考虑用户满意度的基于需求侧管理的微电网多目标优化调度

微电网作为一种小型发配电自治系统,能够实现自我控制和自我管理,可以有效提高可再生能源消纳水平,缓解能源危机。针对基于需求侧管理的微电网的优化调度,不仅要考虑供给侧的经济效益,还要兼顾需求侧的用电满意度。因此,文章以微电网的总运行费用最小和用户满意度最大为优化目标,提出了基于需求侧管理的微电网多目标优化调度模型。同时,结合混沌思想和遗传算法,使用改进的混沌遗传算法对上述模型进行求解。对一个微电网案例进行仿真分析,以验证模型的有效性。仿真结果表明,文中提出的模型可以为不同需求的用户制定相应的优化调度方案,为用户提供更好的服务,从而实现微电网供需两侧联动效益的最大化。     

考虑需求侧响应的微电网经济调度双层优化

为了在提高微网经济运行水平前提下挖掘用户侧调控资源的潜力,降低用户侧的用电成本,在考虑用户需求侧响应的基础上建立了微电网双层优化的调度模型。上层考虑用户的购电成本以及用电满意度,利用动态电价激励机制和负荷可转移特征对用户负荷曲线进行优化;下层在上层优化的基础上进行微电网的经济调度,以动态电价和负荷曲线作为上下层之间的桥梁进行迭代求解。最后对一个含有风力发电、光伏发电、微型燃气轮机和蓄电池的并网型单微电网进行仿真分析。结果表明,考虑动态电价不仅降低了微电网的运行成本和用户用电成本,还增加了风光消纳量,证明了模型的合理性和经济性。     

含电动汽车的新能源微电网多目标分层优化调度

电动汽车(EV)和新能源微电网(NEMG)分属不同利益主体。针对EV接入NEMG后的经济运行问题,建立计及EV有序充放电行为和车主综合满意度的NEMG多目标分层调度数学模型并提出求解计算方法。EV层以最大化车主的综合满意度为目标,通过CPLEX软件求解得到EV充放电计划并传递给NEMG层。NEMG层基于EV充放电计划调整微电网内部可控分布式电源出力,以达到最小化系统综合成本和交互功率波动的目标。为求解该高维、非线性和多目标模型,提出基于可信度的三黑洞系统捕获策略多目标粒子群优化算法。仿真结果表明,含EV微电网分层架构相比不分层架构能实现EV和NEMG的互利共赢,验证了所提方法的科学性及有效性。     

考虑需求侧管理的冷热电联供微电网优化配置方法

冷热电联供微电网可提高供用电系统灵活多样的能量优化调度调控水平,已成为微电网技术发展的必然趋势之一。对冷热电联供微电网系统引入了需求侧管理手段,充分利用需求侧资源发掘了系统的经济性。首先对系统中所采取的需求侧管理技术进行建模,包括对需求侧管理的采用方式以及调用成本。其次以综合优化配置成本为目标函数,计及多种必要的约束条件,建立考虑需求侧管理的冷热电联供微电网优化配置模型。采用混沌粒子群算法对所建立的模型进行求解。优化配置结果表明,离网模式下系统优化配置成本要高于并网模式下的,而考虑需求侧管理技术的系统优化配置成本要小于不考虑需求侧管理手段的。通过对系统引入需求侧管理手段能够降低系统优化配置成本,证明了该模型的正确性和有效性。     

基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度

微电网优化调度作为智能电网优化的重要组成部分,对降低能耗、环境污染具有重要意义.微电网的发展目标既要满足电力供应的基本需求,又要提高经济效益和环境保护.对此,提出了一种综合考虑微电网系统运行成本和环境保护成本的并网模式下微电网多目标优化调度模型.同时采用改进的粒子群算法对优化模型进行求解.仿真结果表明,该模型可以有效降...     

基于需求响应的用户侧微电网多目标优化运行方法

需求响应使用户积极参与到电网的优化运行中,是实现用户侧微电网优化运行的重要手段。针对用户侧微电网,提出了基于价格激励与可控负荷的优化运行模型。模型中包括实时电价的分区策略与可控负荷的调控策略。将用户用电成本,空调与热水器温度与目标温度的差值最小化作为优化目标,将可延迟负荷的延迟时间,可计划负荷的工作状态作为决策变量。通过仿真计算与分析,验证了优化模型的可行性与有效性,为用户侧微电网的低成本运行提供了理论支持。     

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。     

考虑需求侧响应的微电网经济优化调度

为了解决微电网的经济最优调度问题,建立了微电网系统的分布式电源模型,引入需求侧响应模型,以平衡峰谷负荷的巨大差异;利用改进的内部搜索方法建立微电网系统模型,进行优化调度,并将其计算结果与典型调度策略进行比较,验证了改进算法的优越性。     

基于改进多目标粒子群算法的微电网并网优化调度

微电网能够协调分布式电源,从而充分发挥分布式发电技术在经济、能源和环境中的优势。针对微电网并网时的优化调度问题,建立了考虑发电成本、污染物排放的微电网系统的环保优化模型,并利用改进的多目标粒子群算法,在这两个目标之间进行协调权衡和折中处理,使所有目标函数尽量达到最优。选取微电网案例的日负荷数据进行了优化调度计算,仿真结果表明了所提模型和算法的有效性。     

基于鸟群算法的微电网多目标运行优化

为了在微电网的运行中寻找到最理想的调度策略,对于微电网的多目标优化问题,采用传统智能算法求解易陷入局部最优而难于找到全局最优解,因此采用一种生物启发式算法——鸟群算法,对以运行成本及环境污染度为目标的微电网多目标优化模型进行求解。该算法模仿鸟群觅食、警觉、迁移的习性,生成对应的种群更新策略,兼具粒子群算法搜索效率高和微分进化算法稳定性好的优点。通过与两者寻优结果比较,表明该算法具有较强的全局、局部搜索能力且收敛鲁棒性好的特点。     

基于广义需求侧资源的微网运行优化

智能电网技术为需求侧响应的实施和各类分布式能源的接入创造了良好条件.文中分析了分布式发电、负荷、储能等3类资源在微网运行优化中各自发挥的作用和协调关系,将其视为广义需求侧资源,建立基于“源-荷储”三维架构、更具弹性的微网运行优化构架.为降低微网运行优化问题的维度,提出将启发式规则与粒子群算法相结合的求解模型,首先利用启发式规则形成储能与负荷的优化策略,然后利用多目标粒子群形成电源的优化策略.为兼顾优化控制结果的稳定性和精确性,采用滚动时间窗优化方法.算例对比分析了各类需求侧资源对微网运行优化的效果,验证了所提方法的有效性.     

考虑实时需求的冷热电联供型微电网优化调度

冷热电联供型微电网通过对各分布式电源进行整合管理,既提高了可再生能源利用效率,减轻了环境污染,又保障了系统的稳定性。基于各微源自身不确定性及微网结构的复杂性,文中提出一种基于日前初始用电负荷需求并结合电价激励及用户侧用电舒适度的综合实时用电需求优化模型,实现负荷从高峰向非高峰转移,并采用遗传算法的多目标优化算法进行实验,验证了该模型能使负荷需求曲线明显平缓,各微源出力相对均衡,证明了该模型的科学性和有效性。     

孤立微网的多目标能量管理

针对孤立微网系统的能量管理问题,利用蓄电池和超级电容的互补特性,以经济性和环保性为优化目标,提出了一种采用混合储能系统的微网多目标能量管理方法。求解方法分为2步,首先,综合考虑当前和未来可再生能源发电期望和负荷需求、不同调度时段、储能装置的实时荷电状态等因素,采用模糊控制对混合储能系统进行管理。其次,在计及多种约束条件下,利用改进的粒子群优化算法对微电源出力进行经济环保优化调度,得到微网系统的最终运行方式。该方法不仅能实现孤立微网经济、环保、可靠运行,还可延长蓄电池使用寿命,提高储能系统经济性,通过多组实验对比,验证了模型的有效性和可行性。     

基于荷—储型微网的需求侧管理系统运行优化

以上海某科技园区微网为例,针对能源网节约用电费用和降低负荷峰值等目标,提出一种包含储能和可调控负荷资源的需求侧管理优化方法。该方法通过优化计算,预先制定储能资源和可平移负荷资源24h的运行状态,实现全天负荷的整体削减。考虑到整个优化过程为强非线性混合整数规划问题,求解困难,在粒子群优化算法基础上,提出经济性启发式规则和分解迭代思路相结合的求解策略。算例表明,文中提出的优化策略不仅降低了能源网整体负荷峰值,而且减少了能源网的用电费用。相对集中式算法,所给出的优化算法计算速度快,且结果与集中式算法接近。     

考虑分时电价和需求响应的家庭型用户侧微电网优化运行

在考虑分时电价和需求响应的基础上,建立了含有光伏发电、风力发电以及蓄电池的家庭型用户侧微电网优化运行模型,提出了一种家庭型用户侧微电网需求响应方法.优化模型以综合考虑用户的购电费用和舒适度为优化目标,尽可能多地将峰时电价时段的家用负荷功率向谷时电价和平时电价时段移动.采用粒子群优化算法对模型进行了求解,在算例分析中对比了优化前后微电网向电网公司支付的购电费用,验证了所提优化算法的有效性.     

计及综合需求侧响应的电-气综合能源系统协调优化运行

随着综合能源系统研究地不断深入,需求侧管理对优化负荷分布、降低系统经济成本等方面的作用越来越不可忽视。文中对计及综合需求侧响应的电-气综合能源系统的协调优化问题进行探讨。引入市场需求弹性概念对电力系统需求侧和天然气系统需求侧进行详细描述,并提出需求替代系数,对价格型负荷及替代型负荷进行综合考虑,建立需求侧数学模型;以最小化P2G场站、燃气轮机、蓄电池建设及运维成本为目标函数,建立综合能源系统的协调优化模型;使用改进的粒子群算法对模型进行求解,以修改后的9节点电力系统与7节点天然气系统为例,分析说明了该协调优化模型对优化负荷分布、降低系统成本等方面的作用。     

考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度

针对目前并网型微电网实现资源协同优化,提高微电网运行的经济性与环保水平,建立了考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度模型。在微电网负荷侧考虑分时电价和新能源消纳来优化负荷曲线,并采用多重指标对优化方案进行评价,在微电网发电侧考虑碳排放限额,对微电网内部分布式电源进行优化调度以实现微电网综合运行成本最低的目标。采用混沌粒子群算法（chaosparticleswarmoptimization,CPSO）求解该优化问题,通过算例仿真分析了柔性负荷占比0%、10%、20%和不同碳排放量额度约束下的优化结果,验证了模型与算法的有效性。     

Demand Side Management for Stand-Alone Microgrid Using Coordinated Control of Battery Energy Storage System and Hybrid Renewable Energy Sources

Abstract

Distributed generation with battery energy storage (BES) system is an alternative solution for stand-alone AC supply systems. This article addresses the issue of voltage variability of stand-alone microgrid with the adoption of intelligent micro-source controllers. The high energy density of the BES system is used to compensate the voltage fluctuation. A control mechanism is designed to regulate the flow of electrical energy from BES system. The control structure of DC–AC microgrid integrated with BES system is proposed, and the study is extended to explore the mechanism of demand side management (DSM) with the incorporation of voltage-droop characteristics. The BES system is interlinked to maintain the voltage to a desirable range and the proposed work is intended to show the introductory concept on DSM accomplished through voltage-reduction at the consumption-side. The proposed control strategy not only achieves frequency-regulation in adherence to IEEE Standard-1547, but also maintains customers’ quality of service while customizing voltage for regulating DSM. The basis of regulating the nickel-metal-hydride battery is state-of-charge of BES system and voltage generated by the hybrid sources consist of photovoltaic and wind energy systems. The adequacy of the proposed control scheme with BES-module is validated using time-domain simulation studies considering voltage-dependent-loads.     

计及多时间尺度需求响应资源的微电网能量优化调度策略

随着电力体制改革的深入,用户侧微电网逐渐形成多方投资+集中管控的运营模式,研究计及运营商利益的微电网能量优化具有重要的现实意义。文章提出一种以运营商购售电收益最大化和需求响应补偿成本最小化为目标的微电网能量优化调度策略。该策略计及需求响应多时间尺度特性,将集群空调和集群电动汽车2种需求响应资源纳入日前-日内-实时3种时间尺度调度计划中,并根据各阶段可再生能源预测信息以及电价信号,逐级优化储能出力和需求响应供应量,实现运营商的全局利益最大化。负荷聚集商基于集群空调和集群电动汽车的控制模型预测各时段可控负荷容量并实时响应调度指令。最后,通过算例验证本文所提调度策略的有效性。