Optimization Model for Reserve of Power System with Renewable Energy Considering Reliability Constraints of Dynamic Partitioning

CHEN Hongxin; HUI Hengyu; BAO Minglei; DING Yi; XU Lizhong; GUO Chao

doi:10.7500/AEPS20230417003

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Optimization Model for Reserve of Power System with Renewable Energy Considering Reliability Constraints of Dynamic Partitioning

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Optimization Model for Reserve of Power System with Renewable Energy Considering Reliability Constraints of Dynamic Partitioning
- Automation of Electric Power Systems Vol. 48, Issue 23, Pages: 65-75(2024)
- 作者机构：
  
  1.浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市 310027
  2.国网浙江省电力有限公司，浙江省杭州市 310007
  3.浙大城市学院，浙江省杭州市 310015
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  State Grid Corporation of China(5108-202218280A-2-448-XG)
- DOI：10.7500/AEPS20230417003
  CLC：
- Received：17 April 2023，
  
  Revised：2024-05-26，
  
  Published Online：22 July 2024，
  
  Published：10 December 2024
- 稿件说明：
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陈鸿鑫,惠恒宇,包铭磊等.考虑动态分区可靠性约束的新能源电力系统备用优化模型[J].电力系统自动化,2024,48(23):65-75.

CHEN Hongxin,HUI Hengyu,BAO Minglei,et al.Optimization Model for Reserve of Power System with Renewable Energy Considering Reliability Constraints of Dynamic Partitioning[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(23):65-75.
陈鸿鑫,惠恒宇,包铭磊等.考虑动态分区可靠性约束的新能源电力系统备用优化模型[J].电力系统自动化,2024,48(23):65-75. DOI： 10.7500/AEPS20230417003.

CHEN Hongxin,HUI Hengyu,BAO Minglei,et al.Optimization Model for Reserve of Power System with Renewable Energy Considering Reliability Constraints of Dynamic Partitioning[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(23):65-75. DOI： 10.7500/AEPS20230417003.

摘要

随着大规模新能源持续接入，从系统层面配置备用的传统调度方法可能因线路阻塞而导致不同地区备用无法共享，需从区域层面进行优化。然而，现有的分区备用优化模型多采用确定性的方法，难以有效反映新能源波动、机组故障和线路断线等多重不确定因素影响下不同地区的备用需求。为此，综合考虑新能源波动等多重不确定因素，建立了考虑分区可靠性约束的分区备用优化模型，以实现备用的精细化管理。首先，通过蒙特卡洛模拟方法构建海量不确定场景，评估各场景下线路阻塞风险。然后，以阻塞风险加权的发电机输出功率转移分布因子作为分区依据，通过低秩双随机矩阵分解对节点进行聚类，实现电网的动态分区。在此基础上，构建考虑多重不确定因素的分区可靠性约束，提出内嵌分区可靠性约束的分区备用优化模型。采用IEEE 118节点测试系统与中国某省级电网算例的仿真结果表明，所提模型不仅能有效降低备用的传输阻塞风险，保证备用配置的有效性与充裕性，还能提高分区供电可靠性。

Abstract

With the continuous integration of large-scale renewable energy

the traditional scheduling method for reserve allocation from the system level may cause the reserve of different zones to not be shared due to the transmission congestion. It is necessary to optimize the reserve from the regional level. However

the existing partitioning reserve optimization models usually adopt deterministic methods

and it is difficult to effectively reflect the reserve requirements of different zones due to the influence of multiple uncertain factors such as renewable energy fluctuations

generation unit failures

and line breakage faults. Therefore

an optimization model for partitioning reserves considering the partitioning reliability constraints is constructed to realize the refined reserve management. Firstly

the massive uncertain scenarios are built through the Monte Carlo simulation method to evaluate the line congestion risk in each scenario. Secondly

taking the generation shift distribution factor weighted with congestion risks as the partitioning basis

the nodes are clustered by low-rank doubly stochastic matrix decomposition to realize the dynamic partitioning of power grids. On this basis

the partitioning reliability constraints considering the multiple uncertain factors are constructed

and the optimization model for the partitioning reserve embedded with the partitioning reliability constraints is proposed. The simulation results for the IEEE 118-bus test system and a provincial-level power grid of China demonstrate that the proposed model can effectively alleviate the transmission congestion risk of reserve

ensure the availability and sufficiency of the reserve allocation

and improve the reliability of zonal power supply.

关键词

Keywords

references

中国争取2060年实现碳中和［EB/OL］.［ 2023-10-13 ］. http：//www.tanpaifang.com/tanzhonghe/2020/0923/74144.html http://www.tanpaifang.com/tanzhonghe/2020/0923/74144.html .

China strives to achieve carbon neutrality by 2060 ［EB/OL］.［ 2023-10-13 ］. http：//www.tanpaifang.com/tanzhonghe/2020/0923/74144.html http://www.tanpaifang.com/tanzhonghe/2020/0923/74144.html .

卓振宇，张宁，谢小荣，等 . 高比例可再生能源电力系统关键技术及发展挑战［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 9 ）： 171 - 191 .

ZHUO Zhenyu ， ZHANG Ning ， XIE Xiaorong ， et al . Key technologies and developing challenges of power system with high proportion of renewable energy ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 9 ）： 171 - 191 .

张振宇，王文倬，马晓伟，等 . 基于风险控制的新能源纳入电力系统备用方法［J］. 电网技术， 2020 ， 44 （ 9 ）： 3375 - 3382 .

ZHANG Zhenyu ， WANG Wenzhuo ， MA Xiaowei ， et al . Reserve of power system considering renewable energy based on risk control ［J］. Power System Technology ， 2020 ， 44 （ 9 ）： 3375 - 3382 .

何剑，屠竞哲，孙为民，等 . 美国加州“8·14”、“8·15”停电事件初步分析及启示［J］. 电网技术， 2020 ， 44 （ 12 ）： 4471 - 4478 .

HE Jian ， TU Jingzhe ， SUN Weimin ， et al . Preliminary analysis and lessons of California power outage events on August 14 and 15， 2020 ［J］. Power System Technology ， 2020 ， 44 （ 12 ）： 4471 - 4478 .

电力系统技术导则：SD 131—1984 ［S］. 北京：水利电力出版社， 1984 .

Technical guidelines for power systems： SD 131—1984 ［S］. Beijing ： Water Resources and Electric Power Press ， 1984 .

梁访，潘毅，许丹，等 . 基于极限场景分析的电力系统有功功率和备用协调调度［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 22 ）： 101 - 109 .

LIANG Fang ， PAN Yi ， XU Dan ， et al . Coordinated dispatching of active power and reserve for power system based on extreme scenario analysis ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 22 ）： 101 - 109 .

LIU F ， BIE Z ， LIU S Y ， et al . Day-ahead optimal dispatch for wind integrated power system considering zonal reserve requirements ［J］. Applied Energy ， 2017 ， 188 ： 399 - 408 .

周华锋，胡亚平，聂涌泉，等 . 区域互联电网电能量与备用辅助服务联合优化模型研究［J］. 电网技术， 2020 ， 44 （ 3 ）： 991 - 1001 .

ZHOU Huafeng ， HU Yaping ， NIE Yongquan ， et al . Co-optimization model of energy and reserve auxiliary service for regional interconnected power grid ［J］. Power System Technology ， 2020 ， 44 （ 3 ）： 991 - 1001 .

黄煜，徐青山，许彪，等 . 采用图割算法的含风电电网动态分区备用配置［J］. 中国电机工程学报， 2020 ， 40 （ 12 ）： 3765 - 3775 .

HUANG Yu ， XU Qingshan ， XU Biao ， et al . Graph cut method for dynamic zonal reserve allocation in power grid with wind power integration ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2020 ， 40 （ 12 ）： 3765 - 3775 .

刘扬，严正，马洪艳，等 . 风电接入下基于半监督谱聚类的备用动态分区方法［J］. 电力建设， 2018 ， 39 （ 1 ）： 90 - 98 .

LIU Yang ， YAN Zheng ， MA Hongyan ， et al . Reserve dynamic zone partitioning method based on semi-supervised clustering considering wind power ［J］. Electric Power Construction ， 2018 ， 39 （ 1 ）： 90 - 98 .

WANG F Y ， HEDMAN K W . Dynamic reserve zones for day-ahead unit commitment with renewable resources ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2015 ， 30 （ 2 ）： 612 - 620 .

ABEDI S ， HE M ， GIESSELMANN M . Graph partitioning-based zonal reserve allocation for congestion management in power systems with wind resources ［C］// 2016 North American Power Symposium （NAPS）， September 18-20 ， 2016 ， Denver， USA ： 1 - 6 .

王魁，张步涵，闫大威，等 . 含大规模风电的电力系统多时间尺度滚动协调调度方法研究［J］. 电网技术， 2014 ， 38 （ 9 ）： 2434 - 2440 .

WANG Kui ， ZHANG Buhan ， YAN Dawei ， et al . A multi-time scale rolling coordination scheduling method for power grid integrated with large scale wind farm ［J］. Power System Technology ， 2014 ， 38 （ 9 ）： 2434 - 2440 .

陈哲，王橹裕，郭创新，等 . 基于风险的多区互联电力系统分布式鲁棒动态经济调度［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 23 ）： 113 - 122 .

CHEN Zhe ， WANG Luyu ， GUO Chuangxin ， et al . Risk-based distributed robust dynamic economic dispatch for interconnected multi-regional power systems ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 23 ）： 113 - 122 .

罗超，杨军，孙元章，等 . 考虑备用容量优化分配的含风电电力系统动态经济调度［J］. 中国电机工程学报， 2014 ， 34 （ 34 ）： 6109 - 6118 .

LUO Chao ， YANG Jun ， SUN Yuanzhang ， et al . Dynamic economic dispatch of wind integrated power system considering optimal scheduling of reserve capacity ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2014 ， 34 （ 34 ）： 6109 - 6118 .

艾小猛，塔伊尔江·巴合依，杨立滨，等 . 基于场景集的含风电电力系统旋转备用优化［J］. 电网技术， 2018 ， 42 （ 3 ）： 835 - 841 .

AI Xiaomeng ， TAYIERJIANG Baheyi ， YANG Libin ， et al . Optimizing the spinning reserve in wind power system using scenario method ［J］. Power System Technology ， 2018 ， 42 （ 3 ）： 835 - 841 .

张丹宁，徐箭，孙元章，等 . 含风电电力系统日前备用动态评估与优化［J］. 电网技术， 2019 ， 43 （ 9 ）： 3252 - 3260 .

ZHANG Danning ， XU Jian ， SUN Yuanzhang ， et al . Day-ahead dynamic estimation and optimization of reserve in power systems with wind power ［J］. Power System Technology ， 2019 ， 43 （ 9 ）： 3252 - 3260 .

卢开澄，卢华明 . 图论及其应用［M］. 2版 . 北京：清华大学出版社， 1995 .

LU Kaicheng ， LU Huaming . Graph theory and its application ［M］. 2nd ed . Beijing ： Tsinghua University Press ， 1995 .

张伯明，陈寿孙，严正 . 高等电力网络分析［M］. 2版 . 北京：清华大学出版社， 2007 ： 212 - 214 .

ZHANG Boming ， CHEN Shousun ， YAN Zheng . Analysis of advanced power network ［M］. 2nd ed . Beijing ： Tsinghua University Press ， 2007 ： 212 - 214 .

ZHANG Z S ， SUN Y Z ， GAO D W ， et al . A versatile probability distribution model for wind power forecast errors and its application in economic dispatch ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2013 ， 28 （ 3 ）： 3114 - 3125 .

GUO Z W ， PINSON P ， CHEN S B ， et al . Chance-constrained peer-to-peer joint energy and reserve market considering renewable generation uncertainty ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2021 ， 12 （ 1 ）： 798 - 809 .

WANG F Y ， HEDMAN K W . Reserve zone determination based on statistical clustering methods ［C］// 2012 North American Power Symposium （NAPS）， September 9-11 ， 2012 ， Champaign， USA ： 1 - 6 .

杨阳 . 考虑负运行备用的电力系统可靠性分析及其优化调度研究［D］. 杭州：浙江大学， 2020 .

YANG Yang . Operating reliability analysis and optimization research of power system considering down operating reserve ［D］. Hangzhou ： Zhejiang University ， 2020 .

YANG Z R ， CORANDER J ， OJA E . Low-rank doubly stochastic matrix decomposition for cluster analysis ［J］. The Journal of Machine Learning Research ， 2016 ， 17 （ 1 ）： 6454 - 6478 .

包铭磊，王可欣，丁一，等 . 考虑电、气备用协同配置的故障传播影响抑制策略［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 5 ）： 40 - 53 .

BAO Minglei ， WANG Kexin ， DING Yi ， et al . Containment strategy of failure propagation impacts considering coordinated allocation of power and natural gas reserve ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 5 ）： 40 - 53 .

BOUFFARD F ， GALIANA F D ， CONEJO A J . Market-clearing with stochastic security-Part I： formulation ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2005 ， 20 （ 4 ）： 1818 - 1826 .

曹敏健，胡泽春，孟颖，等 . 含抽蓄电站与新能源发电的柔性直流系统日前优化调度方法［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 15 ）： 36 - 44 .

CAO Minjian ， HU Zechun ， MENG Ying ， et al . Day-ahead optimal dispatch method for flexible DC system with pumped storage hydropower plant and new energy power generation ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 15 ）： 36 - 44 .

谢敏，韦薇，李建钊，等 . 储能电站参与能量-调频市场联合调度模式研究［J］. 电力建设， 2019 ， 40 （ 2 ）： 20 - 28 .

XIE Min ， WEI Wei ， LI Jianzhao ， et al . Research on combined dispatching mode of energy storage in energy market and regulation market ［J］. Electric Power Construction ， 2019 ， 40 （ 2 ）： 20 - 28 .

国家能源局 . 2021年全国电力可靠性年度报告［EB/OL］.［ 2023-08-19 ］. http：//prpq.nea.gov.cn/ndbg/8540.html http://prpq.nea.gov.cn/ndbg/8540.html .

National Energy Administration . 2021 National electricity reliability annual report ［EB/OL］. ［ 2023-08-19 ］. http：//prpq.nea.gov.cn/ndbg/8540.html http://prpq.nea.gov.cn/ndbg/8540.html .

HOLTTINEN H ， MILLIGAN M ， ELA E ， et al . Methodologies to determine operating reserves due to increased wind power ［J］. IEEE Transactions on Sustainable Energy ， 2012 ， 3 （ 4 ）： 713 - 723 .

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