[论文解读] Optimal Generation and Transmission Expansion Planning Addressing Short-Term Constraints with Co-optimization of Energy and Reserves

Alessandro Soares, Ricardo C. Perez+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 1, 2019

Electric Power System Optimization参考文献 24被引用 5

一句话总结

该论文提出了一种混合整数线性规划（MILP）模型，用于集成发电与输电扩展规划，通过在每小时时间序列约束下共同优化投资与运行决策，包括机组组合、爬坡约束和备用要求。该模型采用典型日代表和子时间 horizon 分解方法，在保持计算可处理性的同时，准确捕捉可再生能源的波动性和短期系统约束。

ABSTRACT

The penetration of variable renewable energy (VRE) in electrical systems has changed the way the expansion planning is treated. This kind of resource has great variability in small amounts of time, which makes it important to represent hourly constraints that require chronology. Besides that, the generation reserves should also be adjusted in order to capture the intermittent effect, and since many countries use rapid thermal plants as part of these reserves, unit commitment and ramp constraint have also become more significant. In this paper, we propose a MILP expansion planning model that can represent hourly time steps while maintaining reasonable computational times, where both investment and operation problems are simultaneously solved. Because the planning horizons are long (decades), the resolution of the entire horizon in a single optimization problem would be computationally infeasible for large real systems, making it necessary, therefore, to apply a horizon decomposition heuristic in smaller sub-horizons, and use the representation of typical days and seasons to reduces the size of the problem.

研究动机与目标

• 通过在长期扩展规划中纳入短期运行约束，应对高比例可变可再生能源（VRE）渗透带来的电力系统日益复杂的问题。
• 在单一混合整数线性规划（MILP）框架内，共同优化投资与运行决策，特别是机组组合、爬坡和备用要求。
• 通过使用代表性典型日和时间 horizon 分解，而非完整的时序建模，保持大规模系统的计算可行性。
• 通过显式建模可再生能源的每小时波动性和对运行备用的需求，提升规划的准确性。
• 通过考虑非凸运行约束，使在可再生能源主导的电力系统中能够制定更可靠且成本更低的扩展规划。

提出的方法

• 该模型采用多阶段、多场景的MILP公式，将长期规划期内的投资与运行决策进行整合。
• 通过每季度使用代表性典型日来减小问题规模，以一组可管理的代表性日替代全年的每小时模拟。
• 将规划时间 horizon 分解为子时间 horizon，以提高计算可处理性，同时保持时间一致性。
• 通过引入二值变量显式建模机组组合和爬坡约束，实现对热电机组启停和出力变化的准确表示。
• 将备用要求与电能经济调度联合优化，确保在每个时间点和场景下均具备足够的旋转备用和调节备用。
• 水电水库运行通过违反最小蓄水、发电和出流约束的惩罚项进行建模，避免使用完整的随机动态规划。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过整合机组组合和爬坡等每小时运行约束，改进长期发电与输电扩展规划？
• RQ2 在大规模扩展规划中，代表性典型日和子时间 horizon 分解在降低计算负担的同时，能在多大程度上保持解的准确性？
• RQ3 在高比例可再生能源渗透的系统中，联合优化电能与备用调度对投资决策有何影响？
• RQ4 省略完整的水文随机性建模对扩展规划的最优性和可靠性有何影响？
• RQ5 在联合优化的扩展规划模型中，计算复杂度与场景分辨率之间存在何种权衡？

主要发现

• 该模型成功实现了投资与运行决策的联合优化，通过在MILP框架中引入二值变量，准确表示了机组组合和爬坡约束。
• 使用典型日替代全年模拟显著降低了计算复杂度，同时保留了可再生能源出力和负荷的关键时间动态特征。
• 通过联合优化备用，确保了在每个时间点和场景下均系统性地提供足够的旋转备用和调节备用。
• 通过将规划时间 horizon 分解为子时间 horizon 并使用代表性日，该模型在真实系统中展现出计算可行性。
• 尽管未采用完整的随机动态规划处理水电，该模型在投资决策方面表现出令人满意的性能，但水库运行可能存在一定的乐观偏差。
• 随着场景数量的增加，计算成本显著上升，限制了在极高场景分辨率下大规模系统的可扩展性。