含不同集群电动汽车的微电网优化调度

文章考虑微电网中的可再生能源出力,针对不接受微电网直接调度的电动汽车集群,提出一种基于等效负荷的实时电价策略进行电动汽车有序充、放电引导。该策略与微电网直接调度策略相结合,对不同集群电动汽车进行充、放电管理,并综合考虑环境效益、车主收益与微网运行状态,建立了以微电网综合运行成本最低、负荷波动最小为目标的优化模型,并用灰狼优化算法求解。优化结果表明,所提出的策略能够合理调度各可控发电单元,引导电动汽车有序充、放电,减少微电网运行成本,降低等效负荷的波动。     

考虑需求侧管理的光伏微电网多目标优化调度方法

针对考虑需求侧管理(DSM)的光伏微电网优化调度问题开展研究。首先,在对典型光伏微电网结构和运行状态进行简要分析的基础上,以系统总运行费用和储能循环电量最小为目标,综合考虑功率平衡、储能系统荷电状态(SOC)、负荷可转移的时间范围等约束条件,建立在分时电价和DSM机制下的光伏微电网多目标优化模型;其次,针对模型具有多目标、多约束和非线性等特点,提出基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的优化求解策略。最后,在Matlab平台上对不同场景下的具体算例进行仿真分析,获得光伏微电网优化调度问题的多组Pareto最优解集。通过分析不同日照条件下的典型调度方案,验证优化模型的合理性和有效性。     

考虑随机性的微电网日前调度与储能优化模型

针对微电网中可再生能源发电的随机性,以运行成本最小为优化目标,建立了微电网日前调度和储能优化的调度模型。首先,分别对传统发电机组和储能系统建立了确定性模型,并对可再生能源发电机组建立随机模型。然后,考虑到可再生能源发电机组的线性成本函数和传统发电机组的二次成本函数,并结合功率平衡和功率交换限制等约束条件建立了优化模型。通过不同成本函数的可再生能源发电机组和传统发电机进行了仿真。结果表明,该模型可以获得最优调度结果,同时实现储能电池的最优储能。     

考虑需求侧响应的微电网经济优化调度

为了解决微电网的经济最优调度问题,建立了微电网系统的分布式电源模型,引入需求侧响应模型,以平衡峰谷负荷的巨大差异;利用改进的内部搜索方法建立微电网系统模型,进行优化调度,并将其计算结果与典型调度策略进行比较,验证了改进算法的优越性。     

考虑电动汽车灵活储能的微电网双重激励优化调度北大核心CSCD

针对电力系统采用分时电价单一激励下电动汽车有序充电难以应对风力发电与日内负荷的供需变化,从而形成峰谷差的问题,提出一种基于电动汽车灵活储能的分时电价与动态碳配额双重激励调度策略。首先,根据蒙特卡洛对电动汽车充电负荷进行预测,并建立其电池损耗模型。在此基础上,根据日前预测中各个时段不同供电设备的出力以及碳排放与碳配额的占比,在考虑微电网发电成本以及用户期望荷电状态的前提下以微电网并网功率均方差最小和用户收益最大为优化目标。通过动态调整分时电价和阶梯碳价,并运用优化的灰狼算法对模型进行求解,制定出合理的充放电计划以充分发挥电动汽车作为柔性负荷的特点,从而实现平抑微电网负荷曲线波动的目的。最后,将所提策略与无激励和单一激励策略进行仿真分析对比,结果显示负荷峰谷差分别降低了30.1%和18.6%,验证了其有效性和优越性。同时车主用户收益的提高和碳排放量的降低,验证了电动汽车的环保特性需要与清洁能源协同发展。     

基于块坐标下降法的微网群日前联合优化调度

文章顾及微网群调度中心和微电网用户两类主体,建立一类含多个并列下层双层规划结构的微网群联合优化调度模型,上层以微网群调度中心总运行成本最小为优化目标,下层以各微电网用户运行成本最低为优化目标。首先,通过增广拉格朗日松弛法将原双层规划模型松弛;用块坐标下降法将松弛问题分解为多个子问题;然后,通过基于块坐标下降-不精确嵌套乘子法的双层循环求解模型,逐次逼近原问题的全局最优解;采用由松至紧的内循环容限值,以避免内循环计算代价过大的问题。算例的验证结果表明,文章所提的基于块坐标下降-不精确嵌套乘子法的双层循环求解模型,能有效求解微网群双层优化调度模型,为此类优化调度问题提供新的并行求解模式。     

基于猫群算法的风光储微电网电源容量优化配置研究

在风光储微电网中建立孤岛运行方式下风、光、储的容量优化配置模型,该模型以负荷缺电率作为微电网供电可靠性的约束条件,以微电网运行成本最小为目标函数.利用猫群算法对所提模型进行求解,确定出风电机组、光伏组件和蓄电池的最优容量配置方案.最后,通过算例证明了所提模型与方法的有效性.     

实时电价理论下含蓄电池的微电网系统运行优化

在实时电价理论指导下,针对微电网系统并网运行优化的问题,提出一种直观的启发式微电网并网运行优化调度策略。该策略根据分时电价机制将全天划分为峰、平、谷3种时段。根据当前调度时刻所处不同时段和蓄电池荷电状态所处的不同范围,建立分时段运行控制策略。在比较各微源实时电价与主网实时电价的基础上,设计阶梯性的蓄电池罚系数,并计入目标函数。采用Pareto寻优路径非支配排序遗传算法(POP NSGA-Ⅱ)优化可控型微源出力、蓄电池充放电及微电网与主网的交互功率,实现微电网对主网移峰填谷的作用,提高微电网运行的经济性。以一个典型的冷热电联供型微电网的日调度优化为算例,验证所提策略和模型的有效性。     

基于多目标粒子群算法的微电网优化调度

提出了一种经济与环保相协调的微电网优化调度模型,针对光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机以及蓄电池组成的微电网系统的优化问题进行研究,在满足系统约束条件下,建立了包含运行成本、可中断负荷补偿成本以及污染物处理费用的微电网多目标优化调度模型,并利用多目标粒子群算法（MOPSO）求解微电网优化调度问题,仿真结果表明该模型对微电网优化调度具有一定的指导作用。     

基于分时充电电价的电动汽车消纳风电的机组调度优化模型

随着风电的大规模入网,其间隙性和随机性导致弃风现象严重,电动汽车的快速发展为风电消纳提供了新途径。文章以风电消纳最多、负荷方差最小和火电机组发电成本最低为目标函数,综合考虑电力系统的功率供需平衡、火电机组和风电出力等约束条件,建立了基于分时充电电价的电动汽车消纳风电的机组调度优化模型。根据电动汽车负荷对充电电价的响应,得出电动汽车的充电负荷,进而得到电力系统总负荷,以此为基础采用分步优化的方法对模型进行求解。首先以负荷方差最小和风电消纳最多为目标,通过多目标遗传算法NSGA-II对风电出力进行优化;然后以火电机组的发电成本最低为目标对火电机组的出力进行优化,达成风火机组的联动调度。算例结果表明,对电动汽车实行分时充电电价能够提升风电的消纳能力,平滑负荷曲线,降低火电机组的发电成本。