计及多能源柔性负荷调度的微能源网多目标演化博弈

文章提出了一种基于柔性负荷调度优化的微能源网与用户多目标演化博弈模型。综合考虑微能源网与用户优化目标要求以及相关约束条件,以微能源网收益最大、能源利用效率最大和用户用能支付成本最小、用能满意度最大为博弈双方目标函数,并利用模糊双目标法针对参与者双方不同量纲的双目标函数进行归一化处理。在博弈过程中用户通过柔性负荷的调度来调整用能策略,微能源网侧再根据用户用能行为调整售能价格,最终达到演化稳定状态。通过建立不同场景进行算例分析,结果表明所提出的考虑柔性负荷参与的微能源网与用户演化博弈模型不仅增强了综合能源系统的灵活调节能力,缓解了用能高峰时期供应紧张问题,而且明显提高了能源系统利用效率和微能源网综合收益,在一定程度上降低了用户支付成本,提升了用户的用能满意度。     

基于改进加权模糊法的微能源网多目标优化运行

为协调微能源网运行的经济性、节能性及环保性,以日运行成本、碳交易成本和能源消耗成本为目标,建 立微能源网多目标优化调度模型;并提出改进加权模糊法,将微能源网多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用 粒子群算法进行求解.所提出的改进加权模糊法可在一定程度上提高多目标之间的综合协调性和算法的鲁棒性,优化 微能源网中各设备的出力,实现能源、环境和经济效益的协调发展.     

微能源网多能源耦合枢纽的模型搭建与优化

多能源耦合枢纽作为微能源网的核心部件,其系统模型的准确性将影响微能源网的运行效率。文中针对一种包含太阳能和风能发电系统、储能系统、有机朗肯循环系统、传统冷热电三联供系统的多能源耦合枢纽,综合考虑负荷需求、价格因素和环境因素,以系统运行成本、一次能源消耗量和碳排放量最小化为目标,建立了微能源网中多能源互补的多目标优化模型;采用粒子群算法对发电机和储能的运行策略进行求解,得到最优目标。最后,与微电网进行对比分析,验证了多能耦合系统在提高能源利用率和减少碳排放方面的优势。     

含热泵的多时间尺度微能源网优化调度设计

近些年来,以风电、光伏为代表的新能源技术迅猛发展,为提高微能源网中风光分布式能源的利用效率以及促进可再生能源消纳,将风、光、储能装置、负荷（热、电）热泵、储热罐和微电网的形式进行整合,构建一个并网型源-荷-储综合能源微电网系统,并与大电网进行连接,提高可再生能源的利用率,确保微能源网实现经济高效、可靠稳定的运行,对微能源系统进行优化调度研究。系统引入负荷侧的价格型需求响应机制,并以包含风光发电运行成本、储能运行维护成本和购售电成本等综合成本最小为优化目标,构建各微能源的出力约束、容量约束和功率平衡等约束条件的优化调度模型,并用MATLAB求解模型,最后得到一个更加经济、适应性更强的微能源网优化调度模型。     

考虑电气转换储能和可再生能源集成的微能源网多目标规划

建立了由电解氢、燃料电池和储气构成的电气转换储能系统(P2G-based storage system,P2GSS)模型,构建了包含风电机组、光伏、冷热电三联供系统、P2GSS和蓄电池等的微能源网。基于全生命周期法计算微能源网全生命周期成本,以全生命周期成本最低和年CO2排放量最小为优化目标,考虑电制冷比例和电制热比例等运行方式的影响,对微能源网的关键设备容量进行多目标优化配置研究。通过不同场景对比,研究了P2GSS对微能源网规划方案的经济成本、CO2排放和可再生能源集成的影响。     

考虑乡村生产生活碳排放的乡镇微能源网多目标优化

基于乡村振兴和碳达峰、碳中和背景,建立乡镇微能源网模型。首先,结合乡村能源特点建立垃圾发电和污泥厌氧发酵制沼气设备的数学模型,并考虑乡村交通业和旅游业的发展建立乡村电动汽车负荷预测模型。其次,针对种植业、养殖业和外购能源的碳排放进行建模,同时考虑生活垃圾处理、沼气外送和电动汽车电能替代的减碳量,对乡村生产生活中的碳排放特性进行描述。最后,以乡镇微能源网用能成本最低和碳排放最低为目标函数,利用法线边界交叉法和优劣解距离法求解多目标优化问题,并通过具体算例得到乡镇在兼顾经济性和低碳性前提下的最优用能决策,分析乡村特色能源设备的作用,为推动构建“零碳乡村”提供理论依据。     

可再生能源微网鲁棒多目标优化调度

针对微网运行中存在的多目标需求和参数不确定性问题,提出微网鲁棒多目标优化调度方法,以实现调度方案在多目标优化框架下对不确定性扰动的抑制。为降低鲁棒模型的保守性,引入鲁棒测度表征微网中不确定性因素的特性,并构建微网鲁棒经济与环境优化调度模型。结合鲁棒模型变换思想将该模型转换为鲁棒优化的对应形式,通过对偶原理进一步转换为一个确定性的多目标优化问题,然后采用多目标进化算法求解系统模型。仿真结果表明,所获得的帕累托前沿能够消除微网内不确定性干扰并满足其经济与环境目标需求,从而验证了所提模型和方法的可行性和有效性。     

基于场景构建技术的含多种清洁能源微能源网多目标随机规划研究

为实现微能源网经济高效、可持续发展,提出了多种清洁能源利用的微能源网架构模型与运行策略。分析了影响微能源网规划的多种不确定因素,将典型日风速、光照和负荷数据状态矩阵与Copula函数相结合,综合考虑随机变量的时序性和互相关性,构建微能源网多种运行场景。以全生命周期成本最小和碳排放量最小建立微能源网的多目标随机规划模型。在Matlab仿真平台通过NSGA-II算法求取Pareto前沿,结合多目标优选决策方法确定规划方案。通过具体算例分析了影响微能源网多目标随机规划的因素,验证了规划模型的可行性与有效性。     

基于能源集线器的区域综合能源系统分层优化调度

针对时变电价且运行方法灵活的中小型区域综合能源系统,提出一种基于能源集线器的分层优化模型。研究区域综合能源系统耦合关系和热电比可调机理,建立能源集线器扩展模型。计及包括用能替代的综合需求侧响应,以综合用能成本较低和用能能效较高为目标建立双层优化模型,采用Lagrange乘子法将下层目标KKT条件作为上层优化的可行性度量进行求解。对于具体ICES网络拓扑,考虑能量连接器的动态过程并计算混合潮流,选取电/热/气网运行状态评价指标,对多目标问题进行Pareto决策面搜索,应用模糊综合决策方法在机组分配方案中择优。算例验证了所提方法的有效性。     

考虑多评价指标的可再生微能源网双层优化配置

在倡导低碳、高效的能源变革发展形势下,建设新型绿色乡镇能源系统势在必行.充分考虑乡镇地区自然资源特点,提出一种融合风、光、沼、地热的可再生微能源网系统,并对所需能源设备进行了建模;以传统能源系统为参照,设计了成本节约率、污染减排率以及能效提升率评价指标;综合考虑上述多元性能指标,搭建可再生微能源网双层优化配置模型,分别...     

基于MILP模型的多主体平衡的微网日前最优调度

新能源微电网作为一种综合能源系统,有利于解决能源短缺和环境污染的问题,具有十分广阔的应用前景。为了实现多主体利益的平衡,同时考虑源-网-荷-储的交互影响,建立了以运行成本和单位购电价格为目标的混合整数规划(MILP)模型。首先对微网中起到平衡作用的蓄电池主体模型进行适当简化,通过实验方法获得蓄电池寿命损耗费用。其次基于MILP模型分析了蓄电池与不同利用率的新能源对调度成本的影响。以第十届电工数模竞赛试题为例进行仿真分析,结果表明该模型能有效提高资源利用率并降低运行成本,实现综合效益的提升。     

基于混合整数线性规划的家庭微电网能量优化研究

灵活互动的智能电网鼓励用户侧与电网的积极互动,在互动中促进用户与电网企业的互利共赢。实时电价可作为电网企业发布系统调节需求的一种方式。同时,光伏系统、储能系统与电动汽车为家庭积极响应电网调节提供了可能。在实时电价的环境下,在含有光伏系统、储能系统和电动汽车的家庭微电网中,以蓄电池和电动汽车作为家庭中参与能量优化的主要对象,首先建立了蓄电池的充放电模型和电动汽车的充电模型;其次建立了以家庭微电网系统总运行费用最小为目标的能量优化模型,并采用了混合整数线性规划法对模型进行了求解。最后仿真验证,该模型能够有效地减少系统运行费用。     

基于鸟群算法的微电网多目标运行优化

为了在微电网的运行中寻找到最理想的调度策略,对于微电网的多目标优化问题,采用传统智能算法求解易陷入局部最优而难于找到全局最优解,因此采用一种生物启发式算法——鸟群算法,对以运行成本及环境污染度为目标的微电网多目标优化模型进行求解。该算法模仿鸟群觅食、警觉、迁移的习性,生成对应的种群更新策略,兼具粒子群算法搜索效率高和微分进化算法稳定性好的优点。通过与两者寻优结果比较,表明该算法具有较强的全局、局部搜索能力且收敛鲁棒性好的特点。     

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。     

基于奖惩阶梯型碳价机制的能源枢纽低碳优化策略

为进一步降低碳排放水平以及源-荷不确定性对系统运行的影响,文中提出了一种基于奖惩阶梯型碳价机制和分布式模型预测控制（Distributed Model Predictive Control, DMPC）的能源枢纽（Energy Hub, EH）日前-日内-实时的多时间尺度低碳优化调度策略。引入奖惩阶梯型碳价计算方法,构建了EH日前低碳优化调度模型,并制定基于DMPC的日内滚动和实时调整的反馈闭环优化策略,降低源-荷预测误差、提高传统模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）求解效率。其中,在日内阶段,构建了以阶梯型碳成本、运行成本和储能调整惩罚成本之和最小的日内滚动优化模型;在实时阶段,通过将整体优化问题进行分解,建立了基于DMPC控制的多智能体实时调整模型。算例结果表明,本文所提策略在提升系统经济效益、降低源-荷不确定性等方面具有有效性,实现了EH的低碳经济、稳定可靠运行。     

基于微电网的电网需求响应研究

针对大量间歇性分布式电源接入微电网带来的冲击,提出了需求响应定义新延伸,将频率控制纳入需求响应的范畴。同时提出了将需求响应分为用户需求响应和电网需求响应的模式,分析了电网需求响应对平抑间歇性电源的冲击,提高微电网稳定性的显著作用。分析了将电动汽车充电站作为需求响应的主要可控负荷比作为分布式电源看待更具现实可行性。提出了将电动汽车充电站作为电网需求响应对象的更加经济的运行控制策略,并在Matlab/Simulink仿真平台上搭建了该微电网模型。通过算例仿真对比,验证了在微网孤岛运行时该控制策略出色的调频性能以及面对大波动下微网表现出的良好稳定性。     

基于改进差分进化算法的微电网经济优化

为了解决差分进化算法局部搜索能力差、收敛速度较慢的问题,结合不同方式的变异特点,引入模拟退火策略,保证算法有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度,使其适用于微电网经济优化问题.建立了基于各微源燃料成本、运行和维护成本、污染物排放成本和污染气体或温室气体排放约束的微电网环保经济优化模型.通过算例验证了算法和模型应用于微电网经济优化的正确性和有效性,以及该算法具有很好的收敛性和较高的计算速度,为DE算法进一步改进打下基础.     

考虑需求响应不确定性的光伏微电网储能系统优化配置

将分布式光伏以微电网的形式接入配电网运行是应对大规模分布式光伏并网问题的有效手段之一。以含储能装置和需求响应资源的并网型光伏微电网为研究对象,研究考虑价格型需求响应(Demand Response, DR)不确定性的并网型光伏微电网储能系统优化配置方法。首先,同时考虑价格需求弹性曲线和基线负荷不确定性对价格型DR不确定性的影响,建立了价格型DR响应量模糊模型。在此基础上,以用户负荷与光伏出力总差异最小为目标,建立了基于模糊机会约束规划的价格型DR优化运行模型。之后,以价格型DR的优化结果为基础,建立了基于模糊机会约束规划的并网型光伏微电网储能系统优化配置模型。通过对模糊机会约束的清晰等价处理,将模糊机会优化问题转换为确定性优化问题进行求解。最后,通过仿真算例验证了模型的有效性。