基于改进人工蜂群算法的区域电网储能系统能量管理优化策略

为提高新能源消纳水平及系统运行效率,需对储能系统充放电功率进行优化,以平抑功率波动,降低网络损耗,提高经济效益。基于源荷状态判断储能各时段充放电状态,以区域日网损降低收益、日高储低放套利收益及日环境效益最大为目标,综合考虑储能自身约束及网架潮流状态约束等条件,建立了区域电网储能能量管理优化模型。求解过程中提出了一种改进人工蜂群算法（improved artificial bee colony,IABC）,并针对吐鲁番区域网架结构及运行特点进行了建模仿真。结果表明,对储能进行能量管理优化可提升整体经济效益,且改进人工蜂群算法具有很好的全局搜索能力及收敛性。     

计及共享储能与光伏的园区多用户综合收益优化

针对含共享储能与户用光伏的园区场景,文中提出一种用户侧综合收益双层优化方法,充分挖掘共享储能灵活性及用户用电需求差异性,在实现用户整体经济效益最优的同时提升光伏消纳能力。模型上层为月前优化阶段,以用户月度用电成本最低为目标,考虑系统能量平衡、储能充放电约束以及储能荷电状态约束,优化工业用户最大用电功率,降低需量电费;模型下层为日前优化阶段,综合考虑用户综合收益及光伏消纳能力,以上层优化结果为约束条件,兼顾功率、储能等约束,提出共享储能充放电功率及用户与电网交互功率等日前优化策略,在用户月度整体经济性最优的前提下,实现用户侧每日经济效益的优化。最后,以南方某实际园区作为算例验证了文中所提方法的有效性。     

基于能量协调控制的混合储能系统容量配置方法

为了平滑离网光伏发电系统中源荷之间功率差的随机波动,提出了一种适用于混合储能系统中不同储能介质之间充放电功率分配的能量协调控制策略。该策略依据不同储能介质的实时荷电状态,结合最大可能充放电时间,令超级电容器优先充放电,当达到其充放电极限时,再控制蓄电池进行充放电。在此基础上根据全寿命周期理论,考虑实时荷电状态、负荷缺电率和系统自主运行能力等约束,建立混合储能系统容量配置优化模型。利用改进粒子群算法对算例进行求解分析,并与单一蓄电池储能进行比较,验证能量协调控制策略的有效性和容量配置优化模型的正确性。     

基于离散傅里叶变换的主动配电网混合储能容量优化配置

考虑能量型储能和功率型储能的互补性,以混合储能系统（hybrid energy storage system,HESS）的投资运行成本及电能交易成本之和最小为目标函数,提出一种基于离散傅里叶变换（discrete Fourier transform,DFT）的主动配电网（active distribution network,ADN）混合储能容量优化配置模型。该模型采用离散傅里叶变换将混合储能系统功率分解成低频分量和高频分量,分别由能量型储能和功率型储能承担,优化分配混合储能系统功率。计及充放电状态对能量型储能寿命损耗的影响,计算能量型储能的充放电深度和寿命损耗,测算其使用寿命,进而计算投资运行成本。同时,考虑市场环境中的分时电价和电能交易,优化混合储能系统充放电功率,减少能量型储能寿命损耗。以改进IEEE 14节点配电网为例,利用我国华南地区某电网夏季典型日运行数据验证所提出模型的合理性和有效性。     

基于源荷状态的跨区互联系统协调优化调度

随着跨区互联结构的日益完善及分布式电源的大规模接入电网,为充分利用区域间现有调度资源的互补效益,研究了基于源荷状态的跨区互联系统协调优化调度。以送、受端电网总运行成本及网损为目标函数,首先根据送、受端源荷状态,判断送端储能设备充放电状态及功率跨区流动状态。其次,考虑实际系统运行的各项约束,利用改进的基于粒子群优化算法的多目标搜索算法寻优,优化送端储能充放电功率、跨区联络计划及受端调峰火电机组出力。最后,以中国新疆地区实际电网为算例进行仿真计算。仿真结果表明,所提跨区优化调度策略可显著提升送、受端电网运行效益,充分发挥互联区域的互济合作。     

两部制电价引导下储能系统优化运行方法

随着两部制电价带来的机遇和储能本身技术经济性的不断提升,用户配置储能系统可获得巨大的经济效益。为挖掘储能系统收益潜力,在用户负荷最大需量下界分析计算的基础上,提出了一种考虑最优收益的储能系统优化运行模型。该模型以储能配置后的负荷最大需量和充放电功率为变量,综合考虑储能系统运行和寿命约束、变量自身约束等,并通过所提出的辅助变量,将非线性优化运行模型转化为线性模型,降低了求解难度。最后应用该模型方法,对北京和上海2个典型地区的储能系统收益进行了分析。     

一种计及混合储能的微网能量优化控制策略

考虑风电出力随机性、波动性,为实现微网削峰填谷与功率波动抑制,提高系统运行经济性,提出一种计及混合储能的微网能量优化控制策略。策略包括能量优化与功率波动抑制两个阶段:在微网能量优化阶段,通过建立风电-储能联合运行调度模型,设计储能系统充放电罚函数,并以微网全天最大运行收益为目标建立目标函数,在长时间尺度条件下实现微网削峰填谷,同时提高系统运行经济性;在微网功率波动抑制阶段,采用基于变滤波时间系数的低通滤波算法,依据超级电容与蓄电池的实时荷电状态,将目标波动功率在混合储能系统中协同分配,实现短时间尺度下的风电出力波动平滑。算例分析验证了能量优化控制策略的正确性与有效性。     

计及电动汽车和光伏—储能的微网能量优化管理

随着光伏发电和电动汽车的快速发展,电网的安全和经济运行受到了更多的关注,开展关于能量管理问题的研究有助于保证电网的稳定和高效运行。文中针对并网模式下计及电动汽车和光伏—储能的微网能量管理问题,研究了根据电动汽车电池的荷电状态进行能量管理的功率计算模型,提出了兼顾光伏出力、电动汽车充放电功率、电网电价时段划分及储能能量状态的能量管理策略。在此基础上,建立了以电动汽车充放电功率为优化变量,以减少微网运行费用为目标的能量管理模型,并采用基于遗传算法与粒子群算法的混合优化算法(GAPSO)进行求解。最后以实际微网为例进行仿真,结果验证了所述方法的有效性和可行性。     

基于荷电状态的混合储能系统协调控制策略

为优化混合储能系统运行状态,提出了一种新型混合储能分层协调控制策略,包括上层能量管理与下层混合储能控制。上层能量管理层根据微电网母线电压、频率以及混合储能系统综合荷电状态（SOC_HESS）,利用模糊逻辑算法优化混合储能系统的充放电功率,使得储能设备的荷电状态维持在合理范围。下层混合储能控制层在低通滤波器的基础上根据磷酸铁锂电池和超级电容器各自的SOC,建立分配功率修正算法,优化储能单元的SOC状态。仿真实验证明,所提出的基于荷电状态SOC的分层协调控制,有效地降低了混合储能的SOC的变化范围,防止储能设备的过充或过放。     

考虑需量管理的用户侧储能优化配置策略研究

为推动储能的商业化应用,考虑应用于两部制电价条件下的用户侧储能规划与运行场景,提出了参与需量管理下的全生命周期储能系统功率及容量配置优化方法。首 先,构建了储能参与需量管理的年化收益模型,包括电量电费部分和基本电费部分,同时针对储能的功率进行惩罚约束;其次,对储能的全生命周期成本进行评估,考虑了电池特性的衰减对其充放电量的影响,量化其电量损失成本函数;然后,根据储能系统运行场景的负荷特性、分时电价、储能荷电状态、充放电功率等约束条件,构建以储能运行年化总成本最小的目标函数;最后通过实际工程算例进行评估,验证了所构建模型的经济合理性,为用户侧储能的投资决策和运行指导提供依据。     

微电网中混合储能系统的小波包-模糊控制策略

为了充分发挥混合储能系统（hybrid energy storage system, HESS）在微电网中的应用优势,提高微电网运行的经济性和可靠性,提出了HESS的小波包-模糊控制策略。在平抑可再生能源输出功率波动的基础上,分别考虑并网时功率交换的实时电价和孤岛运行时的缺电量,建立起并网经济性评价指标和孤岛负荷缺电指标。对间歇性微电源进行小波包分解以获得HESS的初始充放电指令,由超级电容器承担网内瞬时功率波动的平抑任务,以网内不平衡功率对蓄电池充放电指令进行修正,再通过模糊控制获得蓄电池充放电的最终指令。最后,以风光燃储微电网为例验证了所提控制策略的有效性。     

基于改进粒子群算法的主动配电网有功无功协调优化研究

随着间歇性分布式电源接入配电网的比例日益增高,配电网局部电压越限、网损增加的情况时有发生,降低了配电网对分布式能源的利用率,制约了配电网的经济运行水平。提出将有功调节措施(储能)考虑到无功动态优化模型中,旨在制定合理的储能充放电策略以平滑风光出力波动,减少无功补偿装置的动作次数,并在此基础之上,以节点电压偏移和网损为最小目标,制定无功补偿设备的投切策略,最终实现改进粒子群无功优化算法,对改进的IEEE33节点算例进行仿真计算,计算结果表明,所提方法和模型可以达到降低网络损耗、提升电网电压稳定性的目的。     

考虑电动汽车的主动配电网储能优化配置

针对未来电动汽车规模化运行及可再生能源发电的间歇性给主动配电网带来了的诸多问题,提出考虑电动汽车充放电的主动配电网储能优化配置模型,以主动配电网的经济运行成本最小为导向,加入经济补偿费用以鼓励用户参与主动配电网的经济调度,在电动汽车的3种运行模式即随机充电、有序充电、与电网互动(vehicle to grid,V2G)运行模式下,通过改进粒子群算法求解得到电池储能装置的最优位置、容量及额定功率,用改造的IEEE 33作为算例模型来验证算法及模型的合理性。     

端对端交易场景下配电网分布式储能的优化配置

高渗透率可再生能源接入配电网不仅促进了分布式发电技术以端对端(P2P)的形式参与市场竞争,也对电网的安全稳定运行提出了挑战.为了保证配电网中P2P交易的安全稳定进行,提高用户和储能供应商投资储能的收益,在2种交易方案下提出了一种双层优化储能配置方法.上层模型以储能总投资成本最小为目标,采集配电网一年的运行数据进行优化,计算出储能的配置规格传递给下层模型.下层模型考虑集中竞价和用户主导这2种P2P交易模式,引入区域边际价格的概念最大化买卖双方收益,优化调度储能充放电策略以最小化储能投资成本.最后,以IEEE 15节点配电网为算例验证了所提方法的有效性.     

Day-ahead optimal charging/dischargingscheduling for electric vehicles inmicrogrids

Microgrid as an important part of smart grid comprises distributed generators (DGs), adjustable loads, energy storage systems (ESSs) and control units. It can be operated either connected with the external system or islanded with the support of ESSs. While the daily output of DGs strongly depends on the temporal distribution of natural resources such as wind and solar, unregulated electric vehicle (EV) charging demand will deteriorate the unbalance between the daily load curve and generation curve. In this paper, a statistic model is presented to describe daily EV charging/discharging behaviors considering the randomness of the initial state of charge (SOC) of EV batteries. The optimization problem is proposed to obtain the economic operation for the microgrid based on this model. In dayahead scheduling, with the estimated power generation and load demand, the optimal charging/discharging scheduling of EVs during 24 h is achieved by serial quadratic programming. With the optimal charging/discharging scheduling of EVs, the daily load curve can better track the generation curve. The network loss in grid-connected operation mode and required ESS capacity in islanded operation mode are both decreased.     

考虑规模化储能的配电网电压分布式控制

为了实现储能资源的规模化利用,构建了面向大规模储能设备的协同控制框架,提出了一种基于分布式优化方法的配电网电压控制方法.该方法利用改进型交替方向乘子算法,在优化模型的对偶问题中引入一致性人工约束,仅依靠相邻设备间的通信,即可实现完全分布式的储能设备充放电管理与配电网电压支撑.基于IEEE 33节点系统的仿真算例验证了所...     

考虑预警负荷的电动汽车充放电优化策略

预警负荷会严重影响电力系统的安全经济运行。面向参与车辆到电网(vehicle to grid,V2G)服务的电动汽车用户,综合考虑预警负荷、预警电价和充电激励措施对充放电过程的影响,提出基于改进粒子群算法(improved particle sw arm optimization,IPSO)的电动汽车充放电优化策略。通过计算预警负荷发生时的放电奖励,建立预警负荷电价模型、电池容量损耗模型,基于分时电价和放电激励制度建立用户充放电成本模型。此外,引入长短时记忆的概念,提出改进粒子群优化算法。在上述模型和算法的基础上,以最小化用户成本为优化目标,计及用户充电需求和充放电功率等约束,提出不同预警负荷情况下的充放电优化策略。在MATLAB中完成了仿真验证,结果表明,在已知预测预警负荷的前提下,采用文中的充放电优化策略能够提高电动汽车用户V2G参与度,有效降低用户成本,并缓解预警负荷发生时电网压力。     

基于萤火虫与粒子群混合优化算法的移动储能调度

近年来,受规模化电动汽车无序充电、高比例新能源功率波动等因素影响,配电网存在负荷峰谷差较大、网损较高、配电网运行成本高的问题。提出基于萤火虫与粒子群混合优化算法的移动储能调度方法。分别建立电动汽车、移动储能车、氢燃料发电车的移动储能模型,建立负荷峰谷差、配电网网损和配电网运行成本多目标函数,为了降低排名异常的概率,引入Tent混沌映射、柯西变异算子、萤火虫算法中的模糊自适应惯性权值,求解多类型移动储能共同参与调度的最优方案。算例分析结果表明,所提方法能够有效减少负荷峰谷差、降低配电网网损和降低配电网运行成本。