考虑电铁接入影响电网动态无功优化 问题及算法研究

在对电铁负荷进行采样平均的分时段处理基础上,利用内点法与基于老化首领及挑战者的粒子群相结合的优化算法(IPM-ALC-PSO),对电网动态无功优化问题进行分析。11 8系统算例和某实际系统的分析显示通过IPM-ALC-PSO交替求解的优化策略,不仅保证了算法的整体寻优效率,而且使系统电压在电铁负荷波动情况下均在合格范围之内,有效解决了电气化铁路接入后电网动态无功优化问题。     

考虑风电消纳的“风-网-EV充换电站”协同优化策略研究

为降低风电功率波动性、反调峰性对电网运行的不利影响,提出一种考虑风电消纳的“风-网-EV充换电站”协同优化调度策略。首先将火电作为可调节电源辅助风电上网,并通过碳交易机制促使火电系统在电网负荷低、弃风率高的时段,主动降低出力减碳运行,等效提升风电上网空间;然后在满足电网用电需求基础上,接入充换电站负荷进一步抑制风电功率波动,同时提升风电消纳量,以电网负荷峰谷差最小以及系统综合运行成本最优为目标函数,构建联合系统低碳经济运行模型;最后通过NSGA-Ⅱ算法对不同情景求解分析。结果表明：该策略能够有效降低系统运行成本、电网负荷峰谷差,提高电网风电消纳率。     

基于深度强化学习的大规模电动汽车充换电负荷优化调度

针对大规模充换电站的聚合优化调度问题,提出一种基于SAC深度强化学习的充换电负荷实时优化调度策略。该策略充分考虑了负荷调控过程中的用户因素、系统因素和市场因素,能够实现大规模电动汽车与各类电力系统主体的友好互动。首先,考虑充换电站的发展规模和调度性能建立联合运行框架;其次,提出考虑多重用户特征的可调性识别模型对电动汽车的实际可调性进行判断;进而,考虑充换电站优化调度的多重时空特征,构建不同场景下可调充换电负荷的优化调度模型;然后,基于SAC算法求解并网充换电负荷的实时调度方案;最后,以电动汽车聚合优化虚拟电厂负荷为例,验证了SAC算法应用于大规模电动汽车充换电负荷实时优化调度的经济性和高效性。     

基于纳什议价理论的微能-水网参与售电公司运行机制设计

为鼓励微能-水网积极参与售电公司运行,分别建立微能-水网与售电公司的优化模型,并分析各主体在远离最优运行点工况下的损失与收益情况.基于纳什议价理论,构建微能-水网参与售电公司运行的合作博弈模型,探究各实体间的利润分配方案.考虑到集中式求解算法的弊端,构建适用于该模型的分布式求解算法.算例分析结果验证了微能-水网参与售电公司运行对降低联盟整体运行成本的促进作用,以及所提利润分配方案对各主体经济性提升的有效性.     

基于双层优化的电-热综合能源系统调峰运行方法

针对高比例新能源并网引起的电网峰谷波动问题,提出了基于双层优化的电-热综合能源系统（IES）调峰运行方法。首先,分析了风光并网功率和综合需求响应（IDR）对负荷的影响,提出了源荷侧协同调峰的运行方法。其次,构建了双层优化调度的电-热IES模型,上层模型优化电网的负荷曲线,下层模型优化IES的运行经济性。最后,通过Gurobi求解器和深度确定性策略梯度（DDPG）算法联合求解双层优化模型。以某高校实际微能源系统为算例,验证了所提方法和模型的有效性。     

基于改进贪婪算法的多场景负荷组合优化

随着售电侧市场化竞争格局的逐步形成,售电公司通过负荷组合优化,在用户侧可以提高负荷率,降低购电成本,在供电侧可以提高设备利用率,降低线路损耗,提高电网安全运行水平和供电质量。针对不同发展阶段的售电公司如何根据电力负荷的互补性、多样性整合优化用户资源的问题,首先基于用户负荷特性分析,提出了分别在购售电利益、交易电量及综合负荷率最大的场景下用户负荷组合优化模型。其次,对贪婪搜索算法进行改进,引入随机因子,解决算法在初始估计和优化效果判定上的缺陷,提高了算法求解的质量与精度。最后采用改进贪婪搜索算法求解不同场景下的组合优化模型,验证了该算法在求解该组合优化问题时具有更强的搜索能力和适应性。     

多电网调峰负荷分配问题的目标函数选取与求解

大电网平台下,利用优质电源协调多个省级电网间差异负荷对缓解中国电力系统日益严重的调峰压力具有非常突出作用。针对现有网际协调方式和优化方法调峰效果不理想尤其局部时段范围内余荷频繁波动问题,提出一种基于电网理想余荷过程(简称理想解)的调峰建模方法。该方法采用N近邻平滑和分段平滑两种方式均化多个相邻时段余荷以构造理想解,并将计算余荷与理想解偏差最小作为优化目标,以尽可能平滑各电网局部负荷波动。采用邻域搜索算法进行模型求解,通过可变步长动态改变可行搜索区域,以改善收敛速度和结果质量。华东电网直调水火电系统的仿真调度实例表明,所提模型与算法能切实协调上海、江苏、浙江、安徽四省(市)的峰值负荷差异,得到较以往优化建模方法更合理的日调度运行结果。     

基于改进人工蜂群算法的区域电网储能系统能量管理优化策略

为提高新能源消纳水平及系统运行效率,需对储能系统充放电功率进行优化,以平抑功率波动,降低网络损耗,提高经济效益。基于源荷状态判断储能各时段充放电状态,以区域日网损降低收益、日高储低放套利收益及日环境效益最大为目标,综合考虑储能自身约束及网架潮流状态约束等条件,建立了区域电网储能能量管理优化模型。求解过程中提出了一种改进人工蜂群算法（improved artificial bee colony,IABC）,并针对吐鲁番区域网架结构及运行特点进行了建模仿真。结果表明,对储能进行能量管理优化可提升整体经济效益,且改进人工蜂群算法具有很好的全局搜索能力及收敛性。     

面向分布式电源消纳的配电网—配水网经济调度方法

配电网和配水网都是城市能源供应的关键基础设施。为了解决配水网中电水泵电费过高的问题,同时寻求一种提升配电网分布式可再生能源消纳水平的方法,文中将配电网与配水网通过电水泵互联耦合,成为一种水能互联系统,并提出了一种配电网—配水网联合优化调度方法。该方法使得系统中的电水泵可以集中在风机出力较大、电价较低的时段运行,在节省电费的同时有助于解决系统弃风量大的问题。构建算例对该方法进行验证,结果表明该方法可以有效提升系统风电消纳水平、显著降低整体运行成本,同时有助于改善水泵运行方式、提高配电网电压质量。配电网—配水网联合调度还依托于合理的蓄水池容量,合理的蓄水池容量可显著改善配电网—配水网联合调度运行的经济性。     

风储联合发电系统中储能系统的优化调度和配置

文章提出一种风储联合发电系统中储能系统的优化调度和配置方法,该方法可以在保证电网正常运行的前提下提升储能系统的套利收益,同时降低电网运行过程中的损耗的净现值。该方法首先基于蒙特卡罗法对系统中风电和负荷状态进行建模,以储能系统运营收益最大化为目标制定储能系统的调度运计划。然后在确定储能调度计划的基础上利用灰狼优化算法对系统中风机和储能设备进行配置以降低电网运行过程中整体损耗的净现值。通过仿真验证,该方法可以在满足风储联合发电系统正常运行的前提下兼顾储能设备运行商和电网公司的利润,同时保证了电网的安全性和经济型。     

基于改进人工蜂群算法的区域电网储能系统能量管理优化策略

为提高新能源消纳水平及系统运行效率,需对储能系统充放电功率进行优化,以平抑功率波动,降低网络损耗,提高经济效益。基于源荷状态判断储能各时段充放电状态,以区域日网损降低收益、日高储低放套利收益及日环境效益最大为目标,综合考虑储能自身约束及网架潮流状态约束等条件,建立了区域电网储能能量管理优化模型。求解过程中提出了一种改进人工蜂群算法（improved artificial bee colony,IABC）,并针对吐鲁番区域网架结构及运行特点进行了建模仿真。结果表明,对储能进行能量管理优化可提升整体经济效益,且改进人工蜂群算法具有很好的全局搜索能力及收敛性。     

计及需求侧响应日前-日内两阶段鲁棒备用优化

为增强电力系统应对不确定性因素的能力,提高电网运行效率,提出一种计及需求侧响应日前—日内两阶段鲁棒备用优化模型。一方面,在模型中协同优化价格型与激励型需求侧响应提高电网运行的灵活性;另一方面,综合考虑风电出力不确定性与电力设备N-k强迫停运,增强电力系统应对不确定性因素的鲁棒性。基于鲁棒模型对系统运行备用进行优化,最小化电网在最恶劣运行场景下的调整成本,保证电网的安全可靠运行,并采用列和约束生成算法对两阶段三层优化问题进行求解。修改的6节点系统与IEEE RTS-79测试系统算例验证了所提模型与算法的有效性。结果表明,综合考虑多重不确定性因素进行备用优化,可以提升电网应对极端运行场景的能力;同时,需求侧响应的实施可以大大提高电网运行的灵活性。其中,激励型需求侧响应通过直接控制负荷,对于增强电网运行鲁棒性的作用更加明显;而电价型需求侧响应在要求保障负荷供电的场景下更为适用。     

考虑三相负荷平衡的电动汽车有序充电策略

电动汽车负荷的大规模接入可能导致配电网出现三相不平衡问题,威胁电网安全经济运行。当前提出的大部分有序充电方法均针对等效的单相系统进行建模,忽略了三相不平衡问题的处理。文中提出一种考虑三相负荷平衡的电动汽车有序充电策略。算法外层运用三相前推回代法迭代修正节点电压,内层则通过求解一个电动汽车有序充电三相模型获得优化充电功率。通过调控电动汽车的充电功率及时段,可实现降低配电网网损以及三相之间负荷平衡的控制目标。仿真结果表明,所提出的有序充电策略可以有效避免电动汽车负荷大规模接入导致的三相不平衡现象,同时降低配电网网损、平抑负荷波动,保障电网安全经济运行。     

数据驱动下基于风电场景的多时间尺度调峰调度

<正>风电的并网应用需要解决如何提升其调峰能力以满足电网安全稳定运行要求的问题。为此,首先基于风电-负荷数据驱动建模建立了风电场、负荷及传统电源等多时间尺度场景库;然后基于数据驱动场景生成算法生成了历史、日内及实时时段调峰场景库;最后构建了风-火-储协同调峰模型并对其进行了算例分析,验证了所提模型的有效性。     

考虑风电时空特性和相对波动率的平衡成本分摊方法

针对我国持续提升风电消纳能力和实现可持续发展的目标，结合电力现货市场建设需求，研究和提出了考虑风电时空特性和相对负荷功率波动对系统运行影响的风电平衡成本分摊方法。借助“等电量-顺负荷”方法构造了零风电平衡成本等效场景，对系统进行日前优化调度，通过对比预测场景和等效场景优化调度的系统总运行成本，求解调度周期风电总平衡成本；在考虑各风电场空间分布及容量的基础上，建立了各风电场间的平衡成本分摊模型；提出了定量描述风电相对负荷波动功率时序演进特征的指标即分时段相对波动率，并给出相应的模型；基于分时段相对波动率获取局部波动影响因子对风电调度周期总平衡成本逐时段进行分摊，得到风电分时段平衡成本。以某含高比例风电地区网架结构为例，对不同风电并网容量、不同风电波动程度系统的分时段平衡成本进行了测算，验证了所提计算方法和模型的有效性。     

计及用户行为的电—气—热综合能源系统日前经济调度

针对电转气(P2G)设备接入的综合能源系统电、热负荷比例受到用户行为影响的问题,构建了计及用户行为的电—气—热综合能源系统两阶段日前经济调度模型。该模型以各时段实际预测负荷与目标负荷偏差之和最小和日负荷整体波动性最小为第一阶段优化目标,应用CPLEX求解器确定负荷响应下的电热负荷曲线;基于第一阶段确定的负荷,以系统综合采购费用最低为第二阶段优化目标,利用人群搜索者优化算法对该非线性优化问题进行求解。仿真算例设置了4个场景,对P2G、储能设备接入容量大小与系统经济性间的关系进行了定量和定性分析,验证了所提模型在风电消纳、系统经济运行方面的有效性。     

考虑光伏和电动汽车不确定性的配电网鲁棒经济调度

随着光伏等间歇性能源发电和电动汽车等随机负荷的大量接入,配电网运行调度中的不确定性因素增大,面临着更大挑战。本文首先建立了光伏电站出力和电动汽车充电站负荷的不确定波动特性模型,运用鲁棒优化的思想考虑配电网调度面临的不确定性因素,以网络损耗费用最大为极端场景,以极端场景下配电网总运行成本最小为目标函数,建立配电网鲁棒经济调度的Min-Max优化模型。通过采用Benders分解算法将Min-Max优化问题分解为主问题和子问题进行交替迭代求解,得到对于节点功率不确定波动具有鲁棒性的配电网经济调度方案。最后,以IEEE33节点系统为例进行仿真分析,并与确定性优化调度方法和场景法进行对比,仿真结果验证了所提出的鲁棒经济调度模型和求解算法的正确性和高效性。     

考虑风光与负荷时序特性的主动配电网分布式电源优化配置

主动配电网中分布式电源优化配置时,风光机组出力与负荷时序波动特性使场景过多,这既会增加模型求解的难度,也会影响优化配置结果。为此,首先引入戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI)结合K-means算法对全小时场景进行聚类缩减。然后,建立考虑风光与负荷时序特性的主动配电网双层优化配置模型,上层以系统年综合经济成本最优为目标,决策变量为风光机组接入配电网的位置及容量;下层以系统各时段运行电压水平最优为目标,决策变量为配电网主动管理措施下的运行成本;综合考虑风光机组时序出力和负荷侧时序响应,实现主动配电网分布式电源优化规划。最后,采用改进的自适应遗传算法对模型进行求解。IEEE 33节点系统算例表明,所提方法及模型在确保场景选取的多样性和合理性的同时,兼顾了风光机组出力与负荷时序波动特性,提高了系统运行水平,降低了系统运行成本。     

考虑风光与负荷时序特性的主动配电网分布式电源优化配置

主动配电网中分布式电源优化配置时,风光机组出力与负荷时序波动特性使场景过多,这既会增加模型求解的难度,也会影响优化配置结果。为此,首先引入戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI)结合K-means算法对全小时场景进行聚类缩减。然后,建立考虑风光与负荷时序特性的主动配电网双层优化配置模型,上层以系统年综合经济成本最优为目标,决策变量为风光机组接入配电网的位置及容量;下层以系统各时段运行电压水平最优为目标,决策变量为配电网主动管理措施下的运行成本;综合考虑风光机组时序出力和负荷侧时序响应,实现主动配电网分布式电源优化规划。最后,采用改进的自适应遗传算法对模型进行求解。IEEE 33节点系统算例表明,所提方法及模型在确保场景选取的多样性和合理性的同时,兼顾了风光机组出力与负荷时序波动特性,提高了系统运行水平,降低了系统运行成本。     

考虑场景联合概率的主动配电网运行重构策略

分布式能源的大规模接入与电动汽车的普及使主动配电网的潮流波动更加剧烈。并且随着智能电网中技术的发展,配电网动态重构的频率将会进一步提升。以减少网络损耗、优化网络潮流为目的,提出一种主动配电网运行重构策略。对配电网重构模型与各元素建模分析,考虑时空分布的EV负荷与计及出力波动的风电、光伏电源;采用多场景模拟技术针对EV负荷与DG出力预测的不确定性进行若干离散联合概率场景的分解;为了使原始非凸非线性问题能够求解,采用二阶锥松弛技术对其进行优化,将问题转化为混合整数二阶锥规划(MISOCP)问题。算例结果证实了所提模型的有效性、鲁棒性与准确性。