源网荷储协同主动配电网分布鲁棒优化调度系统

源网荷储变量的多维度性,导致负荷响应调度安排效果不佳。为解决该问题,提出了源网荷储协同主动配电网分布鲁棒优化调度系统。使用接口适配器,集成配电网数据,获取配电网可调度的容量信息。部署智能监测设备,确保数据不被篡改和窃取。将调度策略在配网综合调度中心预演,实现协同优化调度。计算系统停电损失期望,分析源网荷储供电可靠性。确定目标函数,根据源网荷储变量多维度性设定约束条件,构建鲁棒优化问题函数,优化主动配电网分布鲁棒性。充分利用主动配电网中的电力储能和负荷,配合可再生能源并网后,实现源网荷储与主动配电网良性互动。实验结果表明,该系统参与的调控阶段一致,且负荷响应调度与理想调度最大误差为0.01 MW,能够良好调度安排响应负荷。     

微电网多目标鲁棒优化运行

解决微电网中新能源出力存在的随机性与波动性是微电网优化运行的前提和关键。文中将鲁棒优化理论引入到微电网的运行优化中,以运行成本和环境成本为目标构建了含有风力发电、微型燃气轮机、配电网和蓄电池的微电网多目标鲁棒优化模型,并采用基于自然选择粒子群算法对模型进行求解。仿真结果表明,与传统确定性优化相比,鲁棒优化虽然牺牲了经济性,但换取微电网运行的可靠性,平衡了成本与风险的关系;同时多目标优化平衡了微电网的经济性和环保性,为微电网的优化运行提供了参考。     

基于改进粒子群算法的微电网运行优化调度

针对目前配电网中能量利用效率低下和运行成本高的问题,提出一种包含火电和抽水蓄能的联合优化调度模型,并使用改进粒子群算法进行求解的优化调度方法。首先,通过对火电机组出力和抽水蓄能机组的数据进行分析,使用更加高效的改进粒子群算法,加入自适应惯性因子策略来优化机组出力;然后,基于分析运行成本和电功率平衡等指标进行仿真实验。实验结果表明,使用所提出的基于改进粒子群算法的联合日运行优化调度方法,能达到减少系统运行成本的要求,与此同时提升了电力系统的稳定性。     

多种群遗传算法下电网源网荷多时段优化调度

电网源网荷多时段调度分配衔接不当,造成能源跨区消纳较高,利用率较差。为此,提出基于多种群遗传算法的电网源网荷多时段的优化调度方法。利用种群优化算法建立不间断和间断的供给优化调度模型。采用遗传调度算法进行数据迭代,根据用户的舒适度和经济度建立目标函数,在满足约束条件的基础上,确定时间尺度,实现优化调度。实验结果表明,多种群遗传算法下电网源网荷多时段优化调度能够很好地实现跨区消纳,能源利用率能够达到98.95%,具有较好的实用价值。     

基于云模型的含分布式光伏配电网双层优化调度方法

为提升含分布式光伏配电网双层优化调度效果和该配电网的供电质量、降低运行成本与供电损耗、保障其运行的经济性与平稳性,提出一种基于云模型的含分布式光伏配电网双层优化调度方法。以低节点电压偏移量、低线路损耗及低运行成本为目标函数,为含分布式光伏配电网构建包含上层主动配电网与下层微电网优化调度模型的双层优化调度模型,结合云模型改进的粒子群(Cloud Model Improved Particle Swarm Optimization, CMOPSO)算法求解所构建的调度模型,完成基于云模型的含分布式光伏配电网双层优化调度方法的设计。实验结果表明,采用该方法进行优化调度后,可显著降低含分布式光伏配电网的线路损耗、电压偏移量及运行总成本,提高其各节点电压,使各节点电压更接近于安全电压基准值,减少配电网的供电损耗,提高其供电电能质量,保障其整体运行的平稳性与经济性;CMOPSO算法在求解模型时收敛到全局最优解的速度较高,收敛性能优越。所设计方法的总体效果较好,具有一定应用价值。     

考虑不同场景的微电网短期经济调度分析

因风光出力存在较大的波动性,大规模的风、光并网会影响微电网的经济调度运行。为研究在短时间尺度下风光并网对微电网的经济调度影响,以模糊神经网络算法对风光出力进行预测,并结合三种不同场景建立以融合日前1小时尺度优化与日内15分钟尺度滚动修正及1分钟尺度实时调度的短期优化调度模型。以微电网综合效益最大化为目标,精细化对短期时间尺度下的微电网经济调度策略。结果表明,微电网能在不同场景的短期尺度下提高各电源的精细化调度水平,实现最大化经济效益。     

基于DBN-RF的配电网多能互补优化调度算法

为了解决由多种能源调峰无限制导致的配电网运行成本高的问题,提出了基于DBN-RF的配电网多能互补优化调度算法。利用深度置信网络设计多能互补耦合协调结构,并为鲁棒优化DBN模型提供上、下界,输出最优调度方案。使用RF随机森林算法进行总体协调度评价,以样本集信息熵计算结果为依据,统计子决策树的输出结果,将多目标决策问题转化为单目标优化问题,确定最终评价结果。实验结果表明,该算法总成本最低,与基础成本相比少112.8万元,且输出的有功功率基本与理想出力一致,说明利用该算法可以实现配电网经济性与鲁棒性的平衡。     

基于粒子群算法的主动配电网多目标优化调度

随着分布式可再生能源的大规模并网,传统配电网也由单一潮流逐渐发展为复杂的双向潮流。针对主动配电网技术中传统调度方式无法直接应用的问题,文中从智能算法和优化模型两个方面探索改进措施。在考虑“源网荷储”关联性的基础上,以提升削峰填谷效果、提高配电网经济性以及减少配电网网损为目标,对风光出力情况进行预测,提升了数据有效性,建立了两阶段双层联合优化调度模型。文中分析了传统粒子群算法的优劣势,提出采用改进的HE-MOPSO算法对模型进行求解。求解ZDT1～4测试函数并采用扩展的IEEE33节点进行仿真验算,结果分析证明了改进算法及模型的优越性。     

风光储微网系统多时间尺度模型预测调度策略

针对风光储微网系统,建立基于模型预测的多时间尺度微网调度策略。首先,为提高微网调度运行准确性,采用灰色GM(１,Ｎ)－BP神经网络方法构建微网发电量及负荷需求的预测模型,然后构建基于预测模型的多时间尺度微网调度优化策略,该策略考虑了储能装置充放电运行的功率变化,以日前调度中的能源出力为参考,在日内调度阶段采用滚动修正,通过细化滚动时间,实现微网运行调度的精确修正,减少储能装置的充放电损耗。最后,基于微网运行数据进行了算例分析,验证预测模型与调度策略的有效性。结果表明,相较于传统单一灰色预测方法,所采用的组合预测模型预测精度更高,所构建的多时间尺度调度策略使得清洁能源得到充分利用,实现微网经济安全运行。     

基于改进遗传算法的虚拟发电厂经济调度优化方法

常规的虚拟发电厂经济调度优化方法主要针对发电调度的变量进行分析,往往出现局部最优解的情况,影响调度优化效果。因此,文章设计了基于改进遗传算法的虚拟发电厂经济调度优化方法。本研究提取虚拟发电厂机组发电并网特征,对各类发电机组的发电情况进行分析;利用改进遗传算法,构建虚拟发电厂调度优化模型,以经济与技术为约束条件,找出不同机组的最优调度优化策略,进而实现虚拟发电厂经济调度的优化;采用对比实验的方式,验证了该优化方法的调度效果更佳,能够应用于实际生活中。     

基于粒子群算法的配网优化运行建模与仿真

为了提升配网调度效率,针对分布式电源接入电网后的调度控制优化方法进行了研究。在主流分布式发电装置数学模型的基础上对于典型的配网调度场景进行了运行特性和约束性分析,并将配电网优化调度抽象为一个非线性变化的优化问题。以配电网节点流入功率和流出功率平衡为约束条件进行问题的数学建模,并使用粒子群算法对该问题进行优化。通过引入粒子群进化状态的评估算子,根据算法的迭代程度对惯性权重进行调节。最终构建一个包含33个节点的配网网络,仿真结果表明,在进行配电网调度优化时,改进后的算法相较于基本的粒子群算法的收敛速度可以提升约3倍。     

海岛智能微电网多源协调优化运行研究

海岛微电网是解决离岸岛屿自主供电的重要途径,海岛微电网的优化运行是提高海岛供电能力的重要保障。基于海岛的实际情况,分析海岛微电网可再生能源分布式发电系统的运行特性,综合考虑海岛微电网运行的经济成本、环境折算成本等多个系统运行指标,区别于传统的海岛微电网构成,构建基于光伏发电、柴油机发电和潮流能发电的海岛智能微电网优化模型。由于粒子群优化算法的局限性,提出一种改进的粒子群优化算法对提出的微电网多目标多约束问题进行优化计算,形成海岛微电网系统的协调优化调度策略,从而提高系统资源的优化配置。最后,通过实验验证方案的可靠性和合理性,为海岛微电网的建设提供了重要的技术支撑。     

考虑微电网并网接入的配电网无功优化

微电网集分布式发电系统、负荷和储能于一体,提高了分布式发电系统的综合利用.微电网的并网接入对配电网的综合无功优化产生影响,因此,配电网的无功优化过程中需要考虑微电网并网接入的影响.本文在充分考虑微电网运行特性的基础上,构建考虑微电网运行特性的配电网综合无功优化,建立以系统有功网损与节点电压为目标的综合无功优化模型,把含微电网的配电网无功优化转化为一多约束的非线性混合优化数学问题,并利用粒子群算法进行求解.通过IEEE 33节点系统的仿真算法分析验证本文提出方法的有效性和正确性.     

含氢储能的多源联合发电系统调度研究

风电和光伏发电具有间歇性和随机性,为了降低在多源联合发电系统中的弃风弃光率,采用含氢储能系统和火电机组配合来平滑风电和光电机组出力。文中以系统运行成本最小和弃电惩罚成本最小为目标,以系统功率平衡、火电机组出力和爬坡、热备用、风电和光电出力及储能系统储氢罐容量、电解槽和燃料电池功率等为约束条件构建了多源联合发电系统日前调度模型。通过YALMIP工具箱对模型进行编程,并调用CPLEX对编写的程序进行求解。对含有风电、光电、火电机组以及储能系统的多源联合发电系统进行算例分析,通过对比有无储能系统的弃风弃光量和系统总运行成本,证明了含氢储能系统可以有效降低系统的弃风弃光率,并提高系统的经济性。     

基于风电不确定出力的风电并网机组组合优化

风电出力的不确定性给风电并网调度带来一定的挑战。基于日前24小时风电预测出力与6小时准实时出力,建立风电成本模型,提出了一种新的考虑风电并网的机组组合制定方法,该方法通过6小时准实时出力与日前24小时预测出力情况来及时调整6小时内机组组合计划。在10机系统上采用所提出的方法,仿真结果表明,该方法能够根据风电出力特性合理制定机组组合,从而降低系统预留旋转备用,有效降低因风电出力不确定性所引起的发电成本。     

碳交易机制下含碳捕集设备虚拟电厂经济调度

为解决碳交易市场开放后火电机组排放成本过高的问题，提出一种考虑碳交易机制由碳捕集机组、风、光、储能多个电源与柔性负荷聚合而成的虚拟电厂经济调度模型。计及碳交易机制，综合考虑源-荷两侧对碳减排的作用，以虚拟电厂净利润最大为目标制定调度计划。首先将碳捕集系统中CO2变化量以碳捕集系统的溶液变化量表示，建立灵活运行碳捕集系统数学模型；其次为充分挖掘柔性负荷削峰填谷以及碳减排的潜力，采用价格需求弹性矩阵对负荷进行优化；最后使用Matlab中YALMIP与CPLEX对构建的经济调度模型进行仿真求解。仿真结果表明，建立的虚拟电厂经济调度模型可实现最优运行，优化后的负荷在降低用户购能成本的同时降低了系统碳排放，验证了碳捕集系统辅助火电机组调节的能力。     

基于DFA-Petri网模型的桥式起重车辆IWD优化调度

为了提高车间桥式起重车辆(OTC)运行的有效调度,实现最短运输时间目标,提出基于DFA-Petri网模型的OTC系统车辆IWD优化调度算法。首先,对OTC系统车辆的时间-序列模型进行描述,并利用Petri网模型方法来简化优化约束,利用有限自动机(DFA)方法实现OTC系统状态空间二进制输入的降维,降低模型复杂度;其次,构建基于DFA-Petri网的OTC系统车辆优化调度模型,并利用智能水滴算法(IWD)进行调度优化;最后,通过仿真实验,验证了所提模型在调度时间指标上的优势,体现了所提方法的车辆调度实时性。     

基于粒子群优化算法的配电网优化调度模型

配电网优化调度可以为决策者提供有价值的信息,为了获得理想的配电网优化调度方案,提出基于粒子群算法的配电网优化调度模型。首先对配电网优化调度研究现状进行分析,指出当前模型的不足,并设计了配电网优化调度问题的目标函数和约束条件,然后采用粒子群优化算法模拟粒子群搜索过程找到最优方案,并对标准粒子群算法的不足进行了改进,最后采用配电网优化调度实验测试其有效性。结果表明,该模型可以快速、准确地找到配电网优化调度的最优方案,具有一定的实际应用价值。     

基于改进粒子群算法的天基预警系统资源调度方法

天基预警系统资源调度是一项重要而棘手的问题。对预警任务特性进行了分析,在此基础上提出一种基于关键点的任务分解方法,将其转换为可求解的组合优化问题;建立了问题的约束满足模型。针对该模型规模大、变量多的特点,设计一种具有快速求解能力的改进粒子群算法进行求解,该算法采取早熟避免机制,防止粒子群算法易产生的早熟现象。实验结果表明算法能够在给定时间内求得理想的调度方案。     

源-网-荷-储协同调控技术研究

以源-网-荷-储协同调控研究为对象,针对源-网-荷-储调控研究现状提出了源-网-荷-储协同调度控制建设总体原则和总体思路,并从源-网-荷-储协同调控各环节设备全景信息感知、电网风险动态评估及智能决策功能、源-网-荷-储协同调控紧急防御系统、源-荷-储实时智能协同调控系统、区域冷、热、电的源-网-荷-储协调控制系统5个方...