多区域虚拟电厂综合能源协调调度优化模型

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)模式能实现不同区域分布式冷热电联供(combined cooling,heating and power,CCHP)型综合能源系统的协调优化控制,通过VPP实现多区域CCHP,并参与能量市场(energy market,EM)和旋转备用市场(spinning reserve market,SRM)可获得更好的经济效益。建立EM和SRM下聚合燃气轮机、锅炉、风机、光伏、电储能、热储能、电负荷、热负荷、冷负荷等的多区域VPP综合能源协调调度优化模型,该模型考虑VPP内不同区域间的冷热电交互,以及区域内的电、热、冷互补问题。以长沙某一多区域CCHP型综合能源系统为例,通过对夏季和冬季典型日VPP调度优化情况的分析,验证了所构模型的有效性。结果表明:本模型能实现VPP内不同区域和不同类型聚合单元的冷热电协调优化调度,有效降低VPP成本。     

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。     

含抽水蓄能电站的区域电网多目标优化运行研究

随着光伏、风电等出力波动性强的可再生能源并入区域电网，系统的调峰调频面临新的挑战。抽水蓄能电站具有双向调节的特点，负荷低谷时利用富余的电能抽水蓄能，负荷高峰时放水发电减缓供电压力，对区域电网可再生能源消纳和抑制负荷波动具有重要作用。以区域电网可再生能源消纳最大和负荷波动最小为目标建立含抽水蓄能的多目标优化调度模型，采用了非支配排序遗传算法(NSGA-II)对优化模型进行求解。以某区域电网典型运行方式的数据为算例对模型进行验证，结果表明所提模型优化有效提高新能源消纳和平抑负荷波动。     

基于冷热电多能互补的工业园区互动机制研究

随着智能配用电和能源互联网技术的发展,涉及多能源需求互补特性的多方互动成为解决综合能源系统效率低、电能紧缺等问题的有效方案。以工业园区综合能源系统为研究对象,在传统需求响应调度的基础上,将用户对冷、热、电等多种能源的需求纳入广义需求侧资源的范畴中,考虑多能源在价格、用能、需求特性上的差异性和冷热电联产(CCHP)机组的出力特性等,建立了基于多能互补的广义需求响应互动优化模型,实现电网、用户与CCHP机组的多方互动。算例结果表明,所提互动机制和优化调度方法能够有效地激励用户和CCHP机组参与多能需求响应互动,且与传统的需求响应调度机制相比经济性有显著提高。     

区域综合能源系统双层多目标模糊优化模型预测控制方法

针对区域综合能源系统需满足电网调度要求的特点和自身优化问题,提出一种区域综合能源系统与电网协同的双层多目标模糊优化模型预测控制方法。首先,在考虑区域综合能源源荷储特性模型及其约束基础上,建立双层优化模型,上层模型以电网调度关心的综合能效最大及清洁能源消纳最大等多目标为优化目标;下层模型以运行及用能成本等多目标最小为优化目标。然后,基于模型预测控制,求解单层模型获取上下层目标函数区间,将其模糊化,提出以最大满意度为新目标的模型预测控制方法并求解,从而获得兼顾上下层多目标的优化结果。最后,采用算例仿真验证,表明所提方法正确有效。     

基于改进两阶段鲁棒优化的区域综合能源系统经济调度

针对光伏出力及负荷的不确定性对系统日前经济调度和实时运行的影响,提出了一种以期望场景下最优,任意场景下可行的改进两阶段鲁棒优化方法,解决经典两阶段鲁棒优化存在的保守性问题。建立一种考虑可再生能源和负荷波动的区域综合能源系统改进两阶段鲁棒优化经济调度模型,通过列约束生成算法将目标函数分解为主问题和子问题进行反复迭代求解。模型第一阶段(主问题)以日前经济调度成本为目标函数,制定出包含系统设备出力、天然气供气计划的日前调度方案。在此基础上,第二阶段(子问题)以实时运行下调整成本为目标函数,通过调整设备出力应对系统中不确定波动。最后,以冬季某区域综合能源系统进行算例仿真,验证模型的有效性。#$NL关键词：区域综合能源系统;不确定性;改进鲁棒优化;经济调度     

基于粒子群算法的主动配电网经济优化调度

针对分布式能源接入配电网的经济调度问题,本文在考虑光伏、风能、燃气轮机及蓄电池等分布式能源接入配电网的基础上,建立以配电网总成本最小为目标函数的主动配电网的经济优化调度模型,并将粒子群算法用于该调度问题的求解,最后通过算例仿真验证调度的优化性,大大提高了电网经济效益。     

考虑风电消纳的区域综合能源系统源荷协调经济调度

针对冷热电联供(combined cooling,heating and power,CCHP)"以热定电"导致的弃风问题,提出一种考虑风电消纳的区域综合能源系统源荷协调优化调度方法。首先,在源侧引入地源热泵利用风电供热,解耦CCHP"以热定电"运行约束;其次,在荷侧分析电、热需求资源可调度价值,采用电价和激励两类需求响应(demand response,DR)共同协助风电并网消纳;最后,考虑源荷协调建立区域综合能源系统双层优化调度模型,上层采用电价需求响应引导用户响应风电出力变化,下层计及供热舒适度模糊性与地源热泵作用,以调度周期内系统总成本最小为目标决策各机组最优出力,采用商业优化软件CPLEX对双层模型求解。仿真算例表明:该方法有效提高了系统风电消纳能力,降低了系统运行成本,具有良好的社会经济效益。     

含热泵和储能的冷热电联供型微网经济运行

冷热电联供型(combined cooling,heating and power,CCHP)微网能够实现多能源间优势互补和统一协调运行,是一种新型、高效的供能方式。为了分析热泵和储能装置的经济节能作用,在分时电价及微网并网运行的条件下,以调度周期内系统总运行成本最小为目标函数,建立了一个包含风机、光伏、燃料电池、CCHP系统、地源热泵及储能装置在内的微网运行优化模型,采用混合整数规划法对模型求解,并与常见的CCHP型微网优化调度模型对比分析。仿真算例表明:热泵和储能装置可以改变系统中冷、热、电的耦合关系,增强系统的灵活调节能力,具有显著的经济效益。     

结合热网模型的多区域综合能源系统协同规划

综合能源系统可实现各类能源的优化利用,有效解决环境污染与能源浪费等问题,具有良好的发展前景。文中重点研究基于冷热电联供(CCHP)系统和热网构建的多区域综合能源系统的规划问题。首先针对各区域CCHP系统之间的环状热网,建立了考虑节点流量平衡、热能—流量约束及热损平衡约束的热网模型。结合CCHP系统能量平衡约束和热网模型,建立了多区域CCHP系统容量协同优化配置的混合整数线性规划模型。最后以天津市某综合区域为例进行仿真分析,结果表明多区域协同规划和运行能大幅提高燃气轮机利用率,降低燃气锅炉配置容量,最小化热能传输损耗,从而显著降低运行费用。     

考虑电能交互的冷热电多微网系统日前优化经济调度

多个冷热电联供型微网接入同一区域配电网,形成以配电网为核心的冷热电联供型多微网系统。当冷热电联供型多微网间通过联络线进行电能交互时,给传统的多微网系统优化调度问题带来了挑战。在分析典型冷热电联供型微网供能结构的基础上,研究供用储设备间的冷热电能流动关系和设备的数学模型,建立考虑微网间电能交互的冷热电联供型多微网系统优化经济调度模型。通过天津中新生态城算例,分析各个冷热电联供型微网中设备出力和冷热电负荷平衡情况,与多微网间不存在电能交互时的优化调度进行经济成本、CO₂排放量和各微网与电网交易电功率值的比较,与传统冷热电联供系统“以热定电”和“以电定热”运行方式下多微网系统的总运行成本进行对比,验证所提模型的经济性、环保性和有效性,并对微网间交易电价的制定做进一步研究。     

考虑风电不确定性的CCHP型微网日前优化经济调度

冷热电联供（combined cooling， heating and power， CCHP）型微网中分布式可再生能源占比较高，风力发电因其随机性、波动性等特点，为CCHP型微网的优化调度带来了挑战。文章通过最小化系统期望运行费用，建立了一种考虑风电不确定性的CCHP型微网日前优化经济调度模型。基于截断通用分布模型精确描述风电出力的不确定性，通过蒙特卡洛模拟方法生成风电场景后，采用后向场景削减技术获取典型风电场景。通过天津某园区算例，从储能装置工作状态、弃风与供能缺额、微网运行经济性这3个方面进行了详细分析，验证了微网优化经济调度时采用截断通用分布模型表征风电不确定性的必要性和经济性。     

含考虑IDR的冷热电联供微网的主动配电网经济优化调度

多个冷热电联供微网接入主动配电网后,微网和配网作为不同利益主体,系统经济调度更具复杂性.为保护各自隐私,提出了一种含冷热电联供微网的主动配电网经济优化调度模型.运用机会约束规划来处理冷热电联供微网群中新能源及冷热电负荷的随机性,采用分布式建模方法,以各自区域的运行成本最小化为目标,运用目标级联法来并行求取各自区域的最优...     

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。     

激励CCHP参与需求侧管理双向峰谷定价模型

削峰填谷是需求侧管理的主要目标,而峰谷电价是激励用户参与削峰填谷的有效措施。由于冷热电联供系统的运行特点,针对其制定双向峰谷定价将更为有效,激励其获取良好经济性,改变其供能方案和购售电交易计划,从而改变其接入电网母线的日负荷曲线。通过基于最小二乘法的误差相对值刻画日负荷与其均值的偏离程度,定义该误差值的变化率作为负荷曲线满意度;统一电价和峰谷电价条件下,比较联供系统经济性差异,定义冷热电联供系统满意度。为了综合考虑联供系统的调节效果,建立联供系统与负荷曲线的联合满意度为目标的峰谷定价模型。仿真结果表明,双向计量峰谷电价的合理定价,可促使联供系统调整调度方案,并获取改善的母线负荷曲线。均衡权重的联合满意度模型所定峰谷电价比不同权重的更能使联供系统积极响应,削峰填谷效果更优。     

基于储能实时修正双环控制的微电网能量管理方法

提升各类可再生能源(RES)高效并网发电是应对全球环境恶化、能源短缺的有效方法。但各类能源的出力特性不同,如何有效分配使用各类能源是目前微电网需要解决的主要问题。针对此问题,采用冷热电联产(CCHP)与储能系统相结合的运行方式,利用优化算法分层控制微型燃气轮机出力和储能系统的充放电功率,综合协调光伏、风电、微型燃气轮机输出和用户负荷需求,解决能源出力和负荷需求分布不对等问题,实现RES高效使用。其中,针对储能系统充放电控制,提出一种基于预测数据实时修正的能量管理方法,可以减小预测误差对储能系统充放电控制的干扰,提高能量管控的灵活性。实测数据试验结果显示,与固定阈值法和自适应算法相比,所提算法在充分利用各类能源基础上有效起到了削减负荷峰值的作用,减小冲击负荷对电网的影响,实现了能源的经济、优化利用。     

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...     

独立运行模式下的微网实时能量优化调度

针对独立运行模式下的微网能量管理问题,提出微网实时能量优化调度方法。该方法将作为压频控制单元的储能装置的能量状态划分为4个区间,并缩减作为压频控制单元的可控型微电源的基点运行功率范围,以确保压频控制单元有足够功率调节裕量吸纳微网内的非计划瞬时波动功率。根据实时监测到的储能装置能量状态所处的不同区间及系统净负荷功率大小,采用不同的调度策略,并引入负荷竞价策略,增加了切负荷和卸荷作为功率调节手段。提出运行调度策略,建立负荷优化分配模型与负荷可中断优化模型。该方法不仅能实现独立运行的微网可靠、经济运行,还可减小微网对储能装置的容量配置需求。通过算例验证所提出方法的有效性。     

光伏光热联合发电基地并网优化调度模型

太阳能能源基地建设正在从单一光伏发电向光伏光热等多种太阳能能源利用形式方向发展。借助光热电站的大容量储热装置和具备快速爬坡速率的汽轮机组,光伏光热联合发电基地的并网运行的可调度性和可控性大大提升。从光伏光热联合发电基地的运行机理出发,建立了基于改进粒子群算法的光伏光热两阶段优化调度模型,第一阶段以削减等效负荷峰谷差、改善负荷曲线为优化目标,第二阶段以发电总成本最小为优化目标。该模型满足光伏光热电站的主要运行约束和传统机组组合安全约束,适用于光伏光热联合发电基地并网调度运行。对10机系统的仿真表明,在完全接纳太阳能发电的前提下,光伏光热发电基地在削减等效峰谷差、提高新能源消纳和降低发电总煤耗效益显著,同时对于光热电站的灵敏度分析表明,在规划建设光热电站时可根据单位峰谷差削减量以及建设成本来选择合适的装机容量和储热装置容量。     

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。