基于两阶段线性模型的微电网实时优化调度方法

微电网实时优化调度作为保证微电网安全高效运行的关键技术,工程中要求可以快速可靠地取得最优解。针对这一问题,详细分析了微电网实时调度各状态空间下应采取的控制策略;提出了遵循储能SOC日前计划的“等效供电成本最小”和实际供电成本最小的两阶段线性模型;并建立了储能系统充放电引导系数模型,以控制储能系统的充放电量;最后,通过对微电网各实时状态进行优化调度仿真和有/无储能SOC日前计划情况下的实时调度仿真实验,验证了该方法能够尽量遵循储能日前SOC计划,给出满足各状态下实时调度策略的优化调度方案,并能有效降低微电网供电总成本。     

含海洋能发电的海岛微网能量优化调度方法

针对海岛微电网分布式电源和负荷的独有特性,以海岛系统运行经济性为目标,考虑新能源消纳因素,提出一种海岛微电网能量优化调度方法。首先在分析典型海洋能发电出力特性的基础上,建立了含风、光、柴、储、波浪能、潮汐能以及可控负荷的海岛微网能量优化调度模型;而后面向日前和日内2个时间尺度,采用CPLEX完成混合整数规划,利用日前调度计划与日内实时滚动推演结果比对,依据日内滚动计算结果修正日前调度计划,实现当日微网能量调度全局最优。算例分析表明,由于利用了日前和日内相结合的滚动计算方法,使对岛上源、荷的预测精度逐级提高,该优化调度方法在兼顾海岛微电网功率平衡和可再生能源利用率的同时,最大限度降低了海岛微电网运维成本。     

基于双蓄电池组的微电网两阶段调度优化模型及控制策略

针对微电网应用中储能寿命损耗成本过高的瓶颈问题,提出了基[JP2]于双蓄电池组的日前日内两阶段协调调度模型与控制策略。在日前阶段,综合考虑日前预测数据、储能装置寿命及市场电价,建立了以微电网运行总成本最低为目标的经济调度模型,并利用随机权重粒子群优化算法求解该模型。在日内阶段,为应对间歇性分布式电源预测误差引起的联络线功率波动,构建了基于双蓄电池组拓扑结构的储能系统,根据蓄电池特性设计了实时控制策略,即两组蓄电池分别作为放电组、充电组,交替补偿联络线功率的正、负偏差,当任一组蓄电池达到其荷电状态的上、下限,则同时交换两组蓄电池的充、放电状态。最后,以某园区的示范微电网作为分析对象,通过实际算例验证了日前优化模型及算法的有效性,并证明了基于双蓄电池组的日内实时控制策略能有效延长蓄电池循环寿命,提高系统的经济性。     

工业园区微网调度研究与仿真

为提高新能源消纳能力和供电经济性、可靠性,研究了含风光柴储、生活负荷、具有有限可控能力工业负荷的工业园区微电网,提出了一种基于日前和日内相结合的优化调度方案。为保证日前优化调度的经济性,提出了一种分段变异优化的改进粒子群算法求解调度模型。改进算法相较于传统粒子群算法收敛性速度更快,同时提高了经济性,减少了园区的运行成本。日内运行时,为了校正日前预测偏差,采用源网荷储共同参与调整,保证尽可能跟随日前经济结果,提高微网系统的可靠性。日内调整建立详细化的仿真模型,采用实时仿真技术。利用实时仿真软件RT-LAB和实时仿真机OP4510构建的实时仿真平台,解决模型仿真用时较长、求解困难的问题,验证了工业园区微网调度策略的可行性。     

基于柔性负荷可控裕度的多时间尺度调峰优化

如何引导海量分散分布的负荷侧资源参与电网调控运行成为电力系统面临的新挑战,然而目前对于海量异构负荷的协同控制方法尚缺少深入研究。文章提出了一种基于柔性负荷可控裕度的异构负荷集群控制方法。首先,对空调负荷、电动汽车充电负荷、分布式储能建立广义储能的聚合模型。其次,在聚合商-负荷设备层面,针对多类型负荷的异构特性,提出了一种基于可控裕度指标的状态序列化控制策略;在调度中心-聚合商层面,建立了日前-日内的调峰优化模型。在日前阶段,考虑了常规机组的启停计划、电动汽车充电计划和空调的中断计划,建立了以日前系统运行经济性最优为目标的调度模型;在日内阶段,聚合商中的分布式储能进一步应对风电和负荷预测的不确定性。最后,进行了算例仿真,在实现了系统削峰填谷的同时降低了系统运行成本,验证了所提控制策略和调峰优化方法的可行性与有效性。     

基于IGDT的含广义储能的独立直流微网日前优化调度

微电网的能量管理与优化调度作为构建新型电力系统的重要环节,提高其可再生能源的消纳水平、降低源荷不确定性风险以及优化系统运行成本具有重要意义。因此,文中提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT)的含广义储能的独立直流微电网日前优化调度模型。首先,构建含超级电容的混合储能系统,以降低蓄电池运行成本,将具备虚拟储能特性的柔性负荷与混合储能相结合,形成广义储能,充分发挥微电网系统内灵活性资源特性;其次,考虑系统风光荷不确定性,引入IGDT模型,在确定性模型基础上建立风险规避策略下的鲁棒模型和风险投机策略下的机会模型,从2种决策角度追求降低风险与最大化收益;最后,基于算例仿真分析,证明该调度策略在降低微电网运行成本的基础上可量化不确定性因素对系统调度决策的影响,验证了模型的有效性和可参考性。     

用于微电网MAS调度的拍卖算法

在以多代理系统(MAS)作为微电网运行支撑平台的背景下,本文依据MAS分布式控制的特点,及拍卖算法对MAS的适应性,提出了基于拍卖算法的微电网MAS调度任务分配的实现方法。在调度周期内,利用拍卖算法,综合微电网内分布式电源、储能设备及可控负荷等可控单元参与调度任务代价与收益,可以得到最优或接近最优的微电网内调度方案。最后,本文阐述了以综合成本最低为目标的智能微网日前调度原则,并依据典型的智能微网设计案例对模型进行了分析。     

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。     

基于微网技术的家庭能源管理系统研究

家庭能源管理系统是未来智能电网在配电侧发展的重要研究方向。以包含光伏发电、蓄电池储能和家庭负荷的家庭直流微电网系统为研究对象,研究了各个单元的基本控制策略,并提出了基于微网技术的家庭微网能量调度策略。系统的工作模式包括并网工作模式和离网工作模式,通过能量调度策略来维持系统功率平衡和直流电压稳定。在Matlab/Simulink下搭建了家庭直流微网系统并对该控制策略进行仿真验证。仿真结果表明,系统在并网运行模式和离网运行模式下均能保持直流侧电压稳定,验证了家庭能源管理系统的正确性和有效性。     

计及多时间尺度需求响应资源的微电网能量优化调度策略

随着电力体制改革的深入,用户侧微电网逐渐形成多方投资+集中管控的运营模式,研究计及运营商利益的微电网能量优化具有重要的现实意义。文章提出一种以运营商购售电收益最大化和需求响应补偿成本最小化为目标的微电网能量优化调度策略。该策略计及需求响应多时间尺度特性,将集群空调和集群电动汽车2种需求响应资源纳入日前-日内-实时3种时间尺度调度计划中,并根据各阶段可再生能源预测信息以及电价信号,逐级优化储能出力和需求响应供应量,实现运营商的全局利益最大化。负荷聚集商基于集群空调和集群电动汽车的控制模型预测各时段可控负荷容量并实时响应调度指令。最后,通过算例验证本文所提调度策略的有效性。     

不确定性环境下的孤岛型微电网鲁棒优化算法

针对可再生能源出力和负荷功率的不确定性,提出了日前计划-日内调度的孤岛型微电网鲁棒优化算法,其中日前计划针对可能出现的最恶劣场景,利用列约束生成算法将问题分解为主问题和子问题,交互迭代求解最优经济调度方案;日内调度阶段,利用每一时段的实时测量信息,基于日前计划调度结果对调整成本进行二次优化,通过对传统能源发电的功率调整进行惩罚来追踪日前计划调度结果,并对弃风、弃光功率进行分段惩罚,最大程度地消纳可再生能源。算例表明:该算法能使微电网在输入输出不确定情况下保持良好的鲁棒性和经济性,验证了算法的有效性。     

基于主从博弈和混合需求响应的能量枢纽多时间尺度优化调度策略

针对综合能源系统中多市场主体利益诉求不同以及源、荷不确定性造成的系统波动问题,提出了基于主从博弈和混合需求响应的能源枢纽（EH）多时间尺度优化调度策略。为有效评估多能负荷柔性特性,将建筑热传递模型与生活热水储存模型集成到EH模型中,建立了完善的综合需求响应模型。针对EH内利益诉求多元化的问题,基于Stackelberg博弈理论,构建了EH日前主从博弈优化调度模型。考虑到日前源、荷预测误差对EH优化运行的影响,提出了考虑激励型综合需求响应的EH日内短时间尺度优化策略,形成了日前与日内的闭环反馈优化。仿真结果表明考虑多种综合需求响应策略和主从博弈的EH多时间尺度优化调度策略,不仅可以降低系统运行成本,维护供需双方利益诉求,而且可以提升系统平抑源、荷波动的能力,实现EH经济、稳定运行。     

含多元储能交直流混合微电网系统控制策略研究

针对分布式发电存在的间歇性和波动性对电网安全运行带来的影响,提出了一种含磷酸铁锂电池与铅酸蓄电池的多元储能交直流混合微电网系统,并分别制定了不同的充放电优化协调策略,同时满足了功率调节的快速性及储能配置的经济性。在微电网意外失电后,微电网中央控制器执行自动黑启动策略,确保系统失电后的自动重启,保障了重要负荷快速恢复供电。在实时数字仿真仪(real time digital simulator,RTDS)系统上验证了联络线功率控制策略的正确性及有效性。     

考虑源荷协调的含储热光热电站和风电系统的日前-日内调度策略

为提高电力系统风电消纳能力,结合源荷两侧的可调节资源,提出含储热光热电站和风电系统的日前-日内调度策略。首先,根据含储热光热电站能量时移特性以及居民用电负荷响应时间长的特点,结合价格型需求响应,以系统运行成本以及日前弃风量最小为目标,构建日前调度模型;其次,根据考虑含储热光热电站的灵活调节能力以及高载能负荷响应时间短的特点,结合日前调度计划与日内风电预测,以系统日内调节成本与日内弃风量最小为目标,构建日内调度模型。算例结果表明：本文所提调度策略能够充分利用现有源荷两侧可调节资源及其特点,在促进系统风电消纳的同时,降低了系统成本。     

光伏直流微网协调直流电压控制策略的研究

直流微电网是新能源发电接入常规公用电网的一种有效方式,并以其显著的优势成为微电网技术研究的一个新方向。本文以光伏发电系统、储能系统、交直流负荷组成的直流微电网为研究对象,在分析该直流微电网运行状态的基础上,提出了直流电压协调控制策略。该控制策略根据直流电压的变化量以及蓄电池的荷电状态SOC(State of Charge)自动协调各换流器的工作状态,从而实现了在各种运行工况下直流微电网内的有功功率平衡,达到了维持直流母线电压稳定的目的。最后,在Matlab/Simulink仿真环境下进行了仿真实验,结果验证了该控制策略的有效性。     

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。     

采用可控负荷平滑光伏发电功率波动的需求响应策略

针对以储能来消减屋顶光伏为主的区域微电网的功率波动这一常用方法,提出以需求响应资源来平抑微电网功率波动的实现,以期在高渗透率情况下,实现少用储能甚至不用储能来平滑微电网联络线节点对配网造成的功率波动。该方法包括日前计划和实时调节两个层次,也就是在日前预测间隙性光伏发电的情况,拟定好日前计划,设定好可调节负荷的功率曲线,以适应光伏发电的变化波动;实时调节就是在实时的情况,利用可中断负荷来响应光伏功率的瞬间突变,在实时调节过程中,主要处理好实时调节的测量时间精度。通过可调节负荷的日前计划安排和可中断负荷的实时调节,充分利用需求响应技术,从2个层面平滑光伏发电功率的缓慢变化和瞬间突变引起的功率波动。     

基于100%绿色能源供电目标的海岛微电网群容量优化配置

针对常规化石燃料机组在解决海岛供能时带来的环境污染问题,该文以100%的可再生能源发电满足海岛负荷需求为目标,探讨基于100%绿色能源供电的海岛微电网群优化配置问题。首先,构建由不同功能类型的微电网组成的海岛微电网群,并制定其100%可再生能源供电的运行规则和相应的协调控制策略;然后,根据蓄电池、抽水蓄能电站的运行特性提出以储能装置运行成本最小化为目标的运行成本动态优化策略,以使总成本最小化;最后,通过NSGA-Ⅱ算法求解不同场景下的容量优化配置模型,并分析可再生能源发电和负荷波动的不确定性对优化配置结果的影响。算例结果表明,所提的海岛微电网群优化配置模型能够在满足经济可靠性的要求下,实现100%绿色能源供电的目标,为发展"生态友好型"海岛微电网提供工程参考。     

基于多时间尺度和多源储能的综合能源系统能量协调优化调度

考虑源荷不确定性及储能设备配置对综合能源系统IES(integrated energy system)优化调度的影响,提出基于多时间尺度和多源储能的IES能量协调优化调度策略。该策略以系统运行经济最优、滚动控制时域内购能成本与储能惩罚成本之和最低以及设备输出功率调整量最小为目标,分别建立了日前、日内滚动和实时反馈3个时间尺度的优化调度模型。在日前考虑多种储能模式对IES经济性的影响;日内利用场景分析法描述滚动预测的不确定性来提高系统经济运行稳定性;再基于模型预测控制方法,构建日内与实时的反馈闭环优化,平抑由预测误差导致的系统功率波动。仿真结果表明:多源储能模式有助于提高IES的经济性;多时间尺度调度既可以保证IES运行的经济性,又能有效降低不确定性对系统实际运行的影响,减轻电网平抑功率波动负担。     

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。