一种新的电-气互联多区域综合能源系统最优能流计算方法

构建高效、低碳、可靠的综合能源系统是推动能源消费革命、促进能源可持续发展的有效手段,因此,综合能源系统最优能流问题一直以来受到学术界和工业界的广泛关注。文章提出了一种新的电-气互联多区域综合能源系统最优能流计算方法。首先,以经济性最优为目标,建立电-气互联综合能源系统最优能流模型。其次,针对交流潮流约束与气压气流约束等因素所引入的模型非凸项,利用二阶锥松弛将原模型进一步转换为综合能源系统最优能流凸优化模型。再次,计及多综合能源系统区域间能量信息交互,提出一种基于自适应步长交替方向乘子法的集中-分布式多区域综合能源系统最优能流计算方法。最后,通过仿真算例验证了所提最优能流计算方法的有效性和准确性。     

含先进绝热压缩空气储能电站的电力系统实时调度模型

先进绝热压缩空气储能(AA-CAES)具有规模大、成本低、无需燃料、效率高等优点,是压缩空气储能(CAES)技术领域的主流发展趋势之一。本文将AA-CAES电站作为重要的调度资源,与常规机组、风电共同参与电力系统实时调度。首先,基于AA-CAES电站的热力学特性,建立能够反映AA-CAES电站变工况条件下运行特性的储能电站运行约束模型。然后,考虑AACAES电站在自动发电控制(AGC)阶段的功率调节不确定性,建立AA-CAES电站AGC约束模型。在此基础上,提出含AA-CAES电站的电力系统实时调度模型,该模型考虑了系统AGC容量需求约束、AGC调节速率需求约束和AGC调节任务量需求约束。最后,基于修改版IEEE30节点系统进行算例仿真,仿真结果证明了调度模型的有效性。     

计及先进绝热压缩空气储能多能联供特性的微型综合能源系统优化调度模型

先进绝热压缩空气储能（Advanced adiabaticcompressed air energy storage,AA-CAES）是一种清洁的大规模物理储能技术。相对于其他类型的储能技术,AA-CAES技术具有多能流联供的独特特性,这一特性使得其在微型综合能源系统中具有广阔的应用前景。考虑AA-CAES电站的多能联供特性,研究了含AA-CAES电站的微型综合能源系统优化调度策略。介绍了含AA-CAES电站的微型综合能源系统基本构成;基于AA-CAES电站的实际热力学过程,构建AA-CAES电站的冷热电多能流联合调度约束模型;在此基础上,以最小化系统运行成本为目标,建立含AA-CAES电站的微型综合能源系统优化调度模型;最后,采用天津中新生态城的数据进行模型验证。     

集中-分布式混合压缩空气储能电站优化规划策略

针对城镇配电网供电能力不足的问题,设计了一种集中-分布式混合压缩空气储能（CAES）电站的基本架构。该架构依托集中式先进绝热压缩空气储能(AA-CAES)电站建立分布式液态空气储能电站,可更有效地利用AA-CAES电站大规模储气室的优势,延展AA-CAES电站的功能。然后,建立了集中-分布式混合CAES电站的运行模型。该模型能准确描述混合CAES电站空气压缩、液化、贮存、运输、汽化、膨胀发电等过程中的能量流通、转化、存储和释放机理。基于混合CAES电站的运行模型,结合全寿命周期成本理论,建立了混合CAES电站的优化规划与运行模型。上述模型还包含扩建输电线路、增建燃气轮机、安装电池储能等备选方案的相关约束,以便对比安装混合CAES电站和其他方案的经济效益。最后,通过算例仿真验证了优化规划与运行模型的有效性。     

基于改进协同演化算法的综合能源系统经济性与可靠性优化规划

随着多能流耦合程度的加深以及能源利用需求的多样化,综合能源系统(IES)对规划方案的经济性与可靠性提出了更高的要求.然而,经济性与可靠性之间存在相互制约的复杂关系,导致二者难以实现协调优化.为此,提出了一种基于改进协同演化算法的IES经济性与可靠性优化规划方法.在多场景经济性评估模型和基于马尔科夫链蒙特卡洛法的供能可靠性评估模型的基础上构建IES多目标优化规划模型;基于正交试验法计算决策变量对系统经济性与可靠性的影响因子,并建立经济性和可靠性演化子种群,进而提出一种基于改进协同演化算法的模型优化方法;结合某地区的实际数据开展算例仿真分析,仿真结果表明所提模型可以协调提升IES规划方案的经济性与可靠性.     

计及源荷多重不确定性的综合能源系统鲁棒经济调度方法

可再生能源出力、购能价格和综合需求响应量等多重不确定性因素给综合能源系统(Integrated Energy System,IES)安全经济运行带来了严峻的挑战。对不确定性因素的精细化建模,可以提高综合能源系统调度策略的有效性和优越性。首先在分析多重不确定性特性的基础上,分别采用随机场景法和鲁棒优化法对购能价格、风光出力和综合需求响应等多重不确定性进行建模。此外,由于先进绝热压缩空气储能(Advanced Adiabatic Compressed Air Energy Storage, AA-CAES)具有冷-热-电联储联供的优点,可以增强系统运行灵活性,因此,选择AA-CAES作为IES的储能系统。然后,构建含AA-CAES的IES鲁棒-随机优化模型,并采用蝙蝠算法对模型进行求解。最后,基于某地区的数据开展仿真分析。结果表明,所提方法能够减少系统运行成本,实现经济性与鲁棒性的协调优化。     

考虑先进绝热压缩空气储能电站备用特性的电力系统优化调度策略

先进绝热压缩空气储能(advanced adiabatic compressed airenergystorage,AA-CAES)技术被认为是目前最具发展潜力的大规模储能技术之一。该文详细分析AA-CAES电站在不同运行工况下的备用特性,建立考虑备用市场的含AA-CAES电站电力系统优化调度模型。该模型中除了计及能够反映AA-CAES电站实际热力学过程的储能电站运行约束外,还综合考虑AA-CAES电站的动态特性、出力限制、储气室气压限制和储热器储热量限制对AA-CAES电站备用容量调节范围的影响。针对AA-CAES电站备用容量调节范围不连续的特点,模型中引入常规机组备用容量购买下限约束,以实现系统备用容量连续可调。最后,基于IEEE30节点系统进行算例仿真,仿真结果验证了模型的有效性。     

考虑安全约束的交直流配电网多利益主体完全信息动态博弈与协同调度方法

基于一种包含配电网运营商、微电网和负荷聚合商等利益主体的交直流配电网结构,提出了考虑多利益主体参与下的交直流配电网完全信息动态博弈与协同调度策略。在对交直流配电网中各利益主体的权益、责任和可调度资源分析的基础上,得到了交直流配电网中多利益主体的收益函数,并建立了考虑需求响应、可控分布式电源和电压源换流器等调度资源的运行约束模型。提出了一种将配电网运营商定价权分散为各利益主体议价权,同时保留配电网运营商调度权的完全信息动态博弈机制。再针对该博弈问题,提出了一种结合动态博弈粒子群优化算法和线性规划的动态博弈问题求解方法。通过仿真验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,相较于传统交直流配电网的调度机制,采用动态博弈与协同调度机制后,各参与人的收益与其掌握资源数量的相关性增强,配电网的社会总效益有所增加,弃风、弃光与向主网倒送功率的现象减少,提升了市场公平性和系统经济性、环保性。     

面向多重不确定性环境的虚拟电厂日前优化调度策略

对虚拟电厂中多类型不确定性源的精确建模,有助于提升虚拟电厂调度策略的有效性.在详细分析不确定性源的不确定性特性的基础上,采用场景规划法和自适应鲁棒优化法对电价、风电出力和需求响应的不确定性进行建模.结合工程博弈思想,将不确定性源理性化为博弈主体,构建不确定性源和虚拟电厂运营商二者零和博弈模型,并采用粒子群优化算法求得博弈的均衡解.基于某地区的实际数据进行算例仿真分析,结果表明所提模型能够有效提升虚拟电厂调度结果的经济性与安全性.     

考虑需求响应不确定性的光伏微电网储能系统优化配置

将分布式光伏以微电网的形式接入配电网运行是应对大规模分布式光伏并网问题的有效手段之一。以含储能装置和需求响应资源的并网型光伏微电网为研究对象,研究考虑价格型需求响应(Demand Response, DR)不确定性的并网型光伏微电网储能系统优化配置方法。首先,同时考虑价格需求弹性曲线和基线负荷不确定性对价格型DR不确定性的影响,建立了价格型DR响应量模糊模型。在此基础上,以用户负荷与光伏出力总差异最小为目标,建立了基于模糊机会约束规划的价格型DR优化运行模型。之后,以价格型DR的优化结果为基础,建立了基于模糊机会约束规划的并网型光伏微电网储能系统优化配置模型。通过对模糊机会约束的清晰等价处理,将模糊机会优化问题转换为确定性优化问题进行求解。最后,通过仿真算例验证了模型的有效性。