含电转气的冷热电联供型微电网多目标优化调度

主要研究含电转气(power to gas,P2G)的冷热电联供(combined cooling,heating and power,CCHP)型微电网多目标优化调度模型.首先研究分析了CCHP型微电网结构及P2G工作原理,以运行成本和环境治理成本为目标建立含P2G的CCHP型微电网的多目标优化调度模型,然后运用基于帕累托(Pareto)最优解的多目标粒子群(multi-objective particle sware optimization,MOPSO)算法求解,最后算例分析验证了P2G可提高CCHP型微电网运行系统的弃风消纳能力,同时可提高系统运行的经济性和环保性.     

余电上网/制氢方式下微电网系统全生命周期经济性评估

为全面评估微电网系统不同运营方式下的经济性,从全社会角度出发,综合分析余电上网和余电制氢2种运营方式下微电网系统的成本和效益.考虑到不同类型、不同容量的分布式电源对微网系统各方面性能的影响,首先对微电网中的分布式电源定容问题进行研究.在满足具体约束的前提下,以全生命周期综合收益最大为目标函数,建立微电网系统双层优化模型.该双层优化模型上层优化采用自适应粒子群算法求解系统最优配置,下层优化采用CPLEX求解器求解上层配置方案下的最优调度方案.在此基础上,运用所建全寿命周期经济性评估模型,对具体算例最优配置下各成本和收益以及自平衡率进行对比分析,并得出余电制氢计划这一运营方式更具经济性的结论.     

基于虚拟电厂的多能源协同系统调度优化策略

目前,传统能源系统运行过程缺乏多样化能源供需优化手段及灵活调峰策略,且易产生污染。虚拟电厂精准化供给为能源体系结构转型提供了发展方向。文章提出基于虚拟电厂的多能源协同系统调度优化模型。首先,通过引入环境治理子系统与电-热-气综合能源系统协同运行,并配合电热储能装置、电转气(power to gas,P2G)设备及能源交易市场,赋予虚拟电厂更灵活的信息调控手段;其次,建立两种不同的系统运行方式加以对比;最后,利用MATLAB+CPLEX对所建数学模型进行仿真验证。结果表明,最佳容量配置下的虚拟电厂多能源协同调控系统相较于电-热-气能源系统运行模式,具备更好的经济性、环保性,且对提高可再生资源转化率,缓解弃风弃光现象及碳排放超标问题具有显著效果。     

考虑需求侧管理和碳交易的电-气互联网络分散式低碳经济调度

在能源互联网和低碳背景下,提出一种考虑需求侧管理(demand side management, DSM)和碳交易的电-气互联网络分散式低碳经济调度模型。首先,根据碳交易市场的实际情况建立阶梯型碳交易机制,并利用电转气(power to gas, P2G)的低碳特性,得到P2G参与碳交易市场的激励机制;其次,由现有DSM的机理与实现方式,在负荷侧考虑不同的DSM来最大化地协调网络的低碳性与经济性;然后,根据所建模型的非凸特性,对气网潮流进行二阶锥松弛且采用连续锥规划算法对松弛间隙进行检验,逐步缩小气潮流的仿真误差,保证松弛的严格性。为了满足不同决策主体的分散自治权与信息私密性,在上述基础上建立分散式优化模型并引入基于嵌套连续锥规划的同步交替方向乘子法(synchronous-alternating direction method of multipliers, S-ADMM)进行求解;最后,通过算例仿真对不同场景下网络的调度结果及不同的调度策略下的运行结果进行比较分析。结果表明,在阶梯型碳交易机制下,虽然总碳交易成本增加了0.02%,但碳排量、运行成本分别减少了4.53%和3.74%;DSM参与到所提模型中使碳排量、弃风量分别降低了9.87%和75.4%,进而有效地提升了电-气互联网络的低碳经济性。     

基于改进NSGA-Ⅲ的微电网储能多目标优化配置

为提升微电网中储能配置的可靠性与经济性,提出一种基于改进NSGA-Ⅲ算法的微电网储能系统容量多目标优化配置方法。构建了微电网储能容量配置双层优化模型,外层以储能一次投资成本最小为优化目标,内层以微电网综合运行成本最小、负荷缺电率最小和可再生能源利用率最大为优化目标;在传统NSGA-Ⅲ算法中嵌入Levy理论和一个区域角度量化机制,使其更加适用于所提直流微电网储能容量双层优化配置模型的寻优迭代求解,并结合典型日数据,仿真验证了所提模型及算法的有效性。     

多微电网互联系统的储能容量配置

随着微电网的发展,微电网之间互联的研究逐渐兴起。为了满足多微电网系统的电能质量和运行稳定性等要求,储能系统发挥着重要作用。同时,为了实现微电网互联运行的经济性最优,需要对多微电网的储能系统进行协调容量配置。建立了层级式微电网互联模型,以传输功率损耗最低作为互联微电网之间以及微电网与大电网之间的功率交换原则,基于多微电网互联系统功率交换和分时售/购电价,建立以多微电网系统经济性最优为目标的目标函数,采用改进的粒子群算法对该模型进行优化求解,最终获得储能系统的容量配置参数。实验结果表明,在满足系统稳定性的前提下,文中提出储能系统容量配置方法使得多微电网系统的经济性更优。     

含HVDC与P2G的跨区域电-气互联系统优化调度

远距离直流外送和电能转换存储是实现高比例可再生能源消纳的重要手段。考虑跨区层级高压直流输电(high-voltage direct current,HVDC)和区域内电转气(power to gas,P2G)相配合,提出面向大规模风电消纳的跨区域电-气互联系统优化调度策略。首先,针对HVDC功率传输计划独立编制难以匹配风电出力强随机性的问题,建立HVDC阶梯式运行优化模型。同时,考虑风电反调峰特性提出利用P2G进行风电转换,并与天然气系统管存配合实现间接存储。然后,综合考虑系统电压稳定性等安全约束条件,以系统运行经济性最优为目标建立日前优化调度模型,并针对模型非凸、非线性问题,采用电压幅值精确计算的线性化潮流和分段线性化方法进行处理。最后,通过多个场景仿真分析,验证了所提优化策略的有效性和经济性。     

考虑P2G的电-气综合能源系统分布式最优能量流

由电力系统和天然气系统耦合构成的电-气综合能源系统是“能源互联网”的重要组成部分,是实现能源低碳、高效、环保利用的关键环节。本文提出了一种考虑电转气(power to gas, P2G)的电-气综合能源系统分布式最优能量流模型及分布式求解算法。首先对P2G技术中的电转甲烷技术进行简单的概述;其次,以电-气综合能源系统的运行成本为优化目标,综合考虑电力系统、天然气系统运行约束及能量耦合约束,建立电-气综合能源系统的最优能量流(optimal energy flow, OEF)模型;针对电力系统和天然气系统归属于不同利益主体的特点,提出了基于交替方向乘子法(alternating direction multiplier method, ADMM)的OEF模型求解方法;最后,在IEEE-39节点电力系统和修改的比利时20节点天然气系统组成的电-气综合能源系统进行算例分析,仿真结果表明,考虑P2G的OEF模型可充分提高系统运行经济性,本文的模型求解算法在保证精度的情况下大大提高了计算的求解速度。     

碳-绿色证书交易机制下考虑回收P2G余热和需求响应的PIES优化调度

为进一步促进园区级综合能源系统(park integrated energy system, PIES)的可再生能源消纳和碳减排,优化园区级综合能源系统的运行总成本,提出一种碳-绿色证书交易机制下考虑回收电转气(power to gas, P2G)余热和需求响应的园区级综合能源系统优化调度模型。首先,考虑阶梯式碳交易机制和绿色证书交易制度,以促进可再生能源的消纳和碳减排。其次,引入回收余热的电转气设备,优化电-热-气耦合关系来提高系统消纳可再生能源和碳减排水平。然后,建立含可削减、转移、替代负荷的需求侧响应模型,指导用户的用能方式由高能耗、高污染向低碳、可持续转变。最后,以购能成本、弃风惩罚成本、需求响应补偿成本、阶梯式碳交易成本、绿色证书交易收益之和最小为目标,构建PIES优化调度模型。算例结果表明,该模型可以有效促进可再生能源消纳和碳减排并降低系统运行成本。     

考虑阶梯碳交易和需求响应的含氢储能的并网型微电网优化配置

针对低碳背景下并网型微电网的优化配置问题,提出了一种考虑阶梯碳交易和需求响应的含氢储能的并网型微电网优化配置方法。通过在规划模型中引入阶梯碳交易机制,降低微电网的碳排放;以可再生能源发电功率与负荷功率的差值绝对值之和最小为目标,利用负荷需求响应引导用户改变用能策略,促进可再生能源消纳,减少储能配置容量,进一步降低微电网的碳排放和经济成本;建立包含风力发电机、光伏阵列、柴油发电机、电解槽、储氢罐、燃料电池的并网型微电网的双层优化配置模型,上层模型以微电网等年值综合成本最小为优化目标,下层模型以微电网年运行成本和年碳交易成本之和最小为优化目标;采用遗传算法与混合整数线性规划相结合的方法对双层优化配置模型进行求解。算例结果验证了所建模型的合理性和有效性,能够为含氢储能的并网型微电网的容量配置提供参考。     

含P2G的电—气互联网络风电消纳与逐次线性低碳经济调度

电转气(P2G)技术具有弃风消纳和碳捕获的能力,是电—气互联网络(IEGN)实现能源清洁低碳化利用的重要支撑技术。基于P2G的技术特性,首先分析了P2G消纳弃风与低碳协同机理,并结合碳交易市场的背景,提出了P2G的碳交易市场激励机制,建立了IEGN综合碳成本模型。进而计及P2G碳原料成本、天然气网动态管存特性,搭建了IEGN日前低碳经济调度模型。模型目标函数以弃风罚系数作为协同参量,实现对低碳经济成本最小和最大风电消纳两目标的协同。针对模型强非线性的特性,提出了改进的逐次线性化方法对模型进行线性化求解。算例仿真表明,气网动态管存特性和碳交易激励对提升P2G运行空间、提高系统弃风消纳和低碳效益具有积极作用,而所提的改进逐次线性化法在保证计算精度的同时可提升求解效率。     

考虑阶梯式碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化调度

为减少微电网系统运行的碳排放量,同时考虑可再生能源出力不确定性对系统调度结果的影响,提出了一种基于鲁棒优化的微电网低碳经济调度模型。首先,利用两阶段鲁棒优化方法消除可再生能源出力不确定性对系统调度结果的影响。其次,将阶梯式碳交易机制引入系统的运行调度阶段,以减少微电网系统的碳排放量。然后,建立了包含风电、光伏机组、微型燃气轮机、燃料电池及储能设备的微电网低碳经济调度模型,以各设备运维成本、系统购能成本和碳交易成本之和最小为优化目标,采用C&CG算法对所提调度模型进行求解。最后通过算例对所提优化调度模型进行验证。结果表明：两阶段鲁棒优化方法能够有效提高系统抵御风险的能力、引入阶梯式碳交易机制则可有效减少微电网运行的碳排放量。     

计及负荷储能特性的微网荷储协调联络线功率波动平抑策略

以微网整体参与市场交易为背景,计及直接控制负荷的储能特性,提出采用电池储能和直接负荷控制(DLC)协调的微网联络线功率波动平抑策略。将DLC视为储能资源的调控行为,建立基于负荷储能特性的DLC模型。在此基础上,以经济效益最大为目标,考虑DLC作用,基于两阶段随机规划优化微网短期交易行为。以经济性和不影响用户用能体验为原则,提出考虑负荷运行状态的微网联络线功率波动完全平抑方案。最后,通过仿真算例验证了所提策略的有效性。     

用于优化微网联络线功率的混合储能容量优化方法

为微网配置蓄电池/超级电容器混合储能,可更好地调节微网与配电网间联络线的功率。文中提出了一种用于优化微网联络线功率的混合储能容量优化方法。首先,建立了混合储能系统的容量优化模型,以考虑储能寿命和更换的全寿命周期净现值为目标函数,以不同类型储能各自补偿频段的分界频率作为优化变量,在约束条件中详细计及了非理想储能系统的充放电效率以及实际工作中的荷电状态限制。其次,给出了采用遗传算法求解模型的步骤,在遗传算法中调用以下过程:先由分界频率计算滤波时间常数,从而实现混合储能功率分配;之后计算储能容量,再进行经济评价。最后,采用天津生态城某微网的实例进行验证,并与实际安装储能以及目前主流文献方法对比。对比结果表明,所提出的方法在达到同等补偿效果的前提下具有更好的经济性。     

含电动汽车虚拟电厂参与碳交易时的经济与环境调度

适当设计的碳交易机制是实现碳减排目标的有效途径,而电动汽车(electric vehicle,EV)的大量应用可望产生明显的环境效益。在此背景下,针对包括EV、燃气轮机、风电、光伏发电的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与碳交易时的情形,建立了经济与环境调度优化模型。首先,简要介绍了碳交易机制,并阐述了VPP参与碳交易时的优化调度问题及其与电力系统的交互方式。之后,建立了VPP经济与环境调度的混合整数二次规划(mixed integer quadratic programming,M IQP)模型,以VPP总体收益最大为优化目标,计及了燃气轮机运行成本、碳排放成本、EV充放电成本等。最后,采用商业求解器YALMIP/CPLEX对所建立的优化模型进行求解,并用算例说明了可行性与有效性。     

区块链支持下的微网电力市场设计及调度优化

为了发挥微网电力市场的活力,实现清洁能源的优化配置,在区块链支持下,针对微网电力市场的调度优化进行了研究。基于微网市场和区块链相似的网络拓扑结构,构建了基于区块链的微网市场总体框架。通过区块链管理平台获取数据信息,结合模型预测控制(MPC)方法,对微网市场调度运行进行优化。以IEEE 33节点系统为算例进行分析,结果验证了区块链支持下的微网交易模型的有效性,表明通过区块链管理平台结合MPC进行优化调度,增强了微网市场的鲁棒性,提高了电力交易过程中负荷功率预测的准确性以及能源利用率。     

基于固态变压器的有源配电网自适应模式切换与功率管理

为实现高压电网和交直流混合微网的系统集成与优化,固态变压器(solid-state transformer, SST)成为研究热点。然而,目前较少考虑线路或通信故障条件下系统运行模式的协调控制以及即插即用单元的功率优化分配。为此,提出一种基于SST的有源配电网自适应模式切换与功率管理策略。首先,基于SST的系统架构实现高压并网、微网互联、微网孤岛的平滑模式切换,保证母线电压稳定在额定值附近。同时,采用分布式一致性算法和改进下垂控制,根据运行成本、储能荷电状态(state of charge, SOC)实现经济均衡的功率分配。最后,基于RT-LAB实时仿真平台验证所提模式切换与功率管理策略。     

碳排放限制的混杂最优闭环微电网调度算法

针对微电网经济调度效率低下等问题,提出了一种碳排放限制的混杂最优闭环微电网调度算法。算法在考虑火力发电机组和多分布式发电聚合体组合调度的同时,以电网实际需求响应和碳排放限制作为约束条件,建立微电网经济调度模型;并将经济调度问题转化为混杂系统的最优控制,从而建立微电网经济调度与混杂系统最优控制序列的等价一致性;推导混杂系统获取满足贝尔曼方程的最优代价函数,借助神经网络逼近最优值获得最优闭环调度序列。仿真实验验证了本调度算法的闭环有效性,能在不同初始条件和外部扰动下依然获得最优调度序列,同时仿真结果证实降低碳排放限额或提高碳排放交易价格都有助于减少电网系统的总碳排放量。