基于信息间隙决策理论的储能电站鲁棒优化配置

储能电站在转移电力需求、平抑可再生能源和负荷波动等方面发挥着重要的作用,储能电站容量优化配置是其在规划建设过程中所需要解决的关键问题。文中提出一种基于信息间隙决策理论（IGDT）的双层鲁棒优化配置模型,为解决系统在运行过程中的不确定参数带来的负面影响,模型下层搭建以经济性为目标的储能电站日前鲁棒优化运行模型;模型上层引入IGDT将经济性和鲁棒性相结合,在一定的预期目标下最大化系统能够承受的波动性,使用Benders分解法求解模型,并以IEEE 33节点配电网系统验证方案有效性,结果表明所提方案可以兼顾经济性与鲁棒性,为储能规划提供参考依据。     

硅直接键合(SDB)技术在新型电力电子器件应用中的新进展

综述了硅直接键合（SDB）技术在绝缘栅双极晶体管（IGBT）、静电感应晶闸管（SITH）及MOS控制可关断晶闸管（MTO）等器件中的新应用,说明了SDB技术在新型电力电子器件应用中的新方法和新思路。在此基础上,提出了用SDB技术制作集成门极换流晶闸管（IGCT）和集成门极双晶体管（IGDT）的设想,并给出了相应的工艺方案。     

Risk-constrained design of autonomous hybrid refueling station for hydrogen and electric vehicles using information gap decision theory

The proposed autonomous hybrid charging station in this paper is energized by a photovoltaic (PV) system, which should provide electric vehicles (EVs), and water electrolyzer (WE) with electricity. The WE operates by using electricity to produce and store hydrogen to feed hydrogen vehicles (HVs). Moreover, a fuel cell (FC) is allocated to the system, which uses the stored hydrogen to regenerate electricity the PV system is beyond reach. A supplementary diesel generator is also installed in the charging station to avoid power shortage as a conservative measurement. The hydrogen and electric demand of the station is accompanied by uncertainties, which should be taken into account in designing the charging station. Therefore, information-gap decision theory (IGDT) is employed to deal with the uncertainties. This approach provides the investor with three different strategies of risk-averse strategy (RAS), risk-neutral strategy (RNS), and risk-seeker strategy (RSS), which can help the investor with making a better decision. The outcome of the simulation proved that in RAS if the investor decides to invest 13.9% more capital, based on the robustness function, the charging station withstands the 9.6% deviation of uncertain parameters’ fraction error. However, should the investor decide to take risks in the construction of the charging station, by paying 13.9% less, the system is 10.7% fragile to the information-gap of uncertainties. Besides, the rated power of the PV system reaches from 1612 kW in RNS to 1731 kW in RAS while it decreased to 1479 kW in RSS.     

A hybrid approach based on IGDT–MPSO method for optimal bidding strategy of price-taker generation station in day-ahead electricity market

This paper considers a price-taker generation station producer that participates in a day-ahead market. The producer behaves as a price-taker participant in the day-ahead electricity market. In electricity market, the price-taker producer could develop bidding strategies to maximize own profits. While making optimal bidding strategy, the market price uncertainty needs to be considered as they have direct impact on the expected profit and bidding curves. In this paper, a hybrid approach based on information gap decision theory (IGDT) and modified particle swarm optimization (MPSO) is used to develop the optimal bidding strategy. Information gap decision theory is used to model the optimal bidding strategy problem. It assesses the robustness/opportunity of optimal bidding strategy in the face of the market price uncertainty while price-taker producer considers whether a decision risk-averse or risk-taking. The optimization problems to delivering IGDT approach are solved using MPSO. It is shown that risk-averse or risk-taking decisions might affect the expected profit and bidding curve to day-ahead electricity market. The IGDT–MPSO method is illustrated through a case study and compared to IGDT–MINLP method.     

含风电机组与电转气设备的虚拟电厂竞价策略

随着电转气(power-to-gas,P2G)技术的不断发展和商业化应用,风电机组(wind power generation unit,WPGU)与电转气设备的协同运行逐步受到关注。电转气设备的运行方式比较灵活,可有效平衡风电出力波动,二者可协同形成虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与电力市场运营。在此背景下,研究了含风电机组与电转气设备的虚拟电厂竞价策略。首先构建了含风电机组与电转气设备的虚拟电厂参与电力市场运营的模型架构。之后,以最大化总体收益为目标,构建了虚拟电厂在日前电力市场的竞价策略模型,并确定虚拟电厂自调度运行策略。然后,考虑到风电出力预测误差的不确定性,发展了基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的鲁棒竞价策略和机会竞价策略,以反映虚拟电厂不同的风险偏好水平。接着,采用成熟的商用求解器AMPL/IPOPT求解所构造的非线性优化模型,确定针对预期成本的鲁棒和机会竞价策略。最后,以北欧电力市场的实际数据为例说明所构建的优化模型和采用的求解方法的基本特征。     

基于场景生成与IGDT的风光-碳捕集-P2G虚拟电厂经济调度

为了有效降低风光出力与负荷预测的不确定性对虚拟电厂调度运行的影响,提出了基于场景生成与信息间隙决策理论（IGDT）的经济调度优化模型。通过Copula函数与非参数核密度估计方法构建风光出力联合分布模型,并利用蒙特卡洛模拟与k-means聚类得到典型场景。利用区间约束对负荷预测的不确定性进行建模,构建不同风险偏好下的调度优化模型。以典型的虚拟电厂系统进行算例分析,验证了所建立模型可以为不确定性影响下的虚拟电厂经济调度问题提供解决方案。     

计及灵活性负荷资源需求响应和不确定性的楼宇微网调度双层优化模型

针对含分布式发电资源和灵活负荷资源的楼宇微网消纳可再生能源的问题,以电动汽车为灵活性资源,构建了计及需求响应和充放电不确定性的楼宇微网调度优化模型。首先,构建了灵活性负荷资源的电价型需求响应模型和激励型需求响应模型;其次,将电动汽车视为产消一体者,分别采用马尔科夫链和信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT)处理充放电不确定性;最后,以净收益最大化、光伏消纳最大化、用户满意度最大化、二氧化碳排放量最小化构建确定型楼宇微网调度优化模型。通过算例分析验证了所构建优化模型的有效性,该模型不仅提高了系统的清洁能源消纳率,减少了二氧化碳排放量,还能够为用户带来一定的收益,挖掘灵活性负荷资源参与微网调度的潜力,最终实现供用双方的效益双赢。     

基于信息间隙决策理论的含DG和EV的主动配电网优化运行

在电动汽车和清洁能源发电大量接入配电网的背景下,电动汽车无序充电与清洁能源出力的不确定性给配电网运行带来负面影响。首先,通过蒙特卡洛模拟生成电动汽车出行特性,以分时电价为调节手段制定有序充电控制策略,并考虑分布式发电出力的不确定性,建立基于信息间隙决策理论（information gap decision theory, IGDT）的主动配电网优化运行模型;之后,以电网侧、用户充电、环境侧总运行成本最小为目标,包含多种主动管理设备约束,并考虑决策者不同的风险偏好,分别建立机会模型与鲁棒模型,为制定调度方案提供决策依据;最后,通过改进的PG&E 69节点算例验证了IGDT模型有效性。     

鲁棒性驱动的含风电不确定性区域间调峰互济方法

随着风电的大规模并网,其出力的不确定性和反负荷特性使受电区域面临严峻的风电消纳和调峰问题,进行区域间调峰互济是解决该问题的有效途径之一。在区域间调峰互济的调度模型基础上,引入信息间隙决策理论处理风电不确定性,量化分析了风电出力波动对系统调峰及运行成本的影响,将风电波动引起的成本变化引入到调度模型中,将双层优化问题转化为单层优化问题,建立了考虑风电不确定性的区域间调峰互济改进模型,该模型可求得区域间调峰互济的鲁棒策略。最后,通过算例仿真验证了所提模型的有效性,结果表明通过改进模型解得的调峰互济策略与传统模型解得的策略相比,对于风电波动具有更好的鲁棒性,可有效减少弃风并降低总运行成本。     

基于信息间隙决策理论的综合负荷聚合商储能优化配置模型

储能配置是综合负荷聚合商(integrated load aggregator，ILA)参与综合能源系统，保证自身发展的重要手段之一。然而，在与ILA相关的研究结果中，鲜有关于ILA侧最优储能配置的报道。为此在建立电?气联合市场机制的基础上，引入信息间隙决策理论(information gap decision theory，IGDT)方法，对此进行研究。首先，构建电?气联合市场机制，以ILA年费用最小化为目标，建立市场机制下ILA储能优化配置模型。其次，针对电?气市场中的实时电价和气价的不确定性，引入IGDT，得到2种不同风险态度的ILA储能优化配置模型。最后，通过算例分析，得到不同风险态度下ILA的储能容量配置及对应的购售电/气策略；并分析不同日前电价和气价对储能配置的影响，以及不同储能配置方案对ILA经济性的影响。