考虑高载能负荷参与的多时间尺度风电消纳调度
适应新型电力系统发展的协同调度理论研究
适应新型电力系统发展的协同调度理论研究摘要:从新的电力发展现状出发，阐述了电力调度必须向协作方向发展的必要性。
本文从理论上探讨了在电力系统的协调过程中如何利用协同作用、协作方式来解决不确定问题，从而达到协同调度的目的。
本文主要探讨了利用主动负载来克服源协同调度、源网络结构形式趋同的问题，并对分布自治和整体规划相结合的源协同调度进行了时变建模、算法和实现。
关键词:新型电力系统；协同调度；理论研究前言作为能源利用与转换的主体之一，电力系统(亦称动力系统)必须向绿色、低碳、环保和节能的资源利用可持续化方向发展，这种趋势也促使电力系统的源(源指主动源、被动源、主动载荷和常规载荷，也即驱动或制动的动力部分)和网(网指输电、配电及其源中电的部分，也即制动或驱动的电力部分)呈现分布、多元、关联、互补的新的复杂形态。
在新形态的电力系统中，如何调度与运行控制面临两个突出的矛盾:一是源电力的有功功率平衡中主动的源与被动的源间的矛盾。
化石能源发电(主动电源)发展处于减缓的态势，风、光、水等可再生能源发电(被动电源)迅猛发展，电动汽车，各类储能，可控、可中断柔性负荷等具有主动行为的技术(简称主动负荷)不断涌现，而且呈现分散、分布的发展趋势，使有限的主动电源和主动负荷应对被动电源和常规负荷的过程中必须面对分散式、分布式、强不确定性接纳能力的考验；二是源有功功率平衡的电压支撑中主动的量与被动的量间的矛盾。
在同步电网为根本的基础上，被动电源不仅以集中方式大规模接入输电网，以分布式、微网等分散形式接入配电网，而且发电呈现异步、直流等紧密依赖于同步电网的方式。
系列的、间接有主动行为(灵活补偿与控制，输配元件状态切换)的柔性控制技术不断涌现，使有限的主动电源和柔性控制技术应对强不确定性下满足源电力的有功功率平衡的支撑中必须面对电网电压支撑、电能传输能力的考验。
1、电力系统调度理论研究的进程演变1.1以协调为主导对电力系统调度的问题，自上世纪20年代到90年代期间，电力系统调度理论研究主要是在主动电源、输电网和常规负荷(配电环节通过聚合负荷等值)间展开理论研究与工程实践，研究与实践的目的是超前地做出电力系统运行调度与控制的预期决策，即给出期望的发电计划，以及围绕该计划应对预测误差的与自动发电控制、自动电压控制以及紧急事故情境下衔接的有功功率备用、无功电压支撑的策略。
考虑季节特性的多时间尺度电动汽车负荷预测模型
第50卷第5期电力系统保护与控制Vol.50 No.5 2022年3月1日 Power System Protection and Control Mar. 1, 2022 DOI: 10.19783/ki.pspc.210628考虑季节特性的多时间尺度电动汽车负荷预测模型牛牧童，廖 凯，杨健维，向悦萍(西南交通大学电气工程学院，四川 成都 611756)摘要：当前对电动汽车(Electric Vehicle, EV)充电负荷预测的研究大多集中在短期单一时间尺度，且鲜有考虑在较长时间尺度下不同季节电动汽车充电负荷存在的差异。
基于此，提出一种考虑季节特性的多时间尺度电动汽车负荷预测模型。
首先，考虑季节特性对EV的电池最大载电量、里程耗电量和空调耗电量的影响，结合时空分布规律建立短期日内的电动汽车充电负荷预测模型。
其次，为了展现从短期(短时间尺度)到中长期(长时间尺度)的多时间尺度特性，建立考虑多种因素影响的Bass修正模型预测未来不同年份的EV保有量。
结合短期EV充电负荷预测模型，可延展至中长期EV充电负荷的预测，从而实现综合短期、中长期的多时间尺度EV负荷预测。
最后，采用上海市气温信息及行车数据进行仿真验证。
结果表明，所提模型可以有效地预测未来数年EV发展趋势以及考虑季节特性的多时间尺度EV充电负荷。
关键词：电动汽车；负荷预测；Bass模型；多时间尺度；季节特性Multi-time-scale electric vehicle load forecasting model considering seasonal characteristicsNIU Mutong, LIAO Kai, YANG Jianwei, XIANG Yueping(School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China)Abstract: Current research on electric vehicle (EV) charging load forecasting is mostly focused on a short-term single time-scale, and few consider the differences of electric vehicle charging load in different seasons on a longer time scale.Therefore, a multi-time-scale electric vehicle load forecasting method considering seasonal characteristics is proposed.First, a short-term day-to-day electric vehicle charging load prediction model is established taking into account the influence of seasonal characteristics on the initial battery power, mileage power and air-conditioning power consumption of the EV, and combining time and space distribution rules. Secondly, in order to show the characteristics of multiple time scales from short-term (within a day) to medium-and long-term (years), a modified Bass model that takes into account the influence of multiple factors is built to predict the EV holdings in different years in the future. Combined with short-term EV, the charging load forecasting model can be extended to mid-to-long-term EV charging load forecasting, thereby achieving multi-time-scale EV load forecasting and integrating short-term and mid-to-long-term. Finally, through simulation verification with the temperature information and driving data of Shanghai, the results demonstrate that the proposed model is able to effectively predict the EV development trend over the next few years and the EV charging load under multiple time scales considering seasonal characteristics.This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 51977180).Key words: electric vehicle; load forecasting; Bass model; multi-time-scale; seasonal characteristics0 引言以电动汽车(Electric Vehicle, EV)为代表的新能源动力交通工具是解决化石能源危机与环境污染问题的重要措施之一[1-2]。
考虑风-光-荷时空相关性的分布式电源和广义储能联合规划
第41卷第6期2021年6月电力自动化设备Electric Power Automation Equipment Vol.41No.6 Jun.2021考虑风-光-荷时空相关性的分布式电源和广义储能联合规划高锋阳1，袁成1，李昭君1，齐晓东1，庄圣贤2（1.兰州交通大学自动化与电气工程学院，甘肃兰州730070；2.西南交通大学电气工程学院，四川成都610031）摘要：在分布式电源（DG）和广义储能（GES）联合规划中，针对运行与规划如何紧密耦合、在获取大量分散资源行为规律的基础上如何预测其在规划周期内的关联特性的难题，提出了多能互补发电系统中DG与GES的双层优化规划方法。
上层以新能源历史出力为输入，建立了考虑综合成本、DG承载能力和系统综合运行风险的上层规划模型，决策得到DG和GES的安装方案；下层考虑运行成本以平衡各储能系统的充放电功率，决策得到GES的调度策略。
提出了可描述多维风-光-荷时空相关性的MD-K2贝叶斯网络模型，用于实现多元数据驱动下DG和GES的协同优化。
算例测试结果验证了所提模型和方法的合理性以及有效性。
关键词：时空相关性；广义储能；分布式电源；联合规划；MD-K2贝叶斯网络中图分类号：TM715文献标志码：A DOI：10.16081/j.epae.2021060070引言随着产业成本降低、技术完善、风光等自然资源出力建模精度的提高以及能源政策的不断推进，作为用户侧电能转换和利用核心环节的配电网正经历着“主动”演变［1］。
系统内分布式电源DG（Distributed Generation）的渗透率大幅增长［2］，在给源端注入新活力的同时，也给电力平衡调节和电网安全运行提出新的挑战。
高渗透率DG就地消纳能力受负荷增速和外送电网建设速度约束限制［3］，导致出现源-网-荷发展不协调的问题，而一些具有高度灵活性的灵活性资源有足够的潜力来支撑配电网形态演变下的规划技术新需求。
现有的电网电源规划主要围绕DG进行，依据DG消纳能力［4］、电能质量安全［5］、不同投资主体的收益以及DG带来的潜在收益［6］等指标建立DG的选址定容规划模型。
风电场的多目标调度优化
风电场的多目标调度优化随着环境保护意识的增强和清洁能源的发展，风电作为一种可再生的清洁能源得到了越来越广泛的应用。
但是，风电场在运行中存在着诸多的挑战，如风速难以预测、风机寿命短、运行成本高等。
因此，为了实现风电场的可持续性运行，必须优化风电场的多目标调度。
本文将探讨风电场的多目标调度问题及其优化方法。
一、风电场的多目标调度问题风电场一般由多个风机组成，每个风机都有多个控制变量，如叶片角度、转速、功率等。
因此，将风电场的多个目标融合在一起进行调度，需要考虑的变量非常多，如风机的功率输出、风电场的风电比、风机的寿命、风电场的经济效益等。
这些变量之间存在着相互制约和相互影响的关系，如果只优化其中一两个变量，可能会带来其他方面的损失。
二、风电场的多目标调度优化方法1. 基于遗传算法的优化方法遗传算法是一种基于生物进化过程的优化算法，通过对优良个体进行交叉、变异、选择等操作，逐步优化目标函数，从而找到全局最优解。
将遗传算法用于风电场的多目标调度优化中，可以通过优化风速与功率的匹配度、降低停机时间、提高机组可靠性、提高风机转速等手段，从而提高风电场的经济效益。
2. 基于模糊理论的优化方法模糊理论是一种处理不确定性问题的数学工具，它通过将现实世界中的真实情况转化为隶属度函数，从而解决不确定性、复杂性、模糊性等问题。
将模糊理论应用于风电场的多目标调度优化中，可以通过建立风速、风功率、机组可靠性、经济效益等指标的模糊集合，从而根据各指标的权重值调整各因素对应的隶属度函数，进而确定最优的风电场调度方案。
3. 基于神经网络的优化方法神经网络是一种模拟人类大脑结构的人工智能技术，通过对风电数据进行学习和训练，可以识别风电场运行的规律和特征，为风电场的多目标调度提供支持。
将神经网络应用于风电场的多目标调度优化中，可以通过建立风速、风功率、机组可靠性、经济效益等指标的多层神经网络模型，从而预测未来的风速和风功率，并根据预测结果调整风电场的运行方案。
考虑环保成本的风电消纳综合能源系统调度模型设计
考虑环保成本的风电消纳综合能源系统调度模型设计摘要：由于电力不能长期有效储存，因此必须提高可再生能源的消耗水平，并可能将其限制在电力系统的内部，这很难解决。
电气和热力系统具有很强的耦合性和互补性。
例如，热电联产机组可以在发电的同时产生热量，而电力锅炉可以将电能转化为热量。
电能的传输和利用必须同时进行，热量的传输和利用具有较大的惯性，下面讨论考虑环境成本的风能消耗综合能源系统规划模型设计。
关键词：考虑环保成本；风电消纳综合能源系统调度；模型设计引言近年来，分布式可再生能源受到广泛关注，典型地包括风力发电、光伏发电以及它们构成的集成能源系统。
其中风力发电的主要问题是系统去除水平有限，导致大量风力排放。
另一方面，在集成能源系统中，除了电力负荷外，还有一定比例的热冷负荷。
现有解决方案利用电气设备满足系统的热负荷需求，从而增加了系统的电需求，系统的热负荷比大，负荷曲线谷的最大差异就会增加。
因此，需要进一步研究综合能源系统风力发电水平和负荷峰值差异的改善。
1热综合能源系统结构框架新的电热综合供电系统分为“源”、“网”、“荷”、“储”四个领域。
提供了“源”端子、电源电压指示灯、电机组和热节能电源。
“网”考虑热网格的动态热特性。
“储”具有两种类型的电气和热存储。
还有同时充当“电负荷”和“热源”的能量转换装置电锅炉。
加热网是热系统中“网”的一部分，但由于其固有的热特性，可以视为潜在的大容量存储设备。
因此，加热网络具有两个特性:“网”和“储”。
在电力系统中，热网可以看作是负荷的一部分，电力系统可以利用其巨大的热特性和灵活的温度要求进行协调的性能控制。
进一步推动在综合能源系统中根据不同的时间尺度和空间限制调整能源生产和能源消耗，以增加可再生能源的能源使用和消费。
2荷协调与风电消纳机理分析在负荷方面，可移动负荷被用作可再生能源消费的主要工具。
把微型油罐设备和燃料电池纳入系统的经济规划中，产生了电力和负荷协调的运行优化模型。
国网经研院总工程师 李晖：新型电力系统规划设计面临诸多新挑战
国网经研院总工程师李晖：新型电力系统规划设计面临诸多新挑战新型电力系统是一项涉及多行业、多学科的复杂系统性工程，尤其离不开科学、高效的规划设计工作。
那么，如何做好新型电力系统的顶层设计、完善底层逻辑？如何开展新型电力系统科研创新、规划设计等工作？作为国家电网有限公司电网规划和工程设计技术归口单位的国网经济技术研究院有着自己的见解。
带着上述问题，本报记者近日采访了国网经济技术研究院总工程师李晖。
新型电力系统有“4个新”中国能源报：从整个电力系统的规划设计角度来看，新型电力系统有哪些“新变化”？李晖：与传统电力系统相比，新型电力系统的供给侧、电网侧、消费侧及二次系统将发生革命性变化，体现为“4个新”，即新的电源装机结构、新的电网形态、新的电力负荷特性、新的二次系统控制模式。
具体而言，从供给侧看，能源结构将发生改变，可再生能源将实现大规模开发利用，逐步取代化石能源。
预计到2030年，我国新能源在装机规模上将成为第一大电源，对电力系统供需平衡和清洁能源消纳能力提出了更高要求，需要增加电源装机的容量冗余度，同时配套建设相应的灵活调节能力。
从电网侧看，将由以常规电源、单向供电为主向高比例电力电子化和新能源、双向供电的电网形态转变。
随着大型风光电基地的开发，跨区送电将继续增加，需加大特高压及各级电网发展力度，提升高比例新能源外送消纳能力、多直流承载能力。
另一方面，中东部地区分布式新能源大规模开发，对配电网的接入能力提出了更高要求。
通过大电网与配电网灵活互济、协调运行，实现大规模新能源与电网的协调发展。
从消费侧看，将由用户侧单向用电向电能双向传输转变。
多元用电负荷、分布式电源、新型储能将快速发展，负荷特性由传统的刚性用电需求、单向用电向柔性用电需求、用户电能双向传输转变，终端能源侧的电力产消者将大量出现，电力供需平衡模式由“源随荷动”向“源荷互动”转变。
从二次系统看，电力系统控制模式将发生深刻变化。
随着新能源电力和电量占比的提升，电力系统不确定性增大、复杂性增加、可控性变差，这将推动一体化控制向主配网协同、微电网自治等控制模式转变。
大规模水风光互补调度模式探析
80 引言风电、光伏发电为代表的新能源发电快速发展，但是风力、光伏发电由于其随机性、波动性、间歇性特点，大规模接入后将给电力系统安全稳定运行带来严峻挑战[1-2]。
近年来，由于“极热无风”“夜晚无光”“冬季枯水”等清洁能源发电的天然属性，甚至异常气候条件导致“汛期反枯”，特别是伴随新能源并网规模的快速扩大，巨大的灵活性需求缺口带来的弃电风险、高比例清洁能源系统安稳运行等问题越来越突出。
因此，能源开发将不能局限于单一品种，而应呈现多能互补方式。
为实现“双碳”国家战略，火电机组装机规模发展受到制约，相比之下常规水电技术成熟、具有优质的调节能力，是我国目前发电规模最大的清洁能源，有望在未来一段时间继续发展，发展规模与风光发电的规模具备良好匹配性（如图1所示），故而清洁可再生的“水风光”多能互补开发是保障能源可靠供给的有效方式[3-4]。
大规模水风光互补调度模式探析吴 峰，李 杨（河海大学电气与动力工程学院，江苏省南京市 211100）摘 要：光伏发电具有昼发夜停的特点，日内出力过程呈“钟型”；风力发电出力随机性强，并呈现反调峰特点。
通过水电调节平抑风电和光伏发电的随机波动，水风光互补利用是支撑“双碳”目标实现的有效途径。
在此背景下，针对现有水风光电源并网接入场景，分析了我国典型水风光清洁能源互补开发形式，探析了大规模水风光电源依托电网互补和打捆互补调度模式，对比分析了两种调度模式的优缺点，并对大规模水风光互补调度关键技术进行展望，为将来大规模水风光互补利用提供参考。
关键词：大规模水风光；互补协同；调度策略中图分类号：TM73 文献标识码：A 学科代码：480.6 DOI ：10.3969/j.issn.2096-093X.2024.02.002基金项目：国家自然科学基金联合基金重点资助项目（U23B20140）。
装机容量/ 亿千瓦年份非抽水蓄能储能抽水蓄能生物质及其他太阳能发电风电核电水电气电煤电图1 各类电源装机发展展望Figure 1 Development prospects for Installed capacity of various types of power supplies随着以水风光为主的清洁能源基地和高比例清洁能源电网等实际工程的规划和逐步实施，大规模水风光电源以何种形式参与调度亟待理论与技术突破。
考虑新能源消纳的储能优化配置方法研究
考虑新能源消纳的储能优化配置方法研究张 弘（中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司）摘 要：为了有效提高风电利用率，在储能优化配置成熟的基础上，考虑供需平衡的特点，对各种能源形态进行合理整合和统一规划配置。
首先，考虑到储能系统的需求，建立了灵活的供需模型；其次，根据柔性供需模型，设定风电与储能系统的联合供需平衡裕度，对储能进行优化配置。
仿真结果表明，该配置方法可以有效弥补原有能源系统单独规划、独立运行的不足，打破能源壁垒，提高能源利用效率，优化能源系统结构。
关键词：新能源消纳；储能优化；资源配置；供需模型０ 引言随着新能源的广泛利用，其消纳成为一个重要问题。
储能技术被广泛应用于解决风电的消纳问题，其可以将多余的风能转化为电能存储在电池等设备中，以供需要时使用。
针对风电消纳的储能优化配置方法包括基于输电网、储能技术、能源互联网和智能配电网的方法。
这些方法都通过优化能源系统的配置、调度和控制，来提高风电的消纳能力，实现风电的有效利用。
在实际应用中，需要根据具体的需求和条件，综合考虑不同方法的优势和限制，选择适合的优化配置方法［１ ２］。
基于新能源消纳的储能优化配置分析是指对于新能源的发电和消纳情况，用优化方法来确定最佳的能源配置和运行策略。
该分析旨在提高新能源的消纳效率，减少能源浪费，并优化电网运行的可靠性和稳定性。
１ 储能系统的原理及供应模式分析１ １ 储能系统分析储能设备选择分析主要可以从以下几个方面进行考虑［３］。
功能需求：首先需要确定储能设备的功能需求，即需要储能设备满足哪些需求，如平滑负荷、备用电源、防止断电、调节电网频率和电压等。
不同的功能需求可能需要不同类型的储能设备来实现，如电池储能可用于平滑负荷，抽水蓄能可用于调节电网频率等。
储能容量和功率：根据实际负荷需求和储能设备的功能需求，确定需要的储能容量和功率，储能容量决定了储能设备能够储存多少电能，而储能功率则决定了储能设备能够输出或吸收多少功率。
国家能源局关于做好新能源消纳工作保障新能源高质量发展的通知
国家能源局关于做好新能源消纳工作保障新能源高质量发展的通知文章属性•【制定机关】国家能源局•【公布日期】2024.05.28•【文号】国能发电力〔2024〕44号•【施行日期】2024.05.28•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】新能源,电力及电力工业正文国家能源局关于做好新能源消纳工作保障新能源高质量发展的通知国能发电力〔2024〕44号各省（自治区、直辖市）能源局，有关省（自治区、直辖市）及新疆生产建设兵团发展改革委，北京市城市管理委员会，各派出机构，有关电力企业：做好新形势下新能源消纳工作，是规划建设新型能源体系、构建新型电力系统的重要内容，对提升非化石能源消费比重、推动实现“双碳”目标具有重要意义。
为深入贯彻落实习近平总书记在中共中央政治局第十二次集体学习时的重要讲话精神，提升电力系统对新能源的消纳能力，确保新能源大规模发展的同时保持合理利用水平，推动新能源高质量发展，现就有关事项通知如下。
一、加快推进新能源配套电网项目建设（一）加强规划管理。
对500千伏及以上配套电网项目，国家能源局每年组织国家电力发展规划内项目调整，并为国家布局的大型风电光伏基地、流域水风光一体化基地等重点项目开辟纳规“绿色通道”，加快推动一批新能源配套电网项目纳规。
对500千伏以下配套电网项目，省级能源主管部门要优化管理流程，做好项目规划管理；结合分布式新能源的开发方案、项目布局等，组织电网企业统筹编制配电网发展规划，科学加强配电网建设，提升分布式新能源承载力。
（二）加快项目建设。
各级能源主管部门会同电网企业，每年按权限对已纳入规划的新能源配套电网项目建立项目清单，在确保安全的前提下加快推进前期、核准和建设工作，电网企业按季度向能源主管部门报送项目进展情况，同时抄送所在地相应的国家能源局派出机构。
电网企业承担电网工程建设主体责任，要会同发电企业统筹确定新能源和配套电网项目的建设投产时序，优化投资计划安排，与项目前期工作进度做好衔接，不得因资金安排不及时影响项目建设。
计及源荷不确定性的多时间尺度滚动调度计划模型与方法
计及源荷不确定性的多时间尺度滚动调度计划模型与方法袁泉; 吴云亮; 李豹; 孙宇军; 赖晓文; 钟海旺【期刊名称】《《电力系统保护与控制》》【年(卷),期】2019(047)016【总页数】9页(P8-16)【关键词】风电; 需求响应; 调度计划; 多时间尺度; 不确定性; 经济运行域【作者】袁泉; 吴云亮; 李豹; 孙宇军; 赖晓文; 钟海旺【作者单位】中国南方电网电力调度控制中心广东广州 510663; 北京清能互联科技有限公司北京 100084; 清华大学电机工程与应用电子技术系北京 100084【正文语种】中文风电为代表的新能源规模化接入，使得通过调节常规电源来解决系统运行的波动性、不确定性的问题存在局限性[1-2]，由此逐步改变了传统发电跟踪负荷的系统运行观念[3-8]。
通过合理调控机制引导多类电源与柔性控制负荷的参与，进而提高系统运行整体水平，是国内外学者重点关注的研究方向[9-14]。
柔性负荷参与调度对于增强风电消纳的效果已被大量研究证实[15-19]。
文献[16]以系统常规机组运行成本、负荷侧调度成本最小和可再生能源消纳效益最大为目标，构建了源荷储协调互动的调度模型，有效提升了可再生能源消纳率。
文献[18]综合考虑了不同类型电源与需求响应的多时间尺度协调优势，进一步提高了发电与用电互动的效果。
上述研究为源荷协调优化的深化研究提供了良好的理论参考，但针对负荷响应不确定性的考虑仍较为欠缺。
已有研究指出[20-22]，通过负荷响应模式规避风电不确定性带来的系统运行风险的同时，也应该意识到负荷调控相对于电源调控本身存在的不确定性，尤其是随着负荷响应规模的增大，其影响程度也随之增加。
已有研究上述影响的分析，主要集中在日前尺度[20-22]，在日内、实时调度上如何充分进行协调优化有待进一步研究。
此外，发电和负荷侧的不确定性具有随着时间推移逐渐减小的客观规律，在考虑通过提高预测精度来减缓不确定性影响的同时，也应合理利用偏差变化的规律，分析不同时间尺度经济运行的关联性，通过经济运行域的多周期滚动生成方法，提高不确定性条件下的系统整体运行水平[22]。
新能源接入的多时间尺度协调响应调度模型_胡兵轩
ｃ调支 示的数器ｉ 分付度第功；的Ｐ别补时个率ｓｉｔ表台偿分数表改示有成布；变示α调载本式量ｉ分和度调系电；布λ时β压数源式ｓｉｔ储表变均；有电Δ能示压表功Ｐ源装调ｌ示 器ｏ功ａ调ｄ置ｉ度配可率表度充储调电增示单放能节网发调位电装分需量度成功置接向；时Ｔ本率时头第第Ｋ．系ｉ改的的和ｉｉ数变个个单档Ｎ；量柔柔位位ＣＰ．ｉＤ；性分性成和Ｇａｉ表负ｉ别负本并、ｂ联示表荷荷系ｉ、
０ 引 言
多优点，在电力发电领域保持着较高的发展势头［１-２］。 但同时其出力不确定性、波动性又制约着新能源的高
近年来，新能源凭借其清洁、无污染、可再生等诸 效利用。当主动配电网中新能源的渗透率比较高时，
会在一定程度上影响配电网中可调功率资源出力的调
收稿日期：２０１９-０６-１１ 基金项目：贵州电网有限责任公司遵义供电局科技项目
度以及备用容量的选择［３-４］。国内外学者针对含有大 量新能源的主动配电网协调调度问题进行了大量的研
（ ） ＧＺ１７００２２８
究，并取得了一定成果。文献［５］中按照单位调节成
作者简介：胡兵轩（１９８４ - ），男，贵州遵义人，本科，工程师，从事调 度自动化。 ： ； ： Ｔｅｌ． １３７６５２５５６６９ Ｅ-ｍａｉｌ ｚｙｚｄｈｂ＠ １２６． ｃｏｍ
图１ 所示是模型预测控制原理图，纵轴表示被控 系统的输出，横轴为时间序列。图中：Δｕ（ｋ）表示ｋ 时 测增刻量时量系数：统据域的根步控据长制预，并增测且模量Ｎ；型Ｎｙ求≥ｃ 表得Ｎｃ示。Ｎ控ｃ在控制ｋ制时时步域刻长步，利内长用的；Ｎ当控ｙ 前表制的示变预测量 从求制而。中Δｕ虽只使＝然执得［得行被Δ到第ｕ控（的１系ｋ）个控统，Δ控制指ｕ（制变标ｋ增量在＋量增１预）量Δ，测…ｕ序（时，ｋ列Δ）域ｕ，有（在ｋｋＮ＋ｋ＋ｃ，Ｎ＋Ｎ但ｙ１ｃ内在时-满实刻１）足际利］要用控 最新的测量数据重复上述过程。
大规模风电接入电网及市场消纳问题分析
大规模风电接入电网及市场消纳问题分析杜平;万玉良;王安迪【摘要】目前风电外送与接入是电网企业与风电开发企业矛盾比较集中的焦点问题.我国风电场主要分布在距负荷中心较远的地区,电网结构相对薄弱,电网建设对风电开发存在一定的制约.在我国西北、华北以及东北(尤其是内蒙古东部地区)风电基地集中地区,风电发出的电力无法正常并网,已经成为未来风电发展所面临的最大问题.针对这一难题,以电网运行管理者的视角,从风电侧和电网侧两个方面,对风电并网问题进行了深入研究,找出其中的难点,并作进一步分析.在国外相关实际做法的基础上,对发电侧、负荷侧以及并网风电管理等方面,提出了提高发电机组调峰能力、适当建设快速调节机组、实施峰谷电价等旨在促进我国风电健康有序发展的实用化建议.【期刊名称】《内蒙古电力技术》【年(卷),期】2012(030)004【总页数】4页(P1-4)【关键词】风力发电;并网;外送;风电消纳;调峰能力【作者】杜平;万玉良;王安迪【作者单位】内蒙古东部电力有限公司,内蒙古呼和浩特010020;内蒙古东部电力有限公司,内蒙古呼和浩特010020;华北电力大学,北京102206【正文语种】中文0 引言我国的风能资源开发潜力十分巨大，当前的风电发展也保持着风电设备生产和风电场开发快速发展的强劲势头，但随之而来的风电超常规发展与电网建设相对滞后的矛盾也日益突出。
由于目前风电的发展速度、发展规模远远大于电网负荷的增长速度，风电的波动特性使得电网大规模接入风电对系统的电压稳定、暂态稳定和频率稳定都有较大的影响，风电弃风在所难免，风电并网难度较大。
针对风电接入电网和市场消纳的难题，本文从发电侧、用电侧以及并网风电管理的角度进行了深入的研究，提出相应的实用化建议，希望通过各方协作配合，共同推进风电健康有序地发展。
1 我国风电发展现状截至2011年，全国累计安装风电机组45 894台，装机容量62.36 GW。
按照全国风电可装机容量1000 GW计算，已开发容量不到可装机容量的7%。
山西省能源局关于印发《“十四五”新型储能发展实施方案》的通知
山西省能源局关于印发《“十四五”新型储能发展实施方案》的通知文章属性•【制定机关】山西省能源局•【公布日期】2022.09.05•【字号】晋能源新能源发〔2022〕353号•【施行日期】2022.09.05•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】能源及能源工业综合规定正文山西省能源局关于印发《“十四五”新型储能发展实施方案》的通知晋能源新能源发〔2022〕353号各市能源局，省电力公司、各有关能源企业：为加快推进我省新型储能技术与产业健康发展，根据《国家发展改革委国家能源局关于加快推动新型储能发展的指导意见》（发改能源规〔2021〕1051号）、《国家发展改革委国家能源局关于印发“十四五”新型储能发展实施方案的通知》（发改能源发〔2022〕209号）等相关要求，我们组织制定了《“十四五”新型储能发展实施方案》，现印发给你们，请遵照执行。
山西省能源局2022年9月5日“十四五”新型储能发展实施方案根据国家发展改革委、国家能源局《关于加快推动新型储能发展的指导意见》（发改能源〔2021〕1051号）、《“十四五”新型储能发展实施方案》（发改能源〔2022〕209号）、国家能源局《关于印发〈新型储能项目管理规范（暂行）〉的通知》（国能发科技规〔2021〕47号）精神，为支持构建新型电力系统，助力山西实现碳达峰碳中和战略目标，进一步推进我省新型储能技术与产业健康发展，特制定本方案。
一、总体要求（一）指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届历次全会精神，深入落实“四个革命、一个合作”能源安全新战略，以碳达峰碳中和为目标，坚持以技术创新为内生动力、以市场机制为根本依托、以政策环境为有力保障，积极开创技术、市场、政策多轮驱动良好局面，提升电力系统安全保障能力、调节能力和综合效率，以稳中求进的思路推动新型储能市场化、产业化、规模化发展，为加快构建清洁低碳、安全高效的能源体系提供有力支撑，推动我省由传统能源大省向新型综合能源大省转型发展。
多时间尺度下主动配电网能量调度优化
多时间尺度下主动配电网能量调度优化宁柏锋;田松林【摘要】间歇性能源发电的不确定给配电网运行调度带来了巨大的挑战,主动配电网是未来的配电网中实现间歇性新能源集成的有效技术.结合全局和区域协调控制的思路,提出了长时间尺度下的全局优化和短时间尺度下的区域自治协调相结合的优化方法.将混沌优化算法和差分算法结合用于求解全局优化问题,区域协调控制以整个网络的优化为模板,根据实时区域内资源和负荷的变化以及可再生能源的处理,使整个网络和区域运行在最优状态,并通过仿真验证优化方案的有效性.所做研究工作为国内分布式电源接入电网的后续管理提供参考和借鉴.【期刊名称】《电测与仪表》【年(卷),期】2019(056)006【总页数】7页(P93-99)【关键词】主动配电网;间歇式新能源;长时间尺度;全网优化【作者】宁柏锋;田松林【作者单位】深圳供电局有限公司,广东深圳518048;深圳市康拓普信息技术有限公司,广东深圳518034【正文语种】中文【中图分类】TM9330 引言电力工业的快速发展，使得电力需求不断扩大，市场开放程度逐渐加强，传统的电力供应网络朝着一个更高效、清洁、智能和可持续方向发展[1]。
分布式电源越来越受欢迎，因为它可以满足日益增长的电力需求，分布式电源接入配电网有许多优点，例如高峰负荷供电和清洁的绿色能源等。
但也给传统的电网带来了新的挑战，例如，接入分布式电源的节点电压发生变化，从而增加了继电保护的复杂性，电能质量和供电可靠性以及经济性备受关注[2]。
与传统配电网相比，主动配电网强调“主动”，即对电网的主动调节和管理，保证系统的经济效益，在配电网中对分布式电源(分布式发电、存储、柔性负荷等)的能量调度和控制，使清洁能源(光伏、风能)充分消纳，是主动配电网的研究的核心[3]。
主动配电网最主要目的是提高能源的利用率，保证电力供应的质量和可靠性，以确保配电网高效、智能的管理，实现电网经济运行[4]。
在上述背景基础上，论文提出长时间尺度下的全局优化和短时间尺度下的区域自治协调相结合的优化方法，并结合混沌优化算法和差分算法求解全局优化问题，区域协调控制以整个网络的优化模型作为模板，根据实时可再生能源出力和负荷变化以及可调整的资源进行调整，使区域和整个网络处于最优状态，并通过仿真验证优化方案的有效性。
考虑风光消纳与电动汽车灵活性的调度策略
风光消纳与电动汽车灵活性的调度策略在当今社会，能源转型已成为全球关注的焦点。
随着可再生能源的快速发展，如何有效地利用这些清洁能源成为了一个亟待解决的问题。
在这个过程中，风光消纳与电动汽车灵活性的调度策略显得尤为重要。
本文将对此进行深入探讨。
首先，我们需要认识到风光消纳的重要性。
风能和太阳能作为清洁、可再生的能源，具有巨大的潜力。
然而，由于其间歇性和不稳定性，使得风光消纳面临诸多挑战。
因此，我们需要采取有效的调度策略，以实现风光资源的最大化利用。
在这个问题上，电动汽车可以发挥重要作用。
作为一种新兴的交通工具，电动汽车具有高度的灵活性和可调度性。
通过智能充电设施和电网互动技术，电动汽车可以在风光资源充足时进行充电，而在风光资源不足时释放电能。
这样一来，既保证了电动汽车的正常使用，又实现了对风光资源的有效利用。
然而，要实现这一目标并非易事。
我们需要解决一系列问题，如充电设施的建设、电网的改造以及相关政策的制定等。
这些问题都需要我们进行深入的思考和分析。
首先，充电设施的建设是关键。
目前，我国电动汽车充电设施尚不完善，尤其是在一些偏远地区和农村地区，充电设施更是匮乏。
因此，我们需要加大投入，加快建设步伐，确保电动汽车能够随时随地进行充电。
其次，电网的改造也至关重要。
为了适应电动汽车的充电需求，我们需要对现有电网进行改造升级，提高其承载能力和稳定性。
同时，我们还需要研发新型的电力调度系统，以实现对电动汽车充电需求的精准预测和实时调度。
最后，政策的制定也是不可或缺的一环。
政府应出台相应的政策支持措施，鼓励企业和个人购买和使用电动汽车，推动电动汽车产业的发展。
同时，政府还应加强对风光消纳与电动汽车灵活性调度策略的研究和推广，为我国的能源转型提供有力保障。
总之，风光消纳与电动汽车灵活性的调度策略是一个复杂而又充满挑战的问题。
我们需要充分发挥各方的优势，共同应对这一挑战。
只有这样，我们才能实现风光资源的最大化利用，推动我国能源转型的进程。
基于SOP和VSC的交直流混合配电网多时间尺度优化控制
基于SOP和VSC的交直流混合配电网多时间尺度优化控制张博;唐巍;丛鹏伟;张筱慧;娄铖伟【摘要】智能软开关(SOP)、电压源换流器(VSC)等电力电子设备具备快速灵活的功率调节能力,能够有效应对分布式电源带来的随机性和波动性.本文分析了含SOP 和VSC的交直流混合配电网基本结构,针对高渗透率分布式电源接入带来的高损耗和电压越限问题,提出了一种多时间尺度协调控制方法.在日前时间尺度上,针对离散的开关变量与连续的SOP、VSC功率,以降低损耗为优化目标建立分层协调调度模型;在日内短时时间尺度上,针对电压越限风险情况,以控制电压为优化目标快速调整SOP、VSC功率.采用基于蚁群算法和原对偶内点法的混合优化算法对所提出的模型进行求解,实现联络开关与SOP、VSC功率的联立优化.通过算例仿真验证了所提模型和算法的有效性.%Power electronic equipment such as soft open point ( SOP) and voltage source converter ( VSC) can ef-fectively cope with the randomness and fluctuation of distributed generation ( DG) with fast and flexible ability of power regulation. Structure of hybrid AC/DC distribution networks with SOP and VSC is analyzed. A multi-time scale coordinated control method is proposed, which aims at high power losses and out-of-limit voltage caused by in-tegration of large number of DG. Taking switch states and power of VSC and SOP as optimization variables, a hier-archical coordination model with the objective of minimized network loss is established at day-ahead time scales. In the short time scale, voltage deviations are minimized in the risk state by regulating power of SOP and VSC. A hy-brid optimization algorithm based on ant colony algorithm and primal-dual interior point method is proposed to solve the problem andrealize coordinated optimization of switch states and power of VSC and SOP. The efficiency of the proposed model and method are verified in a case study.【期刊名称】《电工电能新技术》【年(卷),期】2017(036)009【总页数】9页(P11-19)【关键词】交直流混合配电网;智能软开关;电压源换流器;多时间尺度【作者】张博;唐巍;丛鹏伟;张筱慧;娄铖伟【作者单位】中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083;中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083;中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083;中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083;中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】TM73随着配电网规模的不断扩大以及风力、光伏等大量可再生能源的接入，未来配电网的结构以及运行方式将更加复杂。
基于功率预测的波动性能源发电的多时空尺度调度技术
基于功率预测的波动性能源发电的多时空尺度调度技术鲁宗相;闵勇【摘要】中国风电发展已经进入了持续稳定阶段,规模化并网发电成为主流的发展模式.风电的波动性、随机性突出,而且在不同时间、空间尺度表现出不同的特性,对电网的安全稳定运行产生了深刻的影响.统计分析中国风电的波动性和随机性及风电大规模接入对电网调度的影响,建立电网-波动性电源-可控电源的新型网源协调互动调度运行机制；指出风电功率预测是解决风电波动性影响的关键基础,而将风电功率预测信息纳入调度体系建立新的预控调度技术是实现高比例风电消纳的关键途径.%Wind power development in China has entered into a steady stage, and large scale integration into bulk power gird becomes the mainstream of development model. Wind farms have prominent features of variability and randomness, and these characteristics vary at different time and spatial scales. The variability and randomness of Chinese wind farms were analyzed is this paper. The impaction of large scale wind power integration to the bulk power grid was also analyzed. A new renewable energy dispatching operation mechanism among the variable generation, traditional controllable generation and power grid was established. It was pointed that wind power prediction is a key issue to address the impact of wind power fluctuations, and new dispatching operation and control scheme based on prediction information is the critical path to achieve high penetration level of wind power consumption.【期刊名称】《电力科学与技术学报》【年(卷),期】2012(027)003【总页数】6页(P28-33)【关键词】波动性电源发电;风电功率预测;预控技术;多时空调度技术【作者】鲁宗相;闵勇【作者单位】清华大学电机系电力系统国家重点实验室,北京100084;清华大学电机系电力系统国家重点实验室,北京100084【正文语种】中文【中图分类】TM72智能电网这个概念从诞生开始就被赋予一个重要的使命，即提高电网对波动性的可再生能源的接纳能力，从而实现对化石燃料发电方式的替代，实现环保、节能的综合目标.近年来，风电／光电作为可再生能源，随着技术的日趋成熟，在国内外发展迅猛.2012年8月，中国并网风电装机5 258万kW，已取代美国成为世界第一风电大国.但是，由于风电／光电具有随机性、波动性的特点，难以控制，电力系统在实现最大程度吸纳间歇式能源的同时，其安全稳定运行面临着巨大的挑战，如何有效地控制风电／光电成为困扰全世界的难题［1-2］.将风电的影响纳入电网调度运行成为研究热点.文献［3］提出将风电与系统运行和减排CO2等问题结合起来建立综合效益评估模型，文献［4］提出在风电场控制中引入调度员指令的影响，文献［5］在风火联合系统的机组组合和调度运行中考虑了风电的影响，文献［6］讨论了高比例风电系统的机组组合与备用容量优化问题，文献［7］总结了波动性电源在多时间尺度的波动性、随机性特点.中国学者也提出了大型集群风电有功智能控制系统监控软件设计方案［8］和含风电电网的调度自动化系统设计方案［9］.针对风电／光电的随机性、波动性特点，建立预测预控的可再生能源调度新模式成为电网运行的未来趋势.所谓预测，即在传统负荷预测的基础上，增加可再生能源的发电功率预测，从而建立未来某运行时段的电源和负荷的预测数据集作为电网运行的依据；所谓预控，即建立基于预测数据集的预想性运行方案和控制策略.此外，考虑到风电／光电的能量密度低，场站覆盖地域较传统火电厂要大很多，必须考虑其空间地域影响和不同时间尺度的影响.因此，建立基于功率预测的波动性能源发电的多时空尺度调度体系，是含较高比例可再生能源发电的未来电网调度的发展趋势.1 中国风电的波动性和随机性统计分析中国按照“建设大基地、融入大电网”的方式，推进风电的规模化发展，逐步形成了甘肃酒泉地区、新疆哈密地区、河北北部、吉林西部、内蒙西部、内蒙东部、江苏东部、山东等8个千万kW级风电基地.大规模风电接入电网后，在向电网提供清洁能源的同时，有功出力的波动性、不可控性也给电网的运行带来的巨大压力. 1.1 风电的年变化特点以华北京津唐地区为例，风场各个月的发电量如图1所示.图1 2010年1月-2011年8月华北风电月发电量Figure 1 Monthly generated energy of wind farms in North China during 2010，01-2011，08可以看到，风电出力具有很强的波动性与随机性，风电容量变化具有明显的季节性，与风电总装机容量相比存在比较大的差距.一般在夏季（6-9月），风电发电量偏低，而其他季节风电发电量较高，需要说明的一点是，冬季（2月）受限电因素干扰，风电发电量反而降低.1.2 风电的日变化特点风速随昼夜的更替产生有规律的变化，白天气温高，夜间气温低，风速也随着气温的升降而不断变化.风机处于近地面层，正常的风速日变化是午后最大，此后逐渐减小，到清晨最小，日出后风速又随着增强，白天风速变化较夜间快的多，所以风速时间序列在一定程度上表现出日周期性.文献［10］给出了中国6大风电基地在2009年1，4，7和10月份日出力变化情况，如图2所示.1.3 风电的反调峰特性由于风电日变化的特殊性，大容量风电并网运行后给系统调峰也带来了较为明显的负面影响，主要体现：①大规模风电接入导致电网等效负荷峰谷电网调峰困难，被迫限制风电出力.某地区风电分别起反调峰（峰谷差增加）和正调峰（峰谷差减小）作用时的风电出力以及负荷、净负荷波动曲线分别如图3，4所示.差变大，客观上需要增大调峰容量；②风电的反调节特性进一步加大了对系统调峰容量的需求.调峰问题是制约中国风电大规模并网的主要矛盾之一.如目前中国风电所占比例最高的吉林电网，调峰问题突出.在冬季夜间的低负荷、大风时段，风电出力大，图2 6大风电基地2009年典型月份的风电日出力曲线Figure 2 Daily wind power output curve of 6wind zones during typical months in 2009图3 风电起反调峰作用的典型日负荷、净负荷、风电出力曲线Figure 3 Typical daily load，net load and wind power output curves while wind farms have active effect on peackload regulation of system opeartion图4 风电起正调峰作用的典型日负荷、净负荷、风电出力曲线Figure 4 Typical daily load，net load and wind power output curves while wind farms have passive effect on peackload regulation of system opeartion1.4 相关性与平滑效应为衡量风电的波动，定义风电出力变化率（波动率）为风电出力变化占风机额定容量的百分比，即式中ρ%表示风电出力变化率；P（t＋T）表示t＋T时刻的风电出力；P（t）表示t时刻的风电出力；Pbase表示风机额定容量，对于不同的时间尺度，T对应不同的数值.华北某风场内风机输出功率波动绝对值的累加概率分布如图5所示.图5 风电功率波动率绝对值的累加概率分布Figure 5 Cumulative probability distribution of variable ratio absolute value of wind power从图5中可以看到，随着风机数量的增加，对于同一出现概率，相应的秒级功率变化率减小，说明随着风机数量的增加，总体出力波动性减弱.随着风电装机容量的增加以及分布区域的变广，风电出力的平滑效应使得总体波动减弱，这是中国内陆并网风电基地的一般性统计规律.2 风电大规模接入对系统调度的影响分析1）从电力系统运行观点看，风力发电与常规发电的不同主要原因［11］.①风力发电的风资源不稳定，而常规发电厂的煤、油、气、水及核燃料供给相对比较稳定.②单台风力发电机容量较小，其有功和无功功率输出调节控制比较困难，特别是受风条件的限制，一般不能进行增加功率输出的调节；常规发电厂的有功和无功功率输出可在大范围内灵活调节.③风电可以预测，但风电的预测难度大，且预测精度不高，会使电力系统中机组出力的最优分配复杂化.④系统中不稳定的风电的增加，电网备用也要增加.电网中无风电接入时，负荷消耗功率由常规机组承担，系统备用仅需考虑负荷的波动；有风电接入时，负荷消耗由常规发电机组和风力发电机组共同承担，系统备用除了考虑负荷波动还要考虑风电的波动，结果可能两者相加或相消.2）在不同时间尺度上，风电的接入都会给常规调度运行工作带来影响.①在日内尺度上，大规模风电接入导致AGC调节容量需求难以确定，系统调频难度增加，电压波动范围增大.②在日前尺度上，间歇式能源需优先调度，常规电源日前计划曲线难以有效执行.此外，系统备用容量难以优化，若备用容量太大导致机组负荷率低，间歇式能源接纳能力低；若备用容量太小，系统安全可靠运行受到威胁.③在中长期尺度上，由于间歇式能源长期发电量不能准确预知，常规电源年、季、月度发电量计划不确定度增大，而常规电源检修安排优化则相应受到影响.因此，现有调度技术支持系统难以全局优化最大限度消纳间歇式能源，需要充分考虑风电大规模接入后电网-波动电源-（传统）可控电源之间的新型“网源协调”调度机制.3 电网-波动电源互动调度运行机制基于功率预测的波动性能源发电的多时空尺度调度技术，核心是适应中国风电大规模开发利用的技术思路，形成智能电网体系下的电网-波动电源互动运行机制，具体包括功率预测和预控调度两方面.3.1 多尺度风电功率综合预测及其关键技术1）风电功率预测是新型网源互动调度运行机制的技术基础.多尺度风电功率综合预测的3个核心技术功能：①风资源多时空分布特性分析.主要功能是对风电随机性、空间聚集效应进行统计分析，掌握风资源变化规律.②数值天气预报（Numeric Weather Prediction，NWP）.主要功能是基于微气象学的物理模型，预测风资源变化趋势.③风电机组／风电场风转电功率模型.这部分是沟通风资源特性与风电出力特性的桥梁，初期可根据风机设备厂商提供的标准曲线开展分析，但随着运行周期加长，应当根据实际风电场运行情况建立风场的风电功率特性曲线.风电功率预测在电力系统的规划、计划、调度各个时间尺度都具有关键的作用.电力系统规划／计划／调度功能对风电功率预测的时长、区域和分辨率要求如表1所示.表1 风电功率预测在新能源调度系统不同功能中的功能指标要求Table 1 Function requirements of wind power prediction in different operation functions of new energy dispatching system全网很高阻塞管理功率 1～6h 15min 区域很高调峰／发电计划功率 24～48h 1h（1 5min）全网／区域高运行方式／检修计划功率（峰谷值） 1a —全网较高电网规划电量数年～数10年—用途类型预测时长分辨率预测范围精度要求调频功率 1～6h 15min全网较高2）风电功率预测的5项关键技术：①风资源数值模拟及降尺度技术.着重解决空气动力学方程建模及其降维问题.②数值天气预报同化技术.着重解决动力学方程组初值场问题.③风电集群时空效应建模.着重解决风电功率的随机特性和风电场多风电机组的时空聚集效应.④多预测模式集合优化技术.着重解决高维动力学方程组的初值场混沌问题，通过综合预测方式来提高预测精度.⑤预测误差模型及综合评价体系.着重通过后评价形成预测技术闭环体系，提高预测精度.3.2 基于预控的多时空尺度调度及其关键技术多时空尺度调度的核心在于时间、空间和目标3个尺度的协调优化.从时间尺度而言，要覆盖日内、日前到中长期的全过程；从空间尺度而言，要兼顾风机单机到风电场，到场群的波动特性积聚效应，在地区、省级和地区电网实现网源协调；从目标尺度而言，要兼顾调频安排、备用容量的优化，减少弃风弃光，提高可再生能源电源的消纳能力.而采用预控技术，即将风电功率预测信息纳入常规调度技术和控制策略中，例如：日前机组组合、AVC、AGC等，从而有效降低风电波动性的影响.基于预控的多时空尺度调度的5项关键技术：①特性机理.着重研究波动性能源发电监测技术、运行特性及影响机理.②模型方法.着重研究波动性能源发电多时空尺度调度策略与模型方法.③消纳体系.着重研究波动性能源发电多区域逐级消纳框架体系与协调决策技术；④仿真研究.着重研究波动性能源发电多时空调度决策仿真技术；⑤调度技术支持系统.包括实时监测系统、发电调度模型、分析方法及决策支持系统.4 结语中国风电／光电等波动性能源发电的大规模并网，其波动性、随机性与传统电源具有完全不同的变化特性，给电网的调度带来了深刻的影响.建立基于功率预测的波动性能源发电的多时空尺度调度体系，是含较高比例可再生能源发电的未来电网调度的发展趋势.多尺度风电功率综合预测技术是关键基础，而基于预控的多时空尺度调度关键技术是关键途径.参考文献：［1］朱凌志，陈宁，韩华玲.风电消纳关键问题及应对措施分析［J］.电力系统自动化，2011，35（22）：29-34.ZHU ling-zhi，CHEN Ning，HAN Hua-ling.Key problems and solutions of wind power accommodation［J］.Automation of Electric Power Systems，2011，35（22）：29-34. ［2］Yuri V Makarov，Clyde Loutan，Jian Ma，et al.Operational impactsof wind generation on california power systems［J］.IEEE Transactions on Power Systems，2009，24（2）：1 039-1 050.［3］Eleanor Denny，Mark O’Malley.Wind generation，power system operation，and emissions reduction［J］.IEEE Transactions on Power Systems，2006，21（1）：341-347.［4］Rogério G de Almeida，Edgardo D Castronuovo，J A PecasLopes.Optimum generation control in wind parks when carrying out system operator requests［J］.IEEE Transactions on Power Systems，2006，21（2）：718-725.［5］Bart C Ummels，Madeleine Gibescu，Engbert Pelgrum，et al.Impacts of wind power on thermal generation unit commitment and dispatch ［J］.IEEE Transactions on Energy Conversion，2007，22（1）：44-51. ［6］Aidan Tuohy，Peter Meibom，Eleanor Denny，et al.Unit commitment for systems with significant wind penetration［J］.IEEE Transactions on Power Systems，2009，24（2）：592-601.［7］Erik Ela，Mark O’Malley.Studying the variability and uncertainty impacts of variable generation at multiple timescales［J］.IEEE Transactions on Power Systems，2012，27（3）：1 324-1 333.［8］王阳，李晓虎，许士光，等.大型集群风电有功智能控制系统监控软件设计［J］.电力系统自动化，2010，34（24）：69-73.WANG yang，LI Xiao-hu，XU Shi-guang，et al.A design scheme of monitoring software for large clusters of wind power active intelligentcontrol system［J］.Automation of Electric Power System，2010，34（24）：69-73.［9］冯利民，范国英，郑太一，等.吉林电网风电调度自动化系统设计［J］.电力系统自动化，2011，35（11）：39-43.FENG Li-min，FAN Guo-ying，ZHENG Tai-yi，et al.Design of wind power dispatch automation system in Jilin Power Grid［J］.Automation of Electric Power System，2011，35（11）：39-43.［10］Dayang Yu，Jun Liang，Xueshan Han，et al.Profiling the regional wind power fluctuation in China［J］.Energy Policy，2011，39：299-306. ［11］周双喜，鲁宗相.风力发电与电力系统［M］.北京：中国电力出版社，2011.。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
考虑高载能负荷参与的多时间尺度风电消纳调度
陈海鹏;周越豪;赵畅;姜霁恒;李铁一
【期刊名称】《东北电力大学学报》
【年(卷),期】2022(42)6
【摘要】针对我国西北地区大规模风电消纳受阻问题,文中以甘肃某建有高载能企业的风电基地为研究对象,提出了考虑高载能负荷参与风电消纳的需求响应多时间尺度调度模型.文中首先分析了高载能负荷参与消纳受阻风电的原理,对不同调节特性的高载能负荷进行建模;然后,综合考虑高载能负荷和其他需求侧资源响应速度的多时间尺度特性,以运行成本与弃风总成本最低为目标,建立多时间尺度协调优化模型,对系统内资源的最优配置进行求解;最后,进行仿真分析.仿真结果表明:文中所提的模型能够有效提高系统消纳风电水平,改善系统经济性.
【总页数】13页(P39-51)
【作者】陈海鹏;周越豪;赵畅;姜霁恒;李铁一
【作者单位】东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室;国家能源集团吉林江南热电有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TM715
【相关文献】
1.高载能负荷参与调节消纳受阻风电的控制策略
2.考虑高载能负荷消纳受阻风电收益的荷源协调优化方法
3.高载能负荷企业参与受阻风电消纳决策方法
4.高载能负
荷企业参与受阻风电消纳决策方法5.考虑电动汽车灵活性与风电消纳的区域电网多时间尺度调度
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。