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.     

考虑共享储能容量配置的多虚拟电厂优化运行方法

由于分布式能源具有间歇性和波动性的特点,其大规模接入电网会对系统稳定性产生一定的影响。为了减少用户侧用电成本以及提高新能源的消纳能力,在多虚拟电厂背景下提出共享储能系统促进风光消纳的规划和运行双层决策博弈模型。上层模型对共享储能电站投资运行成本进行等年值转换分析,以共享储能总成本最低且使用寿命尽可能的长为目标函数建立模型;下层模型以虚拟电厂运行成本最低及弃风弃光最小为目标函数建立运行优化模型。采用鲸鱼算法与CPLEX商业求解器结合的形式对共享储能电站的容量配置、充放电行为以及虚拟电厂运行状态进行求解,并通过设置3个场景算例对所提方案进行验证,结果表明,所提方法可以优化共享储能电站容量最优配置和充放电策略,提高可再生能源的消纳能力和虚拟电厂系统运行效率,兼顾供给侧与需求侧的利益,使电能分配更加公平合理。     

配电网中广义虚拟电厂的柔性优化规划问题研究

分布式能源大量接入增强了电力系统不确定性,更容易出现电力不足或过剩的情况,为此需要的资源整合优化可以通过虚拟电厂技术实现。为解决配电网中分布式新能源、柔性负荷、储能等多种资源在虚拟电厂中的聚合与优化配置问题,定义了配电网中各项可控与不可控资源的柔性描述,以固定值、偏差量的形式描述其分布的柔性区间,并基于柔性参数的计算建立了以可控柔性总成本最小为目标的虚拟电厂柔性优化规划模型,通过柔性平衡条件和基本的不等式约束计算得到规划模型最终的约束条件。通过实例演算,表明该求解虚拟电厂柔性优化规划模型可以考虑经济性与规划裕度,选择适应性最优的配置方案,由此说明该柔性优化方法可以有效应用于虚拟电厂。     

考虑光伏发电和储能系统调压能力的配电网储能容量优化配置

接入中低压配电网的高渗透分布式光伏发电易引起双向潮流现象,而现有无功补偿技术无法解决由此引起的配电网电压大范围波动问题。为此考虑到分布式光伏发电和储能系统的无功调节能力,研究通过协调控制储能系统和光伏发电输出的无功功率或有功功率实现配电网电压越限调节的方法,提出一种以配电网电压越限调节为目标的二层储能系统优化配置模型。内层优化模型以协调分布式光伏发电和储能系统的输出功率为前提,旨在消除电压越限;外层优化模型以全年电压越限分布最优为前提,旨在实现储能容量的最小化配置。利用差分进化算法对二层优化模型进行求解,并以IEEE33节点配电网为算例进行仿真。仿真结果验证了所提优化配置方法在改善配电网电压分布状况方面的效果。     

面向电网辅助服务的虚拟储能电厂分布式优化控制方法

虚拟储能电厂是实现大规模分布式储能并网的有效手段。构建了协同用户侧储能单元的分布式控制方法,使得虚拟储能电厂既可满足电网运营商的实时功率请求,又能够为配电网提供局部电压支持,有效参与电力系统辅助服务。该控制方法基于分布式优化算法,利用了一类对偶一致性交替方向乘子法,实现了所建立模型预测控制问题的完全分布式求解,能快速协调分布式储能,平抑可再生能源出力波动对电网影响。基于IEEE 33节点与119节点系统的仿真算例验证了虚拟储能电厂与该分布式模型预测控制策略的有效性。     

计及碳中和效益及清洁能源消纳的虚拟电厂双层协同优化调度

为实现碳达峰,提高电网对高渗透率清洁能源的调控能力,亟需对焦低碳视角的调峰调频资源。虚拟电厂可以有效地控制其内部分布式能源且兼容性强,可作为低碳型调峰调频资源,建立高效的分布式能源体系并促进清洁能源的配置与消纳。虚拟电厂双层协同优化调度模型,首先考虑分布式主体运行时的碳中和成本,建立以经济性和碳中和效益为目标函数、以各种负荷供需平衡和耦合设备运行限制为约束的多时间尺度优化模型;然后依据搭建的系统模型进行计算分析。分析结果表明,引入储能设备可以降低综合能源系统的运行成本,提高能源的利用率,平抑清洁能源和负荷的随机性和波动性,为面向高渗透率和碳排放约束的虚拟电厂系统优化运行提供支撑。     

用户侧共享储能的优化配置及对碳排放的影响

在碳达峰、碳中和的战略目标下，随着光伏等分布式能源广泛应用，储能系统的需求也急剧增加，而用户在安装储能时势必会对碳排放产生影响。首先，基于用户用电行为的差异性，建立了用户侧共享储能双层优化配置模型，上层以多用户的年综合成本最低为目标函数，优化用户预计加装的共享储能容量和功率；下层优化模型以日运行调度成本最小为目标函数，优化共享储能充放电策略。接着，建立用户碳排放成本数学模型。然后，采用该模型求解方法，一阶段使用Yalmip求解器求解共享储能的最优配置结果，二阶段计算碳排放成本，研究共享储能配置结果对碳排放的影响。最后，通过算例分析与各用户单独配置储能进行对比，验证了所提共享储能优化配置模型和充放电策略的有效性，说明了用户配置共享储能利用峰谷价差进行套利时，碳排放成本增加。     

基于BAS-IMOPSO算法的风电系统储能优化配置

风力发电作为清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛。但风电出力的随机波动性对电力系统电能质量产生了不利影响。储能系统具有灵活的双向调节能力,引入储能可有效平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。本文考虑储能接入节点与容量不同对风电出力波动的平抑效果不同,以系统电压偏差、日有功网损和系统内储能接入总容量为目标函数建立多目标储能优化配置模型,并采用改进多目标粒子群算法（BAS-PSO）求解该模型。模型求解结果为一组pareto最优解,为在其中选取最优储能配置方案,采用基于信息熵的逼近理想解排序法,得到最佳储能接入节点与容量。在IEEE-33节点配电网系统中对所提模型进行仿真验证,结果表明储能系统可有效降低配电网的电压偏差与有功网损,提高了系统的电能质量与运行经济性,并具有削峰填谷的作用,同时验证了BAS-PSO算法的有效性。     

考虑出力外特性的虚拟电厂多目标优化调度

由于各分布式能源的差异性和不可控性,实现虚拟电厂具备与常规电厂类似的出力外特性已成为虚拟电厂运行面临的重要挑战。为此,从研究虚拟电厂出力外特性的具体内涵出发,对目标功率曲线和功率基线进行刻画;同时考虑风电、光伏、储能、电动汽车等多种分布式电源运行约束及其互补关系,兼顾虚拟电厂的出力外特性以及经济性和环保性,构建了多目标虚拟电厂优化调度模型。针对模型的复杂性,将所建模型线性化后转换为混合整数线性单目标优化模型,并用GAMS软件进行求解。算例结果表明,储能设备的容量大小和充放电速率是影响虚拟电厂出力外特性的主要因素,在优化运行中考虑出力外特性能够充分发挥虚拟电厂的削峰填谷作用,实现各分布电源的友好并网。     

考虑空调群虚拟储能的配电网电压无功协同控制研究

针对高渗透率分布式新能源接入低压配电网中引起局部节点电压偏高的问题,提出考虑空调群虚拟储能的配电网电压无功优化控制模型.首先基于楼宇蓄热特性对电热虚拟储能进行建模,该模型以配电网日运行成本、电压偏差最小为目标函数,采用多目标模糊规划模型,合理控制配电网中分布式能源、储能电池、静止无功补偿装置(static var generator,SVG)和上级电网的输出功率.最后以南方夏季系统运行场景为例,对控制系统进行仿真实验.通过IEEE 33节点系统仿真验证,结果表明:考虑虚拟储能的低压配电网系统在保证建筑内人体舒适度的同时对于维持电压稳定性具有良好的效果,并削减了储能电池充放电次数与深度,降低了配电网的日运行成本.     

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。     

电力市场环境下虚拟电厂两阶段能量经济优化调度

随着分布式可再生能源在电网中的渗透率不断增加,虚拟电厂作为一种高效管理分布式可再生能源的技术已经引起国内外学者的广泛关注。提出一种非管制电力市场环境下的虚拟电厂两阶段能量经济优化调度方法,该方法将虚拟电厂的调度分为日前和日内2个阶段。在日前阶段,基于预测信息制定次日的最优调度计划并与日前电力市场签订协议;在日内阶段,以日前计划为参考,采用模型预测控制策略调整日内的运行计划,以消除由于预测误差导致的净负荷波动,同时尽可能减少来自日内平衡市场的罚款,降低总体运行成本。所提出的模型均使用商业求解器Gurobi进行求解。仿真数值结果表明：所提出的算法通过日前计划和日内调控的手段提高了可再生能源设备的利用率,具备一定的经济性和实用性,为虚拟电厂的经济调度提供了新的思路和途径。     

Stochastic operational scheduling of distributed energy resources in a large scale virtual power plant

Virtual Power Plant (VPP) is introduced as a tool for the integration of distributed generations, energy storages and participation of consumers in demand response programs. In this paper, a probabilistic model using a modified scenario-based decision making method for optimal day ahead scheduling of electrical and thermal energy resources in a VPP is proposed. In the proposed model, energy and reserve is simultaneously scheduled and the presence of energy storage devices and demand response resources are also investigated. Moreover, the market prices, electrical demand and intermittent renewable power generation are considered as uncertain parameters in the model. A modified scenario-based decision making method is developed in order to model the uncertainties in VPP’s scheduling problem. The results demonstrated that the optimal scheduling of VPP’s resources by the proposed method leads VPP to make optimal decisions in the energy/reserve market and to play a dual role as a demand/generation unit from the perspective of the upstream network in some time periods.     

电力市场环境下虚拟电厂两阶段能量经济优化调度

随着分布式可再生能源在电网中的渗透率不断增加,虚拟电厂作为一种高效管理分布式可再生能源的技术已经引起国内外学者的广泛关注。提出一种非管制电力市场环境下的虚拟电厂两阶段能量经济优化调度方法,该方法将虚拟电厂的调度分为日前和日内2个阶段。在日前阶段,基于预测信息制定次日的最优调度计划并与日前电力市场签订协议;在日内阶段,以日前计划为参考,采用模型预测控制策略调整日内的运行计划,以消除由于预测误差导致的净负荷波动,同时尽可能减少来自日内平衡市场的罚款,降低总体运行成本。所提出的模型均使用商业求解器Gurobi进行求解。仿真数值结果表明：所提出的算法通过日前计划和日内调控的手段提高了可再生能源设备的利用率,具备一定的经济性和实用性,为虚拟电厂的经济调度提供了新的思路和途径。     

虚拟电厂接入配电网的电力系统调度灵活性研究

由于虚拟电厂(Virtual Power Plant,VPP)中存在波动电源,使得火电机组更加频繁地调节,甚至启停,需要系统具有更强的备用来匹配,为电力系统调度灵活性带来了极大挑战。为了研究VPP接入配电网的调度灵活性问题,分别建立火电、储能系统(Energy Storage System,ESS)的灵活性数学模型,针对VPP的弃风和甩负荷风险,建立VPP接入配电网的经济调度模型,提出了系统综合调度灵活性指标,用以反应系统中灵活性资源间的互补性。基于6节点系统研究加入ESS和不同置信区间下的风力发电对系统灵活性的影响,探讨系统调度过程中经济性和灵活性的平衡关系,对所提指标进行量化分析,验证所提指标的有效性。     

考虑最佳期望输出与荷电状态的风电场储能容量优化方法

风电场储能配置成本与功率波动平抑效果相互制衡,而储能容量的最优化则是解决上述问题的重要方式。为此,首先以并网功率目标值偏移量方差最小为优化目标,计算最佳期望输出,消除功率波动平抑输出目标值设定的主观性,并作为储能容量最优化的理论前提。其次,引入储能荷电状态(SOC)参量,基于模糊控制理论,根据SOC和充放电状态适时调整充放电功率,构建储能系统充放电策略,有效抑制过度充放。最后,由SOC关联的惩罚成本与运行成本之和最小建立优化模型,实现兼顾调度决策需求、储能系统运行寿命和经济性的储能容量最优化。利用改进的粒子群优化算法对相关优化问题进行求解。通过山东某风电场实际运行数据进行验证,对比分析结果表明了该方法的有效性。     

含源-荷-储的虚拟电厂经济性优化运行研究

虚拟电厂(VPP)作为一种新兴的能源聚合形式,可以降低风电、光伏等新能源入网时输出功率不确定性对电网安全的影响,提高供电可靠性,是未来新能源并网发展的方向。为提高VPP的调度灵活性,降低发电成本,使VPP获得更好的效益,在以往研究的基础上考虑负荷对VPP的影响,构建了考虑源-荷-储联合运行的VPP经济性优化调度模型,为减小预测误差并提高VPP收益,调度模型采用了多时段尺度优化和多市场盈利模式,最后采用粒子群算法对模型进行求解,优化VPP内各能源的出力。仿真算例分析了VPP内部各电源及VPP的出力优化情况,对比分析了可中断负荷参与VPP调度及其占比变化对VPP收益的影响以及4种不同运营模式下VPP的经济性差异。仿真结果表明,通过聚合适当比例的可中断负荷并采用合理的运营模式可以提高VPP的灵活性和经济性,算例验证了源-荷-储联合运行的VPP经济性优化调度模型的合理性。     

考虑不确定性因素的虚拟电厂竞标模型

考虑了由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成的虚拟电厂(VPP).VPP可参与中期合同市场、日前市场以及平衡市场的运营,以利润最大化为其优化目标.由于电价和风电出力的不确定性以及不平衡惩罚的存在,VPP的竞标存在风险.针对电价预测精度较高、误差分布规律可以较为准确描述的特点,采用随机规划的方法处理电价的不确定性;针对风电出力预测精度较低、概率分布难以准确刻画的特点,采用鲁棒优化的方法处理风电出力的不确定性,即将不确定的风电出力限定在一个确定的区间内,通过调节鲁棒系数决策出不同程度上抑制不确定性影响的优化调度方案.基于上述两种方法,并考虑环境成本,建立了VPP鲁棒随机竞标模型,提高了VPP的实际利润,同时减轻了计算负担.算例分析证明了鲁棒随机竞标模型的有效性.     

配电网络公共储能位置与容量的优化方法

在含有分布式电源的配电网中为储能选取合适的位置和容量,可以有效地减少储能投资,优化整个电网的经济效益。为此,提出了一种储能容量和位置优化方法,在现有文献方法的基础上增加了容量修正环节,能够在达到相同目标的前提下降低总成本,迭代收敛更快。首先,建立了储能位置与容量的优化模型:以整个电网总成本最小为目标,以储能充放电功率、容量及所在位置节点为优化变量,约束条件考虑了荷电状态(SOC)限制及充放电功率、电压上下限;然后,给出了采用遗传算法求解模型的步骤;最后,对IEEE 33节点配电网的算例验证结果表明,与传统方法相比,在优化后得到同样的储能位置时,所提方法得到的储能容量更小,且电网总成本更低。