【优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度附Matlab代码
【优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度附Matlab代码
随着全球气候变化日益严峻，低碳转型已成为电力系统发展的必然趋势。风力发电作为一种清洁可再生能源，在能源结构转型中扮演着关键角色。然而，风电出力具有间歇性和波动性，加之负荷需求也存在不确定性，使得含高比例风电的电力系统调度面临着严峻挑战。本文将围绕“计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度”这一主题，深入探讨相关理论基础、方法技术以及未来发展方向。
一、源荷不确定性对电力系统调度的影响
电力系统调度的核心目标是在满足负荷需求的前提下，优化机组的运行方式，降低运行成本。然而，风电出力的不确定性和负荷需求的变化，给传统的调度方式带来了巨大的挑战。
风电出力的不确定性
风电出力的不确定性主要体现在以下几个方面：
预测误差：
风电预测技术虽然日益成熟，但由于气象条件的多变性，预测结果始终存在一定的误差，特别是对于短期和超短期预测。波动性：
风电出力受风速的影响显著，风速的剧烈变化会导致风电出力的快速波动，增加电力系统运行的难度。间歇性：
风电出力具有明显的间歇性特征，在无风或者低风速的情况下，风电出力接近于零，需要其他电源进行补偿。
这些不确定性使得电力系统难以准确预测可再生能源的供给，从而影响调度计划的制定和执行。
负荷需求的不确定性
负荷需求的不确定性也需要考虑：
天气影响：
极端天气事件（如高温、寒潮）会导致负荷需求出现突发性的变化，需要电力系统做出快速响应。经济活动：
社会经济活动的变化也会影响负荷需求，例如节假日期间，商业用电负荷会显著下降。突发事件：
突发事件（如工业事故、网络攻击）可能会导致部分负荷突然中断或大幅增加。
负荷的不确定性使得电力系统难以准确预测负荷需求，增加了电力供需平衡的难度。
综上所述，源荷两侧的不确定性给电力系统调度带来了极大的挑战，传统的确定性调度方法已经难以满足需求，需要引入不确定性建模和优化方法。
二、不确定性建模与优化方法
针对源荷两侧的不确定性，研究者提出了多种建模和优化方法，以提高电力系统调度的鲁棒性和经济性。
不确定性建模方法
概率模型：
使用概率分布（如正态分布、Weibull分布）描述风电出力和负荷需求的概率特性。这种方法能够较为准确地反映不确定性的统计特征，但需要大量的历史数据进行参数估计。场景生成法：
通过蒙特卡洛模拟等方法生成多个场景，每个场景代表一种可能的风电出力和负荷需求组合。这种方法能够灵活地处理各种复杂的不确定性，但场景数量过多会导致计算负担过重。区间模型：
使用区间来表示风电出力和负荷需求的变化范围。这种方法简单易用，但可能导致结果过于保守。模糊集理论：
使用模糊集描述风电出力和负荷需求的不确定性。这种方法能够较好地处理主观信息和不精确数据，但需要确定隶属度函数。
优化方法
随机优化：
将风电出力和负荷需求视为随机变量，并建立相应的优化模型。随机优化方法能够直接处理不确定性，并获得期望意义下的最优解。常见的随机优化方法包括：随机规划：
通过引入概率约束来处理不确定性。鲁棒优化：
考虑最坏情况下的性能，保证在任何不确定性实现下，系统都能够安全稳定运行。分布鲁棒优化：
考虑概率分布本身的不确定性，能够获得更加可靠的优化结果。基于场景的优化：
将场景生成法与优化模型相结合，对每个场景进行优化，并对结果进行加权平均。模型预测控制：
基于预测模型，对未来一段时间内的系统状态进行预测，并制定相应的控制策略。模型预测控制能够有效处理时变不确定性，并实现滚动优化。
三、低碳调度策略与技术
在计及源荷两侧不确定性的基础上，电力系统需要采取低碳调度策略，以最大程度地消纳风电，并降低碳排放。
风电消纳策略
需求侧响应：
通过价格信号或其他激励方式，引导用户改变用电行为，提高风电消纳能力。储能系统：
利用储能系统平滑风电出力波动，实现风电的“削峰填谷”，提高风电的利用率。跨区域电力交易：
通过跨区域电力交易，实现风电在更大范围内的优化配置，提高风电的消纳能力。火电机组灵活性改造：
对火电机组进行灵活性改造，使其能够更加快速地响应风电出力的变化，提高电力系统的稳定性。氢能耦合：
将风电与氢能生产耦合，利用多余的风电电量进行电解水制氢，实现能量的存储和转换，提高风电的利用率。
降低碳排放技术
优化机组组合：
优化机组的启动和停机计划，优先调度低碳排放的机组，减少高碳排放机组的运行时间。碳捕获、利用与封存 (CCUS) 技术：
将火电厂产生的二氧化碳捕获，并用于工业生产或封存地下，降低碳排放。热电联产 (CHP) 技术：
利用发电过程中产生的余热进行供暖或工业生产，提高能源利用效率，降低碳排放。可再生能源替代：
大力发展可再生能源，如风电、光伏等，逐步替代化石能源，实现能源结构的转型。
四、挑战与展望
尽管计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度取得了显著进展，但仍然面临着一些挑战：
高维优化问题：
考虑大量场景和复杂的约束条件，会导致优化问题规模庞大，求解难度增加。数据质量问题：
概率模型和场景生成方法依赖于高质量的历史数据，但实际数据可能存在缺失、错误等问题。模型复杂性问题：
精确的电力系统模型需要考虑各种复杂的物理过程，但会增加模型的计算复杂度。
未来，该领域的研究可以从以下几个方面进行拓展：
发展高效的优化算法：
研究更高效的优化算法，如启发式算法、分解算法等，以解决高维优化问题。提高预测精度：
进一步提高风电出力和负荷需求的预测精度，减少不确定性带来的影响。开发智能调度系统：
利用人工智能技术，开发智能调度系统，实现电力系统的自主运行和优化。加强多能源系统耦合：
将电力系统与其他能源系统（如天然气系统、供热系统）进行耦合，实现能源的综合利用和优化调度。积极探索新兴技术：
积极探索新兴技术，如区块链、物联网等，为电力系统低碳调度提供新的思路和方法。