计及需求响应和热电联产的多微电网联盟优化调度方法

面对新一轮电力改革的持续推进,使得具有相同利益诉求的微电网主体考虑区域合作联盟形式以降低市场化风险。而为实现联盟内各微电网更高的收益以及运营经济性,搭建了含多种分布式资源的联盟系统架构,从而构建了多微电网日前优化的合作博弈模型。所提模型以最小化联盟运营成本为目标并采用分时调度策略,对包含储能、热电联产机组等多种分布式资源的运行状态实时决策。此外,合作模型中充分考虑需求响应机制和分时电价以实现微电网内部可转移负荷的实时优化调度。最后,采用Shapley算法依据联盟内各微电网成员对总体运营成本的边际贡献进行公平有效分摊。对包含3个微电网的联盟进行仿真分析表明,相比于单独交易策略,所提合作博弈模式下各微电网主体的经济效益均得到提升。     

多微电网系统的竞价机制设计

采用合作博弈理论解决多微电网之间竞价、收益分配的问题,同时提出微电网在市场中身份二重性的判断方法,使其售购电身份随实时电价、负荷需求变化。通过引入微电网报价矩阵,建立了买卖双方多个主体参与的竞价交易机制,利用包含约束条件的非线性规划函数对模型进行求解。以3个微电网构成多微电网系统为例进行仿真计算,结果表明:该模型实用可行并总能找到使交易总成本最小的策略组合;同时,该策略能激励微电网按真实成本报价,避免其投机行为。     

微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型

针对微电网中电动汽车充放电及风光荷预测误差带来的问题,提出一种在微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型,由日前调度计划和日内短期滚动优化调度构成。日前调度模型兼顾微电网与电动汽车车主双方利益,以微电网运行成本最低、所有电动汽车车主充电总成本最低为目标;滚动调度模型以实际等效负荷与日前调度计划中等效负荷匹配程度最大为目标,将实际车主充电总成本不大于日前计划车主充电总成本作为约束条件考虑。最后使用适用于电动汽车充电优化问题的灰狼优化算法求解,优化结果表明,微电网通过多时间尺度优化调度可以有效降低运行成本,并减小预测误差带来的影响,同时电动汽车车主也可以获得一定的经济利益。     

基于动态随机模型的微电网群能量管理方法

微电网可以协调调度分布式电源、储能装置和负荷,最大限度地利用可再生能源。文中以互联微电网群为研究对象,研究微电网间能量交易方法。针对微电网的动态随机因素,采用多时间尺度方法进行处理,包括日前调度和日内优化,提出微电网能量管理框架。然后建立微电网能量管理模型,包括日前调度模型和日内优化模型,确定其目标函数和约束条件,利用粒子群算法求解实现日经济成本最低,提高微电网群的经济性。选取3个微电网构成的微电网群系统进行算例分析,对所提动态随机模型、能量交易方法和能量管理模型进行验证和分析,仿真结果表明,文中所提微电网群能量交易方法能够有效提高微电网群的运行经济性。     

基于多代理的微电网需求响应机制研究

为了解决微电网电能产消和就近高效消纳的问题,提出了一种多代理微电网交易模型,实现微电网多层面运营主体的利益共赢及资源统筹.在此基础之上,考虑到微电网中负荷不确定性的问题,设计了需求响应机制并引入奖惩制度,既激励用户积极参与响应又避免用户逐利行为,指导用户合理用电.算例分析表明,本文所提机制能有效提高微电网的经济效益和环...     

计及传输损耗的微电网分布式最优能量 管理调度策略

针对包含传统发电机组、可再生能源发电机组、柔性负荷与基础负荷的独立微电网系统,提出一种计及线路传输损耗的微电网系统社会效益最大模型。该模型综合考虑了微电网功率平衡约束与节点功率上下限约束,建立Lagrange函数分析所求解优化问题的Kuhn-Tucker条件以确定协调方程,设计基于一致性算法的分布式能量管理调度策略,采用IEEE-9节点微电网系统的4个仿真算例验证分布式算法的正确性与有效性。     

计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略

随着负荷用户的大量增长,负荷侧可调资源逐渐增多,利用负荷侧需求响应资源参与微电网调度,以提升新能源消纳水平。为充分发挥需求响应资源调度潜力,优化用户侧负荷管理能力,提出一种计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略。首先根据不同需求响应资源响应特性进行划分,将价格型需求响应资源与激励型需求响应资源细分为5种类型,构建需求响应模型与调度时段进行匹配;其次,构建“日前-日内1 h-日内15 min”的微电网多时间尺度优化调度模型,对微电网内各类可调资源进行优化调度,并针对直接影响用户用电行为的实时可调资源建立优先级权重;最后,以福建地区某实际微电网为例,仿真验证了该模型的有效性。     

计及多时间尺度需求响应资源的微电网能量优化调度策略

随着电力体制改革的深入,用户侧微电网逐渐形成多方投资+集中管控的运营模式,研究计及运营商利益的微电网能量优化具有重要的现实意义。文章提出一种以运营商购售电收益最大化和需求响应补偿成本最小化为目标的微电网能量优化调度策略。该策略计及需求响应多时间尺度特性,将集群空调和集群电动汽车2种需求响应资源纳入日前-日内-实时3种时间尺度调度计划中,并根据各阶段可再生能源预测信息以及电价信号,逐级优化储能出力和需求响应供应量,实现运营商的全局利益最大化。负荷聚集商基于集群空调和集群电动汽车的控制模型预测各时段可控负荷容量并实时响应调度指令。最后,通过算例验证本文所提调度策略的有效性。     

考虑预测误差下孤岛直流微电网的经济调度策略

基于新能源发电单元的不确定性和电动汽车的灵活性,提出了一种最小化运行维护成本的孤岛直流微电网经济调度策略.建立了孤岛直流微电网的优化调度模型,该模型包含日前经济调度和日内调度两阶段.日前调度阶段以运行维护成本最小为目标调度可控单元,确定日内调度阶段可调负荷和电动汽车有序充放电功率;日内阶段考虑新能源发电的预测误差,以日...     

考虑安全约束的交直流配电网多利益主体完全信息动态博弈与协同调度方法

基于一种包含配电网运营商、微电网和负荷聚合商等利益主体的交直流配电网结构,提出了考虑多利益主体参与下的交直流配电网完全信息动态博弈与协同调度策略。在对交直流配电网中各利益主体的权益、责任和可调度资源分析的基础上,得到了交直流配电网中多利益主体的收益函数,并建立了考虑需求响应、可控分布式电源和电压源换流器等调度资源的运行约束模型。提出了一种将配电网运营商定价权分散为各利益主体议价权,同时保留配电网运营商调度权的完全信息动态博弈机制。再针对该博弈问题,提出了一种结合动态博弈粒子群优化算法和线性规划的动态博弈问题求解方法。通过仿真验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,相较于传统交直流配电网的调度机制,采用动态博弈与协同调度机制后,各参与人的收益与其掌握资源数量的相关性增强,配电网的社会总效益有所增加,弃风、弃光与向主网倒送功率的现象减少,提升了市场公平性和系统经济性、环保性。     

可交易能源框架下的微网群动态电能交易策略

为促进微网间的能量互济和协调控制以及平抑微网与配网之间的功率波动，文章提出了可交易能源（transactive energy，TE）框架下的微网群动态电能交易策略。首先，设计了基于可交易能源平台的微网群电能交易结构，保证了市场参与者的隐私安全，提高了电能交易的灵活性；其次，构建了微网群动态电能交易模型，以计及储能电池退化成本和可控负荷调度补偿成本的微网成本最低为目标优化电能报价，以微网群电能交易成本最低为目标优化电能交易量，通过多轮竞价以协调微网间的电能交易，促进系统供需平衡，减小微网与配网之间的交互功率；最后通过3个互联的微网分析验证所提策略的有效性和经济性。     

考虑风电随机性的微网多时间尺度能量优化调度

提出了考虑风电随机性的微网多时间尺度能量优化调度模型,实现了微网日前调度计划和实时调整之间的协调优化调度。该模型的日前调度部分以微网经济运行为目标,考虑风电出力的随机性,利用多场景方法提高了微网适应风电出力随机性的灵活性。在实时运行调整环节,利用响应速度较快的可控负荷消纳风电出力波动,使微网和外部电网的功率交换遵循日前调度计划,保证日前调度计划的有效性。该多时间尺度调度模型通过优化协调各种设备的运行,实现微网经济运行的同时,很好地消纳了风电随机性给外部电网带来的影响,实现了含风力发电微网对外部电网的可调度性。算例仿真验证了该模型的有效性。     

美国电力市场中的金融交易模式

介绍了在美国电力市场中,为了规避价格风险而设计的日前市场和实时市场双结算体系,以及双边交易和电力金融期货的交易结算模式,分析了其对电力市场的稳定和电力系统运行的作用,揭示了其规避风险和适应电力系统实际运行的原因,并指出,日前市场、双边交易和电力金融产品等非实时电力交易是为适应电力商品的特殊性而提出的金融交易模式。最后对我国的电力市场交易的发展提出了建议。     

基于模型预测控制的微电网多时间尺度需求响应资源优化调度

为了解决微电网自身分布式能源就地消纳及参与上层电网需求响应的功率调度问题,提出一种微电网多时间尺度需求响应资源优化调度方法。建立了微电网多时间尺度需求响应调度框架,结合微电网的运行成本和需求响应补偿收益建立了日前最优经济调度模型;为了校正可再生能源和负荷的预测偏差,基于模型预测控制(MPC)方法建立了以联络线功率偏差和储能荷电状态(SOC)偏差最小为目标的日内滚动优化调度模型,通过引入可调容量比例因子考虑了微电网联络线功率的调节能力,保证微电网在消纳可再生能源的同时具备一定的可调容量;以实际微电网示范工程为例分析验证了所提方法的有效性和可行性,实验结果表明所提框架可使微电网有效地参与短时需求响应市场。     

日前和实时市场中发电商多目标二层规划竞价策略

由日前和实时市场组成的2市场交易机制是目前普遍存在的电力市场交易机制,在2市场中发电商的电量分配和竞价决策以及风险评估等都是受到广泛关注的问题。指出了现有文献在借鉴经济学和金融学的理论模型来研究多交易市场中发电商竞价策略时存在的问题。首先在分析了发电商竞价结果的概率分布之后,提出了发电商竞价成功概率分布函数的概念。然后基于日前和实时市场中投标结构的特点,针对采用分段报价和按报价结算(pay as bid price,PAB)方式的电力市场,建立了日前和实时市场中发电商的多目标二层规划竞价策略模型,并设计了以蒙特卡罗方法和遗传算法为基础的求解算法。最后采用算例对所提出的模型和算法进行了仿真验证。     

考虑售电公司最优经营策略的曲线交易机制设计

约定电力曲线的交易方式能为交易双方提供更多选择,避免中长期电量合同分解问题,细化电力交易的时间粒度,有利于中长期市场与现货市场的衔接。为此,提出一种面向需求侧的约定曲线形状及价格的曲线交易机制。在此基础上,考虑电力交易中心和售电公司两个利益主体,构建曲线交易机制设计双层优化模型。其中上层以电力交易中心平衡账户在结算周期内余额方差之和最小为目标,构建曲线交易机制关键参数优化设计模型。下层考虑了售电公司的购电策略、可中断负荷购买策略和储能租赁策略,构建以单个售电公司利润最大化为目标的经营决策模型。算例结果表明所提出的曲线交易机制设计双层优化模型能有效反映电力交易中心参数设置对售电公司经营策略的影响,为电力市场机制设计提供定量分析的依据。     

考虑氢能交互转换的综合能源微网协调调度方法

针对当前综合能源系统研究未充分考虑氢能交互转换以及利用等问题。以综合能源微网为研究对象,提出了考虑氢能交互转换的综合能源微网协调调度方法。首先,提出了考虑氢能交互的综合能源微网的典型架构;其次,构建了以氢能为核心的关键设备的能效与经济性模型;在此基础上,构建了综合能源微网的日前调度模型,并针对调度问题的属性,采用混沌增强烟花优化算法对调度模型进行求解;最后,通过实际算例的对比与分析,验证了所提模型方法的有效性与适用性。     

考虑氢能交互转换的综合能源微网协调调度方法

针对当前综合能源系统研究未充分考虑氢能交互转换以及利用等问题。以综合能源微网为研究对象,提出了考虑氢能交互转换的综合能源微网协调调度方法。首先,提出了考虑氢能交互的综合能源微网的典型架构;其次,构建了以氢能为核心的关键设备的能效与经济性模型;在此基础上,构建了综合能源微网的日前调度模型,并针对调度问题的属性,采用混沌增强烟花优化算法对调度模型进行求解;最后,通过实际算例的对比与分析,验证了所提模型方法的有效性与适用性。     

基于模型预测控制的微电网多时间尺度协调优化调度

微电网多时间尺度优化调度是消纳间歇性分布式能源的有效技术手段,针对传统基于潮流断面信息的多时间尺度优化方案易出现机组调节响应不及时、计划跟踪误差较大等问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的多时间尺度协调调度方法。在日前调度阶段,综合考虑电价峰谷差、储能寿命及可再生能源随机性,建立了以系统运行成本最低为优化目标的最优经济调度模型。在日内调度阶段,为应对可再生能源日前预测误差带来的联络线功率波动,同时为确保储能满足日运行能量平衡约束,提出了一种基于MPC的日内滚动优化校正策略。采用有限时间窗内的滚动优化调度代替传统单断面优化调度,提前感知未来一段时间内的可再生能源出力及联络线计划的变化从而对机组出力进行调整,同时结合时域滚动和系统实时状态的反馈校正,更大限度地消除了微电网中不确定性因素的影响,确保了日前计划的合理性及系统运行的稳定性。以某示范微电网为例,通过算例分析验证了所提模型及算法的有效性。     

Optimal scheduling of a microgrid with a fuzzy logic controlled storage system

This paper presents an algorithm for reducing the operating cost of microgrids. The proposed algorithm determines the day-ahead microgrid scheduling and builds a fuzzy expert system to control the power output of the storage system. To perform such tasks, two genetic algorithms were employed. One of them generates the microgrid scheduling and determines the fuzzy rules of the expert system, whereas the other is used to tune the membership functions. In this way it is possible to optimize the expert system according to load demand, wind power availability and electricity prices. Simulations were carried out in a microgrid comprising a diesel generator, a microturbine, a fuel cell, a wind turbine and a battery. Both interconnected and island operation modes were considered. Simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.