考虑新能源接入的电力多目标优化调度

发展新能源技术是减少化石能源依赖以及解决污染排放问题的有效途径,但是规模化的新能源并网也会影响电网的安全稳定运行。为研究以风电、电动汽车为代表的新能源并网对电力调度的影响,建立综合考虑电网运行成本、污染排放、日负荷方差等因素的多目标动态环境经济安全调度模型,并采用基于分解的多目标进化算法（MOEA/D-M2M）进行复杂约束条件下的调度分析。对含风电和电动汽车并网的10机系统进行仿真研究,验证了所提调度模型及方法的合理性及有效性。     

基于随机模型预测控制的含大规模风电接入的电力系统优化调度

风电是重要的清洁可再生能源,将其引入智能电网中对节能减排有着重要的意义.为降低大规模风电不确定性给电网调度带来的影响,提出一种基于随机模型预测控制的风电与传统机组协调调度方法.考虑了部分传统机组需要人工调度而无法频繁、连续操作的情况,并引入可调负荷以增加系统可调度能力.构建基于混合整数二次规划(MIQP)的风电调度目标函数,以及包括机组最大可调节次数、最小运行/停机时间、可调度负荷总能量需求一致性、风电切负荷比例等约束.提出两阶段场景缩减方法以实现典型场景的快速筛选.通过与传统开环调度方法的性能对比表明所提出方法的可行性与有效性,并在此基础上进一步分析机组启停次数和可调度负荷对系统运行的影响.     

风电入网调度管理策略分析与研究

结合风电调度工作实际,对风电调度管理中出现的各类问题进行综合分析,指出当前电网在风电调度管理方面的薄弱环节,结合《风电调度运行管理规范》等新颁规范制度,提出风电调度运行管理工作的应对策略,以确保电网的安全、稳定、优质运行.     

电动汽车可调度能力的风车协同参与机组组合方法

为了提高用户评估电动汽车的利用效率,节省用户成本,提出了风车协同参与机组组合方法。通过构建出电动汽车可调度充电数据模型以及电动汽车可调度充电和放电数据模型,从整体上把握电动汽车运行过程中的容量范围,并且还能够及时、有效地评价电动汽车的风电功率、放电功率以及充电功率等。从而设计出不同汽车类型、不同容量的发电机组的启停机规划,实现用户的最大化利益。通过算例分析,在PEV电网应用环境下进行仿真试验,考虑了不同类型的电动汽车的出行特征,分析出各种不同类型的电动汽车出行数据,并测量、计算出不同时段的汽车输出功率,最终分析出汽车运行的最小成本,通过多次运算,整体误差较小。     

含电动汽车的智能配电网优化调度研究综述

常规的经济调度已不能满足可再生新能源和电动汽车随机接入所带来的挑战。为了解决接入配电网电动汽车数量逐渐增多和分布式电源并网问题。本文对含电动汽车的智能配电网优化调度进行了详细的分析。首先简要分析了电动汽车接入对电网造成的影响。其次本文从电动汽车接入电网的类型、电动汽车参与优化调度的目标、优化调度模型以及优化调度建模方法四个研究方面详细分析了电动汽车与智能配电网协调优化调度。从优化调度的结果分析可知,把电动汽车考虑进智能配电网的优化调度中能够有效的降低配电网的运行成本,使得车主的充电费用减少,并且提高了分布式电源的利用率。然后对大数据技术在智能配电网优化中的应用进行了简要的介绍。最后对电动汽车与智能配电网协调优化调度提出了展望。     

考虑风电和储能接入电网的多目标协同博弈区间经济调度

针对风电的不确定性对电网调度的经济和安全运行造成影响的问题, 充分考虑储能灵活充放电的运行优 势, 提出了一种基于改进均衡协调算法的多目标区间储能经济调度优化方法. 本文综合考虑有功调度与无功优化之 间的内在耦合关系, 以典型日运行的电压偏差和系统综合运行总成本最小化为优化目标, 建立多目标区间储能经济 调度优化模型. 在优化过程中, 首先考虑在直流潮流的区间调度模型中, 通过优化储能和发电机的有功出力来实现 对风电不确定性的处理, 然后采用改进均衡协调算法对考虑交流潮流的有功–无功储能调度模型进行综合优化, 从 而获得兼顾电网安全性与经济性的均衡最优解. 本文还从风电的不同区间波动以及风电场并网规模的角度出发, 分 析了对系统储能调度运行的影响. 最后本文将改进算法获得的最优解与采用带权重系数的理想点法分析获得的 Pareto最优解进行对比分析, 可避免确定权重因子时的人为主观因素. 本文通过对IEEE RTS–24节点系统进行算例 仿真, 验证了所提模型的合理性和可行性.     

含风电的发电资源优化调度与仿真研究

风电大规模集群接入电网给电力系统的调度带来巨大挑战.基于对风功率波动特性的分析,将风电作为负的负荷,构建了以污染物排放最小为目标的含风电的电力系统优化调度模型.根据次日风功率和负荷功率的预测值,安排火电机组的发电调度计划.把目标函数作为适应度函数,利用遗传算法迭代优化蚁群算法的参数,得到两者融合后的改进算法,最后求得最优解.实例仿真表明,本文提出的运行调度模型及改进求解方法能够用于计划机组出力,可有效减小污染物的排放.     

一种需求响应参与下风电储能系统调度方法的研究

针对风电并网对电力系统稳定性的不利影响,论文将储能系统和需求响应引入含风电的电网优化调度中.首先以系统最低发电成本为调度目标,以日前预测和实时风能预测作为随机变量,将需求响应和储能系统分别引入需求侧和发电侧,同时通过两阶段调度,构建风电储能系统的两阶段调度优化模型.其次利用粒子群优化算法对模型进行求解.应用场景分析的结构表明,所提调度方法采用粒子群优化算法可以较好求得模型的全局最优解;通过储能系统和需求响应的引入可以提高主动配电网的风电利用效率,降低发电成本.     

基于动态博弈的电动汽车集群与调度策略

针对海量电动汽车参与电网调峰造成调度维度过高的问题,文章以电动聚合商（EVA）为中间媒体,提出一种以集群方式参与调峰的电动汽车调度策略。该策略基于Stackelberg理论构建主从博弈模型。其上层以电网运营商（DSO）的调峰需求和调峰成本为优化目标,采用改进的多目标粒子群算法,得到DSO的博弈策略集。模型下层基于模糊神经网络,构建车主入网意愿计算模型;根据电动汽车荷电状态、车辆的充放电可调控时长及下层优化电价,计算出电动汽车参与调峰的意愿值,并按车主参与意愿值对车辆进行集群,EVA将集群电量回馈给DSO重新调整最优策略。对调度策略的仿真结果显示,电网峰-谷差率降低13.22%,这表明EVA在满足电网调峰需求的同时,有效降低了自身的运营成本,且车主能在参与调峰过程中获取收益。     

电动汽车充电负荷预测研究

电动汽车的快速发展会逐渐增大电网的运行压力,而预测电动汽车的充电负荷有利于电网的运行和合理调度.论文分析了电动汽车充电负荷的影响因素,得到不同充电方式中充电功率的变化,分析了三种类型电动汽车的充电频率、日行驶里程和起始充电时间,并建立了相应的概率密度函数模型.最后采用蒙特卡洛算法模拟计算出日充电负荷,为电动汽车有序充电研究提供了基础.     

考虑风电和储能接入电网的多目标协同博奔区间经济调度

针对风电的不确定性对电网调度的经济和安全运行造成影响的问题,充分考虑储能灵活充放电的运行优势,提出了一种基于改进均衡协调算法的多目标区间储能经济调度优化方法.本文综合考虑有功调度与无功优化之间的内在耦合关系,以典型日运行的电压偏差和系统综合运行总成本最小化为优化目标,建立多目标区间储能经济调度优化模型.在优化过程中,首...     

考虑源荷随机性的跨区互联电网直流联络线调度学习优化

在跨区互联电网中,充分利用直流联络线调度能力可以有效地平衡电力资源的配置,促进新能源的消纳.本文针对源荷不确定性的跨区互联电网直流联络线调度问题,首先用连续马尔科夫过程模型描述互联电网中风电出力与负荷需求随机动态特性;然后在功率平衡及联络线日交易电量约束等实际运行要求前提下,将直流联络线调度优化问题建立成离散马尔科夫决策过程模型.在该模型下,调度机构根据互联电网系统各时段源荷的功率情况,动态调整联络线输电计划和配套的柔性负荷调节方案,以达到提升系统运行效益的优化目标;最后引入强化学习方法对调度策略进行优化求解.通过学习优化,系统平均日运行代价显著下降且最终收敛.实验结果表明考虑源荷随机性的直流联络线动态调整方法可有效地提高互联电网发输电系统的运行效益.     

电动汽车接入微网优化调度模型建立及其算例

为了解决风、光出力波动性和电动汽车接入电网无序充电问题,根据电动汽车用户对激励因素的敏感程度不同,建立电动汽车分类接入微网两阶段优化调度模型,并开展算例分析.研究结果表明,与无序充电相比,电动汽车两阶段调度微网在负荷峰、谷时段的α值都明显减小,储能单元基本能满足微网运行需求,风光利用率高达95.43％,联络线交换功率仅...     

考虑充电桩最优效率的电动汽车有序充电模型

在电动汽车有序充电过程中,充电效率的评估和优化有助于提升调度模型的精确度。提出一种考虑直流充电桩最优充电效率的电动汽车有序充电模型。首先,分别对直流充电桩中Vienna整流器部分与双有源桥DC-DC部分进行损耗建模,并使用Pareto优化方法求取最优充电效率。然后,以电网运行、电池电量、充电功率和用户行为作为约束条件,构建最优负荷波动率目标函数,并通过粒子群优化方法进行求解。最后以南京城区某大型充电站的夏季负荷历史数据为参考,利用MATLAB软件分析有序充电模型的执行效果,负荷波动率从0.912降低到0.833。实验结果表明,考虑直流充电桩最优充电效率的有序充电模型能较好地降低负荷波动率。     

聚合商参与车网互动技术体系及优化响应模型

近年来，电动汽大规模接入电网带来了巨大的调峰压力。车网互动技术(V2G)可将电动汽车视为可移动的储能装置，实现与电网的双向互动，对于促进可再生能源消纳、提高电网调节能力、构建新型电力系统具有重大作用。本文提出了聚合商参与V2G的交易模式，并介绍了支持V2G实现所需技术，建立了电网-聚合商-用户三级协同互动体系。针对聚合商的运营特点，建立日内聚合商实时响应优化模型。同时考虑到电动汽车充放电特性及电网约束，提出聚合商的日内调度策略，并对不同时段发布的调度方案进行优化。以某一居住区电动汽车聚合商为例，算例模拟了一天中电动汽车充放电情况，并对比了电动汽车参与V2G前后台区负载率，结果表明V2G可以降低高峰期负载率，并增加聚合商放电收益。     

不同容量风电场对连接处的电网影响及其性能分析

风电场可以同输变电线路相连接,由于风力发电的随机性,风电很有可能给连接处的电网带来谐波污染、电压波动及闪变问题;也会给发电和运行调度计划的制定带来很多困难.对接有风电场的电力系统,重新评估系统的发电可靠性,分析风电容量可信度;研究新的无功调度及电压控制策略以保证风电场和整个系统的电压水平和无功甲衡,及对孤立系统的稳定性影响等对于系统的工程师来说非常重要.本文分析了各种不同容量的风电场对电网的影响并给出模型以及相关结果.     

大规模风电并网后电力系统有功功率调度模型

为了保证大规模风电并网后电力系统能够稳定运行,解决现有有功功率调度模型存在的调度效果不佳、调度成本高的问题,对电力系统有功功率调度模型进行了优化设计。选取大规模风电功率场景作为有功功率的调度范围,在该场景内模拟风电并网过程,分析并网后对电力系统产生的影响。根据功率时序特征的提取结果和电力系统潮流计算结果,预测电力系统的有功功率值。通过功率分配、调度量计算、约束条件设置等步骤,完成大规模风电并网后电力系统的有功功率调度。通过实例应用分析实验得出结论：与传统调度模型相比,应用设计调度模型得到的有功功率输出结果更接近期望值,且调度成本降低了2.7万元。     

基于改进粒子群算法的电动汽车停车场V2G策略研究

为解决电动汽车大规模并网带来的一系列问题,国内外逐步在城市商业停车场内提供电动汽车充电服务。在此背景下,提出一种基于电动汽车并网技术的电动汽车充放电停车场模型。该模型响应实时电价,对电动汽车的充电并网行为进行动态调度,继而与电网进行能量交互。在求解电动汽车最优调度策略时采用粒子群优化算法,从可行性编码、自适应搜索半径、边界变异修正等方面进行改进,以提高算法的效率及收敛精度。仿真实验采用美国PJM公司的实时电价数据及主流电动汽车的型号参数,对比分析了3种不同情景下电动汽车停车场的运营过程及结果,验证了所提模型的合理性以及改进算法的有效性。     

风力发电与电动汽车充放电协同优化调度策略

大规模电动汽车无序充电以及风力发电在电网中的渗透率不断提高,给电力系统带来安全经济运行问题。在考虑电动汽车电池容量约束、充放电功率约束以及24 h的电动汽车运行行为特性基础上,建立了风力发电及电动汽车负荷平抑、降低电动汽车充放电费用和负荷峰谷差率的多目标协调优化调度模型;采用传统遗传算法和自适应非线性遗传算法对所建模型进行求解。仿真结果验证了模型的合理性以及算法的正确性。     

考虑风电消纳的居民小区电动汽车有序充电控制方法

随着电动汽车的保有量不断提升,其充电过程对电网的影响也不断加大。为降低电动汽车无序充电对电网的冲击,提升清洁风电的消纳,提出一种居民小区电动汽车有序充电控制方法。方法使用居民小区的电力预测信息与当地风电产生预测信息,计算获取理想风电消纳的小区电动汽车充电负荷参考曲线。在参考曲线的基础上,使用差分进化算法优化可以得到电动汽车充电功率预分配曲线。在实际应用的实时分配问题上,给出了合适的功率分配策略。最后通过算例仿真实验,验证了算法的有效性。仿真实验表明,提出的电动汽车有序充电控制方法具有较好的有效性和实用性。