面向可再生能源高比例消纳的综合能源系统优化规划模型研究

为解决"三弃"问题,提高可再生能源消纳能力,文章基于能量枢纽模型,提出了能够提升系统灵活性与可再生能源消纳能力的方案,并以高比例可再生能源消纳与系统综合经济性为目标,考虑典型日系统冷热电功率平衡约束、设备输入-输出耦合约束(能量枢纽模型)、设备出力限制、电网联络线功率约束等约束条件,建立面向可再生能源高比例消纳的综合能源系统优化规划模型。针对模型的非线性特性,采用数学等效变换将其转化为0～1混合整数线性规划模型,并求取全局最优解。最后,以江苏某区域为实例,分析了高比例可再生能源接入对能量枢纽容量配置及其关键设备在不同典型日出力的影响,并基于灵敏度分析法,分别分析了设备单位容量造价、能源价格及热电负荷比对规划结果的影响,验证了所提规划模型的正确性与合理性。     

基于PSO-DBN神经网络的光伏短期发电出力预测

考虑到光伏输出功率的随机性和波动性,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)的光伏短期发电出力预测方法。首先利用改进粒子群算法确定DBN神经网络最优的初始权值,建立初始DBN网络。其次,确定预测日后,利用灰色关联度法选出与预测日气象特征相似度高的日期。将这些日期的气象数据和历史发电数据作为训练集对初始DBN网络进行训练,建立预测模型。最后仿真结果表明,所用模型相比于传统的DBN神经网络具有更高的预测精度。     

提高关键负荷供电可靠性的交直流微网分布式能量优化管理策略

交直流混合微电网具有较高的灵活性和可控性,能够为多种类型的分布式电源提供并网接口。然而,交直流微网中可再生能源占比较高,容易出现出力波动或出力不足等现象,难以保障关键负荷可靠供电;此外,交直流微网中分布式电源可能从属于不同运营主体,相互之间缺乏有效的信息交换,集中式管控较为困难。为此,提出提高关键负荷供电可靠性的交直流微网分布式能量优化管理策略,构建了微网分布式能量优化管理架构,建立以考虑微网负荷优先级的供电可靠性为优化目标、考虑各设备运行约束的能量优化管理模型,提出基于分布式模型预测控制的能量优化管理策略,并通过分布式次梯度算法求解。多个场景下的仿真分析表明,所提方法不仅可平抑可再生能源波动对负荷供电的影响、保障关键负荷的供电可靠性,还能有效保护微网设备隐私信息、满足交直流微网多运营主体环境下的负荷供电可靠性需求。     

考虑电动汽车不确定性因素的配电网分布式电源优化布置

分布式电源和电动汽车的规模化接入对配电网经济运行和电能质量产生了较大影响。分布式电源和电动汽车的功率具有不确定性。为实现分布式电源的合理配置,提出了一种考虑电动汽车不确定性因素的分布式电源优化布置方法。首先,以网络损耗最小、电压偏移最小和系统稳定性高为优化目标,利用机会约束规划方法建立分布式电源优化配置模型。然后,采用支持向量机算法和多目标粒子群算法对上述模型进行求解,得到其Pareto解集。以IEEE 37节点配电网为例对所提模型进行验证,结果表明该模型可以有效得到合理的配置方案。     

基于粒子群无功优化的网损降低技术研究

在传统无功优化模型上,建立了以网损最小和电压稳定裕度最大为目标函数的多目标优化模型,通过对目标函数加权建立妥协模型,使多目标函数问题转化为单目标函数问题,并采用粒子群算法求解无功优化问题,通过对IEEE30节点系统的算例分析,表明了采用多目标无功优化模型和粒子群算法能够在保证各节点电压不越限的情况下,有效地降低系统网损...