柔性负荷聚合商参与电力系统的多时间尺度协同优化调度策略

随着电动汽车(EV)、分布式储能和温控负荷等柔性负荷接入新一代电力系统,为电网调度提出了新的挑战和机遇。基于多种柔性负荷的响应特性,计及风电和负荷预测不确定性所需的系统旋转备用,提出了一种柔性负荷聚合商参与电网调控的多时间尺度优化调度方法。首先,建立了不同柔性负荷模型,在日前阶段,考虑了EV优化充电和分布式储能电价差套利的柔性负荷聚合商运行约束,建立了以日前系统运行经济性最优为目标的调度模型;在日内阶段,考虑了系统旋转备用成本及温控负荷的约束,建立了日内调度模型。最后,以改进的8-bus电力系统算例分析,得出了柔性负荷聚合商参与电力系统的日前-日内协同调度运行计划及承担备用方案,验证了优化方法的有效性和可行性。     

基于改进哈里斯鹰算法的梯级泵站优化调度

为了提高梯级泵站系统运行效率，节约工程运行成本，以梯级泵站运行效率最大化为目标，建立梯级泵站优化调度模型，提出基于改进哈里斯鹰算法（HUHHO）的梯级泵站优化调度方法.将饥饿率引入哈里斯鹰算法（HHO）以更好地实现探索与开发之间的平衡；在探索阶段添加1个偏移项以考虑哈里斯鹰饥饿感强弱对搜寻猎物能力的影响，提高算法的寻优能力、避免陷入局部最优.通过基准测试函数验证HUHHO寻优性能的优越性.将HUHHO应用于北京市某三级泵站优化调度中，对HUHHO求解梯级泵站优化调度问题的可行性与有效性进行验证.结果表明：相较于现状方案，基于HUHHO的优化方案可使梯级泵站运行效率提高0.11个百分点，年运行成本节约42 187元，优于利用粒子群优化算法（PSO）、遗传算法（GA）、HHO得到的运行效率及节约成本.     

基于分布鲁棒优化的社区型能源系统低碳经济调度

随着可再生能源渗透率的提高以及能源转型进程的推进,能源系统在保证调度策略鲁棒性的同时,也要考虑系统的绿色性和低碳性. 针对含碳捕集机组的社区型能源系统中各社区在风电功率不确定性下的最优决策问题,提出一种非合作博弈模式下的分布鲁棒优化方法. 首先,以运行成本最低为目标,构建各社区的两阶段调度模型. 其次,将风电功率的分布信息纳入到两阶段模型中,考虑各社区之间的非合作博弈关系,构建分布鲁棒博弈模型. 最后,利用线性决策理论及对偶原理求解模型. 仿真结果表明,所提分布鲁棒博弈方法可以保证博弈策略的鲁棒性,同时也克服了鲁棒优化强保守性的问题.     

含冰蓄冷空调的CCHP微电网优化调度

冷热电联供(CCHP)型微电网作为综合能源系统的基本物理构成,可实现可再生能源的消纳和多能互补,是实现能源可持续发展和改善生态环境的重要手段。考虑经济性和环保性,以综合运行成本最小为目标,搭建了含冰蓄冷空调的CCHP型微电网优化调度模型采用改进粒子群算法进行求解,得到不同调度方式下系统的产能方案。通过算例分析对比了运行策略对于优化结果的影响,并验证了优化模型的有效性。     

含微网的配电网动态随机调度控制

未来微网会逐步接入配网,直接影响配网运行的安全性与经济性,现有控制方法以微网计划运行成本最小为目标,没有考虑配网安全性与经济性。为此,提出综合考虑微网与配网计划运行成本最小的动态随机调度控制方法。首先分别建立微网和配网期望计划运行成本最小的机会约束规划模型,采用粒子群优化算法和两点估计法求解;再根据微网和配网分别优化结果得到的二者之间功率交换控制区间,利用粒子群优化算法寻找二者综合期望计划运行成本最小的功率交换值,从而确定微网和配电网的最优动态随机调度控制方案;最后验证了改进的IEEE33节点标准系统算法的实用性。     

考虑源荷不确定性的光伏发电系统优化调度策略

由于可再生能源发电自身存在的高度间歇性、波动性和随机性特点,考虑光照辐射、温度等天气因素影响,制定满足经济性与可靠性要求的微网优化调度策略值得深入研究。该文首先构建考虑源荷不确定性的光伏发电系统经济调度模型,定义平均调整成本;其次,综合运用基于粒子群算法的调度和基于两点估计的概率性实时最优潮流,生成日前调度的示例场景,并评估实时平均调整成本以实现系统最优化运行;最后,基于IEEE30节点系统的仿真结果验证所提调度策略的有效性和可行性。     

基于模型驱动的大型天线系统设计优化方法

针对传统天线协同设计困难、方案可行性评估成本高、评价关系模糊等难点，引入层次分析方法，建立天线系统模型和层次评估模型，通过系统运行过程仿真和验证分析，支持设计数据的获取与计算，进而对系统设计方案进行优化分析和科学决策。以天线驱动设计方案为例进行验证分析，结果表明，提出方法显著提高了大型天线系统的设计效率，降低了设计优化成本。     

计及电网运行协调性的节能减排多目标发电调度

建立了综合考虑电力系统节能减排和协调运行的多目标发电调度模型.模型中以降低燃料成本、有功网损和提高电网运行协调性指标为优化目标,其中运行协调性指标定义为支路负载率的标准差,以衡量支路潮流分布的均衡度.基于改进多目标差分进化算法(I-DEMO)获取模型的帕累托最优解集后,采用逼近理想解排序法(TOPSIS)提取出最优发电调度方案.IEEE 30节点系统算例结果验证了所述发电调度方法的有效性.     

基于改进粒子群算法的冷热电联供微网优化调度

针对冷热联供微网的调度问题,从可再生能源利用率、经济效益和节能减排等方面考虑,建立以风能、太阳能、天然气和储能协同供能的冷热电联供优化调度模型。综合考虑燃料和购售电费率结构,以最小运行成本和环境成本为目标进行优化,并采用改进的粒子群优化算法对提出的高维优化问题进行求解。通过采用粒子相对进步度来自适应调整粒子群参数,在速度更新过程中,用所有粒子个体最优值的平均值替代粒子群中最差的个体最优值,算法提高了高维复杂问题的收敛速度和求解精度。算例仿真验证所提模型和改进算法的有效性,结果表明模型对促进各种能源的综合利用具有实际的意义。     

“多站融合”背景下边缘数据中心运行优化研究

随着泛在电力物联网的发展，传统通信技术与计算平台已逐渐无法适应庞大的数据传输与计算规模，5G通信技术与边缘计算将成为支撑泛在电力物联网建设的中坚力量。“多站融合”模式的提出为边缘数据中心的运营提供了新的方向，多站一体化运行方法有待深入研究。针对边缘数据中心的数据迁移方法以及“多站融合”模式下各功能站协同优化问题，文章设计了涵盖数据中心、储能电站等功能站的融合站运行架构，构建了数据中心负荷模型、储能电站数学模型，并基于混合整数非线性规划方法，建立了以最小化年总成本为目标的融合站协同优化与数据迁移调度模型。通过模型的优化求解，确定了最佳数据迁移调度策略与储能电站最优运行方案。利用案例分别对数据迁移策略与储能电站的作用进行仿真分析，通过计算，采用数据迁移策略后，典型日运行成本降低了2.38%，年总成本降低了1.36%；发挥储能电站削峰填谷作用后，典型日运行成本进一步降低了8.34%，年总成本进一步降低了4.67%。结果表明，在满足时延约束情况下将数据负荷按一定策略进行分配可以实现各边缘数据中心互补调度，达到降低运行成本的效果，结合分时电价政策，利用储能电站参与日常电力调度，可以进一步将峰时负荷转移至谷时，从而显著降低运行成本。     

基于集中式信息系统的主动配电网鲁棒优化调度

为了适应配电网从被动受电向主动供电角色的转化,提出基于集中式信息系统的主动配电网鲁棒优化调度策略。采用交流潮流模型描述配电网的功率平衡关系,计及无功注入的调节作用,建立两阶段电能与备用联合调度模型;应用鲁棒优化技术,构建可再生能源发电出力的不确定性集合;将高维、非凸的最优化问题转化为凸问题,以保证最优解的性能。对算例系统进行仿真计算,结果表明资源的优化调度提高主动配电网的灵活性,所提出的鲁棒优化调度策略能够增强主动配电网对间歇性可再生能源发电的容纳能力。     

基于低碳理念的多级物流网络优化设计

针对碳排放成本对物流网络优化设计的影响,提出了基于低碳理念的多级物流网络优化设计方法.通过对物流节点开关状态进行调整,构建了考虑碳排放成本的多级物流网络优化设计模型,解决了多级物流配送网络中间节点选择和需求分配等多种决策问题.根据多级物流配送网络设计问题的特点,使用遗传算法分别对考虑碳排放和不考虑碳排放两种情况进行仿真分析.结果表明,在考虑碳排放约束的情况下,多级物流配送网络的成本明显降低,比不考虑碳排放的传统方法更具现实意义.     

城市日用水量预测的非参数模型

根据城市用水量的影响因素及特点,针对传统的线性回归模型误差较大的缺点,基于核估计与局部线性估计理论,建立了城市日用水量的非参数回归预测模型。经西安市实例验证表明,相对于线性回归模型而言,多元非参数回归模型能够很好地解决城市日用水量预测这一问题,预测精度较高,可以满足供水系统调度的实际需要。     

考虑电动汽车用户行为特性的电力系统经济调度

随着电动汽车的普及,电动汽车充电行为对电网的影响日益突出,大规模电动汽车的无秩序充电将会对电网的安全可靠与经济调度造成较为严峻的负面影响。在此背景下,考虑电动汽车用户行为特性,进行电力系统经济调度问题研究。首先,以实测数据为基础,考虑电动汽车充电的不确定性,分析充电起始时间和持续时间,得到电动汽车充电负荷的时间分布。然后,以系统的煤耗成本与阀点效应成本之和最低为目标函数,并采用罚函数法将约束条件引入其中,建立计及电动汽车充电的电力系统经济调度模型。最后,对电动汽车的不同充电行为,采用布谷鸟搜索算法分别对其进行实例仿真,验证所提模型的正确性,并分析电动汽车不同充电行为对系统的影响。     

钢铁企业排产计划通用决策支持系统设计

面向钢铁企业提出了排产计划模型的模型库方法,并设计开发了排产计划的通用决策支持系统。该系统不仅能使决策者利用人机交互对话式干预系统,而且能依据一定的指标体系进行模糊方案评价。     

风电动态接纳区间与备用的协调优化

消纳问题是制约大规模并网风电高效利用的瓶颈,而调度决策是消纳并网风电的核心问题。根据风电功率预测误差概率分布及功率波动概率分布与备用需求变化间的关联关系,建立并网风电的备用需求模型,定量的表示风电出力的不确定性。在调度决策中,将风电视为可“主动”参与调度的电源,构建了风电动态接纳区间与备用协调优化的调度模型。模型计及了风电的不确定性,通过制定合理的风电并网容量区间计划和机组出力计划,在保证系统运行安全性的同时兼顾了系统运行的经济性,为含大规模并网风电系统最大程度地合理消纳风电提供了方法。     

基于分布式储能系统的风储滚动优化调度方法

根据风电预测精度随时间尺度的减小逐级提高的固有特性,建立了多时间尺度多目标协调调度的滚动优化模型。依据风电并网标准与分布式电池储能系统(distributed battery energy storage system, DBESS)能快速修正风电波动的低频分量,以系统经济性最优和弃风电量最小为目标函数建立优化模型,采用加入4个风电场(wind farm, WF)和2个电池储能系统(battery energy storage systems, BESSs)的IEEE-39节点标准系统进行算例分析,遗传算法(genetic algorithm, GA)对目标函数进行迭代求解。结果证明,本研究提出的基于DBESS的风储有功滚动优化调度模型,可以有效降低系统运行经济性以及提高电网对风电的接纳能力。     

考虑可再生能源的冷热电联供系统环境经济调度模型

随着对节能减排的广泛关注,为了减少能源的消耗,冷热电联供系统（CCHP）、可再生能源发电在全球得到了广泛的应用,但传统冷热电联供系统经济调度忽略了污染物排放对环境的影响。为此,考虑各机组运行的环境成本,提出考虑可再生能源的冷热电联供系统环境经济调度模型;考虑可再生能源的随机性,在目标函数中加入可再生能源备用容量补偿成本,借助排污系数法将机组运行的环境成本并入机组运行总费用目标函数中,从而将环境经济调度模型从多目标优化转为单目标优化问题。基于Matlab优化工具箱以IEEE-14节点系统为例进行系统仿真,验证了优化模型的有效性和实用性。     

计及跨区电力传输风险的多目标经济调度

考虑传统调度模型采用经济性目标的不合理性,从售电收入、购电成本和违约成本3个方面构建收益指标;定义跨区电力传输风险,描述区域间电能传输的不确定性;以最大化地区电网的电力交易收益和最小化跨区电力传输风险为目标,构建多目标经济调度模型;采用改进的多目标粒子群算法求取最优解集,进而根据加权余弦排序法进行决策。某地区电网算例仿真结果表明：该调度方法能使电网在承担合理的风险值下提高收益,适用于不同的负荷水平。     

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。