基于多时间尺度和多源储能的综合能源系统能量协调优化调度

考虑源荷不确定性及储能设备配置对综合能源系统IES(integrated energy system)优化调度的影响,提出基于多时间尺度和多源储能的IES能量协调优化调度策略。该策略以系统运行经济最优、滚动控制时域内购能成本与储能惩罚成本之和最低以及设备输出功率调整量最小为目标,分别建立了日前、日内滚动和实时反馈3个时间尺度的优化调度模型。在日前考虑多种储能模式对IES经济性的影响;日内利用场景分析法描述滚动预测的不确定性来提高系统经济运行稳定性;再基于模型预测控制方法,构建日内与实时的反馈闭环优化,平抑由预测误差导致的系统功率波动。仿真结果表明:多源储能模式有助于提高IES的经济性;多时间尺度调度既可以保证IES运行的经济性,又能有效降低不确定性对系统实际运行的影响,减轻电网平抑功率波动负担。     

基于Stackelberg博弈的充换储一体化电站微电网双层协调优化调度

针对电动汽车充换储一体化电站(CSSIS)与微电网所有权不同的微电网经济运行问题,建立基于Stackelberg博弈的双层优化调度模型。上层微电网作为领导者,以自身收益最大为目标函数,制定与下层CSSIS进行电能交易的内部电价;下层CSSIS作为跟随者,根据内部电价调整自身充、放电计划,以最大化自身收益。采用差分进化算法和Gurobi软件分别对上、下层优化问题进行求解,得到最优内部电价和CSSIS的最优充、放电计划。仿真算例表明,所提算法可以有效求解微电网与CSSIS交互的均衡策略,不仅能同时提高两者收益,还能更有效地利用CSSIS资源。     

城市路网中考虑多方影响的电动汽车能耗预测

为加快电动汽车行业低碳发展进程,调整交通运输领域能源组成结构,对于电动汽车能量消耗方面的研究成为当下重点。然而传统物理能耗模型存在参数难以实时获取,缺乏与车辆行驶工况以及交通特性的联系等缺陷。因此,文中首先分析电动汽车能耗与天气因素、社会因素以及路网线路特性等因素的关系,构造连接微观层面平均行驶速度与宏观层面交通状态的能耗预测模型;其次,采用改进的LSTM神经网络对不同行驶工况下电动汽车平均速度进行预测,结合空调附加耗能对单位里程汽车耗电量进行计算。最后,以杭州市交通路网为例,验证了能耗预测模型的准确性,改进的LSTM网络相较传统LSTM网络以及BP网络,均方根误差（RMSE）分别降低了33.2%和40.2%、平均绝对误差（MAE）分别降低了34.8%和41.5%。     

计及不确定性的综合能源系统容量规划方法

计及分布式可再生能源不确定性因素的综合能源系统(Integrated Energy System,IES)规划更加接近实际情况,也是实现多能协调和IES优化运行的基础。考虑光伏发电出力的间歇性和波动性,提出了一种计及不确定性的含冷、热、电、气多能流的综合能源系统容量规划模型及其求解方法。首先,为了精确地模拟光伏发电的不确定性,利用场景法描述其不确定性并运用基于Wasserstein概率距离的场景削减0-1规划模型对大量不确定性场景进行削减。在此基础上,建立以投资运行成本之和最小为目标函数的IES容量规划模型。其次,由于场景分析法难以直接得到最优规划方案,采用基于场景分析法的两阶段规划策略对此模型进行求解得到含整数变量的多能源容量规划方案。基于算例的仿真结果表明:所提出方法能够经济且可靠地满足整个规划周期内系统各节点、各类型负荷需求。     

计及动态电价的电动汽车充放电优化调度

针对传统分时电价易导致负荷出现新的尖峰和不能随实际电动汽车入网动态调整的问题,提出基于动态电价的电动汽车充电站有序充放电控制方法.考虑部分电动汽车电池电量回馈电网的能力,将电动汽车的充放电价与充放电状态及功率作为决策变量,构建以最大化充电站收益和最小化充电站与配电网交互功率波动为目标的电动汽车充放电优化调度数学模型,并采用改进的粒子群优化算法求解该多变量、高维优化问题.运用蒙特卡洛法模拟不同数量的电动汽车充放电需求,对比分析仿真结果,所提方法能够根据电动汽车入网数量动态调整电价,提高充电站收益,减小配电网负荷的峰谷差,平抑负荷波动,实现电动汽车的有序充放电和达到服务电网的目的.     

考虑电动汽车时空接入随机性的充储电站有序充放电分散式优化

针对电动汽车时空接入的随机性,提出一种基于改进拉格朗日对偶松弛法的充储电站有序充放电分散式优化调度方法.首先,根据出行链和马尔可夫决策理论,建立计及出行路径随机性的电动汽车时空接入模型和不同温度及交通路况下的电动汽车单位行驶里程能耗模型;其次,考虑电动汽车的充放电约束、充储电站和配电网的运行约束,构建以充储电站收益最大化为目标函数的充储电站侧优化数学模型;然后,基于改进拉格朗日对偶松弛法,提出该模型的分散式优化求解方法;最后,以某典型城区道路拓扑为例,对比分析不同出行路径、温度、交通路况和调度策略下各充储电站的收益、负荷曲线和计算效率.算例结果表明:所提方法综合考虑多种环境因素,使充储电站的调度结果更加全面实际,且计算效率得到了大幅提升.     

考虑电压稳定性和充电服务质量的电动汽车充电站规划

充电站的合理规划可有效降低其建设对电网产生的不利影响,促进电动汽车(Electric Vehicle, EV)规模化应用及其产业发展。通过交通起止点分析确定充电需求点信息,在满足充电可靠性的前提下确定候选站址方案。基于系统电压稳定性和充电服务质量,建立了充电站规划的多目标优化模型。采用超效率数据包络分析方法确定各目标函数权重系数,将多目标优化问题转化为单目标优化问题,运用动态自适应粒子群优化算法求解。最后以IEEE33节点系统结合待规划区域为例进行仿真,结果验证了所提方法的有效性。     

含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度

冷热电联供型微网(CCHP-MG)对实现能源可持续发展和构建绿色低碳社会具有重要的应用价值,而内部复杂的能源结构与设备耦合关系、可再生能源的消纳和负荷波动的平抑给其优化运行带来了挑战。文中提出含冰蓄冷空调的CCHP-MG多时间尺度优化调度模型,研究冰蓄冷空调的不同运行方式对优化调度的影响。日前计划中通过多场景描述可再生能源的不确定性,侧重于一个运行优化周期内CCHP-MG的经济运行;日内调度基于日前计划方案,根据冷热电在不同时间尺度上的相关性和互补性,提出考虑冷热负荷变化的双层滚动优化平抑模型,求解各联供设备的调整出力。仿真结果表明:冰蓄冷空调的运行方式关系到CCHP-MG的综合效益的提高;多时间尺度优化调度模型不仅可以满足用户的冷、热、电能的需求,还能有效平抑日内阶段供需侧随机性波动,实现CCHP-MG经济及稳定运行。行带来了挑战。文中提出含冰蓄冷空调的CCHP-MG多时间尺度优化调度模型,研究冰蓄冷空调的不同运行方式对优化调度的影响。日前计划中通过多场景描述可再生能源的不确定性,侧重于一个运行优化周期内CCHP-MG的经济运行;日内调度基于日前计划方案,根据冷热电在不同时间尺度上的相关性和互补性,提出考虑冷热负荷变化的双层滚动优化平抑模型,求解各联供设备的调整出力。仿真结果表明:冰蓄冷空调的运行方式关系到CCHP-MG的综合效益的提高;多时间尺度优化调度模型不仅可以满足用户的冷、热、电能的需求,还能有效平抑日内阶段供需侧随机性波动,实现CCHP-MG经济及稳定运行。     

基于DAPSO算法的含分布式电源的配电网重构

为了改善智能算法性能、提高寻优效率、满足网络辐射状和连通性约束,提出一种基于动态自适应粒子群优化(DAPSO)算法的含分布式电源的配电网络重构策略,用于求解重构的离散变量优化问题。动态自适应调整惯性权重和对速度进行变异,避免算法陷入局部最优,保持全局开拓和局部探索的动态平衡,加强算法的寻优性能。采用"解环"法,确保重构后网络为辐射型并保证网络的连通性。基于IEEE33和PGE69节点系统的仿真结果显示,DAPSO算法收敛速度快、全局寻优能力强、稳定性好,其寻优重构方案可有效降低网损,改善电压水平,优于其他方法的结果,具有很好的实用价值。     

考虑电动汽车时空负荷分布特性的主动配电网动态重构

实现电动汽车(Electric Vehicle, EV)规模化发展并与电网双赢的关键问题之一是如何提高EV充电负荷的预测准确性,并保证含大规模EV充电负荷的配电网运行的安全性和经济性。考虑EV时空负荷分布特性,建立了主动配电网动态重构与有功、无功联合优化数学模型,并给出了其求解方法。首先,根据出行链技术和马尔可夫决策理论,考虑天、人、路对EV的影响因素,构建了EV单位能耗模型和充电负荷的时空分布预测模型。其次,提出考虑储能系统、有载分接开关、投切电容器组、静止无功补偿装置和动态重构多种主动管理措施,计及经济、技术指标和各设备、系统运行约束,建立了含EV的主动配电网动态重构与有功-无功联合优化数学模型。然后,为了提高所构建模型的求解效率,通过二阶锥松弛和变量乘积线性化方法将非凸等式约束和非线性不等式约束线性化后,将原始的混合整数非线性规划问题转化为易求解计算的混合整数二阶锥问题。最后,基于修改的IEEE33节点系统进行仿真实验和对比分析,结果验证了所提方法的有效性和优越性。