计及需求响应的区域综合能源系统双层优化调度策略

需求响应聚合商通过需求响应聚合用户的可转移负荷和可削减负荷,提高区域综合能源系统运行的灵活性和经济性。考虑综合能源系统运营商和需求响应聚合商之间的交互博弈关系,建立了计及需求响应的区域综合能源系统双层优化调度模型。上下层分别以区域综合能源系统运营商和需求响应聚合商经济收益最大为目标,利用KKT条件和线性化方法将双层模型转化为单层混合整数线性优化模型进行求解。结果显示,通过分时电价和需求响应补偿价格引导用户调整用能计划,可在提高综合能源系统运营商和需求响应聚合商的利润的同时实现削峰填谷,减少对电网安全稳定运行造成的影响。     

综合能源系统综合需求响应行为研究

面向耦合电、气、冷、热等多种形式能源的综合能源系统,研究柔性负荷、储能和电动汽车等需求侧资源的综合需求响应,有利于挖掘多能负荷的响应潜力,激发综合能源系统的灵活性,提升能源利用效率。首先以区域电-气互联综合能源系统为基础,构建了园区级冷-热-电-气综合能源系统,其次建立了综合能源系统调度模型,通过节点能量平衡方程分析节点能源价格,明确了系统调度-能源价格-综合需求响应的传递关系,然后基于节点能源价格建立了考虑柔性负荷、储能、电动汽车为参与主体的综合需求响应模型;最后通过算例分析了柔性负荷、储能、电动汽车的响应情况,基于节点能源价格对不同位置多能用户综合需求响应前后的负荷曲线进行了分析。     

基于演化博弈的区域电–气互联综合能源系统用户需求侧响应行为分析

随着用户侧多能负荷尤其是气-电负荷的耦合程度不断加深,用户需求响应的准确建模及用能行为分析对区域电-气互联综合能源系统的建设至关重要。该文建立了区域电-气互联综合能源系统调度优化模型,通过节点能量平衡方程分析节点能源价格;基于节点能源价格,以用户市场消费剩余量化节点区域用户能源消费的估值,考虑多能用户气、电负荷的可替代性,建立基于演化博弈的需求响应模型;基于演化博弈过程,通过不同的用能策略修订协议进行求解;最后,通过算例对用户响应行为进行推演,分析用户基于演化博弈的用能行为趋势及其对系统的影响。     

考虑多尺度需求响应的跨区域综合能源系统运行策略

在考虑跨区域综合能源系统多能交互的基础上,提出一种考虑多尺度需求响应的优化运行策略。首先针对响应时间建立多尺度需求响应,包括邀约需求响应和实时需求响应,其中邀约需求响应分为日前24h邀约响应模型和日内4h邀约响应模型,实时需求响应建立日内15min实时响应模型;其次考虑电、热、冷、气不同负荷在不同时间尺度下的响应比例不同,建立多时间尺度下不同比例负荷需求响应模型。最后,建立由跨区域能源服务商发布需求响应信息、负荷聚合商参与需求响应、调整用能时间和方式的跨区域综合能源系统运行模型,跨区域能源服务商利用优化后的负荷曲线调整系统内部的机组出力和系统间的功率交互。算例结果有效地论证了所提运行策略的合理有效性,各区域综合能源系统的利润和负荷聚合商的综合效益均有所提高。     

基于综合需求响应的负荷聚合商最优市场交易策略

在区域综合能源系统(IES)层面上,从市场角度入手,提出建立电-气-热多能源日前市场,阐述了负荷聚合商(LA)参与多能源日前市场的基本交易机制。在该市场模式下建立综合需求响应(IDR)模型,进而以LA利润最大为优化目标,研究基于IDR的电-气-热最优联合交易策略。为保证市场交易满足区域IES的安全运行要求,建立了电-气-热IES的网络模型。以IEEE 33节点配电网-11节点气网-6节点热网的区域IES为例验证了所提方法的有效性,通过对传统需求响应(DR)和所提多能源市场IDR模型的对比分析,验证了所提多能源市场IDR模型不仅有利于提升LA的市场盈利,而且通过多能源峰谷互济可满足多元负荷需求,平抑负荷波动。     

考虑精细化潜力评估的负荷聚合商优化调度

负荷聚合商可以聚合用户负荷,实现需求响应,缓解电网压力。为了减轻用户需求响应能力差异和响应行为不确定对负荷聚合商响应特性的影响,构建了需求响应潜力评估模型并提出基于精细化潜力评估的负荷聚合商优化调度模型。首先设计使用 4 个指标,建立基于用户历史用电数据的需求响应潜力精细化评估模型,将需求响应潜力的评估精细到设备级,研究在不同经济激励下的用户及设备的需求响应潜力。然后将需求潜力评估模型与负荷聚合商的优化调度模型相结合,求得最优的调度结果。仿真结果表明,设计的模型能精确反应用户及设备的需求响应潜力,将此模型和负荷聚合商的优化调度模型结合可以充分发挥用户的需求响应能力,提高用户满意度,调动用户的积极性,从而提高负荷聚合商的可靠性和整体的经济性。     

考虑电热联合需求响应的区域综合能源系统多目标双层优化调度

由于区域综合能源系统的多种能源之间存在耦合与互补,电热联合需求响应为区域综合能源系统的优化调度提供了新的手段.本文首先建立能源用户的电力需求响应和热力需求响应模型,提出考虑电热联合需求响应的区域综合能源系统日前多目标优化调度模型.然后,为解决分布式电源与负荷不确定性引起的日前调度偏差,构建了基于模型预测控制的日内滚动优化调度模型.最后,本文对带精英策略的非支配排序遗传算法进行改进,提高了调度模型的求解效率.算例表明,本文提出的模型可有效解决区域综合能源系统的多目标双层优化调度问题,电热联合需求响应可以有效提升区域综合能源系统的经济性和能效水平.     

需求响应下基于近似动态规划的气电联合系统经济调度

气电联合系统协同运行能显著提高能源利用效率,其运行优化得到了广泛关注。文章建立了考虑需求响应（demand response,DR）的气电联合系统经济调度模型,并提出了基于近似动态规划（approximate dynamic programming, ADP）算法的联合系统经济调度策略。首先,采用粒子群（particle swarm optimization ,PSO）优化算法对用户侧的负荷曲线进行优化,从而最小化用户补偿费用和峰谷差率;随后建立线性化的气电联合系统运行模型,借助ADP算法求解。以Grave 6节点电力系统和14节点天然气网络进行仿真分析。仿真结果验证了所提模型和求解算法的有效性,考虑供需两侧的气电联合优化能提高能源利用效率。     

电力需求响应机制下基于多主体双层博弈的规模化电动汽车充放电优化调度EI北大核心CSCD

针对电力需求响应机制下电动汽车调度场景涉及的多元决策主体间的复杂博弈互动关系,该文提出多电动汽车聚合商分别整合规模化电动汽车入网参与电力市场竞价,并依据竞价结果指导电动汽车实时充放电优化调度的多主体双层博弈模型。首先,基于logit协议构建电动汽车充放电调度的多策略集演化博弈模型;其次,构建多电动汽车聚合商在电力市场中竞标购/售电价格的非合作博弈模型;再次,用复制者动态描述配电网运营商向各聚合商分配需求响应时段响应电量的策略演化;最后,联合求解双层博弈模型的演化均衡和纳什均衡,得到三主体的最优稳定策略。算例分析表明,提出的模型在实现负荷削峰填谷的同时,可有效平衡电动汽车用户、电动汽车聚合商和配电网运营商三者之间的经济利益。     

考虑用户互补聚合响应与热能传输延时的综合能源园区运营商两阶段短期优化调度

发展冷/热/电/气协同的综合能源系统是提高能源利用效率和新能源就地消纳率的有效手段,综合能源园区是综合能源系统的典型代表,研究其调度策略具有重要意义。建立了综合能源园区系统供给侧、需求侧和传输侧的模型:在需求侧,通过分析用户内部能量耦合关系提出了一种不影响用户舒适度的用户互补聚合响应策略;在传输侧,建立了环形热网的传输延时模型,以提高园区运营商收益和风电就地消纳率为目标,利用用户互补聚合响应与热能传输延时优势互补,提出了一种两阶段短期优化调度策略。对所提策略在6节点电网和5节点热网耦合系统算例中进行了多场景仿真分析,结果表明:考虑热能传输延时能够实现供需两侧高效配合并在日内调度中更充分地发挥用户互补聚合响应作用;日前优化调度和日内优化调度策略相配合的两阶段优化调度策略可同时提高运营商收益和风电消纳能力。     

考虑天然气压力能综合利用的微能网气-电需求响应模型

针对天然气压力能利用模式单一及调压站冷能利用困难导致的能源利用率低等问题,提出天然气高压管网压力能发电和冷能综合利用集成方案,并针对调压站地理特性及各能源供给波动性导致的能源供应不稳定等问题,构建了天然气压力能与电、气、冷、热等多种能源相结合的微型综合能源网架构,实现其多能耦合互补;同时,通过价格型和激励型2类响应建立气-电综合需求响应模型,前者基于价格弹性矩阵建立气负荷和电负荷的需求响应模型,后者通过补贴激励的方式对天然气管网进行调峰。综合考虑该微型综合能源网的能耗成本、运维成本、环境成本及需求响应,构建考虑天然气压力能综合利用的微能网气-电需求响应优化调度模型,计算分析了不同场景下微能网电-气-冷能的优化调度结果,对所提出的集成方案及气-电需求响应模型的可行性与有效性进行了验证。     

园区能源供需价量双层Stackelberg博弈模型

针对园区能源交易中能源商和用户的价量优化问题,提出园区能源供需价量双层Stackelberg博弈模型。上层模型能源商以实现自身利益最大化为目标,考虑多能流率平衡约束和外网交互约束、电转气、储电/热和燃气轮机等源储约束,通过竞争决定能源价格;下层模型考虑用户用能需求响应,以用能成本最小化为目标,考虑负荷需求约束,根据能源商的决策价格,决定用能需求,能源商进一步根据用户用能需求优化能源价格,反复迭代至收敛。算例结果显示所提方法能有效实现双方效益最大化。     

含氢能利用和需求响应的综合能源系统低碳优化

为构建安全高效、低碳清洁的可持续能源系统，提出一种计及氢能利用和综合需求响应的综合能源系统低碳协同优化调度策略。首先，为充分发挥氢能的多方面效益，构建集成氢能耦合的能源设备数学模型。其次，为发挥用户负荷的可调度能力，建立含阶梯型补贴机制的电-热-冷多能负荷的综合需求响应模型。最后，针对综合能源系统的低碳特性，在优化模型中引入奖惩阶梯型碳交易机制，建立低碳经济优化模型，并采用CPLEX对所提模型进行求解。仿真结果表明，所提调度策略能够有效降低系统总成本及碳排放量，实现系统经济、环保及灵活运行。     

基于服务商引导的综合能源系统源-荷协同优化方法

随着能源市场的逐步开放,大量市场因素涌入传统集中式优化调度策略。在此背景下,以园区综合能源系统(community integrated energy system,CIES)优化运行为应用场景,提出了基于综合能源服务商(integrated energy services provider,IESP)引导的源-荷协同优化运行模型。在需求侧,考虑园区可转移电、气负荷以及建筑物维护结构虚拟储热特性建立综合需求响应(integrated demand response,IDR)策略。在供给侧引入综合能源服务商以代替能源网络引导多能协同灵活交易,综合考虑园区用能需求、响应反馈以及主网与园区联络线电交互功率变化情况优化电-气联合价格信号。通过粒子群结合混合整数线性规划的双层优化算法对上层服务商的价格信号及下层园区需求响应、经济调度等行为进行分层优化,考虑供需双侧互动过程中的相互影响,循环迭代求解出各方追求利益目标时的交互策略。算例仿真表明所提模型可在保障园区的参与满意度、用能经济性的基础上挖掘其响应潜力,对园区与主网间电交互功率进行“削峰填谷”,优化配置系统能源资源,提高系统整体经济性。     

计及综合能效的电-气-热综合能源系统多目标优化调度

为了充分挖掘综合能源系统(IES)用能侧的用能潜力以进一步提高能源利用效率,提出一种IES多目标优化调度模型及求解方法.兼顾供能侧与用能侧的协同优化,建立了考虑综合需求响应的综合能效模型并引入优化目标,以系统经济成本最低与综合能效最高为目标建立了电-气-热IES多目标优化调度模型.采用Charnes-Cooper变换对综合能效目标进行线性化,从而实现分式规划问题的准确快速求解,并使用改进ε-约束法得到Pareto前沿集.算例采用修改的IEEE 24节点电力系统、比利时20节点天然气系统与14节点热力系统的耦合系统,对4种场景下的系统经济成本与综合能效进行分析.结果表明,所提模型能够引导电力用户与多能用户合理选择综合需求响应行为,通过供需双侧的协同优化进一步提升IES整体能效,并验证了优化调度结果对于平衡IES经济、高效运行目标的可行性.     

电力用户侧参与的综合能源系统优化调度

针对传统需求侧响应在热力系统描述方面不能满足综合能源系统应用的问题,提出了用户侧参与下的电、气、热综合能源系统联合优化调度模型。用户侧采用可转移电力负荷分类参与需求侧功率调整;综合考虑系统内部电气热的耦合及分时电价、气价等,并利用储能系统的时移特性;以调度周期内系统运行成本以及负荷调用补偿成本之和最小为目标函数,增设了考虑系统热负荷需求及电锅炉提供电力需求转换的热力平衡方程等式约束。仿真结果表明,相较于用户侧不参与调度的优化模型,用户侧的参与可改变原电力负荷曲线实现削峰填谷,同时降低综合能源系统总成本,保证综合能源系统正常运行及实现系统内源、储、荷协调互动。     

考虑综合需求响应的综合能源系统多能协同优化调度

在能源互联网迅速发展的背景下,综合能源系统多能耦合互补特性为需求侧参与系统调度提供了更大的优化空间,如何建立切实有效的多能源、多类型需求响应模型对提升系统运行性能具有重要意义。为此,建立了考虑激励型、替代型和基于实时定价机制的价格型多能源、多类型需求响应精细化模型,在此基础上,以电、气、热、冷多能耦合园区系统为研究对象,考虑系统运行、需求响应、用户用能满意度等约束条件,提出了考虑综合需求响应的综合能源系统多能协同优化调度策略。算例分析结果表明所提优化策略能够充分挖掘需求侧资源的调节潜力,在促进能源供需平衡的同时实现了系统多能协同互补与经济运行。     

基于双层优化的电-热综合能源系统调峰运行方法

针对高比例新能源并网引起的电网峰谷波动问题,提出了基于双层优化的电-热综合能源系统（IES）调峰运行方法。首先,分析了风光并网功率和综合需求响应（IDR）对负荷的影响,提出了源荷侧协同调峰的运行方法。其次,构建了双层优化调度的电-热IES模型,上层模型优化电网的负荷曲线,下层模型优化IES的运行经济性。最后,通过Gurobi求解器和深度确定性策略梯度（DDPG）算法联合求解双层优化模型。以某高校实际微能源系统为算例,验证了所提方法和模型的有效性。     

基于柔性行动器–评判器深度强化学习的电–气综合能源系统优化调度

多能流协同优化调度是实现综合能源系统高效经济运行的核心技术之一。面向电–气综合能源系统运行优化问题,提出一种基于柔性行动器-评判器框架的深度强化学习方法,通过智能体与能源系统的交互,自适应学习控制策略。该方法可实现多能流系统的连续动作控制,且能够灵活处理风电、光伏、多能负荷等源荷不确定性问题,实现多场景下的电-气综合能源优化调度决策。首先,构建面向电-气综合能源系统调度的强化学习基本框架,介绍柔性行动器-评判器强化学习的基本原理;然后,构建与智能体交互的电-气综合能源系统环境模型,设计深度强化学习的动作与状态空间、奖励机制、神经网络结构、学习流程等关键环节;最后,针对2个电-气综合能源系统算例进行强化学习优化调度结果分析。     

考虑综合需求响应的社区综合能源系统主从博弈策略

传统电力需求响应技术通过削减或转移电力负荷对负荷曲线进行优化,但会影响用户用能体验,因而用户参与需求响应的积极性及负荷可控性有限.对于社区综合能源运营商,研究用户综合需求响应,可挖掘其调度潜力.基于消费者心理学研究居民用户替代用能行为,建立用户优化用能模型和社区综合能源运营商优化模型,将运营商作为领导者,用户作为跟随者建立Stackelberg主从博弈模型.用KKT条件代替用户侧优化模型,将博弈模型转化为单层优化模型求解.通过算例仿真验证了充分挖掘利用负荷侧多能互补特性及综合需求响行为,可有效提升可再生能源利用率和综合能源运营商的效益.