计及需求响应的区域综合能源系统双层优化调度策略

需求响应聚合商通过需求响应聚合用户的可转移负荷和可削减负荷,提高区域综合能源系统运行的灵活性和经济性.考虑综合能源系统运营商和需求响应聚合商之间的交互博弈关系,建立了计及需求响应的区域综合能源系统双层优化调度模型.上下层分别以区域综合能源系统运营商和需求响应聚合商经济收益最大为目标,利用KKT条件和线性化方法将双层模型...     

一种日前发电调度与日前分时电价联合优化模型

为充分发挥电价对市场需求的调节作用,有效引导需求侧资源参与电网调度,提出一种日前发电调度与日前分时电价(Time-of-Use, TOU)联合优化模型。考虑分时电价对用户收益的影响,以最大化社会福利和最小化峰谷差为目标函数,通过源荷两侧的协调调度来增强分时电价的实施效果。考虑负荷响应的差异性,对各类负荷实施不同的分时电价。计及电网公司让利约束,在保障用户和电网公司利益的前提下,电网公司以让利的形式将因分时电价带来的电网缓建获益适当转嫁给用户,以实现经济效益的共享。结合NSGA-II算法和优先顺序法求解该多目标优化问题,根据最大满意度法从Pareto解集中选取最优解。通过对修改的IEEE 39节点系统算例的仿真,验证了所提模型的有效性。     

计及价格型需求响应的综合能源系统日前经济调度

为实现节能减排,提升能源利用率,建立了含电-气-冷-热的综合能源系统,以经济性最优为目标,构建实现多能互补的调度模型;建立用户侧与上级电网通过价格型需求响应互动的模型方法,用价格引导用户用电行为,实现供给侧与需求侧的双赢,最后将提出的模型进行仿真算例分析,验证了其有效性。     

计及不确定性需求响应的日前调度计划模型

为增强需求侧资源参与日前调度计划的效果,针对不同类型需求侧资源的响应机理进行精细化描述,分别构建了分时电价(time-of-use,TOU)的不确定响应机理模型和考虑时间响应特性的可中断负荷(interruptible load,IL)机理模型。考虑不确定性的影响,采用模糊参量对TOU实施背景下的日前负荷进行拟合,并将IL作为虚拟机组融入日前调度计划,由此构建基于模糊机会约束的日前调度计划模型。根据不确定规划理论将可信性机会约束转化为清晰等价类,结合混合整数规划方法进行求解。通过算例分析了TOU和IL在日前调度计划编制中发挥的效果,并验证了用户响应不确定性对日前调度计划的影响。     

计及需求响应不确定性的园区综合能源系统日前经济优化调度

园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)通过多能互补可显著提升其运行经济性,然而园区可控资源响应的不确定性会给日前调度策略的制定带来挑战,为此提出了一种考虑综合需求响应及其不确定性的园区综合能源系统日前经济优化调度策略。文章首先运用三角模糊数描述光伏、负荷预测功率以及柔性负荷响应量的不确定性,建立计及不确定性的日前调度模型;然后以系统总运行成本最小为目标,对系统供需两侧可控资源进行协同优化,并根据模糊规划理论,将模糊期望约束和模糊机会约束等效转换为确定性约束形式便于求解;最后通过算例验证了所提策略通过综合需求响应可有效降低系统运行成本,并分析了模糊机会约束置信水平对系统运行成本的影响。     

计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化策略

大规模电动汽车无序接入充电站不仅会引起配电网负荷"峰上加峰",还会造成充电拥堵,延长电动汽车排队等待时间.建立了计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化模型.在上层模型中,以配电网负荷方差和上下层调度计划偏差综合最小为目标实现系统负荷"削峰填谷",使负荷曲线更平坦.在下层模型中,建立基于多队列多服务台的充电站排...     

计及激励型综合需求响应的电-热综合能源系统日前经济调度

综合能源系统是提高能源利用率的有效途径之一.该文针对园区级电-热综合能源系统,考虑综合需求响应与条件风险价值,建立了相应的日前经济调度模型.首先,建立包含燃气轮机、分布式能源机组、储热装置、热泵以及电热负荷的园区电-热综合能源系统稳态数学模型;然后,提出适用于电力负荷、民用供暖热负荷与工业热负荷的激励型综合需求响应模型...     

面向区域能源供应商的综合能源系统日前优化调度

能源市场化改革是能源行业发展的必然趋势之一,区域能源供应商是其中重要的市场主体。本文分析了区域能源供应商的运营模式,提出了以区域能源供应商净收益最大为目标的综合能源系统日前优化调度方法。基于配电系统Distflow二阶锥模型和线性热网能量流模型构建日前优化调度模型,在保障计算精确性的前提下提升了模型的可解性。通过算例分析,验证了所提模型的有效性,并对分时电价政策、供热设备能源转换效率等因素对调度结果的影响进行了分析。     

含分布式光伏的公交充电站多阶段优化调度

在充电站中融合分布式光伏,有助于降低充电站运营成本,促进城市低碳化发展。充电站的充电负荷冲击和分布式光伏出力不确定性,使得充电站总负荷功率存在较大的波动性。针对存在光伏发电系统的电动公交车集中充电站,构建多阶段优化调度模型。第一阶段,根据公交出行计划,建立以充电裕度最大化为目标的有序充电模型,计算公交车间歇充电时段。第二阶段,建立以降低充电成本和电网波动为目标的多层次优化模型,在保证公交充电站运营成本最低的基础上,提高充电站整体用能质量。仿真结果表明：优化策略能够合理安排电动公交车充电行为和充电功率,使得公交站充电成本最低,且整体功率曲线在不同电价时段保持稳定。     

计及需求响应电量约束的日前调度策略

由于风电出力的不确定性对电网的安全稳定具有重要影响,在电力系统调度中考虑需求响应,可以提高系统对风电的消纳能力,保证系统运行稳定性。本文将需求侧资源融入到优化调度模型中,以经济性最优为目标,在发电总成本函数中加入调用负荷成本,在此基础上增加考虑需求侧可控负荷的电量约束条件以提高调度运行的可靠性。采用混合整数线性规划方法,建立计及需求响应电量约束的日前调度模型,并在6节点系统算例中仿真验证了该方法的有效性。     

考虑风电和电动汽车不确定性的综合能源系统日前经济调度

综合能源系统中风力发电和电动汽车充放电的不确定性对系统运行的经济性有较大影响。考虑电动汽车的普及对综合能源系统的影响,根据电动汽车的不同出行和充电特性,细化区分各类电动汽车的运行模型;考虑风电出力的分布概率较难获取,通过较多历史数据驱动来构造一个基于不精确狄利克雷模型(imprecise Dirichlet model, IDM)的非参数模糊集,从而搭建一个考虑风电出力和电动汽车充放电不确定性的综合能源系统日前两阶段分布鲁棒调度模型。为了获得该模型的最优解,将其分解为一个混合整数线性规划主问题和一个具有max-min结构的子问题。利用对偶理论和大M方法,将子问题转化为MILP问题,利用列和约束生成(column and constration generation, CC&G)算法对主问题和转化后的子问题进行迭代求得最优解。算例分析表明,该模型能有效地应对风电出力与电动汽车充放电行为的不确定性。     

计及电池放电损耗的电动汽车充放电优化调度策略

针对现有电动汽车充放电策略对电池放电损耗考虑不够深入的问题,提出一种计及电池放电损耗的充放电优化调度策略。该策略以峰谷分时电价为背景,根据电池损耗模型计算电池放电损耗并计入用户用电成本,建立以电网负荷波动和用户用电成本为目标函数,以充放电功率、电池可用容量、不可用时段和出行SOC要求为约束条件的多目标优化调度模型,采用基于杂交的混合粒子群算法求解。利用Matlab进行算例仿真,针对不同电池损耗模型、不同调度车辆数以及不同分时电价下调度策略的优化效果进行了对比分析,验证了该策略的可行性和有效性。     

考虑风光不确定性与电动汽车的综合能源系统低碳经济调度

综合能源系统耦合负荷侧多种能源需求,是就地消纳分布式能源的有效手段。为协调多利益相关者场景下综合能源系统与电动汽车之间的调度问题,提出了一种考虑风光不确定性与电动汽车的综合能源系统双层模型的优化调度策略。首先,针对风光出力随机性,采用拉丁超立方采样生成场景,然后利用改进削减速率的快速前代消除技术进行场景削减。其次,为了挖掘电动汽车的需求响应潜力,在分时电价基础上,根据负荷与可再生能源的匹配度提出一种动态定价机制来引导电动汽车有序充放电,并研究其充放电策略对运行成本与碳排放量的影响。最后,算例分析结果表明,与分时电价相比,所提定价机制与调度策略能提高能源利用率与EV的调度灵活性,有效降低两利益相关者的运行成本与系统的碳排放量。     

含电动汽车的区域综合能源系统日前调度优化

区域综合能源系统是实现能源转型和解决环境问题的基础。随着中国电动汽车的大力发展,电动汽车作为园区内灵活可调度资源,具备调峰和促进清洁能源消纳等作用。由此,建立一种包含电动汽车和分布式电源的区域综合能源系统日前调度模型。首先,分析了区域综合能源系统中多种能量流动关系;其次,对不同能源转换设备和电动汽车独立建模的基础上,抽象出以园区日前综合经济效益最大化为目标函数的数学模型;最后,在算例系统中分析了含电动汽车参与区域综合能源系统日前调度的经济效益。     

计及综合需求响应的综合能源系统优化调度

为提高系统运行的可靠性和经济性,在综合能源系统优化调度的基础上引入综合需求响应,利用不同形式能源间的相互转化关系,实现削峰填谷,提高能源利用效率。计及综合需求响应策略,建立了基于电价的电力负荷需求响应和基于激励的热负荷需求响应模型。并以运行成本最小为目标函数,提出了综合考虑供需平衡和供储能设备约束的综合能源系统调度模型。采用改进二阶振荡粒子群算法对模型进行求解。该算法在常规粒子群算法的基础上对速度迭代公式进行更新,克服了常规粒子群算法易陷入局部最优的问题。通过实际算例仿真,验证了所提出模型和求解算法的有效性。     

基于双层优化的电动汽车有序充电策略研究

随着电动汽车的广泛普及,电动汽车不合理充电会给电网的运行带来风险和影响。首先用k-means聚类的方法对峰谷电价进行时段划分,然后提出了一种上层通过网损最小确定充电位置、下层通过网损和充电费用最小确定充电时间的有序充电模型。最后用33节点系统进行仿真验证,同时用模拟退火粒子群算法求解,证明了优化策略能减小网损、平抑负荷波动和降低用户充电费用。     

基于集群响应的规模化电动汽车充电优化调度

大规模电动汽车(EV)的充电需求和充电负荷分布将呈现出规律性,从群体的角度对EV进行优化调度,可以降低问题的维度,提高优化计算的效率。基于区域EV的集群响应特性,建立了以负荷峰谷差最小化为目标的EV群体充电概率分布模型。在此基础上,根据EV群体对充电电价的灵敏度,建立EV集群响应的实时电价模型,通过电价对EV的充电行为进行有序引导,从而实现电网的"移峰填谷"策略。以典型的区域配电网负荷数据为例,验证了文中EV充电优化调度方法的有效性。最后,对EV群体响应实时电价的灵敏度,以及不同灵敏度下EV群体和代理商的节省成本进行讨论。     

计及需求侧响应及区域风光出力的电动汽车有序充电对电网负荷曲线的影响

针对计及区域风光出力时,如何利用电动汽车有序充电对负荷曲线的峰谷差进行优化的问题,提出了优化模型与方法。首先,利用概率规律建立了区域风光出力的概率模型,提出了不确定性负荷曲线峰谷差的评估方法;其次,建立了两段式峰谷电价模型,通过该模型可以利用峰谷电价对电动汽车的有序充电进行引导;再次,对两段式峰谷电价模型的谷电价时段起止时间以及峰谷电价建立了优化模型,并通过遗传算法对此优化问题进行了求解。算例计算结果证明了该模型和方法的正确性和合理性。     

计及可转移负荷的含风电场日前调度模型

风电的高渗透率给电力系统运行带来了一系列复杂的问题,需求响应(DemandResponse,DR)项目的实施成为应对这些问题的有效途径。为此,对可转移负荷的特性进行了研究,构建了可转移负荷的模型,并将其融入到含风电场的日前调度中,以提高调度的灵活性。在研究可转移负荷特性的基础上,综合考虑用户参与DR项目的水平对风电利用率和系统运行的影响,以火电机组运行成本、环境成本以及激励成本总和最小为目标函数,建立日前调度优化模型,并用商业软件CPLEX对模型进行求解。算例分析结果表明,激励用户转移负荷的DR能够降低系统运行成本,减少火电机组污染气体排放,改善负荷曲线,提高风电利用率。     

计及需求响应的风电 - 电动汽车协同调度多目标优化模型

随着大规模风电并网,调度和弃风问题严重,且电动汽车无序、随机性入网也可能增加发电侧资源的负担。针对此问题,建立计及需求响应的风电与电动汽车协同调度的多目标优化模型,通过价格机制引导电动汽车入网,以负荷方差和车主支付费用最小为目标,并协调优化发电侧资源消纳风电。采用NSGA-Ⅱ算法求解模型,基于模糊决策理论求取其Pareto解集的折中解。算例分析表明:通过价格机制引导电动汽车入网能够削减负荷峰谷差和车主的支付费用;同时降低了火电机组的运行费用,尤其是火电机组的启停费用;不同的分时电价浮动比例对电动汽车入网的影响不同。