计及附加机会收益的冷热电联供型微电网动态调度

在分时电价及微电网并网运行条件下,为更好地调度储能和可调度型微电源并优化微电网购电及售电功率,建立了计及附加机会收益的冷热电联供(CCHP)型微电网动态调度模型。以一个包含风机、光伏电池、储能、燃料电池、CCHP系统的微电网为例,采用基于模拟退火的粒子群优化算法对调度模型进行动态寻优,从而求得调度周期内各微电源的最佳经济出力,同时比较了CCHP系统相对于分产系统的优势。算例分析验证了所述模型和算法的有效性,仿真结果表明:并网运行条件下,计及附加机会收益的CCHP型微电网调度模型能够在能源梯级利用和节能减排的基础上,优化网内各组成部分的出力从而降低微电网的运行成本。     

基于机会约束规划的分布式家庭并网光伏系统优化调度模型

分布式家庭并网光伏系统是太阳能产业规划的重要组成部分,其优化调度模型是一项重要研究课题。计及光伏出力和负荷水平不确定性,采用Maximax形式的随机机会约束规划建立分布式家庭并网光伏系统优化调度模型。该模型以满足一定置信度下的运行收益最大为目标函数,计及功率平衡约束、储能相关约束以及与外网购售电功率约束等约束条件,采用混合智能算法对所建立的模型进行求解。算例分析表明,建立的模型可计及不确定性,适用于求解分布式家庭并网光伏系统的优化调度问题,并可充分保证优化调度的经济性。     

冷热电联供型孤岛微电网环保经济调度模型

分布式风光伏及冷热电负荷具有较强的不确定性,增加了孤岛微电网的调度运行难度。研究冷热电联供型孤岛微电网的环保经济调度问题,通过在孤岛微电网中融入可中断负荷,将可中断负荷视为虚拟发电资源参与微电网调度运行,同时考虑微电网运行方案的经济性和环保性。采用基于可信性测度的模糊机会约束规划处理分布式风光及冷热电负荷的不确定性,进而转化为确定性等价类。采用基于满意度指标的多目标处理方法兼顾经济目标和环保目标。算例分析验证了模型的有效性。     

基于排序交叉优化算法的冷热电联供微电网经济调度

为提高冷热电联供微电网运行的灵活性,减少运行成本,将地源热泵引入微网,建立一种包含风机、光伏、微型燃气轮机、地源热泵、燃料电池、蓄电装置和蓄冷/热装置的冷热电联供型微电网经济优化模型,并提出一种排序交叉优化算法对各机组的出力进行优化调度。同时,为了满足负荷平衡等式约束和各机组出力约束,提出一种启发式约束处理方法。为验证所提模型和算法的有效性,对微电网夏季和冬季典型运行场景进行了仿真实验,并与其他四种优化算法的结果进行比较。实验结果表明,所提出的算法具有良好的全局收敛性能,所求成本较其他四种优化算法更低,是一种求解冷热电联供微电网经济调度的有效方法。     

考虑不确定性的分布式家庭并网光伏系统鲁棒优化能量调度

分布式家庭并网光伏系统是太阳能产业规划的重要组成部分,其能量优化调度模型是一项重要研究课题。针对系统中光伏出力的不确定性,对其采取区间形式表示。以系统运行成本最小为目标,计及系统功率平衡约束等多项必要约束条件,建立分布式家庭并网光伏系统的能量优化基本模型。通过鲁棒优化框架将能量优化调度基本模型中含不确定变量的约束条件转化为确定性约束,从而建立分布式家庭并网光伏系统鲁棒优化能量调度模型。采用改进萤火虫算法对所建立的模型进行求解。仿真算例表明,所建立模型得到的系统运行方案能够在实际运行中具备良好的鲁棒性,降低系统经济风险。     

考虑需求侧管理的冷热电联供微电网优化配置方法

冷热电联供微电网可提高供用电系统灵活多样的能量优化调度调控水平,已成为微电网技术发展的必然趋势之一。对冷热电联供微电网系统引入了需求侧管理手段,充分利用需求侧资源发掘了系统的经济性。首先对系统中所采取的需求侧管理技术进行建模,包括对需求侧管理的采用方式以及调用成本。其次以综合优化配置成本为目标函数,计及多种必要的约束条件,建立考虑需求侧管理的冷热电联供微电网优化配置模型。采用混沌粒子群算法对所建立的模型进行求解。优化配置结果表明,离网模式下系统优化配置成本要高于并网模式下的,而考虑需求侧管理技术的系统优化配置成本要小于不考虑需求侧管理手段的。通过对系统引入需求侧管理手段能够降低系统优化配置成本,证明了该模型的正确性和有效性。     

计及风光不确定性的虚拟电厂多目标随机调度优化模型

为缓解风电和光伏发电不确定性对虚拟电厂稳定运行的影响,引入鲁棒随机优化理论,建立了计及不确定性和需求响应的虚拟电厂随机调度优化模型。首先,风力发电、光伏发电、燃气轮机发电,以及储能系统和需求响应集成为虚拟电厂,然后最大化虚拟电厂运营收益、最小化系统运行成本和弃能成本被作为目标函数,建立虚拟电厂调度优化模型。再应用鲁棒随机优化理论来转换光伏发电以及风力发电不确定性变量的约束条件,建立了虚拟电厂随机调度模型。最后,选择中国国电云南分布式电源示范工程为实例分析对象。分析结果显示：所提模型能够降低系统运行成本,双重鲁棒系数的引入能够为不同风险态度决策者提供灵活的虚拟电厂调度决策工具,协助应对风电和光伏发电的随机特性。储能系统能够借助自身充放电特性,替代燃气轮机发电机组为风电和光伏发电提供备用服务,促进风电和光伏发电并网。将需求响应纳入虚拟电厂能够实现发电侧与用电侧联动优化目标,平缓化用电负荷曲线,系统整体运营效益达到最佳。     

考虑需求响应不确定性的光伏微电网储能系统优化配置

将分布式光伏以微电网的形式接入配电网运行是应对大规模分布式光伏并网问题的有效手段之一。以含储能装置和需求响应资源的并网型光伏微电网为研究对象,研究考虑价格型需求响应(Demand Response, DR)不确定性的并网型光伏微电网储能系统优化配置方法。首先,同时考虑价格需求弹性曲线和基线负荷不确定性对价格型DR不确定性的影响,建立了价格型DR响应量模糊模型。在此基础上,以用户负荷与光伏出力总差异最小为目标,建立了基于模糊机会约束规划的价格型DR优化运行模型。之后,以价格型DR的优化结果为基础,建立了基于模糊机会约束规划的并网型光伏微电网储能系统优化配置模型。通过对模糊机会约束的清晰等价处理,将模糊机会优化问题转换为确定性优化问题进行求解。最后,通过仿真算例验证了模型的有效性。     

含大型风电场的环境经济调度模型与解法

大规模风电并网给电力系统发电调度带来了新的不确定性因素。基于多目标机会约束规划,构建含风电场环境经济调度的随机优化模型,将燃煤机组的发电成本最小和污染气体排放量最小同时作为目标函数,并计及系统正、负旋转备用容量约束。利用风电出力的分布函数将随机模型转化为确定性模型。设计一种包含多目标优化和辅助决策的2阶段解法,该方法在求出模型的Pareto最优集后,能为运行人员提供决策指导。以含40台燃煤机组和1个大型并网风电场的电力系统为例进行环境经济发电调度,结果表明,所提模型和解法是可行、有效的。     

基于混沌自适应粒子群算法的冷热电联供系统优化

在研究冷热电联供系统优化运行的过程中,为了更好地优化调度冷热电联供系统中各设备的出力,提出了基于Tent映射的混沌搜索和非线性自适应粒子群算法相结合的优化算法。建立了一个包含风机、光伏、微燃机和燃气锅炉等主要设备的冷热电联供系统模型。以联供系统的运行成本、污染物排放量和能源利用率为目标,建立了多目标优化模型。在满足设备出力、功率平衡等约束条件下,利用Matlab进行了优化求解。仿真结果表明,所提出的冷热电联供系统优化方法,可以有效地提高经济效益,减少污染排放,提高能源利用率。     

基于层次分析法的孤立微电网多目标优化运行

针对微网运行中风机出力和光伏出力等随机性因素,建立了基于机会约束规划的孤立微电网经济运行模型。以包含风力机、光伏、负荷、储能和微型燃气轮机的微网为例,以微网运行的成本作为总的目标函数,将运行中机组的运行成本、运行过程中机组所排放的CO2的处理费用和机组所排放的SO2的处理费用作为三个子目标函数。在处理三个子目标函数的权重时采用层次分析法,在处理机会约束时采用序列运算理论中的卷和运算。最后通过Tomlab优化工具求解目标函数,得到微网运行的最优目标以及在最优目标时各个机组的出力情况。     

计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度

大规模新能源并网给电力系统的调度运行带来了新的挑战。为缓解系统的备用压力,提出一种计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度方法。首先,基于场景生成方法建立可变场景模型,考虑了风电并网容量和光伏并网面积对新能源出力不确定性的影响。其次,建立电力系统中多种灵活资源的备用模型:在源侧,分别建立常规机组和风电/光伏的备用模型,并考虑了风电/光伏备用的不确定性;在负荷侧,引入激励型需求响应,对需求侧备用进行建模。然后,基于两阶段随机优化方法建立备用调度模型。该模型考虑了日前的运行和备用决策以及日内不确定场景下的弃风、弃光以及切负荷风险。最后,基于改进的IEEE RTS-24测试系统验证了所提模型的有效性。     

基于机会约束的多微网合作调度模型

考虑微网运行过程中风电和光伏输出功率的不确定性以及经济成本、环境成本等运行指标，本文首先建立基于机会约束规划的微网非合作调度模型。在此基础上，提出了以微网联盟总成本最小为目标的多微网合作调度模型。然后，给出了结合蒙特卡罗模拟的遗传算法对模型进行求解，并用Shapley值法对合作收益进行分配。最后通过算例分析了不同置信水平时微网非合作调度方式以及合作调度方式下各微网调度结果。结果表明:与非合作调度方式相比，合作调度方式下各微网成本均有所降低，并且在两种调度方式下，微网的运行成本均会随着置信水平的降低而降低，从而验证了所提出的合作模型的经济性。     

基于多场景技术的冷热电虚拟电厂两阶段优化调度

针对风、光出力及负荷需求的不确定性造成虚拟电厂收益低的问题,建立了基于多场景技术的冷热电虚拟电厂优化调度模型.对风光出力及电、热、冷负荷的不确定性进行分析,通过拉丁超立方抽样生成连续时间场景,模拟风光出力及多能负荷随时间的波动情况;采用同步回代消除法对所生成的场景进行削减,得到风、光、荷典型日场景.在此基础上构建多场景...     

基于机会约束理论的微电网随机优化调度

随着风能、太阳能等可再生能源的开发利用,基于分布式电源的微电网安全经济调度日益引起人们关注。本文考虑了风能和太阳能的随机性和互补性,以及储能蓄电池中能量的不确定性,提出在满足系统功率平衡约束和运行约束的条件下,建立基于机会约束理论的微电网随机经济优化模型。该模型以微电网用电总费用最小为目标函数,利用抽样平均近似(SAA)法将机会约束条件转化为确定性条件,并采用粒子群算法进行寻优求解。最后,通过对随机优化模型和确定性模型进行了对比,并研究了置信度水平和抽样次数对调度的影响,算例结果表明了该随机优化模型的合理性和有效性。     

计及可入网电动汽车的分布式电源最优选址和定容

一些不确定性因素如可入网电动汽车（PEV）的随机充放电行为导致的负荷和输出功率不确定性、风电机组和太阳能电源输出功率不确定性,以及未来燃料价格波动和负荷随机变化,都会给分布式电源（DG）的选址和定容问题带来风险。在此背景下,采用机会约束规划方法来解决DG的选址和定容中这些不确定性因素所引起的风险。以DG的总成本（包括投...     

基于机会约束规划和随机模拟技术的含风电场电力系统多目标优化调度

为了提高含风电场电力系统运行的经济性和可靠性,增强风电并网运行的稳定性,建立了基于机会约束规划的含风电场电力系统多目标机组优化调度的数学模型。考虑到风电场出力的随机性,引入了机会约束规划和随机模拟技术,以常规发电机组的发电成本最低和污染气体排放量最低为目标。问题分为内外两层求解,外层为机组组合优化,利用蚁群算法求解;内层为负荷的经济分配,基于Pareto最优解集概念和整体协调决策机制,结合多目标粒子群求解。用10机算例对模型进行了仿真分析,仿真结果表明所建模型合理、算法有效可行。     

基于相关机会规划的风电并网容量优化分析

风能的随机性和间歇性强,所以与传统发电形式相比,风电场容量可信度低,如何计算系统中的最大风电并网容量是风电规划所面临的重要问题。基于相关机会规划理论,在保证系统安全运行的前提下建立了计算风电并网容量的优化分析模型,模型中引入了风电的发电能力约束,并考虑了风电场减出力控制措施的影响。该模型适用于不确定环境下的随机事件评估,基于IEEE39节点系统的风电并网容量优化结果验证了模型的可行性。     

基于机会约束目标规划的综合能源系统经济调度

为了降低大规模风电的不确定性和波动性对综合能源系统(integrated energy system, IES)的影响,对接入风电的综合能源系统的备用容量和调度计划进行优化,提出了基于机会约束目标规划(chance constrained goal programming, CCGP)的经济调度模型。首先,利用机会约束目标规划处理含多个机会约束的不确定性模型。然后,引入量化备用不足的风险指标,将备用不足风险纳入经济调度成本,同时考虑风险备用成本目标和系统运行成本目标。最后,利用算例对模型的有效性进行验证。结果表明,模型能够很好地兼顾系统运行的安全性与经济性,提高了系统的调度灵活性,降低了风电不确定性对系统的影响,实现了系统的经济运行。     

基于可能度的冷热电联供微网区间优化调度模型

提出了含多种能量转换途径的冷热电联供微网非线性区间优化调度模型。首先,以充分利用光伏、风电等新能源为目标,确定了实现电冷、电热、热冷能量转化的灵活冷热电联供微网系统。然后以此系统为对象,针对光伏、风电、冷热电负荷随机性问题,考虑分时电价、环境效益等因素,建立以系统综合运行成本最低为目标的非线性区间优化模型。根据区间可能度模型,将不确定性模型转化为确定性模型,结合改进粒子群算法进行求解。最后通过算例验证了该模型的合理性、灵活性,并结合仿真结果分析了区间可能度和负荷波动对综合运行成本的影响。