了挑战。针对电-气互联的综合能源系统中的最优潮流问题,考虑到风电场出力、电力负荷和天然气负荷的不确定性,建立了机会约束规划模型,并采用结合半不变量法和内点法的启发式算法进行求解。通过使用修改后的IEEE 30节点电力网络与比利时20节点天然气网络构建电-气互联综合能源系统,分析了不同置信度水平及波动性情形下系统的运行状态变化及其成本影响,并将其结果与确定性情况进行了对比。研究结果显示,机会约束规划模型有助于提高这种集成系统的安全性。

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    本研究探讨了在电气互联综合能源系统中应用机会约束规划进行随机最优潮流分析的方法,旨在提高系统的可靠性和经济性。通过数学建模和仿真验证,提出了优化调度策略,有效应对不确定性因素带来的挑战。 综合能源系统代表了未来能源利用的发展方向,在这一领域内电力系统与天然气系统的关联最为紧密。然而,随机因素的增多对这种集成系统的安全稳定运行构成了挑战。针对电-气互联的综合能源系统中的最优潮流问题,考虑到风电场出力、电力负荷和天然气负荷的不确定性,建立了机会约束规划模型,并采用结合半不变量法和内点法的启发式算法进行求解。通过使用修改后的IEEE 30节点电力网络与比利时20节点天然气网络构建电-气互联综合能源系统,分析了不同置信度水平及波动性情形下系统的运行状态变化及其成本影响,并将其结果与确定性情况进行了对比。研究结果显示,机会约束规划模型有助于提高这种集成系统的安全性。
  • 广义Benders解法(Matlab程序),关键词:、Benders解、
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    本研究利用Matlab编程,应用广义Benders分解法与机会约束规划技术,对综合能源系统的优化规划进行深入探讨。 该MATLAB程序基于广义Benders分解法进行综合能源系统的优化规划。关键词包括:综合能源系统规划、Benders分解、机会约束规划。 首先,本程序定义了一些变量与常量。其中`flag_converse`为标志变量,用于判断是否达到收敛状态;`Ssocmax`和`Ssocmin`代表最大及最小的状态值;而`aa`则是一个计算光伏(PV)和风力发电趋势的系数。此外,还有两个数组:表示各自趋势的`pv`与`wind`. 随后程序构建了一个592x8大小的矩阵N,用于表达问题中的约束条件。这个大矩阵由多个小矩阵拼接而成,每个子矩阵代表一种特定类型的限制因素——包括光伏、风力发电以及电池等方面。 接下来定义了若干变量和数组以存储计算过程产生的中间结果:`numberMAX`设定为迭代的最大次数;`Xw`是一个12xnumberMAX的矩阵用于记录优化过程中关键参数的变化情况。此外,还有如Q, Q1, Q2, Q3等辅助性变量以及一个名为O的numberMAXx4大小的矩阵用来保存目标函数计算结果。 SI
  • Python和Matlab实现代码
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    本项目提供了一套基于Python和Matlab的代码库,用于实现机会约束最优潮流算法。通过结合概率约束优化电力系统的运行,旨在提高系统可靠性和效率。 机会约束最优潮流的Python和Matlab代码实现。
  • 多时段暂态仿真-
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    本研究聚焦于电-气互联综合能源系统的多时段暂态能量流仿真技术,通过详细分析各时间尺度下的能量转换与传输过程,为提高能源利用效率和系统稳定性提供理论依据和技术支持。 针对气网的慢动态特性,在电-气互联综合能源系统中研究了多时段暂态能量流仿真问题。其中电网采用稳态潮流模型,而天然气网络则使用暂态能量流模型进行分析。通过隐式有限差分法将气体系统的暂态能量流动方程转化为非线性代数方程组,并利用牛顿法求解该综合能源系统多时段的暂态能量流问题。同时考虑了电力与天然气两个方面的耦合,特别关注燃气轮机和电转气(P2G)技术的应用。基于修改后的IEEE 24节点电网模型以及比利时的20节点气体网络模型进行了计算实验以研究其在多个时间段内的暂态能量流动情况。 仿真结果表明,在短时间尺度的研究中,采用稳态模型与使用动态暂态模型得到的结果存在显著差异。此外,通过定量分析还评估了P2G技术对风电消纳的积极影响。
  • 多时段方案.zip
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    本研究探讨了考虑多时段潮流约束的配电网规划方法,通过优化模型和算法设计,旨在提高电力系统的运行效率与可靠性。 多时段考虑潮流约束的配电网规划是一种针对不同时间段内电力需求变化及系统运行特性进行优化配置的方法。这种方法能够有效提升配电系统的可靠性和经济性,在满足供电质量要求的同时,实现资源的最佳利用。 具体而言,这种规划方法需要综合分析各种影响因素如负荷预测、分布式电源接入情况以及电网结构特点等,并在此基础上制定合理的建设改造方案。通过多时段的详细模拟计算和优化调整,可以确保各阶段潮流分布合理且符合安全运行标准,从而为配电网提供更加科学有效的指导和支持。 总之,在当前电力系统向智能化、低碳化转型的大背景下,开展基于多时段考虑潮流约束的配电网规划研究具有重要的理论意义与实际应用价值。
  • MATLAB布鲁棒化程序:在和备用调度中及Wasserstein距离
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    本研究开发了基于MATLAB的分布鲁棒优化工具,应用于综合能源系统与备用调度中,结合机会约束和Wasserstein距离进行不确定性分析。 MATLAB分布鲁棒优化程序:在综合能源与备用调度问题下复现联合机会约束,并进行Wasserstein距离分析;基于Wasserstein距离的能源调度与储备调配联合机会约束实现;Matlab分布鲁棒优化程序,用于重现《Energy and Reserve Dispatch with Distributionally Robust Joint Chance Constraints》。这是一个学习Wasserstein 距离和分布鲁棒优化的好程序。 该程序注释详细且运行结果正确,包含理论部分的公式推导。文章专注于综合能源的分布鲁棒优化问题,并提供了很好的代码资料。
  • 多场景实例
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    本研究聚焦于综合能源系统的多场景规划,通过集成多种能源形式实现互补优化。文章提供了一个基于多能互补理念的实际案例分析,深入探讨了不同应用场景下的规划策略与技术路径,为构建高效、灵活和可持续的综合能源系统提供了宝贵参考。 综合能源系统涵盖了冷热电气等多种能源形式,并涉及多方利益主体及差异化用能需求等特点。如何统筹协调多种能源的互补特性,在源-网-荷-储各环节进行灵活配置,以实现可再生能源就地消纳并提升整体系统的能效,是当前综合能源规划所面临的关键挑战之一。通过研究北方某园区内的一个具体案例,我们探讨了多场景规划的理念,并深入分析了能源需求预测、综合能源站子系统规划方案设计、建设时序以及多种能源互补的协同效益等环节。这些研究成果可以为其他地区的类似项目提供参考和借鉴。
  • 孤立水火设计、计算及其算法述.pdf
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    本文综述了孤立水火互联电力系统的设计规划及最优潮流计算方法,并探讨了相关算法的应用与优化。 孤立水火互联电力系统的规划设计及最优潮流计算是电力系统领域中的关键问题之一,它关乎到系统的稳定运行、经济性和环保性。本段落将围绕这一主题展开论述,详细阐述规划设计的步骤、最优潮流计算的重要性以及相关的算法。 首先,孤立水火互联电力系统是指不与主电网相连而独立运作的电力网络,通常包括水电站和火力发电厂。在进行规划时,目标是在确保供电安全可靠的前提下最大化利用可再生能源,并降低运行成本。 设计过程中首先要确定的是火电厂的装机容量。这一决策需基于对火电负荷及系统备用容量的需求分析来做出,以保证各种工况下的稳定供电能力。备用容量作为保障电力系统的安全性的重要因素,在应对设备故障或负载突然增加时起到关键作用。 接下来是选择最优化的电网结构——主接线方式的设计至关重要。这需要考虑地理条件以及设计规范的要求,并确保在发生故障的情况下能够迅速隔离问题区域,恢复正常的电力供应秩序。 此外,设备选型与校验也是规划设计的重要环节之一。比如变压器和高压断路器的选择需基于具体的技术标准并综合考量其额定参数及短路耐受能力等因素;而准确的短路电流计算则能确保电气装置在面对突发状况时仍能安全运行。 完成硬件规划后,电力系统需要进行潮流分析以确定最佳运行状态。最优潮流计算旨在找到满足特定约束条件下的最低成本潮流分布方案。这一过程通常采用前推回代等迭代方法,并且尤其是在枯水期需特别关注最大和最小负荷情况下的无功功率平衡与电压调整问题。 此外,考虑到环境影响,在规划过程中还可能引入风能、太阳能等可再生能源的接入方式来进一步优化能源结构。 综上所述,孤立水火互联电力系统的规划设计涵盖了多个方面的考量因素。从确定火力发电厂装机容量到选择电网接线模式再到设备选型和潮流计算的实施,每一步都对整个系统性能及经济效益产生重要影响。最优潮流计算及相关算法的应用,则为实现高效、经济且环保的目标提供了坚实的理论和技术支撑。 在实际应用中,还需要结合实际情况灵活运用这些方法与技术手段以确保电力系统的稳定性和可持续发展能力。
  • 场参与多目标化调度
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    本研究探讨了风电场在电力系统中的角色,通过应用机会约束规划技术,实现了包含可再生能源有效集成在内的多目标优化调度问题解决方案。 潘娜和郭钰锋针对风电大规模并网给电力系统带来的随机性和不确定性进行了研究。他们分析了风功率分布特性和预测误差,并建立了基于机会约束规划的包含风场的多目标优化调度模型。