虚拟电能交易驱动的光储聚合商容量优化配置

近年来，在双碳目标、新型电力系统的背景下，近乎零边际发电成本的分布式清洁能源装机得到迅速发展。然而，如何研究含分布式清洁能源“产消者”之间能源交易机制及这种交易行为对规划的影响面临重要挑战。针对含光伏和储能的光储聚合商之间交易行为影响，提出了一种基于虚拟电能交易驱动的光储容量优化配置方法。首先，以光储聚合商效益函数为基础，构建了光储聚合商之间的电力交易协商过程与撮合机制，以产生电能定价并模拟一定容量配置下系统优化运行状态；其次，考虑多个聚合商分散交易行为对容量配置的影响，建立考虑虚拟交易影响的光储聚合商容量优化配置模型，该模型将交易行为的影响以交易成本的形式融入运行构成，以光储容量配置成本与运行成本最小为目标函数，通过交易规划约束保证系统的安全性；最后，仿真结果发现：本文提出的光储聚合商效益函数能够指导光储聚合商之间的交易定价行为，模拟分散交易，电能的价格和负荷水平受到储能与光伏容量配置的影响；通过考虑交易定价机制对光储容量配置的影响与优化引导效果，得到了聚合商经济性最优的容量配置方案，满足负荷正常消耗并避免了储能规划投资上的浪费。本文为含可交易能源的光储聚合商交易层面提供了定价策略，为考虑分布式清洁能源交易影响的光储容量优化配置方法提供了有效一定参考。     

独立型微电网日前与日内协调优化调度

为减小风光发电的随机性对独立型微电网经济运行的影响,并考虑风光发电的预测精度随时间尺度的减小而增加的特点,提出一种将日前计划调度和日内MPC滚动调度相结合的优化调度策略。日前计划调度综合考虑电源、储能和负荷的可调度资源,建立计及系统运行成本和负荷满意度的多目标优化调度模型;日内调度基于MPC的思想,构造日内滚动优化模型,其中包括风光发电预测模型、系统在滚动周期内总运行成本最低为目标的调度模型以及反馈纠正环节,并且为使日内调度的局部性与日前调度的全局性相协调,在调度模型中加入储能荷电状态在一定时间节点变化的惩罚项。最后,对该文所提策略和模型进行仿真验证,结果表明,日前调度使微电网的可调度资源得到充分利用,提高了系统的经济性;日内调度降低了可再生能源的不确定性对微电网的影响,实现了对可控电源的更精细化管理,提高了系统的安全运行水平。     

考虑用户可调度潜力的负荷聚合商优化调度策略

充分挖掘需求侧资源的可调度潜力可以为电力系统调度提供可靠的数据支持。然而，需求侧资源的可调度潜力与用户内部心理因素、外部环境因素和电网运行工况密切相关，需要对其进行详细的建模分析。以居民用电负荷中占比较重的空调负荷和电动汽车作为研究对象，首先，从用户舒适度和物理层面建立数学模型，充分挖掘需求侧柔性负荷的可调度潜力。其次，在可调度潜力的基础上，采用负荷聚合商和居民用户签订协议的直接负荷控制模式，以负荷聚合商的利益最大化为目标函数，利用非合作博弈理论解决了各聚合商之间的最优投标决策问题。仿真算例验证了该模型不仅可以激励需求侧柔性负荷资源积极参与电力市场调控，实现各方的经济利益最大化，也可以有效减小负荷需求峰谷差，缓解电网供需平衡压力。     

计及储能调度因素的电力系统短期负荷预测模型

针对电力系统的常规负荷预测方法难以准确计及储能资源调度引起的预测误差,本文主要对实时电价下计及储能调度因素的电力系统短期负荷预测模型进行研究,提出考虑储能调度行为的短期负荷预测模型。根据智能网络下负荷聚合商机制的聚合原理,提出了一种基于电价合同的储能调度方式,并以此为依据,构建储能在电力系统中的实时调度模型,对储能用户的充放电行为及变化规律进行深入分析。在对预测模型进行改进时,充分考虑了储能调度对负荷曲线及预测结果产生的影响,并采用RBF-NN进行预测,最终形成实时电价下计及储能调度因素的RBF-NN电力系统短期负荷预测模型。仿真结果表明,改进后的短期负荷预测模型与常规负荷预测模型相比,能够更准确地计及储能资源调度引起的预测误差,这将有益于提升模型的预测精度,为电网调度工作及其改进提供新思路。     

高弹性电网下考虑需求响应的多时间尺度优化调度策略

台风灾害下,需求响应能为电力系统提供灵活的负荷削减能力,考虑需求响应有利于提高电力系统抵御台风灾害的能力。为了响应电网的高弹性建设需求,提出考虑需求响应的多时间尺度优化调度模型。首先,在台风经停全时间尺度下,针对激励型需求响应的不确定性建立容量-成本模型和机组等效出力模型。其次,引入台风灾害下线路实时故障率,以支路过载严重度作为系统运行风险指标,综合考虑系统运行成本和需求响应成本构建日前调度模型和日内调度模型,达到系统安全性与经济性的统一。最后,通过IEEE30节点系统模拟台风经停区域及过程,对系统多时间尺度调度进行仿真,表明所提方法能够降低台风登陆时受影响区域电网的运行风险,辨识出电网中的薄弱环节。     

计及引导型充电控制策略的电动汽车充电设施与配电系统协同规划

对电动汽车(electric vehicle, EV)充电设施与配电网络进行协同规划可减少EV充电负荷对配电系统的负面影响,并降低各参与方的总社会成本。在开展二者的协同规划时,需要适当考虑引导型充电控制策略对充电负荷时空分布的影响。在此背景下,研究考虑引导型充电控制策略的EV充电设施与含有分布式光伏、储能的配电系统的协同规划问题,建立双层优化模型。上层优化模型以充电设施与配电网络协同规划的总投资成本最小为优化目标,考虑电力系统运行安全约束与EV充电站建设和运行约束,系混合整数非线性规划问题;下层优化模型则以配电系统运行成本与EV充电设施周围交通道路阻塞的时间等效成本之和最小为优化目标,并考虑配电网络运行约束与EV用户充电需求约束,也是混合整数非线性规划问题。求解上层优化模型得到充电设施与配电网络协同规划结果并作为下层优化模型的输入,而由下层优化模型求得的充电需求时空分布结果作为上层优化模型的输入。采用商业求解器CPLEX确定下层引导型充电控制策略,利用遗传算法对所构建的双层优化模型进行求解。最后,以宁波市海曙区东部区域的EV充电设施与配电网络协同规划为例,对所提出的方法进行说明。     

基于机会约束的含多风电场动态经济调度

为了解决风电出力的不确定性给电网安全运行带来的威胁,提出基于快速傅里叶变换(FFT)快速计算卷积化简机会约束规划的动态经济调度算法.针对多个风电场同时接入系统的复杂情况,在风电出力概率和负荷预测的基础上,保证正、负旋转备用能满足负荷和风电实际出力的波动,应用机会约束规划建立了考虑失负荷和弃风风险的含风电场电力系统动态经济调度模型;利用FFT快速计算卷积求取联合变量的概率分布以将机会约束转化为确定性约束简化得到确定性模型,并用CPLEX进行求解,该方法大大减少了算法的运算时间.以修改的10机39节点系统为算例验证了所提调度模型的正确性及化简方法的有效性.     

计及置信区间的微电网协同调度研究

针对分布式电源大量接入电网对生产运行造成较大影响的问题,本文对并网运行模式下微网经济负荷协同分配进行研究。通过建立计及光伏发电和风力发电随机性的微电源、储能装置、大电网和负荷的数学模型,并从置信区间角度描述光伏机组及风力发电机组运行出力的随机性,建立了基于置信水平的机会约束优化调度模型。采用改进多目标粒子群算法对模型进行求解,从而对各电源出力优化配置。仿真结果表明,与不考虑置信区间的调度模型相比,综合成本下降了1.87%;与常规多目标粒子群相比,综合成本下降7.53%。该研究有效节省综合成本,提高协同调度效率,为实际工程应用提供了理论依据。     

考虑需求侧响应的电气设备调度混合分散式优化

为了缓解用能持续增加对电力系统造成的负担和解决大规模电气设备联合调度时的优化计算问题,提出了考虑需求侧响应的大规模可控用电设备和储能设备的混合分布式优化调度方法。首先建立可控用电设备负荷和储能设备的数学模型,在此基础上,构建了以系统和各设备运行特性为约束,以系统购电费用、用户不满意费用和储能设备损耗费用之和最小为目标函数的混合整数非线性集中式优化数学模型。其次,针对此高维、多目标和多约束且难于求解的非线性集中式优化模型,采用拉格朗日松弛法将其分解为两个子问题,即分别对应可控电气设备负荷的优化调度问题和储能设备的优化调度问题。而且,对于前者又可进一步分解为各可控电气设备负荷的优化调度子问题并通过内点法求解计算;对于后者又可分解为各个储能设备问题的混合整数线性优化调度子问题并通过Benders分解法并行求解计算。然后,为了验证所提混合分布式优化方法的有效性及其优越性,基于算例,对比分析集中式和分散式优化调度时的目标函数值和电气设备优化调度结果,不同规模电气设备对集中式和分散式优化方法计算效率的影响。根据结果可见,所提优化调度方法与集中式优化方法的目标函数值基本一致,但所提方法对应的电气设备优化调度结果可以很好地响应分时电价策略,储能设备削峰填谷效果好;而且所提混合分布式优化方法可以降低优化问题的求解复杂度,计算效率高,几乎不受电气设备规模的影响。     

集群电动汽车配合风电调峰的滚动优化调度方法

随着风电场建设和接入的规模不断扩大,电网的安全稳定也受到了风力不确定性的挑战。从解决风电不确定性的角度出发,在日前调度优化的基础上引入区域电网内的电动汽车集群形成虚拟储能系统,参与电网调度。为能实时处理预测误差,计及电动汽车用户的容量约束进行功率分配,通过日前优化与实时更新相结合的方法,建立了基于多维决策空间的多时间尺度滚动更新的调度方法,用于解决实时优化中火电机组备用和储能系统/备用响应预测误差的功率分配问题并基于算例验证了该方法在经济效益、风电消纳、运算效率上的可行性,为未来高比例风电的就地消纳提供参考。     

考虑需求响应和边缘计算的配电网分布式优化调度

随着分布式电源、柔性负荷地大量接入,传统配电网中将存在电网公司、分布式电源所有者、柔性负荷等多个利益主体。针对配电网多利益主体协同优化问题,提出了考虑需求响应和边缘计算的配电网分布式优化调度方法。首先,提出虚拟区域分解方法对配电网不同利益主体进行划分,构建基于边缘计算的配电网分区分层优化框架。其次,分别建立配电网、分布式电源和柔性负荷的优化模型,提出以配电网能量管理系统为云计算节点、以智能配变终端为边缘计算节点的配电网分布式优化调度方法。然后,分别构建分布式电源、柔性负荷优化问题的KKT条件对原分层优化模型进行转化。最后,基于修改的IEEE33节点系统对所提分布式优化调度方法进行验证。结果表明,与集中式优化方法相比,所提分布式优化调度方法可以较好地实现配电网中不同主体之间的协同优化。     

基于CVaR的高比例光伏区域综合能源系统优化调度

在“双碳”目标的驱动下，以光伏为代表的分布式能源正大规模接入配电系统与配气系统，二者间的耦合也更加紧密，为低碳可持续能源系统的构建带来了新的机遇，然而，由于分布式能源的随机性，其也不可避免的造成了两个系统间潜在的运行风险。基于此，本文提出了一种高比例光伏渗透率下区域综合能源系统多时间尺度优化调度模型。首先，在高光伏渗透率的前提下，建立了考虑储能设备的电-气区域综合能源系统日前调度模型，利用二阶锥松弛将模型线性化。其次，基于CVaR风险评估模型的理论基础，建立并简化了损失函数。接着，在实时调度过程中考虑CVaR风险评估模型，建立了考虑CVaR风险评估的区域综合能源系统实时调度模型，以平衡不同风险态度下新能源不确定性导致的风险成本。最后，将前述两个模型合并，建立了区域综合能源系统日前-实时多时间尺度调度模型，分析区域电力系统与区域天然气系统之间的相互作用与能量流动。在算例分析中设计了不同的负荷强度方案对模型进行验证，分析了不同方案下系统购电量与不同设备运行参数的变化。结果表明，所提模型可以有效缓解因新能源随机波动带来的运行风险，同时考虑耦合设备的运行调控能够促进区域综合能源系统的耦合运行并取得良好经济效益。     

电热水器与变频空调负荷群的联合调度控制

针对能源互联网中的需求侧响应要求,为使家庭负荷响应电力系统功率波动,提出一种基于电热水器与变频空调负荷群的联合调度控制策略。分析电热水器与变频空调作为备用的优势,并建立其响应聚合模型;结合负荷特点,在考虑变频空调负荷群多样性的基础上提出先调电热水器再调变频空调的联合控制策略;结合负荷调度曲线,设定调度死区,对所提调度控制策略进行仿真,验证了所提控制策略在功率调度中应用的有效性,并说明增加负荷数量可以显著提高负荷响应功率调节能力。     

基于条件风险方法的含风电系统旋转备用优化调度

针对风电出力波动性和间歇性对电力系统运行的影响,构建基于条件风险方法的电力系统旋转备用模型。以发电总成本和旋转备用总费用最小为目标,在常规调度优化约束基础上,增加正、负旋转备用CVaR值的不等式约束,量化风电不确定性因素。采用蒙特卡罗模拟和解析法相结合,解决旋转备用CVaR值解析的难题,将函数离散化,计算方便简捷。仿真结果表明,旋转备用的条件风险方法可获得不同置信水平和不同风电出力情况下的经济成本和备用容量,更大限度利用风电出力,降低常规能源调度成本,有效解决了风电等新能源带来的随机性调度问题。     

基于BIPV功率与负荷预测的智能建筑EMS双时间尺度多能互补优化模型

建筑光伏(Building Integrated Photovoltaic,BIPV)发电功率出力的随机波动特性,新型负荷与传统负荷的相互作用、需求侧响应和分时电价对负荷特性的影响是智能建筑能量管理系统(Energy Management System,EMS)优化运行必须考虑且亟待解决的突出问题。以BIPV功率、负荷功率与室外温度预测值为基础,在建立的建筑室内环境参数与建筑能耗的数学模型上综合考虑系统整体的经济性与用户舒适度,联合日前、日内两个时间尺度建立了智能建筑EMS的两阶段优化模型。日前尺度计及分时电价,以系统运行经济性为目标,制定可控电源机组启停、可平移负荷、储能装置的优化运行方案;日内尺度则在日前优化基础上综合平衡系统经济性和用户舒适度,对可控电源功率及可控负荷功率进行滚动优化。通过两个不同时间尺度上的协同优化,以实现多类型电源、储能及参与需求侧响应负荷的"源-荷-储"多能互补优化运行。最后通过实际数据的算例仿真验证了所提模型的有效性。     

基于多用户共享的家庭能源管理系统

多用户共享蓄电池下家庭能源管理系统(HEMS)的电气设备运行调度,可以使电费减少。首先,对家庭中柔性负荷和储能设备进行建模,目的是使得家庭设备运行调度模型的用电费用最小,建立具有经济性的目标优化模型。数学建模的过程中考虑了光伏(PV)发电和储能设备的影响,并允许向大电网出售剩余电力。其次,对小区的每一个用户先分别计算各自独立的一天用电费用,再计算多用户共享下的一天费用。最后,通过仿真对比二者优化调度结果的费用,以验证优化方法的正确性和经济性。     

全资源调度下主动配电网削峰填谷优化运行研究

针对主动配电网优化运行问题,构建一种全资源优化调度模型,以运行费用最小为优化目标,对分布式发电单元、储能单元、可切除柔性负荷等进行协调调度。针对构建的全资源优化调度模型,采用二次序列规划求解方法,并搭建MATLAB+OpenDSS仿真计算平台。以IEEE37馈线系统作为测试算例,分析不同电价信息下主动配电网采用优化调度后的削峰填谷效果,并进行了对比分析。     

分布式可再生能源接入微网系统的随机多目标经济调度

随着分布式发电技术的快速发展,大量风能、太阳能等可再生能源接入电力系统。由于可再生能源具有间歇性和随机性的特点,给电网经济调度带来了严峻的挑战。该文分析分布式能源的特性,考虑系统运行成本和治理环境污染费用,构建由风力发电机、柴油发电机、蓄电池以及负荷组成的微网系统多目标经济调度数学模型,采用遗传算法对多目标经济调度数学模型求解,并通过 MATLAB仿真,验证所建立模型的正确性和有效性。     

参与需求侧响应的空调负荷群调节控制方法及优化调度策略

为了解决空调负荷参与电网需求侧管理时,负荷运行特性均按照定频空调处理,同时定频空调在温度调节时并未考虑相同的温度间隔不同的温度区间运行状态数变化的问题。本文提出了对空调负荷群进行分类研究的方法及其参与电网调节的优化调度策略。针对定频空调采用设定温度控制和直接启停控制相结合的策略,以有效地解决在温度调节过程中由于运行状态数变化所引起的负荷波动问题,对于变频空调根据其运行特性分别建立了稳态及动态负荷模型,以参与用户侧需求响应。基于定、变频空调的负荷模型,建立了空调负荷群优化调度模型并采用离散粒子群算法对其进行仿真分析。在参与调控的空调负荷一定时,分别对同一削减目标下不同的调控时长及同一调控时长下的不同削减量等5种调控策略进行仿真验证,结果表明：在同一削减目标下,调控标准偏差随着调控时段数的增加不断的增大;在同一调控时长下,调控标准偏差随着削减目标的增加同样不断的增大,但在以上两类情况下其调控的标准偏差与削减目标的比值均小于3%,同时得出在同一削减目标或调控时长下,空调负荷群最大可节约电能。因此,在一定的调节范围内,空调负荷作为需求侧资源可以有效拟合调控目标,进而负荷聚合商可利用空调负荷的调节能力制定合理的削减目标和削减时段,改善电网负荷的峰谷特性。     

含分布式电源的配电网三阶段协同优化调度

针对含分布式电源配电网的实际运行情况,根据主动配电网的设备调度时间尺度和调节次数,建立一种基于日前阶段、日中阶段以及实时阶段的配电网三阶段优化调度流程,解决分布式电源出力不确定性的影响。在日前阶段,采用配电网动态重构,依据分布式电源出力预测的持续分量进行网络拓扑结构变换。在日中阶段,采用列和约束生成算法处理分布式电源出力的不确定性,建立配电网的鲁棒优化模型,对有载调压变压器、分组投切电容器档位进行再调整,确定下一级在线控制的分布式电源和储能的运行基点。在实时阶段,建立时间解耦的储能平抑分布式电源出力不确定性模型,利用分布式电源和储能可以快速响应特点,在实时风光场景下进行根节点功率波动的平抑。改进的IEEE33节点算例验证了所确定模型的有效性。通过多时间尺度的协调调度,可以有效降低分布式电源出力不确定性带来的影响,提高配电网运行稳定性。