基于改进粒子群算法混合储能优化调度

大多数风电储能调度研究从经济运行成本或环境保护成本出发,调度方案缺少对储能投资企业收益和风电消纳的研究,考虑储能经济收益和风电功率消解对调度的影响,提出了一种基于改进粒子群算法的风电混合储能优化调度方法。首先建立一种蓄电池和超级电容混合储能的储能方案;其次基于分时售电、电价差异的影响因素,建立了以储能经济收益最大和风电功率消解最大的优化调度模型;最后提出了一种基于粒子群的改进优化算法,粒子群算法引入帕累托排序和拥挤度排序法,并进行了理论分析和仿真验证。结果表明,只考虑储能经济收益最大时收益明显增加,只考虑风电功率消解最大时消解明显增多,同时考虑储能经济收益最大和风电功率消解最大双目标时,对于两种目标,均有较好的优化结果。     

考虑电压控制的含移动储能的主动配电网调度策略

针对主动配电网中分布式能源大量接入引起的电压越限,以及常规储能投资大、电动汽车调度困难等问题,提出一种考虑电压控制的含移动储能的主动配电网日前调度策略。将配电网与移动储能视作不同利益主体,建立双层优化模型。上层为配电网层,以网损最低为目标,根据预计的电压越限情况对下层发出调度;下层为移动储能运营层,以最大收益为目标优化移动储能充放电功率,响应上层调度,再由上层决定移动储能接入节点。在下层优化中考虑了移动储能荷电状态对其最大允许功率的影响;在配电网节点中设定充电节点与放电节点以减小移动储能接入对配电网网损的影响,并提出移动储能接入节点选择及转换策略。最后以IEEE 33节点系统为例进行分析,结果表明,所提调度策略可以在解决配电网节点电压越限、减小配电网网损的同时使移动储能盈利。     

基于萤火虫与粒子群混合优化算法的移动储能调度

近年来,受规模化电动汽车无序充电、高比例新能源功率波动等因素影响,配电网存在负荷峰谷差较大、网损较高、配电网运行成本高的问题。提出基于萤火虫与粒子群混合优化算法的移动储能调度方法。分别建立电动汽车、移动储能车、氢燃料发电车的移动储能模型,建立负荷峰谷差、配电网网损和配电网运行成本多目标函数,为了降低排名异常的概率,引入Tent混沌映射、柯西变异算子、萤火虫算法中的模糊自适应惯性权值,求解多类型移动储能共同参与调度的最优方案。算例分析结果表明,所提方法能够有效减少负荷峰谷差、降低配电网网损和降低配电网运行成本。     

考虑移动储能有功时空支撑的不对称配电网负荷恢复策略

针对极端灾害导致配电网孤岛运行时供电能力不足的问题,提出一种考虑孤岛划分下移动储能和DG三相协调调度的不对称配电网负荷恢复策略。首先,构建了基于交通网络的移动储能时空转移和充放电模型。其次,在重构后的配电网孤岛基础上,采用移动储能和DG三相协同调度的模式,以最小化负荷切除成本、DG发电成本及移动储能相关成本为目标函数建立配电网负荷恢复模型。通过协调移动储能和DG三相功率输出,充分发挥移动储能有功时空支撑作用,有效提高配电网孤岛运行下的负荷恢复能力。最后,以33节点配电网为例进行分析,验证了所提策略的有效性。     

预防暂态低频减载的储能容量配置多目标动态优化方法

在系统受到扰动而引起频率下降的暂态过程中,如果瞬时频率过低,将会触发不必要的低频减载,导致系统的供电可靠性降低.储能由于其具有快速功率调节能力,可以避免不必要的暂态低频减载.首先,基于电力系统等值频率响应模型提出了适合储能容量配置的具有分段函数约束的多目标动态优化模型,旨在同时考虑储能配置成本和暂态频率调节性能2个相互...     

面向降损场景的移动储能与网络重构协同优化策略

近年来，电网的节能降损工作受到广泛关注。随着灵活调节资源大规模接入配电网，充分挖掘灵活调节资源的降损潜力显得至关重要。提出一种面向降损场景的移动储能与网络重构两阶段协同优化策略：第一阶段，采用场景分析法刻画源荷不确定性，以综合网损最小为目标建立网络重构模型，并求解最优重构方案。由于配电网节点较多，为缩小搜索范围提升求解效率，提出一种网损灵敏度分析方法，并结合重构方案为移动储能预先筛选充放电节点集合。在第二阶段，以配电网网损及移动储能通行成本最小为目标函数，综合考虑移动储能的连接/通行状态约束、充放电功率/容量约束和电力网的功率平衡、潮流安全约束，构建交通网-电力网融合的移动储能充放电调度模型，并调用CPLEX求解器求解移动储能的通行及充放电功率调度方案。最后结合IEEE 33节点配电系统进行仿真分析，仿真结果表明有功网损降低552.17 kWh,降损幅度达31.9%,验证了所提策略的有效性。     

储能应急车优化调度的模糊机会约束方法

移动储能技术作为一种新型的灵活性资源,其在电力系统的防灾与应急支援等多种场景中发挥了非常重要作用。在此背景下,提出了基于模糊机会约束规划的储能应急车优化调度模型,以最大程度地恢复重要电力用户的供电并减少停电损失。首先,介绍了储能应急车的工作原理,提出了考虑负荷分级和行驶时间不确定性的储能应急车优化调度的模糊机会约束规划模型,该模型以最小化总停电损失为优化目标,实现对一级负荷的持续供电。然后,针对行驶时间的不确定性,采用模糊理论中的模糊参数表示行驶时间,并采用梯形隶属度参数的清晰等价类将含模糊参数的机会约束清晰化,便于对模糊机会约束模型进行求解,最后采用了遗传算法对所提的模型进行求解。算例分析结果表明,所提出的储能应急车优化调度模型较好地处理了电力应急过程中行驶时间的不确定性,实现了储能应急车的优化分配与调度,确保了重要电力用户的供电恢复,有效地降低了停电损失。     

含移动式储能的主动配电网分层优化控制方法

移动式储能技术具有灵活性强、应用场景广泛等优点。除应急供电外,移动式储能技术在配电网削峰填谷、提高电能质量等方面也有良好的应用前景。针对分布式发电接入的配电网的优化运行问题,文中考虑利用移动储能日常闲置情况提出了一种综合移动储能调度和无功优化的主动配电网分层控制策略。其中,上层优化模型综合考虑净负荷方差和移动储能总运行成本最优;下层优化模型考虑移动储能调度与无功优化相配合,以电网电压偏差最小、网损成本最小以及迁移成本最小为目标。此外,文中考虑该模型具有多维非线性特性,引入量子行为与概率表达特性,提出一种改进量子粒子群算法,采用量子位对粒子当前位置进行编码,利用量子行为进化方程实现对粒子最优位置的搜索,提高了算法收敛速度与寻优精度。最后,结合IEEE 33节点配电系统进行仿真分析,验证了所提控制策略和算法的有效性。     

基于状态数字化实时监测功能的新型电缆快速连接装置设计方案及实现

提出了一种基于状态数字化实时监测功能的新型电缆快速连接装置设计方案,并用于移动储能车实现配网不停电作业。与传统的低压电缆快速连接装置不同的是,该电缆快速连接装置不仅在机械结构上进行了优化改进,而且利用数字化技术实现了对装置内部状态的实时监测。该装置可较好地解决目前配网不停电作业时低压电缆快速插入所面临的问题,满足移动储能车对低压台区侧的多场景需求,达到节能减碳、多能互补和能源高效利用目的。     

极端天气下含移动储能车的海岛微电网应急能量管理方法研究

海岛易出现台风等极端天气,在极端自然条件下,构建海岛微电网应急能量管理方法是海岛微电网安全运行的有力保障。首先根据海岛路网,在考虑道路拥堵情况下,建立以移动储能车移动时间最小为目标的优化模型,实现移动储能车迅速前往充放电站接入电网,对负荷进行最大化支撑。然后,根据负荷重要程度对微电网进行分级优化重构,将负荷开关状态的优化放在第一级,建立网耗和电压偏差最小的优化模型,评估负荷投切的优化放在第二级,实现负荷的最大支撑和海岛微电网的运行状态最优。最后,采用某海岛的路径图和改进的IEEE 33节点系统对所提方法进行仿真验证,实验结果表明:该方法将移动储能车的调度时间减少47.5%,负荷支撑量提升34.2%,最大程度保障了重要负荷正常供电。     

工业园区微网调度研究与仿真

为提高新能源消纳能力和供电经济性、可靠性,研究了含风光柴储、生活负荷、具有有限可控能力工业负荷的工业园区微电网,提出了一种基于日前和日内相结合的优化调度方案。为保证日前优化调度的经济性,提出了一种分段变异优化的改进粒子群算法求解调度模型。改进算法相较于传统粒子群算法收敛性速度更快,同时提高了经济性,减少了园区的运行成本。日内运行时,为了校正日前预测偏差,采用源网荷储共同参与调整,保证尽可能跟随日前经济结果,提高微网系统的可靠性。日内调整建立详细化的仿真模型,采用实时仿真技术。利用实时仿真软件RT-LAB和实时仿真机OP4510构建的实时仿真平台,解决模型仿真用时较长、求解困难的问题,验证了工业园区微网调度策略的可行性。     

电池储能系统参与用户侧削峰填谷的鲁棒优化调度策略

现有的用户侧调峰领域的储能调度鲁棒优化方法,缺乏考虑非线性多目标优化模型的研究。当储能出力范围直接受负荷不确定性限制时,传统列和约束生成算法无法求解此类模型。针对以上问题,文章考虑负荷、电池储能等约束条件,建立了以净负荷方差、用户侧用电支出等为优化目标的电池储能系统调度鲁棒优化模型,并同时考虑了用户负荷波动、新能源出力波动等不确定因素。由于第二阶段的决策与优化结果会影响第一阶段决策的取值范围,需要改进列和约束生成算法以实现对该类鲁棒优化问题的求解。通过将目标函数、部分约束条件视为多个子问题考虑,对原列和约束生成算法的每次迭代中的子问题求解步骤进行扩充,使每次迭代中求解多个子问题,能够有效拓宽该算法的适用范围。最后,仿真结果验证了该方法的有效性,能够在不改变传统算法性能优势的情况下成功应用于非线性多目标鲁棒优化问题。     

双楼宇专变供电充电站负荷的时空双维调控建模

在碳减排和环境保护需求的推动下,电动汽车的普及速度加快,同时从时间和空间维度挖掘充电负荷的调控潜力可以有效地缓解配电网的扩容压力,基于此提出了双楼宇专变供电充电站负荷的时空特性双重调控方法。介绍了双楼宇专变供电充电站负荷时空特性的双重调控机理,利用双楼宇专变冗余容量和储能系统对充电站进行供电;结合储能充放电调控、充电桩和储能的双电源切换开关切换、充电桩功率实时调度3种调控方法,提出了充电站负荷的时空双维调控策略;提出了结合日前和实时2种时间尺度的充电站优化模型,以电动汽车服务率为优化目标建立储能充放电的日前优化模型,以变压器负荷标准差为目标建立双电源切换开关切换的实时优化模型,以各时段调度成本为目标建立充电桩功率的实时调度模型,通过多样化的调控手段提升充电站的经济性和安全性。通过算例仿真验证了所建模型的有效性。     

计及综合需求响应的综合能源系统优化调度

为提高系统运行的可靠性和经济性,在综合能源系统优化调度的基础上引入综合需求响应,利用不同形式能源间的相互转化关系,实现削峰填谷,提高能源利用效率。计及综合需求响应策略,建立了基于电价的电力负荷需求响应和基于激励的热负荷需求响应模型。并以运行成本最小为目标函数,提出了综合考虑供需平衡和供储能设备约束的综合能源系统调度模型。采用改进二阶振荡粒子群算法对模型进行求解。该算法在常规粒子群算法的基础上对速度迭代公式进行更新,克服了常规粒子群算法易陷入局部最优的问题。通过实际算例仿真,验证了所提出模型和求解算法的有效性。     

电池储能系统参与用户侧削峰填谷的鲁棒优化调度策略

现有的用户侧调峰领域的储能调度鲁棒优化方法,缺乏考虑非线性多目标优化模型的研究。当储能出力范围直接受负荷不确定性限制时,传统列和约束生成算法无法求解此类模型。针对以上问题,文章考虑负荷、电池储能等约束条件,建立了以净负荷方差、用户侧用电支出等为优化目标的电池储能系统调度鲁棒优化模型,并同时考虑了用户负荷波动、新能源出力波动等不确定因素。由于第二阶段的决策与优化结果会影响第一阶段决策的取值范围,需要改进列和约束生成算法以实现对该类鲁棒优化问题的求解。通过将目标函数、部分约束条件视为多个子问题考虑,对原列和约束生成算法的每次迭代中的子问题求解步骤进行扩充,使每次迭代中求解多个子问题,能够有效拓宽该算法的适用范围。最后,仿真结果验证了该方法的有效性,能够在不改变传统算法性能优势的情况下成功应用于非线性多目标鲁棒优化问题。     

基于MOFA算法的微网系统优化调度

针对大规模电动汽车入网给微电网带来的影响,在并网运行方式下,以微电网运行成本、环境治理成本和电动汽车用户充放电成本的综合效益为目标,考虑电动汽车的时空分布特性,提出了分时电价下电动汽车有序充放电的调度方案。建立了包含风、光、储、燃料电池、微型燃气轮机、电动汽车及负荷的微网系统多目标经济调度模型,采用多目标萤火虫（MOFA）算法对调度模型进行求解,并与多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行对比。基于MATLAB平台,以某典型微电网系统为例进行仿真,调度周期为一天,算例结果验证了所提方案、模型和算法的有效性。     

考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略

针对住宅区微网中的电动汽车集群,提出一种考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略。将微网调度优化的过程分为负荷层和源储层,负荷层在保证用户满意度的前提下,利用电动汽车的储能特性平抑微网的负荷峰值,源储层先用可再生能源出力支持微网用电负荷,多余出力部分则通过电动汽车进行消纳,使得微网综合运行成本达到最低。然后,用改进蚁狮算法求解源储层模型,最后,通过算例进行验证。结果表明,相对于电动汽车无序充电,该策略大幅提升了微网运行的经济性、可靠性以及电动汽车用户的满意度。     

考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略

针对住宅区微网中的电动汽车集群,提出一种考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略。将微网调度优化的过程分为负荷层和源储层,负荷层在保证用户满意度的前提下,利用电动汽车的储能特性平抑微网的负荷峰值,源储层先用可再生能源出力支持微网用电负荷,多余出力部分则通过电动汽车进行消纳,使得微网综合运行成本达到最低。然后,用改进蚁狮算法求解源储层模型,最后,通过算例进行验证。结果表明,相对于电动汽车无序充电,该策略大幅提升了微网运行的经济性、可靠性以及电动汽车用户的满意度。     

基于增强烟花算法的移动式储能削峰填谷优化调度

移动式储能技术的发展与应用为配电网削峰填谷提供了新的思路与方法.基于移动式储能系统提供充放电服务的时空灵活性,提出一种综合考虑削峰填谷可靠性与经济性的双层优化调度方法.首先,建立移动式储能削峰填谷双层优化调度模型,上层以等效负荷标准差最小和净收益最高为优化目标,旨在减小负荷峰谷差,同时实现价格套利;下层以网损最小为优化...