基于分时电价和需求响应的家庭微电网系统协同控制策略及其实现

家庭微电网是智能配电网的重要组成部分和主要建设内容,随着智能电网的不断发展,家庭居民用电将参与电网的优化调度运行。为了适应社会的这种需要,首先以家庭可调度负荷、电动汽车和家用蓄电池工作状态作为约束条件,以用户用电成本最低和净负荷曲线平坦度为优化目标,建立了家庭微电网系统优化调度模型。其次,结合空调和热水器的工作负荷特性,提出了一种基于分时电价和需求响应的家庭微电网系统协同控制策略。对以北京市某居民小区的典型家庭微电网系统为实例的分析结果表明,采用基于所提出的优化调度模型的家庭微电网系统,可以实现对分布式光伏发电、家用蓄电池、电动汽车、家庭负荷设备的优化调度和控制。     

微电网日前优化调度研究

微电网作为一个融合可再生能源、储能系统一体的新配网系统,是现代智能电网的重要组成部分,其安全稳定经济地运行是大电网运行的核心。本文针对含有风力发电、光伏发电的分布式电源、储能系统蓄电池以及电动汽车等新型能源元件的微电网,基于分时电价构建了微电网经济运行模型,采用改进帝国竞争算法对模型进行求解,算例结果表明所建模型的正确性和有效性。     

考虑荷电状态的光伏微电网混合储能容量优化配置

储能系统容量优化配置是提高系统稳定性、降低微电网成本的有效措施之一。本文提出了一种考虑荷电状态的能量管理策略,对光伏微电网混合储能系统进行容量配置。首先,综合分析微电网运行的稳定性和经济效益,以全生命周期费用和买卖电量费用之和最小为目标,建立含超级电容和蓄电池的光伏微电网储能模型。其次,结合光伏可供能量和负荷需求功率,应用改进能量管理策略和粒子群算法,建立光伏微电网混合储能系统（HESS）容量配置双层优化模型。最后,以某地实际数据为例对优化问题进行求解,将优化结果与传统储能配置方法进行对比,验证了所提方法的有效性,为光伏微电网混合储能系统容量优化配比提供参考。     

考虑分时电价和需求响应的家庭型用户侧微电网优化运行

在考虑分时电价和需求响应的基础上,建立了含有光伏发电、风力发电以及蓄电池的家庭型用户侧微电网优化运行模型,提出了一种家庭型用户侧微电网需求响应方法.优化模型以综合考虑用户的购电费用和舒适度为优化目标,尽可能多地将峰时电价时段的家用负荷功率向谷时电价和平时电价时段移动.采用粒子群优化算法对模型进行了求解,在算例分析中对比了优化前后微电网向电网公司支付的购电费用,验证了所提优化算法的有效性.     

风光预测后微电网的优化运行

采用自回归滑动平均模型进行风电预测,采用多元线性回归预测算法进行光伏预测,采用分段线性化法处理微型燃气轮机燃料费用与发电功率的关系,建立考虑充放电效率与状态的蓄电池模型。以微电网内燃料费用最低和从外部电网购电费用最低为优化目标,调用蓄电池储放能,优化微电网的运行控制策略。使用CPLEX软件求解优化函数并给出优化运行结果,结果表明所提的运行优化策略发挥了蓄电池逢电价低储能、逢电价高放能的作用,比传统的仅考虑燃料费用的控制策略节省了运行费用。     

基于虚拟储能的风光储家庭微电网的并网运行能量优化管理

随着分布式可再生能源的发展,风光储微电网的应用越来越广泛,体现出良好的综合效益及市场前景。文章针对家庭场景下的风光储能源微电网,从微电网需求侧管理的角度出发,提出了一种基于柔性负荷控制和虚拟储能的能量优化管理策略。首先,就家庭能源系统的场景建立系统模型;其次,基于负荷分类控制和实时电价信息,在保证电能质量的前提下,提出以用户最小购电费用为目标的能量优化管理策略;最后,利用微分进化算法进行求解,以某地的实际风光数据和电价信息为例进行仿真验证。结果表明提出的优化策略能够有效减少蓄电池的充放电容量,达到利用虚拟储能改善微电网的经济性的目的。     

不同电价下含储能系统的微电网经济调度

为了验证不同电价下储能技术的削峰填谷及其在电力系统经济调度中的作用,对含有储能的微电网进行建模分析。建立了含有风机、光伏电池、热电联产系统、燃料电池、燃气锅炉及储能系统的并网型微电网结构,在充分考虑电力市场分时/实时电价的条件下,优化了计及设备维护成本、售热收益和微电网与大电网之间的电能交互成本等的经济模型,并采用混合杂草蝙蝠算法对所提模型进行了优化。以2种电价下不含储能系统的微电网经济调度模型作为对照,通过具体的微电网实例优化了冬季典型日负荷下各微电源的最优机组出力和最佳运行成本。仿真结果验证了所提算法和模型的有效性：储能能够在电价引导下对网内电负荷削峰填谷并降低微电网运行成本;同时,不同电价政策对微电网总运行成本及储能作用的发挥影响不同。     

计及电动汽车和光伏—储能的微网能量优化管理

随着光伏发电和电动汽车的快速发展,电网的安全和经济运行受到了更多的关注,开展关于能量管理问题的研究有助于保证电网的稳定和高效运行。文中针对并网模式下计及电动汽车和光伏—储能的微网能量管理问题,研究了根据电动汽车电池的荷电状态进行能量管理的功率计算模型,提出了兼顾光伏出力、电动汽车充放电功率、电网电价时段划分及储能能量状态的能量管理策略。在此基础上,建立了以电动汽车充放电功率为优化变量,以减少微网运行费用为目标的能量管理模型,并采用基于遗传算法与粒子群算法的混合优化算法(GAPSO)进行求解。最后以实际微网为例进行仿真,结果验证了所述方法的有效性和可行性。     

基于帕累托纳什均衡博弈的电网/多元家庭用户互动多目标优化算法

提出一种主动配电网下的电网/多元家庭用户互动多目标优化模型。分别搭建家庭光伏电源模型、电动汽车蓄电池模型以及负荷模型,并提出一种基于蓄电池操作和光伏自发自用的家庭能量管理策略。在满足用户及电网的约束的条件下,建立考虑用户舒适度、经济性和电网负荷曲线优化的多目标优化模型,并采用基于人工免疫系统的多目标优化算法对其进行求解。在获得电网侧与用户侧多个目标的帕累托曲线后,利用纳什均衡博弈进行多目标的折中决策。100个家庭能量管理系统的仿真算例表明:所提算法能有效提高用户舒适度、经济性,同时有助于电网削峰填谷。     

考虑电动汽车充电和需求侧响应的光伏微电网多目标优化调度

本文针对考虑电动汽车充电和需求侧响应的光伏微电网优化调度问题展开研究。首先,对包含电动汽车充电装置的光伏微电网的典型结构及其组成单元功能进行简要分析。在此基础上,以系统的总运行费用及与电网的交换电量最小为目标,综合考虑功率平衡、储能的荷电状态、可转移负荷的时间范围、电动汽车的充电时间等约束条件,构建了在分时电价和需求侧响应机制下的光伏微电网多目标优化模型。其次,针对模型具有多目标、多约束和非线性等特点,提出了基于非支配排序遗传算法的优化求解策略。最后,利用实际的光伏微电网结构和运行数据,在Matlab平台上对不同折旧成本时的优化方案进行仿真分析,获得光伏微电网优化调度问题的多组Pareto最优解集。通过分析选取的典型调度方案,验证优化模型的合理性和有效性。     

基于V2G技术的电动汽车实时调度策略

随着电动汽车逐渐普及,其对电网的影响也不断扩大。为加强电动汽车与电网间协作,充分利用电动汽车在电网能量调度中的高度灵活性,提出一种基于V2G技术的电动汽车实时调度策略。首先以降低充电成本和网损成本为目标,建立电动汽车调度模型。然后通过构建网损灵敏度指标分析电网节点性能,基于电网负荷制定分时电价,通过潮流计算和凸优化算法实时求解得到电动汽车充放电策略。最后以IEEE 33节点配电网为例验证了所提策略可以有效降低充电成本与网损成本,同时分析了电动汽车渗透率、V2G占比对车网协作效果的影响。     

智能电网下用户用电系统多目标调度策略研究

用户用电系统是智能电网在居民侧的延伸,是智能电网领域的研究热点之一.通过对居民主要家电的用电起始时间、用电时长、用电时段数的设计,依据动态电价信息,结合分布式电源、电动汽车向电网反馈电能的能力,对用电负载、光伏电池板以及电动汽车建立数学模型,利用粒子群算法进行寻优求解,对用户用电系统多目标运行进行调度安排,在不影响用户用电舒适度的情况下,给出一种以用电费用最小为目标的用电安排策略.最后经过实例分析,通过仿真结果比较发现,用电安排策略有效的降低了34.6％的用电费用,验证了用电安排策略的可行性和经济性,为用户合理用电提供了理论指导.     

基于MOFA算法的微网系统优化调度

针对大规模电动汽车入网给微电网带来的影响,在并网运行方式下,以微电网运行成本、环境治理成本和电动汽车用户充放电成本的综合效益为目标,考虑电动汽车的时空分布特性,提出了分时电价下电动汽车有序充放电的调度方案。建立了包含风、光、储、燃料电池、微型燃气轮机、电动汽车及负荷的微网系统多目标经济调度模型,采用多目标萤火虫（MOFA）算法对调度模型进行求解,并与多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行对比。基于MATLAB平台,以某典型微电网系统为例进行仿真,调度周期为一天,算例结果验证了所提方案、模型和算法的有效性。     

A Two‐Stage Stochastic Mixed‐Integer Programming Approach to the Smart House Scheduling Problem

A “smart house” is a highly energy‐optimized house equipped with photovoltaic (PV) systems, electric battery systems, fuel cell (FC) cogeneration systems, electric vehicles (EVs), and so on. Smart houses are attracting much attention recently because of their enhanced ability to save energy by making full use of renewable energy and by achieving power grid stability despite an increased power draw for installed PV systems. Yet running a smart house's power system, with its multiple power sources and power storages, is no simple task. In this paper, we consider the problem of power scheduling for a smart house with a PV system, an FC cogeneration system, and an EV. We formulate the problem as a mixed‐integer programming problem, and then extend it to a stochastic programming problem involving recourse costs to cope with uncertain electricity demand, heat demand, and PV power generation. Using our method, we seek to achieve the optimal power schedule running at the minimum expected operation cost. We present some results of numerical experiments with data on real‐life demands and PV power generation to show the effectiveness of our method. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 186(4): 48–58, 2014; Published online in Wiley Online Library ( wileyonlinelibrary.com ). DOI 10.1002/eej.22336     

多情形下电动汽车与分布式光伏协同优化调度算法

在智能电网环境下,电动汽车与家庭用电互动(vehicle to home,V2H)技术成为车电互联研究领域新的焦点。首先,对V2H模式中家庭能源管理系统调度电动汽车参与家庭供电进行了分析;其次,以最大化利用太阳能,减少家庭用电费用为目标,给出多情形下电动汽车与含分布式光伏(photovoltaic,PV)的智能家居互动的调度优化算法;最后,以上海市某小区用户为例,对比研究了晴天、多云、阴雨3种天气条件下光伏出力变化和电动汽车用户短途、中途、长途出行情况下V2H模式的经济效益。实际算例结果表明含分布式光伏的V2H模式能够提高光伏发电利用效率,减少家庭用电费用,并为电动汽车安全接入电网提供支持。     

基于分时电价的电动汽车调度策略研究

电动汽车作为一种新兴负荷,大量接入配电网会对电能质量、频率稳定、电压稳定等产生一系列影响。通过对现有的分时电价制度进行分析,在配电网方面以系统负荷均方差最小化和系统负荷峰谷差最小化为目标函数。在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本和电池损耗成本最低作为目标函数,建立电动汽车多目标优化调度模型。通过云自适应粒子群算法进行寻优。仿真结果表明:该调度策略适合于分时电价,与固定电价相比优化了系统负荷同时降低了用户成本。价差更大、均值更高的分时电价2与分时电价1相比略微增加了用户成本,但它对电网的调峰能力明显增强。     

基于经济运行模型的储能系统投资效益分析

以区域型电网作为研究对象,研究了储能系统投资的经济效益。首先建立了区域电网内部电源和储能系统经济运行模型,采用了启发式调整策略和混合粒子群算法相结合的方法对优化模型进行求解。然后根据储能系统寿命折损率和成本-效益分析将储能系统的经济效益和投资成本折算到一个调度周期之内,通过等效净收益来评价投资方案的经济性优劣。算例以某区域电网为例,验证了模型和算法的有效性。分析了储能系统投资的经济效益和盈亏条件,同时对投资单价和购电价格两个关键参数对储能系统投资的影响进行了灵敏度分析。     

考虑需求响应不确定性的光伏微电网储能系统优化配置

将分布式光伏以微电网的形式接入配电网运行是应对大规模分布式光伏并网问题的有效手段之一。以含储能装置和需求响应资源的并网型光伏微电网为研究对象,研究考虑价格型需求响应(Demand Response, DR)不确定性的并网型光伏微电网储能系统优化配置方法。首先,同时考虑价格需求弹性曲线和基线负荷不确定性对价格型DR不确定性的影响,建立了价格型DR响应量模糊模型。在此基础上,以用户负荷与光伏出力总差异最小为目标,建立了基于模糊机会约束规划的价格型DR优化运行模型。之后,以价格型DR的优化结果为基础,建立了基于模糊机会约束规划的并网型光伏微电网储能系统优化配置模型。通过对模糊机会约束的清晰等价处理,将模糊机会优化问题转换为确定性优化问题进行求解。最后,通过仿真算例验证了模型的有效性。     

智能电网环境下家庭能源管理系统优化调度算法

在智能电网环境下,提出了一种家庭能源管理系统框架和优化调度算法。根据室外温度预测值、可再生能源功率输出预测值、日前电价信号和用户偏好,算法对可调度用电负载、电动汽车、储能系统的运行进行优化调度从而最小化用户用电费用。算法考虑了电动汽车在高电价时段通过V2H(vehicle to home, V2H)功能向负载供电的情形,采用情景分析法处理室外温度和可再生能源功率输出预测的不确定性。通过仿真实验验证了算法性能,结果表明与只对负载或家庭能源管理系统部分组成部件进行优化调度的算法相比,所提算法显著降低了用电费用。