基于改进灰狼优化算法的分布式能源系统优化调度

为了提高分布式能源系统（Distributed Energy System,DES）运行的经济性，以DES运行成本最小为目标函数，建立了基于改进灰狼优化（Improved Grey Wolf Optimization,IGWO）算法的分布式能源系统优化调度模型。采用Tent混沌映射和非线性调整收敛因子策略对灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization,GWO）进行改进，提高了算法的性能。利用某综合大楼分布式能源系统进行算例分析，并与其他优化算法的求解结果进行对比，结果表明，IGWO算法收敛时的迭代次数更少，收敛时间更短，与其他三种算法相比，运行成本最低，各项指标均优于其他优化算法，在此调度方案下，各分布式电源出力合理，验证了本文DES优化调度模型的正确性和求解方法的有效性。     

计及综合需求响应的综合能源系统优化调度

为提高系统运行的可靠性和经济性,在综合能源系统优化调度的基础上引入综合需求响应,利用不同形式能源间的相互转化关系,实现削峰填谷,提高能源利用效率。计及综合需求响应策略,建立了基于电价的电力负荷需求响应和基于激励的热负荷需求响应模型。并以运行成本最小为目标函数,提出了综合考虑供需平衡和供储能设备约束的综合能源系统调度模型。采用改进二阶振荡粒子群算法对模型进行求解。该算法在常规粒子群算法的基础上对速度迭代公式进行更新,克服了常规粒子群算法易陷入局部最优的问题。通过实际算例仿真,验证了所提出模型和求解算法的有效性。     

考虑可再生能源不确定性的综合能源系统优化调度方法

综合能源系统是实现可再生能源充分消纳和解决其不确定性的有效途径。专注于区域综合能源系统的优化调度问题,首先建立了以电为核心的综合能源系统优化调度模型,充分考虑高渗透率可再生能源的不确定性,分别在采暖期和空调期建立了系统运行约束模型、冷/热负荷供需平衡约束模型以及不确定性约束模型;其次采用具有良好全局搜索能力的粒子群算法作为调度模型求解算法;最后通过具体算例验证了该模型和算法可得到综合能源系统优化调度方案,并分析了可再生能源不确定性对调度方案经济性的影响,分析结果表明通过适当增加消纳备用可以有效避免因可再生能源不确定性引起的潜在经济损失。     

基于改进粒子群算法的火电机组经济优化调度

为了提高火电机组运行的经济性,以火电机组运行成本最小为目标函数,综合考虑火电机组运行过程中的 各项约束,利用收缩因子对粒子群算法进行改进,建立基于改进粒子群算法的火电机组经济优化调度模型,并采用 IEEE30节点系统进行算例分析,结果表明采用IPSO算法优化的火电机组最小运行成本为24.13万元,IPSO算法在 迭代次数和收敛精度上均优于PSO算法,验证了模型的正确性和实用性.     

区域综合能源系统优化调度方法

区域综合能源系统(integrated community energy system, ICES)可以充分利用可再生能源、提高综合系统能源利用效率。该文专注于ICES优化调度问题。首先建立了以电为核心的综合能源系统优化调度模型,优化目标包括经济性和环保性最优准则,基于可再生能源技术、节能技术以及电能替代技术的典型设备模型,分别在采暖期和空调期建立了系统运行约束模型,以及电和冷/热负荷供需平衡约束模型;采用具有良好全局搜索能力的粒子群算法（particle swarm optimization, PSO）作为调度模型求解算法。通过具体算例,验证本模型和算法,可得到经济性和环保性目标下的综合能源系统优化调度方案,同时分析了不同目标下调度方案存在统一和矛盾的原因。     

基于改进粒子群算法的多能微网多目标优化调度

为实现多能微网内部能源的灵活调用,减轻系统碳排放压力,文中提出了一种基于改进粒子群(particle swarm optimization, PSO)算法的多能微网多目标优化调度方法。建立了冷热电气多能微网模型,分析系统能源耦合机理并对设备进行数学建模;以微网运行成本与环境成本最小为目标,构建多能微网多目标优化调度模型;提出一种改进PSO算法,通过调整主要参数的迭代规则,并采用自适应粒子寻优策略加快收敛速度,提升寻优效果;仿真结果表明：与传统方法相比,所提基于改进PSO算法的多目标优化调度方法能够有效提升算法收敛速度、降低系统综合成本,兼顾其运行的经济性与环境友好性。     

交互能源机制下多区域综合能源系统能源共享协同调度

能源共享需求下多区域综合能源系统存在集中调度决策变量多、约束复杂、区域主体信息隐私难以保护,以及传统分布式算法收敛不光滑、收敛速度慢等问题。为此,设计了交互能源机制下地区系统运营商进行多区域能源管理的框架,建立了考虑新能源不确定性的能源共享日前调度随机优化模型,并构建了基于绝对值函数线性化的代理增广拉格朗日松弛算法进行求解。基于所提模型和算法,地区系统运营商根据各区域提交的初始供求信息制定区域间的交易价格,各区域以运行成本、碳排放成本、弃光成本最小为目标优化设备出力和能源交互量,并进行迭代出清。算例结果表明所提模型能够有效提升区域运行效益,提高新能源消纳,且所提算法较常用分布式算法在求解速度和求解质量方面更具优越性。     

基于需求响应的建筑楼宇综合能源系统优化调度

针对能耗高且增速快的建筑楼宇优化调度问题,构建了含光伏发电、冷热电联供系统、燃气锅炉和储能装置的建筑级综合能源系统。在对系统内各个能源设备进行建模分析的基础上,考虑需求响应补偿价,以建筑运行成本最低为目标函数,建立了基于需求响应的建筑级综合能源系统优化调度模型,采用基于云模型改进的粒子群算法对模型优化求解。引入算例进行仿真,对比是否参与需求响应的两种不同模式,以及云模型粒子群算法与基本粒子群算法的优化性能。结果表明,基于需求响应的云模型粒子群算法模式可有效节约建筑级综合能源系统运行成本,同时降低电网侧负荷峰谷差。     

基于分层次DBSCAN-VBSO算法的区域综合能源系统两阶段调度优化

构建了一种面向园区级区域综合能源系统的日前-实时两阶段经济性调度优化模型。建立了综合考虑系统各类运行成本的日前经济性调度模型;在日前调度基础上通过修正各个微源机组、储能的运行状态并考虑柔性负荷的需求响应,构建了实时调度优化模型;为求解上述调度优化模型,提出了一种分层次密度聚类的变异头脑风暴优化(DBSCAN-VBSO)算法,通过保持种群多样性以增强算法的优化性能和计算效率;对综合能源系统两阶段调度模型和求解算法进行仿真计算。算例结果表明:采用两阶段调度优化模型能够有效提高可再生能源利用率,降低系统运行成本。并且算例结果验证了分层次DBSCAN-VBSO算法在求解此类优化问题时的有效性和优越性。     

综合能源系统规划设计方法

本文研究综合能源系统的优化规划问题,以提高其综合能源利用效率。首先,建立了以电为核心的综合能源系统规划两层优化模型,系统运行调度优化模型以及系统规划优化模型,以系统优化运行指标作为系统规划优化的依据。该模型分别以经济性和环保性最优为目标,重点考虑了在采暖期和空调期综合能源系统的运行约束。其次,针对两层优化模型分别提出了适合的求解算法,禁忌搜索算法和粒子群算法。最后,给出算例验证本模型和算法可得到经济性和环保性目标下的综合能源系统优化规划方案。两种准则下的规划方案存在矛盾,经济性准则下倾向配置储能设备以充分利用分时电价,而环保性准则倾向配置其他高能效的供能设备。     

基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度

微电网优化调度作为智能电网优化的重要组成部分,对降低能耗、环境污染具有重要意义.微电网的发展目标既要满足电力供应的基本需求,又要提高经济效益和环境保护.对此,提出了一种综合考虑微电网系统运行成本和环境保护成本的并网模式下微电网多目标优化调度模型.同时采用改进的粒子群算法对优化模型进行求解.仿真结果表明,该模型可以有效降...     

基于随机森林和长短期记忆网络多元负荷预测的综合能源三层规划调度

针对综合能源系统负荷不确定性对规划和调度造成的高成本低效率问题,提出一种基于多元负荷预测的3层规划调度模型,主要包括预测层、规划层和调度层;基于随机森林回归网络和长短期记忆网络构建了多元负荷的长期和短期预测模型;以综合规划调度成本和调度运行成本最小为目标,采用改进粒子群算法和CPLEX求解器获取最优系统综合成本及配置方案;通过不同场景下的规划调度,分析了设备状态与系统成本。通过对比所构建的3层模型与常规双层模型的规划调度结果,证明了3层规划调度模型的经济性与可靠性。     

基于类电磁机制算法的综合能源系统多目标优化调度

针对综合能源系统低碳经济调度的优化问题,引入P2G设备提升系统的弃风消纳空间与低碳经济性,以运行成本与碳排放量为优化目标,建立含多种供能设备的综合能源系统多目标优化调度模型。模型的求解采用改进的类电磁机制算法,针对综合能源系统调度问题约束较为复杂,算法易陷入局部最优的问题,引入立方混沌初始化、差分进化策略和自适应权重因子,增强了算法的全局搜索能力与收敛性。结果表明,提出的IELM算法在全局最优解方面、收敛效率方面和操作适应性具有明显优势,P2G装置能有效提升系统的弃风消纳率与低碳经济成本。     

基于C-FS混合算法的微电网经济调度

为了引导储能设备进行深度充放电,提高其使用寿命,利用雨流计数法得到每次充放电对储能设备寿命的影响,建立起了考虑储能设备运行成本的微网经济调度模型。文中针对自由搜索算法(FS)收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,结合混沌理论和精英策略,提出了一种混沌自由搜索混合算法(C-FS)对微网经济调度模型进行求解。通过对14节点辐射状微网系统进行仿真分析,结果表明,考虑储能设备运行成本能有效提高储能设备使用寿命。同时,与传统算法相比,混沌自由搜索混合算法能迅速跳出局部最优解和快速收敛。     

含多个能源站的区域综合能源系统建模及协同优化运行策略

区域综合能源系统通过统一调度不同能源设备,协调优化电、气、冷、热多种能源系统来提高区域供能的经济性和环保性。但是多种能源的耦合提高了系统运行的复杂性,因此需要有效的优化方法来保证其运行经济性。通过分析多能源站区域综合能源系统结构,构建了区域综合能源系统模型。在此基础上,提出了一种以系统运行经济性为目标、包含多个能源站的区域综合能源系统协同优化调度方法。案例仿真结果显示,多能源站协同优化运行可以大幅提高区域综合能源系统运行的经济性。     

计及虚拟储能系统的区域综合能源系统优化调度策略

储能设备可以实现负荷的跨时段平移,在综合能源系统的经济稳定运行中能够起到重要作用。但当下储能投建费用较高,难以大规模应用。而通过优化用户侧可控负荷,可达到类似储能设备平移负荷的效果。从电能、热能2个角度出发,提出了利用用户侧虚拟储能的区域综合能源系统（regional integrated energy system,RIES）优化调度策略。首先基于电动汽车充电管理方法和楼宇蓄热特性,对电、热虚拟储能（virtual energy storage,VES）系统进行建模;进而将虚拟储能系统集成到考虑天气不确定性的区域综合能源系统调度模型中,该模型以降低能源系统日运行费用为优化目标,合理安排电动汽车充电并在温度舒适度范围内对建筑物室温进行调节,实现虚拟储能系统的充放能管理;最后以夏季系统用能场景为例,对优化模型进行仿真实证。仿真结果表明,虚拟储能设备可以起到负荷平移效果,削减储能配置容量。应用虚拟储能系统的区域综合能源系统优化调度模型可以在满足能源需求和温度舒适度的前提下降低系统日运行成本,提升系统运行稳定性。     

计及需求响应不确定性的园区综合能源系统日前经济优化调度

园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)通过多能互补可显著提升其运行经济性,然而园区可控资源响应的不确定性会给日前调度策略的制定带来挑战,为此提出了一种考虑综合需求响应及其不确定性的园区综合能源系统日前经济优化调度策略。文章首先运用三角模糊数描述光伏、负荷预测功率以及柔性负荷响应量的不确定性,建立计及不确定性的日前调度模型;然后以系统总运行成本最小为目标,对系统供需两侧可控资源进行协同优化,并根据模糊规划理论,将模糊期望约束和模糊机会约束等效转换为确定性约束形式便于求解;最后通过算例验证了所提策略通过综合需求响应可有效降低系统运行成本,并分析了模糊机会约束置信水平对系统运行成本的影响。     

基于改进蝙蝠算法的配电网分布式电源规划

合理规划接入电网的分布式电源能够提高能源利用效率,提高电力系统运行的经济性、灵活性和可靠性。建立了以分布式电源建设和运行总费用最小、系统网损最小、静态电压稳定指标最大为优化子目标的多目标规划模型。采用了一种新的仿生算法--蝙蝠算法,并针对蝙蝠算法的不足之处进行了改进,有效地解决了该算法易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题。通过14节点配电网测试系统进行了分布式电源选址和定容仿真分析。仿真结果表明,与传统的蝙蝠算法、粒子群算法相比,采用改进的蝙蝠算法能够更好、更快地得到分布式电源接入配电网的最优规划方案,验证了算法的正确性和可行性。     

基于智能单粒子算法的微电网经济调度

为充分消纳可再生能源,以分时电价为杠杆,通过经济调度手段,对微电网内分布式发电资源进行优化配置。在综合考虑各类分布式电源发电成本和环境成本的基础上,计及热电联供收益、电能交易收益、电价补贴等多项运行收益,建立微电网多目标经济函数。考虑储能系统在不同时间断面上的耦合性问题以及时移特性,结合分时电价、净负荷曲线进行预调度。考虑微电网实时调度的快速性要求,运用智能单粒子算法搜索调度变量的最优解,并与常规粒子群算法进行对比。算例分析了基于冬季典型日数据的微电网调度方案和各项经济指标,结果表明微电网调度模型、调度策略和优化算法合理有效。