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

陈鸿鑫; 惠恒宇; 包铭磊; 丁一; 徐立中; 郭超

doi:10.7500/AEPS20230417003

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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

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 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
- Optimization Model for Reserve of Power System with Renewable Energy Considering Reliability Constraints of Dynamic Partitioning
- 电力系统自动化 2024年48卷第23期页码：65-75
- 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：
  
  陈鸿鑫(1998—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统优化运行与调度。E-mail：hongxinchen@zju.edu.cn
  惠恒宇(1997—)，男，博士研究生，主要研究方向：综合能源系统和需求响应。E-mail：huihengyu@zju.edu.cn
  包铭磊(1994—)，男，博士，主要研究方向：综合能源系统、可靠性和电力市场。E-mail：baominglei@zju.edu.cn
  丁一(1978—)，男，通信作者，教授，博士生导师，主要研究方向：智能电网、复杂多状态工程系统可靠性、电力系统规划与可靠性评估和电力经济。E-mail：yiding@zju.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家电网公司科技项目(5108-202218280A-2-448-XG)
- DOI：10.7500/AEPS20230417003
  中图分类号：
- 收稿：2023-04-17，
  
  修回：2024-05-26，
  
  网络出版：2024-07-22，
  
  纸质出版：2024-12-10
- 稿件说明：
移动端阅览
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

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