基于混合博弈的园区虚拟电厂广义储能共享与协同优化调度

通过分析含广义储能虚拟电厂以“虚拟”集成实体整体性参与调度优化和电力市场的流程,提出基于混合博弈的园区虚拟电厂广义储能两阶段共享策略及双层协调优化调度模型。第一阶段根据园区各类储能资源的响应特性,建立了包含实际储能与需求侧灵活性负荷、电动汽车构成的广义储能共享模型,进而构建了聚合多类储能资源的虚拟电厂主体架构。第二阶段建立以虚拟电厂运营商为上层领导者,园区储能服务商、负荷聚合商及能源供应商为下层跟随者的双层混合博弈模型。上层与下层之间采用基于Stackelberg的主从博弈进行购售电价及广义储能共享互动,保证领导者与跟随者的利益双赢;下层跟随者之间采用合作博弈实现多主体实时协同优化。算例分析表明：所提模型不仅实现了虚拟电厂利润最大与广义储能资源效用最优,也有效权衡各运营商间的利益。     

含EV集群的VPP参与主辅联合市场综合优化调度

通过研究电动汽车集群成为广义储能设备的可调度域，提出包含电动汽车集群的虚拟电厂参与主辅联合市场的优化调度模型。首先，利用电动汽车充放电模型与累计能量边界模型界定电动汽车个体可调度域，随后采用闵可夫斯基加法将电动汽车集群聚合为广义储能设备。同时，以收益最优为目标，提出虚拟电厂参与能量市场与辅助服务的三阶段综合优化调度模型。最后通过仿真分析，验证主辅联合市场下考虑电动汽车集群可调度域的优化调度模型的准确性与经济性。     

基于图计算的虚拟电厂报价辅助决策系统

虚拟电厂是一个集分布式电源、储能设备、可控负荷、电动汽车等不同类型分布式能源为一体的综合能源服务商,也是一种新型的电力市场交易模式。文章基于电力市场的运行机制和竞价规则,设计了虚拟电厂报价辅助决策系统。该系统首先通过虚拟电厂实现风电、光伏等分布式电源,储能设备,电动汽车与负荷间协调耦合运行,建立了以运营利润最大化为目标的竞价决策模型。基于虚拟电厂的优化竞价策略,构建了一个基于图计算的考虑多虚拟电厂的电力市场模拟器,用于模拟各虚拟电厂的日前边际电价和调度计划。最后,算例分析通过比较不同类型虚拟电厂在日前电力市场模拟器中的分段竞标电价、竞标电量以及运营利润,验证了所建立模型的合理性以及有效性。     

含不确定源荷虚拟电厂参与需求响应优化控制方法

在新能源和电力负荷快速发展的背景下,传统的优化调度渐渐满足不了负荷调度的需求。基于市场环境下的虚拟电厂运营架构,本文分析了储能、可平移和可削减负荷、可控电源及电动汽车等典型可控单元的约束模型,提出了一种考虑源荷不确定的虚拟电厂参与电网需求响应优化控制方法。该方法以虚拟电厂内平抑波动和供需平衡为约束,对虚拟电厂内"全资源池"及虚拟电厂系统内部各单元之间的功率进行分配和协调,实现虚拟电厂参与电网的有效响应。最后,通过算例验证了本文方法的有效性。     

计及电动汽车不确定性的虚拟电厂参与AGC调频服务研究EI北大核心CSCD

电动汽车用户出行和响应的不确定性,为调度电动汽车参与自动发电控制(automaticgenerationcontrol,AGC)带来了挑战。基于此,采用经验模态分解法将火电机组调频偏差分解为高频、中频和低频部分,作为超级电容器、蓄电池以及可入网电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)的参考出力功率。建立了基于韦伯-费希纳定律的PEV用户响应模型,并引入PEV响应偏差阈值的概念,实现PEV赔偿风险—收益之间的平衡。以AGC调频效果最好及净收益期望最高为目标,建立含火电机组、混合储能系统及PEV的虚拟电厂参与AGC调频决策模型,采用改进的遗传算法对混合储能系统进行优化配置并优化调度虚拟电厂各部分的出力,制定了各时段PEV充放电补偿电价。算例结果表明,该模型能够显著提高AGC调频效果,且通过合理设置PEV响应偏差阈值,能最大化净收益期望值。     

基于场景集的虚拟电厂中储能系统优化配置研究

虚拟电厂作为一种新型的综合能源服务商,能够有效管理分布式电源并网发电.由于储能系统是虚拟电厂的重要组成部分,因此,有必要提出一种虚拟电厂中储能系统的随机优化配置方法以提高虚拟电厂的运行收益.基于蒙特卡洛抽样,生成分布式电源出力和负荷预测不确定性场景集.在虚拟电厂参与电力市场交易的背景下,以储能系统的建设和运维成本最小为上层目标函数,以虚拟电厂日运营成本最小为下层目标函数,建立了双层规划模型,对储能系统的位置、容量和电池类型进行优化,并采用粒子群算法和二阶锥优化求解该模型.通过算例仿真,分析了储能系统不同的配置方案对虚拟电厂经济性的影响,验证了该优化配置模型和算法的有效性.     

计及电动汽车不确定性的虚拟电厂参与AGC调频服务研究

电动汽车用户出行和响应的不确定性,为调度电动汽车参与自动发电控制(automaticgenerationcontrol,AGC)带来了挑战。基于此,采用经验模态分解法将火电机组调频偏差分解为高频、中频和低频部分,作为超级电容器、蓄电池以及可入网电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)的参考出力功率。建立了基于韦伯-费希纳定律的PEV用户响应模型,并引入PEV响应偏差阈值的概念,实现PEV赔偿风险—收益之间的平衡。以AGC调频效果最好及净收益期望最高为目标,建立含火电机组、混合储能系统及PEV的虚拟电厂参与AGC调频决策模型,采用改进的遗传算法对混合储能系统进行优化配置并优化调度虚拟电厂各部分的出力,制定了各时段PEV充放电补偿电价。算例结果表明,该模型能够显著提高AGC调频效果,且通过合理设置PEV响应偏差阈值,能最大化净收益期望值。     

虚拟电厂运营商与电动汽车用户的主从博弈定价策略

如何制定虚拟电厂运营商的售电价格及购售电策略,实现与电动汽车用户的双赢,是目前研究的热点。基于此,提出了以虚拟电厂作为售电运营商参与电动汽车有序充电管理的主从博弈模型,其中运营商通过主从博弈制定合理的售电价格引导电动汽车有序充电,并协调各类分布式资源参与电力市场。计及风电出力的波动性和常规负荷的不确定性,在建模中引入了条件风险价值理论。模型通过Karush-Kuhn-Tucker条件和对偶理论转化为混合整数线性规划问题准确求解。最后在算例中验证了建模方法的有效性,给出了虚拟电厂运营商的最优定价策略及内部出力计划,且分析了不同电动汽车比例、储能最大容量、风险偏好系数对最优解的影响,为虚拟电厂运营商提高收益提供了优化思路 。     

含广义储能虚拟电厂电–气–热三阶段协同优化调度

分析了虚拟电厂参与日前阶段、日中阶段以及实时阶段的三阶段调度优化流程,并根据广义储能中各部分设备响应速度和时间进行建模,以此为依据建立含广义储能虚拟电厂三阶段调度模型。在日前阶段,采用C&CG处理风光不确定性,建立有效快捷的电动汽车充放电管理模型,对广义储能中固定电热储能以及电动汽车充放电进行优化,进行24h整体优化;在日中阶段,利用替代型负荷之间的相互转换以及燃气轮机、锅炉的出力调整,对虚拟电厂调度计划逐个时段进行再调整;在实时阶段,建立时间解耦的空调集群模型,利用其快速响应特点,以半小时为步长,在实时风光场景下进行偏差平抑。仿真算例验证了所构模型的有效性,结果表明：通过多阶段调度以及广义储能的协同作用,可以有效降低虚拟电厂运行成本以及大幅提高虚拟电厂的供能稳定性。     

含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略

对于含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂,由于可调度充放电的电动汽车数量和风电机组出力均存在明显的不确定性,这样虚拟电厂在电力市场中参与竞价时就必须考虑这些不确定性。在此背景下,计及上述不确定性因素的影响,并在下述假定的基础上研究了含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略:风机出力的上下限为随机变量;日前能量市场和调节市场电价均为波动区间已知的随机变量;虚拟电厂中可调度充放电的电动汽车数量足够大,能够在平抑虚拟电厂内的风电机组出力波动的同时参与调节市场竞价。在同时考虑电动汽车电池放电损耗成本以及调节备用被实际调用比例的情形下,构建了虚拟电厂参与日前能量市场和调节市场的联合竞价策略的鲁棒优化模型。之后,采用IBM公司开发的高效商业求解器CPLEX 12.2对模型进行了求解。最后,通过算例对所构建的模型和采用的方法进行了验证,算例结果表明了所建立模型的合理性和求解方法的有效性。     

含风电和电动汽车的VPP现货市场投标鲁棒优化模型

当风力发电商(WPG)和电动汽车(EV)聚合商组成的虚拟电场(VPP)参与市场投标时,风电出力的不确定性、预测出力偏差以及市场价格的波动性,都是VPP在参与市场投标时需要考虑的因素。在计及上述因素的影响下,文中研究了由WPG和EV聚合商组成的VPP在日前市场和实时市场的联合竞价模型:假定VPP是价格的接受者,综合考虑日前和实时价格的不确定性,在日前市场中根据风电出力和市场价格的预测结果进行日前竞价,然后在实时市场上参与实时竞价。VPP不但可以通过EV充放电平抑WPG投标偏差,还可以根据价格信号进行充放电投标,实现削峰填谷。通过引入偏差考核机制,在日前和实时市场结束后进行统一结算。基于合作博弈理论,利用Shapley值法将总收益在WPG和EV之间根据各自的贡献进行合理分配。最后,通过算例验证了模型的可行性和有效性,结果表明VPP参与日前和实时市场可以增加收益,降低出力和价格不确定性带来的风险,为新能源参与现货市场的建设提供参考。     

含电动汽车充电站商业型虚拟电厂的日前调度优化策略研究

研究商业型虚拟电厂运行机制能为新能源电源入网提供一定的技术支撑。将风力发电系统、光伏发电系统、储能系统、电动汽车充电站整合为一个虚拟发电厂,可显著降低因新能源单独并网时的出力不确定性及电动汽车无序充电对电网造成的不良影响,减轻电网压力,并可有效促进新能源消纳。以虚拟电厂经济效益最优为目标,在满足各约束条件的前提下,对其进行调度优化策略研究。通过线性惯性权重粒子群算法及非线性惯性权重粒子群算法对所提模型进行求解,结果表明采用非线性惯性权重粒子群算法不仅能避免过早收敛陷入局部最优而且得到的效益更高。通过算例验证了该模型的合理性及求解方法的有效性。     

面向风电消纳的车-储-热协同调度策略

良好的需求侧管理能够有效应对风电出力的不确定性，提升风电消纳能力。然而，传统的需求侧管理机制，受参与元素单一的限制，严重影响了资源的利用效率。因此，文章提出一种面向风电消纳的车-储-热协同调度策略。首先，建立了需求侧用户热负荷非均匀特性模型，并将具有差异性的热负荷视作虚拟储热；其次，基于电动汽车的储能特性，建立了电动汽车充放电模型；随后，综合考虑用户扰动成本和电池折旧成本，建立了以风电消纳量最大为目标的调度策略；最后，在GAMS软件上进行算例分析，并与未计及电动汽车参与的调度策略进行对比。结果表明：通过车-储-热协同调度策略，风电消纳量增大了25.42%，投入产出比减小了10.3%。     

含风电的多种形式储能协调调度多目标优化模型

随着大规模储能的日渐广泛应用,其灵活的出力调节能力为含大规模风电接入的电网优化调度运行提供了解决思路。针对电力系统中储能以电源侧、电网侧以及用户侧等多种形式并存的情况,提出多种形式储能协调调度多目标优化模型。该模型考虑风储一体化电站、电网侧电池储能电站和电动汽车参与系统调度运行,深入挖掘多种形式储能的互补调节能力,促进风电消纳;电池储能电站面向电网调控运行,在参与系统调峰的同时提供备用,充分利用储能的可调空间优化系统运行。考虑到不同形式储能的利益主体不同,构建以风储一体化电站上网收益最大、系统总运行成本最小、电动汽车车主支付费用最小的多目标优化调度模型。最后基于十机算例系统的仿真实验说明：所提模型能兼顾各形式储能投资主体的利益,提高风电的消纳能力。     

促进新能源消纳的混合发电系统

太阳能发电功率逐日增加,以往单一的光伏发电系统并网运行的可调度性和可控性不足,提出了一种新的混合发电系统以提高调度的灵敏性.此系统包括风电场、光伏电厂、光热电站和电加热器.电加热器主要是将多余的风能、光能转化为热能并储存在太阳能发电厂的储热罐中,利用储热光热电站良好的可调度性和可控性,提高系统的旋转备用和爬坡能力,削减...     

基于电动汽车一体化电站的虚拟电厂智能调度

随着能源供应的日趋紧张,电动汽车的迅速发展势在必行,大量的电动汽车储能电池的无序充电将给电网造成负面冲击。为此,提出一体化电站的运营模式,建立包含有电动汽车充换储一体化电站和可中断负荷的虚拟电厂控制模型;以运行成本最小为调度目标,运用二进制粒子群算法,实现虚拟电厂的经济调度。最后,运用仿真算例验证了调度方案的可行性。结果表明,在虚拟电厂的控制下,充换储一体化电站与可中断负荷相互配合,可大大缓解高峰用电的紧张,起到削峰填谷的作用。     

电-热-氢综合能源系统鲁棒区间优化调度

该文采用鲁棒区间法挖掘电-热综合能源系统协调运行的潜力,以缓解风电功率的不确定性对电力系统的运行稳定性的影响,并构建风力发电与氢储能系统相结合的风-氢混合系统,考虑氢储能系统的热平衡需求,以充分发挥氢储能系统的储能效率,平抑风电的波动性。首先,介绍了考虑氢储能系统接入的电-热综合能源系统结构,并构建其数学模型;然后,以区间形式考虑风电的不确定性,构建含风电的鲁棒区间优化调度模型,使系统在所有风电出力允许区间内,均满足允许约束条件;再次,建立一种含风-氢混合系统的电-热综合能源系统鲁棒区间优化调度模型,采用对偶理论将原模型转化为单层模型进行求解,最坏情况下的风电不平衡功率由可调机组根据时变参与因子进行调整;最后,以PJM-5节点电力系统与6节点热力系统和辽宁省北部太和综合能源系统为例对所提模型进行分析,验证了模型的有效性。     

智能楼宇型虚拟电厂参与电力系统调频辅助服务策略

在先进量测技术与调控终端的支持下,智能楼宇中的电动汽车与空调负荷等需求侧灵活资源具有良好的功率实时响应潜力,可通过聚合形成虚拟电厂进而参与系统调频辅助服务。为应对参与调频辅助服务时对用户需求的影响,本文提出智能楼宇型虚拟电厂的控制策略。首先分析了虚拟电厂的调频工作模式,并建立了智能楼宇型虚拟电厂的典型需求侧资源模型和虚拟储能模型。其次考虑调频信号与用户侧的不确定性,建立基于机会约束规划的日前优化调度模型。然后基于成本最优的原则,实现实时的功率分配。最后,通过仿真算例验证了本文提出的虚拟电厂调频策略的有效性和可行性,需求侧资源的联合调度能在保障用户需求的情况下提高虚拟电厂的收益。     

计及电量电价弹性的主动配电网多时间尺度优化调度

电动汽车、可再生能源和储能的接入对配电网运行带来了新的挑战,若调度方法和模型制定不当,将影响到配电网的经济性和可靠性,以及电动车主参与调度的积极性。为此,提出了一种主动配电网多时间尺度优化调度方法。首先,在日前阶段构造了基于电量电价弹性的电动汽车充电模型,建立了一种主动配电网日前经济调度模型。然后,在实时阶段通过储能和电动汽车降低可再生能源预测误差对系统的影响。该方法在研究电量电价弹性对电动汽车充电影响机理的基础上,基于不同时间尺度可再生能源预测数据,决策电动汽车、储能和柔性负荷的调用。仿真结果表明,所提方法降低了配电网购电和电动汽车充电费用,减弱了可再生能源预测误差对配电网的影响,优化了负荷特性。