基于细菌觅食算法的热电联产微电网经济环保优化调度

热电联产(CHP)系统具有高效、环保和经济等特点,能提高一次能源的利用率,具有良好的发展前景和应用价值。针对由光伏发电、风力发电、燃料电池、微型燃气轮机、辅助锅炉、蓄电池和热储能系统,以及热电负荷构成的热电联供型微电网系统,建立一个热电联产微电网模型。该模型考虑各种分布式电源的发电成本、环境成本和微电网设备维护成本,在满足微电网运行约束条件的基础上,优化微电网内不同分布式电源和储能系统的功率输出,使系统的总运行成本最小。从经济和环保方面分析了微电网的优化运行特性,针对发电成本和排放成本的不同权重,采用细菌觅食优化算法(BFOA)对模型进行求解,通过算例验证了数学模型与优化算法的正确性与可行性。     

计及需求响应及环保成本的含储热CHP与风电联合优化调度EI北大核心CSCD

清洁无污染的风力发电是解决全球能源危机的关键技术之一,但同时消纳难题也是制约其发展的主要因素。构建了考虑需求响应及环保成本的含储热热电联产(combined heatandpower,CHP)机组与风电联合发电优化调度模型,源侧采用储热装置打破CHP机组以热定电的耦合约束,荷侧融入需求响应来调整用户电负荷曲线。通过优化各机组出力以及电负荷需求曲线,提高风电并网消纳量,降低硫硝化合物排放量。该模型以系统运行成本最小为目标,综合考虑源侧环境保护税及荷侧用户用电满意度约束,通过CPLEX进行求解。最后,以IEEE-30节点系统为例进行分析,算例结果表明该模型在兼顾发电侧运行成本的同时保证了用户侧的用电质量,能有效促进风电消纳,减少污染物排放。     

考虑工业园区CHP机组动态约束的低碳经济调度

具备快速电出力调节能力的热电联产(combined heat and power,CHP)机组能够提升工业园区电热耦合系统运行灵活性,促进新能源消纳,降低碳排放压力。采用微分方程形式建立CHP动态约束能够详细描述变量的变化情况,在调度中考虑动态约束能够掌握机组运行状态,降低事故风险。为此,以考虑碳交易过程的工业园区最小成本为目标,建立考虑CHP动态约束的工业园区低碳经济调度模型。然后基于序贯法框架,采用有限元正交配置法对模拟层的微分代数方程进行离散,并采用改进自适应差分进化算法求解优化层非线性规划问题。算例结果表明,有限元正交配置法能够以较少的离散点数获得较为精确的结果,提升了求解效率,验证了具备快速电出力调节能力的CHP机组能有效提升工业园区低碳经济水平。     

计及需求响应及环保成本的含储热CHP与风电联合优化调度

清洁无污染的风力发电是解决全球能源危机的关键技术之一,但同时消纳难题也是制约其发展的主要因素。构建了考虑需求响应及环保成本的含储热热电联产(combined heatandpower,CHP)机组与风电联合发电优化调度模型,源侧采用储热装置打破CHP机组以热定电的耦合约束,荷侧融入需求响应来调整用户电负荷曲线。通过优化各机组出力以及电负荷需求曲线,提高风电并网消纳量,降低硫硝化合物排放量。该模型以系统运行成本最小为目标,综合考虑源侧环境保护税及荷侧用户用电满意度约束,通过CPLEX进行求解。最后,以IEEE-30节点系统为例进行分析,算例结果表明该模型在兼顾发电侧运行成本的同时保证了用户侧的用电质量,能有效促进风电消纳,减少污染物排放。     

微电网负荷优化分配

微电网因其发电形式多样、供电方式灵活而成为大电网的有益补充,但微电网的很多基础运行问题都与传统大电网有所不同,需要专门加以研究.研究了微电网的负荷优化分配问题,即在满足系统运行约束条件下优化微电网中微电源的出力,使系统总发电成本最小.分析建立了含有太阳能光伏发电、小型燃气轮机和储能装置的微电网负荷优化分配问题的数学模型,介绍了基于粒子群优化算法的数值求解方法,并通过算例验证了文中所提出方法的有效性.     

基于灵活热电比的区域综合能源系统多目标优化调度

针对热电联供(Combined Heat and Power,CHP)“以热定电”导致的弃风及运行成本较高问题,提出基于CHP灵活热电比的区域综合能源系统多目标优化调度方法。首先,采用补燃装置对CHP补燃,灵活调整各时段补燃率以使CHP热电比跟随风电出力态势,提高系统风电接纳水平与运行效益。然后,考虑补燃燃油的使用增加了系统排污,综合经济性与环保性建立区域综合能源系统多目标优化模型,通过层次分析法对各目标权重进行决策。最后,依托商业优化软件GAMS对建立的混合整数非线性规划问题进行求解。算例研究表明:对CHP热电比进行灵活调节,能够有效促进风电并网消纳、降低系统运行成本。多目标优化使CHP热电比兼顾系统经济性与环保性,较单目标而言更具优势。     

以换电站为负荷的微电网系统建模与优化

建立以换电站为负荷的微电网系统稳态模型,结合各发电单元和换电站的特点,以微电网系统运行成本最低为目标,以满足用户需求、发电单元和充放电功率平衡为约束条件,对微电网系统运行进行优化。采用粒子群优化算法进行模型求解,将微电网系统的运行成本设为适应度函数,将各发电单元出力及微电网与主网间的功率交换设为粒子位置。算例分析表明,通过对各发电单元出力进行优化,可以降低微电网运行成本,并充分发挥微电网削峰填谷能力。     

基于蝙蝠算法的微电网优化研究

针对微电网运行的多目标优化问题,提出了蝙蝠算法优化微电网的运行策略。首先建立微电网系统运行的数学模型,以微电网简化模型为研究对象,根据一年中不同典型日负荷情况,分别在其并网和离网状态下,以发电成本最低和环境污染费用最低为目标函数,使用蝙蝠算法对算例进行求解分析,对各个分布式电源在不同时刻的出力进行优化,使日综合发电成本最低,提高了微电网系统综合效益,验证了蝙蝠算法和微电网优化系统的可行性。     

计及多能耦合的区域综合能源系统最优能流计算

摘要：为了提高能源利用效率与实现能源清洁供应,区域综合能源系统已成为支撑能源转型的重要技术。研究掌握区域综合能源多能耦合机理,对未来实现系统的有序规划、运行具有重要研究意义。文中提出了一种区域综合能源系统中具有分布式能源的最优能流模型和方法。提出了基于能源集线器模型并充分考虑能耗（太阳能,燃料油,生物质能）的电力系统、天然气系统、热力系统的优化策略。采用基于内点法对区域综合能源系统模型进行求解。通过利用辅助燃烧设备（Supplemental firing equipment,SFE）调节热电联产（Combined heat and power,CHP）单元的热电比,建立了带有SFE的生物质能CHP模型,从而增加了CHP供能比例,最终实现了系统的经济运行。     

基于热电比可调模式的区域综合能源系统双层优化运行

目前基于能量枢纽(energy hub,EH)的区域综合能源系统的优化运行缺乏对EH内热电联产(combined heat and power,CHP)机组热电比可调的考虑,且在此类场景中参与需求侧响应的负荷种类单一。针对此状况,构建双层优化模型,建立EH机组内部能效特性与外部能源分配的联系,实现内部机组高效运行和外部能源经济分配。模型通过卡罗需-库恩-塔克条件(Karush-Kuhn-Tucker Conditions,KKT)将双层优化转换为单层优化,并用确定性优化软件求解。算例结果表明,EH双层优化运行模型可减少用能成本,提高用能效率。通过调节CHP热电比,同时利用广义弹性负荷参与响应,可以减小CHP热电比与区域内热电负荷比之间差距,从而提高CHP供能比例,实现区域综合能源系统高效经济运行。     

基于生物质热电混合供能的城镇综合能源双层优化

生物质发电相当于小型火电,单独发电时效率低,且现有研究对含生物质热电联产机组系统的优化调度关注较少。针对上述问题,提出了适用于城镇综合能源系统的多种新能源高效消纳的综合能源运行双层优化方法。通过补燃设备调整热天然气和生物质电联产机组的运行状态,建立可补燃生物质热电联产运行模型;研究了多个可补燃热电联产机组的联合控制,分别以综合供能费用和能源利用效率作为上下层优化目标,同时对热电联产机组间的能源分配调度和各热电联产机组内部运行状态进行优化,构建包含光伏生物质和天然气在内的区域能量枢纽双层优化模型。算例验证了可补燃的生物质热电混合供能对提高系统能效、降低供能费用的设计目标。     

含维变异的量子粒子群算法在无功优化中的应用

量子粒子群优化算法(QPSO)避免了粒子群算法(PSO)不能保证收敛到全局最优解这个缺点,认为粒子具有量子的行为,并且可以在整个可行解空间进行搜索。无功优化问题是带有离散变量的非线性、不连续、多约束、多变量的复杂优化问题。本文考虑到优化过程中避免陷入局部最优,应用含维变异QPSO算法并结合动态调整罚函数的方法来解决无功优化问题。并对标准IEEE-30节点系统进行仿真计算,并与QPSO、PSO、GA算法进行了比较,表明该算法能够获得更好的全局最优解。     

基于强引导粒子群与混沌优化的电力系统无功优化

为解决粒子群优化后期搜索速度较缓慢,易陷入局部最优的问题,提出一种基于强引导粒子群与混沌寻优相结合的电力系统无功优化算法,该算法在采用强引导型粒子群的基础上引入混沌优化以进一步提高全局寻优能力,即在粒子群算法的基础上引入强引导思想,在搜索初期,对粒子位置的更新加以引导,减少算法随机性以提高搜索效率。为进一步解决寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题,利用混沌优化具有"奇异吸引子"的特性,在解空间进一步搜索,两者的结合可以更有效地搜索到全局最优解。通过对某高压配电网的具体计算,最优降损率可以达到14.04%,节点最低电压从0.895 0 p.u.提高到0.995 6 p.u.,结果表明该算法应用在电力系统无功优化领域的可行性和有效性。     

基于改进PSO算法的电力系统无功优化

粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)算法是一种简便易行、收敛快速的演化计算方法,但该算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值的缺点。针对这些缺点,对原算法加以改进,引入了自适应的惯性系数和变异算子,提出了一种新的改进粒子群优化MPSO(Modified Particle Swarm Optimization)算法,并将其应用于电力系统无功优化,建立了相应的优化模型。对IEEE-14节点系统及某地区70节点实际电力系统进行了仿真计算,并与PSO算法作了比较,结果表明MPSO优化算法能有效地应用于电力系统无功优化．其全局收敛性能及收敛精度均较PSO算法有了一定程度的提高。     

基于多代理的实时电价机制下微网需求侧协同调控优化

为使微网中各元件稳定运行且经济效益提高,采用多代理技术对需求侧负荷、蓄电池以及发电侧微源进行协调控制,使微网中各代理间信息及时反馈,减少系统故障。其次在微网并网运行的实时电价机制下,制定蓄电池充放电控制策略,分析蓄电池输出功率特性,以协调一天内不同时刻的各微源出力。同时采用多Agent混沌粒子群优化算法对考虑用户满意度的微网经济运行模型进行求解。并通过算例对比分析以验证所提出的基于多代理协调控制的微网能有效提高运行效益。     

基于杜鹃算法的变压器全寿命周期成本优化研究

变压器运维方式影响其运行可靠性和检修费用,进而影响全寿命周期成本。因此,优化运维策略对降低全生命周期成本具有重要的意义。采用威布尔分布的故障概率模型,提出了寿命效率指数概念并建立寿命效率指数模型来定量衡量检修延长变压器运行寿命的作用。分析了变压器从设计、购置、维修直到退役的全寿命周期成本。以全寿命周期年均成本最低为目标函数,在运行可靠性、检修程度和寿命效率指数等约束条件下,将杜鹃算法用于运维策略中检修时间、检修程度和运行寿命参数寻优,并将优化结果与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)进行比较。结果表明杜鹃算法得出的结果更好,能进一步降低年均费用和提高寿命效率指数,可以为变压器实际运行与维护提供一定的参考依据。     

考虑风电消纳的综合能源系统“源-网-荷-储”协同优化运行

针对因传统的热电联产(Combined Heat and Power, CHP)"以热定电"运行方式导致的弃风问题,提出一种考虑风电消纳和运行经济效益的综合能源系统"源-网-荷-储"协同优化运行方法。在源侧通过热泵和储能设备解耦CHP"以热定电"运行约束,在网侧构建了稳态电-热潮流,在负荷侧考虑了综合需求响应,提升系统的风电消纳空间。系统以建设运行总成本最小为目标,考虑了能量平衡、稳态电-热潮流和CHP出力等约束条件,构建了考虑风电消纳的综合能源系统"源-网-荷-储"优化运行模型。最后,通过风机的33节点电网和8节点热网构成的综合能源系统验证所提方法的正确性和有效性。多场景仿真结果表明,该方法可有效提升风电消纳空间和系统经济效益。     

考虑热能动态平衡的含氢储能的综合能源系统热电优化

在综合能源系统中,电力系统和热力系统通过热电联产机组、电锅炉等装置耦合,对系统内电能和热能进行协调管理,可提高系统的运行灵活性,为系统消纳可再生能源提供新途径。为此,提出了一种考虑热能动态平衡的含氢储能的综合能源系统热电优化模型。首先,建立氢能系统模型,对系统内电解槽、氢燃料电池等设备进行精细化建模,挖掘氢能的利用潜力,提高了系统的运行经济性。然后,基于用户对室温要求的模糊性,引入热功率松弛项使热能保持动态平衡,提高了系统设备出力的灵活性。最后,以综合能源系统运行成本最低为目标函数,以能量平衡、网络安全为约束条件,建立综合能源系统热电优化模型。仿真结果表明,所提模型可在满足用户用能需要的同时降低系统的运行成本,提高风电消纳水平。     

计及电动汽车充电模式的主动配电网多目标优化重构

电动汽车的入网会影响到电网的经济性和安全性,而配电网重构是电网优化运行的有效措施。根据主动配电网(ADN)的特点,提出了含分布式电源(DG)和电动汽车充电的优化重构模型。通过有功网损灵敏度确定DG的安装位置和容量,构造出DG出力和EV充电的多时段概率模型。建立有功网损、电压偏移指标(VSI)和开关操作次数的多目标优化数学模型以确定系统的最佳重构方案,并在IEEE33节点标准配电系统中,采用引入小生境技术的改进多目标粒子群算法(IMPSO)进行计算,提高了算法的全局寻优能力。考虑了电动汽车无序充电和智能充电两种模式,对比不同场景下得出的结果,验证了该方法的实用性和有效性。