基于植物发电技术的分布式发电系统容量规划

针对当前生物质能源的发展现状,提出一种新型生物质能源利用技术,基于植物发电技术建立一种新的分布式发电系统模型,并对此类型分布式电源并网进行电源容量规划。首先介绍了植物发电技术,并结合相关研究成果总结了该技术的发展现状。其次,对植物发电电源进行基础建模,并进一步提出基于此技术的分布式发电系统数学模型;之后利用改进遗传算法对含植物发电电源的分布式发电系统的电源容量进行优化计算。最后,通过一个IEEE33节点算例进行仿真优化,得出最优规划方案,并验证所提出系统规划的可行性和有效性。     

风-光-沼可再生能源分布式发电系统电源规划

为了有效提高风–光–沼混合可再生能源分布式发电系统的可靠性和经济性,首先研究分析了风、光、沼各发电电源特点以及该分布式发电系统结构特征,并以此为基础建立了其系统电源规划的优化目标函数和约束条件函数等数学模型。由于改进的自适应遗传算法使用最优保存策略进化模型的选择算子、改进的自适应交叉算子和变异算子,来获得较优的全局搜索能力和较强的鲁棒性,所以采用该遗传算法对此分布式发电系统电源规划进行优化运算处理。最后选取某负荷中心的300 kW负荷总量为对象进行风–光–沼混合可再生能源分布式发电系统的电源规划模拟优化求解,算例结果验证了该方法的可行性和有效性,而且对其它类型可再生能源分布式发电系统电源规划有一定的指导意义。     

分布式可再生能源发电系统研究

为研究太阳能、风力等可再生能源的互补发电,提出了基于直流总线的小规模分布式发电系统的实验平台。该平台由太阳能发电、风力发电、蓄电池、飞轮、公用电网并网和负载等6个单元构成。各单元仅通过直流总线联接,自主控制。发电系统可在独立和并网两种运行模式之间在线自动平滑切换。其中,风力、太阳能发电单元成功实现了最大功率点追踪控制,飞轮单元有效补偿了直流总线电压的高频波动,电池单元解决了负载和发电单元之间的电力供需矛盾,并网单元解决了负载和发电系统之间的电力供需矛盾。通过实验验证,该发电系统在两种运行模式以及在运行模式切换时均能稳定、可靠地工作,直流总线的电压稳定在325～375V之间。     

一种新型的环保能源发电——分布式发电

随着人类社会和科技的不断进步，能源逐渐枯竭的矛盾日趋突出。在能源高增长、大需求与生态环保的几重压力下，能源界已将更多的目光投向一种环保、高效、灵活的发电方式——分布式发电。     

分布式发电供能系统若干问题研究

分布式发电供能技术是符合国家重大需求的重要研究课题。围绕高渗透率微网的复杂动态行为及安全高效运行这一重大问题,系统提出了分布式发电供能系统研究的4个方面的问题:微网运行特性及高渗透率下与大电网相互作用的机理;含微网新型配电系统的规划理论与方法;微网及含微网配电系统的保护与控制;分布式发电供能系统综合仿真与能量优化管理方法。并对各方面问题所涉及的研究方向进行了概括和展望。     

基于节能发电调度的机组中长期检修计划研究

节能发电调度对机组检修计划编排提出了新的要求,在新的调度模式下,应以能耗最低为原则寻求机组检修计划方案。建立了节能发电调度下机组检修计划模型,以系统在整个规划周期内总发电能耗最小为目标,保证各机组检修启动时段控制在可调整范围内,同时满足负荷及备用要求并考虑网络约束。给出了检修机会成本的概念,将能耗最低问题转化为检修机会成本最低问题,从而降低了原问题的求解难度。对标准遗传算法加以改进,较好解决了早熟等不足。通过对实际系统的仿真验证了模型和算法的有效性。     

分布式可再生能源发电公共信息模型扩展研究

分布式发电与大电网并网运行的方式被认为是未来电网的发展方向,为在传统配网的管理系统中增加相应的分布式电源管理和控制功能,对分布式发电系统的公共信息模型扩展进行研究。首先讨论以风力发电和光伏发电为主的分布式可再生能源发电系统特点和管理需求,对风力发电和光伏发电系统进行实体分析,然后遵照国际电工技术委员会颁布的IEC 61970标准中电力系统公共信息模型,提出风力发电和光伏发电的模型扩展,并使用统一建模语言描述扩展类及其具体属性。该模型扩展已应用于微电网实验室中央管理系统的开发设计,可为未来可能出现的含可再生发电单元的分布式发电与大电网DMS系统集成问题提供参考。     

基于分布式可再生能源发电的能源互联网系统

以分布式可再生能源发电为基础,构建可以实现实时、高速、双向的电力数据读取和可再生能源接入的能源互联网系统.能源互联网系统由智能能量管理系统、分布式可再生能源、储能装置、变流装置和智能终端等组成.智能能量管理系统提供了一个可视化的操作平台,除了可以实现常规的能量管理,还可以实现可再生能源的"即插即用",并根据系统需要,自主实现孤岛运行和并网之间的切换;储能装置在改善电能质量、提高系统稳定性、电源备用和提高经济效益方面具有重大的作用,是能源互联网系统不可缺少的组成部分;电力电子变压器的应用使可再生能源发电达到电网接入要求.最后确定了控制策略、电力电子变流技术和储能技术3个能源互联网的未来主要研究方向.     

可再生能源分布式发电系统建模综述

基于可再生能源的分布式发电是国民经济可持续发展战略和环境保护的重要组成部分,总结了包括PWM(Pulse Width Modulation,脉宽调制)变换器、风力发电单元(含恒速恒频异步风力发电机组、双馈风力发电机组和直驱式永磁同步风力发电机组)、太阳能光伏发电单元、各种储能单元(含蓄电池储能、超级电容器储能、飞轮储能及超导磁储能)、负荷及输电线路的分布式发电系统详细的稳态和暂态数学模型,模型的研究为进一步研究分布式发电系统及其并网运行特性提供理论基础。     

基于遗传算法的风光柴蓄复合发电系统优化设计

针对风光柴蓄复合发电系统的非线性特性，采用遗传算法和能量调度策略，以系统初期投资费用和运行费用最优为系统优化目标函数，结合实际工程系统的配置进行了优化设计，并选取与优化方案较接近的三种方案进行全年逐时仿真比较。实验结果表明，在满足用户负载要求的条件下，所采用的优化算法和策略正确，方案配置合理、经济、可行。     

Optimal Thermal Unit Commitment Integrated with Renewable Energy Sources Using Advanced Particle Swarm Optimization

This paper presents a methodology for solving generation planning problem for thermal units integrated with wind and solar energy systems. The renewable energy sources are included in this model due to their low electricity cost and positive effect on environment. The generation planning problem also known by unit commitment problem is solved by a genetic algorithm operated improved binary particle swarm optimization (PSO) algorithm. Unlike trivial PSO, this algorithm runs the refinement process through the solutions within multiple populations. Some genetic algorithm operators such as crossover, elitism, and mutation are stochastically applied within the higher potential solutions to generate new solutions for next population. The PSO includes a new variable for updating velocity in accordance with population best along with conventional particle best and global best. The algorithm performs effectively in various sized thermal power system with equivalent solar and wind energy system and is able to produce high quality (minimized production cost) solutions. The solution model is also beneficial for reconstructed deregulated power system. The simulation results show the effectiveness of this algorithm by comparing the outcome with several established methods. Copyright © 2009 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于改进遗传算法的电力系统机组优化组合

用遗传算法解决电力系统机组组合及机组间的负荷分配问题。在简单遗传算法基础上,提出了将自适应遗传算法应用于机组优化组合。该算法的交叉率随种群中的最大适应度值和每代种群的平均适应度值的变化而自动改变;变异率随适应度值和进化代数的变化而自动调节。通过对算例的计算分析表明,该算法与简单遗传算法相比具有更高的精度和收敛度。     

Operation Planning for High Unit Utilization in Distributed Energy Management System with Storage Devices

Suppose a special district (group) that is composed of multiple companies (agents) imposed energy demand. We have proposed a distributed energy management system (DEMS) that optimizes energy consumption of a group through energy trading in the group. In this paper, we propose an efficient operation planning method for DEMS with storage device. At first, we formulate the optimization problem for agents. Second, we propose a method to search a unit commitment state that depends on group composition. We confirmed that the proposed method enables efficient use of generators in groups.     

储能系统对含风电的机组组合问题影响分析

分析了储能系统对含风电的机组组合问题的影响,为提高电力系统运行的灵活性和降低风电波动性对机组组合问题的影响,在含风电的机组组合问题中引入储能系统.将含风电和储能系统的机组组合问题描述为混合整数凸规划形式,采用分支定界结合内点法进行求解.采用最优优先搜索和深度优先搜索相结合的搜索策略提高分支定界的搜索效率.通过10机系统算例分析,表明储能系统的引入可明显地降低风电波动性对机组组合问题的不利影响.     

考虑机组投运风险的发电和备用协调调度模型

针对机组组合中如何实现机组有功出力与备用容量协调调度的问题,建立了考虑机组投运风险的机组组合模型.讨论了考虑风电接入时模型的处理方法.采用基于条件期望值的求解方法,不仅能够控制系统的失负荷概率,还能在一定程度上限制失负荷事件的后果.通过仿真算例证实了其方法的显著优势,对电力系统机组组合优化调度问题有一定实用价值.     

分布式发电系统中无源滤波器的多目标优化

分布式电源接入系统多通过电力电子逆变器,会向系统注入谐波,影响电能质量.为抑制DG注入系统的谐波,建立了滤波器多目标数学优化模型,将滤波后电网谐波含量、无源滤波器的初期投资、无功功率补偿容量作为三个目标,并利用多目标遗传算法对无源滤波器的参数进行优化设计.算例表明,加装滤波装置对分布式电源注入系统的谐波有明显的改善,所提出的多目标模型有着一定的现实指导意义.     

大规模系统月度机组组合和安全校核算法

采用时序优化方式解决月度机组组合和电网安全校核问题,针对电力市场和节能调度模式,建立了优化数学模型。利用拉格朗日松弛算法进行月度720时段机组组合优化,利用非线性内点最优潮流算法进行电网安全校核。以IEEE RTS标准算例和中国华东电网为例进行大规模优化性能分析,结果表明该算法是解决大规模电力系统月度发电计划和电网安全校核的有效方法。     

综合考虑电力市场与节能调度的火电机组组合方案

从中国火电基本都是燃煤机组的国情出发,考虑在电力市场实行以后,调度中心不能直接从发电机组获得机组煤耗函数的具体情况,利用二氧化碳(CO2)的排放量函数代替能耗函数,设计了考虑电力市场与节能调度相互协调的机组组合模型,并利用拉格朗日松弛法对模型进行求解.利用发电机组报价体现机组的发电意愿,以及能耗反映电力系统降耗和减排的要求,依靠报价权重因子的迭代选取决定机组组合方案.利用测量数据依靠多项式曲线拟合技术对排放量函数进行逼近,分析了不同测量误差对机组组合的影响.计算结果表明,建立的机组组合模型与机组组合方案能较好地实现能耗指标与经济指标的相互协调,具有广阔的实际应用前景.     

面向节能发电调度的日前机组组合优化方法

节能发电调度是对电网优化调度机制的重大修改。机组组合是电网调度的重要环节,随着节能发电调度的逐步推广,需要结合中国国情研究新形势下机组组合模型与优化方法。提出一种求解电力系统机组组合的新方法,将机组组合问题分解为末状态和状态改变时间优化2个过程。基于节能发电调度通过多贪婪因子完善机组排序指标,利用贪婪算法确定机组组合初始解,进而结合深度优先算法遍历机组组合方案以保证问题优化的深度。10机24时段系统算例表明,该方法可有效处理机组组合各类约束条件及保证节能调度效果。