计及源荷不确定性和多类储能响应的园区IES多目标优化调度模型

考虑综合能源系统形态与运行特点的变化,提出一种计及源荷不确定性和多类储能需求响应的综合能源系统多目标调度模型.首先,建立综合能源系统分布式风电和电热气负荷不确定模型以及确定电、气、热多类储能激励和价格需求响应模型;其次,以电、气能源购买、弃风和环境污染成本等多目标函数优化,在源荷侧不确定性和多类储能需求响应下,考虑多类能源功率平衡、冷热电系统之间转化耦合等约束条件,建立综合能源系统源荷储多目标优化调度模型,并采用多目标粒子群优化算法(PSO)对所构建模型优化求解;最后,采用园区能源系统算例对文中模型进行仿真,结果表明其正确有效,该模型可为园区综合能源源荷储需求互济服务提供新的策略.     

含电动汽车的新能源小镇源荷协调优化

针对电动汽车接入新能源小镇后造成负荷"峰上加峰"并进一步加深风电消纳不足的问题,从源荷两侧对含电动汽车的新能源小镇进行优化,源侧对各机组出力进行协调,荷侧通过电价补偿对电动汽车充电曲线进行调整.以系统运行成本最小为目标函数,综合考虑各机组约束和电热能量平衡约束,建立含电动汽车的综合能源系统优化运行模型.以某小镇数据为例...     

考虑储能及多负荷需求响应的微电网优化运行

微网综合能源系统是提高能源利用率和可再生能源消纳能力的一种有效手段.针对传统微电网中电池储能系统成本高、灵活性差的问题,建立了基于电热氢能量转换方程的微网混合储能系统模型.在此之上,为解决微网源荷匹配度低与弃风严重问题,提出一种考虑电热多种负荷需求响应的园区微网综合能源系统优化模型.以系统综合运行成本最小为目标函数,综合考虑各单元约束,采用Matlab/Cplex对模型进行求解,通过算例对比分析,验证了采用电热氢混合储能的微网系统可有效降低系统运行成本,提高风电消纳能力;同时,考虑电热的综合需求响应提高了微网热电生产的灵活性,相较单一型需求响应可有效地减少弃风,提高能源利用效率,实现系统的经济运行.     

考虑综合需求响应的电-气-热综合能源系统低碳经济调度

综合能源系统优化调度对提高能源利用效率与低碳运行起到关键作用。然而，由于综合能源系统存在多种能源耦合及源荷侧不确定性，传统调度方法难以准确适应系统源荷动态变化。针对该问题，采用基于深度强化学习的方法，主要通过数据驱动的方式解决了综合能源能源系统调度中的不确定性问题，同时可以准确适应系统源荷动态变化，实现快速求解。充分挖崛负荷侧灵活性，首先建立考虑综合需求响应的综合能源系统低碳经济调度模型。将含有多重不确定性的综合能源系统经济调度问题描述为马尔科夫决策过程(markov decision process, MDP),采用异步优势演员-评判家(asynchronous advantage actor-critic, A3C)方法进行求解。最后，实例仿真结果表明，相比于DQN和DDPG方法，综合能源系统的日平均运行成本分别降低了8.7%和5.2%。     

计及碳排放权交易与需求响应的风电并网调度优化模型

为缓解风电出力随机性、波动性对系统安全运行的影响,提升风电并网电量,引入需求响应理论和碳交易机制,分别构建了需求响应协助风电调度优化模型、碳交易协助风电调度优化模型;进一步构建了需求响应和碳交易协同作用下的风电调度优化模型。随后以10台火电机组和2 800 MW的风电场构成模拟仿真系统,对所提模型进行算例仿真。结果显示需求响应的引入能够平滑用电负荷曲线,提升了风电并网空间。碳交易的引入提升了火电发电成本,增加风电参与发电调度的竞争优势。同时引入需求响应和碳交易能够最大化减少风电弃风,提升机组利用效率,降低系统发电煤耗,系统利润较单一引入需求响应的328.45万元和碳交易的293.38万元提升至330.62万元。因此,需求响应和碳排放权交易能够促进风电并网调度,协同效益明显。     

考虑需求侧协同响应的社区综合能源系统低碳经济调度

针对含电-热-冷-气子系统的综合能源系统中潜在的可调度资源,基于能源集线器,构建了包含燃气轮机发电系统、储能、需求侧响应模型在内的社区综合能源管理系统数学模型。该模型根据电、热、冷、气负荷需求特性的不同,分别建立相应需求响应模型。从社区能源运营商的角度出发,以包含系统运行成本和环境成本的系统总成本最低为目标函数,建立社区综合能源系统日前优化调度模型,采用Yalmip工具箱和Cplex求解器对算例进行求解,得到各个设备的最佳出力。仿真结果表明,对比未考虑需求侧协同响应的场景,电、热、冷、气需求侧响应参与调度可以优化负荷曲线,降低系统能耗,减少CO2排放,并使系统经济性达到最优。     

计及综合需求响应的园区综合能源系统优化运行

为提高综合能源系统对新能源的消纳能力,降低系统运行成本.以工业园区综合能源系统为研究对象,提出一种考虑综合需求响应的优化调度模型.首先,建立包含CHP机组、燃气锅炉、电锅炉等耦合设备的园区综合能源系统基本结构,并将系统需求侧柔性负荷分为可转移、可中断、可替代负荷3种,其中可替代负荷实现了多类能源之间的协调互动.其次,讨论需求侧灵活资源电动汽车的可调度价值,结合系统分时电价以及负荷曲线,有序引导电动汽车充放电以参与综合能源系统的优化调度.最后,进行实例分析,验证所提模型在运行成本、消纳新能源以及"削峰填谷"等方面的优势.     

计及综合需求响应的园区综合能源系统优化运行

为提高综合能源系统对新能源的消纳能力,降低系统运行成本.以工业园区综合能源系统为研究对象,提出一种考虑综合需求响应的优化调度模型.首先,建立包含CHP机组、燃气锅炉、电锅炉等耦合设备的园区综合能源系统基本结构,并将系统需求侧柔性负荷分为可转移、可中断、可替代负荷3种,其中可替代负荷实现了多类能源之间的协调互动.其次,讨论需求侧灵活资源电动汽车的可调度价值,结合系统分时电价以及负荷曲线,有序引导电动汽车充放电以参与综合能源系统的优化调度.最后,进行实例分析,验证所提模型在运行成本、消纳新能源以及"削峰填谷"等方面的优势.     

含P2G和复合储能的高速公路服务区综合能源系统日前优化调度

为了提高高速公路服务区综合能源系统可再生能源消纳能力、降低经济成本,本文面向高速公路服务区中电、气、冷、热等多态能源,基于能源枢纽矩阵建模方法,建立能源供给侧、能量转换侧和负荷需求侧各模块的能量转换与供需耦合特性模型;在充分消纳可再生能源的情况下,以系统运行总成本最小为目标函数,建立系统优化调度模型;针对同一负荷不同运行场景下的调度结果表明,所提模型能最大程度使用风光发电,降低系统总运行成本;供给侧引入电气耦合与负荷侧引入复合储能的调度结果表明,所提模型能达到系统运行费用最优,同时可实现系统周期内运行费用的“削峰填谷”。     

考虑降低碳排放的多源微网经济调度方法

在低碳电力的背景下,含多种新能源的微网系统成为节能减排的重要模式.为保证新能源消纳同时兼顾微网的经济性与环保性,本文将碳交易机制引入微网的运行调度模型中,构建了含风电、光伏发电、燃气轮机的微网优化调度模型.该模型综合考虑了碳交易成本,风电、光伏发电的运行成本和外购能源成本以及电力平衡的相关约束.算例对本文模型与传统无碳交易模型的调度结果进行对比,并分析了不同新能源消纳比例的碳排放量、运行成本等,从不同角度验证了该模型的有效性.     

面向规模化风电消纳的电-气-氢能源互联系统协同规划

高比例风电接入系统趋势下,考虑将规模化新能源转化为氢气等清洁气体,配合燃气设备发电,以解决可再生能源消纳和减少碳排放问题。首先介绍了电-气-氢能源互联系统能流结构框架和关键设备运行模型;其次,计及源、荷的不确定性,构建含燃气机组、储氢装置、燃料电池以及电转气(Power To Gas, P2G)设备的优化规划模型,通过二阶锥松弛和分段线性法将其转化为混合整数线性规划模型进行求解;最后采用IEEE-9节点电力网络和7节点天然气网络联合系统进行算例验证。结果表明,储氢装置及燃料电池的应用,降低规划总成本的同时能够提升风电消纳和减少碳排放,且考虑不确定性的规划方案能够提高系统灵活性,保证系统可靠运行。     

含多种可再生能源和冷储能装置的冷电联供系统经济优化调度模型研究

基于能源互联网理念的提出和可再生能源的快速发展,计及储能装置的运行特性,考虑冷电联供的经济性,兼顾系统的环保性和节能性,以综合成本为目标,搭建了含风电、光电等多种可再生能源和冷储能装置的冷电联供系统优化调度模型。基于对冷负荷需求和风电、光电出力的日前预测,采用自适应布谷鸟算法求解模型,得到不同运行方案下各机组的最佳调度方案。通过算例仿真发现,含有多种可再生能源和冷储能装置的冷电联供系统可以充分发挥可再生能源发电特有的经济、环保优势,减少了一次能源的消耗。仿真结果验证了模型的有效性。     

热电机组电热解耦应用研究综述

在北方冬季供暖期,因供暖需求,采取"以热定电"的热电联产机组运行方式,系统调峰能力差,在负荷低谷时段会造成大规模弃风限电,增大煤耗量。应对该现象,分析热电机组电热耦合特性,总结归纳国内外相关研究成果。从增设电热耦合设备和电网优化调度两方面展开论述,对增加电锅炉、热泵、储热等方案进行综合分析,总结适用热电机组的优化调度方法及实际应用情况。最后指出了电源侧、电网调度侧下一步需要深入开展的工作。     

考虑需求响应的主动配电网协调调度策略研究

需求响应作为削峰填谷的一种重要资源,在主动配电网调度策略中的作用越来越突出。文章建立了基于需求响应的电力系统双层调度模型。上层模型是包含基于激励的需求响应的系统动态经济调度模型,下层模型是基于价格的需求响应的协调模型。改进的IEEE30节点系统仿真结果表明,文章提出的模型可以充分调动需求响应参与削峰填谷的积极性,降低主动配电网总运行成本。     

考虑需求响应和风电不确定性的能源系统调度

将价格型需求响应的影响因素分为电、气分时自弹性和电-气交叉价格弹性,两者分别考虑价格调控下能源需求在时间、类型上的转移. 依据模糊数的物理意义对风电历史数据进行拟合;考虑不同场景的发生概率对不确定性的影响,提出基于多场景的模糊优化模型. 依据模糊规划理论,考虑价格型需求响应、风电出力和系统负荷的不确定性,建立考虑风电消纳的电-气综合能源系统源荷互动日前模糊优化调度模型. 采用模糊期望约束、模糊机会约束的等效处理方法和天然气气潮流线性化方法将非线性约束转化为线性约束并求解该模型. 算例表明,通过考虑价格型需求响应和风电不确定性,可以更加准确地模拟在不确定的市场环境下,用户在不同能源间的选择行为,同时降低用能的峰谷差,提高风电的消纳能力.     

基于区块链的综合能源系统低碳优化调度研究

综合能源系统对实现能源可持续发展和构建绿色低碳社会具有重要的应用价值。针对综合能源系统调度过程中存在的发用电预测误差大、系统优化数据采集处理复杂和经济运行成本较高等问题，将区块链技术引入到综合能源系统优化调度中，并计及电、热、冷三种负荷综合需求响应和碳排放交易，调用智能合约，以系统经济性和环保性最优为目标，提出了适用于综合能源系统的低碳优化调度模型。利用区块链技术特性，构建了面向综合能源系统优化调度的总体架构，使得区块链网络成为整个综合能源系统信息交互与数据存储中心，同时保留了调度中心的部分导向作用，确保了电网的安全、稳定运行。仿真结果表明：区块链技术可以进一步挖掘综合能源系统数据价值，更好地实现信息交流透明性；同时，构建的综合能源系统的低碳优化调度模型能够有效提高系统供能的灵活性、运行的经济性以及环保性。     

需求侧能量枢纽和储能协同提升风电消纳和平抑负荷峰谷模型

针对含风电和能量枢纽主动配电网负荷峰谷波动加大及弃风问题,提出一种需求侧能量枢纽和储能协同平抑负荷峰谷及提升风电消纳模型.在分析需求侧源荷储模型基础上,分析其对弃风和峰谷差影响,获取等效负荷曲线;提出跟随各时段负荷变化和风电穿透率制定风电供冷热电权重系数,改进能量枢纽进冷/热电耦合运行模式,横向通过多能互补提升风电消纳水平;同时协同能量枢纽(EH)改进耦合运行模式,确定储能跟随主动配电网状态的充放电控制策略,纵向转移电量平抑峰谷且提升风电消纳水平,从而给出一种能量枢纽和储能协同平抑峰谷和提升风电消纳的模型.最后采用改进的IEEE 33节点配网系统算例仿真,结果表明文中模型能有效提高主动配电网风电消纳,且对削峰填谷作用明显.     

计及需求侧响应的含风电场的输电系统规划

对于包括大规模风电的电力系统,风电出力的随机性和间歇性对系统调节能力和备用容量提出了更高的要求。采用需求侧响应来应对风电出力波动,通过可中断负荷和价格激励机制实现对负荷的"削峰填谷",可以在相当程度上避免风电出力波动给电力系统安全性和经济性带来的负面影响,而这些措施应该在输电系统规划阶段就适当考虑,以最大程度改善电力系统的运行效率。在此背景下,提出计及需求侧响应的含风电场的输电系统规划方法。具体地,提出了考虑需求侧响应的含风电场的输电系统两层规划模型,其中综合考虑了输电投资成本、需求侧响应成本和弃风成本。之后,采用粒子群算法和原对偶内点法相结合的混合算法对所构造的优化模型进行求解。最后,用18节点和46节点算例系统说明了所提模型与方法的可行性和有效性,并分析了考虑需求侧响应后对含风电场的输电系统规划的影响。     

考虑富氧燃烧技术的含光热发电与垃圾焚烧虚拟电厂协调优化调度

为有效应对新能源高比例并网、促进能源低碳化，将富氧燃烧技术引入到热电联产虚拟电厂，建立了考虑富氧燃烧技术的含光热发电与垃圾焚烧虚拟电厂协调优化调度模型。首先，研究了富氧燃烧电厂运行时的能量转移特性与调峰特性，分析了富氧燃烧技术相对于空气燃烧后碳捕集技术的优势；构建了富氧燃烧-GPPCC-电转氢(气)协同运行框架：在CO₂循环利用的同时，实现了电制氢副产物氧气作为富氧燃烧的有效补充。其次，所提出的模型采用富氧燃烧-垃圾焚烧-风电/光伏联合运行模式，并配合广义储能系统运行，使得源荷两侧之间具有良好的协调特性，进而使风电与光伏成为间接可灵活调度的资源；通过光热电站参与供热，释放了富氧燃烧电厂的调峰能力，提升了虚拟电厂供能的灵活性。最后，基于CPLEX对不同运行场景进行仿真，验证了所提模型和策略的有效性。     

计及灵活性需求偏差的综合能源系统分布鲁棒优化调度

为了分析分布式新能源和需求侧灵活响应资源的不确定性对综合能源系统(IES)的影响:首先,建立了IES灵活性供需模型;其次,构建了基于场景概率驱动的IES两阶段分布鲁棒优化模型;最后,采用列与约束生成算法进行迭代求解,通过仿真验证了该模型和求解算法的有效性。相较于传统的IES优化调度,其所提模型减少了系统的总运行成本,提升了系统的灵活性。