计及源荷不确定性及需求响应的离网型微电网两阶段日前经济调度

离网型微电网在远洋海岛、偏远地区等有举足轻重的作用,但源荷不确定性对其稳定运行具有一定负面影响。为减轻日内调度压力,提出了一种适用于离网型微电网的两阶段日前调度模型。利用混沌相空间重构、多目标粒子群、数据驱动及线性规划等方法,通过灵活资源调控降低源荷不确定性所带来的弃风和失负荷等负面影响,可在降低调度成本的基础上,兼顾系统高效性及可靠性。第一阶段以微电网综合运行成本最低,可再生能源就地利用率最高及系统失负荷率最小为目标,建立了计及需求响应的离网型微电网多目标经济调度模型。第二阶段针对第一阶段调度后产生的弃风与失负荷,采用极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)及XGBoost构建了蓄电池消纳弃风模型和调频电源调度模型。最后通过仿真算例的对比表明,需求响应对于系统高效性的增强是以增加调度成本和降低负荷可靠性为代价的,相比之下,所提两阶段日前调度方法可在降低调度成本的基础上,同时兼顾系统高效性及可靠性,为偏远地区和海岛等地区的离网型微电网运行提供参考。     

基于联合虚拟储能系统的海岛微电网协同优化策略

可再生能源并网比例逐渐提高的同时，用户侧负荷也在逐年增长。微电网作为分布式新能源消纳的有效方式，其电力电量平衡也面临着巨大挑战。为充分发挥用户侧广义负荷的调控潜力，同时进一步考虑微网运营商、储能运营商以及可调节用户等市场主体参与电能交易时的利益分配问题，该文提出一种考虑虚拟储能系统的海岛微电网多主体博弈的优化调度策略。首先，根据空调负荷、电动汽车的运行特性，分析建筑物的蓄热特性以及电动汽车的充放电特性，建立一种包括空调负荷和电动汽车的联合虚拟储能系统。其次，考虑市场环境下源-荷-储三方利益诉求不同的问题，以微网运营商为领导者，储能运营商和用户为跟随者，构建各主体的交易模式和数学模型，建立一主多从的分布式协同优化模型。最后，通过算例验证所提方法的有效性，即在兼顾多主体利益的同时，能够有效减小峰谷差，减少区域电力系统对传统储能设备的依赖，从而节约投资成本。     

计及分布式储能的微电网群经济调度

为提高微电网群调度效率、减少微电网运行成本,首先构建了计及分布式储能的微电网群优化调度模型。该模型以包含风、光、储的3个子微网和网侧储能所构成的交流微电网作为调度对象。在满足功率平衡等约束条件下,对负荷侧储能充放电次数和单位时间内充放电功率进行限制;在考虑主网分时电价、系统发电成本,网侧储能放电成本条件下,采用遗传算法进行求解,得到计及分布式储能的微电网群经济调度方案,最终得到优化后的经济成本。算例计算结果表明,该运行调度模型可有效提高微电网群经济效益,从而验证了该模型的有效性。     

基于MOFA算法的微网系统优化调度

针对大规模电动汽车入网给微电网带来的影响,在并网运行方式下,以微电网运行成本、环境治理成本和电动汽车用户充放电成本的综合效益为目标,考虑电动汽车的时空分布特性,提出了分时电价下电动汽车有序充放电的调度方案。建立了包含风、光、储、燃料电池、微型燃气轮机、电动汽车及负荷的微网系统多目标经济调度模型,采用多目标萤火虫（MOFA）算法对调度模型进行求解,并与多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行对比。基于MATLAB平台,以某典型微电网系统为例进行仿真,调度周期为一天,算例结果验证了所提方案、模型和算法的有效性。     

考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略

针对住宅区微网中的电动汽车集群,提出一种考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略。将微网调度优化的过程分为负荷层和源储层,负荷层在保证用户满意度的前提下,利用电动汽车的储能特性平抑微网的负荷峰值,源储层先用可再生能源出力支持微网用电负荷,多余出力部分则通过电动汽车进行消纳,使得微网综合运行成本达到最低。然后,用改进蚁狮算法求解源储层模型,最后,通过算例进行验证。结果表明,相对于电动汽车无序充电,该策略大幅提升了微网运行的经济性、可靠性以及电动汽车用户的满意度。     

考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略

针对住宅区微网中的电动汽车集群,提出一种考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略。将微网调度优化的过程分为负荷层和源储层,负荷层在保证用户满意度的前提下,利用电动汽车的储能特性平抑微网的负荷峰值,源储层先用可再生能源出力支持微网用电负荷,多余出力部分则通过电动汽车进行消纳,使得微网综合运行成本达到最低。然后,用改进蚁狮算法求解源储层模型,最后,通过算例进行验证。结果表明,相对于电动汽车无序充电,该策略大幅提升了微网运行的经济性、可靠性以及电动汽车用户的满意度。     

基于风荷耦合特性的源荷储的优化调度

风电的随机性和波动性给电力系统的运行与控制带来了挑战。在研究新疆某地风电负荷数据的基础上得到了风荷耦合特性,基于此提出一种源荷储双层优化调度策略。上层优化模型以风电消纳最大为目标,通过风荷耦合特性确定工业负荷转移时段及容量,并得到常规机组的运行情况形成日前调度计划。下层优化模型以系统运行成本最优为目标,基于上层优化结果,通过调节常规机组出力及储能电站充放电功率来抑制风电波动。最后通过改进的粒子群算法求解模型验证了所提调度策略的有效性。     

基于时空互补特性的多能源源荷协调优化调度

传统的能源利用方式已无法解决高比例可再生能源并网问题。对此,本文利用多种能源之间的时空互补特性,将风、光、水、火与抽水蓄能、高载能负荷协调优化调度,建立以系统运行成本最小、可再生能源消纳最大化和净负荷波动最小为目标的多能源电力系统源荷协调双层调度模型,并采用改进的蝗虫优化算法和粒子群优化算法分别对上、下2层优化调度模型进行求解。通过对比算例中4个调度情景的计算结果,得出所提调度策略能够减小系统净负荷的波动性,提高新能源消纳水平,实现系统的经济运行,验证了该模型和所改进的算法的有效性。     

基于改进Nash-Q均衡迁移算法的源网荷储协同优化策略

为了充分发挥多类型储能资源的调度潜力,实现源网荷储协同优化调度,提出了计及电池储能、抽水蓄能、电动汽车的多类型储能调度策略。以低碳经济为目标,构建了考虑多主体博弈的源网荷储协同优化调度模型。为了在保证源网荷三侧整体利益的同时兼顾自身利益,基于Nash均衡理论,利用强化迁移学习技术,提出了一种基于改进Nash-Q的均衡迁移算法。利用K-means聚类使数据离散化,增设双结构经验池以提高样本利用率,从而有效提高了模型的泛化能力。基于实际区域电网的数据进行仿真验证,结果表明所提策略能有效降低系统的经济成本和碳处理费用,提高新能源消纳能力。     

基于改进布谷鸟算法的微电网源-荷-储功率优化调度

为实现微电网源网荷储的最优匹配,提出了一种计及需求侧响应的微电网有功功率调度模型。首先综合考虑系统运行约束、蓄电池运行约束和引入负荷响应补偿的用户满意度,以微电网经济性和环保性最优为目标函数,构建了包含风光发电、储能单元和负荷的微电网功率调度模型。进一步改进了布谷鸟搜索算法,并在4个典型场景下求解所提出的调度模型。通过算例验证模型和所提方法的有效性,结果表明：负荷响应与储能可以有效降低微网运行成本,通过可移负荷跨时段平移,实现负荷削峰填谷;同时,模型能根据不同的满意度要求提供相应的经济优化调度方案;此外,通过对比粒子群算法与布谷鸟算法,进一步验证了改进的布谷鸟算法性能更优。     

主动配电网源荷协调多目标阻塞调度

随着电动汽车的规模化发展,其所具备的灵活充放电时间转移能力,使得电动汽车充放电秩序的选择成为影响主动配电网出现负荷尖峰的一个重要因素,大量电动汽车无序集中用电,甚至会引起网络阻塞。文中基于中国电力市场的实际情形,结合电动汽车群充放电的柔性与主动配电网中可控分布式电源发电出力的灵活性,将电动汽车群、可控分布式电源,以及从大电网的购电量作为调度对象,以电动汽车群充放电费用最少和系统发电成本最低为目标,提出一种充放电服务费调整策略下的主动配电网源荷协调多目标阻塞调度模型。算例验证表明,所提出的阻塞调度策略可降低系统阻塞效应、提高电网运行安全性和经济性。     

基于协调负荷调度模型的蓄热采暖解耦方法

中国“三北”地区冬季受煤电机组供热期、水电机组枯水期、风电机组大发期的相互叠加影响,出现巨额弃风和环境污染问题。将具有可控特性的蓄热电采暖作为调峰调度资源,在调峰困难时段降低CHP强迫出力并实现移峰填谷,增加风电冬季上网空间,形成源荷互动的负荷调度模式。首先研究CHP机组电-热耦合特性,然后构建风电-蓄热补偿的热电解耦方案,以系统运营成本最小和系统污染排放量最小为目标建立多目标负荷调度模型,最后采用修正多目标粒子群算法对模型进行求解,通过小生境技术保持Pareto解集的多样性。算例结果表明所构建的电锅炉蓄热式调度方案可以有效消纳风电,达到环境和经济指标的综合最优,具有较好的应用前景。     

计及电动汽车与温控负荷需求响应的分层能源系统优化调度

针对电动汽车(electric vehicle,EV)大规模接入电网对电力系统带来的影响,构建了一种基于电动汽车及温控负荷需求响应的分层能源系统管理框架。受到激励的电动汽车集群(electric vehicles, EVs)和温控负荷集群(temperature-controlled load clusters, TCLs)能够快速响应负荷聚合商的调度策略,以此减少大量柔性负荷并网对电网产生的冲击。在基于卷积神经网络和长短期记忆网络混合模型对负荷进行预测的基础上,假设负荷聚合商可通过调度可控柔性负荷来减小实际负荷与预测负荷的误差,并根据制定的负荷调度策略与电力运营商之间进行点对点(peer to peer, P2P)电力交易,运用分布式优化方法求解双方可获得的最大利益。对于P2P交易以后剩余的能源需求,建立了系统运行成本、碳排放和风能溢出的多目标优化模型,采用集中优化的二代非支配排序遗传算法(non dominated sorting genetic algorithm-II, NSGA-Ⅱ)求解该模型的帕累托前沿,并在IEEE 30节点系统进行了算例验证。仿真结果表明,在所提出的能源优化调度策略下既能满足电动汽车和温控负荷的功率需求,也给电力系统带来了良好的经济效益和环境效益。     

基于源-荷匹配的区域电网风/光/储容量配比优化方法

合理优化风/光/储容量配比是实现大规模区域电网新能源高效利用的基础.提出一种基于源-荷匹配的区域电网风/光/储容量配比优化方法.首先,考虑了新能源与储能的运行特性、装机容量、新能源弃电率、新能源发电量占比等约束条件,建立以全网新能源发电量最大为目标的多区域风/光装机容量优化模型,并通过引入系统负荷匹配偏差约束来保证系统...     

基于风-光-蓄-火联合发电系统的多目标优化调度

针对风电、光伏出力的随机性、间歇性和波动性而导致其在大规模接入电网时对电网发电计划制定和调度产生的影响,提出了含风-光-蓄-火联合发电系统的多目标优化调度模型。利用抽水蓄能的抽蓄特性,将风电和光伏出力进行时空平移,使风-光-蓄联合出力转变为稳定可调度电源,具备削峰填谷的功能,与火电机组共同参与系统优化调度。以风-光-蓄联合出力最大、广义负荷波动最小和火电机组运行成本最小作为目标函数,建立多目标优化调度模型,通过多目标处理策略,使目标函数简化为2个,以降低问题维数;在求解阶段,利用分层求解思想,将模型划分为两层,分别采用混合整数规划方法和机组组合优化方法进行求解。10机测试系统仿真结果表明:所建模型可以提高风能和太阳能的利用率,缓解火电机组的调峰压力,大幅降低风电反调峰特性对电网的影响,从而保证电力系统安全、稳定、经济运行。     

计及电动汽车与温控负荷需求响应的分层能源系统优化调度

针对电动汽车(electric vehicle,EV)大规模接入电网对电力系统带来的影响,构建了一种基于电动汽车及温控负荷需求响应的分层能源系统管理框架。受到激励的电动汽车集群(electric vehicles, EVs)和温控负荷集群(temperature-controlled load clusters, TCLs)能够快速响应负荷聚合商的调度策略,以此减少大量柔性负荷并网对电网产生的冲击。在基于卷积神经网络和长短期记忆网络混合模型对负荷进行预测的基础上,假设负荷聚合商可通过调度可控柔性负荷来减小实际负荷与预测负荷的误差,并根据制定的负荷调度策略与电力运营商之间进行点对点(peer to peer, P2P)电力交易,运用分布式优化方法求解双方可获得的最大利益。对于P2P交易以后剩余的能源需求,建立了系统运行成本、碳排放和风能溢出的多目标优化模型,采用集中优化的二代非支配排序遗传算法(non dominated sorting genetic algorithm-II, NSGA-Ⅱ)求解该模型的帕累托前沿,并在IEEE 30节点系统进行了算例验证。仿真结果表明,在所提出的能源优化调度策略下既能满足电动汽车和温控负荷的功率需求,也给电力系统带来了良好的经济效益和环境效益。     

计及源网荷交互影响的区域电网热稳安全供电区间计算方法

新能源和负荷的不确定性与输电通道的潮流转移存在交互影响,区域电网供电能力呈现出强不确定性的特点。提出一种计及源网荷交互影响的区域电网热稳安全供电区间计算模型及其求解方法。采用安全供电区间来描述区域电网供电能力的分布范围,考虑新能源和负荷的不确定性,建立区域电网热稳安全供电区间的线性化模型。在输电通道安全运行约束中考虑可中断负荷参与调控的影响,挖掘区域电网的供电能力。实际电网的算例结果表明,不同源荷分布下的供电能力分布在一个较宽的范围,可中断负荷的分布和容量均对供电能力影响较大,验证了所提模型的正确性。     

风光储微电网并网联络线功率控制策略

主动配电网环境下,将发电具有间歇性和随机性特点的小风电、光伏发电与蓄电池组成微电网,协调控制其内的多个可再生发电单元使其成为发电功率分时恒定的发电单元或者负荷,既方便配电网对微电网群的调度和管理,又能促进分布式可再生能源的安全消纳。在综合考虑风光储微电网风速曲线和光照条件瞬时变化且储能容量配置较小等实际情况下,提出一种分层协调控制策略。首先根据每时段风速及光照强度预测信息给出了联络线分时交换功率的计算方法,上层中心控制器将该联络线交换功率参考值与上级主动配电网调度中心通信,制定分时联络线交换功率。上层中心控制器并依据此分时功率需求实现系统运行模式的选择及切换以及底层控制器的选择和管理。该分层控制策略实现了运行状态的无缝转换,保证了风光储微电网按照联络线交换功率需求输出,即联络线功率分时恒定。当微电网内风电和光伏输出的瞬时功率之和与联络线交换功率需求相差较大时,微电网内可能会出现部分弃风弃光。该文建立了风光储微电网仿真系统,仿真结果验证了所提策略的正确性与有效性。     

考虑风–光–光热联合直流外送的源–网–荷多时段优化调度方法

为解决西北地区大规模风光并网下电力系统的新能源弃电问题,提出一种考虑风–光–光热联合直流外送的源网荷多时段协调优化方法。首先,对源网荷三侧具备的调峰能力及其互补特性进行分析,充分利用源侧光热电站、网侧特高压直流联络线以及柔性负荷的灵活调节能力,提高风光资源利用率。其次,针对新能源、负荷预测精度日前–日内逐步提高的特点,结合源网荷三侧各类调峰资源具有不同响应速度的特性,并以系统综合运行成本最低为目标,构建源网荷日前–日内两阶段多时段优化调度方法;最后,以西北某省电网2025规划构造的算例仿真验证了该调度方法能够有效促进高比例新能源电网的风光消纳,降低系统运行成本。     

支撑电网黑启动的风光储新能源电站协调控制策略

针对局部风光资源丰富地区大停电黑启动的方案,首先建立了风光储新能源电站黑启动控制模型,研究其支撑电网黑启动的过程,储能系统作为主电源保证黑启动过程中系统电压和频率稳定。其次,提出了一种风光机组负荷跟踪功率协调控制策略,当风光出力不足时,风光机组采用最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)算法,储能系统作为主电源负责微电网功率的平衡;当风光出力足够时,风机根据光伏出力的变化进行减载运行,有效跟踪负荷功率变化,减少储能充电功率。该控制策略不但可减少储能系统充放电转换次数提高储能系统使用寿命,还能大大降低黑启动中储能系统配置容量,提高经济效益。最后,基于DIgSILENT/PowerFactory仿真平台搭建了风光储新能源电站控制模型,仿真验证了风光储新能源电站作为电网黑启动电源的可行性和所提控制策略的有效性。