PDF(2772 KB)
PDF(2772 KB)
PDF(2772 KB)
考虑短时线路动态增容的多区域电网备用优化
Optimization of Power Reserve in Multi-Area Power Grid Considering Short-Term Dynamic Line Rating
【目的】为应对高比例可再生能源接入导致的电力系统源荷波动问题,应保证多区域电网备用的合理配置与有效调用。在此背景下,提出了考虑短时线路动态增容(short-term dynamic line rating,SDLR)的多区域电网备用优化方法。【方法】首先,构建了基于机会约束的全网源荷波动场景,并通过预留区域备用容量来保障各区域的调节能力,实现全网与区域的风险协同。然后,提出了考虑SDLR和需求侧资源的日内备用优化方法,实现线路传输能力的高效利用,以保证备用有效调用。最后,以某省简化的输电网为例进行验证分析。【结果】算例结果表明,通过考虑SDLR,全网备用的实际调用比例由传统静态安全约束下的4.73%提升至20.06%,系统运行风险成本下降了58.30%。【结论】所提方法能减缓线路阻塞,降低失负荷与弃电风险,有效提升了多区域电网的供电可靠性与运行经济性。
[Objective] To address source-load fluctuations in systems with high-penetration renewable energy, the rational arrangement and effective dispatch of power reserves should be ensured. Given this background, a multi-area power grid reserve optimization method considering short-term dynamic line rating (SDLR) is proposed. [Methods] Firstly, a network-wide source-load fluctuation scenario based on chance constraints is constructed. By pre-scheduling regional reserve capacity to guarantee the regulation capability of each area, network-wide and regional risk coordination is achieved. Secondly, an intra-day reserve optimization method considering SDLR and demand-side resources is proposed to realize the efficient utilization of line transmission capacity and ensure the effectiveness of reserve dispatch. Finally, the proposed method is verified and analyzed using a simplified provincial transmission network. [Results] The result demonstrate that by integrating SDLR, the actual reserve dispatch ratio increases from 4.73% under traditional static security constraints to 20.06%, and the system operation risk cost is reduced by 58.3%. [Conclusions] The proposed method can mitigate line congestion and reduce the risks of load shedding and renewable energy curtailment, effectively improving the power supply reliability and operational economic efficiency of multi-area power grids.
备用优化 / 短时线路动态增容 / 源荷波动 / 需求侧资源 / 风险协调 / 机会约束
reserve optimization / short-term dynamic line rating / source-load fluctuation / demand-side resources / risk coordination / chance constraints
| [1] |
华昊辰, 张洲赫, 邹奕群, 等. 新型电力系统需求侧灵活性资源低碳协同优化研究综述[J]. 电力建设, 2025, 46(6): 60-75.
|
| [2] |
李东东, 申润祺, 杨帆, 等. 基于信息间隙决策理论的多区域电网源-储-荷灵活优化运行策略[J]. 电力系统保护与控制, 2025, 53(19): 39-51.
|
| [3] |
|
| [4] |
马瑞, 王维皓, 彭泽朴, 等. 多类型极端天气场景下配电网的脆弱点与易感点识别[J]. 电力建设, 2025, 46(12): 82-95.
|
| [5] |
张旭, 陈云龙, 王仪贤, 等. 基于潮流断面修正的含风电电网无功-电压分区方法[J]. 电力自动化设备, 2019, 39(10): 48-54.
|
| [6] |
|
| [7] |
师文杰, 李华强, 陈毅鹏, 等. 需求侧多主体基于纳什谈判的电能-灵活性资源日前交易机制[J]. 电力建设, 2025, 46(9): 174-189.
|
| [8] |
黄靖, 罗浩, 郭昊文, 等. 计及储能寿命损耗的渔排多微网系统多场景双层优化策略[J]. 太阳能学报, 2026, 47(1): 765-773.
|
| [9] |
程礼临, 罗子杰, 李群, 等. 融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度方法[J]. 电力系统自动化, 2025, 49(19): 75-85.
|
| [10] |
张磊, 娄世元, 叶婧, 等. 计及电氢输运耦合的海上风电场检修-运行协同鲁棒优化策略[J]. 电力自动化设备, 2025, 45(12): 218-227.
|
| [11] |
赵书强, 赵蓬飞, 李志伟, 等. 基于相关机会目标规划的电力系统备用优化研究[J]. 太阳能学报, 2025, 46(1): 540-546.
|
| [12] |
高志海, 桑丙玉, 孙鑫, 等. 考虑全局-局部风险协调控制的多区域电力系统日前-日内两阶段优化调度[J]. 电网技术, 2025, 49(8): 3094-3103.
|
| [13] |
|
| [14] |
乔海洋, 冯亮, 边敦新, 等. 基于分布鲁棒优化的极端高温日电源旋转备用配置[J/OL]. 电网技术, 2025-04-23. https://doi.org/10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0191.
|
| [15] |
崔伟, 李武璟, 牛拴保, 等. 自然灾害下高风险多重故障集快速生成方法[J]. 电力自动化设备, 2021, 41(4): 197-203.
|
| [16] |
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.
|
| [17] |
文旭, 周全, 刘晟, 等. 计及输电线路弹性传输容量的省内-省间可交付备用优化决策方法[J]. 电网技术, 2026, 50(2): 672-682.
|
| [18] |
崔晖, 王雪林, 李文星, 等. 基于ADMM方法的国-网-省多层级协同调度研究[J]. 电网技术, 2026, 50(2): 588-599.
|
| [19] |
侯宇, 王伟, 韦徵, 等. 输电线路动态增容技术研究及应用[J]. 电力系统自动化, 2021, 45(17): 189-198.
|
| [20] |
|
| [21] |
张怡, 张锋, 李有春, 等. 基于智慧输电线路的动态增容辅助决策系统[J]. 电力系统保护与控制, 2021, 49(4): 160-168.
|
| [22] |
胡惊涛, 吕飞春, 张文涛, 等. 基于条件风险价值的综合能源系统日前-日内两阶段调度模型[J]. 电力需求侧管理, 2023, 25(2): 43-49.
|
| [23] |
|
| [24] |
|
| [25] |
于雨彤, 王灿, 李勇, 等. 高比例光伏接入的配电网多层级反向重过载风险评估[J]. 高电压技术, 2024, 50(10): 4540-4549.
|
| [26] |
|
| [27] |
|
| [28] |
殷自力, 陈宇星. 基于功率传输转移分布因子的简化电网潮流计算方法[J]. 电力系统保护与控制, 2016, 44(17): 25-30.
|
| [29] |
孟高军, 钱聪聪, 于琳琳, 等. 基于抽蓄协调的新能源纳入电力系统备用方法[J]. 太阳能学报, 2024, 45(10): 162-170.
|
| [30] |
|
刘胤均进行了研究设计,完成了数据分析,并进行了论文撰写;余顺江、林振智对论文的整体框架进行了指导和审核;俞鸿飞、陶文伟、曾勇杰参与了论文修订;林振智提出了研究思路。所有作者均阅读并同意了论文终稿内容。
所有作者声明不存在利益冲突。
AI小编
/
| 〈 |
|
〉 |