沙戈荒区域丰富的风光热资源有利于支撑高能耗数据中心集群快速发展,但会使其面临算力负载强时变性、风光出力间歇性及恶劣天气离网运行可靠性的多重挑战。为此,该文提出一种考虑任务负载需求响应及源荷不确定性的数据中心集群微网电-...沙戈荒区域丰富的风光热资源有利于支撑高能耗数据中心集群快速发展,但会使其面临算力负载强时变性、风光出力间歇性及恶劣天气离网运行可靠性的多重挑战。为此,该文提出一种考虑任务负载需求响应及源荷不确定性的数据中心集群微网电-热设备容量协同优化配置方法。首先,根据计算任务对时延的敏感性,精细化建模可推迟可中断、可推迟不可中断及不可推迟3类任务负载的时间约束,在此基础上综合源荷不确定性建立数据中心集群微网“并网-离网”2阶段分布鲁棒优化模型,采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法求解。以青海某实际数据中心为案例的分析结果表明:所提出的方法可使微网容量配置成本下降约25.8%,弃风率下降约56%,并大幅提高数据中心集群微网离网运行可靠性。该文研究为沙戈荒区域绿色低碳数据中心建设提供了理论支撑。展开更多
针对高比例可再生能源并网过程中因波动性与间歇性导致综合能源系统供电可靠性不足的问题,文中提出一种面向新能源小镇的两阶段鲁棒优化配置策略。首先,第一阶段利用源-荷历史数据,以系统配置成本最低为目标函数,对机组容量配置进行初...针对高比例可再生能源并网过程中因波动性与间歇性导致综合能源系统供电可靠性不足的问题,文中提出一种面向新能源小镇的两阶段鲁棒优化配置策略。首先,第一阶段利用源-荷历史数据,以系统配置成本最低为目标函数,对机组容量配置进行初步决策;第二阶段采用多面体不确定集描述源-荷的不确定性,以系统运行成本最低为目标函数,结合第一阶段的决策结果,获取最恶劣场景下源-荷预测功率数据。其次,引入不确定度参数以控制鲁棒优化配置方案的保守度。然后,利用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,通过迭代更新机组容量配置,收敛得到最优配置方案。最后,以我国北方某新能源小镇为研究案例,算例结果表明所提策略与优化方法具有可行性,且能够提高新能源小镇的供电可靠性和经济性。展开更多
针对分布式光伏出力的不确定性对新型配电网合环运行产生的影响,文中提出了一种考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。考虑新型配电网合环电流的稳态约束和暂态约束,建立了新型配电网负荷均衡优化模型。在此基础上,采...针对分布式光伏出力的不确定性对新型配电网合环运行产生的影响,文中提出了一种考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。考虑新型配电网合环电流的稳态约束和暂态约束,建立了新型配电网负荷均衡优化模型。在此基础上,采用K-means聚类对分布式光伏出力历史数据进行聚类,得到具有代表性的典型场景,同时考虑1-范数和∞-范数对置信区间的约束,建立考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。最后采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,在改进的IEEE-99节点上进行算例分析,验证了文中所提模型的有效性。展开更多
针对新能源电力系统中源荷不确定性导致的系统调度灵活性严重不足问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的电力系统两阶段鲁棒优化模型。根据源荷不确定性特征,结合K-means法和鲁棒优化理论,在多时间尺度对电力系统灵活性需求进行量化。...针对新能源电力系统中源荷不确定性导致的系统调度灵活性严重不足问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的电力系统两阶段鲁棒优化模型。根据源荷不确定性特征,结合K-means法和鲁棒优化理论,在多时间尺度对电力系统灵活性需求进行量化。首先,建立日前鲁棒调度模型,充分挖掘火电机组、抽水蓄能等资源的灵活调节潜力,将火电灵活改造及抽水蓄能抽发状态作为模型的第一阶段决策变量,各灵活资源的出力作为第二阶段决策变量,并以灵活改造成本、碳排放成本及运行成本最小为优化目标。其次,在模型求解中,将所建立的两阶段鲁棒模型转化为相对独立的主问题和子问题,并采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法和强对偶理论反复迭代,以逼近最优解。最后,通过算例验证,所提出的优化调度策略在满足灵活性需求的基础上,统筹各类资源,实现了系统中经济性、环保性、灵活性的均衡,并增强了对源荷不确定性风险的抵御能力。展开更多
随着能源互联网战略的深入实施,可再生能源与微电网的参与度不断攀升,系统中不确定性因素显著增加,各参与主体间的合作与竞争关系变得愈发错综复杂。从垂直和水平两个层面建立了电网、服务商及多微电网混合博弈双层电能交易体系。在垂...随着能源互联网战略的深入实施,可再生能源与微电网的参与度不断攀升,系统中不确定性因素显著增加,各参与主体间的合作与竞争关系变得愈发错综复杂。从垂直和水平两个层面建立了电网、服务商及多微电网混合博弈双层电能交易体系。在垂直层面提出主从博弈的思想,以服务商为主导者、微电网为从属者。构建不确定性问题分阶段优化的分段鲁棒优化模型,实现不确定性的差异化调度,提高鲁棒优化的灵活性。利用布尔-列和约束生成(Bool-Column and constraint generation,B-C&CG)算法求解模型,并把整个模型分为主问题和子问题:主问题优化电价不确定性问题,子问题优化源荷不确定问题。在水平层面搭建纳什谈判模型,通过交替方向乘子(alternating direction method of multipliers,ADMM)算法求解水平层面微电网之间的电能交互模型。利用分布式求解方法得出交易价格策略,再结合拉格朗日乘子法,交替优化各分部并更新乘子,得出各微电网之间的最佳交易电价。仿真结果表明,所提方案兼顾了系统的鲁棒性、经济性及灵活性,缩减了各微电网的成本并充分保护了各微网的隐私。展开更多
为减少温室气体的排放,以风电为代表的清洁能源大规模接入电网。如何消纳高占比、波动剧烈的风电,成为现代电力系统所面临的重要问题。在此背景下,将多端柔性直流输电系统(VSC based multi-terminal HVDC,VSCMTDC)对功率的灵活调节能力...为减少温室气体的排放,以风电为代表的清洁能源大规模接入电网。如何消纳高占比、波动剧烈的风电,成为现代电力系统所面临的重要问题。在此背景下,将多端柔性直流输电系统(VSC based multi-terminal HVDC,VSCMTDC)对功率的灵活调节能力纳入安全约束机组组合(security-constrained unit commitment,SCUC)问题中进行调控。设计日前机组组合、短期实时调节和滚动重调节三段式配合的调度框架,并基于列与约束生成算法(column-andconstraint generation,C&CG)设计三层迭代求解方法。通过该方法解决了传统二阶段鲁棒性机组组合偏于保守的弊端,有效提高了风电消纳。为了充分利用VSC换流站能独立调节有功、无功的优势,在SCUC结果的基础上进行无功电压优化,并基于Benders分解算法进行求解,有效降低了系统网损。最后,将所提模型应用于改进IEEE 30节点系统算例,验证模型的有效性和可行性。展开更多
【目的】针对地铁线路中断导致乘客需求不确定的问题,考虑采用基本接驳公交+补充接驳公交的方式进行恢复。【方法】首先,采用不确定性集描述起讫点(origin-destination,OD)需求的波动,以最小化累积性能损失为目标,以接驳车辆数、载客量...【目的】针对地铁线路中断导致乘客需求不确定的问题,考虑采用基本接驳公交+补充接驳公交的方式进行恢复。【方法】首先,采用不确定性集描述起讫点(origin-destination,OD)需求的波动,以最小化累积性能损失为目标,以接驳车辆数、载客量等为约束,构建基于两阶段鲁棒优化的接驳公交调度模型。接着,采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法进行求解。最后,以北京市地铁14号线和12号线为算例进行试验。【结果】在不确定需求场景下,使用两阶段鲁棒优化模型得出的方案和基本接驳线路方案相比,可减少16.6%的累积性能损失和14%的接驳车辆数量,提高20%的服务范围;与确定性模型相比,本文模型降低了6.3%的累积性能损失,特别是在恶劣场景下展现出更强的适应性和稳定性。【结论】本文提出的基于两阶段鲁棒优化的接驳公交调度模型,能够有效应对地铁线路中断情况下乘客需求波动的问题,展现出更强的鲁棒性。展开更多
文摘沙戈荒区域丰富的风光热资源有利于支撑高能耗数据中心集群快速发展,但会使其面临算力负载强时变性、风光出力间歇性及恶劣天气离网运行可靠性的多重挑战。为此,该文提出一种考虑任务负载需求响应及源荷不确定性的数据中心集群微网电-热设备容量协同优化配置方法。首先,根据计算任务对时延的敏感性,精细化建模可推迟可中断、可推迟不可中断及不可推迟3类任务负载的时间约束,在此基础上综合源荷不确定性建立数据中心集群微网“并网-离网”2阶段分布鲁棒优化模型,采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法求解。以青海某实际数据中心为案例的分析结果表明:所提出的方法可使微网容量配置成本下降约25.8%,弃风率下降约56%,并大幅提高数据中心集群微网离网运行可靠性。该文研究为沙戈荒区域绿色低碳数据中心建设提供了理论支撑。
文摘针对高比例可再生能源并网过程中因波动性与间歇性导致综合能源系统供电可靠性不足的问题,文中提出一种面向新能源小镇的两阶段鲁棒优化配置策略。首先,第一阶段利用源-荷历史数据,以系统配置成本最低为目标函数,对机组容量配置进行初步决策;第二阶段采用多面体不确定集描述源-荷的不确定性,以系统运行成本最低为目标函数,结合第一阶段的决策结果,获取最恶劣场景下源-荷预测功率数据。其次,引入不确定度参数以控制鲁棒优化配置方案的保守度。然后,利用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,通过迭代更新机组容量配置,收敛得到最优配置方案。最后,以我国北方某新能源小镇为研究案例,算例结果表明所提策略与优化方法具有可行性,且能够提高新能源小镇的供电可靠性和经济性。
文摘针对分布式光伏出力的不确定性对新型配电网合环运行产生的影响,文中提出了一种考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。考虑新型配电网合环电流的稳态约束和暂态约束,建立了新型配电网负荷均衡优化模型。在此基础上,采用K-means聚类对分布式光伏出力历史数据进行聚类,得到具有代表性的典型场景,同时考虑1-范数和∞-范数对置信区间的约束,建立考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。最后采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,在改进的IEEE-99节点上进行算例分析,验证了文中所提模型的有效性。
文摘针对新能源电力系统中源荷不确定性导致的系统调度灵活性严重不足问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的电力系统两阶段鲁棒优化模型。根据源荷不确定性特征,结合K-means法和鲁棒优化理论,在多时间尺度对电力系统灵活性需求进行量化。首先,建立日前鲁棒调度模型,充分挖掘火电机组、抽水蓄能等资源的灵活调节潜力,将火电灵活改造及抽水蓄能抽发状态作为模型的第一阶段决策变量,各灵活资源的出力作为第二阶段决策变量,并以灵活改造成本、碳排放成本及运行成本最小为优化目标。其次,在模型求解中,将所建立的两阶段鲁棒模型转化为相对独立的主问题和子问题,并采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法和强对偶理论反复迭代,以逼近最优解。最后,通过算例验证,所提出的优化调度策略在满足灵活性需求的基础上,统筹各类资源,实现了系统中经济性、环保性、灵活性的均衡,并增强了对源荷不确定性风险的抵御能力。
文摘随着能源互联网战略的深入实施,可再生能源与微电网的参与度不断攀升,系统中不确定性因素显著增加,各参与主体间的合作与竞争关系变得愈发错综复杂。从垂直和水平两个层面建立了电网、服务商及多微电网混合博弈双层电能交易体系。在垂直层面提出主从博弈的思想,以服务商为主导者、微电网为从属者。构建不确定性问题分阶段优化的分段鲁棒优化模型,实现不确定性的差异化调度,提高鲁棒优化的灵活性。利用布尔-列和约束生成(Bool-Column and constraint generation,B-C&CG)算法求解模型,并把整个模型分为主问题和子问题:主问题优化电价不确定性问题,子问题优化源荷不确定问题。在水平层面搭建纳什谈判模型,通过交替方向乘子(alternating direction method of multipliers,ADMM)算法求解水平层面微电网之间的电能交互模型。利用分布式求解方法得出交易价格策略,再结合拉格朗日乘子法,交替优化各分部并更新乘子,得出各微电网之间的最佳交易电价。仿真结果表明,所提方案兼顾了系统的鲁棒性、经济性及灵活性,缩减了各微电网的成本并充分保护了各微网的隐私。
文摘为减少温室气体的排放,以风电为代表的清洁能源大规模接入电网。如何消纳高占比、波动剧烈的风电,成为现代电力系统所面临的重要问题。在此背景下,将多端柔性直流输电系统(VSC based multi-terminal HVDC,VSCMTDC)对功率的灵活调节能力纳入安全约束机组组合(security-constrained unit commitment,SCUC)问题中进行调控。设计日前机组组合、短期实时调节和滚动重调节三段式配合的调度框架,并基于列与约束生成算法(column-andconstraint generation,C&CG)设计三层迭代求解方法。通过该方法解决了传统二阶段鲁棒性机组组合偏于保守的弊端,有效提高了风电消纳。为了充分利用VSC换流站能独立调节有功、无功的优势,在SCUC结果的基础上进行无功电压优化,并基于Benders分解算法进行求解,有效降低了系统网损。最后,将所提模型应用于改进IEEE 30节点系统算例,验证模型的有效性和可行性。
文摘【目的】针对地铁线路中断导致乘客需求不确定的问题,考虑采用基本接驳公交+补充接驳公交的方式进行恢复。【方法】首先,采用不确定性集描述起讫点(origin-destination,OD)需求的波动,以最小化累积性能损失为目标,以接驳车辆数、载客量等为约束,构建基于两阶段鲁棒优化的接驳公交调度模型。接着,采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法进行求解。最后,以北京市地铁14号线和12号线为算例进行试验。【结果】在不确定需求场景下,使用两阶段鲁棒优化模型得出的方案和基本接驳线路方案相比,可减少16.6%的累积性能损失和14%的接驳车辆数量,提高20%的服务范围;与确定性模型相比,本文模型降低了6.3%的累积性能损失,特别是在恶劣场景下展现出更强的适应性和稳定性。【结论】本文提出的基于两阶段鲁棒优化的接驳公交调度模型,能够有效应对地铁线路中断情况下乘客需求波动的问题,展现出更强的鲁棒性。
文摘新能源发电具有随机性和波动性,“沙戈荒”大型风光基地的新能源并网导致电网潮流复杂多变,线路阻塞几率增大,这对电网规划带来新挑战。动态热定值(dynamic thermalrating,DTR)技术能根据天气条件和设备状态评估线路的载流能力,可有效挖掘电网侧的灵活调节潜力。此外,储能的双向快速调节可缓解电网传输压力,具有一定的输电替代作用。因此,该文集成DTR技术,提出储能与输电网协同的鲁棒规划模型。为充分考虑输电线路DTR技术和储能的协同效果,规划模型中嵌入了基于典型日的运行模拟。通过基于多区域气象数据的DTR评估方法量化典型日内线路的动态传输能力,并在典型日运行模拟中采用鲁棒优化方法考虑新能源出力的不确定性,以更好地发挥储能的灵活调节作用。针对建立的鲁棒规划模型,提出一种适用于混合整数线性规划的改进列约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,并引入一种新的不精确C&CG迭代过程进行加速。通过西北电网实际系统分析表明,考虑DTR的输–储协同规划将规划线路数量从29条减少到10条,并提升了线路利用效率。此外,系统运行成本降低了9.6%,新能源消纳率从87.7%提升到95.1%。
