基于分层次DBSCAN-VBSO算法的区域综合能源系统两阶段调度优化

构建了一种面向园区级区域综合能源系统的日前-实时两阶段经济性调度优化模型。建立了综合考虑系统各类运行成本的日前经济性调度模型;在日前调度基础上通过修正各个微源机组、储能的运行状态并考虑柔性负荷的需求响应,构建了实时调度优化模型;为求解上述调度优化模型,提出了一种分层次密度聚类的变异头脑风暴优化(DBSCAN-VBSO)算法,通过保持种群多样性以增强算法的优化性能和计算效率;对综合能源系统两阶段调度模型和求解算法进行仿真计算。算例结果表明:采用两阶段调度优化模型能够有效提高可再生能源利用率,降低系统运行成本。并且算例结果验证了分层次DBSCAN-VBSO算法在求解此类优化问题时的有效性和优越性。     

基于改进两阶段鲁棒优化的区域综合能源系统经济调度

针对光伏出力及负荷的不确定性对系统日前经济调度和实时运行的影响,提出了一种以期望场景下最优,任意场景下可行的改进两阶段鲁棒优化方法,解决经典两阶段鲁棒优化存在的保守性问题。建立一种考虑可再生能源和负荷波动的区域综合能源系统改进两阶段鲁棒优化经济调度模型,通过列约束生成算法将目标函数分解为主问题和子问题进行反复迭代求解。模型第一阶段(主问题)以日前经济调度成本为目标函数,制定出包含系统设备出力、天然气供气计划的日前调度方案。在此基础上,第二阶段(子问题)以实时运行下调整成本为目标函数,通过调整设备出力应对系统中不确定波动。最后,以冬季某区域综合能源系统进行算例仿真,验证模型的有效性。#$NL关键词：区域综合能源系统;不确定性;改进鲁棒优化;经济调度     

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化调度模型.最后,本文对带精英策略的非支配排序遗传算法进行改进,提高了调度模型的求解效率.算例表明,本文提出的模型可有效解决区域综合能源系统的多目标双层优化调度问题,电热联合需求响应可以有效提升区域综合能源系统的经济性和能效水平.     

考虑多能负荷波动实时平衡的综合能源系统多时间尺度优化调度

综合能源系统内负荷的不确定性及多能源响应负荷波动的时间尺度不同为优化调度结果的可靠性及系统对负荷波动的响应带来了挑战。确定日前、日内、实时三阶段优化调度模式,在日内调度中对当日影响系统运行的随机事件进行分类并将其量化影响反馈至调度模块;对系统内热/冷负荷端口进行能流分析,通过监测供回水压、水温等数据,快速响应热/冷负荷波动,并在实时调度中调整机组出力;建立日前、日内、实时三阶段优化调度模型,提出基于多能负荷波动快速响应的综合能源系统多时间尺度优化调度方法。以中国南方某城市综合能源系统冬季运行模式为例进行数值分析。结果表明,所提方法对计划性负荷调整及突发小幅负荷波动均有良好效果,能有效提升系统供能收益和用户的用能舒适度。     

计及电动公交车V2 G响应的区域综合能源系统两阶段优化调度

针对高渗透可再生能源与电动公交车接入系统带来的弃风弃光及总用电负荷波动问题,提出了一种考虑电动公交车“车到网”（vehicle to grid, V2G）响应的区域综合能源系统两阶段优化调度方法。首先,考虑电动公交车运营计划,将电动公交车集群V2G响应嵌入到区域综合能源系统优化调度之中,形成以整个系统总运行成本最小为目标的第一阶段调度策略;然后,第二阶段调度模型在第一阶段优化结果的基础上,以系统中所有用电设备产生的总电负荷波动率最小为目标,进一步优化各设备调度计划和能源交互策略;最后,对比分析4种场景下电动公交车集群与各能源设备协调调度的结果,仿真表明所提模型能够提高区域综合能源系统的风光消纳能力和运行经济性,同时减小系统的总用电负荷波动,验证了该调度方法的有效性。     

计及电动公交车V2 G响应的区域综合能源系统两阶段优化调度

针对高渗透可再生能源与电动公交车接入系统带来的弃风弃光及总用电负荷波动问题,提出了一种考虑电动公交车“车到网”（vehicle to grid, V2G）响应的区域综合能源系统两阶段优化调度方法。首先,考虑电动公交车运营计划,将电动公交车集群V2G响应嵌入到区域综合能源系统优化调度之中,形成以整个系统总运行成本最小为目标的第一阶段调度策略;然后,第二阶段调度模型在第一阶段优化结果的基础上,以系统中所有用电设备产生的总电负荷波动率最小为目标,进一步优化各设备调度计划和能源交互策略;最后,对比分析4种场景下电动公交车集群与各能源设备协调调度的结果,仿真表明所提模型能够提高区域综合能源系统的风光消纳能力和运行经济性,同时减小系统的总用电负荷波动,验证了该调度方法的有效性。     

基于需求响应的建筑楼宇综合能源系统优化调度

针对能耗高且增速快的建筑楼宇优化调度问题,构建了含光伏发电、冷热电联供系统、燃气锅炉和储能装置的建筑级综合能源系统。在对系统内各个能源设备进行建模分析的基础上,考虑需求响应补偿价,以建筑运行成本最低为目标函数,建立了基于需求响应的建筑级综合能源系统优化调度模型,采用基于云模型改进的粒子群算法对模型优化求解。引入算例进行仿真,对比是否参与需求响应的两种不同模式,以及云模型粒子群算法与基本粒子群算法的优化性能。结果表明,基于需求响应的云模型粒子群算法模式可有效节约建筑级综合能源系统运行成本,同时降低电网侧负荷峰谷差。     

基于多场景模糊集和改进二阶锥方法的配电网优化调度

随着分布式光伏大量接入,储能、电动汽车、可平移的主动负荷等多种资源均参与到配电网调度之中,配电网亟需在消纳可再生能源的同时降低调度成本.针对光伏出力不确定性和复杂多资源接入下的配电网调度问题,提出了基于模糊集理论和改进二阶锥方法的日前-日内两阶段调度模型及求解算法.首先利用历史统计数据,基于event-wise模糊集理论构建了光伏出力不确定性调度模型,并进一步提出了考虑多类型主动负荷、电动汽车、储能在内的多种调节资源协同的日前-实时两阶段优化调度模型.日前调度采用改进的鲁棒随机优化方法求解,有效处理分布式光伏的不确定性影响,实现光伏消纳最大化的目标;实时调度则提出了二阶锥边界修正迭代算法,综合利用主动负荷响应、电动汽车多种手段追踪匹配光伏出力,实现以运行成本最小为目标的优化调度.最后,基于IEEE-33节点算例系统的仿真分析论证了所提方法的有效性.     

基于改进LSTM的区域综合能源系统多元负荷短期预测研究

冷热电负荷短期预测是区域综合能源系统优化调度的基础.针对区域综合能源系统多元负荷关联性和非线性的特点,本文构建了基于改进的长短期记忆神经网络的区域综合能源系统多元负荷短期预测模型,该模型采用灰色关联度法分析多元负荷之间和气象因素之间的耦合性,以此为依据,在改进长短期记忆神经网络预测模型中加入注意力层和dropout层,注意力机制可赋予模型隐含层不同的权重,dropout层可对模型正则化,并采用粒子群优化算法对预测模型参数进行优化.算例仿真结果表明,本文提出的预测模型具有较好的预测精度.     

计及云边协同的园区综合能源系统双层能量优化

深入挖掘园区综合能源系统内部多能耦合利用以及综合需求响应潜力,对系统内灵活性资源进行储能化建模,并将虚拟储能资源按照参与优化调度的时间尺度进行划分,提出了日前、日内2个阶段的园区综合能源系统优化调度方法,在日前阶段建立了热电协同优化模型,在日内阶段基于日前调度结果建立了电功率快速调整模型。进一步地,为充分发挥综合能源系统中各园区资源的时空互补优势,从多时间尺度、多主体角度提出适用于实时阶段的计及云边协同的综合能源系统双层能量优化方法。基于各园区可再生能源发电和电负荷的最新预测结果,在能量管理云平台建立了满足系统整体运行经济性目标的实时能量优化模型,在边缘控制器利用模型预测控制方法建立了以日内优化结果为参考值的精细化调控模型,并采用交替方向乘子法求解,以实现园区自身利益与综合能源系统总体效益的均衡。仿真结果表明,通过园区间联络线的传输功率协调以及电储能、动态可控负荷的辅助调用,可有效平抑可再生能源出力和电负荷需求的实时波动,提高系统整体运行调控的鲁棒性与有效性。