基于负荷聚合商模式的电网协同优化调度

在新能源在电网的渗透率增高以及柔性负荷作为调节手段出现的背景下,选取合适的调度模式,使得海量分布式的负荷资源参与电网调控,能够帮助实现削峰填谷、平滑负荷曲线等目标。基于负荷聚合商模式的协同控制结构,对包括电动汽车、空调负荷与储能设备的负荷资源进行聚合,建立了日前经济调度模型;在负荷聚合商的集群内部控制中,考虑设备的调度潜能,提出一种基于裕度指标的状态队列优先算法,实现部分负荷优先响应。最后,仿真算例得出了负荷聚合商参与电力系统的日前协同调度运行计划,验证了优化方法以及调控策略的可行性。     

异构式配电通信网络结构与接口设计

为匹配电力系统的分级输电特点,提出三层异构配电通信网络基本结构,并分别给出城市和农村配电通信网络的实现方式。为解决用户端异构网络的多址问题及服务器端因解析海量短数据包而导致的高负荷瓶颈,提出一种基于驻地网网关的多址与短数据聚合方法。结果表明,所提三层异构网络适用于配电通信网络;所提多址与短数据聚合方法可有效解决异构驻地网络的多址问题,并大大降低服务端的数据包解析负荷。     

基于虚拟电厂优化算法的负荷聚合商收益分析

针对大量分布式电源接入电网带来的配电网调度和控制问题,和电网日益严重的峰谷差问题,需求响应成为电网调控的必要手段.负荷聚合商通过虚拟电厂技术,将热电联产、光伏、分布式储能、可中断负荷等分布式资源进行聚合,挖掘可控负荷和储能的需求响应价值,实现了区域配电网的源-网-荷协调优化控制机制.首先建立虚拟电厂双层优化模型,上层以负荷聚合商收益最大为最优目标,以各分布式资源自身限制等为约束条件,下层以储能和可中断负荷自身收益最大化为最优目标,以储能和可中断负荷自身限制为约束条件,采用CPLEX求解器进行求解.然后,对单纯价格型需求响应、各主体独自参与激励型需求响应、以虚拟电厂形式参与激励型需求响应3种形式下的负荷聚合商、储能装置、用户的效益进行了分析.最后,通过计算结果的效益分析,证明了此应用场景下以虚拟电厂方式参与激励型需求响应能提升负荷聚合商和储能装置的经济收益.     

基于智能边缘计算的分布式紧急频率调节控制方法

海量分布式微小负荷参与电力系统频率调节可以增加调频容量和提升电网安全,但传统的集中控制法需要大量昂贵的高速通信信道,分布控制法又难以保证全局控制精度.针对上述海量分布式微小负荷的聚合和控制问题,提出了一种名为"电网脉"的基于物联网技术的分布式负荷调控系统,研发了一种基于智能边缘计算的电网功率缺额的本地估计方法.利用该方...     

电力辅助服务市场下的用户侧广义储能控制策略

负荷聚合商通过整合零散的用户侧资源,可以为系统提供优质的辅助服务,并从中获取收益。然而,用户侧资源响应的不确定性将影响负荷聚合商的服务质量和市场收益。针对这一问题,文中将具有一定调节能力的负荷资源作为虚拟储能,并将其与狭义储能相结合,建立用户侧广义储能的不确定性响应模型。进而提出狭义储能优先响应和虚拟储能优先响应2种负荷聚合商控制策略,并探讨其优缺点。最后,建立2种控制策略下负荷聚合商参与电力辅助服务的市场收益模型,采用美国PJM市场数据进行仿真计算。结果表明,通过配置相对少量的狭义储能设备,并采取虚拟储能优先响应的控制策略,负荷聚合商可以获取可观的经济回报。     

规模化储能分区聚合有功调度控制技术研究

随着规模化储能电站的集中建设和投运,储能以其快速、精准的功率控制特性,可有效改善系统的动态调节性能。针对规模化储能电站所接入的电网分区,文中从电力和电量两个维度,分析储能电站集群的聚合充放电能力并提出了聚合分析算法,为调度主站端的储能电站集群的快速功率控制、短时削峰或填谷、负荷趋势跟踪提供辅助决策依据。首先,根据当前电网分区在发用电平衡和输变电潮流控制中的调度控制需求,总结和归纳了储能分区聚合的控制目标;其次,提出了储能电站参与电网分区控制的分配策略,即通过状态转换、考虑荷电状态均衡的功率调整依次计算调用容量,实现满足分区控制目标的闭环滚动跟踪;最后,通过算例验证该策略能充分发挥储能资源的规模聚合特性,支撑调度机构解决电网分区运行控制难题。     

信息物理融合的负荷型虚拟电厂聚合方法

基于信息物理系统思想,提出一种面向大规模、多样性柔性负荷的虚拟电厂聚合方法。首先,针对单个负荷建立设备级信息物理融合系统模型,建立基于满意度的统一物理动态模型和统一投标策略,在保证用电满意度、保护用户隐私和设备安全的前提下实现设备的自治控制;然后,提出基于市场均衡机制的大规模柔性负荷协调策略,在集群内实现等满意度的公平控制,并有效降低通信带宽和控制复杂度;接着,提出虚拟电厂的系统聚合方法,从物理动态和需求特性等两方面实现多级融合;最后,通过含分布式储能、电动汽车、空调等柔性负荷的虚拟电厂算例,详细验证了本文提出方法的有效性。     

考虑SOC均衡的分布式储能聚合控制方法

负荷的快速增长和新能源的接入使配电网面对的压力越来越大。分布式储能作为一种有效的调节手段可以解决配网峰谷差、电压越限以及网损等诸多问题,但是需要对其进行合理的管控。本文提出了分布式储能的一种聚合控制方法:采用完全分布式控制算法对多个储能进行管理控制。该方法无需强制双方通信和各储能出力之和反馈信息,并且考虑了各个储能的SOC对充放电功率的影响,能够使各个储能在充放电过程中保持SOC的相对均衡,仿真结果验证了方法的有效性。     

基于时变互补特性的聚合空调调控及恢复策略

因具有较好的空间热储能特性,聚合空调负荷调控已纳入常态化电力系统运行中,但调控策略很大程度上将破坏负荷群的多样性,带来聚合功率振荡、响应潜力不稳定、反弹负荷过大等问题。针对这些问题,文中重点分析了调温控制对单体、聚合空调功率和响应潜力的影响,建立了基于调温控制的聚合空调功率时变特性模型及聚合方法。然后,基于分时段调控架构,构建了基于时变互补特性的聚合空调两阶段调控模型,并提出了相应的响应调控和负荷恢复策略,提升了空调群聚合质量。最后,基于15 000台空调仿真分析了外界温度、调温幅度等因素对聚合功率的影响,同时将分时段空调群调控策略应用于需求响应事件,结果表明了所提方法的有效性。     

基于聚合效应的配电网分布式储能优化调度

分布式储能技术可以有效地解决配电网面临的负荷峰谷差和电压质量问题,并延缓配电网的设备扩容。合理、高效地对配网中的分布式储能进行调度是发挥其作用的重要手段。本文提出一种基于聚合效应的配电网分布式储能优化调度方法:首先将负荷的功率区间进行合理的划分,从纵向减少了优化时段所需的变量,同时采用了合理的功率分配方法将多个储能聚合成一个等效集中储能,进而只需一个等效集中储就能表示多个储能。然后,分别建立了以负荷波动和电压偏差为目标的优化调度模型,并基于IEEE-33配电网节点的相关数据,采用粒子群算法对优化调度模型进行求解。计算结果表明:本文所提出的方法在大幅度减小优化变量个数的同时,能够对配电网中的分布式储能进行合理地调度。     

基于GRU-MPC的光储充电站日前-日内两阶段优化控制

电动汽车负荷与光伏出力的随机性给光储充电站的经济运行带来严峻考验。为了更高效地利用储能系统以及提高控制策略的鲁棒性,建立光储充电站日前-日内两阶段优化模型。在日前阶段,结合变分模态分解与门控循环单元神经网络预测一天48个时刻的充电负荷,并建立以日充电成本最小为目标的优化模型;在日内阶段,以日前调度计划与日内实际运行结果的偏差最小为目标,采用模型预测控制来实现滚动优化,为了增强储能控制策略对不确定源荷的跟踪能力,在日内关键时间点结合超短期源荷预测的结果对日前计划进行更新,得到基于阶段性最佳参考轨迹的实时调度。以实际算例进行仿真计算,比较不同控制策略对充电成本的影响,结果表明所提两阶段优化控制策略可以节省更多的充电成本,有更高的经济价值。     

含海洋能发电的海岛微网能量优化调度方法

针对海岛微电网分布式电源和负荷的独有特性,以海岛系统运行经济性为目标,考虑新能源消纳因素,提出一种海岛微电网能量优化调度方法.首先在分析典型海洋能发电出力特性的基础上,建立了含风、光、柴、储、波浪能、潮汐能以及可控负荷的海岛微网能量优化调度模型;而后面向日前和日内2个时间尺度,采用CPLEX完成混合整数规划,利用日前调...     

考虑源荷协调的含储热光热电站和风电系统的日前-日内调度策略

为提高电力系统风电消纳能力,结合源荷两侧的可调节资源,提出含储热光热电站和风电系统的日前-日内调度策略。首先,根据含储热光热电站能量时移特性以及居民用电负荷响应时间长的特点,结合价格型需求响应,以系统运行成本以及日前弃风量最小为目标,构建日前调度模型;其次,根据考虑含储热光热电站的灵活调节能力以及高载能负荷响应时间短的特点,结合日前调度计划与日内风电预测,以系统日内调节成本与日内弃风量最小为目标,构建日内调度模型。算例结果表明：本文所提调度策略能够充分利用现有源荷两侧可调节资源及其特点,在促进系统风电消纳的同时,降低了系统成本。     

采用可控负荷平滑光伏发电功率波动的需求响应策略

针对以储能来消减屋顶光伏为主的区域微电网的功率波动这一常用方法,提出以需求响应资源来平抑微电网功率波动的实现,以期在高渗透率情况下,实现少用储能甚至不用储能来平滑微电网联络线节点对配网造成的功率波动。该方法包括日前计划和实时调节两个层次,也就是在日前预测间隙性光伏发电的情况,拟定好日前计划,设定好可调节负荷的功率曲线,以适应光伏发电的变化波动;实时调节就是在实时的情况,利用可中断负荷来响应光伏功率的瞬间突变,在实时调节过程中,主要处理好实时调节的测量时间精度。通过可调节负荷的日前计划安排和可中断负荷的实时调节,充分利用需求响应技术,从2个层面平滑光伏发电功率的缓慢变化和瞬间突变引起的功率波动。     

光储式5G通信基站集群灵活性聚合与协同调度策略

5G通信基站通常配备光储,数量庞大、功耗可调,是一种优质的电力灵活性调节资源。提出了多类型光储式5G基站集群灵活性资源聚合方法以及参与电网调峰的协同调度策略。首先,分析休眠机制下多类型基站功耗可调特性与计及基站备用电量的储能调节能力。基于极限场景思想,构建了光储式5G基站的灵活性空间量化模型。在此基础上,利用闵可夫斯基和法刻画异构基站柔性资源的时空耦合能量轨迹,得到海量基站集群的灵活性资源聚合可调域。其次,建立了基站集群聚合资源参与电能量市场和辅助服务市场的协同调度优化模型,提出了基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)的分层分布式基站集群协同优化调度策略,将大规模基站集群调度问题降维分解为统一协同调峰功率响应、聚合功率自治调度和基站集群功率分配3个子问题进行求解。通过算例对比分析可知,所提策略可降低通信基站69.86%的用能成本,为提升通信资源利用率和电力系统灵活调节能力提供了有效手段。     

Optimal control strategy of a DC micro grid

Microgrids include distributed energy resources, controllable loads, and storage devices, and they can be classified into AC and DC types, depending on the characteristics of the supply voltage. In this paper, an optimal control strategy for a DC microgrid is proposed, and the strategy is aimed at minimizing the daily total energy costs. The DC micro grid can include non-dispatchable generation units (such as photovoltaic power generation) and dispatchable generation units, energy storage systems (batteries), and controllable/not controllable loads. The control strategy is based on a two-step procedure, i.e., (1) the implementation of one day-ahead scheduling and (2) a very short-time predictive control. The day-ahead scheduling is formulated using integer linear programming methodology and is aimed at achieving the optimal scheduling of controllable loads. The very short-time predictive control is based on the solution of a non-linear, multi-period, optimization problem and is aimed at achieving the real-time optimal charging/discharging profile of storage powers and the real-time optimal profile of powers of dispatchable generators thereby minimizing the cost of total daily energy. For both procedures, optimization models were formulated and solved, including technical constraints that guaranteed an adequate lifetime of the storage system. Case studies relative to a DC microgrid obtained by a modification of the actual structure of the electrical power plant of an Italian industrial facility were investigated in order to show the feasibility and the effectiveness of the proposed approach.     

双楼宇专变供电充电站负荷的时空双维调控建模

在碳减排和环境保护需求的推动下,电动汽车的普及速度加快,同时从时间和空间维度挖掘充电负荷的调控潜力可以有效地缓解配电网的扩容压力,基于此提出了双楼宇专变供电充电站负荷的时空特性双重调控方法。介绍了双楼宇专变供电充电站负荷时空特性的双重调控机理,利用双楼宇专变冗余容量和储能系统对充电站进行供电;结合储能充放电调控、充电桩和储能的双电源切换开关切换、充电桩功率实时调度3种调控方法,提出了充电站负荷的时空双维调控策略;提出了结合日前和实时2种时间尺度的充电站优化模型,以电动汽车服务率为优化目标建立储能充放电的日前优化模型,以变压器负荷标准差为目标建立双电源切换开关切换的实时优化模型,以各时段调度成本为目标建立充电桩功率的实时调度模型,通过多样化的调控手段提升充电站的经济性和安全性。通过算例仿真验证了所建模型的有效性。     

考虑负荷聚合商诚信度及用户满意度的日前调峰市场双层优化模型

新能源大规模并网对电力系统调峰带来较大挑战,在传统电源侧调峰空间逐步殆尽的背景下,亟需高效的市场机制引导用户侧灵活负荷主动参与调峰市场以维持电网安全稳定。结合用户实际情况,综合考虑用户满意度及负荷需求,提出了电动汽车、电采暖、储能等灵活负荷聚合参与日前调峰的市场机制,并建立了聚合商参与日前调峰市场出清及用户侧灵活负荷调度的双层优化模型。其中,上层模型考虑负荷聚合商诚信度的影响,以调度成本最低为目标进行日前市场出清;下层模型考虑用户满意度,以签订合同的形式调用用户侧灵活资源。仿真结果验证了将不同负荷聚合进行联合调度的可行性,表明所提出的策略能明显降低系统调度成本,保证市场调峰的可靠性,确保电网安全可靠运行。     

电力市场环境下虚拟电厂两阶段能量经济优化调度

随着分布式可再生能源在电网中的渗透率不断增加,虚拟电厂作为一种高效管理分布式可再生能源的技术已经引起国内外学者的广泛关注。提出一种非管制电力市场环境下的虚拟电厂两阶段能量经济优化调度方法,该方法将虚拟电厂的调度分为日前和日内2个阶段。在日前阶段,基于预测信息制定次日的最优调度计划并与日前电力市场签订协议;在日内阶段,以日前计划为参考,采用模型预测控制策略调整日内的运行计划,以消除由于预测误差导致的净负荷波动,同时尽可能减少来自日内平衡市场的罚款,降低总体运行成本。所提出的模型均使用商业求解器Gurobi进行求解。仿真数值结果表明：所提出的算法通过日前计划和日内调控的手段提高了可再生能源设备的利用率,具备一定的经济性和实用性,为虚拟电厂的经济调度提供了新的思路和途径。