基于深度强化学习的微电网储能调度策略研究

针对含光伏发电的微电网系统储能调度问题,文章提出了一种基于深度强化学习的微电网储能系统调度策略。为了分析不同场景组合模型对微电网储能调度策略的影响,以住宅用户微电网系统为例,构建了微电网调度问题环境模型。选取两种电价方式和3种场景进行理论分析,利用深度卷积神经网络(DCNN)提取微电网调度时间序列信息特征,以Q值强化学习机制实现微电网储能调度策略。研究结果表明,对于不同电价方式的场景,强化学习算法都能充分发挥模型的自主性,主动学习环境信息,获得最优调度策略。其中,实时电价方式下"光伏预测量+时间序列信息"的场景组合使微电网获得最大运行收益。与无干扰场景相比,在加入20%光伏发电量的随机干扰场景下,文章所建立的基于强化学习的场景组合模型使微电网获得的运行收益的偏差仅为2.5%。     

实时电价理论下含蓄电池的微电网系统运行优化

在实时电价理论指导下,针对微电网系统并网运行优化的问题,提出一种直观的启发式微电网并网运行优化调度策略。该策略根据分时电价机制将全天划分为峰、平、谷3种时段。根据当前调度时刻所处不同时段和蓄电池荷电状态所处的不同范围,建立分时段运行控制策略。在比较各微源实时电价与主网实时电价的基础上,设计阶梯性的蓄电池罚系数,并计入目标函数。采用Pareto寻优路径非支配排序遗传算法(POP NSGA-Ⅱ)优化可控型微源出力、蓄电池充放电及微电网与主网的交互功率,实现微电网对主网移峰填谷的作用,提高微电网运行的经济性。以一个典型的冷热电联供型微电网的日调度优化为算例,验证所提策略和模型的有效性。     

基于多策略改进PSO算法的微电网优化调度研究

为解决微电网中随机性、波动性和分布式电源出力管理困难问题,提出一种并网模式下微电网优化调度的综合经济模型。首先,考虑蓄电池和峰谷电价的影响,计及失负荷和蓄电池超容惩罚成本,建立以微电网运行成本和污染物排放成本最低的目标函数;其次,引入白鲨优化算法（WSO）的全局动态捕猎特性,对粒子群优化算法（PSO）进行了Tent混沌映射、动态时间因子和多项式变异的多策略改进,并将其应用于求解多目标多约束非线性的微电网优化问题。仿真结果表明,与PSO算法和麻雀搜索算法（SSA）相比,改进PSO算法用于微电网优化调度可降低微电网运行成本、减少环境污染并提高新能源供电的可靠性。     

含不同集群电动汽车的微电网优化调度

文章考虑微电网中的可再生能源出力,针对不接受微电网直接调度的电动汽车集群,提出一种基于等效负荷的实时电价策略进行电动汽车有序充、放电引导。该策略与微电网直接调度策略相结合,对不同集群电动汽车进行充、放电管理,并综合考虑环境效益、车主收益与微网运行状态,建立了以微电网综合运行成本最低、负荷波动最小为目标的优化模型,并用灰狼优化算法求解。优化结果表明,所提出的策略能够合理调度各可控发电单元,引导电动汽车有序充、放电,减少微电网运行成本,降低等效负荷的波动。     

基于策略驱动的混合能源微电网动态调度

针对混合能源微电网动态调度优化问题,提出基于多模式调度策略和调度激励相结合的策略驱动优化调度方法,以实现储能单元与外部电网功率互补,优化电源出力。首先,综合考虑混合能源微电网基本结构,建立微电网模型,基于爬坡功率、发电单元出力、能量守恒等约束条件,提出运行成本和环境整治成本最小的目标函数;其次,在成功经验和专家知识的基础上,结合调度激励机制提出微电网调度策略驱动模型;最后,通过Matlab仿真及算法对比表明,该优化算法具有收敛速度快、局部与全局的搜索能力强等特点。     

基于改进K-means和MADDPG算法的风储联合系统日前优化调度方法

风储联合运行可有效地应对风电出力的不确定性,提高风电竞争力,然而储能与风电联合运行的优化调度问题是一大难点.为保证储能可调控容量的基础上实现风储联合运行收益最大化,提出了基于改进K-means和多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法的风储联合系统日前优化调度方法.首先,根据储能特性和运行状态采用萤火虫优化的改进K-means聚类算法实现储能分组;然后,将风电与分组后的储能设备建模为不同的智能体,组成多智能体系统,采用MADDPG算法求解,设计了MADDPG算法的状态空间、动作空间和奖励函数;最后,对算法进行了算例仿真验证.结果表明,所提调度策略能够较好协调风电和储能运行,有效平抑了风电出力波动,与常规深度强化学习相比,提高了风储联合系统的运行收益.     

考虑网内实时电价的微电网经济优化运行研究

为提高风-光的利用率,结合需求响应中的基于负荷率的实时电价模型与微电网优化运行模型,采用混沌烟花算法对微电网中需求侧负荷使用时间与电源侧微源的有功出力进行综合优化。Matlab仿真结果表明,当负荷曲线得到合理优化后,风-光的利用率有明显提升,微电网系统运行的经济性相应地也有所提升,验证该算法求解此类问题的可行性和精确性。     

基于双重电价的电动汽车充放电两阶段优化调度策略

针对新能源出力的随机性与电动汽车的合理调度,提出一种基于双重电价的电动汽车充放电两阶段优化调度策略.首先建立双重电价机制,实现对电动汽车的分类引导.在此基础上建立两阶段优化调度模型,第1阶段以风-光与Ⅱ类电动汽车作为虚拟电厂,在分时电价下,负荷聚合商引导Ⅱ类电动汽车合理充放电以降低风-光出力波动;第2阶段以系统运行成本...     

基于分时电价的含风-光-气-储虚拟电厂经济调度

构建基于分时电价的含风-光-气-储虚拟电厂经济调度模型,调度模型以虚拟电厂的效益最大为目标函数,并采用罚函数法将约束条件引入到目标函数中,采用新兴启发式的布谷鸟搜索算法对模型进行求解,得到虚拟电厂各设备出力。将风电和光伏出力的不确定性表示为一个具有零均值、呈正态分布的预测误差,并分析正态分布系数对误差和虚拟电厂的影响。对比分析分时电价、储能设备等对虚拟电厂的影响,仿真结果验证所提模型及算法的有效性,为虚拟电厂的经济调度提供新的方法和途径。     

孤岛模式下光储交流微电网能量管理协调控制策略

针对光储交流微电网,考虑光伏阵列、蓄电池和负荷之间的多种能量供需情况,提出了一种孤岛运行模式下的能量管理协调控制策略。该控制策略采用主从控制方式,作为主源的蓄电池可以工作在充电或放电状态,保证为负载和光伏逆变器提供幅值和频率稳定的电压;作为从源的光伏系统可以根据微电网内部能量平衡关系,工作在最大功率跟踪或限功率负载匹配模式;负荷投切控制可以保证重要负荷持续供电以及避免蓄电池过放。通过不同工况下的仿真结果,验证了所提控制策略的正确性与有效性。     

基于鲁棒模型预测控制的智慧社区分层级多时间尺度协调优化调度

文章提出了基于鲁棒模型预测控制的分层级多时间尺度协调优化调度策略。该策略针对具有双级结构的智慧社区能源系统,包括日前全局优化调度算法和日内微电网并网功率控制方法。日内全局优化调度算法以可再生能源出力最大化下的网络损耗最小为优化目标,将微电网视为一个功率可控的节点,通过二阶锥规划方法求解非凸非线性规划问题。日内微电网并网功率控制方法采用考虑有界随机扰动及机会约束的鲁棒模型预测控制,为加快粒子算法的寻优能力和处理机会约束,提出了适于在线滚动优化的改进粒子群算法。通过算例仿真验证了所提出的分层级多时间尺度协调控制策略的可行性和有效性。     

考虑电动汽车接入的微电网多目标优化调度

随着电动汽车普及率的逐年升高,由于电动汽车接入所带来的无序充放电现象对电网稳定运行造成影响。在传统微电网模型的基础上考虑电动汽车的接入,并对该微电网系统进行研究,建立了包含微电网运行成本、电动汽车用户充放电成本的目标函数,采用基于Levy飞行改进的NSGA-II算法对系统进行优化调度。考虑到电动汽车的使用情况具有很强的随机性与灵活性,提出在不同电价机制下电动汽车合理的有序充放电调度策略。提出了基于Levy飞行改进的NSGA-II算法,用Levy飞行生成新的子种群并与传统NSGA-II的子代种群合并,来增强种群多样性,加强探索能力,降低陷入局部最优的概率。最后以某地区微电网系统为例,与NSGA-II标准算法求解结果对比微电网运行成本以及电动汽车用户成本均有明显降低,有较高的实用价值。     

孤岛式风光柴蓄智能微网系统的研制

为解决海岛地区用电难问题,基于微网技术,利用太阳能、风能、柴油机、蓄电池等研制开发出一套智能微电网系统。以单片机为核心进行了系统方案设计和硬件电路设计,并基于能量调度策略设计了系统运行控制程序。样机系统集成并进行了负载投切试验、稳定性试验和超负荷试验,现已投入试运行。结果表明,该微电网系统工作状况良好,整体性能稳定可靠,智能控制功能满足实际要求。     

含小水电集群的互补微网混合储能容量配置

针对功率型和能量型储能装置的特点,提出了一种由小水电群等多种分布式能源构成的微电网混合储能容量最优配置方法。基于风、光、水年出力特性曲线与全网年负荷曲线,以购置成本、运行与处理成本为目标,系统储能容量、微网瞬时功率、系统最小功率、蓄电池放电深度以及超级电容充放电电流与电压等条件为约束,采用自适应遗传算法对目标函数进行求解,得到混合储能系统中蓄电池和超级电容的最优容量。结果表明,较之传统的蓄电池储能系统,混合储能系统可以大大减小购置与运行成本。     

计及配网电压越限的光储协同优化运行策略

随着大量分布式光伏（distributed photovoltaic,DPV）并网,目前配电网中出现了日间过压和夜间低压并存的电压越限问题,并进一步影响了网络的经济运行。本工作基于此提出了两阶段光储系统协同运行的优化调度策略。该策略第一阶段通过计算节点的电压灵敏度来确定待调节的储能节点与充放功率,以及光伏可调节点;第二阶段建立了光储运行优化模型。该模型以储能的调度成本、购售电成本以及网损成本之和最小为目标,以网络潮流、节点电压、储能SOC(state of charge)、光伏的无功可调容量等作为约束,通过粒子群算法对该模型进行求解,可以得到光储系统日调度出力策略。最后,以某地区31节点的实际配电网作为算例,验证了本工作方法的有效性。算例结果表明,该策略可以通过光储的协同调度,有效治理电网中的电压越限问题,并且在保障配电网电压安全的同时,实现优化运行成本的目标。     

澳洲家庭光储系统容量配置方法及经济性分析

针对澳洲家庭居民负荷特性,提出了一种计及阶梯式电价的户用光储系统容量配置方法,制定了系统运行策略。建立了系统综合成本优化目标函数和约束函数模型。以澳洲悉尼某家庭为例,利用美国NASA气象网站气象数据,通过PVSYST软件离散得到光伏系统单位容量全年发电量曲线,利用Gurobi软件优化配置光储系统安装容量,并进行了经济性分析,验证所提方法的有效性,对家庭光储系统的容量配置提供参考。     

计及蓄电池使用寿命的热电联供型微电网经济优化

热电联供型微电网与当前能源互联网发展联系紧密,具有经济、节能、环保等优点。为了使热电联供系统的经济模型计算更加精确,文章在微电网经济调度优化模型中,考虑了蓄电池充放电深度和荷电状态SOC对蓄电池寿命的影响,利用加权吞吐量法计算其运行成本,建立了含风电机组、光伏电池、储能系统、燃料电池、空调机以及热电联供的并网型微电网系统的日运行成本优化模型,采用改进型遗传算法优化各微源出力,使其日运行成本最小。通过仿真算例,验证了考虑蓄电池使用寿命的微电网运行成本模型更符合实际运行工况。     

基于猫群算法的风光储微电网电源容量优化配置研究

在风光储微电网中建立孤岛运行方式下风、光、储的容量优化配置模型,该模型以负荷缺电率作为微电网供电可靠性的约束条件,以微电网运行成本最小为目标函数.利用猫群算法对所提模型进行求解,确定出风电机组、光伏组件和蓄电池的最优容量配置方案.最后,通过算例证明了所提模型与方法的有效性.     

太阳能布雷顿循环耦合蓄电池平抑光伏输出波动策略研究

为研究太阳能布雷顿循环耦合蓄电池平抑光伏输出功率波动性策略问题,建立了光伏-光热-蓄电池联合发电系统,以光伏为主要出力,太阳能空气布雷顿循环和蓄电池为辅稳定光伏输出功率波动,并根据微燃机高效运行方式及联合发电系统变负荷方式提出了4种运行策略。结果表明：4种策略均能在一定程度上降低光伏输出功率波动性,且在相同蓄电池容量下,策略二光伏输出功率波动性最小,策略三蓄电池最大充电功率最小;随着蓄电池容量的增加,4种策略光伏输出功率波动性均在减少,并且策略二和策略一在平抑输出功率波动性能力上不断接近;在储热与储电容量比例为3∶4时,策略一～策略四相对仅光伏运行时的输出功率波动性分别减少了80.7%、88.3%、50.5%和55.1%。     

基于混合储能实时控制的峰谷平时段微电网 PCC点功率调度策略

摘要： 微电网因其自愈能力和网内储能装置的存在,使其不仅能保证在孤岛时稳定运行,同时还在并网时通过合理的调度及控制策略使微电网具备一定经济效益。以并网微电网PCC点功率的调度策略为研究对象,对微电网及控制结构进行了分析;在峰、平、谷时电价下制定了微电网与配电网交换功率,即PCC点调度策略,并考虑到预测误差的存在,基于小波包分解制定了混合储能各自跟踪调度误差的充放电指令,通过PQ控制策略实现功率实时控制。通过算例分析验证了策略的正确性与有效性。