考虑复合储能电站接入的电网日前-日内两阶段滚动优化调度

为提高电力系统对光伏的接纳能力,降低光伏波动对电力系统运行的影响,提出一种考虑电池储能-抽水蓄能复合储能的电力系统日前-日内两阶段“源-储-荷”协调优化调度策略。首先,在日前调度模型中,以最小化系统总运行经济成本为目标,综合复合储能资源和负荷侧各类需求响应资源对电网进行双端协调优化。然后,在日内短时间尺度上,供需双端协调优化机组出力与需求侧响应,充分发挥抽水蓄能的调峰能力以及电池储能对光伏波动的抑制作用。所提模型通过CPLEX软件求解,算例结果验证了该模型能协调优化系统内各类可调节资源,有效降低系统弃光率。     

基于逆向需求响应的风力发电与储能式空调负荷的调度模型研究

为有效降低电网的弃风率,提出利用储能式负荷可调控吸纳电能的特性,将风力发电和储能式负荷的电力供需关系逆向对调,让风力发电的出力为需求侧"负荷";在"负荷"随机变化波动下,建立以储能(冷/热)式负荷为供应侧"电源"实时满足供应的调度模型,以此让风力发电机组与储能式负荷平稳运行,消纳风力发电的电能。最后,以空调式储热、储冷负荷为例,在需求响应下,仿真验证该模型的可行性;同时验证在该调度模型下,可将风力发电场的弃风率降至10%以内。     

面向分布式光伏消纳的空调负荷需求响应策略

随着农村大功率电器的普及,空调负荷这一类灵活性需求侧响应资源具有被纳入系统调度的潜力,通过调节空调负荷的用电功率可以减轻联络线功率波动,促进可再生能源消纳.基于日前调度,在满足人体舒适度的前提下,提出了同时考虑空调负荷聚合商购电成本最小和分布式光伏消纳最大的多目标优化调度模型以及需求响应的价格补偿策略,采用带加权系数的...     

计及风、光消纳的风电-光伏-光热互补发电二层优化调度

以风电、光伏、光热构成新能源互补发电模式,计及风、光资源消纳,建立将高载能负荷作为可调度资源参与新能源互补发电系统的二层优化调度模型,采用NSGA-Ⅱ和二进制粒子群算法求解模型。上层优化模型以互补系统输出功率波动最小和并网效益最大为优化指标确定各机组的出力,并且计算出弃风弃光量。在此基础上,下层优化模型针对上层优化模型造成的弃风弃光量,选取能够有效消纳风、光的高载能负荷参与电网调度。最后,以甘肃地区实际数据为例,验证了所提方法的可行性和有效性。仿真结果表明,光热电站的参与增加了44.3%的经济效益,减小了65.8%的输出功率波动,高载能负荷的参与减小了86.3%的弃风弃光量。     

计及负荷需求响应的并网家用光伏系统协同优化调度

针对未充分利用负荷的需求响应而限制家用光伏系统经济调度问题,提出计及负荷需求响应的协同经济调度策略,实现源荷协同调度。首先,建立负荷需求响应模型,对家用负荷进行需求响应处理;其次,考虑光伏出力不确定性,构建计及用户售电收益、购电费用、政府补贴、运维费用和光伏系统建设成本的并网家用光伏系统优化调度模型;然后,提出以动态联络线传输功率为优化变量,结合拉丁超立方采样、场景削减及改进粒子群算法的优化方法求解该模型。最后,结合典型算例验证所提模型和方法的有效性。     

基于微能源网联供系统的光伏电源出力等效平滑策略研究

提出利用微能源网内部相对容量较大的微型燃气轮机调峰,通过优化调度微型燃气轮机的电、热出力,实现接入微能源网的光伏出力的等效平滑,增加光伏消纳。调节策略以微能源网系统日运行费用最小为目标函数,建立该微能源网经济调度模型,使用混合整数非线性规划算法求解。算例计算表明:1)基于微能源网内部微型燃气轮机10%装机容量/min的调峰速度,可获得76%装机容量的电力调峰深度,26.7%装机容量的热力调峰深度,实现光伏电源波动性出力的等效平滑。2)在微能源网日运行周期内,光伏电源出力离散系数比等效平滑前降低65.18%,光伏电源出力得到等效平滑,使得光伏电源出力消纳平均提高4.86%;3)与以热定电和以电定热2种调度策略相比较,使用本文提出的调度策略可使系统日运行费用分别降低7.323%和10.472%,表明所提模型和调度方案的经济可行性。     

含电/热储能清洁供暖系统容量配置与运行分析

针对供暖清洁化改造与新能源消纳,提出增加电/热储能的配置以提高多能源系统的灵活性,以运行成本最低为目标函数构建了包含光伏、电化学储能、蓄热罐、电锅炉的多能流清洁供暖容量配置优化模型,基于DeST进行建筑供热负荷精细模拟,运用智能算法对系统在并/离网运行策略下不同场景各能量单元容量配置进行计算。受制于运行调度策略设置与成本限定,场景一并网运行策略下,仅配置光伏电站,运行成本最低。场景二自由购电与余电弃用策略下,相较场景一减少光伏配置,增加少量储热以减少供热低谷与光伏高出力叠加时段的光伏弃电。场景三在离网运行与新能源消纳限定条件下,电化学储能的大规模配置提高了系统的自给能力,成本较场景一、二大幅提升147.8%、111.9%,新能源浪费率由77%下降至50%,自给能力大幅提升。     

多时间尺度下计及光热—储热的主动配电网主辅联合优化调度

为解决可再生能源弃风、弃光现象与不平衡功率惩罚较重等问题,提出了一种多时间尺度下考虑光热—储热的主动配电网主辅联合调度策略。该策略在满足内部负荷前提下参与电能与备用日前市场,考虑含光热—储热的主动配电网协调调度风电、光伏、需求响应,在促进风光消纳、减少不平衡功率的同时提高主动配电网运行经济性。首先根据含储热的光热电站与主动配电网调度控制方式分析运行机理;其次,日前调度以减少弃风、弃光电量与收益最大为目标,考虑市场竞争与主辅出清机制以获取更高中标电量,并结合含储热的光热电站能量时移特性减少弃风、弃光现象;日内调度以日前实际出清作已知约束,并将日前调度计划、日前调度资源性能与日内超短期预测特性相结合建立日内滑动优化点,以减少不平衡功率,考虑储热与需求响应的时间尺度特性结合,运行成本最小为目标构建日内调度模型;最后,在Matlab中利用CPLEX求解模型,算例结果表明所提策略能协调调度各类资源,有利于提升系统风光消纳,减少不平衡功率改善系统运行经济性。     

计及需求侧管理的新能源微电网多目标优化调度方法

提出了一种考虑需求侧管理的新能源微电网多目标优化调度方法。首先,为了改善用电结构,计及微电网的新能源消纳、用户购电成本和负荷的平稳性,建立了基于微电网中可控设备负荷转移的需求侧管理多目标优化模型;然后以微电网的经济性和环保性为优化目标,建立了包含风力和光伏发电的并网型微电网多目标优化调度模型;最后采用改进的多目标粒子群优化算法求解模型。算例结果表明,所提方法在提高新能源消纳、降低用户的购电成本并实现负荷削峰填谷的同时,能进一步降低经济和环境成本。     

考虑需求侧响应的风电并网系统旋转备用优化

随着新能源的快速发展,风电并网的规模逐渐扩大,由于风电出力的不确定性,风电消纳已成为新能源发展的主要挑战。考虑常规机组同时参与主辅市场,并融入需求侧资源可中断负荷及用电激励参与辅助服务市场,建立源荷协调的双层优化模型。上层模型以发电成本和弃风成本最小为优化目标,确定常规机组出力和风电计划出力;在上层优化结果基础上,下层针对常规机组调峰能力不足导致的弃风和失负荷情况,考虑用电激励和可中断负荷为备用资源,建立以发电侧旋转备用成本、用电激励成本、可中断负荷成本及失负荷损失和弃风损失的条件价值风险最小为目标的优化模型,得到旋转备用容量优化购买量。以修正的IEEE 6机30节点系统进行算例研究,仿真结果表明所建模型能有效提高系统经济性及风电消纳水平。     

基于风-光-蓄-火联合发电系统的多目标优化调度

针对风电、光伏出力的随机性、间歇性和波动性而导致其在大规模接入电网时对电网发电计划制定和调度产生的影响,提出了含风-光-蓄-火联合发电系统的多目标优化调度模型。利用抽水蓄能的抽蓄特性,将风电和光伏出力进行时空平移,使风-光-蓄联合出力转变为稳定可调度电源,具备削峰填谷的功能,与火电机组共同参与系统优化调度。以风-光-蓄联合出力最大、广义负荷波动最小和火电机组运行成本最小作为目标函数,建立多目标优化调度模型,通过多目标处理策略,使目标函数简化为2个,以降低问题维数;在求解阶段,利用分层求解思想,将模型划分为两层,分别采用混合整数规划方法和机组组合优化方法进行求解。10机测试系统仿真结果表明：所建模型可以提高风能和太阳能的利用率,缓解火电机组的调峰压力,大幅降低风电反调峰特性对电网的影响,从而保证电力系统安全、稳定、经济运行。     

计及风光不确定性的新能源虚拟电厂多时间尺度优化调度

针对中国西北地区新能源消纳问题,该文聚合风力发电、光伏发电、光热电站、电储能装置组成虚拟电厂（VPP）,提出一种基于鲁棒随机优化理论的新能源虚拟电厂多时间尺度优化调度策略。首先对风力发电、光伏发电、光热电站与电储能装置进行数学描述,在此基础上建立VPP多时间尺度优化调度模型。在日前调度层中,以VPP运行效益最大为目标,依据风光日前预测出力建立日前优化调度模型;在时前调度层中,以VPP运行成本最小为目标,根据风光时前预测出力建立时前调度修正模型。同时,为了衡量风电、光伏发电出力不确定性对系统的运行影响,建立VPP随机优化调度模型。仿真结果验证该模型可提高运行效益与新能源消纳能力。     

分布式电采暖负荷参与系统经济调度策略

电采暖是具有可时移特性的一种可调度负荷,但其数量多、容量小,集中式的调度方法已难以满足调度时效性,提出一种分布式电采暖负荷参与的电力系统经济调度策略,建立发电侧成本变化量关于发电侧出力变化量的函数关系式和电采暖负荷效益变化量关于用户电采暖负荷变化量的函数关系式。设计基于发电侧成本变化增量和电采暖负荷效益变化增量的多智能体主从一致性算法,求解经济调度问题获到最优经济的分配方案。通过实例仿真验证了调度策略的有效性。     

基于极限场景集的多类型能源鲁棒调度模型

风电、光伏发电等间歇性新能源的并网给电网发电调度提出了新要求。新能源消纳主要依赖于可控机组的旋转备用容量,但足以保证系统安全的备用量不易精确获取。对此,采用场景法描述新能源出力的不确定性,建立了基于极限场景集的日前鲁棒调度模型。该模型考虑新能源在波动范围内的所有出力情况,使得调度计划在取得经济最优的同时也能保证电网的安全性。为使模型具有普遍适用性,该模型考虑了水、火、风、气、光、核、抽水蓄能的多种类型能源。最后,结合某省级电网实例,证明了本文方法在经济性和安全性上的优势。研究成果可为新能源并网发电调度提供参考。     

基于滑模变功率跟踪的PV-VSG控制技术

针对含储能装置的传统光伏虚拟同步发电机（PV-VSG）不仅投资成本高且未考虑光伏阵列输出特性的问题,提出一种基于滑模变功率点跟踪（SM-VPT）的PV-VSG控制策略。该方法在滑模控制的基础上引入直流母线电压偏差控制,调整光伏阵列的功率跟踪轨迹,实现光伏出力自适应匹配负载需求,即当光伏容量充足时,只提供与负载相匹配的功率;光伏功率不足时,可实现传统的MPPT控制以减少电力短缺,同时防止直流电压骤降,保证系统稳定运行。该方法使PV-VSG能够按需向负载供电,无需增加额外的储能设备,可实现光伏发电系统直接以VSG形式接入并网,仿真结果验证了所提控制方法的有效性。     

基于非合作博弈的多微网经济调度策略研究

随着分布式电源普及率越来越高,提高风电、光伏等分布式电源的电能利用率极为重要,现有研究大多通过单一微网内部的优化调度,提高风光消纳率,但单一微网调节程度有限。对此,基于博弈论的思想,对含有多个微网的电力系统进行调度优化,即先在微网内部进行电能的初步调节,然后进行微网的等效优化,再将等效后的微网进行非合作博弈。通过两次调度,充分利用微网间的互补优势,达到经济效益的最大化。最后,通过建立多微网模型,利用实例证明了所提优化调度方案可有效提高多微网系统的风光消纳率。     

风-光-火-蓄联合系统两阶段优化调度

由于间歇性能源出力具有不确定性,该文利用抽水蓄能容量大、响应速度快的优势,建立风-光-火-蓄两阶段动态调度模型。长时间尺度以总成本最低为目标,综合考量系统运行成本、SO₂、NO_X、PM排放量、弃风弃光量惩罚,来优化可控电源出力。短时间尺度以长时间尺度为基准,基于模型预测控制原理滚动求解出力增量,使抽蓄机组有功出力偏差最小,以增强调度的平滑性。最后根据东北某地区抽蓄机组实际数据及改进的IEEE-30节点系统仿真验证了该文所提模型的有效性,以此来降低系统的污染物排放水平,提升系统对风电、光伏的消纳能力。     

An optimum load management strategy for stand-alone photovoltaic power systems

The subject of load management for stand-alone photovoltaic (SAPV) power systems is addressed. The objective is to minimize the total life-cycle cost of the system while, at the same time, the battery is protected and the load priorities are observed. The first step in this approach involves a general load classification. The idea is to manipulate the controllable loads in order to reduce battery size. For this reason, optimum curves are obtained for the controllable loads. Then an optimum load management strategy is mathematically formulated. Finally, a tracking algorithm has been devised in order to implement the optimum load management scheme. The previously described method yields cost optimum SAPV systems. An illustrative example using data similar to the first village PV power system of Schuchuli, Arizona shows the practical application of the proposed optimum load management strategy.     

基于多元负荷预测误差的综合能源系统动态时间尺度调度策略

针对综合能源系统中多种复杂的能量耦合关系和负荷预测误差的变化,提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)和多元负荷预测误差的动态时间尺度调度策略.该策略结合负荷预测的平均绝对百分比误差(MAPE)曲线与调度员所要求的误差限值,动态地选择每个月适合于各类能量的最佳时间尺度.根据日前调度计划结果,在日内每个时间尺度上对相关设...