计及需求侧管理的新能源微电网多目标优化调度方法

提出了一种考虑需求侧管理的新能源微电网多目标优化调度方法。首先,为了改善用电结构,计及微电网的新能源消纳、用户购电成本和负荷的平稳性,建立了基于微电网中可控设备负荷转移的需求侧管理多目标优化模型;然后以微电网的经济性和环保性为优化目标,建立了包含风力和光伏发电的并网型微电网多目标优化调度模型;最后采用改进的多目标粒子群优化算法求解模型。算例结果表明,所提方法在提高新能源消纳、降低用户的购电成本并实现负荷削峰填谷的同时,能进一步降低经济和环境成本。     

考虑源荷交互的独立微电网分层优化调度

提出了一种分层调度模型，上层模型中采用移动边界法对负荷进行不同时段的划分，建立了需求响应模型，以光伏、风电发电与负荷用电的不平衡量最小为目标，对独立微电网不同时段的电价进行求解；在优化的分时电价及负荷的基础上，下层模型中以微电网调度成本最小为目标，建立了负荷、分布式电源与负荷不平衡量最优调度补偿的经济模型，使得微电网的经济性最优。上、下层模型均采用粒子群算法进行求解。对某地区的独立微电网进行仿真，验证了模型的合理性。     

考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度

针对目前并网型微电网实现资源协同优化,提高微电网运行的经济性与环保水平,建立了考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度模型。在微电网负荷侧考虑分时电价和新能源消纳来优化负荷曲线,并采用多重指标对优化方案进行评价,在微电网发电侧考虑碳排放限额,对微电网内部分布式电源进行优化调度以实现微电网综合运行成本最低的目标。采用混沌粒子群算法（chaos particle swarm optimi-zation, CPSO）求解该优化问题,通过算例仿真分析了柔性负荷占比0%、10%、20%和不同碳排放量额度约束下的优化结果,验证了模型与算法的有效性。     

考虑需求侧响应的微电网经济调度双层优化

为了在提高微网经济运行水平前提下挖掘用户侧调控资源的潜力，降低用户侧的用电成本，在考虑用户需求侧响应的基础上建立了微电网双层优化的调度模型。上层考虑用户的购电成本以及用电满意度，利用动态电价激励机制和负荷可转移特征对用户负荷曲线进行优化；下层在上层优化的基础上进行微电网的经济调度，以动态电价和负荷曲线作为上下层之间的桥梁进行迭代求解。最后对一个含有风力发电、光伏发电、微型燃气轮机和蓄电池的并网型单微电网进行仿真分析。结果表明，考虑动态电价不仅降低了微电网的运行成本和用户用电成本，还增加了风光消纳量，证明了模型的合理性和经济性。     

需求侧管理参与的孤岛型微电网多目标优化调度

分析了MG中分布式电源的功率特性和需求侧响应的基本理论与相关政策,并建立了DG的数学模型和基于负荷分类的DR模型;综合考虑微源的出力成本、需求侧管理成本和环境治理费用,建立了考虑需求侧管理的多目标微电网优化调度模型,引入不同的孤岛微电网运行评价指标评价DR对微电网经济性、环保性以及可靠性的影响,并选择不同的场景分析验证。采用改进粒子群算法优化外点法对规划问题进行求解,在将约束条件纳入目标函数的同时,尽可能避免求解规划时陷入局部极值的问题。算例分析表明,通过考虑需求侧管理,可以增加可再生能源的消纳,减轻负荷高峰时段的供电压力,缓解孤岛系统供电不足的问题,并有效提高微电网的整体效益。     

考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度

针对目前并网型微电网实现资源协同优化,提高微电网运行的经济性与环保水平,建立了考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度模型。在微电网负荷侧考虑分时电价和新能源消纳来优化负荷曲线,并采用多重指标对优化方案进行评价,在微电网发电侧考虑碳排放限额,对微电网内部分布式电源进行优化调度以实现微电网综合运行成本最低的目标。采用混沌粒子群算法（chaos particle swarm optimi-zation, CPSO）求解该优化问题,通过算例仿真分析了柔性负荷占比0%、10%、20%和不同碳排放量额度约束下的优化结果,验证了模型与算法的有效性。     

冷热电联供型孤岛微电网环保经济调度模型

分布式风光伏及冷热电负荷具有较强的不确定性,增加了孤岛微电网的调度运行难度。研究冷热电联供型孤岛微电网的环保经济调度问题,通过在孤岛微电网中融入可中断负荷,将可中断负荷视为虚拟发电资源参与微电网调度运行,同时考虑微电网运行方案的经济性和环保性。采用基于可信性测度的模糊机会约束规划处理分布式风光及冷热电负荷的不确定性,进而转化为确定性等价类。采用基于满意度指标的多目标处理方法兼顾经济目标和环保目标。算例分析验证了模型的有效性。     

计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略

随着负荷用户的大量增长,负荷侧可调资源逐渐增多,利用负荷侧需求响应资源参与微电网调度,以提升新能源消纳水平。为充分发挥需求响应资源调度潜力,优化用户侧负荷管理能力,提出一种计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略。首先根据不同需求响应资源响应特性进行划分,将价格型需求响应资源与激励型需求响应资源细分为5种类型,构建需求响应模型与调度时段进行匹配;其次,构建“日前-日内1 h-日内15 min”的微电网多时间尺度优化调度模型,对微电网内各类可调资源进行优化调度,并针对直接影响用户用电行为的实时可调资源建立优先级权重;最后,以福建地区某实际微电网为例,仿真验证了该模型的有效性。     

考虑光伏不确定性的电力调度方案构建与对比

为减小光伏发电的不稳定性,制定符合多目标需求的电力调度方案,以低碳性、经济性为原则,将碳交易机制引入电力系统调度,建立了太阳辐照度和光伏发电出力的概率分布模型调度方案,对光伏发电出力采用k-means聚类法,进行场景缩减,提高预测精准性,并在此基础上构建了考虑大规模光伏电源接入后的多目标优化调度模型,目标函数包括火电运行成本、碳交易成本以及污染物排放量,兼顾调度的经济性、低碳环保性。运用熵权法对不同目标赋予权重,转化成单目标函数。在算例分析中,建立了4种不同优化目的的调度方案,并进行定性和定量对比分析,验证该调度模型具有良好的经济性、环保性与可靠性。     

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。     

基于需求响应的建筑楼宇综合能源系统优化调度

针对能耗高且增速快的建筑楼宇优化调度问题,构建了含光伏发电、冷热电联供系统、燃气锅炉和储能装置的建筑级综合能源系统。在对系统内各个能源设备进行建模分析的基础上,考虑需求响应补偿价,以建筑运行成本最低为目标函数,建立了基于需求响应的建筑级综合能源系统优化调度模型,采用基于云模型改进的粒子群算法对模型优化求解。引入算例进行仿真,对比是否参与需求响应的两种不同模式,以及云模型粒子群算法与基本粒子群算法的优化性能。结果表明,基于需求响应的云模型粒子群算法模式可有效节约建筑级综合能源系统运行成本,同时降低电网侧负荷峰谷差。     

峰谷分时电价定价模型研究

能够正确反映电力生产成本和供求关系的峰谷分时电价是实施电力需求侧管理(DSM)的重要手段。借鉴国内外先进经验,分析了峰、平、谷各时段电价的确定方法及用户需求响应,建立了一种综合考虑需求侧与发电侧电价联动和电力需求价格弹性的峰谷分时电价定价模型,并详细介绍了该模型的仿真流程。算例仿真分析表明该模型是切实可行的,它有利于减小电网高峰负荷,改善负荷曲线。     

考虑可控负荷功率调整的电力服务商分段式补偿定价决策

鉴于分布式电源出力和终端用户负荷需求的随机性,电力服务商实际购买电量与电力市场竞标电量存在偏差,这种偏差会带来惩罚成本。为此,考虑将需求侧可控负荷作为可调度资源,基于可控负荷用户增/减负荷成本函数,提出了一种分段式价格形式的多选项可控负荷功率调整补偿合同。为实现电力服务商与可控负荷用户双赢,建立了兼顾电力服务商经济效益和可控负荷用户需求响应效益的 型stackelberg主从博弈模型,并采用基于遗传算法的逆向归纳法求解。最后,通过算例对比了分段式补偿电价和固定补偿电价下电力服务商运营收益和可控负荷用户功率调整量之间的变化情况。仿真结果表明,所提出的分段式补偿定价方法能够明显降低惩罚成本,有效提高用户需求响应的参与度,实现需求响应资源的优化配置。     

需求响应调度树的构建及评价方法研究

电力需求响应以其较低的运行成本和实现电力系统供需平衡的较高潜力逐渐成为智能电网研究的新热点。需求响应技术可以通过电价或激励信号使用户做出响应,改变电力消费模式,为用户侧带来经济效益,为电网侧实现削峰填谷和电力系统安全稳定运行提供可调度资源。基于需求响应业务的发展现状,在OpenADR标准框架下对比了寻求最小生成树的Kruskal算法和Prim算法,并以此为基础,以苏州城区光缆路由的网络拓扑图为例,构建出物理距离最小的基本调度树和基于考虑链路损坏问题的多播调度树。最后,从阻塞率和资源占用率的角度,分别对由容量矩阵和距离矩阵所构建的需求响应调度树进行评价,并进行累积分布分析。     

一种日前发电调度与日前分时电价联合优化模型

为充分发挥电价对市场需求的调节作用,有效引导需求侧资源参与电网调度,提出一种日前发电调度与日前分时电价(Time-of-Use, TOU)联合优化模型。考虑分时电价对用户收益的影响,以最大化社会福利和最小化峰谷差为目标函数,通过源荷两侧的协调调度来增强分时电价的实施效果。考虑负荷响应的差异性,对各类负荷实施不同的分时电价。计及电网公司让利约束,在保障用户和电网公司利益的前提下,电网公司以让利的形式将因分时电价带来的电网缓建获益适当转嫁给用户,以实现经济效益的共享。结合NSGA-II算法和优先顺序法求解该多目标优化问题,根据最大满意度法从Pareto解集中选取最优解。通过对修改的IEEE 39节点系统算例的仿真,验证了所提模型的有效性。     

中长期发用电一体化调度

在电力电量供应形势紧张的情况下,现有紧急中断负荷的调度方式,不仅给电网公司带来严重的经济损失,还对电网的安全稳定运行构成威胁。为此,将用电资源纳入电网的统筹调度,以电源规划、检修计划、需求预测、一次能源供给预测以及用电特性分析为基础,以中长期电力电量平衡为约束,以效益损失最小为目标,建立中长期发用电一体化调度模型。将所建模型转换为混合整数线性规划模型后,采用CPLEX求解器进行求解。最后,结合可中断负荷以及调减外送电两种用电调度措施,以包含13个梯级水电站和18个火电站的水火电力系统为例进行仿真,算例分析表明,该模型可在保证中长期电力电量平衡的同时,实现发电与用电的统一优化,进而提高系统运行的安全性和经济性。     

基于需求侧响应的分布式冷热电联供系统能量管理策略

分布式冷热电联供系统(distributed combined cooling,heating and power system,DCCHP)因其高效的能源利用率成为区域综合能源系统的有效实现形式,同时随着需求侧响应(demand response,DR)技术的发展,通过管控用户用能行为来提高能源系统性能成为目前研究的热点。基于此,文章建立了区域能量管理系统(regional energy management system,REM S)并提出了一种基于DR的DCCHP能量管理策略。在用户侧,对系统负荷进行分类并建立考虑用户满意度反馈及动态费用补偿的DR控制模型。REMS用能方式管控子系统,针对冷热电负荷各自的特点及组成,以DR补偿费用及负荷峰谷差最小为目标优化初始负荷曲线形态。在供能侧,将优化后的负荷数据输入REMS设备出力调度子系统,以DCCHP综合成本最小为目标经济管控系统设备出力。算例仿真结果证明所提策略可有效提高系统能源利用率、降低成本,实现供需双侧的共同优化。     

用户报量不报价模式下电力现货市场需求响应机制与方法

为了积极稳妥地推进中国电力现货市场建设,以用户报量不报价的方式开展需求侧响应是电力现货市场建设初期循序渐进的选择,由此产生了在日前市场模型中如何考虑需求弹性的问题。针对用户报量不报价方式下的市场运行特点,提出了相应的现货市场需求响应机制,研究了对用户日前申报负荷进行弹性化修正,并依据修正后的负荷开展安全校核,优化决策考虑需求弹性的日前发电计划模型和方法。首先分析用户日前负荷申报、对价格做出响应的行为机理,在此基础上研究基于模型和数据驱动的申报负荷弹性化修正方法,并建立了基于负荷需求弹性的日前发电计划优化与安全校核模型。通过在日前提前考虑用户在实时市场上的价格响应行为,实现了日前发电计划更优化、安全校核更精准。基于IEEE 30节点的算例分析验证了所提模式和方法的效益和有效性。     

基于需求侧响应的多类型负荷协调控制模型

风电的随机波动性影响了电力系统经济运行。为充分挖掘需求侧响应资源,需要考虑不同负荷对电价响应的差异性,并将其融入传统调度中。首先,基于电价弹性矩阵,对用户的电价响应行为建模。其次,分析不同负荷的电价响应特性,对负荷进行分类。在此基础上,基于峰谷分时电价,以系统运行经济性为目标,考虑用户满意度约束,建立多类型负荷协调控制模型。并将模型转化为一个双层优化问题,利用差分进化粒子群算法进行求解。最后,在一10机系统中进行仿真验证。结果表明,所建立的多类型负荷协调控制模型可充分挖掘不同负荷的需求响应能力,能有效降低发电成本,有利于系统经济运行。     

考虑电价激励需求响应下微电网日前优化调度方法

针对风电和光伏出力时较大的波动性使微电网难以保持供需平衡问题,在考虑电价与负荷响应量相关性的基础上,建立了以微电网综合运行成本最低、风光消纳比例最高和用户满意度最好为目标的日前最优调度模型。该模型以微电网负荷、风速及太阳辐射为不确定参数,在分时电价基础上以响应补偿为信号引导网内用户参与需求响应,并采用基于Pareto支配法的多目标引力搜索算法对该优化问题进行求解,验证了该算法求解此类问题的可行性和精确性。仿真结果表明,该策略能有效改善高渗透率分布式能源并网对系统的影响,具有较好的削峰填谷作用。