新能源接入下配网储能配置多目标自动优化方法

随着新能源的大规模接入,配电网的储能配置问题日益凸显。为解决该问题,提出了一种新能源接入下的配网储能配置多目标自动优化方法。根据当前储能配置优化标准的设定,设置目标函数;采用多阶方式扩大配网储能配置优化覆盖范围,设定多阶优化配置约束条件,以此为基础,构建分布式新能源配置多目标优化模型,采用收敛调度处理实现配置优化。结果表明,应用该方法优化后的配网储能配置平均响应延时能控制在0.5 s以下,响应的平均能耗降低至76 kWh,最终得出的荷电状态SOC由最初的56%变为40%,说明应用设计方法优化新能源储能配置的效果较好,具有实际的应用价值。     

基于滑模控制的含风储多域电力系统负荷频率控制

建立含风储多域互联电力系统负荷频率控制(LFC)模型,同时考虑系统参数不确定性、储能系统和传统机组控制信道延时问题.为提高系统鲁棒性,降低储能系统的容量配置,针对含风储的LFC模型,设计滑模负荷频率控制器,并提出滑模负荷频率控制器和储能协调的控制策略.算例分析表明,所提出的协调控制策略在新能源大规模渗透和系统负荷波动情况下能够有效减小系统频率偏差和区域控制偏差,同时降低储能系统的配置容量,提高电力系统安全稳定运行的经济性.     

风电光伏并网储能容量优化配置方法

风电光伏并网储能容量优化配置模型一般为独立执行结构,优化范围较小,导致储能容量优化配置时间提升比率下降,为此,本文设计并验证分析了风电光伏并网储能容量优化配置方法,根据实际的优化配置需求及标准先进行一次调频特性提取及目标函数计算,采用多阶的方式扩大优化范围,构建多阶小波变换光伏并网储能容量优化配置模型,采用边界约束处理实现容量优化配置。结果显示,与传统风光联合光伏并网储能容量优化测试组、传统分段削峰光伏并网储能容量优化测试组相比,此次设计的小波光伏并网储能容量优化测试组的储能容量优化配置时间提升比率均保持在1.55%以上,说明此方案更加灵活、高效,配置效果更佳。     

高比例清洁能源并网的电力系统储能容量优化规划方法

为降低电力系统供电总成本,优化电力系统储能容量,本文以某高比例清洁能源并网为例,对电力系统的储能容量优化规划方法展开全面的设计与研究。根据系统供能过程中的转移调度方式,构建高比例清洁能源并网的电力系统储能模型;根据电力系统的储能需求,在综合考虑系统供电的灵活性、成本等因素的基础上,建立电力系统储能容量优化综合目标函数;约束函数中充放电功率参数,根据电力系统的剩余能量与充放电功率参数之间的关系,计算电力系统在整个运行周期内所需的储能容量,将计算结果作为优化后的储能容量值,完成优化规划方法的设计。以某地区大型新能源发电站为例,设计实例应用实验,实验结果证明,本文设计方法可以在系统放电供能过程中提高新能源负荷出力的同时,降低系统运行总成本。     

基于粒子群算法的混合储能系统容量优化研究

针对混合储能系统容量优化的问题，以考虑风储微网中混合储能系统(Hybrid Energy Storage System, HESS)为研究对象，提出一种EMD-APSO配置模型。首先，根据蓄电池、超级电容器两种储能装置的特点建立等效电路模型；然后基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)建立混合储能的容量优化配置模型，运用自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO)优化求解，得出最优分界点和储能容量配置结果。研究表明，所提出的优化配置方案较好，能满足风电并网要求，且达到储能利用效率和经济效益兼顾，实现了优化效果。     

基于ST7单片机的储能供电容量优化控制系统

为了控制供电容量的系统频率,提高传统水电光储系统的年收益，设计基于ST7单片机的水电光伏储能供电容量优化控制系统。硬件设计中，选择ST7单片机作为主要控制芯片，并设计了内部控制和显示电路；软件设计中，建立储能容量优化目标函数，将水电光伏储能设备寿命内所产生的总收益为优化目标，通过对备用容量约束等相关约束条件用公式进行表明，最后通过傅里叶变换，求出可控功率输出的值，实现供电容量的优化控制。实验结果表明系统可明显提高水电光伏储能供电的年收益，具有一定的有效性。     

“双碳”视域下考虑工业园区光-储发电系统不确定性的光-储鲁棒规划模型构建

为进一步提升能源利用效率,确保工业园区供电的稳定性,许多工业园区引入了光伏发电系统,但由于光伏发电的稳定性较低,需建立光-储能发电系统进行控制。为此,探索在光-储能发电系统的构建模式,根据不确定性鲁棒优化建立工业园区光-储发电系统的规划模型;利用某工业园区模拟优化,分析容量、购电成本配置方式。发现工业园区大规模增加光伏发电容量会导致成本过高,需将规模控制在合理范围,且光伏的不确定性会导致系统的投资、运行成本增加,需加强对光伏发电状况的预测,实现系统的最佳配置。     

基于量子行为粒子群算法的微电网优化配置

关于微电网的优化配置问题,是在功率平衡等一系列约束的前提下,以投资成本、环境因素等为目标,优化配置微电网中各微电源的数量.微电网的优化配置是一个动态多维非线性优化问题,传统的优化算法收敛速度慢,容易陷入局部最优,而量子行为粒子群算法以其搜索能力强、收敛速度快和解的精度高等特点,可以很好的求解微电网的优化配置问题.以某地的气象和负荷数据为例,在满足用户的冷热电负荷需求前提下,求解微电网的配置.结果表明,采用量子行为粒子群算法,可以得到各微电源容量的最佳配比方案.     

基于改进粒子群算法的削峰填谷用储能系统经济运行策略

本文以蓄电池损耗最低、购电费用最低和削峰填谷后负荷曲线的方差值最小为目标建立削峰填谷用储能系统运行优化模型。利用多目标粒子群优化算法进行寻优,求解过程中针对粒子超出可行域的问题提出了一种改进的多目标粒子群算法,使该算法能求解线性约束多目标优化问题,并采用TOPSIS法从最优Pareto解集中选取最优方案。最后建立负荷与削峰填谷用储能系统模型进行仿真,结果表明该方法的有效性。     

粒子群算法下考虑停电成本的微电网储能优化配置模型

本文以粒子群算法为基础,在考虑停电成本前提下,构建了微电网储能优化配置模型。根据微电网负荷特征构建了多类型负荷停电损失模型,提出了以等微增率法为载体的负荷停电时间优化配置方式,并基于新增储能成本与停电损失最小化原则,生成储能优化配置模型,然后以粒子群算法完成了模型求解。通过实例验证,结果表明,本文提出的基于粒子群算法的微电网储能优化配置模型,可在严格遵守负荷最优化停电下,科学合理决策储能容量,且在很大程度上降低总成本。     

Social Energy: Mining Energy From the Society

The inherent nature of energy, i.e., physicality, sociality and informatization, implies the inevitable and intensive interaction between energy systems and social systems. From this perspective, we define "social energy" as a complex sociotechnical system of energy systems, social systems and the derived artificial virtual systems which characterize the intense intersystem and intra-system interactions. The recent advancement in intelligent technology, including artificial intelligence and machine learning technologies, sensing and communication in Internet of Things technologies, and massive high performance computing and extreme-scale data analytics technologies, enables the possibility of substantial advancement in socio-technical system optimization, scheduling, control and management. In this paper, we provide a discussion on the nature of energy, and then propose the concept and intention of social energy systems for electrical power. A general methodology of establishing and investigating social energy is proposed, which is based on the ACP approach, i.e., "artificial systems" (A), "computational experiments" (C) and "parallel execution" (P), and parallel system methodology. A case study on the University of Denver (DU) campus grid is provided and studied to demonstrate the social energy concept. In the concluding remarks, we discuss the technical pathway, in both social and nature sciences, to social energy, and our vision on its future.      

网络能耗系统模型及能效算法

网络能耗问题是当前网络研究和发展的重要问题,影响着网络的设计、应用和发展.当前网络能效算法的研究大多从网络局部角度关注于网络某一(些)设施的能耗问题,缺乏从网络全局的角度研究网络整体能耗的算法和策略.文中从网络全局角度研究网络的能耗模型和算法问题.文中基于3种基本网络数据传递模式和3种基本网络能耗机制,构建了网络能耗系统优化模型,对其中5种关键系统模型给出了详细的描述.针对几个关键系统模型,文中给出了形式化描述并且提出了相应的优化的节能路由算法.文中给出的网络系统能耗优化模型有助于对于网络能耗的理解和分析,所提出的能耗优化的网络数据包路由算法可以从网络路由的角度有效降低网络能耗.     

Distributed Optimal Co-multi-microgrids Energy Management for Energy Internet

Unlike conventional power systems, the upcoming energy internet (EI) emphasizes comprehensive utilization of energy in the whole power system by coordinating multi-microgrids, which also brings new challenge for the energy management. To address this issue, this paper proposes a novel consensus-based distributed approach based on multi-agent framework to solve the energy management problem of the energy internet, which only requires local information exchange among neighboring agents. Correspondingly, two consensus algorithms are presented, one of which drives the incremental cost of each distributed generator (DG) converge to the state of the leader agent-energy router, and the other one is used to estimate the global power mismatch, which is a first-order average consensus algorithm modified by a correction term. In addition, in order to meet the supply-demand balance, an effective control strategy for the energy router is proposed to accurately calculate the power exchange between the microgrid and the main grid. Finally, simulation results within a 7-bus test system are provided to illustrate the effectiveness of the proposed approach.      

基于能量捕获和混合储能的微观网络能量最优分配算法

随着纳米技术和无线网络技术的快速发展,单个节点(设备)的微小尺寸和有限能量严重地限制了微观无线网络的应用。因此,在传统宏观网络节点储能结构单一和能量捕获技术不稳定的基础上,利用超级电容的快速充放电特性,提出了一种基于超级电容和电池的混合储能结构。在此混合储能结构的基础上,根据点对点的双工信道模型和能量传输损耗特性,建立了面向能量捕获的网络吞吐量模型和节点能量分配解析模型,并提出了相应的能量最优分配算法,实现了节点吞吐量的最大化。该算法根据节点捕获能量的时域分布,优化分配超级电容与电池的能量值;同时,采用最优传输功率与传输时间进行数据传输。实验结果表明,所提混合储能结构和能量分配算法能有效地提高节点的吞吐量。     

WSN中基于能量代价的能量优化路由算法

针对无线传感器网络路由算法中的节点能耗问题,提出了一种基于能量代价的能量优化路由算法。算法综合考虑数据传输中节点能耗的有效性和均衡性,设计了一种新的能量代价函数,实现了二者的优化匹配。传感器节点按此函数计算前向部居节点的能量代价,选择能量代价最小的节点作为下一跳。算法基于部居节点信息进行路由选择,具有较低的计算时间复杂度。最后,对路由算法的性能进行了仿真分析,并与典型的路由算法进行了对比,结果表明,本路由算法能够有效延长网络生存时间,节约并均衡节点的能量消耗。     

高能效电机扮演节能先锋

由于能源和环境问题的日显重要,对于工业领域中的主要动力设备一中小型异步电机,世界各国纷纷制定电机能效标准。一般而言,符合高效率标准的电机与普通电机相比,损耗平均下降20％左右,对于长期连续运行、负荷率较高的场合,节能效果更为明显。     

Fuzzy Adaptive Filtering-Based Energy Management for Hybrid Energy Storage System

Regarding the problem of the short driving distance of pure electric vehicles, a battery, super-capacitor, and DC/DC converter are combined to form a hybrid energy storage system (HESS). A fuzzy adaptive filtering-based energy management strategy (FAFBEMS) is proposed to allocate the required power of the vehicle. Firstly, the state of charge (SOC) of the super-capacitor is limited according to the driving/braking mode of the vehicle to ensure that it is in a suitable working state, and fuzzy rules are designed to adaptively adjust the filtering time constant, to realize reasonable power allocation. Then, the positive and negative power are determined, and the average power of driving/braking is calculated so as to limit the power amplitude to protect the battery. To verify the proposed FAFBEMS strategy for HESS, simulations are performed under the UDDS (Urban Dynamometer Driving Schedule) driving cycle. The results show that the FAFBEMS strategy can effectively reduce the current amplitude of the battery, and the final SOC of the battery and super-capacitor is optimized to varying degrees. The energy consumption is 7.8% less than that of the rule-based energy management strategy, 10.9% less than that of the fuzzy control energy management strategy, and 13.1% less than that of the filtering-based energy management strategy, which verifies the effectiveness of the FAFBEMS strategy.     

能源互联网路由网络结构与控制机制

针对能源互联网的路由网络组网与控制策略问题,提出了全网架构下的能源路由系统结构和路由控制实现方法。首先,考虑能源互联网的广域互联、局域微网和能源终端3个层级,提出了与之对应的两级能源路由结构和网络模型,为微网内部和广域互联的能量管理提供了基础。然后,在路由运行机制上提出了模型预测控制与实时数据驱动结合的熔断策略,它既能保障能源路由指令的快速实时响应,又可获得较好的控制效果。仿真结果给出了熔断机制下的路由指令分布特征,说明了微网路由控制可有效地调整指令信息。     

基于节点剩余能量的能量异构网络分簇算法

针对无线传感器网络中如何利用有限能量延长网络生存时间的问题,研究了分簇算法在能量异构传感器网络环境下的性能特点,设计出一种基于节点剩余能量,适用于多级能量异构网络的分簇算法。在该算法的网络簇头选举加权概率中引入了参量γ,使得在簇头选举过程中,具有较高的初始能量和剩余能量的节点在簇头选举过程中当选簇头的机会增多。避免了剩余能量较小的节点担任簇头引起节点过早死亡使网络覆盖度降低的问题,从而均衡消耗网络中的各节点能量,延长网络的生存时间。同时,引入簇头管理机制保证了网络每轮簇头数目的稳定,进而提高了网络的传输质量。实验仿真结果表明,该算法在多级能量异构网络下比LEACH、SEP和DEEC具有较长的网络生存时间和稳定的数据传输能力。