为提高系统风电消纳率,降低氢能利用成本和系统碳排放量,提出一种基于动态偏差信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的综合能源系统(integrated energy system,IES)协调优化策略。首先,在IES中引入混合制氢和富氧燃...为提高系统风电消纳率,降低氢能利用成本和系统碳排放量,提出一种基于动态偏差信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的综合能源系统(integrated energy system,IES)协调优化策略。首先,在IES中引入混合制氢和富氧燃烧捕集系统,并构建含混合制氢和富氧燃烧捕集系统的IES模型;其次,以总运行成本最低为目标,建立确定性场景下的系统调度模型;再次,针对在处理风荷不确定性问题中传统IGDT决策模型表现出过于保守的问题,提出了基于动态偏差的IGDT决策模型;最后,通过算例结果验证了所提策略能有效提高系统总体经济性,实现了系统低碳经济协调运行。展开更多
为改善风电电能质量,提升风电场参与电力市场程度并实现合理储能配置,文中基于广东省电力市场交易规则,综合考虑电能量市场价格与调频辅助服务市场价格的不确定性,提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)...为改善风电电能质量,提升风电场参与电力市场程度并实现合理储能配置,文中基于广东省电力市场交易规则,综合考虑电能量市场价格与调频辅助服务市场价格的不确定性,提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的风电场储能优化配置策略。在配置阶段考虑配置与运行相结合,构建风电场储能双层优化配置模型:上层以风储系统年净收益最大为目标进行储能容量配置,下层考虑风储系统实际运行场景,以日运行收益最大为目标优化风储系统运行策略。针对下层模型运行场景中电力市场价格不确定性,基于IGDT引入价格偏差系数,在双层模型的基础上,以价格偏差系数最大为目标,构建基于IGDT的风电场储能优化配置模型,通过联合优化得到储能配置结果。仿真算例表明,所提策略能够在电力市场价格波动的条件下实现经济合理的储能配置。展开更多
微电网的能量管理与优化调度作为构建新型电力系统的重要环节,提高其可再生能源的消纳水平、降低源荷不确定性风险以及优化系统运行成本具有重要意义。因此,文中提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的...微电网的能量管理与优化调度作为构建新型电力系统的重要环节,提高其可再生能源的消纳水平、降低源荷不确定性风险以及优化系统运行成本具有重要意义。因此,文中提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的含广义储能的独立直流微电网日前优化调度模型。首先,构建含超级电容的混合储能系统,以降低蓄电池运行成本,将具备虚拟储能特性的柔性负荷与混合储能相结合,形成广义储能,充分发挥微电网系统内灵活性资源特性;其次,考虑系统风光荷不确定性,引入IGDT模型,在确定性模型基础上建立风险规避策略下的鲁棒模型和风险投机策略下的机会模型,从2种决策角度追求降低风险与最大化收益;最后,基于算例仿真分析,证明该调度策略在降低微电网运行成本的基础上可量化不确定性因素对系统调度决策的影响,验证了模型的有效性和可参考性。展开更多
作为推动能源革命的重要市场手段,能源互联地区分布交易需根据地区多能源交易的特点,考虑可再生能源出力与负荷预测偏差风险来制定有效的市场策略,优化地区型多能源市场交易的灵活性与鲁棒性。首先,建立了完全竞争环境下各参与者基于自...作为推动能源革命的重要市场手段,能源互联地区分布交易需根据地区多能源交易的特点,考虑可再生能源出力与负荷预测偏差风险来制定有效的市场策略,优化地区型多能源市场交易的灵活性与鲁棒性。首先,建立了完全竞争环境下各参与者基于自身交易意愿,以效能最大化为目标制定报价报量、市场统一出清的地区电热气市场交易双层优化模型。其次,提出了上下层交互迭代博弈优化方法,通过参与者迭代博弈优化交易策略与市场迭代出清,提高参与者的交易灵活性并实现其效能最大化;通过市场能源供需关系与迭代效能变化情况来优化报价作为已知值,避免双层嵌套多子目标优化模型的非线性复杂求解。此外,为减小可再生能源出力与负荷预测偏差对参与者效能与市场交易的影响,基于信息间隙理论(information gap decision theory,IGDT)方法,在保证参与者最低效能条件下最大化预测偏差,求得的交易策略具有强鲁棒性。算例结果表明,分层交互迭代博弈机制能够实现地区电热气交易市场均衡,最大化参与者的效能与社会福利,具有较好的灵活性与经济性;通过IGDT方法,针对参与者可接受的不同效能偏差,最大化参与者所能承受的随机变量不确定度,使得交易决策具有较好的鲁棒性和可执行性。展开更多
由于分布式电源(distributed generator,DG)的接入,有源配电网运行的不确定性显著增大。其中,负荷需求及DG出力的不确定性对于恢复策略的制定影响显著。为此,提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的配...由于分布式电源(distributed generator,DG)的接入,有源配电网运行的不确定性显著增大。其中,负荷需求及DG出力的不确定性对于恢复策略的制定影响显著。为此,提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的配电网故障下失电负荷恢复的鲁棒决策模型。对于给定的不确定参数变化集,该模型给出的策略可以保证恢复结果不差于某一预设的最低可接受度。基于该模型,开发了以恢复更多失电负荷为目标的鲁棒恢复程序。最后,采用PG&E 69节点配电网算例系统对于所提方法进行了分析验证。展开更多
随着风电渗透率的提高,大功率风电爬坡可造成系统功率不平衡,甚至导致停电事故。提出了基于信息差距决策理论(information gap decision theory,IGDT)鲁棒模型的风电爬坡事件协调调度决策方法。分析了各参与方的调度成本及约束条件,采...随着风电渗透率的提高,大功率风电爬坡可造成系统功率不平衡,甚至导致停电事故。提出了基于信息差距决策理论(information gap decision theory,IGDT)鲁棒模型的风电爬坡事件协调调度决策方法。分析了各参与方的调度成本及约束条件,采用常规机组、风电场及需求侧协调调度的方式,降低风电爬坡事件的不利影响,并保证决策方案的经济性;利用IGDT方法处理风电功率的不确定性,构建最恶劣爬坡场景,制定针对预期成本具有鲁棒性的决策方案。算例及实际系统不同情形下调度决策方案的分析和比较,验证了所提调度决策方法的鲁棒性和经济性。展开更多
光热电站出力灵活、可调度性强,可作为调节资源参与多源联合调度,但现有调度方案缺乏考虑风电、光照功率及负荷等多参量不确定性对系统运行的影响,使得决策面临运行风险。为此,提出了一种基于信息间隙决策理论(Information Gap Decision...光热电站出力灵活、可调度性强,可作为调节资源参与多源联合调度,但现有调度方案缺乏考虑风电、光照功率及负荷等多参量不确定性对系统运行的影响,使得决策面临运行风险。为此,提出了一种基于信息间隙决策理论(Information Gap Decision Theory,IGDT)的多源联合调度策略。分析了光热电站运行特性及系统多源协调机理,根据风电功率、光照强度和负荷需求的不确定性特征,建立了多源联合鲁棒调度模型和机会调度模型,并给出了整体调度策略流程。通过调整模型的水平因子值,可实现不同风险下的多源联合优化调度决策。算例结果表明,该策略能充分量化不确定性因素对调度运行的影响,提升系统运行的经济性。展开更多
极端自然灾害的频发给电-气综合能源系统安全运行造成了严重影响,而在灾害发生前制定合理的规划策略可以有效提升系统的弹性。综合考虑扩展与加固规划,结合鲁棒优化与信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)提出了一...极端自然灾害的频发给电-气综合能源系统安全运行造成了严重影响,而在灾害发生前制定合理的规划策略可以有效提升系统的弹性。综合考虑扩展与加固规划,结合鲁棒优化与信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)提出了一种面向电-气综合能源系统弹性提升的灾前规划方法。首先,以台风作为典型灾害进行灾害不确定性建模,得到系统时空不确定故障集。其次,建立了三级混合IGDT弹性规划模型,上-中层为双层鲁棒扩展规划,其中上层为正常投资扩展规划模型,中层是在上层的基础上优化最严重灾害下的最小失负荷,下层在上-中层规划的基础上基于IGDT对系统进行加固规划。然后,采用列与约束生成算法对模型进行求解。最后,通过算例验证了模型与该方法的有效性。展开更多
为应对大规模分布式电源DG(distribution generation)接入给配电网带来的挑战,考虑DG出力的不确定性以及电网储能投资成本的有限性,提出基于信息间隙决策理论IGDT(information gap decision theory)-机会约束的配电网最大DG可开放容量...为应对大规模分布式电源DG(distribution generation)接入给配电网带来的挑战,考虑DG出力的不确定性以及电网储能投资成本的有限性,提出基于信息间隙决策理论IGDT(information gap decision theory)-机会约束的配电网最大DG可开放容量评估方法。首先,以最大化DG可开放容量为目标,综合考虑储能投资成本以及节点电压和线路容量机会约束等约束,建立基于IGDT-机会约束的配电网最大DG可开放容量评估模型;其次,对IGDT模型中的max项、机会约束以及网络重构等相关约束进行转化,并利用Cplex求解器对转化后的混合整数线性规划模型进行求解;最后,通过某地区有源中压配电网实例分析,验证了所提方法的有效性。展开更多
【目的】随着光伏渗透率增加,光伏的波动性和随机性导致用户净负荷峰谷波动加剧,从而引起需量电费增加。储能可以利用削峰填谷的特性降低需量电费,但储能高昂的初始投资限制了其在用户侧的大规模应用。【方法】为此,提出了一种基于主从...【目的】随着光伏渗透率增加,光伏的波动性和随机性导致用户净负荷峰谷波动加剧,从而引起需量电费增加。储能可以利用削峰填谷的特性降低需量电费,但储能高昂的初始投资限制了其在用户侧的大规模应用。【方法】为此,提出了一种基于主从博弈定价和信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的含电动汽车需求响应光伏园区储能最优配置方法。首先,综合考虑上网电价、分时电价、需量电价、电动汽车的购售电价及光伏出力的不确定性,构建了基于IGDT的储能配置模型和电动汽车集群优化运行模型。其次,将园区作为领导者,电动汽车作为跟随者,构建了园区和电动汽车成本最小化的主从博弈模型。然后,通过KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件和线性规划对偶定理将主从博弈模型转化为混合整数线性规划问题进行求解。最后,以某一地区光伏园区为研究对象进行分析。【结果】结果表明,所提策略在光伏出力不确定环境下使园区年综合成本降低了12.06%,电动汽车用户的充放电成本降低了54.88%,由于电动汽车参与园区调度,储能配置容量和储能配置功率减少了62.80%,上网电量减少了1.32%,提高了光伏的就地消纳率,鲁棒优化模型与所提IGDT模型相比,园区成本高出了1.97%,证明IGDT模型的经济性更佳。【结论】所提策略在降低园区综合成本的同时满足了电动汽车的充电需求,降低了车主的充电成本,实现了博弈双方互利共赢。展开更多
在对可再生能源高比例渗透的独立微电网进行规划的过程中,风光出力的不确定性给精益化规划目标的实现带来困难。为此,提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的含氢储能的独立微电网优化规划方法。首先,...在对可再生能源高比例渗透的独立微电网进行规划的过程中,风光出力的不确定性给精益化规划目标的实现带来困难。为此,提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的含氢储能的独立微电网优化规划方法。首先,构建含氢储能的独立微电网基本结构,基于该结构阐述含氢储能系统的基本工作原理并建立其简化数学模型;其次,基于IGDT鲁棒优化思想建立不确定场景集;然后,建立考虑激励型需求响应(demand response,DR)的独立微电网双层鲁棒优化规划模型,其中外层模型以微电网综合成本等年值最小为优化目标,内层模型以微电网年运行成本最低为优化目标;最后,采用带有精英保留策略的遗传算法对双层鲁棒优化规划模型进行求解。算例结果验证了所建模型的合理性和有效性,为含氢储能的独立微电网优化规划提供了参考。展开更多
文摘为提高系统风电消纳率,降低氢能利用成本和系统碳排放量,提出一种基于动态偏差信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的综合能源系统(integrated energy system,IES)协调优化策略。首先,在IES中引入混合制氢和富氧燃烧捕集系统,并构建含混合制氢和富氧燃烧捕集系统的IES模型;其次,以总运行成本最低为目标,建立确定性场景下的系统调度模型;再次,针对在处理风荷不确定性问题中传统IGDT决策模型表现出过于保守的问题,提出了基于动态偏差的IGDT决策模型;最后,通过算例结果验证了所提策略能有效提高系统总体经济性,实现了系统低碳经济协调运行。
文摘为改善风电电能质量,提升风电场参与电力市场程度并实现合理储能配置,文中基于广东省电力市场交易规则,综合考虑电能量市场价格与调频辅助服务市场价格的不确定性,提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的风电场储能优化配置策略。在配置阶段考虑配置与运行相结合,构建风电场储能双层优化配置模型:上层以风储系统年净收益最大为目标进行储能容量配置,下层考虑风储系统实际运行场景,以日运行收益最大为目标优化风储系统运行策略。针对下层模型运行场景中电力市场价格不确定性,基于IGDT引入价格偏差系数,在双层模型的基础上,以价格偏差系数最大为目标,构建基于IGDT的风电场储能优化配置模型,通过联合优化得到储能配置结果。仿真算例表明,所提策略能够在电力市场价格波动的条件下实现经济合理的储能配置。
文摘微电网的能量管理与优化调度作为构建新型电力系统的重要环节,提高其可再生能源的消纳水平、降低源荷不确定性风险以及优化系统运行成本具有重要意义。因此,文中提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的含广义储能的独立直流微电网日前优化调度模型。首先,构建含超级电容的混合储能系统,以降低蓄电池运行成本,将具备虚拟储能特性的柔性负荷与混合储能相结合,形成广义储能,充分发挥微电网系统内灵活性资源特性;其次,考虑系统风光荷不确定性,引入IGDT模型,在确定性模型基础上建立风险规避策略下的鲁棒模型和风险投机策略下的机会模型,从2种决策角度追求降低风险与最大化收益;最后,基于算例仿真分析,证明该调度策略在降低微电网运行成本的基础上可量化不确定性因素对系统调度决策的影响,验证了模型的有效性和可参考性。
文摘作为推动能源革命的重要市场手段,能源互联地区分布交易需根据地区多能源交易的特点,考虑可再生能源出力与负荷预测偏差风险来制定有效的市场策略,优化地区型多能源市场交易的灵活性与鲁棒性。首先,建立了完全竞争环境下各参与者基于自身交易意愿,以效能最大化为目标制定报价报量、市场统一出清的地区电热气市场交易双层优化模型。其次,提出了上下层交互迭代博弈优化方法,通过参与者迭代博弈优化交易策略与市场迭代出清,提高参与者的交易灵活性并实现其效能最大化;通过市场能源供需关系与迭代效能变化情况来优化报价作为已知值,避免双层嵌套多子目标优化模型的非线性复杂求解。此外,为减小可再生能源出力与负荷预测偏差对参与者效能与市场交易的影响,基于信息间隙理论(information gap decision theory,IGDT)方法,在保证参与者最低效能条件下最大化预测偏差,求得的交易策略具有强鲁棒性。算例结果表明,分层交互迭代博弈机制能够实现地区电热气交易市场均衡,最大化参与者的效能与社会福利,具有较好的灵活性与经济性;通过IGDT方法,针对参与者可接受的不同效能偏差,最大化参与者所能承受的随机变量不确定度,使得交易决策具有较好的鲁棒性和可执行性。
文摘随着风电渗透率的提高,大功率风电爬坡可造成系统功率不平衡,甚至导致停电事故。提出了基于信息差距决策理论(information gap decision theory,IGDT)鲁棒模型的风电爬坡事件协调调度决策方法。分析了各参与方的调度成本及约束条件,采用常规机组、风电场及需求侧协调调度的方式,降低风电爬坡事件的不利影响,并保证决策方案的经济性;利用IGDT方法处理风电功率的不确定性,构建最恶劣爬坡场景,制定针对预期成本具有鲁棒性的决策方案。算例及实际系统不同情形下调度决策方案的分析和比较,验证了所提调度决策方法的鲁棒性和经济性。
文摘为减弱光伏发电出力的不确定性给光伏并网带来的影响,研究了光储-电动汽车(electric vehicle,EV)混合系统优化调度。光储电站运营商以充电补贴的方式引导部分电动汽车改变其原始充电习惯,在光伏发电出力较高时段结合储能系统消纳过剩光伏,并以运营商收益最大化为目标建立光储-EV混合系统日前优化调度模型;同时考虑到光伏预测值与实际值之间的偏差,利用信息差距决策理论(information gap decision theory,IGDT)模拟其偏差,得到不同预期目标下的决策解,为运营商提供决策支持,并结合算例进行分析,验证模型的合理性。
文摘光热电站出力灵活、可调度性强,可作为调节资源参与多源联合调度,但现有调度方案缺乏考虑风电、光照功率及负荷等多参量不确定性对系统运行的影响,使得决策面临运行风险。为此,提出了一种基于信息间隙决策理论(Information Gap Decision Theory,IGDT)的多源联合调度策略。分析了光热电站运行特性及系统多源协调机理,根据风电功率、光照强度和负荷需求的不确定性特征,建立了多源联合鲁棒调度模型和机会调度模型,并给出了整体调度策略流程。通过调整模型的水平因子值,可实现不同风险下的多源联合优化调度决策。算例结果表明,该策略能充分量化不确定性因素对调度运行的影响,提升系统运行的经济性。
文摘极端自然灾害的频发给电-气综合能源系统安全运行造成了严重影响,而在灾害发生前制定合理的规划策略可以有效提升系统的弹性。综合考虑扩展与加固规划,结合鲁棒优化与信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)提出了一种面向电-气综合能源系统弹性提升的灾前规划方法。首先,以台风作为典型灾害进行灾害不确定性建模,得到系统时空不确定故障集。其次,建立了三级混合IGDT弹性规划模型,上-中层为双层鲁棒扩展规划,其中上层为正常投资扩展规划模型,中层是在上层的基础上优化最严重灾害下的最小失负荷,下层在上-中层规划的基础上基于IGDT对系统进行加固规划。然后,采用列与约束生成算法对模型进行求解。最后,通过算例验证了模型与该方法的有效性。
文摘为应对大规模分布式电源DG(distribution generation)接入给配电网带来的挑战,考虑DG出力的不确定性以及电网储能投资成本的有限性,提出基于信息间隙决策理论IGDT(information gap decision theory)-机会约束的配电网最大DG可开放容量评估方法。首先,以最大化DG可开放容量为目标,综合考虑储能投资成本以及节点电压和线路容量机会约束等约束,建立基于IGDT-机会约束的配电网最大DG可开放容量评估模型;其次,对IGDT模型中的max项、机会约束以及网络重构等相关约束进行转化,并利用Cplex求解器对转化后的混合整数线性规划模型进行求解;最后,通过某地区有源中压配电网实例分析,验证了所提方法的有效性。
文摘【目的】随着光伏渗透率增加,光伏的波动性和随机性导致用户净负荷峰谷波动加剧,从而引起需量电费增加。储能可以利用削峰填谷的特性降低需量电费,但储能高昂的初始投资限制了其在用户侧的大规模应用。【方法】为此,提出了一种基于主从博弈定价和信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的含电动汽车需求响应光伏园区储能最优配置方法。首先,综合考虑上网电价、分时电价、需量电价、电动汽车的购售电价及光伏出力的不确定性,构建了基于IGDT的储能配置模型和电动汽车集群优化运行模型。其次,将园区作为领导者,电动汽车作为跟随者,构建了园区和电动汽车成本最小化的主从博弈模型。然后,通过KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件和线性规划对偶定理将主从博弈模型转化为混合整数线性规划问题进行求解。最后,以某一地区光伏园区为研究对象进行分析。【结果】结果表明,所提策略在光伏出力不确定环境下使园区年综合成本降低了12.06%,电动汽车用户的充放电成本降低了54.88%,由于电动汽车参与园区调度,储能配置容量和储能配置功率减少了62.80%,上网电量减少了1.32%,提高了光伏的就地消纳率,鲁棒优化模型与所提IGDT模型相比,园区成本高出了1.97%,证明IGDT模型的经济性更佳。【结论】所提策略在降低园区综合成本的同时满足了电动汽车的充电需求,降低了车主的充电成本,实现了博弈双方互利共赢。
文摘在对可再生能源高比例渗透的独立微电网进行规划的过程中,风光出力的不确定性给精益化规划目标的实现带来困难。为此,提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的含氢储能的独立微电网优化规划方法。首先,构建含氢储能的独立微电网基本结构,基于该结构阐述含氢储能系统的基本工作原理并建立其简化数学模型;其次,基于IGDT鲁棒优化思想建立不确定场景集;然后,建立考虑激励型需求响应(demand response,DR)的独立微电网双层鲁棒优化规划模型,其中外层模型以微电网综合成本等年值最小为优化目标,内层模型以微电网年运行成本最低为优化目标;最后,采用带有精英保留策略的遗传算法对双层鲁棒优化规划模型进行求解。算例结果验证了所建模型的合理性和有效性,为含氢储能的独立微电网优化规划提供了参考。
