SHANDONGUNIVERSITY2025年12月SHANDONGUNIVERSITY2025年12月CONTENTS2主要學術貢獻3最新研究進展33教育經(jīng)歷時間教育經(jīng)歷博士畢業(yè)，獲北京市優(yōu)秀畢業(yè)生、清華大學優(yōu)秀博士論文、全國博士生論壇優(yōu)秀論文、國際頂級會議IEEEPESGeneralMee中國電攜工程坐會青年人才托舉工程入選證書cectificateofppretiaIEEEPCCC優(yōu)秀青年工程師獎2021年度電力科技創(chuàng)新獎證書-剪者，E研究助理教授ResearchAssistantCONTENTS2主要學術貢獻3最新研究進展研究背景大力發(fā)展新能源，構建清潔低碳、安全充裕、經(jīng)濟高效、供需協(xié)同、靈活智能的新型電力系統(tǒng)，是保障國家能源安全、實現(xiàn)國家“雙碳”戰(zhàn)略的關鍵，也是我國實現(xiàn)可持續(xù)、高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求。2023年國家能源局下發(fā)《新型電力系統(tǒng)發(fā)展藍皮書》構建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)驅(qū)動2030年2030年新能源裝機比重上升，逐漸成為電量供應主體，傳統(tǒng)機組比重下降分布式電源和儲能技術得到廣泛應用需求側響應機制逐步完善研究背景新型電力系統(tǒng)面臨系統(tǒng)慣量和強度雙低、大規(guī)模強隨機波動性新能源并網(wǎng)、系統(tǒng)調(diào)節(jié)資源不足的問題，亟需從“源隨荷動”的傳統(tǒng)運行模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤霸淳W(wǎng)荷儲”協(xié)同互動的新模式。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)電源：傳統(tǒng)發(fā)電機組輸電方式：傳統(tǒng)高壓交流輸電用能主體：工、商、居民負荷“源隨荷動”新型電力系統(tǒng)用能主體：負荷+儲能“源網(wǎng)荷儲”協(xié)同互動新的挑戰(zhàn)系統(tǒng)慣量和強度雙低隨機波動性時空分布多樣性研究背景研究背景面對這些新特點，傳統(tǒng)輸配電網(wǎng)缺少協(xié)同、各自為戰(zhàn)的優(yōu)化調(diào)控方式將難以為繼：傳統(tǒng)輸配割裂的安全分析方法存在誤警漏警隱患傳統(tǒng)輸配割裂的調(diào)度控制模式無法充分利用系統(tǒng)調(diào)節(jié)潛力，面臨擁塞和電壓問題3小時內(nèi)分布式電源變化3小時內(nèi)分布式電源變化13GW,系統(tǒng)能量不平衡美國加州光伏大規(guī)模入網(wǎng)2020發(fā)布《關于新形勢下配電網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》國家發(fā)改委與能源局2024)20182022輸配電網(wǎng)缺乏必要協(xié)同，漏警誤動，事故嚴重擴大南加州大停電事故，損失上億美元缺少協(xié)同調(diào)控，引發(fā)全系統(tǒng)擁塞和電壓問題國際能源署發(fā)布電力行業(yè)調(diào)研2011201520132025年底我國可再生能源在全國發(fā)電總裝機容量中的占比約為60%,部分地區(qū)電網(wǎng)面臨安全裕度低、調(diào)節(jié)能力不足等問題。如果不重視和解決上述問題，我國新型電力系統(tǒng)安全運行面臨嚴重風險!輸配電網(wǎng)協(xié)同安全分析和優(yōu)化調(diào)控問題面臨著約束和變量規(guī)模巨大、物理特性異質(zhì)、隨機性非線性強、計算效率要求高等研究難點。對此，常見的集中優(yōu)化模式難以適用，而常規(guī)的分布式分析和優(yōu)化算法通常會出現(xiàn)收斂非常緩慢、通信代價較高等問題，亟需提出新的高效分析和優(yōu)化方法。省級輸電網(wǎng)地區(qū)配電網(wǎng)低壓線路負荷節(jié)點變壓器光伏節(jié)點充電設備節(jié)點輸電網(wǎng)長度配電網(wǎng)個數(shù)數(shù)量裝機比例數(shù)萬公里幾千個十幾萬重點開展了“輸配電網(wǎng)分布式安全分析和協(xié)同優(yōu)化”研究，形成輸配電網(wǎng)分布式安全分析、輸配電網(wǎng)分布式協(xié)同優(yōu)化和海量分布式資源協(xié)同優(yōu)化三方面學術貢獻。耦合加深，運行工況復雜，安全裕度下降市場信號輸配電網(wǎng)調(diào)控資源缺少有效協(xié)同實現(xiàn)高維分散資源自適應主動支撐配電網(wǎng)輸電網(wǎng)配電網(wǎng)點多面廣特性復雜新型電力系統(tǒng)成果成果一成果二成果三模型數(shù)據(jù)融合的輸配電網(wǎng)分布式安全分析方法物理特性嵌入的輸配電網(wǎng)分布式協(xié)同優(yōu)化方法面向電網(wǎng)運行需求的海量分布式資源協(xié)同優(yōu)化方法協(xié)同利用輸配資源增強需求創(chuàng)新成果一 成果一模型數(shù)據(jù)融合的輸配電網(wǎng)分布式安全分析方法基于全局潮流方程，推導出傳統(tǒng)輸配割裂安全分析結果和真實潮流的理論差值，提出“PAC模型預估-分布式校驗”的輕量化高精度分布式安全分析算法；提出了模型在線增量校正和增強狀態(tài)估計方法，實現(xiàn)了低感知度配電網(wǎng)的安全感知。耦合機理分析廣義主從分裂理論MM:主系統(tǒng)B:邊界系統(tǒng)S:從高效分布計算配噸分布式校驗配電增強感知線性模型自適應更新方法線性模型自適應更新方法增強抗差狀態(tài)估計I37*I02.78*I0380×I0 成果二物理特性嵌入的輸配電網(wǎng)分布式協(xié)同優(yōu)化方法從互聯(lián)異質(zhì)能源系統(tǒng)耦合特性出發(fā)，建立物理特性嵌入的分布式主從優(yōu)化理論，提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的可信性增強不確定性決策方法，構建了基于魯棒支撐域的主從無功電壓協(xié)同優(yōu)化模式，實現(xiàn)了輸配電網(wǎng)有功和無功調(diào)節(jié)資源的高效協(xié)同互濟，提升了備用決策和電壓調(diào)節(jié)能力。新型優(yōu)化理論輸配耦合物理特性B高維優(yōu)化問題minG(2ua)+Gs(Ka:23)快慢備用協(xié)同不不作風電場輸配電網(wǎng)風電場輸配電網(wǎng)通過消除不可信分布，提升了輸配主動電壓支撐支撐域計算模型e+aπ+(0g+0))≤7輸配電網(wǎng)電壓全部控制在安全范圍內(nèi)，網(wǎng)絡損耗平均降低約13% 成果三■面向電網(wǎng)運行需求的海量分布式資源協(xié)同優(yōu)化方法·提出了儲能型靈活性資源充放電互補約束精確松弛優(yōu)化方法和實用化判據(jù)；·設計了計及電網(wǎng)安全約束與分布式資源隨機性的虛擬電廠聚合和有限理性決策方法；·提出了分布式資源下垂控制特性的多時間尺度協(xié)同自適應優(yōu)化方法。經(jīng)濟安全聚合經(jīng)濟安全聚合市場出清市場出清邊界調(diào)度中心可調(diào)度能力集群指令馬爾科夫決策安全邊界基于學習優(yōu)化的秒級分布式指令響應算法分布式資源和響應能力增強精確互補松弛等價轉(zhuǎn)化將強非凸性的儲能優(yōu)化問題等價轉(zhuǎn)化為易解形式，求解效率提升2個數(shù)量級自適應支撐實時實時量測反饋控制量測反饋分布式能源1快速消除電壓和頻率越界12CONTENTS2主要學術貢獻3最新研究進展研究背景 問題核心臺風極端氣象對大規(guī)模海上風電并網(wǎng)的電力系統(tǒng)安全運行帶來挑戰(zhàn)相較于陸上風電，海上風電更易受到臺風極端氣象的影響：盡管大多數(shù)臺風(超過60%)并不直接登陸陸地，但其仍會對離岸建設的海上風電場造成影響。(1a)(1a)軸電網(wǎng)側海上風電出力受迫于強風，海上風電被迫停機，風電功率出現(xiàn)瞬時滑坡，對系統(tǒng)的快速響應能力提出高要求當前臺風預警尚無法準確獲悉臺風參數(shù)，致使風電功率滑坡時點難以預測，不確定性較正常氣象條件下顯著增強上述特點使得如何在兼顧安全性和經(jīng)濟性的條件下，對臺風極端氣象下含大規(guī)模海上風電的電力系統(tǒng)進行優(yōu)化調(diào)度成為一項棘手的挑戰(zhàn)。14研究背景研究背景局限于輸電網(wǎng)層面的優(yōu)化調(diào)度受制于火電機組緩慢的調(diào)節(jié)速率，不僅難以及時響應臺風氣象下突發(fā)的風電功率滑坡，也難以為風電功率可能出現(xiàn)的劇烈波動提供充足備用。輸-配協(xié)同配-氣協(xié)同鏘配電網(wǎng)側靈活性資源為輸電網(wǎng)提供調(diào)節(jié)能力支撐配電網(wǎng)側各類具備快速響應能力的靈活性資源的廣泛配置，燃氣機組快速調(diào)整出力時，其耗氣量會在短時間內(nèi)劇烈波使其能夠更主動地參與到和輸電網(wǎng)的協(xié)同調(diào)度中動，傳統(tǒng)的獨立調(diào)度模式無法保證天然氣網(wǎng)的運行安全研究背景研究背景輸-配-氣綜合能源系統(tǒng)規(guī)模龐大且各子系統(tǒng)存在隱私保護需求，使得集中式調(diào)度模式應用受限。輸電網(wǎng)運營商配電網(wǎng)運營商天然氣網(wǎng)運營商集中式調(diào)度模式計算負擔過重為保護系統(tǒng)隱私兩系統(tǒng)間不能頻繁交互系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)在輸-配-氣三層協(xié)同調(diào)度架構中，配電網(wǎng)運營商需同時與輸電網(wǎng)運營商及天然氣網(wǎng)運營商交互邊界信息，致使分布式求解過程中存在嵌套迭代，亟需提高求解效率，避免過度迭代和頻繁交互。研究內(nèi)容研究內(nèi)容1計及預測不確定性的臺風場景生成及海上風電出力建模離岸臺風能夠?qū)Ｉ巷L電的正常運行產(chǎn)生顯著影響，一方面可能造成海上風電的避風停機，引發(fā)輸出功率的瞬時下滑，另一方面則可能對風機造成直接損壞，使其在風力減弱后仍無法重新投運。離岸臺風干擾海上風電正常運行時間角度對特定某一海上風電場而言，根據(jù)其與臺風中心的相對位置，可在時間尺度上將整個臺風事件劃分為三個階段，即：無過境階段空間角度對于所處位置不同的各海上風電場而言，其相對同一臺風的所經(jīng)歷的接近、過境、遠離三階段的時間節(jié)點不同，所受影響的嚴重程度也不同。部分海上風電場在過境階段地處臺風臨界破壞半徑內(nèi)，可能出現(xiàn)風機損壞。研究內(nèi)容研究內(nèi)容臺風的預測參數(shù)(如路徑、氣壓)可通過氣象中心獲取，然而受限于當前的預測技術，對于臺風參數(shù)的預測仍存在誤差，因此在建模中必須考慮到其參數(shù)的不確定性。構建臺風靜態(tài)風場模型R"“=exp[2.636-0.0005086△p?,+0.0394899y,+8,]JeTH,=2.0-(p,-900)160teT刻畫臺風參數(shù)預測不確定性K90)00]臺風路徑的預測誤差來自于臺風在各時刻預測誤差。靜態(tài)模型要求準確獲知臺風預測參數(shù)利用歷史數(shù)據(jù)估計預測誤差的概率分布有功出力最新研究進展：研究內(nèi)容有功出力考慮臺風影響的海上風電出力模型P臺風接近階段有功出力有功出力在該階段，海上風電場的總出力達其額定功率。該階段可直接依據(jù)輸出功率-風速模型計算其出臺風過境階段風速，風機處于避風模式，有功出力為0,即：.=-I10-2)=4-)yele有功出力有功出力存在風機損壞臺風遠離階段在該階段，臺風風速逐漸減弱，前一階段未受損的風機此時可重新投運恢復發(fā)電，其有功出力可P?-(-2K2ver?依照上述方式可構造海上風電場在臺風影響全過程中的有功出研究內(nèi)容研究內(nèi)容20 研究內(nèi)容2基于機會約束的輸-配-氣綜合能源系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化調(diào)度模型依據(jù)前述推論，臺風不確定性的對海上風電場的影響可被轉(zhuǎn)化為風電出力相較于其預測基線的偏差，可通過引入線性決策準則分配為應對該出力偏差而引起的輸電網(wǎng)中的火電機組及配電網(wǎng)中的分布式靈活性資源的功率調(diào)整比例。率調(diào)整比例。計劃發(fā)電量/邊界功率風電出力偏差(待調(diào)整量)配網(wǎng)側靈活性P"=,-3;Z(△P")*-{DG,GT,BSD,JeT資源出力：P=P,+β,Z(△P")*{BSC,P2G,teT輸-配邊界功率：PB=PTS+該配網(wǎng)所需承擔的功率調(diào)整量：Z(△P")=a82wAP"T已知的線性分配因子火電機組出力:PP將風電出力偏差視作將風電出力偏差視作隨機變量，引入機會約束對輸電網(wǎng)及配電網(wǎng)進行調(diào)度建模。配電網(wǎng)側隨機經(jīng)濟調(diào)度模型存在隨機變量目標函數(shù)：無法直接求解配電網(wǎng)側決策向量常規(guī)約束：常規(guī)約束：機會約束：infPB?(AP"T)sb.(P),k∈[K]21-8輸電網(wǎng)側決策向量輸電網(wǎng)側隨機經(jīng)濟調(diào)度模型設定的風險系數(shù)目標函數(shù):min機會約束：研究內(nèi)容研究內(nèi)容21考慮海上風電出力不確定性傳播的配-氣耦合約束轉(zhuǎn)化燃氣機組參與平抑海上風電出力偏差，為海上風電出力的不確定性向氣網(wǎng)側傳播提供了渠道，將可能引發(fā)氣網(wǎng)狀態(tài)波動和安全風險，因此必須在配-氣耦合約束中考慮到燃氣機組的功率及取氣量調(diào)整偏差。燃氣機組耗氣量：燃氣機組的計劃出力燃氣機組的耗氣系數(shù)(線性)展開為燃氣機組的出力調(diào)整量(仍存在隨機變量)可通過魯棒轉(zhuǎn)化的方式將上述燃氣機組耦合約束轉(zhuǎn)化為確定的線性約束：耗氣量魯棒轉(zhuǎn)化后：最差情況下的燃氣機組出力調(diào)整量(確定值)類似的，若配電網(wǎng)中存在電轉(zhuǎn)氣設備，則其耦合約束也可進行上述轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化后的約束可添加至常規(guī)氣網(wǎng)側調(diào)度模型中，此時氣網(wǎng)側調(diào)度模型中不含隨機變量，可直接進行求解。研究內(nèi)容研究內(nèi)容22基于研究內(nèi)容1中臺風預測誤差概率模型采樣生成臺風偏差場景集s,進而可計算各場景下海上風電出力的偏差值，記作{△P"T},seS,,利用樣本平均近似可將目標函數(shù)中含隨機變量的部分轉(zhuǎn)化為確定值：類似的轉(zhuǎn)化同樣適用于模型中的機會約束，然而轉(zhuǎn)化后的形式存在大量0-1變量，顯著影響計算效率：機會約束一般形式：決策向量仿射形式直接松弛0-1變量會過分擴大可行域，引入緊化約束對可行域進行收緊：轉(zhuǎn)化后的最優(yōu)解緊化約束原始最優(yōu)解緊化約束原始可行域(離散)直接松弛后不準確的可行域緊化后的可行域松弛0-1變量并引入緊化約束后的轉(zhuǎn)化形式轉(zhuǎn)化后可行域(線性)緊化約束√松弛為連續(xù)變量研究內(nèi)容研究內(nèi)容研究內(nèi)容3基于多參數(shù)規(guī)劃理論的高效分布式協(xié)同算法求解框架配網(wǎng)層級邊界變量輸電網(wǎng)運營商輸電網(wǎng)運營商品配電網(wǎng)運營商輸電網(wǎng)側調(diào)度模型可表示為配網(wǎng)層級邊研究內(nèi)容研究內(nèi)容24基于多參數(shù)規(guī)劃理論計算局部目標函數(shù)及臨界域根據(jù)多參數(shù)規(guī)劃理論，在給定的臨界域(限制了邊界變量xBo的取值)內(nèi)，子問題內(nèi)部變量x的最優(yōu)解可表示為邊界變量xBDI的函數(shù)：構造子問題拉格朗日函數(shù)=cx+2T(Gd?x+GDix(-8G)對偶乘子求解子向題構造KKT條件起作用約束系數(shù)矩陣當前參數(shù)卞子問題最優(yōu)解計算臨界域臨界域(凸包)x6=x6(xm)x數(shù)是仿射的理論上，可一次性確定邊界變量子問題最優(yōu)解子問題最優(yōu)解推出的所有臨界域，此時x可表示為xBo的分段函數(shù)：求解：擴展的配網(wǎng)層級主問題上傳min,B(x%,x'BD)+JBo(x)m氣網(wǎng)運營商可將及臨界域集合{)}發(fā)送至配電網(wǎng)運營商處，此時，配電網(wǎng)側可通過求解擴展的配電層級主問題來獲取配電層級協(xié)同優(yōu)化最優(yōu)解，而無需進行迭代計算。研究內(nèi)容研究內(nèi)容基于最優(yōu)解方向估計的臨界域搜索方法當邊界變量維度較高時(如本研究所構建的多時段優(yōu)化模型),一次性確定所有的臨界域在計算上變得困難，故可采用迭代搜索的方式尋找全局最優(yōu)解及其所屬的臨界域和局部目標函數(shù)。臨界域搜索過程示意臨界域搜索過程示意e05e不收斂輸出全局最優(yōu)解為邊界變量添加步進向量獲取當前邊界變量求解擴展主問題上傳臨界域及局部目標函數(shù)發(fā)送求解子問題為加速搜索過程，可采用先粗搜((沿最優(yōu)解估計方向搜索),再細搜(相鄰臨界域逐一搜索)的搜索策略。25取搜25取搜索方向為臨界域邊界負梯度方向，設置步進向量為：迭代求解主-子問題若干次，記錄迭代中產(chǎn)生的局部目標函數(shù)值及邊界變量取值：利用二次函數(shù)對全局目標函數(shù)進行擬合：jdo(x)=xHB×D+boxB+cD取搜索方向為全局最優(yōu)解估計方向，設置步進向量為：△x=(x-xbK)在迭代過程中更新Jo和D。重新設置搜索方向為當前局部最優(yōu)解所處臨界域邊界負梯度方向進行搜索，直至獲得全局最優(yōu)解。第二階段搜索第一階段搜索目標函數(shù)增大階段搜索子問題無解第二26算例設置算例設置√協(xié)同調(diào)度的必要性驗證注意到采用協(xié)同調(diào)度模式的Mode2相較于獨立調(diào)度模式的Mode1具有更充沛的爬坡裕度，使其在預測的臺風場景下不會出現(xiàn)不平衡功率，而Mode1則因為火電機組爬坡能力不足而被迫切負荷。27√考慮臺風參數(shù)預測不確定性時各調(diào)度模式表現(xiàn)對比調(diào)度模式機會約束違反率預測場景下總成本(106%)預測場景下總成本(10?$)所有場景下平均總成本(10?S)Mode14.25264.46734.4282Mode246.5%4.03344.39484.3507Mode37.5%3.8831Mode3相較于Mode2在考慮到臺風預測不確定性下的表現(xiàn)更為優(yōu)異，其在樣本外測試中出現(xiàn)的不平衡功率顯著少于Mode2,且機會約束的違反概率也顯著低于Mode2,保持在設定的風險閾值內(nèi)(<10%)。Mode3的經(jīng)濟性表現(xiàn)也明顯優(yōu)于其他兩種調(diào)度模式?！袒诰o化約束-樣本平均近似的模型重構方法有效性驗證●以下計算結果通過集中式求解獲得：算例規(guī)模算例規(guī)模重構方法總成本求解時間(s)計算誤差T118D10SAAM-SAAMode3SAA3.9594201.46M-SAA3.8827場景數(shù)目對不同模型重構方法求解時間及計算誤差的影響場景數(shù)目對不同模型重構方法求解時間及計算誤差的影響基于緊化約束-樣本平均近似的模型重構方法能夠以較小的精度損失(<2%)換取極顯著的計算效率提升，且這種提升在場景數(shù)目增多時變得愈發(fā)顯著?！袒诰o化約束-樣本平均近似的模型重構方法有效性驗證求解算法配網(wǎng)層級迭代次數(shù)/輸網(wǎng)層級迭代次數(shù)/總求解時間(s)30時段基于多參數(shù)規(guī)劃的分布式求解算法(采用臨界域加速搜索方法)20/5/233.523/5/353.7基于多參數(shù)規(guī)劃的分