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。     

计及蓄电池寿命的微网群优化调度模型

为延长蓄电池使用寿命,减少微网群运行成本,构建了计及蓄电池寿命的微网群多目标优化调度模型.以包含风、光、储、柴、燃料电池的两个子微网所构成的交流微网群作为研究对象,采用改进后的加权吞吐量法构建蓄电池寿命模型并预测蓄电池寿命.综合考虑系统发电成本、环境污染成本和蓄电池寿命损耗成本,在满足负荷供需平衡、不同微源出力等约束条件下,通过加权系数法将多目标函数归一化为综合目标函数,并利用二元对比定权法确定权系数,把对蓄电池的重视程度分为较低、中等、较高三种情况.采用粒子群优化算法进行求解,并对三种情况下的微网群调度结果与蓄电池寿命损耗情况进行对比分析.结果表明,该优化调度模型可有效提高微网群经济效益,并减小蓄电池损耗,验证了该模型的有效性.     

分布式可再生能源接入微网系统的随机多目标经济调度

随着分布式发电技术的快速发展,大量风能、太阳能等可再生能源接入电力系统。由于可再生能源具有间歇性和随机性的特点,给电网经济调度带来了严峻的挑战。该文分析分布式能源的特性,考虑系统运行成本和治理环境污染费用,构建由风力发电机、柴油发电机、蓄电池以及负荷组成的微网系统多目标经济调度数学模型,采用遗传算法对多目标经济调度数学模型求解,并通过 MATLAB仿真,验证所建立模型的正确性和有效性。     

计及需求响应和蓄电池综合损耗的微电网优化调度

文中针对并网型微电网优化运行问题,在充分考虑微电网中需求侧资源的前提下,建立了含风机、光伏、微燃机和储能系统的并网型微电网经济优化调度模型.模型中结合分时电价和需求响应中的可转移负荷,并考虑储能寿命损耗和安全运行条件.构建以系统运行总费用最小和系统净负荷最小的多目标函数.采用遗传算法,通过MATLAB对所提模型进行求解,算例结果表明文中提出的模型在充分考虑可转移负荷和储能实际运行损耗的前提下,实现微网的经济运行.     

分时电价下直流微网优化运行和容量配置研究

针对小型直流微网的优化运行和容量配置问题,以含直流负荷、蓄电池、光伏的直流微网为研究对象,综合考虑各组成部分成本和收益,建立以用户侧日收益最大为目标函数的微网能量优化模型。采用粒子群算法求解优化问题,得到系统优化运行策略和最优容量配置,并以某高校实验楼照明系统为例进行计算,得到其调度曲线,提出该系统最优配置的计算方法。研究结果表明,该方法与直接采用"自发自用,余电上网"方式相比,收益增加了17.29%,说明该调度方法能有效地处理分时电价下的直流微网优化运行和容量配置的问题。     

含电动汽车的微电网规划研究

作为新型环保节能汽车,电动车的应用规模正在迅速增长,将电动车纳入微网也是电网发展的趋势.电动汽车电力需求灵活,且能量具有双向流动性,成为当前微电网平衡负荷的重要组成部分.该文建立一个含电动汽车的微电网经济调度模型,并在算例中采用Lingo软件进行求解.通过改进模型调节微网中的各项能源出力,并在优化目标中加入环境治理成本,得出接入微电网的最优电动汽车组合,实现降低微网能源损耗、提高资源利用率的目标.     

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。     

含微网的配电网动态随机调度控制

未来微网会逐步接入配网,直接影响配网运行的安全性与经济性,现有控制方法以微网计划运行成本最小为目标,没有考虑配网安全性与经济性。为此,提出综合考虑微网与配网计划运行成本最小的动态随机调度控制方法。首先分别建立微网和配网期望计划运行成本最小的机会约束规划模型,采用粒子群优化算法和两点估计法求解;再根据微网和配网分别优化结果得到的二者之间功率交换控制区间,利用粒子群优化算法寻找二者综合期望计划运行成本最小的功率交换值,从而确定微网和配电网的最优动态随机调度控制方案;最后验证了改进的IEEE33节点标准系统算法的实用性。     

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.     

计及源荷不确定性和多类储能响应的园区IES多目标优化调度模型

考虑综合能源系统形态与运行特点的变化,提出一种计及源荷不确定性和多类储能需求响应的综合能源系统多目标调度模型.首先,建立综合能源系统分布式风电和电热气负荷不确定模型以及确定电、气、热多类储能激励和价格需求响应模型;其次,以电、气能源购买、弃风和环境污染成本等多目标函数优化,在源荷侧不确定性和多类储能需求响应下,考虑多类...