考虑相变储能与建筑蓄能特性的微网分布鲁棒优化调度

基于相变材料特性建立相变储能水箱热力学模型;分析建筑负荷特性,建立建筑室内温度动态模型;运用基于Wasserstein距离的分布鲁棒算法,建立风电预测误差不确定集。提出考虑相变储能与建筑蓄能特性的微网两阶段分布鲁棒优化调度模型。模型第1阶段是基于风电预测信息,制定日前调度计划,第2阶段考虑风电预测误差,在最恶劣概率分布条件下,获得日内调度计划。最后,运用算例分析相变储能水箱与建筑蓄能特性对风电消纳以及系统调度的影响,并验证分布鲁棒模型的有效性。     

考虑随机特性的独立微网储能裕度计算方法

依据含储能设备的独立微网的功能和运行特性,提出微网储能裕度的概念及考虑随机特性的微网储能裕度的计算方法,以便对微网负荷承载能力进行量化评估,并使微网在满足系统可靠性要求的同时合理调节储能设备的充放电。针对风电、光电及负荷的随机特性,在日前预测的基础上,建立考虑预测误差的风电、光伏出力和负荷的概率模型。提出一种基于场景生成和削减技术、储能设备充放电优化技术和弦截法的考虑随机特性的储能裕度计算方法。以某微网为例,验证了所提方法的有效性和准确性,并对蓄电池容量、出力限制和初始荷电状态等可能影响储能裕度的因素进行了分析。     

计及负荷储能特性的微网荷储协调联络线功率波动平抑策略

以微网整体参与市场交易为背景,计及直接控制负荷的储能特性,提出采用电池储能和直接负荷控制(DLC)协调的微网联络线功率波动平抑策略。将DLC视为储能资源的调控行为,建立基于负荷储能特性的DLC模型。在此基础上,以经济效益最大为目标,考虑DLC作用,基于两阶段随机规划优化微网短期交易行为。以经济性和不影响用户用能体验为原则,提出考虑负荷运行状态的微网联络线功率波动完全平抑方案。最后,通过仿真算例验证了所提策略的有效性。     

一种计及混合储能的微网能量优化控制策略

考虑风电出力随机性、波动性,为实现微网削峰填谷与功率波动抑制,提高系统运行经济性,提出一种计及混合储能的微网能量优化控制策略。策略包括能量优化与功率波动抑制两个阶段:在微网能量优化阶段,通过建立风电-储能联合运行调度模型,设计储能系统充放电罚函数,并以微网全天最大运行收益为目标建立目标函数,在长时间尺度条件下实现微网削峰填谷,同时提高系统运行经济性;在微网功率波动抑制阶段,采用基于变滤波时间系数的低通滤波算法,依据超级电容与蓄电池的实时荷电状态,将目标波动功率在混合储能系统中协同分配,实现短时间尺度下的风电出力波动平滑。算例分析验证了能量优化控制策略的正确性与有效性。     

考虑储能动态充放电效率特性的风储电站运行优化

风电与储能联合是提升风电场消纳的有效途径,而储能效率直接影响风储联合发电系统的消纳效果,但目前的常数效率模型对储能的效率特性刻画不够精细。以等效风电消纳量最大为目标,建立了考虑储能动态效率的风储联合发电系统运行优化模型。该模型考虑了储能在充放电运行功率不同时的效率变化,将动态效率以分段函数形式纳入混合整数线性优化模型。基于实际风电场运行数据进行了仿真分析,对比了在单一储能和混合储能场景下,常数效率和动态效率模型对风储联合发电系统消纳效果和运行功率的影响,证明了动态效率特性对最大化消纳具有显著影响,是风储联合发电系统运行优化中值得考虑的因素。     

基于自适应粒子群算法的直流微网能量优化管理

针对含储能原件的风电直流微网,提出考虑储能系统运行综合成本的能量管理优化模型。该模型将储能系统成本进行综合考量,实现系统的经济运行,通过约束条件的制定,保证系统运行安全性。采用自适应粒子群算法对能量优化管理模型进行求解,并基于MATLAB建立仿真模型,进行仿真验证。结果表明所提能量优化管理模型可有效降低混合储能系统综合成本,并可基于预测信息实现最佳运行参考节点的求取,实现直流微网系统经济、高效、稳定的运行目标。     

考虑压缩空气储能变工况特性的风储联合系统运行优化策略

压缩空气储能(compressed air energy storage, CAES)是实现电网削峰填谷、促进风电高效消纳的手段之一。然而,压缩空气储能效率在较大程度上取决于运行工况,其变工况特性直接影响风储联合系统的安全高效运行。以最大化风储系统运行收益为目标,建立了考虑压缩空气储能变工况特性的风储系统运行优化模型。该模型对压缩机、透平在变工况运行时的动态效率进行了准确刻画,并采用分段线性化方法将变工况特性纳入混合整数线性规划算法。算例结果表明,优化策略与压缩空气储能的变工况特性有直接关系;考虑运行约束和动态效率能更准确反映缩空气储能的实际运行状态,可为风储系统的运行决策提供依据。     

电力市场环境下风储联合运行系统的经济效益评估模型

储能装置与风力发电系统的联合运行已成为解决大规模风电并网的有效手段,基于风力发电特点、风储联合运行系统特性分析,构建了风储联系运行系统收益最大化评估模型。通过算例进行了风速预测准确度和储能容量对系统运行效率及经济效益影响的敏感性分析。研究结果表明,风速预测的高准确度和合理的储能容量能够实现风储联合运行系统最优的经济效益。     

风储共存于配网的动态优化潮流分析

为适应未来电网发展,在日前时间级,建立以向输电网购电量最小为目标的风储共存配网动态优化潮流的数学模型。该模型在配网原有条件的基础上,考虑了普通异步风电系统、双馈感应风电系统和蓄电池储能系统的特性和限制条件。基于GAMS平台,通过调用CONOPT求解器对该模型进行求解。以12节点风储共存的配网为例,对多种方式进行机制分析发现,普通异步风电系统、双馈感应风电系统和蓄电池储能系统共存于配网中运行时,可解决有功、无功和电压间存在相互牵制的矛盾,考虑风储运行特性的动态优化可更有效地接纳风电,使资源得到有效配置。     

基于多维度动态协调的大规模并网风电储能容量多指标优化配置策略

以并网风电与储能系统时空多维度上的耦合互动特性和风火储电力系统间动态协调机制的综合分析为基础,建立考虑风储系统功率传递与能量时空多维度输移特性、储能系统能量周期性循环与功率能量转移守恒规律、风火储系统互动耦合特征影响并兼顾其功率调节与能量输移双重效用的容量多指标优化配置数学模型。通过风火储电力系统仿真表明:所提出的多指标优化配置策略,不仅能合理量化风火电力系统中的储能容量配置,实现调节容量和风电功率输出特性间的协调,且可有效反映其时空多维度上的动态互济特征,充分利用清洁风电提高电力系统运行经济性。     

计及条件风险价值下基于合作博弈的多微网协同优化调度

伴随大规模弃风、弃光现象的出现,如何提高微网系统对可再生能源的消纳具有重要意义。首先,综合考虑热电联产、热泵、电储能以及热储能等设备建立了多微网系统的框架。其次,由于不同微网的风电出力、负荷需求以及设备参数具有异质性,考虑多个微网之间存在协同合作的可能,阐述了能源互补提高整体收益的本质。在此基础上,计及了微网间传输功率的限制,建立了基于合作博弈的多微网系统协同优化调度模型,并提出按微网交互贡献度分配的方法,克服了在微网群规模较大的场景下利用Shapely值分摊计算量大的不足。进一步,考虑到多微网内风电与负荷的不确定性,建立基于条件风险价值的随机规划模型。通过实例仿真分析可知,所提出的模型能够有效减少各微网调度成本以及微网合作联盟的调度总成本,同时减少对主网功率交互的影响,所考虑的条件风险价值也为多微网系统在经济效益与风险水平之间的权衡提供参考方案。     

基于分时电价机制的并网型微网多目标动态优化调度

针对并网条件下的微网优化调度问题,提出一种基于分时电价机制下的储能单元固定调度策略与可控微源动态优化调度相结合的微网运行调度方法。考虑系统功率平衡、失荷率及各种微源出力特性等主要约束,将储能蓄电池充放电折旧成本和与电网能量交换成本-收益计入运行经济成本,微网及电网侧发电污染物排放计入环境成本,建立了并网型微网多目标动态优化调度模型。并采用基于Tent映射混沌种群初始化方法和NDX交叉算子产生子代的多目标遗传算法NSGA-II优化系统内部可控微源出力。最后以风/光/柴/燃/储并网型微网系统进行算例仿真,验证所提模型合理性和求解方法的有效性。     

基于变寿命模型的改善风电可调度性的电池储能容量优化

基于风电接入技术准则和电网调度需求,对风电场日前调度功率值予以优化,并通过电池储能弥补实际风电出力与该调度参考值间的差值,从而改善风电的可调度性。从能量吞吐量角度出发,建立电池储能实际使用寿命评估模型。基于该模型,以风储联合系统年收益最大为目标,提出综合考虑风电调度功率优化和变寿命特性的电池储能容量优化模型。以某风电场年历史出力数据为例,对电池储能功率/电量容量进行协调优化,仿真结果验证了所提模型的有效性。     

多微网配电系统协调优化调度和经济运行研究

多微网系统由多个子微网构成,其控制策略较单微网系统更为复杂,针对多微网系统,提出了一种基于预测控制的多微网协调控制策略,根据微网的动态出力范围,考虑网损和负荷波动方差构建多目标优化函数,通过预测控制求得多微网协调因子的最优值,基于此最优值协调各微网之间的功率分配,从而维持整个微网电压和频率的稳定,并运用基于随机模拟的粒子群算法求解上层优化问题。仿真结果显示:基于多微网与电网合理的调度,可充分发挥微网"荷-源"双重特性的灵活调度,平滑负荷曲线并降低系统网损并可减轻负荷波动对电网影响以及可再生能源出力的不确定性。     

基于频谱分析的微网混合储能容量优化配置

为含多种分布式电源的微网系统配置适当容量的储能,可有效提高微网供电的可靠性和灵活性。针对风光互补独立微网系统,考虑储能设备的运行特性对其循环使用寿命的影响,对微网储能容量优化配置进行了研究。在对微网净负荷功率进行频谱分析的基础上,提出了协调蓄电池与超级电容器运行的微网系统功率分配策略。通过分析储能系统的成本结构,建立了以储能系统年综合最小成本为目标函数,同时考虑储能充放电功率、剩余电量等约束条件的微网混合储能容量优化模型。实例验证了所提方法的技术合理性和经济实用性,为微网储能规划设计提供了理论依据和技术支持。     

微网下风光储预测滚动协调优化策略

随着可再生能源并网以及微网技术的不断发展,研究微网下风光储协同控制变得日益重要。该文提出了一种预测滚动优化协调控制策略,该控制策略主要包括综合预测和滚动优化模块。综合预测模块通过超短期神经网络预测给出风电、光伏、负荷的功率预测结果;滚动优化模块考虑功率偏差软约束、风电和光伏出力约束、储能容量和功率二阶充放电模型,建立储能电池充放电次数最小以及剩余电量最大的优化模型,并利用贪心粒子群优化方法求解。仿真算例说明所提控制策略能够在兼顾微网功率偏差的基础上,有效限制储能充放电次数,避免储能过充过放,以提高储能的使用寿命。     

计及负荷可控性的微网储能容量优化配置

合理配置储能容量,是保证以可再生能源为主体电源的独立微网经济可靠运行的关键。基于微网地下水开采负荷的可控性,提出可再生能源/储能/负荷协调的微网系统功率分配策略。在此基础上,考虑蓄电池储能的运行特性对其寿命影响,提出微网电池储能的容量优化模型。以中国西北地区风光互补独立微网为例,对电池储能容量优化进行研究,仿真结果验证了所建模型的合理性。     

基于短期负荷预测的微网储能系统主动控制策略

提出了一种基于短期负荷预测的微网储能系统主动控制策略。采集了智能电表上的分布式电源出力和微网负荷数据,对微网中的负荷进行了短期预测。在考虑蓄电池容量、充放电特性以及充放电次数限制的条件下,主动控制储能系统的充放电,优化微网负荷曲线,实现了削峰填谷。通过采用上述控制策略,储能系统还可工作在静止无功补偿器状态,为微网提供无...     

区域电网分布式储能选址定容规划

分布式储能是解决新能源并网问题的有效手段,分布式储能的选址定容将影响储能系统效率、系统网损及投资成本等,因此有必要对分布式储能进行选址定容规划。文中提出一种分布式储能选址定容规划,具体策略是以电压稳定裕度为指标,选出部分系统电压稳定性弱的节点,进行预选址;然后在考虑储能设备充放电状态的基础上,针对负荷日特性曲线,设定储能系统的调度策略;并考虑负荷、风电、光伏时序特性,以有功网损为目标函数,利用粒子群算法寻优,优化储能充放电功率;最终确定分布式储能设备的位置及容量。文章最后采用新疆吐鲁番地区实际数据进行仿真,结果表明,分布式储能的接入可有效提高电压稳定性,降低系统网损,平抑负荷波动问题。     

融合虚拟储能系统的楼宇微网模型预测调控方法

提出一种融合虚拟储能系统的楼宇微网模型预测调控方法。将楼宇虚拟储能系统作为灵活可控单元集成到楼宇微网优化调控中,形成融合虚拟储能系统的楼宇微网模型预测调控框架;提出该楼宇微网模型的预测调控方法,以有限时段的反复滚动优化代替一次离线全时段优化,可有效解决可再生能源出力预测精度随时间尺度增加而下降的问题。在夏季制冷场景下,对两种典型楼宇微网系统的优化调控结果进行分析。该文提出的融合虚拟储能系统的楼宇微网模型预测调控方法可充分利用楼宇蓄热特性,挖掘楼宇参与微网优化调控的虚拟储能潜力,降低运行成本;同时可有效解决由可再生能源出力、负荷需求及实时电价预测误差导致的楼宇微网优化调控方案与实际运行场景偏差较大的问题,在预测不确定环境下具有较强的鲁棒性。