并网运行风/光/储微电网容量配置双目标优化

目前关于微网电源容量配置的研究主要针对独立运行情况,虽配置结果可保证系统运行的可靠性,但增加了冗余投资。针对并网运行的风/光/储微电网,制定了其运行策略,分别建立了微网经济性和供电可靠性模型,采用多目标模拟退火粒子群优化算法求取模型的最优解集,得到了微网中风力和光伏发电及储能系统容量配置方案。结果表明,相比于独立运行,在相同的可靠性要求下,以并网运行的角度配置风/光/储微电源容量关系,可明显降低微网投资成本。     

基于鸡群算法的微网经济运行优化

文中分析微网中微电源包括光伏发电、风力发电、微燃机、柴油发电机和燃料电池的电气特性,构建微电网优化运行的模型,以微网的经济成本和环境成本最小为目标函数,充分考虑了电压越限、功率平衡、微电源出力限制等约束条件,应用鸡群算法进行求解。解决了粒子群算法易早熟、易陷入局部最优解的问题。并通过典型的微网系统进行仿真分析,仿真结果验证了该算法的有效性。     

并网运行模式下微电网能量优化调度算法研究

微网与外部电网并网运行,互为补充,为用户带来了多方面的效益。由于不可控微电源出力的随机性与波动性,微电网并网运行时的优化运行受到很大影响。提出了计划层与实时层双层协调优化调度的算法,来解决微电网并网实时能量优化调度的问题。计划层根据微电源功率预测数据,采用改进粒子群算法进行微电网并网系统的经济优化运行;在计划层优化基础上,实时层根据不可控微电源以及负荷在实时功率与预测功率之间的误差,提出采用改进粒子群算法来进行实时优化调度,并将优化结果更新至计划层中各可控微电源及并网联络线的调度功率中。对一个典型的微电网并网系统进行调度算法仿真分析,验证了该方法的可行性与正确性。     

基于混合粒子群算法的分布式微网电源规划

将自然选择机理与粒子群算法结合应用到可再生能源分布式微网电源规划中,应用罚函数法引入约束条件,建立微网电源规划模型,以满足负荷、成本的需求。在实际算例中将混合粒子群算法与基本粒子群算法进行对比,说明了混合例子群算法在分布式微网电源规划中的有效性。     

孤岛和并网模式下的微网能量管理

针对微网运行时分布式电源的出力对微网经济性的影响,提出一种优化微网经济运行的能量管理模型。该模型在孤岛和并网两种模式下分别构建以系统运行成本最小为目标的目标函数,设计了经济运行策略,并采用粒子群优化算法进行求解,实现微网在孤岛和并网两种模式下的经济运行。以一个小型直流母线型微网系统为例,验证所提模型的有效性,验证结果表明,该能量管理模型能够有效实现微网的经济运行。     

基于带辅助搜索空间的改进二进制粒子群算法的微网经济负荷分配研究

研究了包括光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机、燃料电池在内的微网的发电特性,考虑电压越限、功率平衡、微电源出力限制等约束条件,建立了以发电经济成本最小、环境成本最小的多目标微网经济负荷分配模型。针对二进制粒子群算法易"早熟"、容易陷入局部最优解的缺点,构造辅助搜索空间,改进二进制粒子群算法来求解该复杂非线性优化问题。对孤岛运行模式下的一个小型的含多种微电源的微网系统算例进行研究,仿真结果验证了模型的正确性和算法的有效性。     

基于模糊粒子群算法的微网经济运行优化

基于含多种微源及储能的热电联产微网系统,提出了考虑储能系统模糊充放电策略的微电网调度方案,建立了将综合发电成本和环境成本考虑在内的微网经济运行数学模型。针对实际微网模型,基于模糊粒子群算法对该微网并网经济运行问题进行了寻优计算。结果表明,提出的基于模糊粒子群算法的并网调度经济运行策略以及储能充放电模糊控制策略,可有效应用于微网并网时的经济运行特性研究,具有有效性。     

基于改进BPSO算法的微网中微电源的组合优化

深入分析了微网中微电源包括光伏发电、风力发电、微燃机、柴油发电机和燃料电池的电气特性,构建了多种微电网优化运行的模型,以微网的经济成本和环境成本最小为多目标函数,充分考虑了电压越限、功率平衡、微电源出力限制等约束条件,并应用改进BPSO算法进行求解。通过构造辅助搜索空间,提出了改进BPSO算法,解决了二进制粒子群算法易"早熟"、容易陷入局部最优解的问题。并通过典型的微网系统进行仿真分析,仿真结果验证了该算法的有效性。     

变电站站用电系统中的微电网应用

针对目前微电网容量配置存在的问题,提出一种新的微网容量配置多目标优化方法,对微电网规划中的分布式电源容量和储能系统容量进行联合求解,同时进行优化配置。以1 000 kV变电站站用电系统为例,运用微电网规划设计软件DGPO分别对以光储微网系统、风储微网系统、风光储微网系统等3种系统作为变电站站用电系统的补充电源方案进行设计,推荐采用一种并网/离网运行的光储微网系统作为变电站站用电系统的补充电源。     

基于MPSO算法含电动汽车的微网优化调度

在保证微网系统安全稳定运行的前提下,考虑风光储等分布式电源及电动汽车等随机负荷并网,以微网最低综合运行成本为目标,建立了含电动汽车的多能互补微网优化模型。提出了一种改进粒子群算法（MPSO）,通过仿真分析证明了该方法在包含电动汽车等随机负荷的多能互补微网中,能够快速收敛得到最优运行方案,显著降低了微网运行的成本,具有较好的实际应用意义。     

考虑储能调度的可再生能源独立微电网电源规划

可再生能源发电的随机性以及储能调度的时序性,是对微电网电源规划的最大挑战,文章研究独立微电网中风/光/储能和可控电源的组合优化规划方法。以风电和光伏的历史数据挖掘为基础,建立马尔科夫链-蒙特卡洛模型,模拟风电和光伏出力时间序列;文中提出一种能够有效模拟源/储/荷日级调节行为,计算简单的运行调度策略,从而大幅降低了微电网长期运行模拟的计算量,构建了综合考虑可靠性和经济性的独立微电网电源优化配置模型,采用启发式搜索与自适应惯性权重粒子群算法相结合的电源优化配置求解算法进行求解,并以巴基斯坦某社区型独立微电网作为算例验证了所提模型和算法的有效性。     

含微电网的电力系统状态估计研究

分布式电源的接入不仅改变了电网的潮流分布和拓扑结构,而且使微电网系统的状态估计面临新的挑战。基于有限的实时量测和包含分布式电源节点的伪量测提出微电网状态估计量（MGSE）,并分别采用改进的传统加权最小二乘法（WLS）和粒子群智能算法（PSO）对微电网进行求解。利用Matlab对一典型欧洲低压微电网系统的状态估计进行仿真,验证了该估计量能准确地描述系统的状态,并比较了两种算法的优劣,为含微电网的电力系统预测控制和性能优化提供了基础。     

含电动汽车充电站的风光互补系统容量优化配置

电动汽车与新能源的综合利用是当前研究的热点问题。在微电网模式下,如何确定电动汽车充电基础设施与风光互补系统的容量配比,是值得探讨的问题。在考虑电动汽车用电需求的前提下,同时发挥电动汽车换电模式所具备的储能能力,以系统投资成本、运行成本和电量不足损失成本综合最低为目标,并考虑风光系统、充放电机和动力电池的约束条件,构造了一种含电动汽车充电站的风光互补系统容量优化配置模型。采用微分进化算法求解,可获得含风机、光伏电池、动力电池和充放电机的最优容量配置结果。最后,针对某地区的系统规划算例进行了求解与分析,结果验证了模型的合理性。     

基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法

并网光伏发电系统的故障穿越是大规模新能源接入电网和灵活调控的技术难题,针对传统光伏发电系统在电网故障条件下穿越控制策略的不足,提出一种基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法。在电网电压突变和跌落情况下能够快速地调整光伏发电系统的工作模式,以适应光伏阵列最大输出功率和并网逆变器额定容量以及最大输出电流的限制,具有稳定性强、跟踪速度快等优点。给出了控制策略总体架构,详细阐述了电网故障控制器运行模式切换策略,建立了模糊神经网络算法的数学模型和实现流程。最后,在Matlab/Simulink平台下搭建了系统仿真模型,仿真结果验证了所提出控制策略的有效性。     

引入聚类分析的光伏出力建模及其在可靠性评估中的应用

对光伏系统出力的建模是评估其容量价值及进行规划的前提,太阳辐照强度的随机性和波动性是其建模的难点。文中引入聚类分析理论,从数据挖掘的角度对光伏出力进行了建模,并将其用于含光伏发电的系统可靠性评估。首先,对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法进行了改进,解决了其对迭代初值敏感的问题。其次,利用改进的FCM算法对历史辐照数据进行了聚类分析,确定了聚类数和聚类中心,建立了太阳辐照的时序聚类模型。最后,基于所述模型和蒙特卡洛模拟(MCS)法提出了含光伏电站的发电系统可靠性评估方法。对IEEE-RTS测试系统的测试结果验证了所述模型和方法的有效性和高效性。     

基于PSASP的光伏发电系统建模及其并网对微电网电压质量的影响

首先对光伏发电系统发电原理、运行方式等进行了介绍,总结了光伏发电并网对电网影响的研究现状.其次,对光伏发电系统的电池特性进行简化,并基于PSASP仿真建立了光伏发电的电源模型;针对Benchmark模型,仿真了中压配网系统和低压微电网光伏发电接入情况;然后针对不同的天气条件,研究了不同形式的光伏发电系统接入对系统产生的稳态影响,以及不同容量的光伏发电系统接入对微电网稳态运行时电压质量的影响.最后提出了改善微电网电压质量的相关措施.     

储能提高微网稳定性的仿真实验分析

随着微网的快速发展,储能在微网中的作用越来越重要。以往的研究主要侧重于储能的全数字仿真,文中开展了基于RT-LAB的数模混合仿真,其中储能和光伏为动模装置。首先,分析了储能参与系统调频的作用;然后,应用储能平抑光伏功率波动,对比光伏平抑前后对系统的影响;再者,构建了基于PLC的能量管理平台,实现多类型储能之间的功率分配;最后,通过仿真实验验证了储能在提高微网稳定性中的作用。     

光伏与微型燃气轮机混合微网能量管理研究

在分析光伏发电和微型燃气轮机动态模型及运行特性的基础上,研究了光伏与微型燃气轮机混合微网能量管理策略。基于光伏与负荷功率波动的频率特性,提出了变步长时间序列法预测光伏与负荷功率,控制微型燃气轮机输出。为了保证混合微网运行的可靠性和提高蓄电池的运行效率和工作寿命,提出了模块化的储能蓄电池管理模型。混合微网并网运行时,利用可控的微型燃气轮机平滑光伏功率波动,使混合微网成为一个可调度的功率源;孤岛运行时,储能蓄电池与微型燃气轮机共同补偿光伏与负荷功率的差额,实现微网的稳定运行。采用PSCAD/EMTDC和Matlab联合仿真,证明了本文提出的能量管理策略的正确性,同时可有效减小储能设备配置容量。     

计及不确定性与节点边际容量成本的分布式光伏电源规划

从时序性与波动性两方面描述不确定性,构建了考虑不确定性的光伏电源（PV）出力模型与负荷模型。对配电网节点边际容量成本（LMCC）的分析推导与应用进行了改进,明确了含PV与不含PV的LMCC计算方法。利用序贯蒙特卡洛模拟法处理不确定性,利用LMCC的计算指导分布式光伏的选址定容,在此基础上考虑安全性、经济性等多方约束,构建了基于序贯蒙特卡洛模拟与节点边际容量成本的PV规划模型,提出了相应的算法流程。将模型应用于简单馈线分析与IEEE33节点系统规划,验证了方法的有效性;并初步探讨了电网公司针对PV可采取的运营策略,为后续研究指明了方向。     

计及光伏消纳率的分布式光伏电源双层多场景规划

针对当前配电网中由于分布式光伏电源规划不合理而导致较为严重的弃光问题,研究构建了新型计及光伏消纳率的分布式光伏电源双层多场景规划模型。其中外层规划模型以光伏投资者年净收益最大为目标优化光伏电源的安装容量,内层规划模型则以光伏年消纳率最大为目标对光伏电源的出力削减量进行优化。然后,基于多场景分析和改进K均值聚类方法进行场景缩减,并利用分子微分进化算法求解上述双层规划模型。最后以IEEE 33节点配电网系统为例进行计及光伏消纳率的分布式光伏电源规划,结果验证了所提规划模型及求解方法的优越性。