考虑负荷响应的冷电联供双层调度策略

为了提高清洁能源消纳率,解决负荷侧能源调度不足的问题,提出负荷层和冷电联供双层调度策略.首先负荷层对不同形式的负荷进行分类建模,然后通过源荷协调模型调整负荷转移或削减,匹配风电出力时序增加清洁能源消纳;其次调度层依据市场电价优化系统运行经济性,协调出力设备功率曲线.最后采用禁忌-细胞膜混合算法对双层调度模型求解.通过算...     

考虑风电消纳的冷热电联供型综合能源系统多目标日前优化调度

冷热电联供系统因其能源利用率高等特点在综合能源系统中得到广泛应用,但是由于其“以热定电”模式的约束,供热和供电不能解耦,使得大量风电难以消纳。针对我国冬季夜间大量风电未被使用的问题,将热泵及电转气装置纳入综合能源系统,研究二者对于消纳风电的作用。以综合能源系统总经济成本、温室气体排放量及净负荷波动最小为目标函数,计及联络线、储能上下限及功率平衡约束条件,采用帕累托多目标粒子群算法对模型进行求解,并设置四种场景,探究不同场景下热泵及电转气对于系统各个方面的影响。仿真分析了加入热泵及电转气装置前后系统的风电消纳及负荷波动情况,验证了所提方法的有效性。     

基于改进PCM算法的冷热电联供系统优化配置

为提高CCHP系统的综合效益,提出一种基于改进PCM聚类算法的冷热电联供系统各电、热储能以及光伏装置容量最优配置模型,使得该系统的年折算投资成本、年运行维护成本最小,以及年CO2排放量最小。在传统PCM聚类算法基础上,使用熵权法以加权的形式引入PFS指标与Vp指标实现对聚类效果的综合评价,进而通过遍历的方法寻找最佳聚类数与模糊系数;构建了优化配置模型并以NSGA-Ⅱ算法完成求解;针对实际案例构建优化配置模型,并将改进PCM算法的聚类结果输入到模型中,经过对比分析验证了所提方法的可行性与有效性。     

考虑多元负荷需求响应的综合智慧能源系统协同优化调度

考虑综合智慧能源系统管理中电负荷和热负荷的可调度价值,提出了一种考虑电热多元负荷需求响应的综合智慧能源系统协同优化调度模型及方法。首先,利用用户对供热舒适度感知的模糊性及热网在传输过程中的热惯性,将热负荷作为能源系统中的柔性负荷加入到综合智慧能源系统的优化调度中。同时,综合考虑了电负荷与热负荷的不同类型的需求响应,构建了电热多元负荷综合需求响应模型。其次,引入能质系数将能量的“质”和“量”相结合,以系统用能效率最优为目标函数,考虑正常运行条件下电气热系统运行约束,建立了综合智慧能源系统协同优化调度模型,采用量子粒子群算法对模型进行分析计算。最后,利用IEEE 9节点系统、20节点天然气系统和6节点热系统为算例进行分析,验证了所建模型及方法的合理性和有效性。     

基于需求响应的居民可控能效负荷优化

为解决居民生活用电需求不断增加,居民生活用电方式不合理造成能源浪费越来越严重的问题,从居民用户的可控能效负荷入手,对典型可控能效负荷空调、热水器和照明负荷进行分析,建立负荷能耗数学模型,根据其运行特性,结合居民用户用电习惯和分时电价,制定居民可控能效负荷优化策略;建立以居民用户用电成本和用电满意度为目标的优化模型。为提高和声搜索算法的求解速度与计算精度,对其参数进行动态调整,并与差分进化算法进行融合,应用于可控能效负荷的优化求解。算例结果表明了改进算法具有较好的收敛性和较高的准确性,验证了居民可控能效负荷优化策略的可行性,实现了从需求响应的角度对可控能效负荷进行优化管理的思想。     

微燃机冷热电联供系统(CCHP)的建模及仿真研究

本文用matlab中simulink和人工神经网络为工具,分别建立了微燃机和烟气型溴化锂吸收式机组模型,以全年时间环境温度为变化条件,微燃机全工况下得到CCHP系统仿真结果,为以后优化运行打下基础。     

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度

随着低碳发展进程的不断推进,综合能源系统(IES)逐渐成为实现减排目标的重要支撑技术。基于能源集线器概念,结合需求侧柔性负荷的可平移、可转移、可削减特性,构建了含风光储、燃气轮机、柔性负荷等在内的IES模型。综合考虑了系统运行成本和碳交易成本,建立了以总成本最低为优化目标的IES低碳经济调度模型,采用鲸鱼优化算法对算例进行求解。通过场景对比,分析了碳交易因素对能源调度的影响,以及在碳交易体系之下,柔性负荷的合理调度对IES进一步减少碳排放、降低系统成本可发挥的作用。研究结果表明,在碳交易体系下,柔性负荷参与调度能有效地提高系统的经济环境综合效益。     

区域型分布式冷热电联供能源系统的规划设计

分布式冷热电联供能源系统(DES/CCHP)在经济效益、能效、碳减排三方面都是比较好的组合方案,因而必将成为我国工业和商住能源终端供应保障的主要模式,而中国必须从自身国情出发,在"楼宇型"和"区域型"两种DES类型中做出选择。中国目前正处于快速实现工业化和城市化的中期,未来将集中建设一大批新工业园区和新城区;居民主要集中居住于住宅小区内;城市规划多半是将工业和商住集成布置;与发达国家同时进入智能电网时代,且由于DES技术的长足进步,中国能够发挥"后发优势"。鉴于上述基本国情,中国应及时规划建设一大批"区域型"DES/CCHP项目。DES/CCHP可实现"高能高用,低能低用,温度对口,梯级利用"的科学用能,效率可达80%以上。中国特色的区域型DES/CCHP的基本模式包括:挖掘发电用天然气提高能效的潜力、向居民供应热水、热泵+电站废热供暖、区域供冷(DCS)与天然气DES相结合。以往"以热定电"的原则已不再适用,应改为"以电为龙头"。适合于中国区域型DES/CCHP的基本模式和经济输送距离,能够把工业和商住用能集成在一起,实现冷、热、电、汽联供的区域面积大致在10km2的量级,相应的DES机组规模可分为4类。推广发展区域型DES/CCHP,地方政府、各大电力集团及地方电力能源企业、国营电网公司、国有大型石油公司都有合作共赢的机会,同时也必须承担相应的责任。     

基于实时电价的含储能可再生能源系统协同调度策略

间歇性可再生能源和高渗透率的储能设备使能源系统的供需平衡控制愈加复杂,为能源系统的协同调度带来了挑战。针对含储能可再生能源系统,提出了一种基于实时电价的能源系统协同调度策略。首先,建立了含风光、储能系统、火电机组及多类型用户的可再生能源系统模型。其次,提出了一种双层规划模型,将实时电价和能源调度有机集成,实现了能源系统的协同调度优化。最后,基于KKT算法与改进麻雀优化算法实现模型求解。仿真实验表明了基于实时电价的协同调度策略对于含储能可再生能源系统的协同调度优化及系统效益提高具有重要意义。     

多时间尺度滚动优化在冷热电联供系统中的优化调度研究

为解决可再生能源和用户负荷波动所造成的能量供需不平衡问题,该文提出多时间尺度优化运行方法。该方法建立“日前-日内滚动-实时调整”的三阶段优化模型来逐级优化机组出力,日前阶段考虑环境成本,日前优化以日运行成本最低为目标,日内滚动优化以滚动控制时域内购能成本和机组出力变化惩罚成本最低为目标,实时调整优化以设备功率总调整率最小为目标,最终得到设备的实时平滑出力计划。日前阶段比较不同的系统结构对CCHP系统日运行成本的影响,并确定了最佳的系统结构。仿真结果验证了所提策略的准确性,优化结果显示：多元储能模式能降低CCHP系统的运行成本;多时间尺度滚动优化不但能提高CCHP系统的运行经济性,而且能减小设备的功率波动,减小设备运行损耗。     

Robust optimal dispatch strategy of integrated energy system considering CHP-P2G-CCS

Integrated energy systems(IESs) can improve energy efficiency and reduce carbon emissions, essential for achieving peak carbon emissions and carbon neutrality. This study investigated the characteristics of the CHP model considering P2G and carbon capture systems, and a two-stage robust optimization model of the electricity-heat-gascold integrated energy system was developed. First, a CHP model considering the P2G and carbon capture system was established, and the electric-thermal coupling chara...     

考虑供热系统热储能特性的电-热综合系统随机优化调度模型研究

热电联产机组、热泵等装置的应用促进了电-热综合系统间的耦合关系,为风电的消纳提供了新途径。文章考虑了供热系统热储能动态特性,采用多场景法模拟风电出力不确定性,搭建了电-热综合能源系统随机优化调度模型。首先,针对供热管道传输时延动态特性,研究分析了其储热能力;其次,以电-热综合能源系统购能费用最低为目标函数,以热网约束、电网约束为约束条件,提出了综合系统能量最优化调度方案;最后,在IEEE33节点和6节点热网上进行算例分析,验证了模型的有效性。     

多形态可控负荷参与风电消纳的荷源优化模型

针对我国大规模风电消纳受阻问题,提出了多形态可控负荷参与风电消纳的荷源优化模型。文章分析了多形态可控负荷参与调节对消纳受阻风电的影响,研究了多形态可控负荷的调节特性,并建立了可调节模型。在此基础上,分别建立了多形态可控负荷参与风电消纳的日前荷源电量优化模型以及日内功率优化模型,并综合日前、日内荷源优化模型,建立了多形态可控负荷参与风电消纳的荷源优化模型。采用该模型可深入挖掘多形态可控负荷的互补调节能力,提高风电消纳水平。通过算例验证了该荷源优化模型的可行性和有效性。     

主动配电网下多微电网间功率协调优化研究

高渗透率分布式电源以多个微电网集群形式接入配电网,配电网对分布式电源主动控制与管理是智能电网的发展趋势。文章以区域配电网中多个微电网为研究对象,分析了多微电网接入主动配电网的方式及拓扑结构,提出了一种基于熵值的多微网功率协调优化模型,并采用分层的控制结构实现优化模型。采用一种基于量子编码的粒子群算法对模型求解,通过算例计算分析,验证了文章所提方法的正确性和有效性。     

考虑冷热电互补及储能系统的多园区综合能源系统协调优化调度

新能源出力和用户负荷的随机性使得综合能源系统的优化调度问题充满挑战,本工作提出一种考虑冷热电互补及储能系统的多园区综合能源协调优化调度方法.首先,引入虚拟电厂技术,将综合能源系统内部资源聚合,考虑园区内的能量储存装置以及园区间的能量传输装置,构建虚拟电厂框架下的多园区综合能源系统结构;其次,建立热电联供单元、储能系统、...     

计及光伏出力模糊性和旋转备用的电力系统环境经济调度

光伏发电的出力和负荷的不确定性给电力系统经济调度提出了新要求。针对光伏出力和负荷难以准确预测的特性,基于可信性理论引入模糊变量,并将光伏出力和负荷用模糊参数表示;用模糊约束取代传统确定性约束,建立含梯形模糊变量的功率平衡和正负旋转备用容量的模糊机会约束模型。采用清晰等价类的方法将模糊约束转换为确定性约束,提出用简化的粒子群优化算法求解模型。算例分析验证了所提模型和算法的有效性。     

A cost-effective approach for optimal energy management of a hybrid CCHP microgrid with different hydrogen production considering load growth analysis

An optimum design and energy management of various distributed energy resources is investigated in a hybrid microgrid system with the examination of electrical, heating, and cooling demand. This paper suggested an optimal approach to design and operate a microgrid incorporating with battery energy storage, thermal energy storage, photovoltaic arrays, fuel cell, and boiler with minimization of the total operational cost of the hybrid microgrid. Two different hydrogen production methods are considered to assure the advantage of the developed proposed methodology. Furthermore, besides natural gas, residential and municipal wastes are collected and are utilized to produce electricity in fuel cell units. Load growth for different type of loads is also considered. The new number of households are added to the proposed system in different years and the proposed program is determined the optimum size of each employed resources to add each year for satisfying the total demand. To find out the optimum energy management and the optimum capacity of each employed distributed energy resources, a meta-heuristic Particle Swarm Optimization Algorithm is utilized. It is concluded from the results that by utilizing residential waste, the amount of natural gas consumption by fuel cells is reduced about 6.2%, and by utilizing residential plus municipal waste, the reduction is about 26.7%. It is also observed that the amount of CO₂ emission is reduced significantly (46.8%) in the case of utilization of produced heat by fuel cells. Finally, the results confirmed the efficacy of the suggested optimal energy management of the hybrid microgrid.     

考虑相关性的含风电电力系统日前灵活性调度方法

含风电电力系统的传统调度侧重于时段内功率平衡,而忽略了相邻调度时段间的功率波动,因此造成大量弃风,文章针对该问题提出了灵活性调度方法。首先,将风电场依据相关性分组,采用通用生成函数方法建立由风源风速预测信息到每组风电场总出力的爬坡状态概率分布,结合由预测序列建立的负荷爬坡概率分布得到系统净负荷爬坡概率,引入风险价值理论得到系统上下灵活性需求;其次,根据所建立的常规机组和抽水蓄能电站灵活性调节模型,以运行成本与灵活性服务费用之和最小为目标,考虑灵活性需求约束与网络安全约束,提出了一种含风电电力系统灵活性优化调度模型;最后,通过改造的IEEE-118测试系统验证了文章所提出方法的正确性与有效性。     

Risk‐based optimal energy management of virtual power plant with uncertainties considering responsive loads

This paper proposes a stochastic scheduling model to determine optimal operation of generation and storage units of a virtual power plant (VPP) for participating in a joint energy and regulation service (RS) market under uncertainty. Beside electricity, the VPP provides required RSs according to the probability of delivery request in the electricity market. A new model for providing RS is introduced in which the dispatchable generation units are financially compensated with their readiness declarations and will be charged/paid for their real‐time down/up regulations. Besides, the VPP sets up incentive price‐quantity curves to benefit from the potential of demand side management in both energy and RS market. Within the model presented here, the VPP consists of two types of generation units: wind turbine and standby diesel generator; the latter is modeled by considering CO₂‐emission penalty costs. The given uncertainties are divided into two parts. Firstly, the uncertainties from the energy market price are simulated using information gap decision theory to evaluate the risk‐based resource scheduling for both risk‐taker and risk‐averse VPP. Other uncertainties affecting decision making such as wind turbine generation, load, regulation up/down calling probabilities, and regulation market prices are modeled via scenario trees. Three typical case studies are implemented to validate the performance and effectiveness of the proposed scheduling approach.