Quantification of Flexibility Supply and Demand and Distributionally Robust Optimal Dispatch of Renewable Energy Dominated Power Systems

TONG Yuxuan; HU Junjie; LIU Xuetao; CHEN Can; MA Yuan

doi:10.7500/AEPS20220707011

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Quantification of Flexibility Supply and Demand and Distributionally Robust Optimal Dispatch of Renewable Energy Dominated Power Systems

Special Topic on Power Balance and Optimal Dispatching Technology for Power System with High Proportion of Renewable Energy | 更新时间：2025-06-16

- Quantification of Flexibility Supply and Demand and Distributionally Robust Optimal Dispatch of Renewable Energy Dominated Power Systems
- Automation of Electric Power Systems Vol. 47, Issue 15, Pages: 80-90(2023)
- 作者机构：
  
  1.新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京市 102206
  2.华北电力科学研究院有限责任公司,北京市 100045
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(52177080)
- DOI：10.7500/AEPS20220707011
  CLC：
- Received：07 July 2022，
  
  Revised：2022-09-24，
  
  Published Online：11 May 2023，
  
  Published：10 August 2023
- 稿件说明：
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童宇轩,胡俊杰,刘雪涛等.新能源电力系统灵活性供需量化及分布鲁棒优化调度[J].电力系统自动化,2023,47(15):80-90.

TONG Yuxuan,HU Junjie,LIU Xuetao,et al.Quantification of Flexibility Supply and Demand and Distributionally Robust Optimal Dispatch of Renewable Energy Dominated Power Systems[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(15):80-90.
童宇轩,胡俊杰,刘雪涛等.新能源电力系统灵活性供需量化及分布鲁棒优化调度[J].电力系统自动化,2023,47(15):80-90. DOI： 10.7500/AEPS20220707011.

TONG Yuxuan,HU Junjie,LIU Xuetao,et al.Quantification of Flexibility Supply and Demand and Distributionally Robust Optimal Dispatch of Renewable Energy Dominated Power Systems[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(15):80-90. DOI： 10.7500/AEPS20220707011.

摘要

电网中新能源渗透率的提升导致电力系统在局部时段灵活性严重不足。针对现有处理电力系统灵活性和供需不确定性过于保守或冒险的问题，提出一种数据驱动的分布鲁棒优化调度模型。首先，考虑风光出力的时空相关性，基于Copula理论构建出力集合。结合场景法与区间法对电力系统灵活性需求进行量化，引入灵活调节因子表征各类资源参与灵活性调节的能力，建立灵活性供需平衡约束。其次，考虑电动汽车等需求侧资源的灵活性供给能力，以灵活性资源运行成本与电网灵活性缺额惩罚成本最优作为目标函数，建立数据驱动的两阶段分布鲁棒模型。为降低保守性，采用综合范数对其概率分布进行约束，减小了灵活性需求出现极端情况的概率。针对两阶段鲁棒模型求解问题，利用零和博弈思想将模型解耦为主问题和子问题，采用列与约束生成算法进行迭代求解。最后，仿真算例表明，所提模型相比于传统不确定性模型对提高电力系统灵活性裕度与经济性具有积极作用。

Abstract

The increasing penetration rate of renewable energy in the power grid causes a serious lack of flexibility in the power system. The existing methods for dealing with the uncertainty of supply and demand in power system flexibility have the problem of overly conservative or risky. To address the problem

a data-driven distributionally robust optimal dispatch model is proposed in this paper. Firstly

considering the spatial and temporal correlations of wind and photovoltaic (PV) power

the output power set of wind and PV is constructed based on Copula theory. The flexibility demand of the power system is quantified by combining the scenario method and the interval method. The flexibility regulation factor is introduced to characterize the capability of various resources to participate in flexibility regulation

and the flexibility supply and demand balance constraint is established. Secondly

considering the flexibility supply capability of demand-side resources such as electric vehicles

with the objective of minimizing the operation cost of flexible resources and the penalty cost of grid flexibility deficiency

a data-driven two-stage distributionally robust model is established. To reduce the conservativeness

the comprehensive norms are included to constrain the probability distribution

which can also reduce the appearance probability of extreme cases of flexibility demand. For the solution of the two-stage robust model

the theory of zero-sum game is used in the paper to decouple the model into a master problem and a subproblem

which are iteratively solved by using the column-and-constraint generation algorithm. Finally

the case verifies that the proposed model has a positive effect on improving the flexibility adequacy and the economy of the power system compared with the traditional uncertainty model.

关键词

Keywords

references

LU X ， MCELROY M B ， PENG W ， et al . Challenges faced by China compared with the US in developing wind power ［J］. Nature Energy ， 2016 ， 1 （ 6 ）： 16061 .

鲁宗相，李昊，乔颖 . 从灵活性平衡视角的高比例可再生能源电力系统形态演化分析［J］. 全球能源互联网， 2021 ， 4 （ 1 ）： 12 - 18 .

LU Zongxiang ， LI Hao ， QIAO Ying . Morphological evolution of power systems with high share of renewable energy generations from the perspective of flexibility balance ［J］. Journal of Global Energy Interconnection ， 2021 ， 4 （ 1 ）： 12 - 18 .

鲁宗相，林弋莎，乔颖，等 . 极高比例可再生能源电力系统的灵活性供需平衡［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 16 ）： 3 - 16 .

LU Zongxiang ， LIN Yisha ， QIAO Ying ， et al . Flexibility supply-demand balance in power system with ultra-high proportion of renewable energy ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 16 ）： 3 - 16 .

胡俊杰，刘雪涛，王程 . 考虑网络约束的能量枢纽灵活性价值评估［J］. 中国电机工程学报， 2022 ， 42 （ 5 ）： 1799 - 1813 .

HU Junjie ， LIU Xuetao ， WANG Cheng . Value evaluation of energy hub flexibility considering network constraints ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2022 ， 42 （ 5 ）： 1799 - 1813 .

吉兴全，刘健，张玉敏，等 . 计及运行灵活性约束的综合能源系统优化调度［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 16 ）： 84 - 94 .

JI Xingquan ， LIU Jian ， ZHANG Yumin ， et al . Optimal dispatching of integrated energy system considering operation flexibility constraints ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 16 ）： 84 - 94 .

周光东，周明，孙黎滢，等 . 含波动性电源的电力系统运行灵活性评价方法研究［J］. 电网技术， 2019 ， 43 （ 6 ）： 2139 - 2146 .

ZHOU Guangdong ， ZHOU Ming ， SUN Liying ， et al . Research on operational flexibility evaluation approach of power system with variable sources ［J］. Power System Technology ， 2019 ， 43 （ 6 ）： 2139 - 2146 .

詹勋淞，管霖，卓映君，等 . 基于形态学分解的大规模风光并网电力系统多时间尺度灵活性评估［J］. 电网技术， 2019 ， 43 （ 11 ）： 3890 - 3901 .

ZHAN Xunsong ， GUAN Lin ， ZHUO Yingjun ， et al . Multi-scale flexibility evaluation of large-scale hybrid wind and solar grid-connected power system based on multi-scale morphology ［J］. Power System Technology ， 2019 ， 43 （ 11 ）： 3890 - 3901 .

鲁宗相，李海波，乔颖 . 高比例可再生能源并网的电力系统灵活性评价与平衡机理［J］. 中国电机工程学报， 2017 ， 37 （ 1 ）： 9 - 20 .

LU Zongxiang ， LI Haibo ， QIAO Ying . Flexibility evaluation and supply/demand balance principle of power system with high-penetration renewable electricity ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2017 ， 37 （ 1 ）： 9 - 20 .

孙东磊，孙可奇，杨金叶，等 . 考虑灵活性需求的电力系统优化调度［J］. 山东大学学报（工学版）， 2022 ， 52 （ 1 ）： 120 - 127 .

SUN Donglei ， SUN Keqi ， YANG Jinye ， et al . Power system optimal dispatch considering the requirements of flexibility ［J］. Journal of Shandong University （Engineering Science）， 2022 ， 52 （ 1 ）： 120 - 127 .

张高航，李凤婷 . 计及源荷储综合灵活性的电力系统日前优化调度［J］. 电力自动化设备， 2020 ， 40 （ 12 ）： 159 - 167 .

ZHANG Gaohang ， LI Fengting . Day-ahead optimal scheduling of power system considering comprehensive flexibility of source-load-storage ［J］. Electric Power Automation Equipment ， 2020 ， 40 （ 12 ）： 159 - 167 .

汤翔鹰，胡炎，耿琪，等 . 考虑多能灵活性的综合能源系统多时间尺度优化调度［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 4 ）： 81 - 90 .

TANG Xiangying ， HU Yan ， GENG Qi ， et al . Multi-time-scale optimal scheduling of integrated energy system considering multi-energy flexibility ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 4 ）： 81 - 90 .

黄鹏翔，周云海，徐飞，等 . 基于灵活性裕度的含风电电力系统源荷储协调滚动调度［J］. 中国电力， 2020 ， 53 （ 11 ）： 78 - 88 .

HUANG Pengxiang ， ZHOU Yunhai ， XU Fei ， et al . Source-load-storage coordinated rolling dispatch for wind power integrated power system based on flexibility margin ［J］. Electric Power ， 2020 ， 53 （ 11 ）： 78 - 88 .

赵福林，张通，马光，等 . 考虑源-荷波动的电力系统灵活性运行域研究［J］. 浙江大学学报（工学版）， 2021 ， 55 （ 5 ）： 935 - 947 .

ZHAO Fulin ， ZHANG Tong ， MA Guang ， et al . Study on flexible operation region of power system considering source and load fluctuation ［J］. Journal of Zhejiang University （Engineering Science）， 2021 ， 55 （ 5 ）： 935 - 947 .

KHATAMI R ， PARVANIA M ， NARAYAN A . Flexibility reserve in power systems： definition and stochastic multi-fidelity optimization ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2020 ， 11 （ 1 ）： 644 - 654 .

徐浩，李华强 . 火电机组灵活性改造规划及运行综合随机优化模型［J］. 电网技术， 2020 ， 44 （ 12 ）： 4626 - 4638 .

XU Hao ， LI Huaqiang . Planning and operation stochastic optimization model of power systems considering the flexibility reformation ［J］. Power System Technology ， 2020 ， 44 （ 12 ）： 4626 - 4638 .

王涛，胡丽，刘子菡，等 . 考虑灵活性需求与风电相关性的电力系统实时调度模型［J］. 全球能源互联网， 2021 ， 4 （ 6 ）： 585 - 594 .

WANG Tao ， HU Li ， LIU Zihan ， et al . Distributionally robust real-time dispatch model considering flexibility requirement and correlations of wind powers ［J］. Journal of Global Energy Interconnection ， 2021 ， 4 （ 6 ）： 585 - 594 .

税月，刘俊勇，高红均，等 . 考虑风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒协调优化调度模型［J］. 中国电机工程学报， 2018 ， 38 （ 24 ）： 7235 - 7247 .

SHUI Yue ， LIU Junyong ， GAO Hongjun ， et al . A distributionally robust coordinated dispatch model for integrated electricity and heating systems considering uncertainty of wind power ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2018 ， 38 （ 24 ）： 7235 - 7247 .

贺帅佳，阮贺彬，高红均，等 . 分布鲁棒优化方法在电力系统中的理论分析与应用综述［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 14 ）： 179 - 191 .

HE Shuaijia ， RUAN Hebin ， GAO Hongjun ， et al . Overview on theory analysis and application of distributionally robust optimization method in power system ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 14 ）： 179 - 191 .

阮贺彬，高红均，刘俊勇，等 . 考虑DG无功支撑和开关重构的主动配电网分布鲁棒无功优化模型［J］. 中国电机工程学报， 2019 ， 39 （ 3 ）： 685 - 695 .

RUAN Hebin ， GAO Hongjun ， LIU Junyong ， et al . A distributionally robust reactive power optimization model for active distribution network considering reactive power support of DG and switch reconfiguration ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2019 ， 39 （ 3 ）： 685 - 695

SHI Z ， LIANG H ， HUANG S ， et al . Distributionally robust chance-constrained energy management for islanded microgrids ［C］// IEEE Power & Energy Society General Meeting ， August 4-8 ， 2019 ， Atlanta， USA ： 1 - 7 .

吴界辰，艾欣，胡俊杰 . 需求侧资源灵活性刻画及其在日前优化调度中的应用［J］. 电工技术学报， 2020 ， 35 （ 9 ）： 1973 - 1984 .

WU Jiechen ， AI Xin ， HU Junjie . Methods for characterizing flexibilities from demand-side resources and their applications in the day-ahead optimal scheduling ［J］. Transactions of China Electrotechnical Society ， 2020 ， 35 （ 9 ）： 1973 - 1984 .

王萍萍，许建中，闫庆友，等 . 计及灵活性负荷资源需求响应和不确定性的楼宇微网调度双层优化模型［J］. 电力建设， 2022 ， 43 （ 6 ）： 128 - 140 .

WANG Pingping ， XU Jianzhong ， YAN Qingyou ， et al . A two-level scheduling optimization model for building microgrids considering demand response and uncertainties of flexible load resources ［J］. Electric Power Construction ， 2022 ， 43 （ 6 ）： 128 - 140 .

CUI M ， ZHANG J ， WU H ， et al . Wind-friendly flexible ramping product design in multi-timescale power system operations ［J］. IEEE Transactions on Sustainable Energy ， 2017 ， 8 （ 3 ）： 1064 - 1075 .

张博，申建建，程春田，等 . 基于C藤Copula理论的水风互补系统调峰方法［J］. 中国电机工程学报， 2022 ， 42 （ 15 ）： 5523 - 5535 .

ZHANG Bo ， SHEN Jianjian ， CHENG Chuntian ， et al . Peak-shaving method of hydro-wind power complementary system based on C-vine Copula theory ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2022 ， 42 （ 15 ）： 5523 - 5535 .

周光东 . 电力系统运行灵活性评价及优化调度研究［D］. 华北电力大学（北京）， 2019 .

ZHOU Guangdong . Research on operational flexibility evaluation and optimal dispatching of power system ［D］. North China Electric Power University （Beijing）， 2019 .

宋宇，李涵 . 基于核密度估计和Copula函数的风、光出力场景生成［J］. 电气技术， 2022 ， 23 （ 1 ）： 56 - 63 .

SONG Yu ， LI Han . Typical scene generation of wind and photovoltaic power output based on kernel density estimation and Copula function ［J］. Electrical Engineering ， 2022 ， 23 （ 1 ）： 56 - 63 .

ZHAO C ， GUAN Y . Data-driven stochastic unit commitment for integrating wind generation ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2016 ， 31 （ 4 ）： 2587 - 2596 .

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