基于需求响应的区域微电网优化调度

优化调度对于提高微电网中分布式电源的消纳和系统的经济运行水平具有重要意义,基于负荷的分类和差异化负荷的需求侧响应能力,提出一种计及负荷需求侧响应的微电网优化调度分析方法。首先,分析微电网中各种分布式电源和典型负荷的数学模型;然后,构建以用户售电收益、余电上网收益并计及运行维护成本、燃料成本和环境污染成本的综合净效益最大化作为目标函数,以功率平衡约束、储能电池充放电约束等为约束条件的微电网优化调度模型,并采用遗传算法进行求解。算例分析表明:在微电网调度中考虑需求侧响应可以减少用户用电成本,提高微电网整体效益,有效配合配电网达到削峰填谷的目的,减轻负荷高峰时段的供电压力。     

分时电价下含电动汽车的微电网群双层多目标优化调度

为解决大规模电动汽车无序充电导致电网出现“峰上加峰”现象,依据电动汽车充电地点的不同将配电网划分为居民区、办公区、商业区微电网,提出基于峰谷差、分时电价、用户充电满意度多目标下的电动汽车充电模式,建立了微电网内运营商峰谷差最小—用户充电费用最少和充电满意度最大的双盈多目标优化调度模型,采用上海市实际居民办公商业混合体,基于MATLAB/NSGA-Ⅱ算法求解负荷整形度;采取粒子群优化算法求解电动汽车车主达到充电最优满意度;实现对电动汽车充电时刻和充电功率的引导。实际算例仿真结果表明,该方法能有效降低配电网负荷峰谷差,提高电动汽车充电效率,满足用户充电需求。     

基于改进樽海鞘算法的微电网优化调度运行

微电网系统中包括多种微电源,需要满足大量的约束条件,传统的优化算法求解易陷入局部最优,难以得到最优解。针对此类问题,提出一种多策略协同优化樽海鞘算法（MSSSA）,在同时考虑运行与环境污染的情况下,以综合成本为目标函数,设定功率平衡、爬坡率、联络线交互功率极值等约束条件,然后利用MSSSA对微电网调度模型进行求解。通过对比仿真结果,验证了MSSSA较其他算法的优越性和对微电网系统优化的合理性。     

考虑削峰填谷的电动公交换电站充电优化研究

采用换电模式的电动公交车在公共交通领域内发展迅速。电动公交换电站的正常运营与电池更换、充电和电网负荷等多方面因素有关。为提高电动公交换电站运营的经济性,首先分析和计算电动公交车的日换电量需求,然后以充电成本最小和减小负荷波动为目标建立考虑削峰填谷作用的双目标充电优化模型,最后利用遗传算法的权重系数变换法对实例进行求解。实例仿真计算结果表明,优化后的充电成本可节约30 %,同时达到削峰填谷作用。       

基于强化学习的微电网能源调度策略及优化

针对微电网中能源调度的经济效益、充电效率优化、系统负荷波动以及碳排放问题,提出将强化学习运用到微电网调度中,通过建立一个完整的微电网模型,使强化学习在不断迭代过程中得到最优策略,同时达到经济效益趋向最大化、充电功率相对稳定、系统负荷波动减少、碳排放量达到最小化这4个联合优化目标.仿真结果表明,采用的控制策略既能很好地实现经济效益最大化收敛、碳排放量最小化收敛,同时又能使得充电功率相对稳定,微电网的负荷也能减少,极大地提高了系统的稳定性.     

考虑需求响应和联络线交互的含微电网的主动配电网多目标协同调度优化

为实现含微电网的主动配电网各目标主体的综合效益最优,考虑引入需求响应和联络线交互策略,建立上层配电网有功网损最小,下层微电网第一阶段经济性和环保性指标综合最优、第二阶段功率不平衡量最小的双层两阶段调度优化模型.设置节点电压、储能设备荷电状态等越限惩罚项,以保证系统安全经济运行.借助二阶锥和凝聚函数对模型进行简化处理,编...     

平抑联络线功率波动的微网混合储能容量优化

为合理配置微网混合储能系统的容量,降低联络线功率的波动性,提出平抑联络线功率波动的混合储能系统容量配置方法。首先,以净负荷和联络线期望功率的偏差平方最小为目标,以联络线功率的上下限以及最小调节时间为约束,优化得到联络线期望功率。其次,依据净负荷功率以及优化得到的联络线期望功率计算得出混合储能系统功率。然后,建立了以混合储能系统全生命周期成本为目标,以蓄电池以及超级电容器工作频段的分界频率为优化变量的混合储能系统容量优化模型,并应用粒子群算法求解该模型获得最优的储能系统功率和容量。最后,采用实际微网运行功率数据,进行了案例验证,仿真结果证明了所提方法的经济性和有效性。     

基于离散傅里叶变换的微电网混合储能容量优化

针对并网型微电网中由蓄电池和超级电容组成的混合储能系统进行容量的优化配置。光伏发电和负荷之间产生的净负荷功率由大电网和混合储能装置来共同进行平抑。建立一个俩阶段混合储能容量优化的数学模型,利用离散傅里叶变换对微电网中产生的净负荷功率进行分解,第一阶段在满足联络线功率波动要求的基础上来选取联络线功率和混合储能系统功率的分界点使得联络线利用率最高的;第二阶段以混合储能容量配置的经济成本最低为目标选取蓄电池功率和超级电容功率的分界点;从而得到联络线、蓄电池和超级电容的功率分配。利用遗传算法对混合储能容量的优化模型进行求解,得到最优的混合储能容量的配置。通过算例进行了验证分析。     

含电动汽车充电站的风/光/柴独立微电网分层优化调度

为解决电动汽车通过有序充/放电参与微电网运行的多利益主体优化调度问题,提出一种含电动汽车充电站的风/光/柴微电网多时间尺度分层优化调度方法。首先分析电动汽车充电站和微电网运营商之间的利益关系,建立含电动汽车充电站的风/光/柴微电网分层调度体系;然后考虑风/光/柴微电网不同工况下的发电成本和电动汽车放电成本建立充/放电定价机制,引导电动汽车群有序充电与短时放电;接着考虑分布式电源和负荷预测的准确度,建立含电动汽车充电站的风/光/柴微电网日前/短时优化调度模型;最后采用混合整数线性规划算法对模型进行求解。仿真结果表明：该方法能够实现电动汽车群对风/光/柴微电网的“有序充电-能量支持,短时放电-功率支持”以及电动汽车充电站和微电网运营商两个利益主体之间的协同增效,并验证了该方法的正确性和有效性。     

面向联络线计划功率的直流微电网优化调度

针对可再生能源日渐高比例接入大电网,需要建立主动配电网系统来跟踪和响应大电网的调度需求,提出了一种基于联络线计划功率将微电网转变为主动配电网的经济性调度策略。该策略以风光储直流微电网并网运行系统成本最低为目标,运用改进麻雀搜索算法求解系统运行成本。与无联络线计划功率调度策略的调度结果进行了对比,结果表明,所提调度策略在满足大电网削峰填谷指令的同时,将系统的并网运行成本降低了9.79％。由此验证了该调度策略对于直流微电网并网经济性调度具有可行性。     

微电网多目标经济调度的一致性算法

基于多智能体的一致性原理,提出了一种微电网经济与环境综合最优的分布式调度方法。该调度方法不再借助于领导跟随的一致性算法模式,而是基于机器人系统的工作模式,各节点通过存储最新的功率缺额,得到局部功率缺额,并用其替代全局功率缺额,解决了分布式多目标经济调度获取全局信息困难的问题。同时,该算法能够适应微电网系统负荷变动的特性,可实现多种情景下的微电网综合最优调度。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。     

一种最优能量流的多微电网分布式优化方法

为实现多微电网经济性目标，一种最优能量流的多微电网系统分布式优化经济调度方法被提了出来。该方法以微电网间功率交互为优化目标，建立多微电网分布式优化经济调度模型，其后利用交替方向乘子法对模型进行求解，从而以分布式的方式实现对多微电网的经济优化，减少信息通信量，实现最优能量流。经过仿真验证，当多微电网系统出现功率分配情况时，此方法可有效保证以经济最优的方式实现微电网之间的功率交互，且维持多微电网功率平衡与稳定运行。     

考虑需求侧协同响应的社区综合能源系统低碳经济调度

针对含电-热-冷-气子系统的综合能源系统中潜在的可调度资源,基于能源集线器,构建了包含燃气轮机发电系统、储能、需求侧响应模型在内的社区综合能源管理系统数学模型。该模型根据电、热、冷、气负荷需求特性的不同,分别建立相应需求响应模型。从社区能源运营商的角度出发,以包含系统运行成本和环境成本的系统总成本最低为目标函数,建立社区综合能源系统日前优化调度模型,采用Yalmip工具箱和Cplex求解器对算例进行求解,得到各个设备的最佳出力。仿真结果表明,对比未考虑需求侧协同响应的场景,电、热、冷、气需求侧响应参与调度可以优化负荷曲线,降低系统能耗,减少CO2排放,并使系统经济性达到最优。     

基于改进黑洞算法的微电网优化调度

为提高微电网运行的经济性,需要对其进行日前优化调度.首先建立微电网优化调度数学模型,以微电网内部蓄电池充放电功率和燃料电池输出功率为优化向量,以微电网运行成本最少为优化目标,基于日前预测数据,先将一天分成24 h,以1 h作为1个调度时段进行优化;然后以15 min为1个时段将一天分成96个调度时段,将小时级优化调度的结果作为15 min级优化调度的初始值进行二次优化;最后采用差分进化改进黑洞算法分别求解模型.算例结果显示改进的黑洞算法收敛速度快,求得的优化结果能够作为未来一天中微电网内部蓄电池充放电功率和燃料电池输出功率的参考,减少微电网运行成本.     

基于多目标优化模型的电动汽车充电调度策略

针对电动汽车充电带来的配网系统负荷峰谷差过大的问题,基于配网系统负荷变化基本情况,提出了动态多目标优化模型的电动汽车充电调度控制策略.构建了动态多目标优化模型,并提出了控制充电功率和控制起始充电时间两种优化调度控制策略,采用动态粒子群算法对模型进行了求解.仿真结果表明,优化控制方案能够起到削减负荷峰值的作用,和优化前相比负荷峰值下降约20%,节约充电成本40%～55%.     

柔性负荷聚合商参与电力系统的多时间尺度协同优化调度策略

随着电动汽车(EV)、分布式储能和温控负荷等柔性负荷接入新一代电力系统,为电网调度提出了新的挑战和机遇。基于多种柔性负荷的响应特性,计及风电和负荷预测不确定性所需的系统旋转备用,提出了一种柔性负荷聚合商参与电网调控的多时间尺度优化调度方法。首先,建立了不同柔性负荷模型,在日前阶段,考虑了EV优化充电和分布式储能电价差套利的柔性负荷聚合商运行约束,建立了以日前系统运行经济性最优为目标的调度模型;在日内阶段,考虑了系统旋转备用成本及温控负荷的约束,建立了日内调度模型。最后,以改进的8-bus电力系统算例分析,得出了柔性负荷聚合商参与电力系统的日前-日内协同调度运行计划及承担备用方案,验证了优化方法的有效性和可行性。     

独立型微电网日前与日内协调优化调度

为减小风光发电的随机性对独立型微电网经济运行的影响,并考虑风光发电的预测精度随时间尺度的减小而增加的特点,提出一种将日前计划调度和日内MPC滚动调度相结合的优化调度策略。日前计划调度综合考虑电源、储能和负荷的可调度资源,建立计及系统运行成本和负荷满意度的多目标优化调度模型;日内调度基于MPC的思想,构造日内滚动优化模型,其中包括风光发电预测模型、系统在滚动周期内总运行成本最低为目标的调度模型以及反馈纠正环节,并且为使日内调度的局部性与日前调度的全局性相协调,在调度模型中加入储能荷电状态在一定时间节点变化的惩罚项。最后,对该文所提策略和模型进行仿真验证,结果表明,日前调度使微电网的可调度资源得到充分利用,提高了系统的经济性;日内调度降低了可再生能源的不确定性对微电网的影响,实现了对可控电源的更精细化管理,提高了系统的安全运行水平。     

基于风电可调节不确定代价的风光柴储联合优化调度

针对孤岛微电网中间歇式能源出力的不确定性问题,基于可调节风电的不确定代价,考虑蓄电池储能系统和柴油发电机组的控制特性.在系统稳定供电的前提下,以系统运维成本、污染物排放量为目标,引入可调负荷充放电等相关约束,建立孤岛微电网能量优化调度模型,优化储能充放电与柴油机组出力.并在此基础上,利用改进粒子群算法对模型进行求解,根据所建模型三种情景对比,进一步分析9个不同调度区间系数对调度结果的影响机理,算例仿真验证了可调节风电不确定代价优化模型和优化方法的有效性和可行性.     

基于BIPV功率与负荷预测的智能建筑EMS双时间尺度多能互补优化模型

建筑光伏(Building Integrated Photovoltaic,BIPV)发电功率出力的随机波动特性,新型负荷与传统负荷的相互作用、需求侧响应和分时电价对负荷特性的影响是智能建筑能量管理系统(Energy Management System,EMS)优化运行必须考虑且亟待解决的突出问题。以BIPV功率、负荷功率与室外温度预测值为基础,在建立的建筑室内环境参数与建筑能耗的数学模型上综合考虑系统整体的经济性与用户舒适度,联合日前、日内两个时间尺度建立了智能建筑EMS的两阶段优化模型。日前尺度计及分时电价,以系统运行经济性为目标,制定可控电源机组启停、可平移负荷、储能装置的优化运行方案;日内尺度则在日前优化基础上综合平衡系统经济性和用户舒适度,对可控电源功率及可控负荷功率进行滚动优化。通过两个不同时间尺度上的协同优化,以实现多类型电源、储能及参与需求侧响应负荷的"源-荷-储"多能互补优化运行。最后通过实际数据的算例仿真验证了所提模型的有效性。     

含冰蓄冷空调的CCHP微电网优化调度

冷热电联供(CCHP)型微电网作为综合能源系统的基本物理构成,可实现可再生能源的消纳和多能互补,是实现能源可持续发展和改善生态环境的重要手段。考虑经济性和环保性,以综合运行成本最小为目标,搭建了含冰蓄冷空调的CCHP型微电网优化调度模型采用改进粒子群算法进行求解,得到不同调度方式下系统的产能方案。通过算例分析对比了运行策略对于优化结果的影响,并验证了优化模型的有效性。