基于实时电价的含储能可再生能源系统协同调度策略

间歇性可再生能源和高渗透率的储能设备使能源系统的供需平衡控制愈加复杂,为能源系统的协同调度带来了挑战。针对含储能可再生能源系统,提出了一种基于实时电价的能源系统协同调度策略。首先,建立了含风光、储能系统、火电机组及多类型用户的可再生能源系统模型。其次,提出了一种双层规划模型,将实时电价和能源调度有机集成,实现了能源系统的协同调度优化。最后,基于KKT算法与改进麻雀优化算法实现模型求解。仿真实验表明了基于实时电价的协同调度策略对于含储能可再生能源系统的协同调度优化及系统效益提高具有重要意义。     

基于灰熵关联择优的含不确定性预算调节策略的微电网鲁棒调度

以运行成本、环境成本和可再生能源波动最小为目标,建立了以灰熵关联度为最优解评价标准的微电网调度模型。针对风光发电的不确定性,构造以预测值为中心的不确定性集,引入鲁棒优化理论改进调度模型。针对储能系统在调度过程中可能过早到达其限值的问题,提出了一种通过储能运行状态来估计风光发电不确定性预算的策略。采用改进微分进化算法对算例进行求解,该算法结合云模型增强其局部搜索能力,依据混沌算法提升其全局搜索能力。仿真结果验证了模型和算法的可行性,从Pareto前沿的变化与最优解集的特征值两方面分析了鲁棒调度模型的优越性;讨论了在不同场景下不确定性预算值对微电网调度的影响,并验证了不确定性预算调节策略能更有效地防止储能系统到达储能上下限,从而进一步提高微电网调度的鲁棒性。     

“风光水”互补发电系统的调度策略

已有的可再生能源发电调度策略的研究成果大多针对单一风能或太阳能以及“风光”、“风水”互补发电系统,较少涉及到综合了“风光水”3种能源的互补发电系统。为此,提出了“风光水”互补发电系统的调度策略,在综合考虑了投资、系统运营成本、环境治理等因素,以及孤网、并网这2种运行方式的前提下,建立了最低成本的优化模型。在此基础上,提出了“风光水”互补发电系统的调度策略,实现了“风光水”这3种新能源输出功率的最佳配置,相关仿真结果验证了上述调度策略的可行性。研究表明,最优运行和调度策略可以评估系统在不同运行方式下的经济性能,提高互补系统的可靠性和灵活性。     

考虑多重不确定性的综合能源系统日前优化调度

可再生能源出力和负荷的不确定性对综合能源系统优化调度提出了挑战。由可再生能源、大电网、热电联产机组、储电系统、储热系统和燃气锅炉等设备以及热、电负荷组合构成的综合能源系统经济调度模型,考虑到系统中可再生能源发电和负荷预测误差等多重不确定性特征,提出一种基于区间线性随机机会约束规划的优化调度策略。用概率分布函数描述系统中可再生能源发电预测的不确定性,用区间数描述负荷预测不确定性,由此构建了一个区间线性随机机会约束规划模型,利用Gurobi求解器对模型进行求解。通过一个热电综合系统将所提方法与单一的区间线性规划和随机机会约束规划模型进行了对比研究。结果表明,所提方法平均运行成本更低,对预测精度的依赖性更低,在保证系统安全运行的同时能提高综合能源系统运行的经济性。     

基于Wasserstein距离多状态建模的冷热电联供系统优化配置

考虑冷热电联供系统中可再生能源供热供电出力和负荷的不确定性对优化配置的影响,采用基于Wasserstein概率距离指标的改进多状态方法对风光出力和冷热电负荷不确定性进行建模。在考虑经济性、环保性基础上引入自平衡能力为目标建立优化配置模型,并采用非劣性排序遗传算法进行求解。针对算例使用提出的优化配置方法进行仿真计算,通过对多目标和可再生能源渗透率的比较分析,验证提出的优化配置模型和方法的有效性和合理性。     

考虑电源灵活性与互补性的多能源电力系统互补协调分层优化调度

针对风光等不确定性电源并网后对电力系统带来不确定性的影响,并引起了大量弃风弃光弃水的问题,以提高可再生能源消纳能力为目标,提出一种考虑电源灵活性与互补性的多能源电力系统互补协调分层优化调度方法。首先,对电源的灵活性供给与灵活性需求进行量化分析;其次,从提升系统可再生能源消纳和节能的角度考虑,对系统的互补目标性、互补需求性分别进行分析;再次,基于互补指标和灵活性裕度约束,建立以可再生能源消纳量最大为目标的多能源电力系统互补协调分层优化调度模型;然后,提出基于互补性指标和各能源灵活性约束的分层求解策略;最后,基于西北某省实测数据进行实例分析,证明了所提调度方法和求解策略正确、有效。     

考虑风电不确定性的互联电力系统鲁棒经济调度

实现可再生能源的大规模利用和共享是能源互联网的主要目的。将可再生能源转化成电能,实现了对可再生能源的利用;通过输电网对电能的远距离传输,实现了可再生能源的大规模共享。本文针对输电网,提出一种广域协调消纳大规模新能源发电出力的策略,实现可再生能源广域内的大规模共享。并运用鲁棒优化技术,有效控制新能源出力不确定性给电力系统带来的影响。首先,给出了一种“传统关口调度结合风电消纳”的联络线调度模式,将日前联络线功率调度计划分为计划值和调整值;其次,建立两阶段零和博弈模型;最后,针对所建博弈模型,提出一种改进的“非线性割平面”算法进行求解。算例分析结果表明,所提出的新能源广域协调消纳策略能够在保证互联系统鲁棒性的同时提高互联系统的经济性。     

不确定性环境下的孤岛型微电网鲁棒优化算法

针对可再生能源出力和负荷功率的不确定性,提出了日前计划-日内调度的孤岛型微电网鲁棒优化算法,其中日前计划针对可能出现的最恶劣场景,利用列约束生成算法将问题分解为主问题和子问题,交互迭代求解最优经济调度方案;日内调度阶段,利用每一时段的实时测量信息,基于日前计划调度结果对调整成本进行二次优化,通过对传统能源发电的功率调整...     

高比例可再生能源电力系统的输配协同优化调度方法

随着可再生能源的高比例接入和主动配电网技术的发展,传统的输配割裂的调度模式容易导致输电网与主动配电网间发、用电计划制定协调性不足,难以充分消纳集中式与分布式的可再生能源。为解决上述问题,提出一种针对高比例可再生能源电力系统的输配电网分层分布式多源协调优化调度体系,充分尊重并利用各利益主体的自主运行特性,实现分散自治、协同优化。输电网层面,利用改进区间法处理可再生能源不确定性,构造能量和备用协调优化模型。配电网层面,设置局部调度层,利用场景法对含储能系统的分布式可再生能源进行联合出力优化,将配电网层子问题构建为动态经济调度模型。在此基础上,利用目标级联法进行输配调度迭代求解,各层间仅需交换部分边界功率信息进行协调,最终获得输配协调的最优调度策略。算例结果表明调度计划的制定兼顾了输、配电网发电资源,有助于提高电网运行经济性和可再生能源消纳能力。     

基于改进烟花算法的可再生能源动态经济调度分析

可再生能源具有很强的不确定性,这使得微电网经济调度问题往往很复杂。本文提出了一种考虑可再生能源发电的不确定性,计及惩罚成本和备用成本的调度模型。模型除了考虑可再生能源经济因素以外,还考虑了传统火力机组的成本函数。风能和太阳能的随机性分别由Weibull分布和Beta分布模拟。本文利用改进的烟花算法求解该模型,仿真结果表明了改进烟花算法的有效性。相比于传统烟花算法,采用改进烟花算法进行经济调度,可成本节约5%。     

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。     

基于潮流路由器技术的多时间尺度可再生能源消纳方法

针对可再生能源出力波动性和不确定性对其电网消纳所带来的制约问题,提出了一种基于潮流路由器(power flow router,PFR)技术的多时间尺度可再生能源消纳方法。首先介绍了PFR的基本概念和数学模型;其次建立了面向可再生能源消纳的多时间尺度优化调度模型,并建立了PFR选址定容、日前优化调度和实时优化调度模型;针对模型的非凸和非线性问题,提出了基于双层迭代和半正定规划的面向可再生能源消纳的PFR选址定容求解算法,该算法的内层算法同时实现了日前优化调度和实时优化调度模型求解;最后,以IEEE 30节点系统为例进行多时间尺度的PFR可再生能源消纳优化计算,验证了所提方法的正确性和有效性。     

考虑不确定性的电-热-氢综合能源系统规划

在综合能源系统(IES)高速发展的背景下,提出考虑风光不确定性的电-热-氢综合能源系统多目标规划方法.首先,介绍了电-热-氢综合能源系统模型结构框架和关键设备运行策略,针对模型中现有电转气(P2G)技术和热电联产机组(CHP)运行策略的不足,提出将P2G生成的氢气优先供应燃料电池汽车,以及根据可再生能源出力大小切换CHP运行模式等改进措施;其次,针对可再生能源出力不确定性对系统规划的影响,基于场景法实现了不确定性场景描述,同时以经济成本最小、风光消纳率最大和供能不足最小为优化目标,提出考虑风光不确定性的多目标规划方法,达到应对不确定性因素影响以及兼顾经济性、高效性和可靠性的目的;最后,采用改进的混合多目标粒子群算法和模糊隶属度函数求解设备容量配置方案,结果验证了该文所提方法的有效性及合理性.     

计及可靠性成本的风光储微电网储能容量协同优化

对比常规能源,新能源具备可再生、污染低、资源丰富的优势,其中风光发电被大规模引入到微电网系统,但由于其发电量具有较强的不确定性,这使得如何提高新能源消纳水平、提升电力系统运行稳定性以及降低微电网配置成本成为了充满挑战性的重要问题。针对上述问题,文章提出一种计及可靠性成本,同时考虑风、光资源多时间尺度不确定性的风光储互补微电网系统储能容量协同优化的方法。该方法采用自回归滑动平均模型和Homer软件仿真离散的风速、光辐照度序列,构建出风机、光伏发电机的出力模型;采取电量不足期望值为评估指标建立可靠性成本函数,构建出微电网配置成本模型;使用改进二阶振荡粒子群算法求解系统最优配置成本。算例结果表明了该方法的可行性及经济性,可为实际风光储互补微电网系统配置规划提供参考。     

考虑经济环境平衡的风光火联合外送调度策略多目标优化

风光火电联合调度运行是推动可再生能源发展的重要途径,并对发电调度策略提出了新要求。文章在经济环境平衡的原则下,以企业购电成本最小、可再生能源发电量最大、可再生能源出力波动最小为目标构建风光火电联合调度多目标优化模型,使用主要目标优先级法转成单目标规划后借助Lingo软件求解,并应用于天中直流输电工程的配套电源中,通过4个季节下的典型日调度结果对比分析,验证了所提出的优化模型在促进可再生能源消纳和节能减排方面的作用。此外,辅助服务费用纳入购电成本使得火电机组负荷分配更加平均。     

考虑风光不确定性的微网经济风险博弈模型

微网中风光等可再生能源发电出力的不确定特性会对优化调度产生影响,因此需开展考虑风光出力不确定性的优化策略研究。文章计及风光出力的不确定性,提出一种微网讨价还价博弈模型,并定量定性分析不确定性对于微网优化的影响。为表征可再生能源的不确定性因素,建立风光出力的马尔科夫链模型,结合蒙特卡洛法模拟出大量风光出力场景,进而利用模糊C聚类生成典型场景;提出综合考虑微网运行经济性及风险性的讨价还价博弈模型;应用MATLAB调用IPOPT优化软件实现模型求解,算例验证表明,文章建立的模型提高了风光出力的消纳率,调动了储能机组的积极性,兼顾微网运行的经济性和风险度;描述风光转移概率的特征,分析风光不确定性对微网优化的影响。     

基于NSGA-Ⅱ的ICS算法微网多目标优化调度

针对各分布式电源并入配电网后在环保、经济等方面带来的问题,以综合运行成本和环境成本为优化目标建立了含风光互补发电的微网优化调度模型。针对模型的求解,提出一种融合了快速非支配排序遗传算法和自适应布谷鸟算法的基于NSGA-Ⅱ的ICS算法,通过测试函数验证了算法的可行性。通过与不含风电和光电的优化调度方式的对比,表明了在微网的调度过程中考虑风光等可再生能源的正面影响,有利于降低系统运行的总成本。仿真结果验证了模型的有效性和算法的先进性。     

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.     

基于改进鲸鱼算法的混合储能系统容量优化配置

针对微电网中使用可再生能源的高随机性和间歇性等特征,提出了一种混合储能系统容量优化配置方法。该方法以混合储能系统成本最低、平抑可再生能源功率波动效果最优与电网联络线利用率最高为目标,通过建立混合储能容量优化配置模型并采用改进鲸鱼优化算法对所建立的模型进行求解得到最优混合储能系统容量优化配置。最终对比传统鲸鱼优化算法和传统粒子群算法来验证改进鲸鱼算法可以更合理地配置混合储能系统的容量,使可再生能源功率波动的平抑效果提高,同时也使微网联络线利用率变高,保证微电网可靠、经济地运行,进而实现资源的合理利用。     

一种风光水一体化发电系统中长期 多目标优化运行方法

针对大规模光伏、风电并网给电力系统安全运行和可再生能源消纳带来的巨大挑战,提出了一种风光水一体化发电系统中长期多目标优化运行方法。首先,提出了一种考虑水库防洪、供水、蒸发、库区降雨等因素的水电站库容模型并分析了对混合系统的影响,其次,建立了风光水一体化系统收益最大和总功率输出波动性最小的多目标优化运行模型。并且利用改进的基于模拟退火算法的改进非支配排序遗传算法(improved non-dominated sorting genetic algorithm based on simulated annealing,SA-NSGA-II)对优化模型进行求解,对SA-NSGA-II算法的改进主要有在变异阶段引入改进的模拟退火方法,在非支配排序阶段采用新的排序方法和拥挤距离公式,大幅提高了求解效率。最后,将该方法应用于龙羊峡水光互补项目-青海湖风电场,验证了其有效性。