考虑微电网供电潜力的配电网孤岛划分

针对含微电网的配电网发生故障后恢复供电的孤岛划分问题,提出考虑微电网供电潜力的配电网多目标孤岛划分优化模型。首先提出了考虑微电网内间歇性电源与负荷随机性的基于风险电量的微电网供电潜力评估方法,在此基础上建立了以恢复供电的负荷加权和尽可能大、孤岛数尽可能少、孤岛平均供电综合置信度水平尽可能高为目标函数的配电网孤岛划分优化模型;通过比较单目标方向寻优所得非劣解构成的Pareto解集与理想目标的满意度距离,建立了求解多目标优化问题的优化方法。算例表明所提多目标孤岛划分模型与方法能够得到较为满意的供电恢复方案。     

考虑需求响应不确定性的光伏微电网储能系统优化配置

将分布式光伏以微电网的形式接入配电网运行是应对大规模分布式光伏并网问题的有效手段之一。以含储能装置和需求响应资源的并网型光伏微电网为研究对象,研究考虑价格型需求响应(Demand Response, DR)不确定性的并网型光伏微电网储能系统优化配置方法。首先,同时考虑价格需求弹性曲线和基线负荷不确定性对价格型DR不确定性的影响,建立了价格型DR响应量模糊模型。在此基础上,以用户负荷与光伏出力总差异最小为目标,建立了基于模糊机会约束规划的价格型DR优化运行模型。之后,以价格型DR的优化结果为基础,建立了基于模糊机会约束规划的并网型光伏微电网储能系统优化配置模型。通过对模糊机会约束的清晰等价处理,将模糊机会优化问题转换为确定性优化问题进行求解。最后,通过仿真算例验证了模型的有效性。     

考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度

针对目前并网型微电网实现资源协同优化,提高微电网运行的经济性与环保水平,建立了考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度模型。在微电网负荷侧考虑分时电价和新能源消纳来优化负荷曲线,并采用多重指标对优化方案进行评价,在微电网发电侧考虑碳排放限额,对微电网内部分布式电源进行优化调度以实现微电网综合运行成本最低的目标。采用混沌粒子群算法（chaosparticleswarmoptimization,CPSO）求解该优化问题,通过算例仿真分析了柔性负荷占比0%、10%、20%和不同碳排放量额度约束下的优化结果,验证了模型与算法的有效性。     

考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度

针对目前并网型微电网实现资源协同优化,提高微电网运行的经济性与环保水平,建立了考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度模型。在微电网负荷侧考虑分时电价和新能源消纳来优化负荷曲线,并采用多重指标对优化方案进行评价,在微电网发电侧考虑碳排放限额,对微电网内部分布式电源进行优化调度以实现微电网综合运行成本最低的目标。采用混沌粒子群算法（chaos particle swarm optimi-zation, CPSO）求解该优化问题,通过算例仿真分析了柔性负荷占比0%、10%、20%和不同碳排放量额度约束下的优化结果,验证了模型与算法的有效性。     

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。     

计划孤岛下考虑停电成本的微电网增配储能优化策略

为合理利用微电网储能资源,发挥储能系统的综合效用,提出微电网计划孤岛下考虑停电成本的增配储能优化策略。首先,建立考虑微电网负荷类型的停电损失模型,采用等微增率法则优化各类负荷的停电时间;然后,考虑不同时刻微电网风光出力和负荷需求不同,构建微电网计划停电典型运行场景;最后,以增配储能投资成本和切除负荷引起的停电损失之和最小为目标,以增配储能容量为决策量,建立微电网计划孤岛下考虑停电成本的储能优化配置模型,并采用粒子群算法进行求解。算例结果表明,所提方法能够在遵循负荷最优停电策略的框架下对储能容量经济增配方案做出合理决策。     

考虑负荷响应的海岛微电网优化配置

以可再生能源供能的微电网被认为是解决小型海岛供能问题的最优方式,降低海岛微电网投资成本是当前面临的现实问题。针对此,将需求侧资源处理为可以参与微网规划和运行的电源,用负荷响应参与度(demand response participation degree,DRPD)度量居民对负荷响应(demand response,DR)的接受程度,通过需求侧资源的DR来降低微网投资成本。为此,构建了考虑家居可时移负荷的海岛型微电网优化配置模型,并利用粒子群算法求解该模型最优配置。算例分析结果表明,DR有助于降低微网投资成本,DRPI与可时移电器功率越高,微电网投资成本越小。     

居民负荷需求响应参与度的物理影响因素分析

需求响应(Demand Response,DR)参与度是评价用户群体响应参与积极性与需求响应策略合理性的重要指标,也是电力相关部门更新DR策略的参考依据。在研究居民负荷响应模型的基础上,建立以居民负荷DR参与度最大为目标的需求响应概率优化模型;当需求响应范围足够大时,将所提概率优化模型等效为一系列混合整数规划问题,极大地降低了问题的求解难度,保证了最优解的全局唯一性;量化物理影响因素对DR参与度的作用,分析影响趋势及程度,结果表明:(1)能精准求解需求响应概率优化模型,获得DR参与度;(2)不同物理影响因素对DR参与度的作用趋势及程度各异,制定政策时需酌情考虑并调节分析。     

基于机会约束规划的孤岛模式下微电网动态经济调度

新能源出力波动、负荷预测误差等不确定性因素给孤岛模式下微电网经济调度带来了困难,采用安排发电及储能单元出力、新能源发电侧和负荷侧管理的方法,提出基于机会约束的孤岛模式下微电网动态经济调度模型。该模型将风光出力和负荷预测误差用随机变量表示,并以旋转备用满足的置信水平表征微电网的供电可靠性水平。将机会约束转化为其确定性等价类,推导出失负荷期望的数学表达式,并给出改进的粒子群优化算法以求解模型。算例分析结果验证了所提模型的合理性。     

基于粒子群优化算法的微电网微电源优化配置

提出一种基于粒子群优化算法的微电网微电源优化配置模型,并以权重系数法对其进行研究,得出在各个权重系数情况下各类微电源的最佳运行容量。以孤岛微电网系统为例,考虑了各类微电源的出力及它们之间的互补特性和微电网系统内各种负荷的不同敏感性。通过运用粒子群优化算法加以求解。仿真结果表明,优化配置方法可以满足负荷多样性需求情况下的微电网经济运行,可为微电网系统优化规划问题提供一定的参考。     

基于阶梯峰谷电价的微网柴油机组节能减排效益分析

提出了2种微网柴油机组的管理方式,综合考虑阶梯峰谷电价、不同类型负荷和分布式电源的时序特性、柴油机组运行特性,建立了用于微网柴油机组调度的优化模型。并以实际微网系统为例,分析了不同管理方式下的单位节能减排投资费用。采用粒子群算法对经济性相对较优的一种管理方式进行了优化,进一步降低了微网单位节能减排的投资费用。结果表明,柴油机组采用重要负荷缺额供电管理方式最优,可以为实际微网系统柴油机组建设容量及其管理方式提供参考。     

基于需求响应和多能互补的冷热电联产微网优化调度

兼顾电源侧多能互补与负荷侧需求响应（demand response,DR）是提升源荷侧协调发电能力的重要手段,可以促进电力削峰填谷,提高经济效益。针对冷、热、电负荷需求的随机性和不匹配性,考虑到人体对温度有一定的适应能力,文章将风、光发电机组与燃气轮机冷热电联产（combined cooling, heating and power,CCHP）系统结合,提出了一种基于综合需求响应的源荷协调CCHP微网,同时采用典型场景集考虑新能源出力的不确定性,建立优化调度模型。该模型以最小化系统经济成本为目标,利用免疫遗传算法求解,探讨了系统经济调度成本与不同需求响应模式以及温度偏差的关系,并对系统是否引入电加热设备进行讨论。算例分析表明,基于需求响应和多能互补的CCHP微网优化调度方法,能有效降低综合运行成本,具有显著的经济及社会价值。     

考虑可中断负荷的微网能量优化

建立能量模型协调优化微网可靠性与经济性对系统经济效益的提高至关重要.考虑在并网模式和孤岛模式下都将可中断负荷纳入微网能量管理,优化各分布式电源DG(distributed generation)出力,并网时还包括微网与主网交换功率,使微网投资运行费用和补偿停电损失费用之和最小.该模型不但考虑了微型燃气轮机热(冷)电联供的发电特性,而且将热(冷)能供给优化转化为电能供给优化统一求解,回避冷热价格对模型求解影响,简化微网综合供能模型.以一个微网系统算例验证了模型和算法的有效性,计算结果表明该方法不但能确保微网负荷的可靠、经济供电,也有利于主网整体经济供电能力的提高.     

基于复合粒子群算法的微电网能量管理策略

微网中的部分分布式能源的功率输出具备一定的随机和性间歇性,很大程度上影响了系统的供电稳定性和可靠性,因此,有效的对微网系统进行能量管理显得至关重要。以往的研究中,多采用优化算法在解决能量管理等问题,但其存在着陷入局部最优解等问题,为有效的解决上述问题,本文引入一种复合粒子群优化算法,综合考虑了微网运行过程的经济性、环保特性以及运行可靠性等要求,建立了微电网能量管理多目标优化数学模型,优化目标是运行成本及环境治理的费用最小。在满足功率平衡、分布式电源输出功率等约束条件下,对模型进行了求解,同时,预测系统内负荷需求的变化情况来确定微网的能量管理策略。通过仿真算例的分析验证改进算法的有效性。     

计及多类型需求响应资源的配电网分布式电源优化配置

近年来主动配电网运行中分布式电源与需求响应资源所占比重越来越大。为了充分利用配电网资源,主要研究间歇性分布式电源（DG）与配电网中多类型需求响应资源（DR）的协同规划。通过建立基于机会约束规划方法的双层优化模型,根据2种资源的出力特性,求解间歇性DG和DR的最优综合配置方案。最后通过在IEEE 34节点配电系统仿真得到灵活DR互动效果对DG配置的影响。仿真得出,DR资源调度可以在配网运行中可以改善弃风、切负荷、电压越限,从而提高了配网中DG接入能力;在峰谷差较大、电压越限、线路阻塞等不同应用场景下DR布局也会不同。所提模型为大规模需求响应资源参与配电网规划奠定了基础。     

考虑需求响应的CCHP系统中分布式电源的选址定容

以往对于冷/热/电联供(combined cooling heating and power,CCHP)系统的研究主要集中在其运行优化上,较少对系统中分布式电源(distributed generation,DG)的选址定容问题进行研究,更少有文献将基于价格与基于激励的需求响应(demand response,DR)综合考虑在系统中。该文利用CCHP系统的多能源互补特性,综合考虑基于价格与基于激励的需求响应,以分布式电源接入节点与接入容量为变量,提出了计及需求响应的分布式电源选址定容模型。首先,建立了CCHP系统热电耦合运行模型。其次,综合考虑负荷削减量、中断持续时间与中断时间因子等因素,提出了可中断负荷的单位电量补偿定价的方法。通过在目标函数中分析需求响应成本,使规划目标更为全面,从而节约投资。另外,综合基于激励与基于价格的需求响应作用,考虑用户对于电价、燃气价格、可中断负荷单位电量补偿定价的响应,定义了改进的价格弹性系数,并利用此系数对负荷预测进行修正。最后,通过基于邻域再搜索的改进粒子群算法(neighborhood re-dispatch particle swarm optimization,NR-PSO)对规划模型进行求解,并通过对某13节点综合园区系统的仿真分析,验证了所提模型及方法的有效性。     

基于遗传算法的微电网容量配置方法及软件开发

微电网容量配置研究的目的是在保证供电可靠性的同时,降低微电网系统的成本。借鉴现有分布式电源、储能和微电网的研究和运行经验,提出了一种微电网容量优化配置方法并开发了一套微电网规划设计软件。对于并网型微电网容量优化配置模型,综合考虑了输送功率、短路电流比、电压损耗、电压波动的系统约束,优化了遗传算法的搜索空间,保证了结果的合理性。针对孤岛型微电网和并网型微电网,制定了不同的能量控制策略,提高了算法的通用性。通过对江苏某微电网示范项目的规划设计,验证了方法的可行性和有效性。     

考虑多种分布式电源及其随机特性的配电网多目标扩展规划

为了增强新建配电网环网转供能力,提高供电可靠性,同时减小投资和运行维护成本,提出了一种分布式电源(DG)选址定容和多供电途径的网状新建配电网协调规划方法。该方法建立了考虑经济性、可靠性和稳定性的多目标优化模型,优化求解采用两层嵌套的粒子群算法。在规划中考虑了风电、光伏、燃气轮机、储能电池4种DG的选址和定容。针对输出功率不确定的DG,建立了概率模型,利用多状态系统理论,将随机性问题转化为确定性问题。最后以某开发区的实际配电系统为例,验证了所提模型和方法的合理性。     

面向用户需求的DG与配网网架多目标联合规划

考虑电力用户的多样化供电需求和可再生能源DG出力随机性,提出了面向用户需求的DG与配网网架多目标联合规划方法。根据用户对供电电压质量和可靠性等多样化的需求,对负荷需求整理分类;根据可再生能源DG出力的概率模型和机会约束规划方法,处理不确定性问题;以年社会成本、电压偏移率和用户停电缺失量综合最优为目标函数,建立了DG与配网网架多目标联合规划模型。基于pareto优化理论,采用多目标混合粒子群算法和熵权修正的AHP-TOPSIS多属性决策策略相结合的方法,求解模型。最后,利用算例验证所建模型的合理性和有效性。     

智能电网中用电感知的数据分析需求响应方案研究

在智能电网中,当前大部分需求响应(DR)管理方法在通过数据分析削减高峰负荷时,并未考虑到用户约束.针对此问题,提出了住宅负荷的数据分析需求响应(DADR)管理方案,以降低高峰负荷需求.提出的方法以从智能家居(SHs)采集的用电数据分析为基础,考虑到电器调节因子,电器优先级指标,电器限电优先级等因素.并基于这些因素,分别...