基于改进联邦竞争深度Q网络的多微网能量管理策略

目前,基于联邦深度强化学习的微网（MG）能量管理研究未考虑多类型能量转换与MG间电量交易的问题,同时,频繁交互模型参数导致通信时延较大。基于此,以一种包含风、光、电、气等多类型能源的MG为研究对象,构建了支持MG间电量交易和MG内能量转换的能量管理模型,提出基于正余弦算法的联邦竞争深度Q网络学习算法,并基于该算法设计了计及能量交易与转换的多MG能量管理与优化策略。仿真结果表明,所提能量管理策略在保护数据隐私的前提下,能够得到更高奖励且最大化MG经济收益,同时降低了通信时延。     

基于遗传-禁忌搜索算法的微网群能量管理

针对微网群能量管理提出了一种优化策略,利用将每小时风机、光伏阵列输出功率的连续概率密度函数划分为多个状态集合的方法定义了状态函数,基于各分布式发电成本定义新的指数W评估能量管理的效果,利用遗传—禁忌搜索算法进行目标函数寻优,解决了微网群能量管理关于各分布式电源出力分配问题。采用PGE69节点系统作为微网群算例,应用Matlab平台搭建仿真模型,以经济效益为目标对本文所提能量管理优化算法进行了仿真验证,通过微网群群级能量管理,各子微网成本均有可观降低。通过预测误差敏感性分析,验证了所提方法在预测误差方面的鲁棒性。结果表明所提能量管理策略具有良好的应用前景。     

基于模型预测控制的直流微网混合储能能量管理策略

为有效增强直流微网安全性、稳定性及其经济运行能力,基于模型预测控制理论,提出了一种直流微网混合储能系统(HESS)优化控制策略。根据超级电容与蓄电池的特性、系统安全工作需求及各种约束条件,建立含混合储能直流微网的预测模型。通过定义其优化指标,设计能量优化管理策略,并将其转化为二次规划问题进行求解,实现了直流微网中功率的合理调度。此外,提出了系统脱离约束情况下的功率控制方法。仿真实验验证了所提优化管理策略的可行性和有效性。     

三相不平衡的单/三相交直流混合微网能量协同管理策略

针对三相不平衡的单/三相交直流混合微网,直流微网内分段下垂的自治分布储能系统和交直流微网接口变换器的区域电能均衡的能量管理策略被分别设计以实现均衡功率和提高可再生能源利用率。首先,单/三相交直流混合微网的拓扑结构及其功率交换模式被建立。然后,针对基于分段下垂曲线的储能系统易出现的局部环流、难以实现分布式电源和负载即插即用等问题,设计了一种动态均衡的荷电状态一致性策略。提出了计及恒功率交互、混合微网电压、频率稳定性,基于分段下垂的自治分布储能系统与区域电能均衡策略的协调控制方法。最后,通过仿真和实验验证了所提能量管理策略的有效性。     

基于分布式深度强化学习的微网群有功无功协调优化调度

针对微网群的分布式有功无功协调优化调度问题,提出一种分布式多智能体深度强化学习方法,可训练智能体在与环境交互的过程中学习到最优调度策略,并克服传统优化方法对模型的依赖。相较于已有基于“集中训练”框架的多智能体深度强化学习方法,该方法无须收集全局信息,能够更好地保障各子微网信息的隐私,减轻通信压力,并且在训练和执行阶段均表现出对通信故障的鲁棒性。此外,考虑到微网群存在拓扑变化而强化学习模型泛化能力差,提出一种迁移强化学习方法,利用已有智能体知识为每种拓扑高效训练一组智能体。最后,通过改进的IEEE 33节点系统算例,验证了所提方法在解决微网群分布式有功无功协调优化调度问题上的有效性。     

考虑主从博弈的远洋海岛微网能量管理策略

为提高远洋海岛能源供给经济性，减少其对大陆电网的依赖，提出基于主从博弈的远洋海岛微网能量管理策略。该策略实施两阶段优化：第1阶段考虑到光伏出力的随机性和负荷的波动性，构建不确定性模型，以发电功率和用户功率的最大匹配为目标，优化储能充放电功率；第2阶段构建能量管理中心EMC(energy management center)与微网运营商MGO(microgrid operator)之间的主从博弈模型，该模型以EMC为领导者、MGO为跟随者，形成一主多从博弈均衡。通过分析负荷中心岛中微电网电量富余和不足的2种情况，优化EMC定价策略和MGO用户需求响应，并证明了该模型博弈均衡解的存在性和唯一性。最后通过仿真算例验证了所提策略的经济性和有效性。     

基于近似动态规划的海上风电制氢微网实时能量管理策略

电解水制氢(power-to-hydrogen,PtH)装置耦合海上风电运行,在促进风电消纳的同时可以制备绿色氢能,推进工业领域的无碳化进程,因而备受关注。文章开展海上风电制氢微网的实时能量管理策略研究。首先,构建海上风电制氢微网的实时能量管理模型,包含海上风电、电制氢装置以及储氢罐等元件。然后,提出基于近似动态规划(approximate dynamic programming,ADP)的微网实时能量管理策略,采用分段线性函数近似状态值函数以应对不确定性因素。最后,通过算例验证所提策略的有效性和优越性。在所提策略下,海上风电通过电制氢装置就地消纳,实现氢气的提前制备和存储。以具备精准预测技术的理想算例为基准,所提策略在满足正态分布的实时测试场景下,优化准确率平均值大于99%。     

基于遗传算法的微网能量优化管理策略

本文提出了一种基于遗传算法的微网能量优化管理策略。解决了储能单元涉及多时段的复杂规划问题,将储能智能管理、经济负荷分配、运行效益优化等问题转化成为单一优化问题进行求解,降低了算法的复杂度,充分考虑到微网的运行特性,使其在保持对可再生能源充分利用的同时达到利润最大化。提出以微网内储能原件荷电状态及电压百分比作为决策变量,对不同形式分布式发电系统建立统一的约束矩阵模型,充分考虑了分布式能源发电能力的动态变化,使分布式发电系统能量管理更有效。能量管理模型对储能单元与分布式电源统一建模,将储能智能管理、经济负荷分配、运行效益优化等多目标优化问题转化成为单目标优化问题进行求解;设计了两种运行策略,实现了微网在孤立和并网两种模式下的经济运行,采用改进的遗传算法进行求解。通过一个小型微网算例验证了所提模型和算法的有效性,算例结果表明该模型实现了微网的最优运行,相关结果可用于微网的经济效益评估。     

考虑区域间辅助奖励的配电网电压优化控制

智能软开关能够有效解决分布式光伏大规模接入配电网引起的电压波动问题,但会导致区域间协作程度加深,而现阶段使用多智能体深度强化学习算法进行电压优化时,各智能体仅使用各自区域内的奖励进行训练,导致智能体缺乏协同,输出策略难以保证最优性。为此提出考虑区域间辅助奖励的配电网电压优化方法,首先建立基于多智能体深度强化学习的多时间尺度电压优化框架,其次针对控制智能软开关的智能体,将各自区域内奖励定义为主奖励,邻近区域内奖励定义为辅助奖励,然后通过主、辅助奖励损失函数关于网络参数梯度的数量积分析辅助奖励对训练的有利程度,并采用演化博弈方法自适应修改辅助奖励参与因子;最后,在改进的IEEE 33节点系统验证了所提方法能够稳定智能体训练过程,提升智能体策略的优化效果。     

模块化混合储能系统及其能量管理策略

针对孤岛直流微网功率缺额补偿和多类型储能介质、多组储能单元间的功率分配问题,设计了一种"储能单元-混合储能模块-混合储能系统"的模块化系统集成架构,并提出相应的全局优化与局部分配相结合的双层能量管理策略。上层优化根据直流母线电压越限情况,快速计算微网的功率缺额;进而考虑各储能模块的最大可支持功率和剩余容量,借助"能者多劳"的原则,寻求运行经济性最佳的模块间功率分配方案。下层分配根据各模块内储能单元的荷电状态分区组合,动态决策储能单元的运行优先级,将上层结果在各单元间进一步细分。算例结果表明,所提策略能够在保证直流微网稳定运行的同时,兼顾储能系统的运行经济性。     

基于模糊控制的光储微网实时电价能量管理策略

在光储微网中,由于实时电价的波动性、光伏出力的随机性以及储能电池充放电的灵活性会带来能量调度复杂的问题,传统的能量管理策略难以实现功率的精确分配与经济最优.为此,在传统能量管理策略基础上,针对光储微网提出了一种基于模糊控制的优化控制策略,以能量经济运行为优化目标,根据微网内各单元出力情况以及电价设计了8种运行模式,通过...     

基于自适应粒子群算法的直流微网能量优化管理

针对含储能原件的风电直流微网,提出考虑储能系统运行综合成本的能量管理优化模型。该模型将储能系统成本进行综合考量,实现系统的经济运行,通过约束条件的制定,保证系统运行安全性。采用自适应粒子群算法对能量优化管理模型进行求解,并基于MATLAB建立仿真模型,进行仿真验证。结果表明所提能量优化管理模型可有效降低混合储能系统综合成本,并可基于预测信息实现最佳运行参考节点的求取,实现直流微网系统经济、高效、稳定的运行目标。     

孤岛和并网模式下的微网能量管理

针对微网运行时分布式电源的出力对微网经济性的影响,提出一种优化微网经济运行的能量管理模型。该模型在孤岛和并网两种模式下分别构建以系统运行成本最小为目标的目标函数,设计了经济运行策略,并采用粒子群优化算法进行求解,实现微网在孤岛和并网两种模式下的经济运行。以一个小型直流母线型微网系统为例,验证所提模型的有效性,验证结果表明,该能量管理模型能够有效实现微网的经济运行。     

多代理系统在直流微网稳定控制中的应用

为实现直流微网能量的分层管理,维持系统不同运行模式下的电压稳定,提出基于多代理系统的直流微网稳定控制方案。采用(java agent development framework,JADE)平台,构建包含分布式电源、微网中心控制器和配网控制器的层次化多代理系统框架;根据直流微网运行模式和微电源运行特性,设计代理的任务和通信协议。利用代理的自治性与协作性,在稳态运行时可实现微网内部、微网与配网间的功率分配,维持系统静态稳定;在运行模式切换的暂态过程中,能及时处理系统功率不平衡,保持系统暂态稳定。算例分析验证了所提基于多代理系统的直流微网稳定控制方案的有效性,适用于直流微网能量分层管理和系统稳定控制等领域。     

基于多因子和合同网协调机制的微网多Agent混和能量管理方法

能量管理系统对微网的控制管理和优化运行具有十分重要的作用。通过合同网方法,对微网能量不同层次的协调控制机制进行研究,建立一种新型的基于多代理系统(multi-agent system,MAS)的集中与分布混合式微网能量管理系统;同时提出MAS下微网内Agent协作的多因子评价决策机制,从而构建了基于微网本地层发电单元自主控制与中央层多单元间主动能量协调控制相结合的微网系统能量协调控制框架。实验结果表明,利用所提控制系统,若干Agent参与的合同网方法和整个微网Agent参与的市场竞标方法可以实现微网能量不同层次的协调控制目标。     

基于模糊控制的光储微网系统能量管理策略

为克服光能接入微网后其随机性和间歇性等特点对光伏电源的使用产生的不利影响,提出了一种基于模糊控制理论的光储微网系统能量管理策略。该策略利用光伏阵列发出功率与负载功率的差值和蓄电池剩余电量作为模糊控制的输入量,经过模糊推理确定系统的运行模式,同时对系统的双向变换器、储能单元和并网模块进行协调控制,保证光储微网系统在不同环境下稳定运行且充分利用光伏电源。实验结果表明该能量管理策略能够实现功率的合理分配,提高光伏电源的利用率。     

绿色数据中心的供电运行控制和能量管理

将可再生能源引入数据中心高压直流UPS供电系统,形成直流微网的供电方式.基于此设计了一种分层系统运行控制和能量管理策略,旨在实现系统可靠运行和能量优化利用.微网由电网、光伏发电单元、储能电池和数据中心计算负荷组成,设备级控制考虑并网和孤岛2种运行方式划分为4种工作模式,光伏boost变换器有MPPT和降功率稳压2种工作...     

细胞-组织认知下的主动配电系统双层多目标控制策略

近年来,大规模的可再生能源已被广泛集成到电力系统中,配电系统的主导形式也从传统配电网逐渐转变到微网集群。由于风、光等可再生能源具有不确定性,为了优化可再生资源在电力系统中的整合效果,并考虑对微网集群的智能化管理以改善配网运行水平,基于"细胞-组织"结构提出了一种新型双层多目标动态能量管理策略;然后在主动配电系统中将主动配电网和微网集群之间的关系进行了分类,并提出能量博弈矩阵和双层多目标控制策略对主动配电网和微网集群的能量管理进行描述和实现;最后采用分层-带精英策略的快速非支配排序混合遗传算法(hierarchical genetic algorithm-NSGA-Ⅱ,HGA-NSGA-Ⅱ)求解能量管理问题,并通过对基于多微网的混合IEEE-33电力系统的仿真分析,验证了所提控制策略在功耗水平、能源利用率和仿真运算时间等方面上的优势。     

含分布式混合储能系统的光伏直流微网能量管理策略

为了更好地管理大规模分布式光伏发电单元,将光伏直流微网划分为不同区域,且在不同区域配置了相应容量的混合储能单元与区域控制器以实现区域自治。根据各区域光伏电池输出功率与负荷功率间的关系以及储能单元荷电状态(SOC)的不同将系统分为5种运行模式,给出了不同运行模式下的能量管理策略,设计了光伏电池Boost变换器与储能双向DC/DC变换器的控制策略。最后,在Simulink中搭建了一个含多区域的光伏直流微网仿真模型。结果表明,所提方法在保证系统稳定运行的前提下,优化了各元件的出力。     

电力市场环境下的微网能量管理

在配电侧电力市场中,微网用户与配电公司之间签订双边交易合约,约定交易电量和交易电价。针对微网分布式电源运行出力的随机性,提出了基于概率预测的远期交易机会约束模型,通过对该模型求解得到了某一置信水平下的微网远期电能交易估计,进而对当前能量管理方案进行了修正,保证了合约电量交易的实现。通过仿真算例对所提策略进行了验证,并对置信水平与能量管理经济效益和合约完成情况的相关性做出了分析。