计及设备启停的含电转气园区能源互联网两阶段优化调度模型

园区能源互联网中可再生能源出力存在不确定性,给系统的安全、经济运行带来不利。为此,对典型的含电转气的园区能源互联网进行数学建模,并构建含电转气的园区能源互联网两阶段优化调度模型。所提模型在第1阶段决策能源转换设备的启停状态,在第2阶段决策能源设备及风电的调度值,并采用场景约束形式处理不确定性参数,使得第1阶段的决策结果能够保证第2阶段全面地应对风电出力变化。该模型为混合整数线性模型,采用GAMS软件的CPLEX求解器进行求解。算例仿真验证结果表明,所提模型可以提高园区能源互联网的运行经济性和风电消纳水平。最后进一步分析了电转气设备容量对风电消纳效益的影响,对下一步研究进行展望。     

含电转气及电转热的园区综合能源系统建模与优化运行

电转气及电转热技术对于消纳新能源及移峰填谷具有重要意义,研究其应用于园区综合能源系统的经济性,对其在需求侧的推广应用具有重要作用。首先对系统中的关键设备建立数学模型;然后以系统运行成本最低为目标,以能量平衡、设备运行、与电网交换功率为约束,建立系统优化运行模型;最后,利用混合整数线性规划法求解该模型。算例表明,与分供系统及"以电定热""以热定电"的运行策略相比,含电转气与电转热设备的园区综合能源系统经济性更好,运行策略更具优势,且能够提高低谷期用电量,具有较强的移峰填谷能力。     

具有电转气装置的电-气混联综合能源系统的协同规划

近年来随着天然气发电比重的不断增加和电转气(power to gas,P2G)技术的逐步成熟,电力系统和天然气系统的耦合程度随之加深,只针对电力系统的规划方法已经不能满足电-气混联综合能源系统的规划和运行需求。在此背景下,考虑热电联产(combined heat and power,CHP)机组和电转气装置,对电-气混联综合能源系统的协同规划问题做了些初步研究。首先,引入能源中心概念,其中能源载体可从某种形式转换成其他形式,如热电联产机组,并对能源中心进行建模。在此基础上,构建了包含能源中心和电转气装置等的综合能源系统的非线性模型并进行线性化处理。之后,以电-气混联综合能源系统的投资成本、运行成本以及表征可靠性的能量短缺成本之和最小为规划目标,采用基于通用代数建模系统(general algebraic modeling system,GAMS)平台的CPLEX求解器对常规发电机组、热电联产机组、电转气厂站、燃气锅炉、输电线路和天然气管道的选址定容问题进行优化,并对规划方案的可靠性以及电转气厂站消纳间歇性可再生能源的效益进行评估。最后,用综合能源模拟系统对所提出的方法做了说明。     

考虑电转气和可平移负荷的区域综合能源系统优化运行

针对可再生能源发电的消纳以及冷热电负荷需求不匹配问题,文章在原有区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)的基础上,引入电转气(power to gas,P2G)技术,同时结合综合能源系统内不同种类可平移负荷的用能特性,建立了各类可平移负荷模型,对冷热电负荷平移,利用内点法求解可平移负荷模型,建立涵盖经济、能源及环境等多方面的多目标系统运行优化模型,采用粒子群优化算法获得Pareto非劣解集,并利用模糊理论获得折中解。在算例中设置多种场景,仿真分析考虑负荷平移和电转气技术的区域综合能源系统在降低系统运行成本、削峰填谷等方面的优势,从而验证所搭建模型的有效性。     

面向能源互联网的未来配电网优化规划

能源互联网是未来全球能源行业的发展方向,其对电力系统的发展将产生深刻影响。文章分析了未来能源互联网场景下配电网的特殊需求,提出未来配电网将发展为承担多能转换与利用的新型配电网,并给出未来配电网的基本构架,分析其能量流动形态。在此基础上,构建考虑多能转换与存储设备成本构成及运行约束的配电网优化规划模型,在满足多能负荷需求的前提下对多能源接口设备与综合储能设备进行优化设计,并利用粒子群算法对该模型进行求解,仿真算例验证了所提模型的有效性,可为未来配电网的发展与规划提供必要参考。     

电转气技术及其在能源互联网的应

建设能源互联网是解决我国严峻能源环境问题的关键手段。电转气技术实现了能量从电力系统向天然气系统的传输及能量的大规模、长时间存储,为能源互联网中可再生能源的消纳提供了新的思路。在此背景下,首先分析电转气技术的原理,研究电转气技术在能源互联网中的应用,对比分析电转气技术与其它储能技术的优劣。     

含风电机组与电转气设备的虚拟电厂竞价策略

随着电转气(power-to-gas,P2G)技术的不断发展和商业化应用,风电机组(wind power generation unit,WPGU)与电转气设备的协同运行逐步受到关注。电转气设备的运行方式比较灵活,可有效平衡风电出力波动,二者可协同形成虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与电力市场运营。在此背景下,研究了含风电机组与电转气设备的虚拟电厂竞价策略。首先构建了含风电机组与电转气设备的虚拟电厂参与电力市场运营的模型架构。之后,以最大化总体收益为目标,构建了虚拟电厂在日前电力市场的竞价策略模型,并确定虚拟电厂自调度运行策略。然后,考虑到风电出力预测误差的不确定性,发展了基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的鲁棒竞价策略和机会竞价策略,以反映虚拟电厂不同的风险偏好水平。接着,采用成熟的商用求解器AMPL/IPOPT求解所构造的非线性优化模型,确定针对预期成本的鲁棒和机会竞价策略。最后,以北欧电力市场的实际数据为例说明所构建的优化模型和采用的求解方法的基本特征。     

计及多能源多需求响应手段的园区综合能源系统优化调度模型

清洁能源消纳是影响园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)可持续发展的问题之一,基于此,文章构建了以设计峰谷分时电/热价为依托的综合型价格需求响应模型和以电转气(power to gas,P2G)、电制冷机(electric refrigerator,ER)、电锅炉(electric boiler,EB)为依托的转换型需求响应模型。首先构建了由能源供应中心和能源转换中心构成的耦合冷、热、电、气的园区综合能源系统及其交易策略;其次,在考虑综合型价格和转换型需求响应的基础上,构建了以出力、需求响应前后能量平衡等为约束条件,以系统净收益最大为目标函数的优化调度模型;然后,从经济和环境两方面构建了绩效评估指标;最后,进行了实例分析,验证了所建模型具有提高清洁能源消纳量和系统经济性的作用。     

计及P2G和CCS的园区级电-热-气综合能源系统多目标优化

碳捕集和可再生能源利用已经成为减少碳排放的重要措施。但捕集到的二氧化碳利用方式不明确,弃风弃光现象频发,限制了上述2种措施的减排效果。文章通过耦合电转气(power to gas, P2G)技术和碳捕集系统(carbon capture system,CCS),将其扩展到园区级电-热-气综合能源系统中,建立了一种高比例可再生能源渗透水平下的经济低碳多目标优化模型,在多情景下模拟分析了该综合能源系统在某工业园区的运行效果。结果表明,该耦合能源系统排放的大部分CO₂可以被有效捕获并送往P2G装置用于合成燃气,为利用CO₂提供了新的思路,同时显著提高了系统对可再生能源的消纳能力。对P2G设备容量的敏感性分析表明,单纯增加P2G容量虽然能减少弃能率,但会增加碳排放,因此对P2G的容量规划应当综合考虑可再生能源可用量与碳排放之间的关系。     

含电转气设备的气电互联综合能源系统多目标优化

随着能源互联网的发展,气电互联等综合能源系统成为未来能源利用的重要形式。电转气(P2G)技术的日趋成熟,为可再生能源消纳的问题提供了新的解决方案。在此背景下,提出一种含P2G的气电互联综合能源系统的多目标优化调度模型。模型考虑了系统运行成本最低、环境污染最小以及弃风成本最少三个目标,用多目标粒子群算法对模型进行求解,然后利用模糊理论挑选综合满意度最大的解作为折衷解,并通过算例验证了该模型的有效性;分析了P2G能够有效地对可再生能源进行消纳;发现了天然气负荷的变化对电力系统调度安排有较大冲击,进而影响系统的经济性和污染排放。     

促进用户侧能源转型的区域能源定价与管理策略

用户侧能源转型以终端电能替代和分布式可再生能源开发利用为主要途径,能够促进能源系统向清洁、低碳方向发展。在促进用户侧能源转型的背景下,研究了含多个决策主体的区域能源定价与管理策略。首先基于Stackelberg博弈提出了多主体交互的区域能源定价与管理机制。然后,基于用户收益对有限理性用户的激励特性,构建了包含能源供应者(ES)与多个用户代理(UA)的双层优化决策模型。在所构建的模型中,上层ES确定从能源生产者处购能的策略、所拥有设备的运行状态和能源价格,决策目标是出售能源的利润最大与出售化石能源的惩罚成本最小;下层各个UA分别根据能源价格配置电能替代设备,并调整用能策略,决策目标是各自投资与用能成本最低。接着,应用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件以及强对偶理论、增量法、互补松弛条件转化方法,将非凸非线性的双层优化问题转化为单层的混合整数线性规划问题。最后,以某含有居民取暖热负荷、工业热负荷、燃油汽车和光伏发电资源的区域为例,说明所提策略的可行性与有效性。     

发电不确定性条件下电动汽车对智能家居能量管理的贡献

光伏、风电等可再生能源的大规模接入给电力系统的运行带来了诸多问题,如由发电过剩引起的电网反向潮流、电网频率和节点电压调节容量的不足。作为解决可再生能源出力波动性引起的不确定性问题的方法之一,采用电动汽车作为储能装置,即所谓的V2H（vehicle to house）或者V2G（vehicle to grid）,将发挥重...     

促进间歇性可再生能源发电消纳的水电定价与能量管理策略

小水电站是电力系统中重要的灵活性资源,可以促进风电、光伏等间歇性可再生能源(intermittent renewable energy,IRE)的开发与利用.在此背景下,研究了促进IRE发电消纳的水电定价与能量管理策略.首先,根据小水电站的日调节能力,将其分为统一调度水电站(coordinately-scheduled...     

基于智能电网需求侧管理的多零售商实时定价策略

智能电网中需求侧管理(demand-side management,DSM)是一种改变和促进电力消费,提高电网可靠性的重要机制。实时定价是最重要的DSM策略之一。在电力市场中,电力零售商从电力供应商处采购电力然后将其出售给用户,因此对零售商来说进行有效的电力采购和价格决策至关重要。文中针对服务不同类型用户且共存于多个地区的不同电力零售商使用实时定价需求侧管理方案提出一种动态博弈决策机制,建立Stackelberg动态博弈模型分析不同电力零售商之间实时定价策略互动并得到均衡解。仿真模拟结果验证了所提出模型的有效性以及相关参数对电力采购及价格决策的影响,更好地诠释了智能电网中实时定价的动态过程。     

多类型电动汽车电池集群参与微网储能的V2G可用容量评估

定义了"V2G可用容量"概念,表征电动汽车(EV)电池集群基于车电互联(V2G)技术作为储能元件参与微网运行调控时的动态能量平衡能力。提出同时引入私家EV电池群集、公交EV电池集群和梯次利用EV电池集群参与微网V2G服务的方案。在实现不同时段EV电池集群容量变化的有效表征基础上,针对微网中的多类型EV电池集群,分别从管理模式、行为特性、配置参数等多个方面进行深入分析,提出各集群V2G可用容量的实时评估模型,为目标微网系统能量优化调控策略的制定提供有效依据。以浙江温州南麂岛风光柴储分布式发电综合系统为例,分析所提方案及评估方法的可行性和有效性。     

具有电转气功能的多能源系统的市场均衡分析

电转气技术(P2G)的出现让电力系统和天然气系统间的能量双向流动成为可能,促进了气—电网络的深度融合,也为解决间歇性可再生能源发电出力的波动性问题提供了新途径;P2G技术使天然气和电能间具有相互可替代性,使多能源市场的联系更加紧密,是未来多能源系统的重要支持技术。在此背景下,针对包括P2G的多能源系统的市场均衡问题,首先采用近年来发展起来的能源中心建模方法对集成了P2G设备、储气装置、燃气机组等多种能源转换装置的多能源系统进行建模。之后,在博弈论的框架下,研究了各个能源中心同时参与多个能源市场时的市场均衡问题,建立了确定市场均衡点的优化模型,并适于采用并行算法求解。最后,采用一个4节点能源中心测试系统和澳大利亚维多利亚州气电联合系统为例对所提出的模型与方法进行了仿真验证。     

计及电转气运行成本的综合能源系统多目标日前优化调度

电转气技术为弃风消纳提供了新的途径,将是未来综合能源系统的重要支撑技术之一。在考虑电转气运行成本的基础上,分析其对综合能源系统风电接纳能力与运行经济性的影响,并针对其较高的运行成本与较好的弃风消纳效果间的矛盾问题,提出一种多目标日前优化调度模型。首先,建立电转气及其运行成本模型,并给出含电转气的能源集线器模型。继而,针对电转气运行成本较高时系统在运行经济性与风电接纳能力间存在的矛盾关系,通过多目标加权模糊规划方法进行协调。最后,以9节点能源集线器系统为例对所提模型进行仿真计算,通过结果分析证明了综合能源系统中计及电转气运行成本的必要性,以及兼顾考虑经济性与风电接纳能力的可行性。     

大规模电动汽车充放电优化控制及容量效益分析

建立了电动汽车充放电两阶段优化模型,并采用整数规划方法求解,以获取通过优化控制降低的峰荷量及车辆到电网(V2G)的放电量。考虑电动汽车起始充电时间、起始荷电状态的随机分布,采用拉丁超立方抽样方法进行抽样,以有效减小计算规模。以中国2020年和2030年电动汽车充电负荷为例,对电动汽车可控比例不同情景下的有序充电优化、V2G优化问题进行了仿真计算,并对成本效益进行了分析。考虑到未来参数的不确定性,对成本效益相关参数进行了灵敏度分析。分析结果表明,所提出的两阶段充放电优化控制模型能有效降低峰荷并平滑负荷曲线。同时可知,装机成本和电池寿命损耗成本的变化将对V2G的效益产生较大的影响,上网电价的变化则对V2G效益的影响较小。     

计及电动汽车和光伏—储能的微网能量优化管理

随着光伏发电和电动汽车的快速发展,电网的安全和经济运行受到了更多的关注,开展关于能量管理问题的研究有助于保证电网的稳定和高效运行。文中针对并网模式下计及电动汽车和光伏—储能的微网能量管理问题,研究了根据电动汽车电池的荷电状态进行能量管理的功率计算模型,提出了兼顾光伏出力、电动汽车充放电功率、电网电价时段划分及储能能量状态的能量管理策略。在此基础上,建立了以电动汽车充放电功率为优化变量,以减少微网运行费用为目标的能量管理模型,并采用基于遗传算法与粒子群算法的混合优化算法(GAPSO)进行求解。最后以实际微网为例进行仿真,结果验证了所述方法的有效性和可行性。     

基于随机森林算法的电动汽车充放电容量预测

文中提出一种电动汽车充放电容量的组合预测方法.首先,基于电动汽车历史充电数据和用户参与电动汽车与电网互动(V2G)意愿的调查数据,分析车辆荷电状态(SOC)特性、出行时间特性以及用户对价格的敏感度,建立随机森林分类模型,判断车辆是否参与V2G调度,并对影响用户决策的特征因素进行重要性评估.其次,采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车出行和充放电情况,并分别预测充放电容量.最后,以办公区为例进行仿真,对比分析多种充放电模式下的电动汽车充放电行为与负荷分布.所构建的随机森林分类模型的准确率为0.917,能够有效区分V2G计划时段内电动汽车的充放电行为,仿真结果验证了所提预测框架的有效性.