基于自适应步长双闭环模型预测控制的主动配电网优化调度

为应对不确定性分布式可再生能源大量接入对主动配电网优化调度带来的挑战，提出一种基于自适应步长双闭环模型预测控制的主动配电网优化调度策略。首先，在常规模型预测控制的基础上建立双闭环反馈机制，通过充分利用主动配电网中各可控资源实时反馈信息，提升系统优化调度的可靠性；其次，在优化调度中动态调整模型预测控制的域参数，设计变步长决策指标以自适应改变时间步长，从而协调优化精度与计算时间的矛盾；然后，基于上述理论建立调度模型，并采用复合微分进化算法进行求解，使系统的运行效益达到最佳。最后通过算例分析，证明了所提策略的可行性和优越性。     

含微电网群的主动配电网双层联合优化调度

主动配电网下分布式能源系统的调度优化是实现经济及安全运行的重要保障,也是提高分布式能源有效利用率的重要途径。基于泛在电力互联网需求,针对含有风电、光伏和储能装置的微电网群,构建含微电网群的主动配电网双层联合调度模型,提出了一种考虑微电网群共同参与主动电网运行的双层联合调度模式,实现双层优化:上层模型以配电网为研究对象,优化目标为提高电能质量、减少线损;下层模型以微电网为研究对象,优化目标为微电网运行成本最低。应用遗传算法求解上层优化模型,应用混合整数线性规划求解下层优化模型。以调整后的IEEE-33节点配电网系统为例,进行相应仿真实验,从而验证其应用在含微电网群的主动配电网优化领域的合理性与有效性。     

主动配电网优化调度策略研究

主动配电网的优化调度策略是主动配电网实现经济及安全运行的重要保障,也是主动配电网对于分布式能源实施主动管理的核心技术。文中提出了一种考虑主动配电网特性以及分布式能源特性的优化调度模型,该模型以一个完整调度周期的运行成本最低为目标函数,以可控分布式能源以及联络开关作为控制手段,考虑不同时段电价以及联络开关调整对于运行成本的影响,并确保储能系统在整个调度周期的能量守恒以及容量约束。此外,针对所提出的主动配电网优化调度模型,提出了基于智能单粒子优化算法(ISPO)的求解方法,通过对粒子的位置表达形式以及粒子位置更新过程的改进,实现完整调度周期内复杂的主动配电网优化调度策略求解。最后,算例的计算结果验证了主动配电网优化调度模型及其求解算法的有效性。     

考虑可控负荷影响的主动配电系统分布式电源优化配置

在常规的配电网分布式电源优化配置基础上,结合主动配电系统特点,考虑可控负荷的影响,建立了分布式电源双层优化配置模型。上层模型用于求解接入主动配电系统的分布式电源最优位置和容量;下层模型用于求解各时段最优的可控分布式电源出力和可控负荷大小,并利用鲁棒优化理论,采用盒式不确定集合表征风力发电、光伏发电等不可控分布式电源出力的不确定性。利用该模型,可以在求解分布式电源优化配置问题的同时考虑运行调度的因素,从某种程度上实现主动配电系统电源规划与运行的统筹。最后采用蝙蝠算法求解双层优化模型。通过对IEEE 33节点配电系统进行算例分析,并与遗传算法、粒子群优化算法进行对比,验证了所提模型的合理性以及蝙蝠算法的适用性和较强的全局寻优能力。     

含多园区综合能源系统的配电网双层分布式调度

在能源转型的背景之下,园区综合能源系统成为能源领域发展的重要趋势,多园区综合能源系统与配电网的协同运行受到了重点关注。为此提出了面向多园区综合能源系统的配电网运行的分布式调度管控模式,从而降低了对模型数据的要求和求解的复杂度。通过构建园区综合能源系统以自身运行成本最低为目标的预调度优化模型以及上级配电网优化运行模型,并提出以松弛联络线功率为接口的上下级交互协调机制,进而构建了考虑配电网和多园区综合能源系统为2个不同的利益主体的双层优化调度模型。最后通过算例验证了所提方法能实现上下层电网的协同优化运行。     

基于帝国竞争算法的主动配电网优化调度

主动配电网作为一个融合可再生能源、柔性负荷以及传统配电网的元素为一体的新配电网系统,是现代智能电网的重要组成部分。传统的配网调度策略已经不能适应新的主动配电网。提出基于分时电价、柔性负荷,考虑分布式电源的调度控制和网联开关控制的主动配电网优化运行模型,在调度周期内实现运行成本最低。采用改进帝国竞争算法对模型进行求解,算例结果表明所建模型的正确性和有效性。     

计及多种分布式能源运行的配电网双层优化规划方法

在配电网分布式可再生能源(Renewable Distributed Generation, RDG)优化规划问题上,考虑可控分布式电源和可中断负荷的调度运行情况,建立RDG双层优化模型。上层模型以配电网系统电压偏移最小、网络损耗最小为目标,求解RDG接入配电网的最优位置和容量。下层模型以配电网发电综合运行成本最小为目标,求解各时段可控分布式电源和可中断负荷最优出力安排。利用场景分析方法处理多种分布式可再生能源优化中的不确定因素。为减少模型计算量,采用K-means聚类算法获取典型场景。最后,采用改进的自适应遗传算法求解,以IEEE-33节点网络系统为例对所提模型与方法的有效性进行验证。仿真结果表明,该方法能够有效提高RDG优化方案在系统实际运行中的适用性。     

基于帝国竞争算法的主动配电网多目标优化研究

随着传统能源的日益枯竭,越来越多的新能源接入到配网中,为了适应新能源大规模的接入,在负荷侧提出了需求响应构建主动配电网,使负荷参与到系统的优化调度中。以配电网的运行成本和环境成本为目标,建立了主动配电网多目标优化运行模型。采用改进帝国竞争算法求解模型,算例结果表明优化运行模型能够很好地平衡配网运行成本和环境成本之间的关系。     

基于需求侧响应的主动配电网双层优化方法

分布式电源在配电网中渗透率越来越高,导致配电网电压越限问题凸显,对此构建协同考虑主动配电网设备规划和运行的双层优化模型。上层模型考虑配电网中分布式电源、静止无功补偿器及电容器组的容量配置优化以减少配电网投资运行成本。下层模型考虑需求侧响应,有载调压变压器、储能及分布式电源等设备的协调控制,着重提高电压稳定性。针对模型特征,采用基于改进麻雀算法和二阶锥规划的混合优化算法进行求解。外部采用改进麻雀算法求解多维变量以提高求解速度,内部基于二阶锥规划求得配电网主动管理控制策略。最后采用改进的IEEE33节点系统进行仿真验证。结果表明,所提出双层优化方法可以有效提高配电网运行经济性,改善配电网电压分布,平抑负荷峰谷差。     

基于集群的主动配电网双层分布式优化调度策略研究

随着主动配电网中大量分布式能源资源的接入,传统的集中式调控架构体系将无法有效处理这些分布式单元,因此有必要对主动配电网分布式资源集群优化调度开展研究。以基于多智能体架构的主动配电网为研究对象,根据“群内自治、群间协调”的分级调控思想,提出一种基于“源-荷”集群功率偏差的双层分布式优化调度策略。在上层全局优化阶段,提出基于“源-荷”集群功率偏差的改进一致性算法对各集群间进行分布式协调优化;在下层局部优化阶段,基于分布式一致性算法对各分布式单元进行协调优化,获取最优效益下“源-荷”需求,同时对所提策略的收敛性进行证明。通过IEEE 33节点系统验证所提策略的有效性和合理性。