含光储联合发电系统的配电网双目标拓展无功优化

光储联合发电系统接入配电网给其优化调度带来了新的资源和挑战。分析了光储联合发电系统接入配电网后对配电网电压和网损的影响机理,揭示了光储系统的有功无功调控对配电网调压和降损的重要地位。构建了以系统有功网损最小和电压越限风险最小为优化目标的拓展无功优化模型。该模型在传统无功优化模型的基础上增加储能有功出力和光伏发电功率因数作为控制变量,丰富了有源配电网无功优化的内涵。采用带精英策略的非支配排序多目标优化遗传算法(NSGA-II)求取帕累托前沿,并根据模糊集理论选取最优折衷解。与多种无功优化方案进行仿真比较,结果表明所提出的双目标拓展无功优化模型能够实现含源配电网中有功潮流和无功潮流的协调优化,在充分挖掘系统节能降耗潜力的同时提高配电网电压运行安全裕度。     

基于PQ-QV-PV节点的光储输出功率主动控制方法

光伏接入配电网易产生电压越限问题,储能的有功调压能力和光伏逆变器的无功调压能力可向配电网提供有功和无功支撑,以减少电压越限并提高光伏的渗透率。通过分析光伏出力波动时光伏逆变器和储能对光伏并网点的电压调节机理,提出了一种基于PQ-QV-PV节点转换的光储输出功率主动控制方法。该方法首先给各个光伏并网点设置一个较小的电压波动范围,其次依照所提的主动控制策略将光伏并网节点类型根据并网点电压水平依次在PQ、QV和PV节点之间进行转换,从而在考虑减少网损的基础上将并网点电压限制在较小的范围内。仿真分析结果表明,该方法能很好地解决光伏接入下的电压越限问题。     

基于功率预测的光储发电系统控制策略优化

高效的光储发电系统控制策略不仅可以提高系统的效率,还能平抑太阳能发电输出功率的波动、改善光伏发电的电能质量.提出了一种基于功率预测的光储发电系统优化控制策略.对光伏功率预测算法进行优化,将基于跟随行为的人工鱼群算法与BP神经网结合,利用基于跟随行为的人工鱼群算法优化神经网络的权值和阈值.利用优化后的光伏功率预测方法预测...     

考虑光伏运行风险的光储充电站双层规划优化模型

光储充电站的容量规划与运行优化是一个多时间尺度的问题,因此提出一种考虑光伏运行风险的光储充电 站双层规划优化模型.首先,考虑到双层规划优化中两种时间尺度优化问题特征,建立含上层年时间尺度规划与下层 日调度周期优化的双层规划优化模型.其次,根据光伏出力预测误差概率分布,将光伏出力分为3种情况,利用期望 值分别计算光伏出力预测误差导致的弃光和切负荷风险费用,同时提出考虑光伏出力预测误差的储能风险运行策略. 最后,采用蒙特卡洛方法预测电动汽车充电负荷曲线.调用MATLAB中CPLEX 求解器求解模型.仿真结果表明, 考虑光伏出力预测误差后,光伏配置容量较为保守,且储能配置容量增加,减少了弃光和切负荷情况的发生.     

考虑不确定性的高速公路光储充电站选址定容

针对高速公路并网光储充电站选址定容中存在的不确定性,提出了一种基于数据驱动的分布式鲁棒优化的两阶段选址定容方法.阶段1基于蒙特卡洛模拟方法得到充电点的位置,利用整数规划模型确定充电站的位置;阶段2兼顾充电站利益及用户满意度,建立基于数据驱动的分布式鲁棒优化定容模型,通过KL(Kullback-Leibler)散度构建以...     

源网荷储互动的直流配电网优化调度

针对直流配电网内源荷的强随机性、波动性使得优化调度问题愈发复杂化,结合直流配电网低压网架灵活互联、可控的结构特点,深入分析可互动源荷特性基础上,提出源网荷储互动的直流配电网多目标优化调度方法.该方法通过提出源网荷储互动优化概念,综合考虑可互动负荷、储能及换流器的协同优化对系统运行成本和潮流分布的影响,建立了含光伏的多电...     

含光储系统的增量配电网时段解耦动态拓展无功优化

从增量配电网安全运行及经济效益出发,针对高渗透率分布式光伏接入配网引起的相关问题,构建以系统有功损耗、电容器及变压器调节代价、储能调节代价综合最小为目标的时段解耦动态拓展无功优化模型。在传统无功优化的基础上增加储能有功调节能力和光伏无功调控能力,将动态无功优化解耦为多时段静态无功优化,采用灾变遗传算法求得含高渗透率光伏及储能的增量配网无功优化方案。仿真结果表明,提出的时段解耦动态拓展无功优化模型能够提高增量配电网的无功优化效果,在减少电网损耗、降低设备调节成本的同时,兼顾电网电压运行的安全性。     

风—光—储混合电力系统的博弈论规划模型与分析

综合分析由风力发电、光伏发电和储能电池组成的混合电力系统的技术经济特性,提出一类基于博弈论的混合电力系统规划模型。该模型以风力发电、光伏发电和储能电池的投资者作为博弈参与者,选取发电/储能容量作为参与者的策略,其收益计及发电/储能电池的全寿命周期费用、售电收入、系统供电可靠性等因素。根据博弈模型中可能的联盟关系,提出了...     

基于交替方向乘子法的主动配电网日前两阶段分布式优化调度策略

随着主动配电网中可控设备的大量接入,亟需提出新的优化调度策略以适应主动配电网日益复杂的调度运行.针对此问题,综合考虑主动配电网的运营成本和网络损耗,提出了一种日前两阶段分布式优化调度策略.第一阶段为有功优化阶段,考虑可控资源的有功调节作用,以配电网运营成本最小为目标进行经济优化调度;第二阶段为无功优化阶段,在第一阶段调...     

基于经济性的互联网数据中心光-储协同优化配置

互联网数据中心体量大、能耗高,近年来逐渐成为节能降耗的重点领域。基于对数据中心用电需求特征和电网电价机制的分析,提出一种基于经济性的互联网数据中心光伏和储能电池协同优化配置模型。通过该模型求得光伏和储能电池的最优配置方案,以降低数据中心的运行成本。该方案使得数据中心对当地电网电力具有较低的依赖性,充分利用了光伏供应的电力。仿真实例表明,在数据中心结构、负荷和运行环境相同的情况下,该方案可以有效降低数据中心的运行成本,具有较高的实用化价值。     

含光伏电站和蓄电池储能系统的主动配电系统状态估计

间歇性和随机波动性的分布式新能源大规模接入,储能系统与电动汽车的随机充放电以及智能量测装置的量测误差等使得主动配电系统的态势感知面临诸多挑战。考虑到光照强度、温度及电池荷电状态等影响因素,文中搭建了含光伏发电电源、配电网和蓄电池储能负荷的主动配电系统状态估计模型。首先,基于光伏五参数模型和电池内阻模型,推导出光伏系统和蓄电池储能系统的量测函数及雅可比矩阵。然后,结合配电网的状态估计模型,将电气量和非电气量统一标幺化后,对主动配电系统进行状态估计及不良数据处理。最后,在IEEE 33节点系统下进行了仿真验证。仿真结果表明,与光伏系统和蓄电池储能系统作为PQ节点的模型相比,所提方法扩展了与光伏系统和蓄电池储能系统相关的状态估计和不良数据处理能力,且提高了配电网的状态估计精度。     

基于博弈论的配电网中多级微电网优化配置分析

随着分布式发电和微电网技术的发展,未来配电网中将分布着多种规模不同的微电网系统,投资主体也将呈现多样化趋势,为配电网规划设计带来巨大挑战。文中探讨了配电网中的多级微电网结构,选取用户、以能源服务公司为代表的投资开发商和电力公司为参与者,分析了不同投资主体的利益关系,综合考虑分布式电源投资费用、购售电费用、补贴、环保收益、供电可靠性收益等因素,建立了基于不同投资主体的经济模型。结合博弈分析方法,提出了一种基于博弈论的配电网中多级微电网优化配置模型。从经济性角度,以光蓄微电网为例,探讨分析了竞争博弈模式下不同投资主体的优化配置方案,为未来配电网中微电网的设计和建设提供了参考。     

广域储能电站定容-选址一体规划

针对储能电站在大规模风电并网电力系统中的容量和选址规划问题,提出广域储能电站定容-选址一体规划方法。首先,针对简单辐射网络与复杂网络,考虑储能四象限运行特性,基于PV曲线法,定量分析论证储能电站容量与位置对系统静态电压稳定和风电消纳能力的影响机理,提出储能电站定容和选址思路;其次,综合考虑系统静态电压稳定、风电消纳能力、网损及储能投资4方面,以风电消纳年收益最大,以及系统静态电压稳定裕度变化率、网损成本、储能电站等年值投资成本最小为目标构建广域储能电站定容-选址一体规划模型,提出嵌入潮流计算及粒子群算法的遗传算法求解模型。以新疆准东大型风电基地为例,验证了所提方法的有效性。     

基于序优化的分布式光伏配电网储能系统容量评估

我国分布式光伏发电产业近年来实现快速增长,对所在配电网的运行提出严峻挑战。由于分布式光伏发电具有随机性、波动性与不确实性,需要一定容量的储能系统来提供灵活的调节能力,以实现配电网的安全可靠运行。因此,研究针对分布式光伏配电网储能系统的容量评估具有重要意义。建立考虑分布式光伏并网的配电网运行模拟模型,利用多场景生成技术与序优化求解方法,模拟不同储能系统容量规划下的分布式光伏并网运行情况,从而得到最优配电网储能系统配套容量。结果表明,利用序优化方法可以实现快速高效求解,得到适应于配电网运行需求的储能系统容量配置方案。     

基于联盟博弈的多微网共享储能联合配置与优化

在“双碳”目标的背景下,亟须充分调度新型电力系统中的灵活资源。同时,共享储能的理念打破了传统储能经济运营模式,对提高储能运行效益具有革命性意义。考虑到储能设备的容量配置和运行优化是耦合的,在能源细胞-组织框架下提出共享储能联盟博弈的双阶段多目标优化配置方案,并采用Shapley法公平分配联盟合作成本。首先,建立考虑设备投资、功率波动和售购电价的多目标总储能配置模型,基于NSGA2算法求得联盟整体储能规划的Pareto前沿面。然后,以细胞间交互功率最低为原则,分别计算各细胞内部的储能容量和功率配置。通过比较联盟合作的收益与参与者群体分割的子合作收益,以判断能源细胞联盟的稳定性,并依据Shapley法对各能源细胞进行成本与利益分配。最后,采用居民、商业和工业3类能源细胞的博弈算例对不同合作方案进行对比分析,验证了所提方法的有效性。     

Grey Wolf Optimizer for Optimal Sizing and Siting of Energy Storage System in Electric Distribution Network

One of the most important issues that must be taken into consideration during the operation of distribution network is improving the network reliability. This objective can be achieved by connecting energy storage systems (ESSs) to the network; the correct size and location of these ESSs cause enhancing of the system reliability. This paper proposes an efficient methodology based on the Grey Wolf Optimizer (GWO) to determine the optimal size and location of ESSs in a distribution network so as to minimize the total annual cost of system comprising the cost of energy not supplied (ENS), the ESSs' investment costs and operating costs. The proposed methodology is applied to two radial distribution systems, a 30-bus, 11-kV system and a 69-bus, 12.6-kV system. The results obtained via the proposed GWO are compared to those obtained via classical approaches, dynamic programming (DP), and meta-heuristic algorithms (PSO). In the case of a 30-bus network, the total cost is saved by 14.12% from the base case, network without ESSs; and, in the case of a 69-bus system, the cost is saved by 39.03%. Additionally, particle swarm optimization (PSO) and artificial bee colony (ABC) algorithms are programmed and their results are compared with those obtained via the proposed GWO. The obtained locations and sizes of ESSs encourage the usage of the proposed methodology due to its ease and efficiency in solving the optimization problem under study.     

光伏储能逆变器系统结构研究

从技术难易度、能源利用效能、成本、应用领域四个方面,针对微电网中常见光伏储能系统结构进行对比分析,提出了一些新的光伏储能系统并给出其优缺点分析.所述结果有助于全面理解光伏储能系统结构,对于产品开发中的系统结构设计人员及系统集成专业人员设备选型有重要价值.     

用户侧分布式储能鲁棒博弈优化调度方法

针对开放电力市场环境中多主体电能交易机制下系统的经济调度问题,提出了一种基于合作博弈理论的用户侧分布式储能鲁棒博弈优化调度方法.该方法旨在协调配电网与用户之间的能量交互,通过寻找博弈模型的均衡点来制定最优的用户侧储能调度策略,提高系统的新能源消纳水平和经济效益.其次,为减少系统中源荷功率不确定性对实际调度运行过程中系统...     

楼宇能量管理系统的光伏消纳与储能调度研究

随着分布式能源渗透率的不断提高,构建以楼宇为单位的能量管理系统成为用户侧能源消费结构变革的必然趋势。文章以含有光伏和储能装置的楼宇为对象,根据负荷特性将楼宇负荷分为可调度负荷和不可调度负荷,建立楼宇电费最低和光伏最大本地消纳模型,研究这2个模型在不同权重系数下的目标函数,采用改进离散二进制粒子群优化算法(discrete binary particle swarm optimization algorithm,DBPSO)优化可调度负荷的工作时间。在不同情形下进行仿真,验证了所提模型在光伏本地消纳和楼宇能量管理方面的有效性和经济性。