1. 经济 - 本地:通过市场调度,以经济竞价缓解本地拥堵 ³ 。2. 经济 - 系统:通过市场调度,以经济竞价缓解全系统供应过剩 ⁴ 。3. 自我调度 - 本地:通过市场调度,以缓解本地拥堵。4. 自我调度 - 系统:通过市场调度,以缓解全系统供应过剩。5. 异常调度 - 本地:通过特殊调度缓解本地拥堵。6. 异常调度 - 系统:通过特殊调度缓解全系统供应过剩。
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摘要:随着大量可再生能源被引入电力系统,每日运行调度 (DOS) 面临新的挑战。除了运行之外,这些能源的功率变化也导致每小时定价出现问题,这里用位置边际定价 (LMP) 来表示。因此,能源转移等新应用为系统提供了更高的效率,最大限度地减少了风电削减 (WPC) 造成的负面影响。本文展示了水火风光伏发电系统 DOS 中的 LMP 形成,该系统配有电池储能系统和 WPC 的减少。在这里,风力发电厂和光伏发电厂的设计是可调度的,而不是强制性的,以便能够削减发电量,并考虑了分布式发电的插入。此外,为了解决 DOS 问题,使用了内点法。此外,还使用迭代方法对用于表示 DOS 以及电网表示的直流最优功率流进行建模。分析是在 IEEE 24 节点系统中进行的,数据来自巴西。最后,展示并讨论了模拟结果,证明了优化在降低 WPC、总运行成本和提供 LMP 曲线方面的有效性。
摘要 — 风电弃风 (WPC) 的发生是因为风力发电 (WPG) 与负荷之间不相关,而且 WPG 每小时内变化很快。最近,能源存储技术的进步促进了大容量能源存储单元 (ESU) 的使用,以提供应对 WPG 每小时内快速变化所需的提升。为了最大限度地降低每小时内 WPC 的概率,本文提出了一个通用的基于连续时间风险的模型,用于日前机组组合 (UC) 问题中发电单元和大容量 ESU 的每小时内调度。因此,伯恩斯坦多项式用于对具有 ESU 约束的基于连续时间风险的 UC 问题进行建模。此外,所提出的基于连续时间风险的模型可确保发电机组和 ESU 跟踪 WPG 每小时内的变化,同时在每个每小时内平衡负荷和发电量。最后,通过模拟 IEEE 24 节点可靠性和修改后的 IEEE 118 节点测试系统证明了所提模型的性能。
弃电只是日益严重的冰山一角 电力服务 英国电网在高峰时段消耗高达 54 千兆瓦 (GW) 的电力。那是 5400 万千瓦——很多电力。所以我们需要生产 54GW 的电力,再加上一点以防万一——比如 57-60GW,对吗? 错了。事情没那么简单。虽然所有的电都是一样的(电子沿着电线传输),但我们消耗四种类型的服务:基载、可调度、平衡和辅助。♦ 基载是最低需求,即始终在线的要求。在英国,它大约是峰值的 60%,所以在冬季,大约是 32GW。 ♦ “可调度”意味着当我们需要时,它就在那里:我们可以随意调高或调低。这占了峰值需求的剩余 40%。♦ 平衡服务适用于当事情失衡时:这里太多,那里不够,发电站因年度服务而停运(就能源需求而言,这是主要的服务)等等。♦ 辅助服务适用于出现问题时:发生故障时快速反应,等等。在中央电力局的旧时代,我们用煤和核电站提供基本负荷,其余则通过天然气输送。那时事情是多么简单啊!现在,因为我们意识到我们的排放正在席卷世界,我们正在用可再生能源取代煤炭(首先)和天然气:主要是生物质、风能、太阳能、波浪能、潮汐能和潮汐范围。其中,只有生物质(迄今为止五种能源中潜在容量最小)是可调度的或基本负荷。其余的是一个新的发电类别:间歇性。间歇性发电的影响 间歇性发电并不意味着发电不可预测:如今的预测非常准确,并且还在不断改进。但是,这意味着发电量是它想在的时候出现,而不是我们想要的时候出现——预测只是让我们更好地注意到盈余和短缺。正如西门子石油天然气英国公司总经理所说 1 ,“风吹的时候就吹,你想吃饭的时候就吃饭”。这意味着,有时它在我们不想要的时候发电,而当我们需要它而它却不发电时,它需要备用。前者导致削减(支付可再生能源发电不发电的费用),后者导致平衡和辅助服务成本不断增加。图 2 显示了间歇性发电将如何消除德国的基本负荷发电,除非以某种方式削减。
