能源是人类赖以生存及发展的重要物质基础,化石能源日趋枯竭和气候环境变化成为威胁人类可持续发展的两大问题。为应对上述挑战,电力系统在发电侧和用户侧正经历巨大的变革。发电侧方面,可再生能源特别是风电、光伏等以集中或分布方式接入电网是未来电网发展的重要趋势,但由于其出力具有随机性、间歇性等特点,进一步增加了电力系统优化调度过程中所面临的不确定性因素。用户侧方面,在电力系统传统调度中,用户侧被认为是缺乏弹性的,主要通过调度机组出力以满足负荷需求,智能电网尤其是高级量测体系的发展为用户参与电力系统运行提供了技术支撑,需求响应资源逐步进入研究人员视野。针对上述变化,电力系统优化调度领域亟需在不确定条件下优化调度及需求响应调度建模等方面展开研究。本文以需求响应优化调度为切入点,在其调度模型中考了系统中的不确定因素,对考虑需求响应的电力系统优化调度模型与方法进行了探讨,具体的研究内容如下:(1)研究了基于激励的需求响应,以可中断负荷及直接负荷控制优化调度为研究重点,类比传统机组进行建模,分别构建了两者的混合整数数学模型。在可中断负荷调度模型中考虑了调度过程中的常规机组故障、负荷预测误差等不确定性因素,并采用场景法进行分析。在两者的联合优化调度模型中,考虑了负荷预测的不确定性并基于随机机会约束规划理论建立了优化调度模型,通过把机会约束转换为确定性等价形式实现了不确定性模型向确定性模型的转变,并采用拉格朗日松弛法进行模型求解。采用场景分析法和随机机会约束理论是研究不确定条件下电力系统优化调度的重要方法。(2)研究了基于价格的需求响应,以分时电价为研究重点。风电的接入增加了系统运行中的不确定性,分时电价作为需求响应手段可在较长的时间尺度上改变用户用电行为,促进可再生能源的消纳,可作为其他消纳手段的基础。分时电价主要涉及峰谷平时段的划分及峰谷平电价的制定,在分时电价研究中充分考虑了风电出力、负荷预测误差、用户需求价格弹性等多种不确定性因素,采用蒙特卡罗法生成相应场景。针对系统净负荷场景集,采用聚类分析法进行了峰谷平时段划分。在峰谷平电价制定过程中,由于生成的场景数量较多,为保障计算精度并减轻计算负担采用同步回代缩减法进行场景缩减。(3)对含多种不确定因素的建模及求解进行了进一步研究,基于机会约束规划构建了考虑常规机组和线路的故障概率、负荷预测误差、可中断负荷违约概率及线路潮流约束的优化调度模型。模型目标函数第一部分为当不考虑系统随机因素时的发电成本、启停成本和可中断负荷补偿费用之和最小,求解结果为各机组及可中断负荷基本调度量,要求基本调度量之和应为系统总的预测负荷,机组未调用和可中断负荷未中断的部分参与备用优化;第二部分为当考虑系统随机因素时的机组备用成本及可中断负荷的补偿费用期望值之和最小。由于该模型中约束条件不可直接转化为确定性等价形式,采用蒙特卡罗模拟把机会约束模型转化为含多个确定场景的期望值模型,消除了随机因素,实现了模型向确定性模型的转化。(4)由于分布式发电及用户需求响应资源地域分布广泛、种类多样、参数各异等特点,调度中心难以直接对大量的分布式能源进行调度,可采用虚拟发电厂整合分布式能源并作为整体参与电力系统竞价。模型中综合考虑了虚拟发电厂内部出力、负荷不确定性及市场竞争对手报价不确定性,虚拟发电厂以自身利益最大为目标作为整体参与电力系统运行。调度机构在收到各虚拟发电厂、常规机组电厂报价后以社会效益最大为目标进行市场出清,各虚拟发电厂及常规机组电厂收到调度中心指令后对内部资源运行进行二次调整。