考虑电热联合需求响应的区域综合能源系统多目标双层优化调度

由于区域综合能源系统的多种能源之间存在耦合与互补,电热联合需求响应为区域综合能源系统的优化调度提供了新的手段.本文首先建立能源用户的电力需求响应和热力需求响应模型,提出考虑电热联合需求响应的区域综合能源系统日前多目标优化调度模型.然后,为解决分布式电源与负荷不确定性引起的日前调度偏差,构建了基于模型预测控制的日内滚动优...     

我国居民生活用能发展趋势探讨

文章分析了我国居民生活用能总量、用能结构的变化,并按照国际惯例,分析了计入非商品能源后我国居民生活用能特点;分析了能源比价关系、耗能成本、能源选择性、技术进步、收入水平和用能习惯、环保因素等影响我国居民生活用能的主要因素。此外,还针对我国居民未来生活用能发展提出了相关建议。     

考虑综合需求侧响应的区域综合能源系统多目标优化调度

为兼顾区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)中能耗成本、污染排放、风电消纳等多个调度目标,建立了考虑综合需求响应的RIES多目标优化模型。首先,对含电转气、储能系统、热电联产机组等设备的RIES建模,并在区域内引入了具体考虑削减负荷、转移负荷和替代负荷的综合需求响应,旨在削减系统负荷峰谷差。然后,分别建立了以系统用能成本、弃风功率和污染物治理成本最小的目标函数,采用多目标优化方法——以模糊加权规划遍历权值求解帕累托前沿,再根据证据推理决策方法寻找最优调度策略。最后基于典型算例研究,结果表明了所提多目标优化算法能有效在多个调度目标间做出权衡,考虑综合需求响应的RIES在总能耗、环境友好和风电消纳等方面更具优势。     

多区域综合能源系统的两阶段容量优化配置方法

综合能源系统(integrated energy system,IES)是能源体制改革的重要内容,对多区域IES进行统一规划与调度能够进一步改善IES的经济性与环保性。针对IES容量规划与运行问题,提出一种多区域IES两阶段优化方法。第一阶段优化是一个多目标规划问题,其目的是使经济成本和环境成本最小;第二阶段优化是一个运行问题,其主要作用是确定系统的最优运行方案。将多区域IES联合规划的结果与独立规划的结果进行比较,仿真结果表明,多区域综合能源系统联合规划更加经济实用。     

考虑系统与用户双侧协同的区域多能源系统运行优化

区域综合能源系统(IMES)中设备类型日益丰富使多种能源交互过程复杂,也对运行优化提出了更高要求。本文以区域能源运营商为主体,在系统侧和用户侧同时利用了IMES的多能互补特性,建立了双侧协同运行优化模型。IMES根据实时能源价格以及用户负荷需求曲线进行日前优化,系统侧在优化供能设备出力的基础上,提出通过调节能源转换设备的分配因子来提高系统中多种能源需求的匹配度;并在用户侧的综合能源需求响应中加入用能替代来提升用户侧可响应容量。最后,利用粒子群算法求解模型,并通过算例验证,计及用能替代的系统与用户协同优化实现了内部供能设备的高效运行,有效降低了运营商的用能成本,增加了收益。     

基于能源消纳的居民用能特征提取方法研究

当前信息数字化推动着城市向更智能化、科学化和智慧化的方向发展,使得城市产生了大量的能源数据资源,因此利用WCDMA/GPRS网络对居民用水、电、气三种能源使用状况进行收集和监测,通过机器学习技术对居民能耗进行分析,形成居民细化分类,从而对不同群体居民用能习惯、用能标准进行划分,指导电力、公共事业单位、商业企业针对不同区...     

考虑随机性的区域综合能源系统多目标日前优化调度方法

为了满足终端用户对电力、天然气以及热能等多类型用能需求,实现对区域范围内的配电系统、配气系统以及能量中心（energy center, EC）系统的多维度优化调度和能量管理,同时考虑新能源发电设备以及负荷等不确定性因素带来的影响,该文提出了一种考虑随机性的区域综合能源系统（integrated community energy system, ICES）多目标日前优化调度方法。首先,构建了ICES中配电系统、配气系统以及EC系统的数学模型;随后,基于机会约束法构建了多目标随机优化数学模型,以最小化运行成本和温室气体及污染气体排放量为目标函数,采用NSGA-II优化算法对多目标随机优化问题进行求解;最后,针对一个典型的ICES进行考虑随机性的多目标日前优化调度分析。结果表明所提方法能够为系统调度员提供一系列可选方案,优化结果合理反映了随机性条件下ICES的运行特性,能够满足多种能源系统的潮流约束,实现了ICES在随机性条件下的经济环保运行。     

计及弹性恢复的区域综合能源系统多目标优化调度

在能源互联网发展的背景下,区域综合能源系统成了高效清洁的终端用能载体。基于电-气-热多种能源耦合的系统框架,分析了区域综合能源系统的运行经济性,并计及潜在自然灾害的威胁,针对区域综合能源系统面临灾害的弹性恢复能力和系统运行经济性之间的矛盾问题,提出了一种多目标优化调度方法。通过多目标加权模糊规划的方法,对潜在自然灾害下提升恢复力造成的运行成本增加和系统整体运行经济性进行协调。最后,经算例验证所提多目标优化调度方法的可行性,通过结果分析证明牺牲一定的运行经济性可以有效增强区域综合能源系统应对自然灾害的恢复力。     

基于多能源需求响应的综合能源系统动态优化控制研究

需求响应(demand response,DR)是需求侧参与电网灵活互动的重要途径,其在能源互联网中的衍生为综合需求响应(integrated demand response,IDR),利用冷、热、电、气等不同形式能源间的耦合互补关系,在需求侧进行多能源协同优化。本文基于综合能源系统(integrated energy system,IES)框架结构和IDR 的基本理论,提出考虑多能源需求响应下的综合能源系统动态优化控制方法。依据电力需求和价格弹性理论,综合考虑了能源价格对电力、天然气等能源消耗量的影响,构建了多元化用能价格需求响应模型;以经济和环境成本最小为目标,建立了基于DR机制的IES多目标动态运行优化模型,并采用改进的非劣性遗传算法（NAGA-Ⅱ）进行求解,最后以典型园区为例进行实例仿真分析,验证了多能源需求响应对促进综合能源系统优化运行的有效性。     

考虑可再生能源跨区域消纳的主动配电网多目标优化调度

提高对可再生能源的综合利用能力是主动配电网(ADN)运行控制面临的新增重要任务。为此,提出了一种面向促进可再生能源跨区域消纳的ADN多目标运行优化方法。首先,基于并网接口模型,推导了集中控制模式下分布式发电(DG)的有功、无功功率解耦可调范围,并提出考虑可再生能源跨区域消纳的ADN能量管理策略。在此基础上,分别以系统运行成本、可再生能源发电功率削减量以及系统网损三方面最小化作为目标,构建ADN多目标优化调度模型。该模型综合考虑了DG有功、无功出力控制、储能设备充放电以及可中断负荷的调用,并详细分析了网络潮流和分布式资源特性两方面的约束及其多时段耦合特征。鉴于所建模型具有高维、非线性特点,采用基于启发式策略的多目标和声搜索算法实现高效求解。以扩展的33节点配网系统为例,验证了所提模型的有效性以及ADN运行中计及可再生能源DG无功控制潜力的必要性。     

可再生能源微网鲁棒多目标优化调度

针对微网运行中存在的多目标需求和参数不确定性问题,提出微网鲁棒多目标优化调度方法,以实现调度方案在多目标优化框架下对不确定性扰动的抑制。为降低鲁棒模型的保守性,引入鲁棒测度表征微网中不确定性因素的特性,并构建微网鲁棒经济与环境优化调度模型。结合鲁棒模型变换思想将该模型转换为鲁棒优化的对应形式,通过对偶原理进一步转换为一个确定性的多目标优化问题,然后采用多目标进化算法求解系统模型。仿真结果表明,所获得的帕累托前沿能够消除微网内不确定性干扰并满足其经济与环境目标需求,从而验证了所提模型和方法的可行性和有效性。     

计及需求价格弹性的区域能源中心建模与日前优化调度

能源市场管制放松的背景下,将能源价格作为一种可控资源,有望进一步推进区域能源中心(DEC)内电、气、冷/热等多种能源的优化运行。文中以能量枢纽为基础模型,提出了DEC功率平衡方程的通用线性化建模方法;同时,计及能源需求的价格弹性,对其进行分段线性化建模,并引入0-1变量及线性约束将分段线性函数的描述统一化。进一步,以DEC净收益最大化为目标,计及能源价格可控性,建立了DEC日前优化调度的混合整数二次规划模型,通过GAMS调用CPLEX进行求解。最后,以微网型DEC为例,验证了所提建模方法的有效性,分析了能源价格是否参与调控、不同价格弹性及新能源预测误差对调度结果的影响。结果表明,充分利用负荷的价格弹性,在最大化DEC净收益之余,有利于减小负荷方差和峰谷差,深度挖掘DEC的优化潜力。     

基于改进粒子群算法的节能调度下多目标负荷最优分配

在传统经济负荷分配模型的基础上,结合节能调度的宗旨,建立了系统有功网损最小和机组发电耗煤量最小的多目标负荷分配模型。该模型改进了基于Pareto最优概念的多目标粒子群算法,将其应用于多目标负荷最优分配,能对系统进行整体节能优化。IEEE 57节点系统仿真结果表明,该方法在满足系统的安全约束的同时,能降低系统网损和减少机组煤耗,有效节约能源。通过每次优化求得一组Pareto最优解集能够为决策者提供更多的有效参考,具有实际意义。     

考虑替代能源的居民用户用电优化研究

为了提高能源利用综合效率,兼顾和平衡用户用能的便捷性、经济性和舒适性,从家庭用户的用能需求出发,对家庭中常见负荷进行分类和建模,建立了考虑替代能源的用户用能多目标优化模型。该模型以用能经济性最好和用户满意度最高综合最优为目标,包含功率平衡约束、最大功率约束、各种用电器最大运行时长等约束条件。针对变量类型不一致的问题,设计了三阶段优化求解方法对模型进行求解,第一阶段采用二进制粒子群算法优化时间可转移负荷的开关状态和能源替代状态;第二、三阶段采用Complex-PSO算法,分别优化功率可调整的负荷的功率和蓄电池的充放电功率,为用户提供最优能源使用方式。经仿真验证,该模型可有效降低用户的能源费用,保证用户的用电满意度,同时可有效调节用电的峰谷差,提高分布式电源的利用率。     

基于模糊聚类和学习自动机的多目标无功优化

电力系统无功补偿需确定无功补偿的选点及具体的补偿容量.基于模糊聚类的方法寻找系统薄弱节点,得到候选节点信息,动态聚模糊类过程中采用了 U/U0指标、Γ指标和电压偏移指标.综合考虑发电成本和无功投入成本最小、电压偏移最小和有功网损最小化,建立了候选无功补偿节点的多目标优化模型,并采用学习自动机法获得优化问题的最优权衡解.采用模糊聚类法和学习自动机法对 IEEE 57节点测试系统进行算例分析,分析结果表明了所提方法的有效性     

基于遗传算法的车用永磁电机转子尺寸多目标优化设计

新能源汽车(NEV)驱动电机对于转矩密度、功率密度、转矩脉动、振动噪声和高效率区间等参数有着较为严格的性能要求。转子拓扑及其结构尺寸直接影响电机的磁场大小、磁场分布和谐波磁场含量,对于汽车电机性能起着重要影响。针对该类电机多工况多性能参数的特点,利用有限元软件建立主要工况的电磁场计算模型,确定需要优化的转子结构尺寸。根据车用电机的主要性能指标,以转矩脉动、齿槽转矩、气隙反电动势谐波畸变率和输出转矩作为优化目标,根据不同工况性能需求定义目标函数,选择遗传算法作为多目标优化设计算法,再根据优化计算结果进行方案筛选,最终确定电机的最优转子尺寸。该优化设计方法可快速确定车用永磁电机的最优电磁设计方案,丰富了该类电机的高效优化设计途径。     

三相不平衡低压微网的多目标优化调度

提出了一种含多种分布式电源的三相不平衡微网综合优化调度策略。首先,确定了三相不平衡微网安全、经济、高效运行的评价指标;建立了多目标优化调度模型,并通过对多目标调度模型的求解得到微网的运行策略。其次,对各目标函数从不同的运行角度进行了分析,以充分利用多目标方法的有效性。算例仿真验证了所提出的优化调度策略在充分发挥各种分布式电源作用方面的优势。     

基于萤火虫与粒子群混合优化算法的移动储能调度

近年来,受规模化电动汽车无序充电、高比例新能源功率波动等因素影响,配电网存在负荷峰谷差较大、网损较高、配电网运行成本高的问题。提出基于萤火虫与粒子群混合优化算法的移动储能调度方法。分别建立电动汽车、移动储能车、氢燃料发电车的移动储能模型,建立负荷峰谷差、配电网网损和配电网运行成本多目标函数,为了降低排名异常的概率,引入Tent混沌映射、柯西变异算子、萤火虫算法中的模糊自适应惯性权值,求解多类型移动储能共同参与调度的最优方案。算例分析结果表明,所提方法能够有效减少负荷峰谷差、降低配电网网损和降低配电网运行成本。