风电接入电力系统动态调度：多场景协同优化与动态松弛算法

"随机风电接入的电力系统动态经济调度多场景协同优化" 在电力系统中，随着可再生能源，尤其是风能的广泛应用，随机风电接入带来的不确定性对电力系统的动态经济调度（DED）提出了新的挑战。传统的调度策略无法有效地处理这种不确定性，可能导致系统运行成本增加和稳定性下降。针对这一问题，该研究提出了一种结合场景法和多学科协同优化的解决方案。 场景法是一种处理随机变量不确定性的常用方法，它通过对可能出现的不同风电出力情景进行模拟，将不确定性转化为确定性问题。在本研究中，场景法被用来应对风电的随机性，通过构建多个风电出力场景来捕捉其可能的变化范围。优化的目标是使发电总成本最小化，这涉及到调整各发电单元的输出以平衡供需，同时考虑经济效益。 为了更有效地解决这个多场景下的优化问题，研究中采用了多学科协同优化算法。这是一种集成不同领域知识和方法的优化策略，可以处理复杂、多目标的问题。然而，传统的多学科协同优化算法在处理大规模问题时可能存在效率低下和收敛性差的问题。因此，研究引入了动态松弛算法，这是一种改进的优化技术，能有效克服这些不足，提高系统级优化问题的求解效率。 此外，研究还利用网格计算工具并行处理由多场景构建的子学科优化问题，进一步提升了计算效率和求解规模。这种方法允许在大量计算资源上同时运行多个计算任务，显著缩短了计算时间，对于处理大规模风电接入问题具有显著优势。 在实际应用中，该研究通过含风电的IEEE 39节点系统进行了仿真实验，验证了提出的协同优化模型的可行性和有效性。结果表明，该模型不仅能够有效处理风电接入的不确定性，而且其优化性能优于基于GAMS-BARON求解器的传统场景法。这证明了该模型在处理随机风电接入的电力系统动态经济调度问题上的优越性，对于提升电力系统的经济性和稳定性具有重要意义。 这项工作为解决风电并网带来的调度难题提供了一个创新的框架，通过场景法和多学科协同优化的结合，以及动态松弛算法的应用，提高了调度效率和系统性能。随着可再生能源占比的不断提高，这样的研究对于构建更加绿色、智能和经济的电力系统具有深远的影响。