基于综合储能设备的工业园区联络线功率实时MPC控制方法

工业园区微电网基础设施完善、储能设备众多，具有参与日前调峰、日内实时跟踪控制的潜力。工业园区内可能存在多个企业厂房，生产设备的种类有所差异，通过调整燃机出力实时控制联络线功率的传统控制方式，在不同的考核方案下难以兼顾各利益主体间的关系。因此从园区角度，利用园区内可支配的储能设备实行日内实时控制，能够有效协调各方经济利益，获得良好的控制效果。文章建立了储气、储冷、储电等多种储能设备的数学模型和房间热模型，为应对由于光伏、风电等清洁能源日前预测误差所产生的联络线功率波动，同时确保多种储能设备满足运行约束和冷、热、电、气负荷能量平衡约束，提出了一种基于模型预测控制（model predictive control，MPC）的日内滚动优化校正策略，在日前经济调度结果的基础上，通过调整储能设备的运行功率消除微电网中不确定因素的影响，以确保实现对日前调度结果的跟踪。以南方某蓄电池生产工业园区为例，通过算例分析验证了所提优化模型及算法的有效性。     

基于模型预测控制的微电网多时间尺度协调优化调度

微电网多时间尺度优化调度是消纳间歇性分布式能源的有效技术手段,针对传统基于潮流断面信息的多时间尺度优化方案易出现机组调节响应不及时、计划跟踪误差较大等问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的多时间尺度协调调度方法。在日前调度阶段,综合考虑电价峰谷差、储能寿命及可再生能源随机性,建立了以系统运行成本最低为优化目标的最优经济调度模型。在日内调度阶段,为应对可再生能源日前预测误差带来的联络线功率波动,同时为确保储能满足日运行能量平衡约束,提出了一种基于MPC的日内滚动优化校正策略。采用有限时间窗内的滚动优化调度代替传统单断面优化调度,提前感知未来一段时间内的可再生能源出力及联络线计划的变化从而对机组出力进行调整,同时结合时域滚动和系统实时状态的反馈校正,更大限度地消除了微电网中不确定性因素的影响,确保了日前计划的合理性及系统运行的稳定性。以某示范微电网为例,通过算例分析验证了所提模型及算法的有效性。     

基于神经网络的微电网参与上层电网实时优化调度策略

微电网优化调度策略除要解决风电、光伏就地消纳及其自身稳定运行问题外,还应具备调用分布式电源、具有需求响应能力的负荷等灵活性资源向电网提供辅助服务,参与上层电网实时调度的能力。基于此,文章提出一种基于BP神经网络的微电网资源优化调度策略。结合微电网运行成本和需求响应容量收益建立日前阶段经济最优调度策略;日内模拟阶段模拟预测功率波动以及上层电网实时需求,通过神经网络学习,得到日内阶段调度模型,为日内调度做准备;日内阶段通过上层电网的需求响应信号,将联络线功率输入到神经网络训练模型当中,得到日内阶段各个分布式电源实时功率。所提策略既能保障微电网的经济运行,又能满足上层电网的实时调度要求。最后以日后最优调度算例结果验证了策略的经济性和有效性。     

含可再生能源的微电网分时间尺度储能方案

为提高微电网的可再生能源消纳能力,提出一种基于分时间尺度储能的微电网经济调度模型,包括日前计划和日内实时修正两个阶段。采用新型压缩空气储能参与日前调度,综合考虑经济成本、环保、电价峰谷差及储能寿命损耗,建立了以综合成本最低为目标函数的最优经济调度模型。在日内阶段,根据可再生能源预测误差,考虑置信水平配置一定容量的蓄电池对运行计划进行实时修正,并校验补偿效果。通过对某示范微电网的算例仿真,验证了所提储能方案具有较强的削峰填谷能力,并且对可再生能源功率波动具有较好的平抑效果。最后,对不同储能方案的对比分析表明了本文储能方案的可行性与成本优势。     

基于模型预测控制的微电网多时间尺度需求响应资源优化调度

为了解决微电网自身分布式能源就地消纳及参与上层电网需求响应的功率调度问题,提出一种微电网多时间尺度需求响应资源优化调度方法。建立了微电网多时间尺度需求响应调度框架,结合微电网的运行成本和需求响应补偿收益建立了日前最优经济调度模型;为了校正可再生能源和负荷的预测偏差,基于模型预测控制(MPC)方法建立了以联络线功率偏差和储能荷电状态(SOC)偏差最小为目标的日内滚动优化调度模型,通过引入可调容量比例因子考虑了微电网联络线功率的调节能力,保证微电网在消纳可再生能源的同时具备一定的可调容量;以实际微电网示范工程为例分析验证了所提方法的有效性和可行性,实验结果表明所提框架可使微电网有效地参与短时需求响应市场。     

微电网跟踪调度计划双层双时间尺度实时控制策略

为了提升微电网跟踪调度计划的能力,并降低分布式电源和负荷的功率波动对跟踪效果的影响,提出一种利用由超级电容和电池储能组成的混合储能系统跟踪调度计划的双层双时间尺度实时控制策略。上层基于模型预测控制方法建立日内滚动优化模型,结合分布式电源和负荷的超短期功率预测结果,综合考虑一段时域内的跟踪偏差及混合储能系统的功率和荷电状态对跟踪调度计划进行滚动优化;下层在上层优化结果的基础上,采用基于荷电状态的混合储能系统实时控制策略对超级电容和电池储能的实时功率进行协调分配,进一步降低分布式电源和负荷的实时功率波动对跟踪效果的影响。通过仿真算例对所提控制策略进行验证,结果表明:所提策略不但实现了良好的实时跟踪调度计划的控制效果,而且优化了超级电容和电池储能的荷电状态。     

计及源-荷预测不确定性的微电网双级随机优化调度

风光储微电网接入高渗透率的可再生能源对其经济运行构成了巨大的挑战。针对这一问题,提出了计及源-荷预测不确定性的微电网双级调度策略。在日前调度阶段,以多场景下的期望运行成本最低为优化目标,构建了基于多场景技术的随机优化调度模型。利用场景分析法对日前风电、光伏和负荷预测进行场景分析;建立了多场景下含不确定变量的功率平衡方程,并将其松弛为不等式后作为一个随机事件使其以较高的概率满足机会约束;此外,用机会约束规划构建了旋转备用容量的可靠性约束模型,使微电网在一定的置信水平下满足系统的可靠运行。在日内调度阶段,提出了结合自适应小波包算法的日内滚动调度模型。利用自适应小波包算法动态提取每一控制周期内超短期预测数据与日前调度计划之间的功率偏差,并由蓄电池、超级电容器和主网供电共同平抑。     

考虑联络线利用率与储能寿命特性的海岛微电网优化运行策略

并网型海岛微电网与主网通过联络线互联,如何合理利用储能系统和联络线是海岛微电网与主网优化互动的关键。本文提出一种综合考虑联络线资产利用率和储能寿命特性的海岛微电网优化运行策略,采用随机机会约束描述自然资源和负荷的不确定性,使用蓄电池吞吐量寿命模型描述充放电和荷电状态对蓄电池寿命的影响,在避免储能频繁充放电的情况下,提高联络线的输送电能,降低传输功率波动性,从而提高其资产利用率。为综合考虑储能寿命和联络线资产利用率指标,本文采用目标隶属度函数,利用最大化满意度指标法将多目标问题转化成单目标进行优化求解。最后基于南麂岛微电网进行算例分析,验证了所提方法的正确性与有效性。     

计及蓄电池储能寿命影响的微电网日前调度优化

蓄电池储能是进行微电网日前调度需要综合考虑的重要单元。为了充分发挥蓄电池储能平抑可再生能源波动、调节系统峰谷差及减小系统备用的功能,需要综合考虑其剩余容量、充放电功率及充放电次数对蓄电池寿命的影响。文中通过推导得出了反应蓄电池每一次放电损耗的数学模型,并对其进行了适当简化,通过权重因子将其引入到日前调度优化的目标函数中;针对蓄电池储能约束条件时间上耦合的特点,文中将基于拉格朗日松弛和内点法的动态规划方法应用于模型求解;通过算例分析,表明了所述方法对微电网日前调度具有良好的优化效果。     

考虑预测误差下孤岛直流微电网的经济调度策略

基于新能源发电单元的不确定性和电动汽车的灵活性,提出了一种最小化运行维护成本的孤岛直流微电网经济调度策略。建立了孤岛直流微电网的优化调度模型,该模型包含日前经济调度和日内调度两阶段。日前调度阶段以运行维护成本最小为目标调度可控单元,确定日内调度阶段可调负荷和电动汽车有序充放电功率;日内阶段考虑新能源发电的预测误差,以日内可调度单元偏离日前阶段最小为目标,引入神经网络模型,模拟日内新能源发电情况,得到日内调度结果,训练神经网络模型,日内调度根据日内新能源发电数据调度可控单元,实现孤岛直流微电网经济调度和电动汽车有序充电。通过算例,对比日后最优调度,验证了该调度策略的有效性和经济性。     

基于GRU-MPC的光储充电站日前-日内两阶段优化控制

电动汽车负荷与光伏出力的随机性给光储充电站的经济运行带来严峻考验。为了更高效地利用储能系统以及提高控制策略的鲁棒性,建立光储充电站日前-日内两阶段优化模型。在日前阶段,结合变分模态分解与门控循环单元神经网络预测一天48个时刻的充电负荷,并建立以日充电成本最小为目标的优化模型;在日内阶段,以日前调度计划与日内实际运行结果的偏差最小为目标,采用模型预测控制来实现滚动优化,为了增强储能控制策略对不确定源荷的跟踪能力,在日内关键时间点结合超短期源荷预测的结果对日前计划进行更新,得到基于阶段性最佳参考轨迹的实时调度。以实际算例进行仿真计算,比较不同控制策略对充电成本的影响,结果表明所提两阶段优化控制策略可以节省更多的充电成本,有更高的经济价值。     

考虑机组灵活性的独立微网日前日内协调优化调度

作为高效利用分布式能源以及补充大电网灵活性的有效手段之一,微网的优化调度越来越受到重视。在全面考虑各类分布式资源调度灵活性的基础上,从日前和日内2个时间尺度出发,建立以总运行成本最小为目标的独立微网优化调度模型。日前调度计划为日内调度提供参考,必要时在日内调度中可调整满足灵活性要求的分布式资源的启停状态;日内调度采用滚动优化方式,并通过制定各类分布式资源的调整优先级,指导日内调度计划的优化调整。将蓄电池初始荷电状态作为优化变量,与分布式资源的调度计划同时进行优化,以进一步提高微网运营经济性。对该模型进行线性化处理,并调用CPLEX求解器求解该混合整数规划问题。算例分析结果验证了所提调度策略的合理性。     

集成智能楼宇的微网系统多时间尺度模型预测调度方法

针对含多智能楼宇的微网系统,提出一种基于模型预测的多时间尺度调度方法。首先,为有效利用建筑围护结构蓄热特性所带来的灵活性,构建了虚拟储能系统数学模型,并将其集成到智能楼宇微网多时间尺度调度方法中。随后,提出了基于模型预测的日内滚动修正方法,通过每个控制时域内的滚动优化,实现日内微网系统运行方案的精确修正。最后,以夏季制冷场景为例,利用含智能楼宇的微网系统验证了所提方法的有效性。结果表明,该方法可在保证楼宇室内温度舒适度的前提下,在日前经济优化调度阶段降低运行成本;在日内滚动修正阶段平抑由日前预测误差导致的微网联络线功率波动。     

基于模型预测控制含充换储一体站的配电网优化运行

提出一种综合考虑电动汽车充换储一体站与主动配电网的优化调度模型。基于快充用户行驶行为特点、城市道路速度-流量实用模型分别建立快充站和换电站模型,并结合梯级储能集成为一体站模型。在含有风机、光伏、微型燃气轮机和一体站接入的主动配电网中建立优化调度模型,并将模型转化为混合整数二阶锥模型求解。使用基于模型预测控制的多时间尺度优化调度策略实现对配电网日前调度、日内滚动调度和实时反馈校正,减少了分布式电源和负荷的预测误差对配电网运行的影响。以某市公交线路实际道路情况为例,验证了所提出的优化调度策略具有能够满足电动汽车充电负荷需求、抑制功率波动并降低配电网运行维护费用的优势。     

考虑可再生能源不确定性的风-光-储-蓄多时间尺度联合优化调度

提出一种计及可再生能源不确定性的风电、光伏、电化学储能和变速抽水蓄能电站多能互补协同的优化调度方法。考虑电化学储能和变速抽水蓄能电站的互补调节特性,建立风-光-储-蓄联合运行的多时间尺度调度架构。在日前调度阶段,考虑风电和光伏出力的相关性,生成基于生成式对抗网络和峰值密度聚类算法的日前风光联合出力典型场景,综合考虑风光出力的不确定性和抽水蓄能电站与电化学储能的容量特性,建立面向调峰需求的随机优化日前调度模型;在日内优化阶段,以最小化弃风弃光与电网备用电能为目标,构建变速抽水蓄能电站出力修正方法,制定电化学储能日内调度计划;在实时校正阶段,基于模型预测控制方法,以日内优化调度结果为参考,对电化学储能出力进行精确控制,最小化风光预测误差的影响。算例分析结果表明,所提方法可以有效减小电网负荷峰谷差,平抑风光联合出力波动,提升可再生能源消纳率。     

微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型

针对微电网中电动汽车充放电及风光荷预测误差带来的问题,提出一种在微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型,由日前调度计划和日内短期滚动优化调度构成。日前调度模型兼顾微电网与电动汽车车主双方利益,以微电网运行成本最低、所有电动汽车车主充电总成本最低为目标;滚动调度模型以实际等效负荷与日前调度计划中等效负荷匹配程度最大为目标,将实际车主充电总成本不大于日前计划车主充电总成本作为约束条件考虑。最后使用适用于电动汽车充电优化问题的灰狼优化算法求解,优化结果表明,微电网通过多时间尺度优化调度可以有效降低运行成本,并减小预测误差带来的影响,同时电动汽车车主也可以获得一定的经济利益。     

光储充一体化快充站日前运行策略

针对电动汽车光储充一体化快充站的优化运行提出一种日前运行策略.考虑光伏出力与快充负荷的不确定性,应用基于场景的随机优化方法,以期望运行成本最低为目标,在满足储能系统循环寿命损耗限制的条件下,制定下一日的交换功率参考值.快充负荷场景利用序贯蒙特卡洛模拟方法基于非齐次泊松过程假设生成.利用分段线性化的储能循环寿命损耗计算模型,对与放电深度相关的储能寿命损耗进行精细化建模.通过算例验证了文中策略在应用储能系统响应电价信号进行削峰填谷方面的有效性.