基于LCC和改进粒子群算法的配电网多阶段网架规划优化

市场环境下,配电网规划方案全寿命周期经济性变得越来越重要。基于设备全寿命周期成本建立了配电网多阶段网架及开关布置规划新模型,模型同时考虑了规划方案初始投资、运行维护成本、停电成本、报废成本;在满足各阶段负荷发展需求的条件下,以规划项目全寿命周期经济性最优为目标函数确定不同支路的建设时间;建立了配电网停电成本计算模型,该模型反映了停电频率、停电持续时间及停电电量对停电成本的综合影响。提出一种将均值聚类与随机粒子群算法相结合的改进离散粒子群算法对上述模型进行求解,该算法克服了基本粒子群算法的"早熟"问题。该规划方法使得规划方案不仅满足全寿命周期经济性最优,而且兼顾一定的可靠性水平。规划实例验证了上述模型和方法的正确性和有效性。     

基于负荷场景多层聚类的储能精细化规划研究

为解决目前储能规划中场景划分不够精确及模型适用范围有限的问题,提出了基于负荷场景多层聚类的储能精细化规划方法。首先,提出了基于关联分析与聚类的负荷时空耦合特性分析方法及考虑负荷时空特性的负荷场景多层聚类方法。其次,面向典型负荷场景,构建了综合考虑碳排放、全周期成本、弃风弃光惩罚及储能和分布式电源协同的储能精细化规划模型。最后,选取某地实际配电网开展算例分析,得到了不同负荷场景下储能与分布式电源的最优协同配置方案,验证了所提模型与方法的可行性与有效性。     

基于改进均值聚类随机粒子群算法的变电站LCC规划

基于设备全寿命周期成本(LCC)建立了配电网变电站选址定容新模型,模型统筹考虑了规划方案的初始投资成本、运行维护成本、故障成本、废弃成本,在满足安全、效能的前提下使得规划模型在全寿命周期内经济性最优。提出一种将均值聚类与随机粒子群算法相结合的改进粒子群算法对上述规划模型进行求解,该算法克服了粒子群优化算法(PSO)的早熟现象。通过规划实例验证了该文所提模型和方法正确性和有效性,其规划结果科学、可行,具有更高的实用价值。     

面向区域网格的灵活性资源响应潜力评估方法

为量化多类灵活性资源对电网规划与运行的支撑能力，提出基于区域网格的用户侧灵活性资源响应潜力评估方法。首先，设计灵活性资源响应潜力评估框架与评估指标；然后，基于时序模拟优化运行思路，构建灵活性资源参与电网互动运行的时序潜力评估模型，并采用优化软件包进行求解；最后，通过实际算例验证了所提评估模型和方法的有效性。结果表明，用户侧灵活性资源潜力巨大，未来配电网规划有必要充分利用海量灵活性资源的支撑能力。     

计及全寿命周期成本和设备利用率的配电变压器规划优选

以往配电变压器容量与型号的规划方案主要关注投资的经济成本,往往忽略对配电变压器利用效率的考虑,针对此问题,提出了一种计及全寿命周期成本和设备利用率的配电变压器多目标规划优选方法。首先,构建贯穿初始投资、运行、维护、故障和退役的配电变压器全寿命周期成本指标;然后,采用最大负载率和平均负载率评价配电变压器的利用水平,由此提出配电变压器利用率指标,并用年电能损耗率最小的负载率来衡量最佳利用率;最后建立有关全寿命周期成本和利用率的多目标规划模型,并采用基于熵权的TOPSIS法对不同方案进行优化排序,求得规划的最优解。通过具体算例的分析与比较,结果表明所提方法能够得到兼顾投资成本和利用效益的综合最优方案,有利于提高配电变压器规划的精细化水平。     

计及碳排放流的电力系统低碳规划

为促进电力行业实现低碳目标，合理有效的电力系统规划至关重要，需求响应参与电力系统规划是减少系统碳排放的重要手段。为此，设计了计及碳排放流和需求响应的电力系统双层低碳规划模型。上层规划模型为投资规划模型，以投资成本与运行成本之和最低为目标，内嵌全年8760 h时序运行模拟模型，采用机组聚类线性化方法对传统燃煤机组进行建模，协调优化传统机组、新能源和储能的投建容量；下层模型根据上层模型计算出的机组出力和线路潮流数据，基于碳排放流理论和负荷侧阶梯碳价机制形成需求响应模型，合理调节负荷分布以降低碳排放量及碳排放成本。最后，在改进的IEEE RTS-24节点系统上对所提模型进行了分析与验证。     

基于差异化全寿命周期成本的电网规划经济性评估方法

基于大电网差异化规划的原则和要求,综合全寿命周期成本理论和灾害经济学中的"有无对比"原理,提出一套差异化全寿命周期成本效益经济评估体系。考虑差异化规划的加强成本与减损效益并计及灾害发生时间和概率,建立了电网差异化规划经济性评估模型,提出了累计加强成本、期望净收益和收益成本比指标;综合考虑不同设备使用寿命和投运时间的差异,通过确定统一的研究时间周期,实现了差异化规划从设备级(单元件)到系统级(多元件)的经济性评估。最后通过Garver-6节点算例仿真计算结果验证了该评估方法的可行性和有效性。     

基于改进蚁群算法的分布式电源容量优化配置

以实现配电网经济成本最低和环境污染最小为目的,设计了基于改进蚁群算法的分布式电源容量优化配置方法。首先,考虑节点环境不同因素搭建含多类分布式电源的配电网综合运行模型,明确了系统运行约束以及功率约束;其次,通过对信息素进行约束提出了改进型蚁群算法,以提高蚁群算法的收敛精度以及速度;之后,设计了基于改进型蚁群算法的配电网容量优化配置流程;最后,在Matlab平台上实现了中压配电网系统的容量优化以及选址,与相关案例结果对比分析验证了所提出方法的有效性。     

面向多能互补的分布式光伏与气电混合容量规划方法

提出了一种面向多能互补的分布式光伏与气电混合容量多场景规划方法。考虑到光照强度、负荷均具有显著的时序性和季节性,采用光照强度与负荷的季节性日场景削减结果作为规划模型输入的思想。首先,以多场景下的多能互补系统的基础投资成本和运营成本综合最低为目标,建立了分布式光伏与气电混合容量多场景规划模型的目标函数和约束条件。然后,将季节性多个不同场景下的运行成本与收益进行加权计算,采用细菌觅食算法对所提出的数学优化模型进行求解。最后,通过对含分布式光伏与气电混合的配电网—燃气网协同运行区域的多能互补系统典型算例进行仿真计算,验证了规划方法的有效性,分析了各种价格参数对结果的影响。     

基于全寿命周期成本的配电网变电站选址定容优化规划

基于设备全寿命周期成本(LCC)建立配电网变电站选址定容新模型,模型同时考虑了变电站上级输电网、下级配电网、变电站的初始投资、运行维护成本、停电损失、废弃成本,以LCC最低的方案为最佳规划方案,协调了规划方案的可靠性与经济性。建立了配电网停电成本计算模型,模型反映了停电频率、停电持续时间及停电电量对停电成本的综合影响,能更科学地计算出停电成本。提出了全局收敛性更好的随机变异多粒子群协同优化算法对上述模型进行优化求解。规划实例验证了上述模型和方法的正确性和有效性。     

含可再生能源的微电网分时间尺度储能方案

为提高微电网的可再生能源消纳能力,提出一种基于分时间尺度储能的微电网经济调度模型,包括日前计划和日内实时修正两个阶段。采用新型压缩空气储能参与日前调度,综合考虑经济成本、环保、电价峰谷差及储能寿命损耗,建立了以综合成本最低为目标函数的最优经济调度模型。在日内阶段,根据可再生能源预测误差,考虑置信水平配置一定容量的蓄电池对运行计划进行实时修正,并校验补偿效果。通过对某示范微电网的算例仿真,验证了所提储能方案具有较强的削峰填谷能力,并且对可再生能源功率波动具有较好的平抑效果。最后,对不同储能方案的对比分析表明了本文储能方案的可行性与成本优势。     

基于机会约束的多微网合作调度模型

考虑微网运行过程中风电和光伏输出功率的不确定性以及经济成本、环境成本等运行指标，本文首先建立基于机会约束规划的微网非合作调度模型。在此基础上，提出了以微网联盟总成本最小为目标的多微网合作调度模型。然后，给出了结合蒙特卡罗模拟的遗传算法对模型进行求解，并用Shapley值法对合作收益进行分配。最后通过算例分析了不同置信水平时微网非合作调度方式以及合作调度方式下各微网调度结果。结果表明:与非合作调度方式相比，合作调度方式下各微网成本均有所降低，并且在两种调度方式下，微网的运行成本均会随着置信水平的降低而降低，从而验证了所提出的合作模型的经济性。     

计及风光不确定性的虚拟电厂多目标随机调度优化模型

为缓解风电和光伏发电不确定性对虚拟电厂稳定运行的影响,引入鲁棒随机优化理论,建立了计及不确定性和需求响应的虚拟电厂随机调度优化模型。首先,风力发电、光伏发电、燃气轮机发电,以及储能系统和需求响应集成为虚拟电厂,然后最大化虚拟电厂运营收益、最小化系统运行成本和弃能成本被作为目标函数,建立虚拟电厂调度优化模型。再应用鲁棒随机优化理论来转换光伏发电以及风力发电不确定性变量的约束条件,建立了虚拟电厂随机调度模型。最后,选择中国国电云南分布式电源示范工程为实例分析对象。分析结果显示：所提模型能够降低系统运行成本,双重鲁棒系数的引入能够为不同风险态度决策者提供灵活的虚拟电厂调度决策工具,协助应对风电和光伏发电的随机特性。储能系统能够借助自身充放电特性,替代燃气轮机发电机组为风电和光伏发电提供备用服务,促进风电和光伏发电并网。将需求响应纳入虚拟电厂能够实现发电侧与用电侧联动优化目标,平缓化用电负荷曲线,系统整体运营效益达到最佳。     

集成智能楼宇的微网系统多时间尺度模型预测调度方法

针对含多智能楼宇的微网系统,提出一种基于模型预测的多时间尺度调度方法。首先,为有效利用建筑围护结构蓄热特性所带来的灵活性,构建了虚拟储能系统数学模型,并将其集成到智能楼宇微网多时间尺度调度方法中。随后,提出了基于模型预测的日内滚动修正方法,通过每个控制时域内的滚动优化,实现日内微网系统运行方案的精确修正。最后,以夏季制冷场景为例,利用含智能楼宇的微网系统验证了所提方法的有效性。结果表明,该方法可在保证楼宇室内温度舒适度的前提下,在日前经济优化调度阶段降低运行成本;在日内滚动修正阶段平抑由日前预测误差导致的微网联络线功率波动。     

基于混合粒子群算法的源-荷-储协调优化调度

为了提高新型电力系统中对风电和光伏的消纳能力，降低电力系统运行成本，将火电机组、光伏、风电、需求响应负荷和储能系统作为调度资源建立了基于源-荷-储协调的优化调度模型。 以火电机组运行成本、弃风弃光成本和需求响应负荷调度成本最小为目标，提出了一种两阶段优化方法。第一阶段优化采用离散二进制粒子群优化算法，使火电机组启动成本和弃风弃光成本之和最小。在第一阶段优化结果的基础上，第二阶段的优化采用双层连续粒子群优化算法使基于电价的需求响应负荷调度成本和燃料成本之和最小。算例结果验证了该优化调度模型的可行性和有效性。     

A new long-term hydro production scheduling method for maximizingthe profit of hydroelectric systems

This paper presents a new long-term hydrothermal production scheduling method. The proposed method maximizes the profit of hydroelectric plants, based on the monthly energy requirement of the system, instead of minimizing the production cost of thermal units. It is shown that different forms of composite thermal marginal costs will lead to the same hydro production schedule. Thus a linear marginal cost, the simplest form, is sufficient for long-term hydrothermal scheduling. A linear hydro marginal profit is also sufficient for this purpose. An immediate conclusion is that an actual composite thermal cost function, which is complicated by thermal unit availability, may not be needed for the long-term optimal hydrothermal scheduling. Due to this simplification, traditional long and mid-term hydrothermal scheduling, a complicated problem, becomes easier to solve. The method can be used by the owners of independent hydro plants in a region for long-term hydroelectric scheduling under both deregulation and competition. A case study shows that the model allocates successfully and efficiently the hydroelectric resources to peak demand periods with negligible computation time     

基于双蓄电池组的微电网两阶段调度优化模型及控制策略

针对微电网应用中储能寿命损耗成本过高的瓶颈问题,提出了基[JP2]于双蓄电池组的日前日内两阶段协调调度模型与控制策略。在日前阶段,综合考虑日前预测数据、储能装置寿命及市场电价,建立了以微电网运行总成本最低为目标的经济调度模型,并利用随机权重粒子群优化算法求解该模型。在日内阶段,为应对间歇性分布式电源预测误差引起的联络线功率波动,构建了基于双蓄电池组拓扑结构的储能系统,根据蓄电池特性设计了实时控制策略,即两组蓄电池分别作为放电组、充电组,交替补偿联络线功率的正、负偏差,当任一组蓄电池达到其荷电状态的上、下限,则同时交换两组蓄电池的充、放电状态。最后,以某园区的示范微电网作为分析对象,通过实际算例验证了日前优化模型及算法的有效性,并证明了基于双蓄电池组的日内实时控制策略能有效延长蓄电池循环寿命,提高系统的经济性。     

考虑源网荷储协调的主动配电网优化调度方法研究

针对源网荷储的一体化运行目标,提出一种考虑源网荷储的主动配电网协调运行调度方法.基于多时间尺度的思想,以最小化可调节量和最大程度地增加新能源消纳为目标,建立一个具有两个互补时间尺度的主动配电网日前-日内优化调度模型,将差分进化算法和帝国竞争算法相结合求解最优调度模型.仿真验证了所提出的多源协同调度方法的优越性.仿真结果表明,该方法可有效减少负荷波动和运行成本,使新能源消纳增加9.1％,具有一定的实用性.     

基于CIM/E的电网调度系统数据质量优化方法

针对电力数据采集与监视控制系统(Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA)主站系统与变电站部分不良数据等数据质量问题,在分析现有电网调度系统数据质量的基础上,提出了一种用于提升电网调度系统数据质量的方法。该方法通过使用基于公共信息模型(Common Information Model,CIM)的高速模型交换格式CIM/E文本为载体的不同系统间的数据校验技术,采用改进的多源数据筛选较优质量数据的手段,以及根据主站状态估计对现场数据进行反馈的方法,提高了电网调度系统的整体数据质量。对比过去仅仅使用人工远程对点的方法,新的数据质量优化方式不仅提升了数据核对的自动化程度,而且节省了电力SCADA主站系统维护时间,同时减少主站系统与变电站部分不良数据的产生,整体数据质量优于从前。实践证明,这种提升电网调度系统数据质量的优化方法可以有效地提升电网调度系统的数据质量,从而保证电网调度系统安全、可靠的运行。     

考虑风电随机性的微网多时间尺度能量优化调度

提出了考虑风电随机性的微网多时间尺度能量优化调度模型,实现了微网日前调度计划和实时调整之间的协调优化调度。该模型的日前调度部分以微网经济运行为目标,考虑风电出力的随机性,利用多场景方法提高了微网适应风电出力随机性的灵活性。在实时运行调整环节,利用响应速度较快的可控负荷消纳风电出力波动,使微网和外部电网的功率交换遵循日前调度计划,保证日前调度计划的有效性。该多时间尺度调度模型通过优化协调各种设备的运行,实现微网经济运行的同时,很好地消纳了风电随机性给外部电网带来的影响,实现了含风力发电微网对外部电网的可调度性。算例仿真验证了该模型的有效性。