基于交替方向乘子法的互联微电网系统分布式优化调度

孤立微电网之间的互联问题得到了广泛关注,优化调度是保证互联微电网系统运行经济性的重要环节。文章提出一种基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的互联微电网系统分布式优化调度方法。首先,对互联微电网系统优化调度的基本模型进行了说明;其次,介绍了各分布式电源的基本模型,建立面向实时优化调度的储能系统成本模型,将储能系统寿命损耗成本与放电功率之间的关系等效为二次型函数;然后,提出了基于ADMM的分布式优化调度模型及求解算法,在保证各微电网隐私的情况下,仅需提供"期望交换功率",即可通过交互迭代实现互联系统的最优调度。最后,通过三微电网互联算例,分析了分布式优化调度的运行结果,验证了所提方法的有效性。     

计及可转移负荷的微电网群分布式优化调度

由于单微电网分布式电源接入容量和供电范围有限及储能容量不足,单微电网的抗扰动能力较差。为解决此类问题,将相邻的多个微电网互联构成微电网群系统进行协同控制和管理,以此提高系统的可靠性和经济性。针对微电网群的经济性,提出了一种计及可转移负荷的微电网群经济优化调度模型,考虑了微电网群的发电成本、微电网间功率交换成本、与大电网的购售电成本以及转移负荷补偿成本,采用分布式的交替方向乘子法求解(ADMM)。最后,通过算例验证了考虑可转移负荷后的微电网群的运行经济性。     

基于数据驱动的多微电网互联系统分布鲁棒运行优化

针对多微电网互联系统调度中分布式电源出力不确定性以及运行效率低下等问题,提出基于数据驱动的多微电网互联系统分布鲁棒运行优化策略。首先基于多元正态Copula理论,计及风电功率预测误差的时间相关性及其与预测值的条件相关性,运用聚类方法对处理后的分布式电源数据进行聚类分析,通过场景削减方法生成具有代表性的多变量典型场景,得出分布式电源出力的概率分布模糊集。然后,建立多微电网两阶段滚动调度优化模型,考虑微电网内新能源实时出力的不确定性,提出一种基于列约束生成算法（C&CG）与交替方向乘子法（ADMM）的分布式求解算法,以实现两阶段分布式迭代求解。仿真结果表明,该方法可有效降低源荷预测不确定性对多微电网系统安全运行的影响,提高多微电网区域的经济效益。     

考虑蓄电池健康的微电网群模型预测控制能量管理策略

为提高新能源消纳能力,减少微电网群运行成本,设计考虑蓄电池健康的微电网群模型预测控制(MPC)能量管理策略。通过模拟蓄电池2种充电模式,将微电网群数学模型和约束方程表述为混合整数线性规划(MILP)优化问题,并与MPC框架相结合,在满足约束条件的基础上对优化问题进行在线求解。考虑到微电网能量管理以日前调度为主,提出变时域MPC寻优策略,进一步减小额外的寻优计算量。基于硬件在环实验平台对所提策略进行验证,结果表明,该策略可最大限度利用新能源,减少微电网群购电成本,实时性好,恒压充电模式可有效保护蓄电池健康。     

基于人工智能控制策略的微电网自动调度优化方案

随着智能电网技术的发展,微电网作为一种智能化的新型配电网,能够实现对分布式电源、储能装置、可控负荷的统一控制。微电网可以作为一个独立的系统运行,也可以接入配电网运行。微电网运行效益的最大化在于对其中分布式电源、储能装置、可控负荷的有效调度。本文针对微电网运行效益问题,提出基于人工智能控制策略的调度优化方案,搭建微电网自动调度优化模型,从经济性方面展开研究。将本文提出的微电网自动调度优化方案应用到含有分布式电源、储能装置、可控负荷的微电网调度控制中,经过仿真实例验证,通过对微电网中的各个组成单元的运行模式进行有效的调度,能够实现微电网经济和环保效益的最大化,该调度策略适宜大规模推广应用。     

基于ADMM算法的多主体综合能源系统分布式协同优化研究

针对多园区综合能源系统的分布式调度问题,本文构造了多园区综合能源系统的多主体架构,提出了一种分布式经济调度的基本框架,建立了多决策主体的集中式优化调度模型;利用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM),引入功率协调变量解耦园区间互济功率,将集中式优化调度转换为具有一致性的各园区分散自治子优化问题,构建了基于ADMM分布式调度模型与算法,实现了与集中式优化调度几乎一致的优化结果,同时克服了集中式方法信息隐私安全性低、通信成本高、建模复杂、求解难度大等缺陷。最后,分别以简单和复杂的多园区综合能源系统为算例,验证了ADMM算法的计算性能及其相较于集中式方法的特点和优势。     

含多种分布式电源的微电网经济调度

针对含多种分布式电源的微电网经济调度问题,以微电网各机组的出力和蓄电池、电动汽车的电量为约束条件,考虑微电网中设备的投资费用、运行维护费用、燃料消耗费用和能量交易费用,以微电网在一个完整的调度周期的总运行费用最小为目标函数,建立微电网经济调度模型,采用粒子群优化算法对燃气轮机的每小时输出功率进行优化。仿真结果表明:该模型能有效降低微电网的运行成本,其粒子群优化算法与其他算法相比具有简单、易实现、精度高等优点。     

考虑储能电池的微电网群双层优化调度策略

储能电池是微电网中的重要组成单元,在进行调度时对其进行保护可以有效提高系统的经济性和可靠性。为此,本文充分考虑充放电速率和充放电深度对储能电池的影响,结合交替方向乘子法和模型预测控制,提出了一种微电网群的双层分布式调度策略。其中,上层以微电网群总体运行成本最小为目标对各微电网进行调度;下层则对各微电网内部分布式电源的出力进行控制以达到各微电网自身的成本最小。相比于其他分布式调度策略,该调度策略不仅能够最大程度保护储能电池,而且简化后的分布式求解算法收敛更快,网间数据传输减少了30%,运算时间更少,通信负担更低。最后,采用通用的微电网群模型验证了本文调度策略的合理性和有效性,试验表明本文调度策略能够使荷电较少的储能电池得到电量补充,提高微电网应对极端天气及其他风险的能力;使荷电较高的储能电池减少充放电次数,各储能电池使用成本之和减少了29.65%。     

一种用于微电网经济调度的改进型内部搜索算法

为解决微电网的经济优化调度问题,首先建立分布式电源模型,并引入负荷侧的需求响应模型;其次,通过改进自适应系数的取值,提出一种改进型内部搜索优化算法;最后,运用该优化算法对孤岛运行模式下的微电网进行优化调度,并将其计算结果与典型调度策略计算结果进行对比。结果表明,该优化算法具有更高的灵活性,并可以有效降低运行成本。     

基于交替方向乘子法的微电网群双层分布式调度方法

随着分布式电源的渗透率提高,微电网作为一种有效消纳方式得到了广泛发展和应用。将邻近的多个微电网互联构成微电网群系统进行协同控制和管理,能够有效提高系统的运行经济性和可靠性。提出一种基于交替方向乘子法的微电网群双层分布式调度方法。上层以微电网群系统总运行成本最小为目标,协调各微电网之间的功率交换;下层主要实现各微电网内部各可控分布式电源的优化管理。分布式求解中各微网仅需与相邻微电网传递期望交换功率信息,降低通信需求与负担,且保护各微电网隐私。算例验证了所提方法的收敛性与可行性。     

基于边缘计算的高渗透率微电网并行分布式优化经济调度

基于边缘计算的框架提出了一种并行分布式优化方法,用于求解含有海量可再生能源的微电网的复杂优化经济调度问题,有效提升问题求解效率。该方法中边缘节点只与邻居节点交换信息,降低通信复杂度,同时,各个节点并行求解,突破“组合爆炸”的束缚,提高求解效率,多次迭代即可得到全局最优解。其次,在含海量可再生能源的微电网中,构建运行成本最小优化调度模型,用提出的方法对大规模优化模型进行求解。仿真结果表明,与标准ADMM相比,在相同精度下,所提方法的迭代次数仅为ADMM的二分之一甚至更少。海量可再生能源输出功率波动时,分布式电源的增量成本趋于一致,表明微电网与上级电网互动调控后,所提方法能够使得微电网稳定运行,同时实现成本最小化。     

采用PSO-BF算法的微电网多目标电能优化调度

考虑到微电网中各分布式电源的特点以及充分发挥分布式发电技术在经济、环境和能源方面的优势,在满足系统约束条件下,提出了一种综合考虑微电网的运行成本、电压偏差以及微电网削峰填谷能力的微电网多目标经济调度模型。同时针对粒子群算法(PSO)在求解优化问题时易陷入局部最优的缺点,提出一种粒子群-细菌觅食算法(PSO-BF)用于求解微电网电能优化调度问题。仿真结果表明该算法具有较强的全局、局部搜索能力且收敛速度快、精度高的特点。     

基于混沌的多Agent粒子群算法在微电网并网调度中的优化研究

考虑到微电网中的分布式电源具有较强的波动性和随机性,会对微电网并网的优化运行带来较大影响,在满足系统约束条件下,提出综合考虑各分布式电源发电成本、环境治理费用、微电网并网收益和新能源发电补贴的微电网并网多目标优化调度模型。针对现有标准粒子群算法中可能存在的局部收敛等问题,将多Agent技术和混沌优化的思想引入粒子群算法中,提出一种多Agent混沌粒子群算法用于求解微电网并网多目标优化调度问题,并结合实际微电网案例验证所提出的数学模型的合理性与优化算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的冷热电联产微电网优化调度

本文综合考虑了各分布式电源的燃料和运行维护等各种成本以及售电、制冷供暖等收益,建立了一个包含光伏、风电、燃料电池和微型燃气轮机的冷热电联产型微电网优化调度模型;提出了一种微网运行策略,并把细菌觅食算法中的核心部分融入到粒子群算法中从而完成对粒子群算法的改进。在算例仿真中以发电成本最低为目标,对一年四季的微电网进行分析计算,通过与其它算法进行对比研究,可以看出改进算法和调度策略是实用有效的。     

基于分布式牛顿法的微电网群分布式优化调度方法

多个微电网以自组织的方式连接成为自治实体并接入配电网运行,能够显著提高供电可靠性并降低运行成本。提出了一种针对微电网群优化运行的全分布式算法,旨在替代传统集中协调的方式,解决系统对灵活性、可靠性和经济性的要求。该方法基于点对点通信,只需要稀疏通信网络上的相邻节点交换信息,且通信负担很轻。首先介绍了微电网群优化模型,随后结合具有二阶收敛速度的分布式牛顿法和基于一致算法的信息传递,实现了微电网群运行成本的全分布式运行优化。算例结果表明,该方法具有相较一阶分布式算法更快的收敛速度,且受通信拓扑的影响更小,证明了该方法的可靠性和可扩展性。     

基于优化计算型区块链系统的虚拟电厂模型与调度策略

为提高虚拟电厂（VPP）的调度运行效率和信息安全水平，该文对区块链技术进行改进，并将其运用到VPP的优化调度过程中。首先以VPP分布式运行环境为背景，提出基于区块链的分布式粒子群优化算法和优化计算工作量证明共识算法；然后根据该算法，对传统区块链系统进行改进，形成了适用于VPP的优化计算型区块链系统；最后基于此系统建立了VPP结构模型，并提出相应的调度策略。仿真结果表明，优化计算型区块链系统能够较好地适应VPP运行环境，可以有效提高VPP调度效率，同时基于该系统建立的VPP模型和提出的调度策略，在降低系统运行成本、提高风/光消纳水平、减少二氧化碳排放量等方面相比传统VPP具有显著优势。     

微电网并网模式下的协调经济调度策略研究

提出了一种并网模式下微电网的协调经济调度策略。在综合考虑各个分布式电源技术性能,风力发电机与光伏电池出力波动性,电力供应与需求的平衡,电价变化对于调度策略的影响,系统备用容量等因素的基础上,对微电网内各个分布式电源出力及微电网与主网之问的交换功率进行优化和协调,实现微电网运行的经济成本最小。仿真结果表明:该协调经济调度策略能够有效实现微电网运行的经济性,并反映可再生能源的随机性和波动性对柴油机和储能系统出力特性的动态影响,有利于微电网调度人员制定更加经济有效的运行计划。     

基于量子粒子群算法的微电网优化调度

在微电网运行中,优化调度尤为重要。针对多种分布式电源(DG)的微电网,提出一种分优先等级的发电控制策略,采用量子粒子群算法对微电网经济运行优化求解。在并网条件下对微电网在一天24 h内进行运行仿真,仿真结果表明,采用的方法与策略是有效的。     

基于粒子群算法的新能源微电网局部停电负荷调度研究

新能源微电网的停电负荷具有灵活而易于控制管理的特点。将停电负荷积极参与到微电网调度计划中,可有效提高微电网运行的稳定性。提出基于粒子群算法的新能源微电网局部停电负荷调度方法。构建用电信息采集模块,完成新能源微电网运行信息的采集,根据新能源微电网的实际运行情况,将NTP协议应用在信息采集系统中,实现数据的同步更新;构建局部停电负荷调度双层模型,并采用粒子群算法求解模型,实现新能源微电网局部停电负荷调度。由实验结果可知：在16：00之前风力出力持续升高,此时段设备的开机时序即生产负荷在优化后大部分向后移,说明所提方法能够充分利用风力能源,调节电网设备开机时序;调度后的新能源微电网在停电情况下,其总负荷和净负荷均有所降低,说明对微电网运行稳定性的改善效果非常显著。     

基于智能单粒子算法的微电网经济调度

为充分消纳可再生能源,以分时电价为杠杆,通过经济调度手段,对微电网内分布式发电资源进行优化配置。在综合考虑各类分布式电源发电成本和环境成本的基础上,计及热电联供收益、电能交易收益、电价补贴等多项运行收益,建立微电网多目标经济函数。考虑储能系统在不同时间断面上的耦合性问题以及时移特性,结合分时电价、净负荷曲线进行预调度。考虑微电网实时调度的快速性要求,运用智能单粒子算法搜索调度变量的最优解,并与常规粒子群算法进行对比。算例分析了基于冬季典型日数据的微电网调度方案和各项经济指标,结果表明微电网调度模型、调度策略和优化算法合理有效。