[论文解读] A Multiperiod OPF Model Under Renewable Generation Uncertainty and Demand Side Flexibility

Waqquas Bukhsh, Chuyun Zhang+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 10, 2014

Electric Power System Optimization参考文献 13被引用 4

一句话总结

本文提出了一种两阶段随机最优潮流（OPF）模型，整合了可再生能源发电的不确定性与需求侧灵活性，以最小化发电成本。通过在第一阶段优化常规发电机组出力，并在第二阶段利用负荷灵活性吸收随机风力发电，该模型在测试系统中实现了最高4.13%的成本降低，表明在需求侧灵活性有限的情况下仍具有显著的经济效益。

ABSTRACT

Renewable energy sources such as wind and solar have received much attention in recent years and large amount of renewable generation is being integrated to the electricity networks. A fundamental challenge in power system operation is to handle the intermittent nature of the renewable generation. In this paper we present a stochastic programming approach to solve a multiperiod optimal power flow problem under renewable generation uncertainty. The proposed approach consists of two stages. In the first stage operating points for conventional power plants are determined. Second stage realizes the generation from renewable resources and optimally accommodates it by relying on demand-side flexibility. The benefits from its application are demonstrated and discussed on a 4-bus and a 39-bus systems. Numerical results show that with limited flexibility on the demand-side substantial benefits in terms of potential additional re-dispatch costs can be achieved. The scaling properties of the approach are finally analysed based on standard IEEE test cases upto 300 buses, allowing to underlined its computational efficiency.

研究动机与目标

• 为应对间歇性可再生能源发电（尤其是风力发电）在不确定性条件下的电力系统集成挑战。
• 探讨需求侧灵活性如何在高比例可再生能源渗透的电力系统中减少弃风和运行成本。
• 开发一种计算高效的多时段OPF模型，考虑随机风力发电和灵活负荷。
• 在标准IEEE测试系统（最大300 bus）上评估所提方法的可扩展性和成本效益。
• 证明即使在风能渗透率较低的情况下，通过适度水平的需求侧灵活性也能实现显著的成本节约。

提出的方法

• 采用两阶段随机规划框架，第一阶段在不确定性下确定常规发电机组出力，第二阶段根据实际实现的可再生能源发电进行调整。
• 模型采用基于场景的随机优化方法，使用50个场景来表示12个时间间隔内的风力发电不确定性。
• 需求侧灵活性通过特定母线上的可调节负荷比例（αd,s,t）建模，允许负荷在规定范围内（±10%至±100%）进行转移。
• 优化目标是最小化总发电成本，包括风力发电弃用成本，同时满足交流潮流约束、发电机爬坡限制和系统安全约束。
• 使用AMPL结合CPLEX在标准IEEE测试系统（包括14、30、57、118和300母线系统）上求解该问题。
• 该方法考虑了网络约束，如线路潮流、母线电压相角以及每个母线和时间段的功率平衡。

实验结果

研究问题

• RQ1 在随机风力发电条件下，需求侧灵活性如何影响最优潮流的成本？
• RQ2 在电力系统运行中，需要多大程度的负荷灵活性才能实现显著的成本节约？
• RQ3 随着系统规模和场景数量的增加，多时段OPF模型的计算复杂度如何变化？
• RQ4 所提出的模型能否有效减少风力发电弃用，并在中等风能渗透率的系统中提升社会福利？
• RQ5 在不同测试系统中，该模型在求解时间与成本降低方面的表现如何比较？

主要发现

• 在57母线系统中，一个占总负荷30.1%的母线处实现10%的负荷灵活性，使发电成本降低了4.13%。
• 在118母线系统中，一个占总负荷12.6%的母线处实现20%的负荷灵活性，成本节约达到4.25%。
• 即使在仅1.5%总负荷的低负荷母线处实现10%的灵活性，300母线系统也实现了0.24%的成本降低。
• 当在占总负荷6.2%的母线处应用20%的灵活性时，300母线系统实现了最高3.45%的成本改善。
• 求解时间随系统规模增长表现良好，24母线系统比39和57母线系统更慢，原因在于发电机数量较多导致问题规模增大。
• 该方法表现出强大的计算效率，在单核计算机上也能在合理时间内求解大规模系统（最大300母线）实例。