风光储发电系统容量配置优化算法综述

风光储发电系统是提高新能源利用率的有效形式,风光互补与储能相结合可以有效降低随机性和波动性对电网产生的影响。容量配置优化问题则是风光储发电系统能否最大程度地发挥作用的关键。分析了容量配置优化的重要性,阐述了目前使用较多的两种群智能算法在容量配置优化方面的应用,并对这些容量配置优化算法未来的发展方向进行了总结和展望。     

基于改进微分进化算法的风光互补系统发电容量优化配置

为有效兼顾风光互补发电系统的可靠性与经济性,以年缺电负荷率最小及微网系统投资建设成本最低为目标函数,以储能电池充放电次数、微网功率平衡以及电池充放电上下限等为约束条件,搭建风光互补系统发电容量优化模型。针对缺电负荷率、系统成本2个目标函数相悖的特点,考虑将帕累托非劣排序操作引入至常规微分进化算法,并对常规算法中的变异策略进行了相应改进,使得改进后的算法在具备多目标寻优能力的同时,寻优速度也得到了较为显著的提升。最后,应用所提改进多目标微分进化算法对风光互补系统发电容量优化模型进行求解,算例结果验证了该文模型的合理性和所提算法的有效性。     

基于粒子群算法的风光互补发电系统配置优化设计

粒子群算法(Particle swarm optimization,简称PSO)模型简洁,具有优异的探索效率、良好的收敛性及精度,与其他优化算法相比具有令人瞩目的优异性。通过将粒子群算法应用于由太阳光、风力发电等构成的可再生能源混合发电系统的最优化配置研究中,并通过实际的应用完成在以系统综合成本最小的约束条件下,对系统各构成模块的规格进行优化分析。通过对某工业园区进行风光互补发电系统优化,即分别对风光互补发电系统、单一风力发电系统、单一光伏阵列发电系统这3种优化方案进行经济性分析和技术性分析,进行优化设计。结果表明:基于粒子群算法的风光互补发电系统优化设计在兼顾满足负载要求的情况下,达到较好的经济性,适宜推广此种可再生能源发电方式。     

风光储混合发电系统优化设计与分析

针对风光储混合发电系统优化设计问题,在满足可靠性的前提下,结合风力发电机组、PV方阵、抽水蓄能电站、蓄电池组等元件的输出特性,以及能量交易系统的运行方式,以总系统成本最小为目标,建立了相应的优化模型.进而分析了可靠性约束、上网电价、能量交易系统容量,以及不同运行方式对风光储混合发电系统优化配置结果的影响,为混合系统的优化设计和运行提供了依据.     

可再生能源供电系统电源容量的优化配置

可再生能源发电的研究对智能电网建设具有重要意义.研究了含风力发电机、光伏阵列和小型抽水蓄能电站的可再生能源供电系统电源容量优化配置问题.在分析和建立可再生能源发电和储能装置模型的基础上,计及全年风光资源和负荷数据,建立了基于等年值经济成本最小的数学模型,采用遗传算法进行求解.算例结果表明,该方法求得的优化方案具有较强的适应性,可以提高可再生能源发电的能源综合利用率,降低投资成本.     

计及渗透率约束的风光火储系统容量优化及规律研究

为探索不同风光渗透率对风光火储系统容量配置及系统运行的影响规律,以风光火储联合发电系统为例,构建了考虑渗透率约束与火储联合控制的3层容量优化模型。首先,将黄金搜索优化（golden search optimization,GSO）算法引入容量优化配置求解中,给出不同渗透率约束下系统最佳容量配置,求得系统运行指标数据结果;然后,对所得结果进行最小二乘法曲线拟合,得到系统的经济性、可靠性和稳定性与不同渗透率之间的变化曲线;最后,系统地分析了曲线趋势变化的主要原因,可为风光等可再生能源系统容量优化配置及运行规划提供借鉴。     

基于改进遗传算法的源网荷储协同控制方法

针对现有大多数方法难以兼顾系统经济性与新能源消纳的问题,提出一种基于改进遗传算法的源网荷储协同控制方法。该方法综合考虑源网荷储系统的特性,构建了以运行成本和弃风弃光量最小化为目标的模型。通过采用混沌优化算法来对遗传算法进行改进,进而设计一种基于双层嵌套结构及改进遗传算法相结合的高效方法用于目标函数的求解,以得到最佳的系统控制模式。基于IEEE33节点系统对所提方法进行实验论证的结果表明,优化后系统的弃风弃光量和运行成本仅为0.872 MW及2.330万元,说明了该方法可有效减少系统的运行成本,并提高新能源的消纳。     

并网型风光储混合发电系统中储能系统容量优化研究

以并网型风光储混合发电系统中储能系统容量优化为目标,利用风电、光伏的发电数据和电网的调度数据,提出合理优化配置并网型风光储混合发电系统中由超级电容器和蓄电池组成的混合储能系统容量的方法。进行了优化计算程序的编制和算例分析,结果表明,同时考虑电网连续电能缺失总量和电网瞬时功率缺失两方面能提高储能系统容量优化的准确性,超级电容器和蓄电池组成的混合储能系统能提高电网整体安全性与经济性。     

基于多目标沙猫群算法的含风光储配电网无功优化

针对现有智能优化算法在求解配电网无功优化时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多目标沙猫群算法(MOSCSO)的含风光储配电网无功优化方法.MOSCSO融合了多目标算法中外部储存集的更新和选择机制,具有较好的全局寻优能力,而沙猫群算法(SCSO)特有的搜索和攻击的种群更新方式保证了其具有较快收敛速度和较好寻优能力.建立储能设施(ESS)作为控制变量的IEEE 33节点系统数学模型,应用MOSCSO进行仿真验证.结果表明,本文所提方法在平衡风光发电系统的同时能够降低网损和提高电网稳定性,通过与传统算法比较,验证了MOSCSO在无功优化模型上的有效性和稳定性.     

考虑阶梯碳交易机制的含混氢天然气综合能源系统容量配置

针对综合能源系统的低碳排放要求与负荷需求特点,提出一种考虑阶梯碳交易机制和混氢天然气的综合能源容量配置方法。首先,为缓解风光能源出力波动性建立以氢气储能为媒介的氢能系统,再考虑氢能对天然气的替代作用,创建由氢储能与液化天然气构造混氢天然气的综合能源系统架构;然后,引入阶梯碳交易机制约束系统碳排放;最后,以包含运行成本和年化投资成本的年投资总成本为目标函数,进行容量配置优化。算例仿真结果验证了所提模型和策略能有效降低碳排放和年投资总成本,对综合能源配置具有重要参考价值。     

基于自适应的配电网分布式电源优化配置研究

针对分布式电源接入配电网引起的电压越限和电能质量下降等问题,提出了一种具备自适应特性的分布式电源优化配置方法. 建立了光伏、风电两种典型分布式电源的数学模型,分析其功率输出特性. 构建了同时考虑发电成本、环境成本、有功网损折算成本三项指标的分布式电源优化配置模型. 针对多目标函数和多约束条件的优化配置模型,应用自适应粒子群算法求解,实现学习因子和惯性权重自适应调整以提高算法的寻优性能,由此得到分布式电源的最佳接入位置和容量. 最后,以IEEE33节点配电系统为例进行仿真验证. 结果表明,自适应粒子群算法与传统粒子群算法和混沌粒子群算法相比,求解得到的优化配置方案可达到更好的供电可靠性和经济性要求.     

基于改进萤火虫算法的含风电系统环境经济调度

人们对环境保护意识的提高以及风电渗透率的不断攀升,使得电力部门对含风电系统的调度提出更高要求。为了在降低碳排放量及促进风电消纳的同时将发电成本控制在最低,该文建立考虑环境与经济指标的含风电系统环境经济调度模型,模型中的目标函数考虑火力发电成本、旋转备用成本、碳排放权交易成本、风力发电成本及弃风惩罚成本。针对传统萤火虫算法寻优过程中易出现的振荡问题,该文提出一种变步长萤火虫算法对模型进行求解。结合修改后的IEEE 39节点算例进行仿真分析,仿真结果验证了所提模型的可行性以及变步长萤火虫算法求解此类问题的有效性。     

太阳能与燃煤机组集成发电系统

面临环境污染、化石燃料短缺及电力供应不足的严峻局势,介绍了一种新型的太阳能与燃煤机组集成发电系统。作为两种能源互补的复合发电系统,同时具备太阳能与燃煤发电的优势,又避免了各自单独发电的不足,是构建可持续发展电力能源体系的新途径。     

洁净煤发电技术的发展前景分析

为了应对全球能源资源现状与地球气候环境的变化趋势,未来的洁净煤发电技术将以控制CO2排放为基本出发点,传统的燃煤发电方式将面临巨大的挑战与技术创新,并期待着全新的洁净煤发电技术理念。作者初步讨论了煤气化技术,超超临界蒸汽参数煤粉锅炉,超临界蒸汽参数循环流化床锅炉,新型整体煤气化联合循环,增压富氧燃烧整体化发电等若干技术的发展前景,谨供参考。     

二次再热机组烟气余热利用与抽汽参数优化研究

对某1 000 MW二次再热机组应用遗传算法进行余热利用和抽汽的整体优化。余热利用方式选择两种:方案1,低压回热加热器之间引入低温烟水换热器;方案2,采用空气预热器分级布置,在水侧高温烟水换热器与1~#高压加热器并联在烟气侧高温烟水换热器与高温空气预热器并联,出口烟气汇合后进入低温空气预热器。结果表明,机组在余热利用后对最佳抽汽口位置有很大影响;采用方案2整体优化后发电功率增加最明显,可以使机组发电功率增大21 170 kW,发电效率比单独优化提升明显。此外,研究表明,在锅炉烟气余热利用时需要余热和回热同步优化。     

一种适用于UHF无源电子标签的电源产生电路

首先基于电荷泵原理提出了一种新的无源电子标签电源产生电路结构，并提出了结构简化的算法。然后基于提出的电路结构和算法，给出特高频无源电子标签电源产生电路的设计实例。设计实例结果表明，提出的电路结构和算法在产生相同输出电压情况下，简化了电路结构，提高了电源产生电路的整流效率。     

基于层次分析法的电煤供应链风险评估研究

通过文献阅读、现场访谈和问卷调查,识别和确认了电煤供应链存在的主要风险源,细分后共得到16项次级风险因素;基于事故树分析法,建立了电煤供应链风险评估的指标体系;运用基于加速遗传算法的层次分析法(AGA-AHP),对电煤供应链风险的大小进行了评估.通过算例分析验证了该方法的有效性.     

基于阻抗匹配的小型风电系统功率输出优化方法

为解决现有小型风力发电系统风能利用率偏低的问题,提出一种新型的基于阻抗匹配的系统功率输出优化方法。通过建立和分析小型风力发电系统数学模型,指出在发电机与整流器间串联阻抗后风电系统稳定运行点会发生变化,若阻抗参数设置合理则可提高系统的功率输出;基于该原理,采用粒子群优化算法,结合风速以及蓄电池电压的概率分布情况,以发电机一段时间内输出能量最大为优化目标,确定阻抗参数。仿真结果表明,选择合适的电抗器参数可以有效提高风力发电机能量输出,优化后平均输出功率增加了约21％。     

计及灵活性需求偏差的综合能源系统分布鲁棒优化调度

为了分析分布式新能源和需求侧灵活响应资源的不确定性对综合能源系统(IES)的影响:首先,建立了IES灵活性供需模型;其次,构建了基于场景概率驱动的IES两阶段分布鲁棒优化模型;最后,采用列与约束生成算法进行迭代求解,通过仿真验证了该模型和求解算法的有效性。相较于传统的IES优化调度,其所提模型减少了系统的总运行成本,提升了系统的灵活性。     

风力与生物质气化互补发电容量配比研究

研究风力和生物质气化互补发电结构,并对此系统的容量配比进行了研究。以1．4MW的生物质气化发电机组对3MW的风电场进行补偿,以抑制风电输出功率的波动。首先对风电场的来流风速进行预测,然后得到基于风力预测的风电场的输出与分布。根据风电场输出功率,设计了互补中生物质气化发电机组的方案。根据互补系统运行规则,计算了互补系统的整体特性,并设计出了风力发电与生物质气化发电较合适的容量配比方案。