海岛独立微电网多时间尺度能量调度方法研究

海岛独立微电网是一个复杂信息物理系统,其能量调度是非线性、多约束、多时间尺度的动态性问题。针对这一问题,研究了改进自适应粒子群算法的多时间尺度优化调度模型,并给出了日前多目标调度模型和日内滚动优化修正模型。日前多目标调度基于改进自适应粒子群算法进行多目标优化,确保微电网系统的经济性和稳定性;日内滚动优化调度采取滚动优化方式修正日前调度,确保日前调度的有效性。仿真算例验证了所提方法的有效性和可行性。     

考虑微电网群和需求响应的配电网日前-日内优化调度策略

微电网中光伏等新能源的渗透率不断提升,其间歇性与不确定性给配电网系统带来了巨大挑战。考虑配电网负荷预测的不确定性,根据不同时间尺度调控策略调用微电网内分布式资源来降低不确定性对配电网稳定性的影响。首先,针对负荷和光伏预测的不确定性和需求侧负荷的不同时间尺度特性,建立了配电网-微电网群-微电网的申报和决策方案,系统采用日前-日内多时间尺度滚动优化调度策略;然后,日前优化以配电网和微电网群的运行成本最小为目标,日内优化基于日前调度结果以微电网内可控资源调度成本最小为目标,对日前调度量进行修正;最后,采用目标级联法对所建立的模型进行求解,通过算例证明所提方法可以降低系统峰谷差和提高系统经济性。     

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。     

基于深度神经网络的分布式智能微电网群间能量优化调度仿真模型

针对微电网并网运行时微电网群弃能较高的问题,设计基于DNN的微电网群间能量优化调度仿真模型。确定微电网能量优化调度仿真参数,提高仿真模型的真实性;基于DNN选取群间能量优化调度目标函数,提高仿真模型的优化调度效果;构建微电网群间能量优化调度仿真模型,缓解微电网并网运行弃能较高的问题,实现微电网群间能量调度的优化。通过仿真实验验证了所设计的基于DNN的微电网群间能量优化调度仿真模型的微电网群弃能在0.01×10³～0.05×10³ kWh范围内波动,弃能更低,能量浪费较少,群间能量优化调度效果较好,具有较好的可行性。     

考虑蓄电池健康的微电网群模型预测控制能量管理策略

为提高新能源消纳能力,减少微电网群运行成本,设计考虑蓄电池健康的微电网群模型预测控制(MPC)能量管理策略。通过模拟蓄电池2种充电模式,将微电网群数学模型和约束方程表述为混合整数线性规划(MILP)优化问题,并与MPC框架相结合,在满足约束条件的基础上对优化问题进行在线求解。考虑到微电网能量管理以日前调度为主,提出变时域MPC寻优策略,进一步减小额外的寻优计算量。基于硬件在环实验平台对所提策略进行验证,结果表明,该策略可最大限度利用新能源,减少微电网群购电成本,实时性好,恒压充电模式可有效保护蓄电池健康。     

基于模型预测控制的园区热电联供微电网能量优化

热电联供（combined heat and power,CHP）微电网利用电、天然气作为热能来源,具有经济、环保的特性,能够有效解决综合供电供热问题,在工业园区有着广阔的应用前景。CHP微电网中可再生能源出力的随机性和负荷预测误差会导致能量优化的精确性降低,并且由于电、热负荷存在差异,高热电耦合度的CHP微电网经济性较差。因此,基于模型预测控制（model predictive control,MPC）算法提出一种多时间尺度能量优化方法。该方法在日前预测下一天的机组出力、储能调度计划;在日内基于MPC算法参考日前计划进行实时能量优化,并根据系统中的热损设计反馈环节,提高优化结果精确性。最后,基于MATLAB进行了算例仿真,验证了所提方法可以降低系统运行成本,能够实现系统热电解耦、储能削峰填谷、提高可再生能源消纳率的效果,并且具有较好的适用性和准确性。     

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。     

多元化绿色交易体系下直流微电网优化配置方法

随着可再生能源政策的变革,健全多元化绿色交易体系以代替财政补贴是发展的趋势。以直流微电网为研究对象,提出多元化绿色交易体系下的优化配置方法。首先分析了中国多元化绿色交易体系现状,提出了直流微电网参与绿色交易市场的3种模式,结合政策规则和市场供需关系分析市场价格机理并建立了单一市场收益模型。其次,为灵活响应负荷供电和可再生能源消纳需求,提出了一种综合能量调度策略,并以系统等年收益最大为目标,采用K-means聚类和改进粒子群算法求解系统经济优化配置模型。最后,分析绿色交易体系和能量调度策略对配置结果的影响,并与HOMER仿真结果进行比较,算例结果验证了所提方法的有效性。     

基于深度强化学习的电动汽车实时调度策略

电动汽车(EV)作为一种分布式储能装置,对抑制功率波动有着巨大的潜力。考虑EV接入的随机性及可再生能源出力和负荷的不确定性,利用不基于模型的深度强化学习方法,建立了以最小功率波动及最小充放电费用为目标的实时调度模型。为满足用户的用电需求,采用充放电能量边界模型表征电动汽车的充放电行为。在对所提模型进行日前训练及参数保存后,针对日内每一时刻系统运行的实时状态量,生成该时刻充放电调度策略。最后以某微电网为例,验证了所提基于深度强化学习的调度方法在满足用户充电需求的前提下,可以有效减小微电网内的功率波动,降低EV充放电费用;日内不需要迭代计算,可以满足实时调度的要求。     

考虑灵活性的孤岛微电网群分层能量管理策略

彼此临近的孤岛微电网形成孤岛微电网群,可通过能量互济实现不同源荷特性的微电网之间的资源优化分配,进而提升区域电网运行的经济性、可靠性和可再生能源利用率。针对孤岛微电网群的能量管理问题,基于多代理系统,建立了孤岛微电网群分层能量管理架构。建立了灵活性指标评估可再生能源出力不确定性对系统运行的影响,在此基础上,构建了微电网层多目标优化能量管理策略和集群层能量分配策略。采用宽容分层序列法对线性化后的模型进行求解。最后以四个微电网组成的孤岛微电网群为例,验证了所提能量管理策略的有效性。     

基于近似动态规划的建筑能量管理系统日内优化调度方法

为了维持建筑内部温度和应对随机量的波动，提出了一种建筑能量管理系统的日内优化调度方法。首先考虑建筑围护结构热平衡关系，得出与室温相关的人体舒适度函数，并以经济性最优为目标建立了建筑能量管理系统日内调度优化模型。然后提出近似动态规划(ADP)与模型预测控制(MPC)相结合的求解方法，采用历史数据作为训练集以应对新能源出力和温度、辐照等大量不确定性因素，将离线训练得到的分段线性函数作为日内调度的未来值函数。最后，算例分析表明所提出的MPC-ADP算法可以通过不断迭代得到近似最优的日内调度方案，并大幅提升人体舒适度。     

计及新能源及负荷不确定性的多能微网系统两阶段随机规划方法

以电-热-气多能微网系统为研究对象,针对新能源与负荷的不确定性,提出基于分位数梯度提升决策树（quantile gradient boosting regression tree,QGBRT）的分位点-置信区间预测方法,并结合机会约束规划处理不确定性,在此基础上建立了基于能源集线器的日前两阶段随机规划调度优化模型,以置信区间形式,从统计层面反映机组可调控裕度,为日内和实时调度提供可信度参考。其中,QGBRT分位点-置信区间预测方法采用描述不确定性量的Pinball函数为损失函数,预测结果作为机会约束规划的约束信息输入。同时为了充分利用日前不断更新的信息,以及缓和日内调度计划制定的压力,日前第一阶段根据已发布信息,确定微网各设备的启停状态与交易能量状态量,日前第二阶段利用更新的信息,在第一阶段的基础上调整优化设备出力,实现日前的精准优化调度,以适用于实际调度。最后以一个典型的含多能微网系统的居民区为例,验证了所提考虑不确定性的两阶段随机规划方法的有效性与经济性。     

计及氢能多元利用和绿证-碳联合交易的综合能源系统优化运行

为充分利用综合能源系统的多能耦合特性和高比例新能源的特点，提出一种计及氢能精细化多元利用和绿证-碳联合交易的综合能源系统低碳经济优化调度策略。针对氢能的低碳清洁特性，建立含电解制氢、氢转电热、氢制甲烷以及热电掺氢的氢能多元利用模型，并考虑氢能利用过程中产生的余热，在氢能多元利用模型中引入热回收装置，提出氢能精细化多元利用结构；为提升新能源消纳能力以及降低系统碳排放量，分别建立碳交易机制和绿证交易机制，并针对两者之间的关联性提出绿证-碳联合交易机制；兼顾综合能源系统的经济性和环保性，建立以绿证交易成本、购能成本、碳交易成本、运行维护成本和弃风成本之和最低为目标的综合能源系统低碳经济调度模型。算例结果表明，所提模型能够提高新能源消纳能力，显著降低碳排放量，实现了能源的高效利用和综合能源系统的低碳经济运行。     

A Hybrid Agent-based Model Predictive Control Scheme for Smart Community Energy System with Uncertain DGs and Loads

A multi-agent consensus-based market scheme is proposed for the cooperation of community and multiple microgrids (MGs) in a distributed, economic and hierarchal manner. The proposed community-based market framework with frequency regulation (FR) market is formulated as a two-level scheduling problem: the global decision-making process of community agent (CA) to participate in the FR market and the interaction and control process of local MGs to achieve collaboration in response to the global target with efficient pricing rules. Specifically, the model predictive control (MPC) is integrated with the consensus-based theory to allow MG to obtain an economic and reliable dispatch in the presence of uncertainties of distributed generators and loads. Thanks to the distributed nature of the proposed scheme, its robustness to communication issues has been strengthened and a win-win situation for all energy stakeholders can be achieved. The robustness of the proposed scheme is investigated in various conditions, including different implementation strategies, communication topologies, and the level of uncertainties.     

考虑多能灵活性的综合能源系统多时间尺度优化调度

含电热气多种能源的综合能源系统中,复杂的能量转换关系以及可再生能源和负荷的波动性,给综合能源系统的灵活安全运行带来了挑战。为了减小新能源和负荷不确定性对系统的影响,同时提升系统的功率平抑能力,提出了考虑多能灵活性的综合能源系统多时间尺度优化调度策略。首先,在日前调度中建立多能灵活性状态方程,以日运行成本最小为目标,构建波动场景下考虑系统多能灵活性的调度模型;日内调度则以日前调度计划为基础,考虑电能和热气能在不同时间尺度上的响应能力,建立分时间尺度的滚动优化模型,对日前计划进行修正,平抑功率波动。算例结果表明:所提出的日前模型可以通过协调设备的出力来提升系统的运行灵活性,日内模型能够平抑电热气能在不同时间尺度上的功率波动。     

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。     

Comparative framework for AC-microgrid protection schemes: challenges, solutions, real applications, and future trends

With the rapid development of electrical power systems in recent years, microgrids (MGs) have become increasingly prevalent. MGs improve network efficiency and reduce operating costs and emissions because of the integration of distributed renewable energy sources (RESs), energy storage, and source-load management systems. Despite these advances, the decentralized architecture of MGs impacts the functioning patterns of the entire system, including control strategy, energy management philosophy, and protection scheme. In this context, developing a convenient protection strategy for MGs is challenging because of various obstacles, such as the significant variance in short-circuit values under different operating modes, two-way power flow, asynchronous reclosing, protection blinding, sympathetic tripping, and loss of coordination. In light of these challenges, this paper reviews prior research on proposed protection schemes for AC-MGs to thoroughly evaluate network protection''s potential issues. The paper also provides a comprehensive overview of the MG structure and the associated protection challenges, solutions, real applications, and future trends.     

考虑随机性的区域综合能源系统多目标日前优化调度方法

为了满足终端用户对电力、天然气以及热能等多类型用能需求,实现对区域范围内的配电系统、配气系统以及能量中心（energy center, EC）系统的多维度优化调度和能量管理,同时考虑新能源发电设备以及负荷等不确定性因素带来的影响,该文提出了一种考虑随机性的区域综合能源系统（integrated community energy system, ICES）多目标日前优化调度方法。首先,构建了ICES中配电系统、配气系统以及EC系统的数学模型;随后,基于机会约束法构建了多目标随机优化数学模型,以最小化运行成本和温室气体及污染气体排放量为目标函数,采用NSGA-II优化算法对多目标随机优化问题进行求解;最后,针对一个典型的ICES进行考虑随机性的多目标日前优化调度分析。结果表明所提方法能够为系统调度员提供一系列可选方案,优化结果合理反映了随机性条件下ICES的运行特性,能够满足多种能源系统的潮流约束,实现了ICES在随机性条件下的经济环保运行。     

考虑条件风险价值和阶梯碳交易的综合能源系统优化调度

为进一步提升综合能源系统环境效益,减少新能源出力不确定性所带来的潜在风险,提出了计及条件风险价值(conditional value at risk, CVaR)以及阶梯碳交易的综合能源系统优化调度模型。考虑到系统风电和光伏出力不确定性可能带来的影响,采用条件风险价值量度不确定性带来的潜在风险,并将碳捕获技术、电转气设备以及阶梯式碳交易机制引入系统调度模型,构建了综合考虑系统运行成本和碳交易成本的优化调度目标函数,由于所建立模型为混合整数规划问题,采用CPLEX求解器进行求解,设置4种场景进行验证分析,算例表明所提模型可有效减少二氧化碳排放,在兼顾经济性和环境性的同时引入CVaR,可避免由于忽略风光不确定性所带来的较为乐观的调度结果,使系统最终调度结果更为合理。