考虑氢储供能时序的综合能源系统三阶段调度

为提高可再生能源的消纳水平,分析可调度能源价格对可再生能源消纳的影响,提出从源荷侧双角度结合的方法。源侧将机组分为可调度能源和可再生能源机组两部分,同时考虑光热电站、热电联产机组联合运行;荷侧考虑居民负荷和工业负荷,将工业负荷中氢储参与电能调度。结合电能三阶段调度,建立了考虑氢储供能时序的综合能源系统三阶段调度模型。模型以运行成本最低为目标函数,调用Matlab中SCIP求解器求解,结果表明,模型能够有效提升系统灵活性,促进可再生能源消纳,同时显著提高系统运行经济性。     

计及负荷侧灵活性资源的微电网低碳优化调度

为提高清洁能源利用率以及促进微电网稳定低碳运行,建立一种基于负荷侧灵活性资源的微电网低碳优化调度模型。结合微电网实际运行特征,根据灵活性资源分析,进行微电网负荷侧灵活性资源建模,将低碳效益作为微电网优化运行的子目标之一,通过建立惩罚函数,最大限度地减少微电网运行全程产生的碳排放量。利用基于模拟退火的遗传算法对建立的模型进行求解,验证建立的负荷侧灵活性资源低碳优化调度模型的有效性。结果表明：有效利用微电网中的负荷侧灵活性资源能够有效平抑微电网负荷曲线的波动、提升清洁能源消纳量、增强微电网的环境效益。     

基于源荷互动的含风电场电力系统多目标模糊优化调度方法

在深入研究负荷互动特性的基础上,发挥互动负荷对系统消纳风电正负波动的效用,将互动负荷视为可调度资源融入传统日前调度模型中。综合考虑互动负荷对系统运行成本和潮流分布的影响,建立了以运行成本和网损最小为目标的含风电场电力系统多目标优化调度模型,并引入模糊理论将多目标优化问题转化为单目标优化问题进行求解,从而使发电侧和用电侧均能参与电网运行的资源优化配置。IEEE 30节点系统的仿真结果,验证了所提调度方法能够有效降低系统运行成本和网损,提高风电消纳水平。     

海水淡化与电制热负荷联合消纳风电的多时间尺度调度策略

协调控制负荷侧灵活性资源消纳风电是构建新型电力系统的关键技术之一。考虑到风电预测精度随预测时间尺度缩短而提高,提出利用海水淡化、电制热等灵活性负荷消纳富余风电的多时间尺度优化调度策略。首先,分析多元协调消纳风电的电力电量平衡关系,建立海水淡化和电制热负荷的可调控支撑能力运行特性模型。其次,考虑负荷调度优势及运行边界,分析其在不同时间尺度下风电消纳调度需求的适应性,建立多时间尺度优化调度机制。在此基础上,建立日前、日内和实时优化调度模型,提出含电-水-热-储的多介质、多能源转换协调消纳风电的多时间尺度优化调度方法。最后,以中国北方某沿海城市冬季供暖期为例进行数值分析。结果表明,该方法在风电正调峰出力和反调峰出力时均表现出很强的跟随风电波动能力,能够有效提升风电利用率和运行经济性。     

促进清洁能源消纳的全网一体化发电计划模型及求解

随着特高压交直流通道和大型能源基地的快速发展,中国电网表现出明显的全网电力电量平衡一体化特征,对现有分省平衡、各级调度弱耦合的现有调度计划业务模式提出了新的挑战。为此,文中提出了一种适用于工程实践的综合考虑发电侧多元能源发电互补特性、特高压线路输电运行特性、用电侧柔性负荷响应特性的全网发—输—用发电计划一体化优化模型。建立的发电侧多元能源互补模型,可降低清洁能源并网功率的波动性,提升清洁能源消纳;建立的用电侧柔性负荷响应模型,可配合发电侧功率调整,增加消纳清洁电能消纳空间;建立的连接能源基地与负荷中心的交直流输电通道功率模型,可全局考虑送受电网发用电特性,降低电网整体运行成本。基于中国某跨区互联电网系统的实际数据,验证了所提模型的有效性。     

计及需求侧管理的新能源微电网多目标优化调度方法

提出了一种考虑需求侧管理的新能源微电网多目标优化调度方法。首先,为了改善用电结构,计及微电网的新能源消纳、用户购电成本和负荷的平稳性,建立了基于微电网中可控设备负荷转移的需求侧管理多目标优化模型;然后以微电网的经济性和环保性为优化目标,建立了包含风力和光伏发电的并网型微电网多目标优化调度模型;最后采用改进的多目标粒子群优化算法求解模型。算例结果表明,所提方法在提高新能源消纳、降低用户的购电成本并实现负荷削峰填谷的同时,能进一步降低经济和环境成本。     

考虑电转气与冷热负荷惯性的综合能源系统优化调度

风电、光伏等清洁能源发电具有反调峰特性和不确定性,容易造成弃风、弃光。为应对清洁能源消纳这一挑战,提出考虑电转气与冷热负荷惯性的综合能源系统优化调度模型。搭建电转气和冷热负荷惯性模型,并分析碳交易机制下电转气设备的工作特性以及冷热负荷惯性对其需求的影响,从而建立冷热负荷供需不等式约束条件;进一步建立考虑电转气与冷热负荷惯性的综合能源系统运行成本最小目标函数,以及相应的各机组与系统功率约束。通过YALMIP和GUROBI工具箱建立并求解最优调度模型,结果表明：所提方法能够提高清洁能源消纳能力,降低综合能源系统运行成本。     

计及电气热综合需求响应的区域综合能源系统优化调度

区域综合能源系统(Regional Integrated Energy System,RIES)是解决社会能源利用效率低以及可再生清洁能源难以消纳问题的有效途径之一。首先建立了包含风电、多种储能以及电转气(Power-to-Gas,P2G)设备的RIES模型。针对电、气、热负荷柔性特征和可调度价值,结合三种负荷在RIES中形成的耦合关系,提出计及电-气-热多种负荷的综合需求响应模型。同时采用典型场景集考虑风电出力的不确定性,建立区域综合能源系统优化调度模型。该模型以综合运行成本最少、碳排放量最小、能效利用率最高为优化目标,利用非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解并输出Pareto最优前沿解集。仿真算例设置了4种场景,分析电、气、热需求响应及P2G、储能设备接入对区域综合能源系统运行优化的影响。结果验证所建立多目标优化调度模型既能够提高能源利用效率,也能保证系统的环保经济运行。     

考虑电转气和负荷惯性的综合能源系统优化调度

风电光伏等清洁能源发电具有强的反调峰特性和不确定性等特点,造成大量弃风弃光现象。在综合能源系统下,多种负荷间的联系加强。为了应对清洁能源消纳这一挑战,提出了考虑电转气和冷热负荷惯性的优化调度模型。首先建立了电转气和冷热负荷惯性模型,分析电转气设备的工作原理和负荷惯性对负荷需求的影响,并建立冷热负荷供需不等式关系的约束条件。其次建立综合能源系统运行成本最小的目标函数,建立风电、光伏、热电联产机组,微型燃气轮机和电制冷机。最后用YALMIP和GUROBI建立并解决了建立的最优调度模型。通过仿真验证了该方法,使清洁能源消纳能力得到提高,综合能源系统的运行成本也得以降低。     

考虑电热多种负荷综合需求响应的园区微网综合能源系统优化运行

区域综合能源系统是解决社会能源利用效率低以及可再生清洁能源难以消纳问题的有效途径之一。基于电力负荷与热力负荷在综合能源管理中具有相似的可调度价值,提出了一种考虑电热多种负荷综合需求响应的园区微网综合能源系统优化模型。首先,在电力负荷价格型需求响应的基础上,分析了热力负荷具有传输延迟、供热舒适度模糊性等固有特点,可作为柔性负荷参与到优化调度中,即热力需求响应;其次建立了包含风电、光伏、燃气轮机、余热锅炉、储能设备、燃气锅炉、以及电热负荷构成的热电联供型园区微网模型,以系统综合运行成本最小为目标函数。算例仿真结果表明,综合需求响应的应用提高了园区微网热电生产的灵活性,考虑电热力多负荷综合需求响应比单一考虑需求响应可有效地减少弃风、弃光,降低需求侧用户的总能源消耗成本以及系统的运行成本,提高能源利用效率,实现系统环保经济运行。     

高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构

提出了高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构方法.首先,以考虑网损成本、弃风弃光成本和开关操作惩罚成本的综合成本最小为目标,建立高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构模型.然后,针对配电网重构模型的非凸性,引入中间变量并对其进行二阶锥松弛,构建混合整数凸规划模型,使其能够在获得全局最优解的同时提高求解效率.最后,采用改进的IEEE 33节点配电网进行算例仿真,分析了需求响应措施和清洁能源渗透率对配电网重构结果的影响.算例结果表明,计及需求响应的配电网重构方法,可以有效提升清洁能源消纳能力,平移负荷峰谷差,提升运行经济性.     

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%。     

An efficient load model for analyzing demand side managementimpacts

The authors present an efficient technique to model the system load such that the impact of demand-side management (DSM) on the power system can be easily and accurately evaluated. The main objective of implementing DSM in power systems is to change the utility's load shape, i.e., changes in the time pattern and magnitude of the utility's load. Changing the load shape as a result of demand side activities could change the peak load, base load and/or energy demand. Those three variables have to be explicitly modeled into the load curve for properly representing the effects of DSM. The impact of DSM will be manifested as higher or lower reliability levels. The proposed technique to model the load duration curve will facilitate the representation of DSM effects on loss-of-load probability, energy not served, and energy consumption. This will provide an analytical method to study the impact of DSM on capacity requirements. So far iterative methods have been applied to study these effects. The proposed analytical method results in a faster solution with higher accuracy. It takes only 18 s on an 80486 PC to solve each case study involving different peak and base loads, and energy use     

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。     

促进清洁能源消纳的多网联合优化与决策模型

针对我国西南地区,弃电量大、清洁能源消纳受阻的问题,考虑清洁能源外送消纳的方式,本文以互联电网各自运行成本最小为目标,建立了多网联合多目标优化模型。基于小生境多目标粒子群算法对模型进行求解,应用基于熵权法的逼近理想解排序法进行最佳均衡解决策。以云南送广东、广西的“一个送端+两个受端”系统为例进行实例分析,结果表明：小生境多目标粒子群算法求解得到了均匀分布的近似Pareto前沿;基于熵权法的逼近理想解排序法决策得到的最佳均衡解显示,送端电网清洁能源消纳率达到100%,外送通道日利用小时数最大,表明多网联合优化计算能够大大提高清洁能源的消纳能力和外送通道的利用程度。     

基于改进粒子群算法的节能调度下多目标负荷最优分配

在传统经济负荷分配模型的基础上,结合节能调度的宗旨,建立了系统有功网损最小和机组发电耗煤量最小的多目标负荷分配模型。该模型改进了基于Pareto最优概念的多目标粒子群算法,将其应用于多目标负荷最优分配,能对系统进行整体节能优化。IEEE 57节点系统仿真结果表明,该方法在满足系统的安全约束的同时,能降低系统网损和减少机组煤耗,有效节约能源。通过每次优化求得一组Pareto最优解集能够为决策者提供更多的有效参考,具有实际意义。     

预防暂态低频减载的储能容量配置多目标动态优化方法

在系统受到扰动而引起频率下降的暂态过程中,如果瞬时频率过低,将会触发不必要的低频减载,导致系统的供电可靠性降低。储能由于其具有快速功率调节能力,可以避免不必要的暂态低频减载。首先,基于电力系统等值频率响应模型提出了适合储能容量配置的具有分段函数约束的多目标动态优化模型,旨在同时考虑储能配置成本和暂态频率调节性能2个相互冲突的目标。然后,采用大M法和隐式梯形积分法将多目标动态优化模型转化为多目标混合整数二次规划模型。采用规格化法平面约束法和CPLEX求解器获得其帕累托最优解。最后,基于IEEE 24节点系统的仿真计算验证了所提多目标储能配置模型的有效性。     

考虑需求侧管理的风光燃储微网两阶段优化调度

针对微电网中源荷匹配较弱及储能应用不充分的问题,计及需求侧管理与碳排放对其源荷储进行协调优化。所研究的并网型微网优化分为需求侧管理与调度两阶段。首先,第一阶段引入需求侧管理模型,结合储能电池并采用纵横交叉算法求解,使微网的净负荷最小与自供率最大。然后,第二阶段依托第一阶段需求侧管理后的信息从经济和环保角度出发,建立以综合成本最小及碳排放量最低为目标的风光燃储微网日前优化调度模型,利用改进多目标灰狼优化算法进行求解。最后,以福建某实际微网为例,通过仿真表明引入需求侧管理可有效利用储能电池改善微网源荷匹配度,充分挖掘需求响应潜力。相比单阶段优化,两阶段优化更有利于提高可再生能源渗透率,降低微网日运行成本与碳排放量,实现微网的低碳经济运行。