基于分类概率机会约束IGDT的配网储能多目标优化配置

鉴于可再生能源出力及负荷需求的不确定性会对配电网储能配置效果造成不利影响,该文构建了基于分类概率机会约束信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的配电网储能鲁棒优化配置模型;该模型不仅利用IGDT提高了配置方案的鲁棒性,还通过引入分类概率机会约束机制消除了常规IGDT需预先设定偏差因子的主观性,同时充分体现了风电、光伏和负荷不确定性分布的概率差异性。根据不确定理论将机会约束转化为等价确定性约束,并采用非劣排序复合微分进化,实现模型求解。算例应用表明,所提出的储能优化配置方法在经济性、电压改善效果、鲁棒性、灵活性和高效性等方面具有优越性。     

新能源场站储能系统的鲁棒优化配置策略

为提高新能源场站的调节能力,提出新能源场站储能系统的鲁棒优化配置模型。该模型引入鲁棒理论,针对新能源发电的随机性建立不确定合集,应用极端情况外的运行概率值来量化系统鲁棒性,科学地平衡系统的经济性与保守性,弥补传统鲁棒优化配置结果过于保守的不足。针对模型特点提出一种改进的鲸鱼算法进行求解。基于算例验证所提模型的有效性,并对发电不确定性影响下新能源场站储能配置的经济性与鲁棒性做定量分析。为解决高比例新能源接入电网的安全生产问题、支撑清洁电网的发展提供参考。     

考虑空调负荷和柔性热负荷响应的综合能源系统储能鲁棒优化配置

针对园区综合能源系统储能的容量配置问题,为提升在源–荷不确定性下的系统规划与运行的经济性,提出考虑空调负荷和柔性热(冷)负荷日内响应源–荷不确定性的电/热混合储能的鲁棒配置方法。首先构建了空调负荷和柔性热(冷)负荷应对源–荷不确定性的日内响应模型。其次在考虑系统多能互补的基础上,基于日前优化运行与日内响应,以年化运行成本和投资成本最低为目标函数,建立电/热混合储能鲁棒优化配置模型。最后通过算例验证了本文储能的配置方法对系统规划–运行的经济性的提升效果,分析了考虑负荷日内响应源–荷不确定性和源–荷预测精度对储能配置容量的影响。     

考虑源-荷不确定性的水风柴微电网优化配置

水、风资源和负荷不确定性影响微电网配置方案的经济性和鲁棒性。文中提出一种考虑源-荷不确定性的并网型水/风/柴微电网双层优化规划模型。上层优化为微电网电源容量优化配置模型;下层优化为考虑了小水电、小风电及负荷功率不确定性的微电网优化运行模型,并利用Seng-Cheol Kang提出的鲁棒线性优化理论(SCK型鲁棒线性优化)将不确定性模型转化为确定性模型。然后,结合含精英策略的快速非支配性排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和混合整数线性规划(MILP)求解微电网的多目标优化配置问题。最后,以韶关地区某实际配电系统为例进行仿真验证,结果表明该模型不仅提高了微电网的鲁棒性,而且保证了配置方案的经济性及供电可靠性。     

考虑风电不确定性和旋转备用容量配置的综合能源系统鲁棒机会约束优化

风电出力的随机性和波动性给综合能源系统带来极大挑战。为此,提出基于风电不确定性分析和广义储能备用的鲁棒机会约束优化模型。首先,采用拉丁超立方采样和模糊c均值聚类算法对风电出力进行不确定性分析;其次,引入广义储能优化旋转备用容量,以应对风电出力不确定性;然后,以运行成本最低为目标建立将随机规划和鲁棒优化相结合的鲁棒机会约束优化模型,客观处理综合能源系统运行中风电出力的不确定性;最后,经改进的IEEE 39节点电力系统、天然气系统与热网系统组成的综合能源系统验证,该模型能够在保证系统鲁棒性的同时,提高了系统的经济性。     

分布式光伏电站接入配电网的分布鲁棒优化配置方法

随着分布式光伏(Distributed Photovoltaic, DPV)电站接入配电网的规模日益增大,光伏出力的不确定波动特性造成配电网运行状态的频繁波动,故对接入配电网的DPV电站进行合理规划对于配电网的安全运行尤为重要。针对DPV电站接入配电网的并网点和容量选择问题,以并网位置节点和配置容量同时作为决策变量,并考虑DPV出力的不确定性,建立了DPV电站接入配电网的并网点和容量选择的分布鲁棒优化配置模型。以当地光照强度和环境温度的历史数据计算出的DPV电站单位容量光伏的日出力曲线作为数据驱动构建出基于KL散度的模糊集。通过优化计算出模糊集中最大和最小期望的概率分布以得到单位容量光伏出力不确定波动的范围,将分布鲁棒优化模型转化为鲁棒优化模型,并采用Benders分解法求解得到优化配置方案。最后,以某个实际180节点配电网为例进行仿真计算,并与确定性优化和传统鲁棒优化方法进行对比分析。验证了所提出的分布鲁棒优化方法既能够保证在光伏出力不确定波动下配电网的安全运行,又能够克服鲁棒优化方法的保守性,使求得的配置方案在经济性和鲁棒性之间达到良好的平衡。     

微网系统鲁棒优化规划模型研究

分布式可再生能源发电出力的不确定性给微网系统的优化规划带来了较大困难。以分布式发电的实际出力偏差与预测偏差的差值为主要分析对象,刻画了系统的鲁棒性约束条件,构建以规划成本、运行成本为目标函数的微网系统鲁棒优化规划模型,并整合了相应的NSGA-II优化算法。通过算例分析证明,该文的鲁棒优化模型能够在一定鲁棒约束、系统运行约束条件下求解得到系统最优规划方案,从而为微网系统鲁棒优化规划提供决策依据。     

面向多场景调节需求的集中式共享储能鲁棒优化配置

随着高比例新能源电力系统的发展,源网荷不同场景下对储能的需求与日俱增。该文提出一种面向多场景调节需求的集中式共享储能鲁棒优化配置模型。首先,设计了兼顾协调电源侧出力计划和参与电网侧调频的共享储能运营模式,给出了共享储能在不同场景调节需求下的运行策略;然后,考虑源网储的联合出力约束与动态频率约束,同时对发电与用电不确定性采用精确概率分布的鲁棒理论进行分析,建立了考虑随机变量极端偏差情况下的集中式共享储能鲁棒优化配置模型;最后,以修改后的IEEE 39节点对所构建模型进行仿真分析,讨论了影响容量配置模型经济性与鲁棒性的关键因素,验证了该文所提优化共享储能配置模型的有效性。     

风电全消纳下的配电网储能可调鲁棒优化配置

随着现代电力系统中分布式风电的渗透率不断提高,其出力的不确定性和波动性对电网规划运行的影响愈发显著。侧重于对配电网中储能系统进行优化配置以应对分布式风电的不确定性,提出了综合考虑网损成本、储能投资运行成本以及主网购电成本的可调鲁棒规划模型,最终获得满足风电功率全部消纳要求且总成本最少的储能布点以及容量配置方案。在规划求解过程中,引入二阶锥松弛技术对原模型进行凸化松弛,使非凸非线性优化问题转化成为可有效求解的二阶锥优化问题,并通过对凸锥模型进行拉格朗日对偶将原双层规划问题转化成为含双线性项的单层规划问题。由于鲁棒调整参数的引入,整个模型在提高规划结果鲁棒性的同时,防止规划结果过于保守。最后通过算例证明了所提出模型的有效性。     

考虑信息间隙决策的能源枢纽混合储能容量规划

针对电池储能等常规储能不能快速响应能源枢纽风电出力短期扰动问题,本文将混合储能引入能源枢纽当中,考虑混合储能在枢纽运行中的损耗,提出了能源枢纽日运行成本最优时的储能容量规划模型。然后基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)在风险规避策略与机会寻求策略下,建立考虑风电出力不确定性的鲁棒与机会模型,为决策者提供能源枢纽容量规划方案。最后通过算例分析,证明使用混合储能的能源枢纽对风电出力存储转化效率更高,日运行成本更少。同时基于IGDT的混合储能容量规划模型,能够为决策者提供在满足预期运行目标时风电出力最大/最小波动范围,分析风电出力不确定性与混合储能容量之间的关系,通过定量分析为不同风险偏好策略提供容量规划依据。     

基于IGDT的含广义储能的独立直流微网日前优化调度

微电网的能量管理与优化调度作为构建新型电力系统的重要环节,提高其可再生能源的消纳水平、降低源荷不确定性风险以及优化系统运行成本具有重要意义。因此,文中提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT)的含广义储能的独立直流微电网日前优化调度模型。首先,构建含超级电容的混合储能系统,以降低蓄电池运行成本,将具备虚拟储能特性的柔性负荷与混合储能相结合,形成广义储能,充分发挥微电网系统内灵活性资源特性;其次,考虑系统风光荷不确定性,引入IGDT模型,在确定性模型基础上建立风险规避策略下的鲁棒模型和风险投机策略下的机会模型,从2种决策角度追求降低风险与最大化收益;最后,基于算例仿真分析,证明该调度策略在降低微电网运行成本的基础上可量化不确定性因素对系统调度决策的影响,验证了模型的有效性和可参考性。     

含风电的多种形式储能协调调度多目标优化模型

随着大规模储能的日渐广泛应用,其灵活的出力调节能力为含大规模风电接入的电网优化调度运行提供了解决思路。针对电力系统中储能以电源侧、电网侧以及用户侧等多种形式并存的情况,提出多种形式储能协调调度多目标优化模型。该模型考虑风储一体化电站、电网侧电池储能电站和电动汽车参与系统调度运行,深入挖掘多种形式储能的互补调节能力,促进风电消纳;电池储能电站面向电网调控运行,在参与系统调峰的同时提供备用,充分利用储能的可调空间优化系统运行。考虑到不同形式储能的利益主体不同,构建以风储一体化电站上网收益最大、系统总运行成本最小、电动汽车车主支付费用最小的多目标优化调度模型。最后基于十机算例系统的仿真实验说明：所提模型能兼顾各形式储能投资主体的利益,提高风电的消纳能力。     

考虑储能电站服务的冷热电多微网系统优化经济调度

提出一种考虑储能电站服务的冷热电多微网系统日前优化调度方法。首先提出在多微网系统建立公共储能电站,并给出用户侧储能电站服务模式;然后将储能电站服务应用到冷热电联供型多微网系统优化调度,通过协调微网与储能电站间的交互功率,实现微网内冷热电负荷功率平衡和运行经济成本最优;最后以典型场景为例,对冷热电联供型多微网系统在3种运行方式下进行经济优化调度分析。结果表明,所提冷热电多微网系统优化调度方法可以充分发挥公用储能电站的充放电灵活性,实现微网多余电能的时域转移和可再生能源发电的100%消纳,并降低多微网系统的运行成本。     

储能电站在多站融合场景下的运行策略优化

为降低多站融合的运行费用,提升多站融合的经济性,充分发挥储能电站的价值,保证储能电站经济运行,构建储能电站的寿命模型、边缘数据中心和充电站的负荷模型、电储能交易模型,采用双层优化方法,通过粒子群优化算法,提出储能电站在多站融合中发挥多重功能的复杂场景下优化运行策略。结果表明：在电价相同的连续时段组内,储能电站以相同的倍率充放电为最佳运行策略;在不同电价的时段组间,储能电站的最佳运行策略由分时电价、电池寿命特性和多站负荷特性共同决定。通过算例验证了目前常见的运行策略并非最佳。     

基于先进绝热压缩空气储能站的电-热综合能源系统优化运行方法

为加强先进绝热压缩空气储能(advanced adiabatic compressed air energy storage,AA-CAES)与综合能源系统(integrated energy systems,IES)的多能互补协同,提高系统运行效率,文中提出了一种含AA-CAES能源站的电-热综合能源系统优化运行方法。首先,构建了含AA-CAES能源站的IES基本调度架构;其次,详细分析了AA-CAES装置在压缩和膨胀工况下的储热、换热及供热等特性,建立了AA-CAES电热联供联储运行模型;接着,基于热网管道传热延迟和损耗等动态特性,建立了考虑供热网储热惯性的热网方程;在此基础上,考虑了用户侧可调度资源,提出了计及综合需求响应的含AA-CAES能源站的IES日前优化运行模型;最后,在修改的IEEE33节点配电网和巴厘岛32节点区域供热网进行算例分析。仿真结果表明,所提方法可有效降低IES运行成本,提高IES可再生能源消纳能力。     

电-热-氢综合能源系统鲁棒区间优化调度

该文采用鲁棒区间法挖掘电-热综合能源系统协调运行的潜力,以缓解风电功率的不确定性对电力系统的运行稳定性的影响,并构建风力发电与氢储能系统相结合的风-氢混合系统,考虑氢储能系统的热平衡需求,以充分发挥氢储能系统的储能效率,平抑风电的波动性。首先,介绍了考虑氢储能系统接入的电-热综合能源系统结构,并构建其数学模型;然后,以区间形式考虑风电的不确定性,构建含风电的鲁棒区间优化调度模型,使系统在所有风电出力允许区间内,均满足允许约束条件;再次,建立一种含风-氢混合系统的电-热综合能源系统鲁棒区间优化调度模型,采用对偶理论将原模型转化为单层模型进行求解,最坏情况下的风电不平衡功率由可调机组根据时变参与因子进行调整;最后,以PJM-5节点电力系统与6节点热力系统和辽宁省北部太和综合能源系统为例对所提模型进行分析,验证了模型的有效性。     

经柔直电网互联的含抽蓄的联合发电系统最大供电量计算

为充分利用风光发电能量,合理调度抽水蓄能电站,针对经柔直电网互联的风光蓄联合发电系统向远方负荷中心供电这一工程实际需求,提出基于日供电量最大的抽水蓄能发电优化调度模型及方法。采用最优潮流法计算受电区(负荷中心)全天的消纳极限。并以此极限为约束,同时考虑抽蓄电站库容与运行工况等限制,建立了抽蓄电站功率优化调度模型。提出的分段法与等效面积法显著提升了优化模型的计算速度。在某地风光蓄发电系统与柔直输电网架结构的基础上,用IEEE30节点系统模拟受端电网,建立仿真算例。比较了几种最大供电量计算方法的结果,验证了所提方法与模型的有效性。     

计及碳捕集和电转气的农村虚拟电厂多目标随机调度优化模型

针对农村地区存在大量生物质秸秆、垃圾、屋顶光伏、分散式风电等分布式能源,设计了集成燃气碳捕集设备(gas-power plant carbon capture,GPPCC)、电转气设备(power-to-gas,P2G)及垃圾发电(waste incineration power,WI)的农村虚拟电厂(GPPCC-P2G-WI-based virtual power plant, GPW-VPP)。然后,引入信息间隙理论(information gap decision theory,IGDT)和模糊满意度方法构造GPW-VPP近零碳运营优化模型。其中,选择最大化运营收益和最小化碳排放量作为优化目标,并利用模糊满意度理论转化为综合满意度最优化目标。再然后,利用IGDT描述风电、光伏发电和用户负荷3个不确定性变量影响,用于构造GPW-VPP随机调度优化模型。最后,选择中国兰考能源革命试点为对象开展实例分析验证所提模型的有效性,结果表明所提运营优化模型能在兼顾不同主体利益诉求的同时推进农村分布式能源的最优聚合利用,有利于实现整体能源结构清洁低碳转型。     

基于深度强化学习的光储充电站储能系统优化运行

优化储能充放电策略有利于提升光储充电站运行经济性,但是现有模型驱动的随机优化方法无法全面考虑储能系统的复杂运行特性以及光伏发电功率、电动汽车充电负荷的不确定性.因此,提出一种基于深度强化学习的光储充电站储能系统全寿命周期优化运行方法.首先对储能运行效率模型和容量衰减模型进行精细化建模.然后考虑电动汽车充电需求、光伏出力和电价的不确定性,在满足电动汽车充电需求和光伏消纳的条件下,以光储充电站收益最大化为目标,建立了基于强化学习的储能优化运行问题.考虑到储能充放电决策动作的连续性,采用双延迟深度确定性策略梯度算法进行求解.采用实际历史数据对模型进行训练,根据当前时段状态对储能充放电策略进行实时优化.最后,对所提方法及模型进行测试,并将所提出的方法与传统模型驱动方法进行对比,结果验证了所提方法及模型的有效性.