基于改进循环神经网络的混合储能系统运行优化

为了解决配电网中可再生能源消纳的问题,并平抑其并网引起的有功功率波动,提出一种基于深度学习的算法对负荷进行预测的方法,来对混合储能系统的清洁能源消纳效果进行研究,建立可再生能源接入的配电网模型,最后通过某工业园区风光储示范项目中配电网实际数据对提出的调度方法进行验证.试验结果表明,所提出的负荷预测方法能达到理想预测效果,混合储能系统能平抑功率波动。     

基于负载均衡的主动配电网分布式优化调度方法

将可再生能源无序连接在配电网中会造成巨大浪费,为降低可再生能源规模接入前提下主动配电网的调度与运行成本,结合负载均衡理论,设计了一种新的主动配电网分布式优化调度方法。设置配电网优化调度的目标函数,计算上层购电成本、火力发电成本以及储能结构运行成本,得到配网调度的整体成本,设置网络运行约束、火力发电运行约束以及储能运行约束等约束条件,建立主动配电网优化调度模型。基于负载平衡设计配网调度算法,得到主动配电网分布式优化调度方法。在实验中预设四种场景,综合考虑风电、光伏发电和储能系统的运行成本,由实验结果可知:结合风电、光伏发电系统与储能系统的主动配网调度,在负载均衡方法下其运行成本最低,为30739.7元,由此可见该调度方法可以大幅度减少配网运行成本。     

考虑园区综合能源系统接入的主动配电网多目标优化调度

冷热电能量耦合性日渐加强,实现多能源系统一体化运行优化是重点关注的问题。以园区综合能源系统接入主动配电网为背景,研究了园区综合能源系统和主动配电网的协调调度。首先,建立了以综合成本为优化目标的园区综合能源系统调度模型。其次,建立了含园区综合能源系统、分布式电源、储能设备、柔性负荷的主动配电网的多源协调调度模型,目标函数为调度成本、负荷曲线方差和可再生能源弃电量。再次,采用目标级联法结合粒子群算法对模型进行求解。最后,在改进IEEE 33节点系统进行算例分析,验证了模型和求解方法的有效性。     

多时间尺度下主动配电网源-储-荷协调经济调度

电力市场细分众多,主动配电网内资源的性能经济性各不同,且不平衡功率惩罚较重,主动配电网能否有效消纳可再生能源,减少不平衡功率惩罚,很大程度上依赖于运行调度是否合理。基于此,提出日前主辅市场下主动配电网多时间尺度优化经济调度模型。该模型考虑市场竞争以及时间尺度间的调度衔接优化,通过协调调度可再生分布式电源、储能以及负荷侧各类需求响应,在促进可再生能源消纳、减小不平衡功率的同时提升主动配电网运行经济性。首先,分析了主动配电网多源协调调度并网方式与辅助服务市场性能划分。其次,综合考虑储能的快速调节与能量时移特性以及需求侧响应时间尺度特性,以日前调度收益最大以及日内运行成本最小为目标,建立多时间尺度协调调度模型。然后,基于二进制扩充法与拉丁超立方采样将模型转化为混合整数线性规划问题进行求解。最后通过算例验证了模型的正确性与有效性。     

基于短期预测信息和长期值函数近似的大规模电动汽车实时随机优化调度算法

针对大规模电动汽车(Electric Vehicle, EV)和可再生能源接入背景下主动配电网的实时随机调度问题,提出了一种结合短期预测信息和长期值函数近似的双层实时调度模型。为应对大量EV接入后的维数灾问题,首先提出双层调度框架,上层建立EV集群模型,下层根据EV特性提出功率分配算法对每辆EV制定充电计划,实现上层集群指令的完全消纳并满足各EV充电的需求。同时,为应对EV行为、实时电价及可再生能源出力不确定性的问题,实时优化时采用预测算法预测短期内未来接入的EV行为、可再生能源最大出力与实时电价,并通过值函数近似评估短期决策后系统的值函数,从而实现EV集群充电计划、可再生能源调度计划与购电计划的实时分阶段决策。仿真算例表明,所提模型可以实现大规模EV接入下主动配电网的实时随机调度,同时具备良好的鲁棒性。     

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。     

考虑电压控制的含移动储能的主动配电网调度策略

针对主动配电网中分布式能源大量接入引起的电压越限,以及常规储能投资大、电动汽车调度困难等问题,提出一种考虑电压控制的含移动储能的主动配电网日前调度策略。将配电网与移动储能视作不同利益主体,建立双层优化模型。上层为配电网层,以网损最低为目标,根据预计的电压越限情况对下层发出调度;下层为移动储能运营层,以最大收益为目标优化移动储能充放电功率,响应上层调度,再由上层决定移动储能接入节点。在下层优化中考虑了移动储能荷电状态对其最大允许功率的影响;在配电网节点中设定充电节点与放电节点以减小移动储能接入对配电网网损的影响,并提出移动储能接入节点选择及转换策略。最后以IEEE 33节点系统为例进行分析,结果表明,所提调度策略可以在解决配电网节点电压越限、减小配电网网损的同时使移动储能盈利。     

基于分布式电源的配电网多目标优化策略研究

大量的可再生分布式能源并网是当今电力系统的发展趋势,优化配电网潮流和提升系统消纳分布式电源(DG)的能力成为研究热点。在建立DG数学模型的基础上,从电源侧开展DG选址的研究,并对含协调储能和柔性负荷的主动配电网进行优化调度。其中,DG选址采用使配电网络损耗最小和电压水平最高的多目标规划模型,并利用功率圆法求解DG的最佳接入位置;对主动配电网的优化则构建了使配电网电压偏差最小、网络损耗最小和可再生能源发电比例最高的多目标优化调度模型,并运用智能粒子群算法进行求解。最后以标准IEEE 33节点配电系统为算例进行仿真分析,解决了DG选址问题并验证了该优化策略的有效性。     

基于粒子群算法的主动配电网经济优化调度

针对分布式能源接入配电网的经济调度问题,本文在考虑光伏、风能、燃气轮机及蓄电池等分布式能源接入配电网的基础上,建立以配电网总成本最小为目标函数的主动配电网的经济优化调度模型,并将粒子群算法用于该调度问题的求解,最后通过算例仿真验证调度的优化性,大大提高了电网经济效益。     

考虑新能源功率品质分层和可平移负荷的配电网有功调度

针对含大规模可再生能源接入下的配电网有功调度问题,提出了简易的可再生能源的功率品质分层方法及其调度策略,通过设置以电动汽车充电功率为例的可平移负荷,以含储能电池、电动汽车租赁、以及发电成本的综合运行管理成本、可平移负荷不满意度以及弃风量为优化目标,建立有功调度优化模型。以污染物排放量作为辅助指标选择最优方案,所建模型能够兼顾系统运行经济性、环境效益,以及错峰充电的社会影响。通过NSGA-II求解该多目标优化模型,通过算例仿真和对比验证了所提模型的正确性和有效性,所提可再生能源功率分层方法简单有效,可为实际配电网的调度运行提供参考和数据支撑。     

基于风光数据驱动不确定集合的配电网与多微网鲁棒经济调度

随着风电和光伏等可再生能源通过多微网(multiple microgrids,MMGs)的形式接入配电网(distribution network,DN),其不确定性会给配电网与多微网系统联合运行的可靠性、经济性带来挑战.对此,文章提出了一种考虑风光相关性的配电网与多微网数据驱动鲁棒调度方法.首先采用分布式调度方法建立...     

Optimal Placement of Intermittent Renewable Energy Resources and Energy Storage System in Smart Power Distribution Networks

This paper presents an efficient strategy to optimally allocate renewable energy sources (RES), primarily wind and solar photovoltaic (PV), and energy storage system (ESS) in electrical distribution networks with a goal of minimizing costs and active power losses. The proposed planning strategy is used to determine the number of possible and optimal locations for the hybrid RES–ESS system. This paper further presents a control scheme to optimally dispatch the output of ESS, which increases the effective utilization of RES by reducing their day-ahead forecast errors in order to minimize the deviation between forecasted and actual values. In our proposed strategy, the location that produces the least overall power losses complying with the system constraints is considered as the optimal one. In order to evaluate the effectiveness of the proposed method, this paper considers a case study of a 16-bus test system that comprises of several loads, wind farm, PV, and ESS. The test results demonstrate that by determining the optimal bus location for the RES–ESS system, overall power losses as well as peak load can be significantly reduced.     

计及新能源波动与相关性的配电网最大供电能力调度方法

配电网中分布式电源的出力由于波动具有不确定性与相关性,会对配电网的调度方案产生深远影响.为了研究新能源出力的波动对配电网在最大供电能力下调度方案的影响,采用数据驱动技术构建了新能源出力不确定集.随后构建了考虑新能源出力最差情况下的配电网双层鲁棒优化调度模型.下层模型以发电成本最低为目标,使得调度结果具有较好的经济性.上...     

考虑风电出力不确定性的分布鲁棒主备协同优化调度

随着大量可再生能源如风电接入电网,如何最大化地利用可再生能源、减小传统火电机组的成本成为亟需解决的难题,特别是机组运行和备用容量的协同调度成为现在研究的一大热点。考虑风电出力的不确定性,建立了成本最小化的两阶段经济调度模型。在第一阶段,即日前调度,根据预测的风电出力制定机组预调度方案。在第二阶段,即实时调度阶段,根据风电的实时出力对第一阶段调度方案进行反馈调节。针对风电出力的不确定性,应用Kullback-Leibler离散度原理对不确定因素进行建模。结合分布鲁棒方法,建立了极端概率分布下的两阶段分布鲁棒主备协同优化模型,并将其转化为可解的混合整数非线性规划问题。基于广义Benders分解方法,提出了分解协调算法对优化模型进行求解。最后以IEEE 6 节点系统和IEEE 118 节点系统进行算例仿真分析,并对比传统鲁棒及随机规划方法,验证了所提方法的可行性和优越性。     

马尔可夫预测的多目标优化储能系统平抑风电场功率波动

在高比例风电主导的可再生能源电力系统中,配置储能系统是缓解风电功率波动、实现削峰填谷、提高风电可调度性的有效解决方案。文中从大规模储能出力水平以及风电未来输出对当前储能运行影响的角度出发,设计了风储联合运行的多目标优化仿真模型。采用马尔可夫预测模型形成风功率未来输出评估,同时利用粒子群优化算法实时滚动优化风储并网功率,获得储能电池最优运行策略。利用某百兆瓦级风电场的典型风功率数据进行仿真,仿真结果表明所提方法平滑效果良好,避免了储能电池过度充放电,防止了储能电池进入死区的情况,提高了风储一体化系统的可靠性和经济性。     

考虑节点边际电价的配电网与多微电网双层鲁棒经济调度

可再生能源出力的不确定性给市场定价机制带来了挑战,实现市场参与者的利益均衡分配成为亟待解决的关键问题。提出一种计及风电出力不确定性的节点边际电价市场出清机制。建立配电网与多微电网协调优化调度的双层模型,上层模型为考虑风电出力及功率交互不确定性的配电网数据驱动鲁棒经济调度模型,下层模型为考虑电价型需求响应的微电网数据驱动鲁棒经济调度模型。通过配电网与微电网之间功率交互与电价信息的传递进行上、下层模型的迭代求解,实现不同市场参与者的利益均衡分配。测试系统的仿真结果验证了所提模型及求解方法的有效性。     

考虑储能的地区电网有功和电压联合控制策略研究

由于分布式新电源的间歇性和波动性,地区电网的功率波动和电压波动问题凸显。为解决这一问题,本文提出一种考虑储能设备的联合控制策略,首先建立以电网功率波动最小为目标函数的数学模型,然后通过改进粒子群算法进行求解,以此来控制储能的出力,使得地区电网的功率波动最小,并通过储能系统荷电状态反馈控制,保证储能设备不会过度充放电。通过潮流计算得到风电接入时母线的电压波动,选取波动较大的时段,在该母线上进行离散无功补偿,进一步对电压波动进行调节。最后通过IEEE14节点算例进行仿真,在电网中接入风电和储能装置,同时在风电接入母线配置离散无功补偿设备,在完整的一个调度周期内,对比储能不出力和不采用离散无功补偿策略情况下的功率波动和电压波动,表明联合控制策略的有效性。     

含高密度可再生能源的交直流混合微网模糊优化运行

交直流混合微网具有便于多种类型电源及负荷灵活规模化接入的优势,却存在高密度可再生能源接入后带来明显不确定性、优化调度复杂等难题。本文将可再生能源出力预测误差处理为模糊变量,建立了交直流混合微网模糊机会约束优化模型。针对模型同时包含不确定规划、混合整数规划等常规算法难以求解的问题,本文将模糊模拟、神经网络算法和二进制粒子群算法结合,提出了一种适用于求解交直流混合微网模糊机会约束优化模型的混合智能算法。最后采用某交直流混合微网示范工程现场数据验证了模型和算法的有效性。     

考虑季节特性及节点电压偏移的储能系统优化配置

考虑到可再生能源渗透率的增加以及储能装置的接入,研究了含可再生能源配电网的储能优化问题。选用蓄电池作为储能装置,建立了数学模型,并对含风电和光伏的配电系统进行储能优化配置,以系统的经济性和稳定性为优化目标,分别建立了单目标和多目标优化模型。采用改进粒子群优化算法,选择储能容量、储能功率和储能位置作为控制变量进行优化计算。最后结合不同季节风电、光伏和负荷的波动数据,选取含分布式电源的IEEE 33节点配电网系统,对其进行潮流计算及储能优化配置,由此验证了本文配置方法的有效性。