基于多应用场景独立微电网储能系统优化配置

含风、光、储的独立微电网,科学配置合理的储能容量,能满足负荷供电需求,保证系统安全稳定运行。针对三种具有代表性的应用场景,分别提出了储能系统配置评价指标;以储能系统全寿命周期费用最优为优化目标,计及系统运行要求及蓄电池设备的特性约束,建立了孤网运行的微电网蓄电池储能系统的优化配置模型,并采用改进的粒子群算法进行求解;在容量配置的基础上,探讨了储能系统拓扑结构优化的方法。编写了优化设计软件并进行算例验证。     

基于粒子群优化算法的微电网微电源优化配置

提出一种基于粒子群优化算法的微电网微电源优化配置模型,并以权重系数法对其进行研究,得出在各个权重系数情况下各类微电源的最佳运行容量。以孤岛微电网系统为例,考虑了各类微电源的出力及它们之间的互补特性和微电网系统内各种负荷的不同敏感性。通过运用粒子群优化算法加以求解。仿真结果表明,优化配置方法可以满足负荷多样性需求情况下的微电网经济运行,可为微电网系统优化规划问题提供一定的参考。     

基于离散粒子群算法的光伏微电网储能容量优化配置∗

传统储能容量配置策略为确保微电网运行的稳定性,在一定程度上增加了冗余投资,为此提出基于离散粒 子群算法的光伏微电网储能容量优化配置.通过蓄电池组与超级电容器的工程模型,获取光伏微电网储能装置的工作 特性,以容量配比最优、投资成本最小为目标构建储能容量优化配置模型,并引入离散粒子群算法求解模型,获得最 优储能容量配置结果.实例分析结果表明,对于蓄电池组与超级电容组成的储能装置,该方法在满足输出功率平衡的 基础上,给出了一个最优容量配比和最强经济效益的容量优化配置方案.     

独立风光储柴微电网容量优化配置

在建设独立风光储柴微电网时,由于可再生新能源具有随机性和波动性,会给系统整体运行带来成本和负荷失电率高等一系列问题,因此提出了一种实现微电网经济运行的新方法,在满足负荷失电率约束条件下,使用粒子群和蚁群混合算法对系统进行容量配置优化,得到年均建设成本最低的微电网系统。     

基于改进粒子群优化算法的微电网经济调度研究

微电网经济调度是一个复杂的多约束、多目标非线性优化问题。为了实现微电网中各微电源设备的经济运行,充分发挥分布式能源的发电优势,基于改进粒子群优化算法对微电网经济调度进行研究。在研究中,提出光伏发电预测与负荷预测背景下的微电网多目标模型,考虑蓄电池使用寿命,以经济成本最低和环境成本最低为目标,利用改进粒子群优化算法进行求解。通过案例分析,确认了研究成果的有效性。     

计及电量成本和系统自供电可靠性的西南地区微电网容量优化配置研究

以西南地区某地微电网为研究对象,提出了一种计及单位电量成本和自供电可靠性的容量优化配置方法。首先,设计了适用于含光伏-储能-柴油发电机的微电网能量管理策略。然后以各装置的容量为优化变量,建立了以单位电量成本为目标。以系统自供电可靠性为约束条件的优化模型,并采用粒子群优化(ParticleSwarm Optimization, PSO)算法进行模型求解。以我国西南地区某地微电网为实际算例,得到了该微电网系统的最小单位电量成本以及最优目标下的配置方案,验证了所提方法的有效性。     

海岛独立微电网多时间尺度能量调度方法研究

海岛独立微电网是一个复杂信息物理系统,其能量调度是非线性、多约束、多时间尺度的动态性问题。针对这一问题,研究了改进自适应粒子群算法的多时间尺度优化调度模型,并给出了日前多目标调度模型和日内滚动优化修正模型。日前多目标调度基于改进自适应粒子群算法进行多目标优化,确保微电网系统的经济性和稳定性;日内滚动优化调度采取滚动优化方式修正日前调度,确保日前调度的有效性。仿真算例验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于改进MNPSO算法的微电网经济运行优化研究

为研究各种改进的粒子群优化算法对微电网的经济运行优化,通过构建微电网经济运行优化模型,用多个正态随机数扰动粒子群算法速度和位置的演进方向,对比了改进粒子群算法的收敛性和不同应用环境下的优化性能,采用实际简单协调风光储的微电网算例进行验证分析,证明了改进算法的优化效果并验证了优化微电网经济运行的科学性。     

基于QPSO微电网混合储能系统容量优化配置

储能装置配置的容量不仅影响微电网的经济运行,而且影响供电的可靠性。研究具有典型负载、可再生能源和由电池和超级电容组成的混合储能系统(HESS)的孤立微电网,使用了优化HESS容量的量子行为粒子群优化(QPSO)算法。根据超级电容和电池各自的功率补偿能力,利用低通滤波器原理,采用合理的能量调度策略,避免电池频繁充放电。考虑每种储能类型的额定功率,修正各自的补偿功率。通过判断充电状态是否达到极限,再次修正数值。孤立微电网的仿真结果验证了HESS优化容量配置方法的有效性。以西北地区一个独立微电网为例,验证了该方法的有效性。QPSO与传统粒子群算法(PSO)的比较表明,其可以更快地找到最优解,HESS具有更低的日常开销。     

智能配电网中微电网的多目标优化配置

微电网在配电网中的优化布置与定容问题是智能电网发展面临的重要问题,为此同时考虑了有功网损和电压改善程度2个重要指标,将微电网接入智能配电网的配置问题转化为同时含有连续变量(微电网的接入容量)和离散变量(微电网的接入位置)的多目标非线性优化问题,并结合具有量子行为的粒子群优化算法和二进制粒子群优化算法进行求解.算例结果验证了该方法的有效性,可对微电网在规划阶段的选址和定容提供参考.     

基于蝙蝠算法的微电网优化研究

针对微电网运行的多目标优化问题,提出了蝙蝠算法优化微电网的运行策略。首先建立微电网系统运行的数学模型,以微电网简化模型为研究对象,根据一年中不同典型日负荷情况,分别在其并网和离网状态下,以发电成本最低和环境污染费用最低为目标函数,使用蝙蝠算法对算例进行求解分析,对各个分布式电源在不同时刻的出力进行优化,使日综合发电成本最低,提高了微电网系统综合效益,验证了蝙蝠算法和微电网优化系统的可行性。     

基于改进蝙蝠算法的微电网优化研究

为了协调微电网中各微电源的优化调度,文中研究了涵盖光伏、风电、储能、燃气轮机和燃料电池的分布式电源,在微电网并网与孤岛运行条件下,建立了以发电费用和污染物处罚费用最低的目标函数,并采用了具有Lévy飞行特征的蝙蝠算法求得一个调度周期内各个分布式电源的最优出力及总运行成本,最后将仿真结果与基本蝙蝠算法的结果相比较,从而验...     

基于改进BASDE算法的孤立微电网多目标容量优化配置仿真

具有随机性和间歇性特征的分布式电源会引起微电网系统功率波动,影响系统的经济性与可靠性,故文章针对孤立风/光/氢/储直流微电网提出一种容量优化配置方法.以单位电量成本最少、负荷缺电率最低为目标,构建容量优化配置模型;将引入群体与差分进化机制(differential evolution,DE)的天牛须探索算法(beetl...     

基于改进鲸鱼算法的微网复合储能系统容量优化配置

针对微电网中分布式电源存在的随机性与间歇性等特征,提出了一种微网复合储能容量优化配置的方法,以保证微电网经济可靠运行。该方法以复合储能系统全寿命周期成本最低、平滑可再生能源功率波动效果最好以及微网联络线利用率最高为目标,建立复合储能容量优化配置模型。在此模型的基础上,采用本文改进的差分进化鲸鱼算法求解得到复合储能系统容量最优配置。最后,通过算例将本文算法结果与基本的鲸鱼算法、粒子群算法进行对比,验证了差分进化鲸鱼算法可以更合理地配置复合储能容量,使风光功率波动得到更有效的平抑,同时微网联络线利用率也得到了提高,实现了资源的合理利用。     

基于改进FPA-LHS算法的并网型微电网容量优化配置研究

随着分布式电源的迅猛发展,微电网逐步成为了能源供应的重要方式。而风能和太阳能受环境影响较大,具有出力不稳定的特点,并网后会对电力系统的稳定运行造成影响,因此对并网型风/光/储微电网的容量进行优化配置成为了微电网规划的研究热点。为此,首先选取磷酸铁锂电池为储能装置,构建了风/光/储微电网的出力模型;然后以最小系统年等额成本、最小系统年碳排放总额和最小系统外购电比例为优化目标,建立了并网型风/光/储微电网容量的多目标优化模型;随后对FPA-LHS算法进行改进,并运用改进FPA-LHS算法对多目标优化模型进行求解,得到了优化后的配置方案;最后通过与其他优化算法的计算结果进行对比,验证了改进FPA-LHS算法的有效性。     

微电网发电备用配置优化问题

作为反映微电网发电容量充裕性的重要指标,微电网不可再生分布式发电备用(简称发电备用)配置与微电网运行可靠性与运营经济性密切相关。针对微电网中可再生分布式发电与负荷需求的高度不确定性,将微电网备用分为外部与内部两类备用,前者为大电网参与微电网备用(简称大电网事故支持备用),而后者则包括发电备用、储能、低电价与高赔偿两种可中断负荷。为兼顾微电网运行可靠性与运营经济性,提出微电网发电备用配置优化问题,并从模型建立与求解两个方面对该问题进行较为全面的评述。强调为提高微电网发电备用配置的经济性,需要充分利用微电网各类备用之间的经济互补特性,以量化指标反映微电网各类备用的配置成本与调度风险,并以两者之和最小为目标函数来优化发电备用配置。     

基于遗传算法的微电网容量配置方法及软件开发

微电网容量配置研究的目的是在保证供电可靠性的同时,降低微电网系统的成本。借鉴现有分布式电源、储能和微电网的研究和运行经验,提出了一种微电网容量优化配置方法并开发了一套微电网规划设计软件。对于并网型微电网容量优化配置模型,综合考虑了输送功率、短路电流比、电压损耗、电压波动的系统约束,优化了遗传算法的搜索空间,保证了结果的合理性。针对孤岛型微电网和并网型微电网,制定了不同的能量控制策略,提高了算法的通用性。通过对江苏某微电网示范项目的规划设计,验证了方法的可行性和有效性。     

基于负荷组合与光伏电源匹配算法的微电网配置

微电网中的负荷与可再生电源的输出功率具有不同日分布特性,为此,建立了兼顾负荷侧与用电侧的微电网投资效益模型,提出了基于负荷与光伏电源功率匹配算法的微电网配置方法。通过构造有根树,对微电网供电可行域内的负荷组合进行遍历,评价不同组合下负荷叠加曲线对光伏电源发电曲线的适应度。根据适应度评价结果,划定微电网的最优供电区域。最后在此基础上,进行全年模拟运行,确定微电网内各微源和储能设备的容量,使投资效益达到最优。以RBTSBus6系统为例进行计算分析,验证所述方法的有效性。     

基于改进型量子遗传算法的微网经济优化运行

微电网的经济优化调度是一个具有重要经济和社会效益的复杂问题。为了实现由分布式电源组成的微网以更为经济、灵活、环保的方式运行,充分发挥分布式电源的发电优势,针对微网优化调度的问题,提出了以电动汽车同时作为负荷和发电单元并且计及制热收益的微网多目标优化模型,并以经济效益最大化、环境成本最小化进行微网多目标优化。在优化求解过程中,文中所使用的量子优化算法中引入了双链式结构和动态旋转角调整策略,提出了一种新的改进型量子遗传算法,并与传统的遗传算法和基本的量子遗传算法进行了对比。最后通过算例验证了所提的模型、策略和算法的有效性和可行性。     

基于Benders分解的独立型微电网鲁棒优化容量配置模型

为了提高独立型微电网电源优化配置的鲁棒性,综合考虑了风、光和负荷的间歇性和随机性,建立了独立型微电网的双层鲁棒优化容量配置模型。外层为初始投资费用主问题,内层为基于风、光和负荷不确定集的运行优化子问题。采用对偶的方法对子问题进行解耦,利用大M法将其线性化,并通过Benders分解的方法将主子问题进行交互迭代,直至经济成本达到最优。在算例中将该方法与改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行对比,结果表明所提模型的鲁棒性更好,求解效率更高,验证了模型的合理性和有效性。