微电网储能多目标优化及功率平滑算法

以储能成本最低、可再生能源功率平衡优化效果最好、功率需求匹配最佳建立多目标模型,利用目标函数离差排序法确定各子目标权重系数,得到了储能的优化配置方法;提出一种平滑微电网内功率波动的实用算法,分析了各参数对功率平滑效果的影响。     

含复合储能微电网的多目标优化运行

针对包含光伏、液流电池和锂电池的并网型复合储能微电网,提出一种基于二人零和博弈权重系数法的多目标优化方法。为实现微电网可再生能源利用最大化、并网运行冲击最小,本文以微电网购电费用和联络线功率波动两者最小为目标建立多目标优化模型。为兼顾各个目标,提出基于二人零和博弈的加权系数法将该模型转化为单目标优化问题进行求解。根据一个实际微电网进行算例验证,结果表明该优化方法可有效提高微电网运行经济性,并有效减少联络线功率波动。     

考虑随机性的微电网日前调度与储能优化模型

针对微电网中可再生能源发电的随机性,以运行成本最小为优化目标,建立了微电网日前调度和储能优化的调度模型。首先,分别对传统发电机组和储能系统建立了确定性模型,并对可再生能源发电机组建立随机模型。然后,考虑到可再生能源发电机组的线性成本函数和传统发电机组的二次成本函数,并结合功率平衡和功率交换限制等约束条件建立了优化模型。通过不同成本函数的可再生能源发电机组和传统发电机进行了仿真。结果表明,该模型可以获得最优调度结果,同时实现储能电池的最优储能。     

平滑微电网联络线功率波动的储能系统容量优化方法

为了抑制高可再生能源渗透率并网微电网联络线功率波动对电网的不利影响,提出了用于控制微电网联络线功率输出的储能系统容量优化确定方法。在已知微电网可再生能源功率输出、负荷、可控电源额定功率及联络线功率控制目标的前提下,基于微电网平滑联络线功率所需可控功率输出的频谱分析结果,可优化选取满足联络线功率控制目标、微电网内部设备输出功率限制、储能系统效率及荷电状态运行约束的储能系统功率及容量。算例验证了所提方法的有效性。     

基于改进鲸鱼算法的微网复合储能系统容量优化配置

针对微电网中分布式电源存在的随机性与间歇性等特征,提出了一种微网复合储能容量优化配置的方法,以保证微电网经济可靠运行。该方法以复合储能系统全寿命周期成本最低、平滑可再生能源功率波动效果最好以及微网联络线利用率最高为目标,建立复合储能容量优化配置模型。在此模型的基础上,采用本文改进的差分进化鲸鱼算法求解得到复合储能系统容量最优配置。最后,通过算例将本文算法结果与基本的鲸鱼算法、粒子群算法进行对比,验证了差分进化鲸鱼算法可以更合理地配置复合储能容量,使风光功率波动得到更有效的平抑,同时微网联络线利用率也得到了提高,实现了资源的合理利用。     

考虑阶梯碳交易和需求响应的含氢储能的并网型微电网优化配置

针对低碳背景下并网型微电网的优化配置问题,提出了一种考虑阶梯碳交易和需求响应的含氢储能的并网型微电网优化配置方法。通过在规划模型中引入阶梯碳交易机制,降低微电网的碳排放;以可再生能源发电功率与负荷功率的差值绝对值之和最小为目标,利用负荷需求响应引导用户改变用能策略,促进可再生能源消纳,减少储能配置容量,进一步降低微电网的碳排放和经济成本;建立包含风力发电机、光伏阵列、柴油发电机、电解槽、储氢罐、燃料电池的并网型微电网的双层优化配置模型,上层模型以微电网等年值综合成本最小为优化目标,下层模型以微电网年运行成本和年碳交易成本之和最小为优化目标;采用遗传算法与混合整数线性规划相结合的方法对双层优化配置模型进行求解。算例结果验证了所建模型的合理性和有效性,能够为含氢储能的并网型微电网的容量配置提供参考。     

基于改进鲸鱼算法的混合储能系统容量优化配置

针对微电网中使用可再生能源的高随机性和间歇性等特征,提出了一种混合储能系统容量优化配置方法。该方法以混合储能系统成本最低、平抑可再生能源功率波动效果最优与电网联络线利用率最高为目标,通过建立混合储能容量优化配置模型并采用改进鲸鱼优化算法对所建立的模型进行求解得到最优混合储能系统容量优化配置。最终对比传统鲸鱼优化算法和传统粒子群算法来验证改进鲸鱼算法可以更合理地配置混合储能系统的容量,使可再生能源功率波动的平抑效果提高,同时也使微网联络线利用率变高,保证微电网可靠、经济地运行,进而实现资源的合理利用。     

多元复合储能在独立微电网中运行策略及容量优化研究

针对独立供电的微电网,分析后备电源电池储能、超级电容器、柴油机的运行策略,以此为基础提出微电网内考虑混合储能系统成本的最大化可再生能源利用率、最大化电池储能使用寿命和最大化因减少柴油机运行而减少的环境效益为优化目标函数的混合储能优化配置模型,并通过多变异位自适应遗传算法求得多元复合储能系统容量的优化配置。通过仿真计算验证所提策略的正确性与有效性。     

计及需求响应和风光不确定性的微电网多目标优化模型

微电网旨在实现发电侧的灵活性和可靠性并存,兼顾可再生能源利用和用能稳定,基于此目的,构建了一个多能源、多储能结构、多类型负荷耦合的微电网系统,提出一种考虑微电网补偿成本、弃能成本、运营收入的多目标优化模型,并引入需求响应模型优化储能和用户参与调峰。为解决微电网中风光出力的不确定性,对风力发电和光伏出力场景进行削减,通过决策分析表将多目标转化为单目标模型,应用粗糙集理论进行目标函数权重计算。算例分析结果显示：场景缩减能够克服风光出力不确定性对系统调度的影响;需求响应有助于解决源荷两侧匹配度差的问题;需求响应和储能系统的协作效应,可以提高系统的稳定性。     

计及蓄电池储能寿命影响的微电网日前调度优化

蓄电池储能是进行微电网日前调度需要综合考虑的重要单元。为了充分发挥蓄电池储能平抑可再生能源波动、调节系统峰谷差及减小系统备用的功能,需要综合考虑其剩余容量、充放电功率及充放电次数对蓄电池寿命的影响。文中通过推导得出了反应蓄电池每一次放电损耗的数学模型,并对其进行了适当简化,通过权重因子将其引入到日前调度优化的目标函数中;针对蓄电池储能约束条件时间上耦合的特点,文中将基于拉格朗日松弛和内点法的动态规划方法应用于模型求解;通过算例分析,表明了所述方法对微电网日前调度具有良好的优化效果。     

含电转气和混合储能的微能网双层滚动优化控制方法

微能网是实现多能互补的有效技术手段之一.以包含电转气和电池-超级电容器混合储能系统的电-热-气联供型微能网为研究对象,针对风光出力和负荷不确定性导致系统优化控制结果可信度较低的问题,基于模型预测控制的滚动优化思想,提出包含长时间尺度滚动优化层和短时间尺度实时滚动调整层的多时间尺度双层滚动优化控制方法.其中,上层以系统运...     

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。     

考虑季节特性及节点电压偏移的储能系统优化配置

考虑到可再生能源渗透率的增加以及储能装置的接入,研究了含可再生能源配电网的储能优化问题。选用蓄电池作为储能装置,建立了数学模型,并对含风电和光伏的配电系统进行储能优化配置,以系统的经济性和稳定性为优化目标,分别建立了单目标和多目标优化模型。采用改进粒子群优化算法,选择储能容量、储能功率和储能位置作为控制变量进行优化计算。最后结合不同季节风电、光伏和负荷的波动数据,选取含分布式电源的IEEE 33节点配电网系统,对其进行潮流计算及储能优化配置,由此验证了本文配置方法的有效性。     

考虑电/热/气耦合需求响应的多能微网多种储能容量综合优化配置

在多能微网中配置多种储能设备有利于平滑可再生能源波动性,提升供能可靠性和用能经济性。以含风光发电和电/热/气负荷的多能微网为研究对象,研究考虑电/热/气耦合需求响应的微能源网多种储能系统优化配置方法。首先,基于人体对温度的模糊度以及电负荷和气负荷的可转移特性建立耦合需求响应模型。在此基础上,以经济成本和碳排放量最小为目标,建立了基于耦合需求响应的多种储能容量综合规划的多目标优化模型。然后,采用自适应动态权重因子以适应规划场景的灵活多变。最后,通过算例比较了应用耦合需求响应以及配置储能系统前后多能微网的经济性以及碳排放量,从而验证了所提方法的有效性。     

马尔可夫预测的多目标优化储能系统平抑风电场功率波动

在高比例风电主导的可再生能源电力系统中,配置储能系统是缓解风电功率波动、实现削峰填谷、提高风电可调度性的有效解决方案。文中从大规模储能出力水平以及风电未来输出对当前储能运行影响的角度出发,设计了风储联合运行的多目标优化仿真模型。采用马尔可夫预测模型形成风功率未来输出评估,同时利用粒子群优化算法实时滚动优化风储并网功率,获得储能电池最优运行策略。利用某百兆瓦级风电场的典型风功率数据进行仿真,仿真结果表明所提方法平滑效果良好,避免了储能电池过度充放电,防止了储能电池进入死区的情况,提高了风储一体化系统的可靠性和经济性。     

电转氢作为灵活性资源的微网容量多目标优化配置

高比例可再生能源接入情形下,由于没有大电网的支撑,独立型微网的规划设计对灵活性水平提出了更高的要求。为了提高独立型微网接纳可再生能源的能力,将电转氢作为灵活性资源,以微网中风光机组容量和灵活性资源容量为决策变量,建立以微网年投资运行成本最低和静态灵活性水平最高为优化目标的多目标优化模型。针对风光及负荷长时间尺度的不确定性,采用X-means聚类得到风速、光照强度和负荷情况的典型场景;针对所建立的混合整数多目标规划模型,采用Tchebycheff法将多目标模型转化为多个单目标模型进行求解;针对求解一系列单目标问题得到的Pareto非劣解集,基于模糊熵权法和模糊隶属度构建排序指标,选择排序函数值最高的非劣解作为最优解。最后,基于MATLAB仿真对所提优化配置方法的正确性和合理性进行了验证。     

基于遗传算法的风-光互补发电系统的动态优化

风-光互补发电是一种新型的清洁能源,将为能源结构的调整和环境保护做出巨大贡献。但是,风-光互补发电系统具有强非线性和多目标性,很难建立精确的数学模型,用传统的方法很难对其进行动态管理。采用一种新的遗传算法,以风-光互补发电系统的发电成本最低为目标,并根据控制规则,可对风-光互补电场进行动态优化管理。结果表明,该算法能很好地跟踪负荷、风速及光照强度的变化,能有效地动态管理风-光互补发电系统,说明遗传算法在风-光互补发电系统的动态管理中是有效的。     

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。