面向智能用电的家庭能量协同调度策略

针对用户侧分布式能源渗透率不断提高的发展趋势,提出一种包含光伏及储能设备的家庭能量协同调度策略。首先建立了家庭能量管理系统中的分布式电源模型和负荷模型,并提出了基于日前光伏出力预测和家庭负荷预测的家庭能量协同调度模型。然后,在满足用户舒适度约束的条件上,以家庭能源最大盈利为目标,采用二进制粒子群算法求解每日家庭最优用电计划,提高了可再生能源的利用率并做到光伏发电的最大就地消纳。最后,通过算例仿真比较不同用电模式下的用户收益,验证了模型的有效性。     

家庭需求侧资源与电力供应商双向交互策略

需求侧资源参与到家庭与电力供应商之间的能量交换过程,能够降低自身用电成本。针对可平移负荷不同用电特点进行综合建模,结合电动汽车、光伏,小微储能装置模型提出新的家庭需求侧资源与电网的双向能量交换模型,通过求解该模型,对比分析了在需求侧资源中加入可平移负荷前、后所得的调度结果,负荷平移后,家庭电费明显降低,且起到了削峰填谷的作用;讨论了需求侧资源与家庭和电网之间单向与双向交互模式下的经济效益,得出了智能家庭最优调度策略,为进一步的家庭实践打下基础。     

基于用户满意度的家庭能量管理系统协调优化调度

家庭能量管理系统能够合理地调度用户侧的用电需求。建立了光伏发电模型、蓄电池储能模型以及家庭用电负荷模型,重点是针对考虑用户意愿情况下对可调度的柔性负荷工作状态矩阵建模,并建立用户电费最小的优化目标函数的基础上,提出了一种基于用户满意度的光蓄互补型家庭能量管理的协调优化调度策略。该策略既考虑了用户用电的实际情况,还整合了智能电网中新能源、储能以及需求响应等新技术,具有重要实际意义。最后进行算例分析,比较不同调度模式下的用户电费的情况,并验证了其模型的有效性。     

考虑储能和需求侧响应的微网光伏消纳能力研究

在光伏发电迅速发展的情况下,分布式光伏的消纳成为人们关注的热点。构建了含有分布式光伏、储能系统以及需求侧响应的光伏微网系统。以光伏发电消纳量最大为首要目标,同时考虑微网系统的用电成本,并加入功率平衡、微网可靠性、储能系统功率上下限、需求侧响应以及光伏出力界限等约束条件。为了对比分析储能和需求侧响应对微网光伏消纳的影响,设立不考虑储能系统和需求侧响应、只考虑储能系统、只考虑需求侧响应、同时考虑储能系统和需求侧响应4种情景,使用改进帝国竞争算法解决约束条件较多的问题。通过对比发现,借助储能系统和需求侧响应能够有效地提高微网中分布式光伏的消纳率,同时也保证了微网用电的经济性。     

基于退役动力电池的家庭储能容量优化配置

将退役动力电池梯次利用于家庭智能用电系统的储能,可有效提升动力电池使用寿命,实现资源的高效利用。考虑到家用电动汽车的普及化,文章提出了一种家用电动汽车退役动力电池梯次利用于家庭储能的容量优化配置方案。从家庭常用负荷、家庭可调控负荷、梯次储能系统、电动汽车和家庭光伏等角度,建立了家庭能量系统模型;综合考虑梯次储能的投资成本,以用户用电投入最少为目标函数,以家庭能量系统中元件的运行条件为约束条件,构建了梯次储能容量优化模型;分析了基于改进粒子群算法和模糊控制算法的梯次储能容量优化步骤;结合算例,对所提模型和算法的可行性进行了验证。结果表明,与无储能的系统相比,梯次储能的优化配置可有效降低家庭日电费量,且效果显著。     

基于改进二进制粒子群算法的家庭负荷优化调度策略

为降低家庭用电成本以及提高户用光伏发电的就地消纳率,提出了一种基于实时控制储能充放电行为的家庭负荷调度策略。首先，对家庭负荷分类并建立以电费最低、电力碳排放量最小及舒适度最大为目标的调度模型；其次，提出以实时光伏出力和峰谷分时电价为依据，通过控制储能充放电实现家庭负荷用电需求的调度策略；最后，利用场景分析法和分等级多策略学习的二进制粒子群改进算法（HLSBPSO）对模型进行仿真求解。结果表明，所提策略和算法可使用户电费降低49.2%，舒适度提高67.9%，可为户用光伏发电的安全经济运行提供新的理论支持。     

家庭智能用电的随机&可调节鲁棒优化混合调度策略研究

针对包含光伏及储能系统的家庭用户,考虑光伏发电的预测距离运行点越远精度越低的特点,以及家庭用户用电行为具有不确定性的特点,建立了分布式电源、家庭负荷及用户用电行为不确定性的模型。结合随机优化与可调节鲁棒优化的优点,提出了一种家庭智能用电的随机与可调节鲁棒混合调度策略,以系统运行成本最小为目标,保证用户用电自由与舒适度,同时提高光伏的本地消纳水平。基于工程博弈论思想和改进粒子群算法,将优化模型转换为混合整数线性规划问题进行求解。通过算例仿真,验证了该调度策略的有效性。     

计及共享储能与光伏的园区多用户综合收益优化

针对含共享储能与户用光伏的园区场景,文中提出一种用户侧综合收益双层优化方法,充分挖掘共享储能灵活性及用户用电需求差异性,在实现用户整体经济效益最优的同时提升光伏消纳能力。模型上层为月前优化阶段,以用户月度用电成本最低为目标,考虑系统能量平衡、储能充放电约束以及储能荷电状态约束,优化工业用户最大用电功率,降低需量电费;模型下层为日前优化阶段,综合考虑用户综合收益及光伏消纳能力,以上层优化结果为约束条件,兼顾功率、储能等约束,提出共享储能充放电功率及用户与电网交互功率等日前优化策略,在用户月度整体经济性最优的前提下,实现用户侧每日经济效益的优化。最后,以南方某实际园区作为算例验证了文中所提方法的有效性。     

混合能源协同控制的智能家庭能源优化控制策略

家庭能源优化控制是家庭能源管理系统(HEMS)的重要分支之一,然而由于缺少有效的智能优化算法,制约了家庭能源优化控制的实际应用。本文通过对家用电器运行特性的分析,将家庭用电设备分为刚性负荷,简单可调节负荷,电池类设备,供暖、通风和空调(HVAC)系统设备等,并建立相应的负荷模型;以市电电网、光伏发电、储能电池三种能源作为智能家庭的供给源,以电能花费和用户舒适度作为优化目标,建立混合能源协同控制的智能家庭能源优化控制模型;并提出一种基于改进的快速粒子群算法(APSOA)的智能求解方法,得出每个电器最优的用电时段,室温控制系统各个时段所需功率以及蓄电池各个时段的充放电功率。以某智能家庭夏季某一天用电情况为例,在Matlab环境下,建立模型并仿真,与粒子群算法(PSOA)、遗传算法(GA)进行对比,说明了模型和算法的可行性及有效性。     

分布式光伏储能电池混合系统的经济性分析

为了提高光伏系统的利用率,需要研究家庭和企业用户的分布式光伏及储能电池混合系统的最优运营模式。以居民用户和企业用户为对象,分别建立了用户无光伏发电、光伏电力全部出售给电网、自发自用余电上网以及光储系统下自发自用余电上网这4种运营模式下用户的成本效益模型,分析了不同运营模式下系统的经济性。结果表明:在无储能的光伏发电系统中,光伏系统的装机容量越高,用户的净利润越高,并且自发自用,余电上网是收益最高的用电模式。在有储能的光伏发电系统中,考察了6种储能电池在分布式光伏/储能电池系统中的经济性,发现对于居民用户,采用储能系统消纳光伏电力的经济性较低;而对于企业用户,储能系统的经济性较前者有一定程度的提高。随着储能电池成本的降低,企业用户配置光伏储能电池系统会有较好的应用前景,其中水钠电池的经济性最高。研究成果可为家庭和企业用户光伏发电系统运营模式的选择提供理论依据。     

基于SAE的家庭智能用电策略优化研究

家庭用户是现代电网的主要组成部分,优化用电策略进而实现家庭智能用电是实现智能电网运行的重要条件之一,文章基于云计算平台SAE完成了家庭用电策略优化研究。通过将电网侧分时电价政策和用户用电行为习惯有机结合,选用家庭用电设备的启动时间为决策变量、家庭总用电费用最少为优化目标,建立了用电策略的优化模型;选择SAE云计算平台设计了与用户群体日常生活相适应的网站平台,在此基础上选用遗传算法优化了家庭用电策略,设计出流程图并进而求解,最终将家庭智能用电人机交互界面和优化结果通过网站展示,以方便用户查询、浏览家用电器的优化方案,并实现了各类家用电器的启停控制。     

基于GridLAB-D的微电网广义需求响应建模与控制

电力系统中光伏等分布式可再生能源快速发展,分布式屋顶光伏成为新型智能微电网的典型特征。为提高含高比例光伏微电网的稳定性和经济性,提出了利用居民侧灵活负荷调节以及储能设备充放电来实现的广义需求响应,从而增加微电网内光伏波动性出力的消纳,降低智能微电网的运行成本。以居民住宅微电网为研究对象,基于连续仿真软件GridLAB-D建立了住宅模型、光伏发电模型、储能设备模型、气候和电力市场模型等,并提出了广义需求响应中灵活负荷和储能设备的控制算法。通过IEEE 13节点测试系统模型,验证了广义需求响应在智能微电网中的实施能够有效降低弃光率、节约用户用电成本,并能够协助主网系统减小负荷峰谷差。     

一种新型光伏储能逆变器系统

针对家庭使用的光伏储能系统,提出了一种新型光伏储能逆变器系统结构。系统由两个DC/AC变换器背靠背组成,利用直流母线电容使得电网侧与负荷侧解耦。系统具有好的并、离网直接纯无缝切换特性。最后进行了仿真验证,仿真结果证明了系统的稳定性和可靠性。     

基于PLC控制的混合整数线性规划家庭多能源能量管理系统的研究

文章基于PLC,结合光伏发电、储能设备、家用式备用电源柴油发电机和家庭用电负载,构建了多能源背景下的家庭能量管理系统,并根据家庭的用电情况,提出了基于混合整数线性规划的多能源能量管理和负荷调度控制策略,分析了系统方案的可行性,有效节约了用电成本。     

基于负荷聚集商的多家庭能量管理系统建模

家庭能量管理系统可以合理规划家用电器的工作计划,降低家庭用户购电费用。然而单个家庭的负荷调节能力有限,难以做到最大化消纳光伏发电能量。本文提出了一种包含多个家庭用户的能量管理系统模型。通过负荷聚集商协调多个家庭用户的用电计划,从而降低用户的购电费用。在本模型的算例中,家庭用户购电费用降低的同时实现负荷聚集商的盈利,验证了本模型的可行性。通过算例中不同情境的对比,说明了本模型能够更多地消纳本地光伏发电,降低用户用电成本。     

基于混合整数线性规划的家庭微电网能量优化研究

灵活互动的智能电网鼓励用户侧与电网的积极互动,在互动中促进用户与电网企业的互利共赢。实时电价可作为电网企业发布系统调节需求的一种方式。同时,光伏系统、储能系统与电动汽车为家庭积极响应电网调节提供了可能。在实时电价的环境下,在含有光伏系统、储能系统和电动汽车的家庭微电网中,以蓄电池和电动汽车作为家庭中参与能量优化的主要对象,首先建立了蓄电池的充放电模型和电动汽车的充电模型;其次建立了以家庭微电网系统总运行费用最小为目标的能量优化模型,并采用了混合整数线性规划法对模型进行了求解。最后仿真验证,该模型能够有效地减少系统运行费用。     

基于家用电器特性的居民用电行为优化研究

随着电力竞争市场的发展与完善,电网利益主体逐步走向多元化,用户主动参与电网互动的背景下,开展用户用电行为研究具有重要意义。提出了一种基于家用电器特性的居民用电行为优化模型,首先,开展了居民家用电器的用电特性分析,对用户用电设备的使用效用和可调度潜力进行了研究,实现了典型家庭响应能力的评估;然后建立了计及用户舒适度的居民家用电器综合管理优化模型,该模型以使用时间期待、使用效果期待和电费变动期待为优化目标,以家用电器的使用和调控存在时间为约束条件;最后,基于家庭典型案例进行了算例测试,结果验证了模型的经济性与有效性。     

计及风光不确定性的虚拟电厂多目标随机调度优化模型

为缓解风电和光伏发电不确定性对虚拟电厂稳定运行的影响,引入鲁棒随机优化理论,建立了计及不确定性和需求响应的虚拟电厂随机调度优化模型。首先,风力发电、光伏发电、燃气轮机发电,以及储能系统和需求响应集成为虚拟电厂,然后最大化虚拟电厂运营收益、最小化系统运行成本和弃能成本被作为目标函数,建立虚拟电厂调度优化模型。再应用鲁棒随机优化理论来转换光伏发电以及风力发电不确定性变量的约束条件,建立了虚拟电厂随机调度模型。最后,选择中国国电云南分布式电源示范工程为实例分析对象。分析结果显示：所提模型能够降低系统运行成本,双重鲁棒系数的引入能够为不同风险态度决策者提供灵活的虚拟电厂调度决策工具,协助应对风电和光伏发电的随机特性。储能系统能够借助自身充放电特性,替代燃气轮机发电机组为风电和光伏发电提供备用服务,促进风电和光伏发电并网。将需求响应纳入虚拟电厂能够实现发电侧与用电侧联动优化目标,平缓化用电负荷曲线,系统整体运营效益达到最佳。     

户用小型离网型光伏储能系统价值评估

离网型光伏储能系统的经济性主要体现在全系统成本与投资收益的对比关系上。通过构建基于电力系统发电侧、电网、用户以及社会的户用离网型光伏储能系统价值评估体系,提出了能够有效计算储能价值的评估模型。在此基础上,选取具有典型用电量小型用户进行价值分析。研究结果表明:安装离网型光伏储能系统对用户自身而言投资收益并不明显,但对于整个社会的系统价值是巨大的。离网型光储系统不仅可以方便用户用电问题,而且在减少电网扩建、降低发电机组成本以及节能减排等方面也有很大贡献。从长远看,光伏系统以及储能系统成本下降,对其经济性的提高有很大的影响。但目前需要国家提供补贴等方式来提高离网系统的初期投资收益。     

计及需求侧响应的用户侧储能最优运行决策分析

夏季用电尖峰时段,用户侧储能参与需求侧响应可以提高用电经济性.本文首先对基于激励的需求响应机制进行分析;然后建立用户侧储能参与峰谷套利、需求响应和最大需量管理的数学优化模型,获得储能最优充放电策略,并优化用户参与需求响应时上报的响应功率;然后建立用户侧储能全周期成本收益模型,比较参与需求响应前后的储能成本回收年限;最后...