含不同集群电动汽车的微电网优化调度

文章考虑微电网中的可再生能源出力,针对不接受微电网直接调度的电动汽车集群,提出一种基于等效负荷的实时电价策略进行电动汽车有序充、放电引导。该策略与微电网直接调度策略相结合,对不同集群电动汽车进行充、放电管理,并综合考虑环境效益、车主收益与微网运行状态,建立了以微电网综合运行成本最低、负荷波动最小为目标的优化模型,并用灰狼优化算法求解。优化结果表明,所提出的策略能够合理调度各可控发电单元,引导电动汽车有序充、放电,减少微电网运行成本,降低等效负荷的波动。     

基于改进量子粒子群算法的微能源网优化运行

通过对冷热电联供（CCHP）结构分析,综合考虑微能源网的运行成本与一次能源转换成本,建立包含电气、烟气、空气和热水母线的光气储互补发电模型,分析了不同场景下微能源网的冷热电负荷的优化调度结果。通过对量子粒子群算法（QPSO）加以混沌搜索、邻域变异和变权重更新种群最优位置中心等操作,有效避免了粒子过早陷入局部最优,提高了种群质量。算例分析结果表明,该算法能有效求解CCHP模型,在保证微能源网可靠运行的同时,能有效地降低成本,提高可再生能源利用率,实现微能源网的经济调度。     

多微网互联系统的动态经济调度研究

综合考虑多微网系统的安装成本、运行成本和环境效益等因素,计及风、光、负荷的不确定性影响,建立多微网互联系统的动态经济调度模型,采用结合蒙特卡洛模拟的粒子群优化算法(MCS-PSO)进行求解。通过算例系统,分析互联系统调度优化结果,验证所提策略的有效性,并讨论置信水平对多微网系统动态经济调度结果的影响。     

基于MPSO算法含电动汽车的微网优化调度

在保证微网系统安全稳定运行的前提下,考虑风光储等分布式电源及电动汽车等随机负荷并网,以微网最低综合运行成本为目标,建立了含电动汽车的多能互补微网优化模型。提出了一种改进粒子群算法（MPSO）,通过仿真分析证明了该方法在包含电动汽车等随机负荷的多能互补微网中,能够快速收敛得到最优运行方案,显著降低了微网运行的成本,具有较好的实际应用意义。     

计及储能系统的微电网优化调度模型

为了缓解含风电、光伏等新能源微网并网对系统安全运行的影响,提出了在分时电价下,考虑储能系统的微网优化调度策略。以微网总成本最低为目标,分别考虑了投资成本、污染惩罚成本及主网购电成本,建立了微网主网联合运行优化模型,并以典型日负荷出力情况为例分析了不同情景下的优化结果。算例结果表明,所提策略和模型能有效实现微网优化调度,有效降低了含电动汽车和蓄电池等储能设备的微网年运行成本,同时能够保障微网和主网的联合安全运行。     

考虑预测误差的综合能源系统优化调度模型

研究综合能源系统优化调度,实现预测误差下的经济可靠运行。分析综合能源系统的结构和负荷特性;在考虑风光负荷预测误差的条件下,建立基于风电、光伏发电、柴油发电及储能系统运行成本的优化调度模型;采用改进粒子群算法进行算例求解。经验证,优化储能系统和柴油发电调度模型,使系统既能较好地平抑风光负荷的波动性,又能实现最优经济运行。     

考虑源荷交互的独立微电网分层优化调度

提出了一种分层调度模型,上层模型中采用移动边界法对负荷进行不同时段的划分,建立了需求响应模型,以光伏、风电发电与负荷用电的不平衡量最小为目标,对独立微电网不同时段的电价进行求解;在优化的分时电价及负荷的基础上,下层模型中以微电网调度成本最小为目标,建立了负荷、分布式电源与负荷不平衡量最优调度补偿的经济模型,使得微电网的经济性最优。上、下层模型均采用粒子群算法进行求解。对某地区的独立微电网进行仿真,验证了模型的合理性。     

基于深度强化学习的微网优化运行综述

微网在分布式新能源消纳、负荷优化、提高能源利用效率等方面具有重要作用。但新能源出力的间歇性、负荷侧用电行为的随机性导致微网成为一个动态的复杂系统,难以通过准确的物理模型刻画,给微网优化运行带来巨大挑战。深度强化学习（deep reinforcement learning,DRL）通过与环境交互试错寻找最优策略,不依赖于新能源出力和负荷的精确建模,适用于解决序贯决策问题,在求解含有大量不确定性的微网优化运行难题时具有优势。为此,从DRL原理、DRL在单个微网以及微网群优化运行中的应用进行了综述与分析,最后对应用中所面临的算法可解释性、奖励函数设置、用户隐私性等方面进行了展望。     

关于配电自动化环境下主动配电网调度优化的研究

随着我国城市配电网智能化建设的逐步推进,分布式电源、柔性负荷、储能装置等新能源大规模接入城市配电网,导致城市配电网结构复杂程度加深、调度难度加大,因此十分有必要对主动配电网的调度策略进行优化,降低主动配电网的运行成本,提高分布式能源的消纳能力,降低主动配电网的运行损耗,提高运行效率。本文提出的控制策略以主动配电网的运行成本最小为目的,构建主动配电网调度优化模型,通过动态群搜索算法实现最优解的寻取。以IEEE33节点系统作为研究对象进行仿真分析,结果表明,本文所提出的调度优化策略完全能够提高新能源的本地消纳能力,实现主动配电网的高效运行。     

基于多策略改进PSO算法的微电网优化调度研究

为解决微电网中随机性、波动性和分布式电源出力管理困难问题,提出一种并网模式下微电网优化调度的综合经济模型。首先,考虑蓄电池和峰谷电价的影响,计及失负荷和蓄电池超容惩罚成本,建立以微电网运行成本和污染物排放成本最低的目标函数;其次,引入白鲨优化算法（WSO）的全局动态捕猎特性,对粒子群优化算法（PSO）进行了Tent混沌映射、动态时间因子和多项式变异的多策略改进,并将其应用于求解多目标多约束非线性的微电网优化问题。仿真结果表明,与PSO算法和麻雀搜索算法（SSA）相比,改进PSO算法用于微电网优化调度可降低微电网运行成本、减少环境污染并提高新能源供电的可靠性。     

Optimization of hybrid solar energy sources/wind turbine systems integrated to utility grids as microgrid (MG) under pool/bilateral/hybrid electricity market using PSO

This study presents an optimized design of microgrid (MG) in distribution systems with multiple distributed generation (DG) units under different market policies such as pool/hybrid electricity market.Proposed microgrid includes various energy sources such as photovoltaic array and wind turbine with energy storage devices such as battery bank.In this study, microgrid is considered as independent power producer company (IPP) in power system. Price of selling/buying power in on-peak or off-peak for MG, DG and upstream power system (DISCO) under pool/bilateral/hybrid electricity market are different. In this study, particle swarm optimization (PSO) algorithm has been implemented for the optimization of the microgrid cost. The costs include capital cost, replacement cost, operation and maintenance costs and production cost for microgrid and DGs. Then, an objective function to maximize total net present worth (NPW) is presented. PSO approach is employed to obtain the minimum cost of microgrid, during interconnected operation by optimizing the production of local DGs and power exchanges with the main distribution grid. The optimization algorithm is applied to a typical LV network operating under different market policies.     

基于多目标粒子群算法的微电网优化调度

提出了一种经济与环保相协调的微电网优化调度模型,针对光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机以及蓄电池组成的微电网系统的优化问题进行研究,在满足系统约束条件下,建立了包含运行成本、可中断负荷补偿成本以及污染物处理费用的微电网多目标优化调度模型,并利用多目标粒子群算法（MOPSO）求解微电网优化调度问题,仿真结果表明该模型对微电网优化调度具有一定的指导作用。     

计及天然气压力能的微电网储荷协调优化调度

为解决天然气输送过程中压力能的浪费问题,提高天然气能源利用率,提出将天然气压力能发电系统引入至微电网整体调度方案中。针对天然气压力能发电系统中前后端口的补热需要,将微电网中的风冷热泵补热系统与压力能发电系统进行耦合。考虑到由天然气管网中流量波动和环境因素造成的压力能出力波动问题,提出微电网储荷一体化协调优化方案,以确保系统高效稳定运行。基于上述内容,构建考虑可控电源出力成本、储能调度成本、微电网与配电网的交互成本和负荷调度成本的微电网优化调度模型,并采用Yalmip工具包编写优化调度程序。最后,通过对西南地区某调压站数据进行仿真,验证该方案的可行性与经济性。     

基于动态运行策略的太阳能分布式供能系统设计运行联合优化

提出将光伏剩余电量按照可变比例分配给储能电池及市政电网的动态运行策略,建立基于该策略的并网太阳能分布式供能系统设计运行联合优化模型,在不同分时电价下基于遗传算法对模型寻优,并将动态运行策略与对照运行策略（剩余电量优先并网或优先分配储能电池）下的系统运行结果进行比较分析。以陕西某乡村典型民居建筑为例进行分析,结果表明：1）分时电价的峰谷价差较大时,动态运行策略可有效降低太阳能分布式供能系统成本;2）分时电价的峰谷价差对于动态运行策略下储能电池的容量配置具有较大影响：峰谷价差越大,储能电池的配置容量越大;3）光伏度电补贴对3种运行策略下的系统成本影响程度为：动态运行策略>策略B（剩余电量优先分配储能电池）>策略A（剩余电量优先并网）。     

考虑柔性负荷的并网型微电网系统容量优化配置

基于用户行为的柔性负荷调度,构建“源-网-储-荷”相协调的含多类型柔性负荷的优化能量管理策略。建立以微电网投资成本和可再生能源利用率综合最优的多目标优化配置模型,并采用粒子群算法对模型进行求解。算例验证该方法的合理性和有效性。     

考虑需求响应的各季节能量枢纽优化运行

综合能源系统中能量枢纽的优化运行有助于提高能源利用效率,是综合能源系统中研究热点之一。基于能量枢纽结构和运行机制,建立了通用型能量枢纽模型,以运行费用最低为目标函数,采用粒子群优化算法对能量枢纽进行优化运行研究。该方法有效地考虑了能源价格和不同季节负荷特性对能量枢纽运行的影响,并与以热定电和以电定热两种运行模式进行对比分析。算例仿真表明,能量枢纽的优化运行不仅更具有经济效益,而且还有利于电网安全稳定的运行。     

基于平抑风光出力波动的主动配电网优化调度

因风电、光伏光出力波动特性,并网运行将对主动配电网运行的稳定性造成影响。结合储能系统,将主动配电网中功率波动幅度大的风电、功率具有间歇特性的光伏搭建为风光储联合发电系统。通过改变柔性负荷边际效益增强其参与调度意愿,提高主动配电网消纳分布式可再生能源的能力及运行的稳定性。为提高粒子群算法的收敛性,利用模糊推理规则对学习因子动态调整。基于IEEE 30节点仿真算例,以系统日运行综合经济性为目标,使用模糊自适应粒子群算法寻优。算例仿真与分析验证了该文模型有效性。     

基于负荷侧响应的含储热热电联产的风电消纳模型

为了有效减少弃风,提高风电消纳能力,该文从负荷侧出发,通过峰谷分时电价策略引导用户的用电方式,达到削峰填谷,优化负荷曲线的目的。同时,在传统热电联产机组中应用大容量储热装置,通过对储热环节的控制,解耦“以热定电”约束,提高系统调节能力。以系统煤耗量最低为目标,构建包含储热的热电联产机组与风电联合出力优化调度模型。该模型考虑系统中的含储热热电联产机组运行成本,同时兼顾储热、负荷侧响应与热电平衡的相关约束等因素,采用基于模拟退火的粒子群算法对模型进行求解,并利用算例比较不同模式下的结果,验证了模型的有效性。     

基于氢气储能的热电联供微电网容量优化配置

以光伏系统、氢燃料电池、电解槽、储氢罐构建的热电联供微电网为研究对象,制定初始投资成本等年值以及年运行成本最小的优化目标,提出热电联供微电网热负荷满足率评价指标,针对系统运行的基本约束设计微电网控制综合策略,并以某地历史源荷数据为参考,建立满足工程应用的数学模型,采用粒子群优化算法进行求解,得到氢气储能的孤岛型微电网热电需求基本方案。从应用层面论证氢气储能替代电池储能的可行性,并进行微电网系统容量优化配置,可满足居民负荷供能需求,提高系统运行经济性,预期具有较好的应用前景。     

考虑负荷响应的冷电联供双层调度策略

为了提高清洁能源消纳率,解决负荷侧能源调度不足的问题,提出负荷层和冷电联供双层调度策略.首先负荷层对不同形式的负荷进行分类建模,然后通过源荷协调模型调整负荷转移或削减,匹配风电出力时序增加清洁能源消纳;其次调度层依据市场电价优化系统运行经济性,协调出力设备功率曲线.最后采用禁忌-细胞膜混合算法对双层调度模型求解.通过算...