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。     

考虑可再生能源消纳效益的电力系统“源—荷—储”协调互动优化调度策略

为了提升可再生能源消纳率,降低电力系统运行成本,考虑以“源—荷—储”协调互动作为提升系统运行经济性与消纳可再生能源的手段。将常规机组、储能装置与负荷侧调度资源同时进行优化调度,综合考虑系统常规机组运行成本、负荷侧调度成本和可再生能源消纳效益,建立了基于“源—荷—储”协调互动的电力系统优化调度模型。根据决策变量的不同特性,提出了一种两级优化方法。第一阶段采用离散粒子群算法优化常规机组启停成本、弃风弃光成本和负荷调度成本;第二阶段采用双层连续粒子群算法优化常规机组燃料成本。通过算例仿真验证了该优化调度模型的有效性。     

基于混合粒子群算法的源-荷-储协调优化调度

为了提高新型电力系统中对风电和光伏的消纳能力,降低电力系统运行成本,将火电机组、光伏、风电、需求响应负荷和储能系统作为调度资源建立了基于源-荷-储协调的优化调度模型。以火电机组运行成本、弃风弃光成本和需求响应负荷调度成本最小为目标,提出了一种两阶段优化方法。第一阶段优化采用离散二进制粒子群优化算法,使火电机组启动成本和弃风弃光成本之和最小。在第一阶段优化结果的基础上,第二阶段的优化采用双层连续粒子群优化算法使基于电价的需求响应负荷调度成本和燃料成本之和最小。算例结果验证了该优化调度模型的可行性和有效性。     

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。     

基于多源协同的区域分层能源综合调度优化

为解决区域综合能源的调度优化问题,提出了基于多级能源协同的区域分层能源综合调度方案。分析了多级能源区域协调系统特点以及分层优化需求;建立了双层优化模型,上层优化输电网经济成本,下层优化微网运行成本,二者通过联络线交换功率形成信息流,利用典型算法对本文提出模型进行求解。通过仿真分析了所提方法的有效性,对比了微网联网运行和孤岛运行模式下的系统经济性,说明了双层优化的合理性,即在不同的可响应负荷水平下,相比孤岛模式系统成本下降在11%~17%之间。     

计及典型日选取与源荷灵活性调节的优化调度研究

针对电网面临的反调峰特性和新能源消纳问题,提出一种计及源荷侧灵活性调节资源的电力系统优化调度模型。首先,根据负荷特点采用改进SSE-PFCM聚类算法求取负荷典型日。其次,基于负荷用户对电价变化的不同响应行为,提取出具有需求响应潜力的两类负荷,并且分别为其构建计及乐观响应隶属度的模糊负荷转移率模型以及需求价格弹性模型。然后,计及需求响应不确定性模型以及火电机组深度调峰,以系统综合运行成本最小为目标构建优化调度模型,采用引入步长弹性系数的改进粒子群算法求解。最后,以改进IEEE 30节点系统为例进行多种场景的仿真计算分析,结果表明所提策略能够有效提升系统可再生能源的消纳能力和系统运行的经济性。     

考虑需求响应用户参与度的主动配电网优化调度

随着主动配电网中分布式能源的大量接入,需求响应这一灵活可调度资源的价值越来越受到重视。基于价格型和激励型需求响应的响应特性,考虑需求响应的用户参与度,计及购电成本、网损成本、发电成本、储能成本以及需求响应成本,建立了以配电网日运行成本最小为目标函数的主动配电网调度模型。通过改进的粒子群算法对模型求解。修改后的IEEE33节点配电系统算例验证了所提模型的有效性,证明了提高需求响应用户参与度在改善系统运行特性上的有利作用。     

基于改进小生境PSO算法的综合能源系统调度

以减少综合能源系统运行成本、提高可再生能源利用率为目的,在调度目标中考虑可再生能源消纳程度,构建了满足电热冷负荷的综合能源系统模型。针对传统粒子群优化算法PSO(particle swarm optimization)易陷入局部最优的问题,将小生境技术与粒子群算法结合并提出一种非线性递减惯性权重策略,利用改进的小生境粒子群优化算法对构建的综合能源系统模型求解,结果表明改进后的算法具有更好的寻优能力,所提模型在兼顾经济性的同时提高了系统对可再生能源的消纳能力。     

空间耦合粒子群优化算法及峰谷电价下IES-CCHP区域联合调度

综合能源系统中电力、天然气和热力系统之间的交互影响具有一定的相关性。考虑能源间转换关系以及系统对分时电价的响应,以最小化购售电计划交易成本、燃料成本和排放污染气体所产生的环境成本为目标,建立峰谷电价下冷热电联供(CCHP)系统区域联合环保经济调度模型。为解决粒子群优化算法求解模型时存在的优化效率低、易陷入局部最优、计算结果随机性强等问题,提出一种空间耦合粒子群优化算法。在粒子寻优多维参数空间上,通过引入耦合协调数学模型将各维参数有效耦合,从而使所有参数从总体上同时趋向最优解。仿真结果表明,相比经典粒子群优化算法和改进粒子群优化算法,空间耦合粒子群优化算法有较强的全局搜索能力和更可靠的优化计算结果;所提CCHP系统的联合调度模型能有效促进能源的高效利用、电力的经济调度和节能减排。     

空间耦合粒子群优化算法及峰谷电价下IES-CCHP区域联合调度

综合能源系统中电力、天然气和热力系统之间的交互影响具有一定的相关性。考虑能源间转换关系以及系统对分时电价的响应,以最小化购售电计划交易成本、燃料成本和排放污染气体所产生的环境成本为目标,建立峰谷电价下冷热电联供(CCHP)系统区域联合环保经济调度模型。为解决粒子群优化算法求解模型时存在的优化效率低、易陷入局部最优、计算结果随机性强等问题,提出一种空间耦合粒子群优化算法。在粒子寻优多维参数空间上,通过引入耦合协调数学模型将各维参数有效耦合,从而使所有参数从总体上同时趋向最优解。仿真结果表明,相比经典粒子群优化算法和改进粒子群优化算法,空间耦合粒子群优化算法有较强的全局搜索能力和更可靠的优化计算结果; 所提CCHP系统的联合调度模型能有效促进能源的高效利用、电力的经济调度和节能减排。     

需求响应下基于近似动态规划的气电联合系统经济调度

气电联合系统协同运行能显著提高能源利用效率,其运行优化得到了广泛关注。文章建立了考虑需求响应（demand response,DR）的气电联合系统经济调度模型,并提出了基于近似动态规划（approximate dynamic programming, ADP）算法的联合系统经济调度策略。首先,采用粒子群（particle swarm optimization ,PSO）优化算法对用户侧的负荷曲线进行优化,从而最小化用户补偿费用和峰谷差率;随后建立线性化的气电联合系统运行模型,借助ADP算法求解。以Grave 6节点电力系统和14节点天然气网络进行仿真分析。仿真结果验证了所提模型和求解算法的有效性,考虑供需两侧的气电联合优化能提高能源利用效率。     

综合能源系统环境下电动汽车分群优化调度

电动汽车(electric vehicles,EV)的大规模接入,给综合能源系统调度带来了机遇和挑战.文章考虑电-热-气混合潮流和电动汽车的调度灵活性,建立了含电动汽车的综合能源系统两层嵌套调度模型,对电动汽车进行分群分层调度,合理制定每辆汽车的充放电策略.调度计划层以调度方案成本最小、能量波动最小和环保性最优为目标函...     

计及电转气的区域综合能源系统日前优化调度

为了提高区域综合能源系统的经济性以及可再生能源的消纳能力,提出含电转气（power-to-gas,P2G）的调度优化模型。首先将电转气分为2个阶段运行,在电解水产生氢气环节加入储氢罐作为氢燃料电池的燃料来源,通过氢燃料电池实现氢能向电能、热能的转化,之后将剩余氢气输入到甲烷反应器中,减少将氢气全部直接甲烷化所产生的能量损耗。其次燃气轮机采用变效率运行模式,通过灵活调节燃气轮机的供电、供热效率,使热电出力更为经济合理。基于此,以由系统购电成本、购气成本、弃风成本以及环境成本构成的日运行成本最小为经济目标,构建含电转气的区域综合能源系统日前优化调度模型。最后利用基于空间距离的混沌粒子群算法求解,并通过算例仿真表明所提调度模型可有效促进多级能源合理高效利用,提高可再生能源消纳能力与系统运行经济性。     

考虑系统与用户双侧协同的区域多能源系统运行优化

区域综合能源系统(IMES)中设备类型日益丰富使多种能源交互过程复杂,也对运行优化提出了更高要求。本文以区域能源运营商为主体,在系统侧和用户侧同时利用了IMES的多能互补特性,建立了双侧协同运行优化模型。IMES根据实时能源价格以及用户负荷需求曲线进行日前优化,系统侧在优化供能设备出力的基础上,提出通过调节能源转换设备的分配因子来提高系统中多种能源需求的匹配度;并在用户侧的综合能源需求响应中加入用能替代来提升用户侧可响应容量。最后,利用粒子群算法求解模型,并通过算例验证,计及用能替代的系统与用户协同优化实现了内部供能设备的高效运行,有效降低了运营商的用能成本,增加了收益。     

面向储能电站调度的光储发电系统运行优化策略研究

光储联合发电系统的优化调度策略是实现光储联合发电系统经济及安全运行的重要保障,然而传统的经济优化调度模型并未考虑电池储能电站内部电池的有效管理。本文提出了一种经济优化调度策略,依据储能系统各电池组性能参数和运行状态,以储能系统运行一天总成本最低为优化目标,以系统平衡、荷电状态、功率限值和调度循环为约束条件,建立了经济优化调度数学模型,并应用改进粒子群算法进行求解。最后,算例仿真结果验证了改进粒子群算法的优越性和优化调度策略在光储联合发电系统中应用的可行性。     

考虑电热综合需求响应的虚拟电厂优化调度

针对配电网中以电、热为代表的多类型负荷的快速增长,以及可控机组、储能装置、风机等分布式能源的协调调度问题,提出了考虑电热综合需求响应的虚拟电厂（virtual power plant,VPP）优化调度模型。首先,将风机、热电联产系统、多种储能装置、电锅炉、电热负荷集成为虚拟电厂,在用户侧,将基于电价型和激励型需求响应措施相结合,建立电热综合需求响应模型;然后,以最大化虚拟电厂运营利润为目标,采用机会约束模型描述风机、负荷预测的不确定性和内部功率平衡,并考虑各机组运行约束和网络安全约束;在合理控制和协调各组件出力的基础上生成调度方案,最后采用量子粒子群算法对模型进行求解。在算例中比较了不同需求响应方案对热电负荷曲线优化结果、网络安全、虚拟电厂经济性的影响,比较了不同置信水平下虚拟电厂的调度结果,从而验证了模型的可行性。