计及配电公司特许经营权的产消者点对点交易模型

在针对配电系统层面设计点对点电力交易机制时,需要考虑配电公司所拥有的特许经营权,通过设计适当的网络收费模式有效补偿配电系统基础设施所有者的投资和运行成本。提出一种计及配电公司特许经营权的产消者点对点交易模型。基于配电公司和产消者之间的主从互动关系,建立基于电气距离的过网费定价双层博弈模型,上层为以配电公司收益最大为目标的过网费价格决策模型,下层为考虑过网费的产消者最优调度模型;基于卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件将双层博弈模型转化为单层混合整数规划问题,进而得到过网费价格;利用交替方向乘子法分布式求解产消者点对点实时交易电量和交易电价。IEEE 33节点配电系统的仿真结果验证了所提模型能在保证配电系统安全运行的基础上保障所有产消者利益,且能合理补偿配电公司因放弃部分特许经营权而产生的收益损失。     

配电系统中点对点电力交易市场设计与出清方法

随着配电系统中用户侧智能设备的不断并网和电力市场化改革的推进,越来越多的电力用户从传统的消费者转变为能同时生产电力的产消者,使得终端用户之间点对点(P2P)电力交易成为可能。在此背景下,提出一种能够有效考虑配电系统运行约束的事件驱动型P2P电力交易市场机制及其出清方法。首先,讨论P2P市场与现有电力市场的关系,初步建立事件驱动规则与市场运行机制。其次,采用灵敏度刻画P2P交易对电力系统运行的影响,进而建立市场出清优化模型,并采用拉格朗日乘子法进行分布式出清。然后,基于区块链平台实现完全去中心化的P2P电力交易市场机制。最后,通过算例验证所提模型能在保护配电网安全运行的前提下,快速、有效处理配电系统电力社区之间的P2P电力交易需求。     

基于卡尔曼滤波算法的固体氧化物燃料电池的状态预估研究

固体氧化物燃料电池（SOFC）是一种多输入多输出、强耦合和强非线性的新型发电装置,对其内部状态变量的预估将有助于了解实际SOFC的运行过程和实现高效控制器的设计。本文采用卡尔曼滤波算法对SOFC的状态进行预估。通过对SOFC发电原理的深入分析,建立其离散时间的状态空间模型;采用卡尔曼滤波算法对SOFC的各气体进气侧压力值进行预估,并将预估值带入输出电压方程,对SOFC下一时刻的电压进行预估。MATLAB/Simulink仿真结果表明,氢气、氧气和水蒸气压力的估计值与真实值的误差分别为0.425×10⁵,0.141×10⁵和0.364×10⁵ Pa,远小于各气体压力测量值与真实值的误差1.479×10⁵,1.165×10⁵和1.155×10⁵ Pa,同时SOFC输出电压的估计值较为符合真实值的变化,验证了卡尔曼滤波算法在SOFC状态预估中的有效性和实时性。     

基于智能合约的绿证和碳联合交易市场的设计与实现

随着可再生能源发电技术的发展和普及,通过市场手段鼓励绿色能源发展的绿证配额制以及限制碳排放量的碳排放权交易制度得到了广泛的应用.目前,中国尚未形成成熟有效的绿证市场与碳排放市场,现行的绿证制度在鼓励可再生能源并网、缓解财政补贴压力等方面的表现不佳,且现行的碳市场对促进减排效果也不明显.文中提出一种绿证和碳联合交易市场模式,将绿色发电企业与传统化石能源发电企业联系起来,通过全局优化配置绿证和碳排放权资源以激励可再生能源发电和限制传统化石能源机组的碳排放量,从而推动能源转型.为保护绿证与碳排放市场交易数据的安全性和用户隐私,文中基于以太坊平台构建"去中心化"的双边联合交易市场.最后,算例仿真结果验证了所提基于区块链技术的双边联合交易模式的有效性.     

计及多能共享的互联微能源网的分布式协同优化调度

微能源网是能源互联网末端的微型综合能源系统,对提高可再生能源发电消纳率、实现碳减排的目标具有支撑作用,其运行效率常受制于可再生能源发电的不确定性和多能耦合的协调调度。在此背景下,提出一种计及多能共享的互联微能源网两阶段协同调度模型：第1阶段考虑可再生能源发电出力的不确定性,建立计及多能共享的互联微能源网的能量管理模型,实现互联综合能源系统的多能协同管理;第2阶段建立基于非合作博弈的共享能源价格出清模型,利用广义纳什均衡确定共享能源的交易结算。采用交替方向乘子法对上述两阶段优化问题进行分布式求解,可有效保护微能源网主体的信息安全和隐私。最后,采用算例对所提方法的可行性和有效性进行验证。     

基于投资组合的虚拟电厂多电源容量配置

可再生能源出力的不确定性导致含多个分布式电源的虚拟电厂收益波动。文中以某云南风/光/水分布式发电示范工程为例,基于投资组合理论基本思想,提出将虚拟电厂可再生能源出力随机性映射到一般投资组合模型考虑价格随机性的思路,建立了考虑多个可再生能源发电电源不确定性的容量配置模型。在单一时段容量配置模型基础上,进一步分析了考虑可再生能源出力偏差惩罚及多时段容量配置问题。算例表明,所提出的模型有效考虑了各类可再生能源发电的互补性,为分析可再生能源发电批复电价、备用价格、风险偏好、可再生能源发电电源相关性等对虚拟电厂电源配置的影响提供了定量依据。     

配电系统双时间尺度电压管理的深度强化学习方法

随着可再生能源发电渗透率的不断增大,配电系统的电压越限问题愈发频繁,亟需高效的电压管理策略以保证配电系统的安全经济运行。首先,文中建立了双时间尺度的配电系统电压管理模型,实现不同时间响应特性的调压设备协调控制。然后,将2个时间尺度的电压管理模型建模为马尔可夫决策过程,在有效考虑两者的时间耦合关系和可控设备物理特性的基础上,分别利用多智能体深度确定性策略梯度算法和双深度Q网络算法求解模型,实现了双时间尺度的实时电压管理。最后,基于IEEE 33节点配电系统进行算例分析,验证了所提模型和方法的有效性。     

光伏不平衡接入的配电系统中电动汽车有序充电策略

摘 要：电动汽车和分布式光伏电源的广泛接入可能会加剧配电系统的负荷峰谷差和三相不平衡问题。在此背景下, 探讨以优化负荷轮廓和减小配电系统三相不平衡为目标的电动汽车有序充电策略。首先, 根据汽车出行特性和电池充电过程, 对充电负荷进行建模。之后, 在配电系统三相模型基础上,通过控制电动汽车充电接入相、充电功率和充电时间, 建立以优化负荷轮廓和减小三相不平衡为目标的电动汽车有序充电优化模型, 并采用自适应遗传算法求解。最后, 以修改的IEEE 33节点测试系统为例对所提方法进行仿真计算,结果表明：采用所提方法,电动汽车充电负荷可避开系统负荷高峰并起到“填谷”作用, 并有效缓解了分布式光伏发电引起的三相功率不平衡问题。     

计及安全约束的机组最优组合鲁棒优化方法

随着风电出力在电力系统中渗透率的逐步提高,其不确定性给系统安全与经济运行带来了新的问题甚至挑战。在制定电力系统运行方式和调度计划时如何确定计及安全约束的机组最优组合(security constrained unit commitment,SCUC)策略就是一个需要解决的重要课题,也是该文旨在研究的问题。具体地,首先建立基于场景生成的鲁棒优化安全约束的机组最优组合(robust security constrained unit commitment,RSCUC)模型,由此获得的鲁棒机组组合策略满足给定的置信度,对处于置信区间之外的极端场景则采取弃风或切负荷等不得已的措施来维持系统功率平衡,从而在系统运行的经济性和保守性之间合理折衷。之后,采用Benders分解法求解所建模型,将该问题分解为主问题和子问题。其中,主问题为确定性的SCUC问题;子问题则对考虑风电场出力随机变化时的系统状态进行安全性校验,若通过校验则表明所求得的SCUC策略满足鲁棒性约束,否则就生成相应的安全约束即Benders割并反馈给主问题。最后,采用修改的IEEE 39节点系统来说明所提方法的基本特征。     

基于合作博弈的智慧能源社区协同运行策略

智慧能源是我国能源侧改革的重心之一,而智慧能源社区是整合大规模产消者的用户级智慧能源系统.在此背景下,提出了一种基于合作博弈的智慧能源社区协同运行策略,能够有效激励智慧能源社区内个体参与者与社区整体协同运行.在计及可再生能源出力不确定性的基础上,建立了智慧能源社区合作博弈模型,并设计了适用于大量参与者的合作博弈模型收益分配方案,显著提高了模型的计算效率和可扩展性.对智慧能源社区算例进行仿真分析,结果验证了所提模型可有效提高社区总收益,基于核仁的收益分配方案有效可行,在实现经济效益最大化的同时促进了可再生能源的就地消纳.