一种基于势博弈的微电网分布式运行优化算法

微电网是可再生能源利用的有效途径。随着能源互联网技术的发展,微电网呈现出强的分散性、智能性和绿色性,微电网运行优化对其个体的自主性和理性能力提出更高要求,传统的集中式优化已难以满足这一发展的趋势。该文引入博弈理论和势博弈概念,综合考虑经济性和碳排放,以典型的风光柴蓄孤岛微电网为例,提出一种基于势博弈的运行优化模型,并证明该模型纳什均衡的存在。通过构造兼顾微源节点经济性和绿色性(碳排放)的收益函数,将约束条件转化成策略空间,进一步提出与势博弈模型相适应的分布式优化方法,通过局中人相互通信完成迭代求解。仿真结果表明,微电网个体的自主性和智能性得到充分提高,碳排放得到有效控制,验证势博弈理论应用于微电网运行优化的可行性和有效性。     

含微电网的主动配电网协调优化调度方法

研究微电网和主动配电网(ADN)互动运行模式,将微电网和ADN视为不同利益主体,提出一种含微电网的ADN协调优化调度方法。通过分析微电网和ADN的利益需求,将削峰填谷成本、微电网备用配置成本和用户停电损失期望体现于目标函数中,分别建立效益模型。同时,考虑ADN和微电网不同利益需求之间的博弈关系,提出了一种协同演化博弈算法(CGA),将ADN和微电网作为博弈参与者,分别对其效益函数进行模糊化处理并求解。在此基础上,考虑分布式电源随机性影响建立了基于不满意度的动态优化子模型,对CGA进行动态调整。算例分析了ADN和微电网参数对优化结果的影响,并与一般多目标优化算法进行对比,证明了所提方法的有效性和优越性。     

基于区块链的微电网市场势博弈模型

微电网是实现新能源优势互补、高效消纳和并网远送的有效形式。基于区块链与微电网市场相似的分布式拓扑结构,设计了微电网市场总体框架。综合考虑微电网市场经济性和能源利用情况,引入博弈理论和势博弈概念,将约束条件转化为状态空间,构造基于双向时变信息交互下状态量序数势博弈的微电网运行优化模型,并证明了该模型状态均衡的存在。在微电网市场不同信息交互的条件下,通过博弈中策略学习算法求解势博弈模型,实现微电网市场的运行优化。仿真结果表明,在微电网市场参与个体保持理性的情况下应用势博弈模型,能够使得微电网中各设备运行在最优水平,增加了微电网的经济收益,提高了新能源利用率。     

多微电网系统优化调度的混合博弈模型及求解

考虑微电网MG(microgrid)与微电网聚合商MA(microgrid aggregator)的不同利益主体性，提出基于混合博弈的多微电网系统MMS(multi-microgrid system)双层优化调度模型及其求解方法。首先，分别构建上层MA与MMS间的Stackelberg博弈模型和下层各MG间的合作博弈模型，上层以最大化MA收益为目标函数，下层以最小化MMS合作联盟的运行成本为目标函数并采用Shapley值法对联盟进行利益分配。其次，上层应用粒子群优化算法求解得到内部交易电价并传递给下层，下层基于内部交易电价并利用交替方向乘子法对解耦后的各MG进行分布式优化调度。最后通过算例仿真，验证了本文所提模型的合理性和有效性。     

社区微网主动能量管理协同与优化方法研究

微电网是分布式资源与电网之间的重要桥梁,是提高可再生能源就地消纳的重要途径,是新型电力系统建设的重要组成。该文以多种可再生能源接入的社区微网为对象,研究多主体利益博弈下,微网主动能量管理和协同优化方法。首先,深入分析了社区微网能量特性与需求,提出将柔性负荷和光伏可再生能源统一起来,形成广义用户,让具有供电能力的柔性负荷和储能单元协调运行。然后再将广义用户的舒适度和经济性纳入考虑,建立广义用户的多目标优化模型。最后基于势博弈理论,分析运营商和广义用户的互动博弈模型并进行求解。仿真结果表明,所提出的方法在保证运营商和用户的自主性和自利性的基础上,有效改善柔性负荷用电曲线,提高用户用电的经济性和可再生能源就地消纳能力。     

微电网经济优化运行综述

微电网的经济效益是微电网吸引用户并能在电力系统得以推广的关键因素,而经济运行是微电网经济效益得以实现的重要手段。针对目前国内外微电网经济优化运行研究现状和不足,基于微电网的多目标优化运行模型,分别从分布式微电网系统、电动汽车的微电网需求侧管理策略及冷热电联供三方面对微电网的经济运行优化进行讨论;并指出微电网多目标优化模型和优化算法是今后研究的重点,而冷热电联供、电动汽车与电网互动、新型储能等会成为研究热点。     

考虑相关性的微电网DG接入优化研究

对微电网中的分布式电源(DG)接入进行优化配置可以大大地提高微电网运行的可靠性和经济性。在考虑DG接入的相关性以及负荷重要性的基础上,建立了以考虑DG接入相关性并以微电网运行经济性最优为目标函数的多目标分层优化模型,并采用改进的粒子群算法(IPSO)进行求解。将优化模型及IPSO算法应用于一28节点微电网网架中,通过不同优化方案的对比证明了微电网中对DG接入进行优化配置的重要性,同时表明IPSO算法对于求解此类问题的可行性和有效性。     

微电网多目标优化运行研究

包含分布式电源的微电网以其灵活、清洁、经济的能源供需模式,成为了智能电网建设的一个重要组成部分。为充分发挥微电网中分布式电源的经济性和环保性,建立微电网优化运行的多目标函数模型,在此基础上分析多目标优化问题的求解算法。在粒子群优化算法中加入子种群杂交操作,使其适用于多目标优化问题的求解,并将其应用于微电网的优化运行。以发电成本、环境成本和甩负荷补偿成本为子目标函数,进行仿真验算。算例结果表明所述算法可实现微电网多目标优化运行。     

多主体联合投资微电网源–储多策略有限理性决策演化博弈容量规划

针对多主体联合投资单一微电网源–储规划场景中难以平衡多投资主体利益冲突,以及传统博弈方法假设参与人完全理性的局限性,提出一种配电网运营商与微电网运营商联合投资的基于演化博弈微电网源–储容量规划新方法。首先,建立微电网系统及内部源、储模型,并结合峰谷电价确定含储能微电网运行策略。其次,以微电网运营商运行成本及内部经济收益,以及配电网运营商投资微电网成本、配电网网损、延缓配电网升级成本及售购电收益的总经济支付最小为目标,建立参与人支付函数模型。再次,从参与者、策略集、支付函数及复制者动态方程出发,建立计及参与人有限理性的多策略集演化博弈模型,并提出求解多策略集演化稳定策略的方法。最后,通过实际系统算例证明所提出的多策略集演化博弈微电网源–储规划策略的有效性。采用非博弈、传统博弈与演化博弈等不同场景开展对比实验,实验证明演化博弈方法在平衡微电网运营商与配电网运营商的收益方面具有更好的效果。     

基于生态博弈的含云储能微电网多智能体协调优化调度

分布式储能可以缓解分布式电源大量接入微电网所带来的随机性问题,但高昂的初装成本和运维困难限制了其大规模推广应用。在微电网中引入“云储能”为用户提供高效的“虚拟分布式储能”服务,基于自然界生态系统思想,提出了含云储能微电网多智能体生态博弈协调优化调度模型。根据利益诉求关系,构建了微电网系统多智能体结构,得到微电网运营商、常规负荷代理、云储能运营商以及云储能用户四大智能体,建立了其优化模型;构建了微电网电力生态系统,建立了各智能体之间以及电力生态系统之间的博弈优化模型;采用基于纳什均衡的强化学习算法对多智能体生态博弈模型进行求解。算例结果表明,云储能服务优化了负荷曲线、降低了用电成本、云储能运营商也获得了收益,达到多方共赢效果。     

基于合作博弈论的风–光–水–氢多主体能源系统增益分配策略

多利益主体协同互补运行模式是今后能源转型的重要方向之一。提出了基于合作博弈理论的风、光、水、氢多主体能源系统增量效益(增益)分配策略。通过构建出力期望函数来描述多个风、光发电利益主体聚合后出力的随机性问题,并以联盟发电量最大为优化目标统一建立非合作模式下与合作模式下的调度模型。在构造电量增益函数的基础上,应用合作博弈论分别建立Shapley值法、Aumann-Shapley值法的增益分配模型。通过5利益主体以及雅砻江下游流域50利益主体的算例分析得到,梯级水电来水期对风–光–水–氢多主体能源系统合作运行的增量效益影响较大;风–光–水–氢多主体合作运行可以较大幅度提高各主体运行的增量效益和合作联盟的整体效益。     

孤岛运行下含储能系统的微电网多代理博弈模型

储能系统(ESS)在微电网中的应用可以提高网络的供电可靠性和经济效益。在孤岛运行方式下,多个储能单元在微电网内的合理使用,能够优化微电网内的功率流动,从而实现微电网的经济性运行。文中基于多代理系统控制模型,研究了在孤岛运行方式下的含多储能单元的微电网内各分布式能源(DER)及负荷的动态博弈模型,考虑电量电价弹性产生的负荷需求响应,建立了基于风险成本的Agent电量投标模型和基于VRE强化学习算法的电价投标决策,最后在多代理仿真平台上加入以上模型和方法,通过对比分析验证了模型的有效性,同时实现了微电网和DER的经济性优化。     

基于双层优化的微电网系统规划设计方法

规划设计是微电网系统核心技术体系之一。从分布式电源的综合优化(组合优化、容量优化)和分布式电源间的调度优化两个方面对其展开研究。根据分布式电源特性,提出了适用于并网型微电网系统和独立型微电网系统的双层优化规划设计模型。上层优化采用基于NSGA-II的多目标遗传算法计算系统最优配置;下层优化采用混合整数线性规划算法(MILP)计算系统最优运行方案。运用所建立模型,分别针对并网型和独立型微电网系统作了案例计算,验证了所提方法的正确性。     

含环网微电网的多目标无功优化控制策略

为解决含环网微电网中多类型分布式电源、储能系统和多类型负荷的优化控制问题,选取分布式电源运行 成本和电压质量２个目标为优化目标,基于内点法提出一种多目标无功优化控制策略.通过对IEEE５节点算例系统 进行求解,验证所建模型和算法的正确性.结果表明,建立的模型可有效消纳分布式能源,降低系统运行成本并改善 微电网电压质量.     

考虑电价激励需求响应下多主体微电网电源容量优化

考虑多主体微电网中用户在电价激励需求响应的基础上,实现微电网风-光-柴-储的容量优化配置。在电力市场环境下,通过考虑微电网内多元主体的不同职能,建立两阶段优化模型:阶段1建立微电网运营商与消费者之间的完全信息博弈互动模型,在保障售电商利益的前提下,以消费者盈余最大为优化目标,得到微电网内的最优峰谷分时电价策略,进而得到消费者在电价激励下的需求响应曲线;阶段2通过微电网电源投资商与微电网运营商之间的博弈互动,以微电网电源投资商的利益最大化为优化目标,得到微电网内不同分布式电源容量的最优化配置策略。结合某一地区的历史数据信息进行仿真算例分析,验证所提模型的有效性。     

基于主从博弈的多主体投资多微网系统优化配置

随着越来越多微电网协同运行,微网与微网间、微网与配网间电能交互过程愈发复杂,同时也影响着微网运营商及配网运营商的投资利益。为了探索两者间联合投资的最佳规划策略,提出一种基于主从博弈的多主体投资多微网系统优化配置方法。首先,在多微网系统模型基础上,构建考虑多微电网运营商运行成本、经济收益,以及配电网运营商投资微电网成本、延缓配电网升级及售购电收益的函数模型。然后,分别以多微网系统支付函数最小和配网收益最大为目标建立主从博弈模型,并提出自适应遗传算法与粒子群算法相结合的算法,求解多微网系统分布式电源最优配置。最后,通过4组方案进行对比实验,证明了所提规划方法能更好地平衡多微网运营商和配网运营商间的收益。     

基于高斯-柯西变异帝国竞争算法的微电网优化调度

为提高微电网运行经济性,建立了以微电网综合运行成本最小为目标函数的微电网优化调度模型。利用高斯变异和柯西变异对帝国竞争算法进行改进,采用高斯-柯西帝国竞争算法对微电网优化调度模型进行求解,并与其他优化算法对比分析。结果表明,高斯-柯西帝国竞争算法求解的微电网综合运行成本为4 485.62元,低于其他优化算法;调度方案能够优化微电网系统内各分布式电源出力,合理与上级配电网交换电能,使微电网综合运行成本最小。验证了模型的正确性及求解方法的优越性。     

考虑多利益主体参与的主动配电网双层联合优化调度

随着电力市场改革,配电网中大量的分布式电源由用户或新能源供应商建设,改变了分布式电源所有权归电网所有的供电模式。在电网运行中,分布式电源拥有者以自身收益最大为目标,发用电不受电网统一调度,形成了独立的利益主体。因此,以电网收益最大为目标的传统调度方式将不再适应于含多利益主体的电网运行新环境。该文以独立利益主体与配电网的联合运行效益最优为目标,提出了虚拟微网的概念,通过构建主动配电网联合优化调度平台,建立了独立利益主体与配电网的双层优化模型;下层进行各利益主体的独立优化,上层协调优化各利益主体与配电网的功率冲突;提出了细胞膜–粒子群优化算法(cell membrane-improved particle swarm optimization,C-PSO)新型并行混合算法,基于改进的IEEE 14节点配电网,展示了算法的有效性与模型的可行性。     

计及需求响应和热电联产的多微电网联盟优化调度方法

面对新一轮电力改革的持续推进,使得具有相同利益诉求的微电网主体考虑区域合作联盟形式以降低市场化风险。而为实现联盟内各微电网更高的收益以及运营经济性,搭建了含多种分布式资源的联盟系统架构,从而构建了多微电网日前优化的合作博弈模型。所提模型以最小化联盟运营成本为目标并采用分时调度策略,对包含储能、热电联产机组等多种分布式资源的运行状态实时决策。此外,合作模型中充分考虑需求响应机制和分时电价以实现微电网内部可转移负荷的实时优化调度。最后,采用Shapley算法依据联盟内各微电网成员对总体运营成本的边际贡献进行公平有效分摊。对包含3个微电网的联盟进行仿真分析表明,相比于单独交易策略,所提合作博弈模式下各微电网主体的经济效益均得到提升。     

基于蝙蝠算法的微电网优化研究

针对微电网运行的多目标优化问题,提出了蝙蝠算法优化微电网的运行策略.首先建立微电网系统运行的数学模型,以微电网简化模型为研究对象,根据一年中不同典型日负荷情况,分别在其并网和离网状态下,以发电成本最低和环境污染费用最低为目标函数,使用蝙蝠算法对算例进行求解分析,对各个分布式电源在不同时刻的出力进行优化,使日综合发电成本...