直流配电下多微网系统集群控制研究

构建高效、低耗、可靠的直流配电系统是实现直流型分布式电源与直流型负载灵活组网及供需互动的有效途径,是交流配电之外未来配网的重要发展方向。该文对直流配电下多个直流微网进行集群控制的典型特征和拓扑结构进行了阐述。在直流型分布式电源以直流多微网形式集群控制中,采用一种分散自律的控制架构,将每个直流微网以多分段P/U曲线进行描述,多个直流微网基于各自P/U曲线进行功率分散管理,同时基于变流器实现混合自律控制。基于PSCAD/EMTDC建立直流微网群对等互联仿真模型,通过设置不同运行场景,验证了多个直流微电网以集群的形式运行可提高低压区域的自治能力和能源利用效率,最大程度地适应高比例直流型分布式电源并网的动态特性。     

基于改进Gossip算法的多微网孤岛系统分布式电力交易策略

多微网系统的去中心化是微电网的重要发展趋势。关注多微网系统的分布式控制策略,将Gossip算法应用于由多个微电网组成的组合孤岛系统中;给出零售市场的电力交易模型,追求使多微网系统全局目标函数最小化的电价;基于双向平衡Gossip算法实现多微电网的电价决策;为保证安全隐私,设计一种具有隐私保护功能改进Gossip算法,以增加迭代次数为代价,避免成本函数共享。最后,通过算例仿真验证了采用Gossip算法的电力交易策略对孤岛运行状态下的分布式多微网系统的有效性。     

电动汽车集群内的递阶分散最优充电方法

电动汽车未来有望以集群（例如大型充电站内的电动汽车）形式参与电网调度。收到电网下发的集群优化充电调度指令后,集群代理需优化集群内的电动汽车充电功率以追踪电网指令。该追踪问题是一个大规模的优化问题,难于集中式求解。提出一种递阶分散优化算法求解该问题。集群代理下发协调信息,各电动汽车根据协调信息分布式地优化自身充电功率,并向代理返回迭代信息,通过迭代求得问题的最优解。为进一步提高计算效率,对集群代理和单辆汽车的优化子问题进行了深入研究和算法改进。通过数值实验发现所提方法具有很快的计算速度,尤其适用于求解大规模电动汽车集群内的追踪问题。     

微网能源系统的滚动优化管理

以上海某园区微网为例,提出一种包含分布式能源、储能、可平移负荷3类电力资源的能源管理优化方法。该方法首先将可再生能源进行完全消纳,然后运用可控分布式能源、储能和可平移负荷对削减后的微网负荷进行第二轮优化。考虑到优化问题存在大量的非线性规划,提出分解迭代算法,将"源–荷–储"3类可控资源利用粒子群算法进行独立求解,并通过迭代使得整体解逼近全局最优解。同时,本系统针对微网预测困难,提出滚动优化方法,提高整体优化的准确性和实时性。算例结果验证了该方法的有效性。     

基于恶劣场景辨别法的微网随机自适应鲁棒模型

为应对能源结构转型中的低碳化、清洁化需求,考虑了微网同时参与日前能量市场、实时能量市场以及碳交易市场的情况。针对市场电价预测精度高、误差分布规律等特点,采用随机规划法对其不确定性进行处理。针对光伏出力的随机性与间歇性,采用动态鲁棒优化法对其进行处理。构建了考虑电价和光伏出力不确定性的微网两阶段鲁棒优化调度模型,并采用恶劣场景辨别算法将原问题分解为主问题和子问题进行迭代求解。子问题用来辨别最恶劣的光伏出力情景,并通过主问题对该情景下的单层优化模型进行求解,从而极大地削减了所需求解情景数量,提高了模型的计算效率。算例验证了算法的有效性,结果表明:微网同时参与多个电力市场可显著增加利润;采用恶劣场景辨别算法能够减轻计算负担,有效提高计算效率,且在大规模场景下的适应性更强。     

含微电网的主动配电网负荷预测

负荷预测是配电网规划的重要环节,是网架规划重要计算依据。针对大量分布式电源和微网并入主动配电网,采用支持向量机技术,建立完备的负荷预测模型,并基于粒子群优化算法对支持向量机的一些关键参数优化选择,提出适用于含微网的主动配电网的负荷预测方法。首先对微电网并入主动配电网的结构做了详细说明,通过支持向量机SVW技术,建立负荷预测的非线性回归方程,然后基于粒子群优化算法对支持向量机关键参数写出具体优化思想和迭代过程,最后将提出的负荷预测方法应用于光伏发电示范新区来显示它的效果。     

含分布式电源的配电网潮流改进算法

为了解决传统的配电网潮流算法不能求解含有分布式电源的问题,对传统的前推回代法进行了改进。由于传统的算法不能处理PV型节点,引入节点电抗矩阵后,把PV节点转换为PQ节点进行求解。同时为了解决辐射型配电网传统的无功初值确定方法增加迭代次数的问题,基于无功分摊原理改进了无功初值的确定方法。最后通过对美国PG&E 69节点系统建立了仿真模型,得到了配电网单独地并入相应的视作PQ、PI、PV节点的DG以及各类分布式电源混合安装后潮流计算的迭代次数和计算时间的对比结果和基于分摊原理的方法、初值为0以及初值为平均值三种方法的比较结果。通过对结果的分析可以得到：此改进后的算法不论对单个还是混合接入系统的情况都能快速求解;同时新的无功初值确定方法减少了迭代次数,节省了计算时间,验证了改进算法的正确性和可行性。     

基于改进加权Voronoi图算法的有源配电网变电站规划

针对未来规划区域面临大规模分布式电源(DG)接入及多样性负荷的场景,提出了一种基于改进加权Voronoi图算法的有源配电网变电站规划方法。首先,将负荷特性引入DG置信容量评估方法中,分析不同负荷特性与DG出力特性对DG置信容量的影响。其次,建立考虑DG置信容量的有源配电网变电站规划数学模型。继而,提出基于改进加权Voronoi图算法的变电站规划方法,具体改进包括:在Voronoi图一次迭代中,根据供电范围划分情况不断调整原定权值,实现加权Voronoi图算法的层次性改进;根据网供负荷在DG方向大量减少的情况调整Voronoi图在DG方向的权值,实现加权Voronoi图算法的方向性改进。最后,通过实例说明所提方法的科学性和实用性。     

基于负荷均衡加载的电力系统分布式经济调度策略

在构建以新能源为主题的新型电力系统背景下,电网面临以电动汽车为代表的电气化交通负荷剧增的巨大挑战。针对上述问题提出一种负荷均衡优化模型,将负荷均衡后的集群电动汽车依次并入电网。然后应用多智能体一致性算法,以发电机组的增量成本和集群电动汽车的增量效益作为一致性变量,设计一种集群电动汽车参与电力系统经济调度的算法,通过分布式优化方式解决经济调度问题。建立4种典型的仿真情景,分别验证集群电动汽车分步参与电力系统分布式优化调度的有效性、对不同通信拓扑和功率受约束情况的适用性以及分布式优化算法在集群电动汽车参与经济调度时“即插即用”的能力。在IEEE 39节点系统上进行算例仿真,验证了策略的有效性。     

基于改进多中心校正解耦内点法的动态最优潮流并行算法

基于改进的多中心校正(MCC)和解耦技术,提出一种求解动态最优潮流(DOPF)的并行算法。结合内点算法(IPM)框架与DOPF修正方程的分块箭形结构,给出修正方程的并行解耦-分解-回代解法。并结合这一解法特点,提出动态步长拉大技术及自适应最大校正次数技术,以单次迭代计算量小幅增加为代价,换取迭代步长的增大,迭代点中心性的提高,总迭代次数和计算时间的显著减少。解耦技术的使用,使得所提算法的核心计算都可并行完成。6～118节点系统的串行仿真结果表明,算法具有很好的鲁棒性和收敛速度,在多核集群系统上的并行仿真表明,算法具有理想的加速比和可扩放性,适合求解大规模的DOPF问题。     

基于分布式牛顿法的微电网群分布式优化调度方法

多个微电网以自组织的方式连接成为自治实体并接入配电网运行,能够显著提高供电可靠性并降低运行成本。提出了一种针对微电网群优化运行的全分布式算法,旨在替代传统集中协调的方式,解决系统对灵活性、可靠性和经济性的要求。该方法基于点对点通信,只需要稀疏通信网络上的相邻节点交换信息,且通信负担很轻。首先介绍了微电网群优化模型,随后结合具有二阶收敛速度的分布式牛顿法和基于一致算法的信息传递,实现了微电网群运行成本的全分布式运行优化。算例结果表明,该方法具有相较一阶分布式算法更快的收敛速度,且受通信拓扑的影响更小,证明了该方法的可靠性和可扩展性。     

基于改进樽海鞘群算法的区域综合能源系统优化调度

为降低区域综合能源的碳排放量,提高其经济性,文中建立了以运行成本和环境成本最小为目标函数的区域综合能源系统优化调度模型。利用莱维飞行和非线性收敛因子策略对樽海鞘群算法进行改进,得到改进樽海鞘群算法,提升了算法的全局搜索性能和收敛能力。采用改进樽海鞘群算法对区域综合能源系统优化调度模型进行求解,结果表明,改进樽海鞘群算法在经过47次迭代后就找到了最优解为2 536.24元,相比其他算法,迭代次数和收敛时间更少,求解精度更高。根据改进樽海鞘群算法的调度方案,各设备出力合理,系统运行的经济性和环保性较好,验证了所提区域综合能源系统优化调度模型和求解方法的实用性。     

分布式电力系统中微网功率负荷最优分配

分布式电力系统中微电网功率最优化问题,是指在满足各个微网运行约束条件下优化各微网的出力,使整个微电网电压损耗最小、功率损耗最小和经济运行成本最优为目标函数。针对微电网孤岛运行时的优化调度问题,在微网模型的基础上建立了多目标优化模型,利用遗传算法,在三个目标之间采用线性加权法进行处理,将多目标优化转化为单目标进行求解,并通过算例仿真验证该方法的有效性。     

多微电网互联系统能量管理方法研究

随着微电网技术的快速发展,一定区域范围内的多个微电网能够互联互供满足区域供电需求,催生了多微电网系统的发展。多微电网系统是微电网的延伸和深化,对多微电网系统进行合理有效的管理成为解决微电网规模化运行的关键问题。多微电网存在着较多的分布式电源,风、光出力的不确定性也将影响到多微电网的运行。建立了多时间尺度能量管理,基于预测数据确定日前计划,在此之上,实时调度中对可再生能源最恶劣的运行条件进行优化。引入了考虑风、光不确定性的微电网能量管理系统鲁棒优化模型。通过列约束生成算法(CCG)对双层鲁棒优化问题进行求解。通过算例仿真,验证了所提微电网互联系统能量管理方法的有效性。     

基于网络分割的电力系统潮流分解协调计算

因现有计算模式的速度已无法满足现代大规模电力系统实时计算的要求,故引入对等计算(P2P)模式以提供低廉而充足的计算力。为此研究了网络计算环境下的电力系统潮流计算模型,结合基于支路切割的网络分割方法和基于注入电流的潮流模型,提出了基于网络分割的电力系统潮流分解协调算法,将大规模互联电力系统分解成若干子网络,子网络间只需交换边界母线的电压状态就可完成分布式潮流计算,保证各个子网络潮流计算模型的独立性。对IEEE标准系统进行潮流计算的结果表明该法具有较高的收敛速度和计算精度,适合网络计算环境。     

考虑热泵负荷和分布式光伏的配微网协调调度

随着农村清洁供热改造以及城镇分布式光伏建设的不断推进,配电网中出现了大量农村微电网。分布式光伏的强随机性和波动性给电网的运行调控带来了诸多挑战,电网面临剧烈的潮流波动和严重的电压越限等问题。首先,构建了计及热泵、光伏和储能的配微网分解协调模型,其中热泵用等效状态空间模型描述;然后,提出一种配微网有功无功协调优化方法,并采用改进的Benders分解算法进行求解;最后,在D141-M4算例系统上进行了算例测试。测试结果表明,所提方法可以在保证用户舒适度的前提下,有效降低电网峰值负荷,并提升电压安全水平。     

区域自治型单三相多微电网实时模型预测控制

随着用户侧微电网工程的逐步推广,一定区域内不同相序的微电网可联结成单三相混联的多微电网系统。针对脱离配电网情况下所形成的区域自治型单三相多微电网,提出一种基于模型预测控制的实时控制策略。所提策略根据多微电网集散式分层控制架构,考虑三相不平衡度,以实时联络线功率与给定参考值的偏差最小为控制目标,构建多输入、多扰动、多变量的动态预测模型,再将其转化为混合整数非线性规划问题进行求解,同时引入反馈校正环节进行预测误差修正,实现滚动式的有限时域闭环优化。仿真结果表明,所提策略可实现区域自治型单三相多微电网实时源、荷、储的功率调节,平抑源、荷的出力波动,跟踪联络线功率以满足三相不平衡度约束,有利于区域微电网的规模化推广。     

基于分布式最优潮流算法的跨区输电阻塞管理研究

使用辅助问题原理(APP)和序列2次规划(SQP)的分布式最优潮流算法来解决跨区域的输电阻塞问题。研究大系统互联电网的最优潮流优化(OPF)策略，分析电网分区的分解协调模型，使用APP来解决区域耦合约束，将一个大的电网互联系统分解成多个区域子问题。跨区域阻塞管理问题可描述为调整成本最小的优化问题，通过区域分解把跨区域阻塞管理问题分解为多个区域的SQP问题，这些问题可在分布并行的方式下求解。对3个区域互联的IEEE RTS-96算例进行分析，结果表明该文算法是一种有效的跨区域输电阻塞消除算法，在电力市场中有良好的应用前景。     

多区域并行协同的多目标分布式帕累托最优潮流算法

在开放电力市场的环境下,各区域电网合作与利益博弈共存,区域电网之间的信息保密问题显得愈发重要。现有的帕累托最优潮流求解方法均属于集中式算法,在优化时需要获知全网的信息,无法满足高私密性以及高可靠性的要求。在该背景下,寻求一种去中心化的分布式优化方法以保障系统内各区域电网的信息安全显得尤为重要。基于此,文中提出了一种多区域并行协同的多目标分布式帕累托最优潮流求解算法。该算法以法线边界交叉法为基础,将整个系统的多目标潮流优化问题分解为与多个子区域对应的子优化问题。每个子区域采用独立的优化器完成子问题的优化,区域之间仅交换联络线上的边界变量以及虚拟目标因子进行全局调整,不断逼近原问题的帕累托最优解集。IEEE 118节点算例仿真结果表明:所提算法可在有效实现多目标帕累托最优潮流分布式并行求解的同时,还可提高求解精度和减小计算内存,从而适用于在开放电力市场背景下各区域电网合作与利益博弈共存的运营模式。     

基于电气关联强度的虚拟微电网划分方法

随着智能电网与能源互联网研究的兴起,分布式可再生能源和储能设备的不断接入,配电网的智能化发展已成为一种必然趋势。而大量现存的传统配电网如何适应自由、对等、灵活的目标,成为迫切需要解决的问题。文中提出基于电网的电气关联强度将传统配电网划分成若干具有强内部聚合特性的虚拟微电网,并提出了基于扩展信息、物理、社会经济(CPS)的虚拟微电网实施框架,以及边界划分、资源优化部署、协同能量管理的三阶段研究问题。针对第一个研究问题,通过定义电气关联强度,对复杂网络中经典的Newman快速分区算法进行改造,实现对虚拟微电网边界的自动优化。通过仿真算例验证了该方法的合理性和效率。