计及分布式需求响应的多微电网系统协同优化策略

在清洁能源高渗透态势下，多微电网系统协同优化成为促进清洁能源高比例消纳的有效手段，合理的分布式需求响应机制对于进一步提升清洁能源利用水平具有重要研究价值。因此，提出一种计及需求响应的多微电网协同优化机制，建立需求响应资源自主竞价模型，实现分布式需求响应。首先，考虑到需求响应补贴合同的激励特性，构建微电网自治优化调度模型，制定电力供需计划和需求响应策略。其次，各微电网参考历史成交信息，以预期效益最大为目标制定需求响应资源竞价策略。再次，为实现经济高效的分布式需求响应，在日前阶段引入双向拍卖机制搭建需求响应资源端对端匹配框架。最后，通过算例验证了所提机制能实现需求响应资源分布式交易，提升多微电网系统整体经济性，并有效促进清洁能源消纳。     

计及价格型需求响应的微电网优化调度

正为分析价格型需求响应对微网经济运行的影响,根据价格型需求响应的特点,建立价格型需求响应的数学模型。在此基础上,以最小化微电网运行费用为目标,建立了计及价格型需求响应的微电网优化调度模型。最后以一个独立型微电网为例进行仿真分析。算例分析表明,在微电网中引入价格型需求响应,能够提高微电网整体的经济性。     

计及需求响应的微电网储能优化配置

为减小光伏发电间歇性对系统稳定运行的不利影响,对微电网进行储能优化配置。通过建立微电网经济模型,提出一种基于温控负荷的需求响应控制方法,采用遍历算法求解最优储能容量。算例分析表明所提需求响应策略可促进光伏就地消纳,实现微电网的经济运行,可为微电网系统中储能的优化配置提供一定参考。     

计及激励型需求响应的微电网可靠性分析

鉴于激励型需求响应能够引导用户调整用电行为、主动参与负荷削减,而微电网中的分布式电源及储能能为实施激励型需求响应提供响应时间,文中对计及激励型需求响应的微电网可靠性进行了重点研究。首先分析了激励型需求响应的机理及其对供电可靠性的影响,接着对用户进行分级、建立了需求响应的调度模型,然后以用户收益最大为目标建立用户侧的响应模型,并提出了计及激励型需求响应的微电网负荷削减策略,最后基于蒙特卡洛模拟方法对改进的RBTS Bus6测试系统进行可靠性评估和经济性分析。算例结果验证了所建模型的有效性,证明了激励型需求响应能有效提高微电网的可靠性和经济性。采用随机优化理论,研究具有提前通知选择时供电公司对于可中断负荷的最优决策模型,并给出模型的解析解。     

计及激励型需求响应的微电网可靠性分析

鉴于激励型需求响应能够引导用户调整用电行为、主动参与负荷削减,而微电网中的分布式电源及储能能为实施激励型需求响应提供响应时间,文中对计及激励型需求响应的微电网可靠性进行了重点研究。首先分析了激励型需求响应的机理及其对供电可靠性的影响,接着对激励型需求响应用户进行综合评估,建立了需求响应的调度模型。然后以用户收益最大为目标建立用户侧的响应模型,并提出了计及激励型需求响应的微电网负荷削减策略。最后基于蒙特卡洛模拟方法对改进的RBTS Bus6测试系统进行可靠性评估和经济性分析。算例结果验证了所建模型的有效性,证明了激励型需求响应能有效提高微电网的可靠性和经济性。     

基于微电网的需求响应优化策略

新能源微电网的广泛接入对电网的需求响应提出了更高的要求。在需求响应系统中引入微电网作为参与因素,设计了基于微电网的需求响应系统的原理架构,提出了基于微电网的需求响应建模原则与方法。在此基础上,分别建立了基于微电网的分时电价和实时电价两种模式下需求响应优化策略。以上海某地电力需求响应系统为例,针对包含微电网的需求响应特性,仿真验证了分时电价和实时电价两种模式的需求响应优化效果。     

楼宇微电网的需求响应优化策略

正随着能源互联网的兴起和"坚强智能电网"建设的稳步推进,新能源微电网的广泛接入对电网需求响应(Demand Response,DR)提出了更高要求。需求响应能够实现用电优化、降低峰谷差、加大新能源消纳,并且能够积极参与电网间的有效互动,是"坚强智能电网"建设的核心与关键。微电网的兴起给需求响应带来了新的挑战与机遇。已有相关研究将微电网项目引入需求响应,但较少考虑用户端的影响或楼宇微电网模型较简单,没有将楼宇微电网与需求响应紧密结合,没有充分考虑楼宇微电网对需求响应项目的     

计及需求响应的海岛微电网群优化运行研究

在海岛可再生能源替代与电动汽车技术大规模应用的背景下,为解决偏远海岛居民的用电需求,提出了计及需求响应的电动汽车接入海岛微电网群的优化方法。首先,根据实际监测数据集对电动汽车充电行为建模,对比多种分布形式的联合评价和指标,得到拟合较好的概率分布函数。其次,选取多个海岛构成低碳化海岛能源系统,在考虑可再生能源渗透率和用户满意度的前提下,建立了以海岛微电网群的经济性和环保效益最优为目标的微电网群优化模型,利用蜘蛛蜂优化(spider wasp optimization, SWO)算法求解。最后,以浙江某海岛群为例进行验证,算例结果表明,所提海岛微电网群优化模型能够在满足可再生能源高渗透率的场景下,有效降低系统成本,更具经济性。     

计及需求侧响应的多源微电网优化运行

微电网作为包含"源–网–荷–储"的自治单元,已成为接纳可再生能源的重要载体,对其优化运行进行研究具有现实意义。文章针对需求侧进行建模分析,协同优化供应侧和需求侧资源,结合分时电热价格,以微电网综合运行成本最小化为目标函数,建立计及需求侧响应的热电联供型微电网优化运行模型。采用CPLEX软件对模型进行求解,算例结果验证了需求侧响应对改善负荷特性的有效性以及电热能源互联微网的经济性。     

计及电热耦合需求响应的综合能源协同调度优化策略

需求响应对优化负荷分布、降低系统经济成本等方面的作用逐渐得到重视,为了满足用户的冷热电等综合能源需求,较多工业园区高峰时需从主网大量购电,不仅增加了园区自身运行成本,也加深了主网高峰时的调度压力。针对上述问题,以工业园区微能网系统为场景,考虑了热电耦合下的联合响应,以系统总运行成本最低为目标,最终形成工业园区综合能源协同调度策略。模型选取某智能园区一个典型日的用电情景进行优化,通过热电联合响应调整用户对不同形式能源的负荷曲线,实现能源优化配置。算例表明所提方法能够在峰时减少主网购电,增加园区内本地机组调用,并满足用户的冷热电需求,具备良好的经济性。     

计及控制策略的并网型微电网可靠性评估

当上层配电网故障或电能质量不满足要求时,微电网可通过控制策略切换等调度各微电源的出力,实现微电网孤岛运行。孤岛运行时,不同控制策略直接影响微电网的供电可靠性。通过对微电网最常见的两种控制策略（主从型和对等型）的分析,建立了计及控制策略的并网型微电网功率模型;通过对上层配电网进行最小路等值,建立微电网不同控制策略下的故障影响矩阵,提出了基于时序蒙特卡洛的并网型微电网可靠性评估方法。以此方法对改进的IEEE-RBTS系统进行可靠性评估,分析了两种控制策略对配电网可靠性指标的影响。算例表明：微电网加入配电网后可改善系统可靠性性能;对等型微电网比主从型微电网的可靠性要高。     

计及需求侧管理的热泵-储能型微电网能量优化策略

为减少储能总容量和蓄电池动作次数,提出一种计及需求侧管理的微电网能量优化策略。考虑热泵的负荷特性,根据产热量与热泵工质流速的关系建立相应的热泵系统模型。根据热负荷日需求曲线,对热泵的储热容量模型进行分析与计算;按照频率区间将微电网功率波动划分为高频成分与中低频成分,并采用模糊控制理论将波动功率在热泵、蓄电池与超级电容间进行分配。该策略对微电网进行削峰填谷,对功率波动进行抑制,实现了微电网的可靠、经济运行。算例验证了所提能量管理策略的正确性与有效性。     

基于两级需求响应的并网微电网双层优化调度

为提高清洁能源利用率、改善可控微源出力的平稳性,提出包含微网层和需求响应层的微网系统双层调度优化模型。需求响应层采用源荷互动方式对负荷曲线进行优化,微网层基于实时电价最小化综合运行成本。需求侧优化分为两级,第1级依据清洁能源预测出力和需求侧预测负荷同时对清洁能源出力和需求侧负荷的时序进行调整,使两者具有相似的变化趋势。第2级则以调度部门拟定的期望供给曲线对需求侧负荷进一步调整,以提高可控微源出力的平稳性。最后,运用基于模拟退火的改进遗传算法对模型进行求解验证。     

计及储能和用户需求响应的并网型微网优化调度模型

为实现并网型微网优化经济运行,计及用户需求响应和储能系统的有效配合,提出了一种并网型微网优化调度模型。在所构建的优化模型中,除考虑需求响应和储能系统之外,还将分布式发电系统、从电网购电和用户的用电满意度等进行考虑,达到了在保证供电质量的前提下,减少微网操作成本的目的。并选用改进的遗传粒子群算法,对优化调度模型进行求解。最后,通过MATLAB仿真,验证模型及算法的有效性,并对四个方案进行对比分析,结果表明需求响应和储能系统在本文所提出的模型中,能起到有效减少操作成本的作用。     

计及电动汽车的并网运行微电网容量优化配置

配置光伏、风机、储能等微电源的容量是微电网设计规划阶段的主要任务。针对电动汽车大规模接入后的并网型微电网优化配置,以经济性为目标,提出了一种并网型微电网的商业运营模式。结合电动汽车不同的管理模式,设计了一种分级式能量调度策略。在此基础上建立了综合考虑微电网经济性和可靠性的风/光/储容量优化配置模型,采用带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行求解。通过算例分析,得出电动汽车不同管理模式下的微电源容量配置结果。对比两种结果,得出考虑有序充放电的电动汽车入网,减少了微电网的储能配置,降低了微电网整体的投资效益,提高了微电网用户的利益与供电可靠性。     

计及差异化需求响应的微电网源荷储协调优化调度

为应对微电网中源荷匹配性较差及弃风弃光的问题,计及需求响应对微电网源荷储协调优化调度进行研究。为了更准确地体现实际需求响应的特点,根据电量价格响应弹性的非线性特点和不同类型负荷响应弹性的差异性,提出基于指数变化的差异化需求响应机制;建立以系统运行成本最低为目标的微电网源荷储协调优化调度模型;通过引入多核并行运行环境和双策略微分进化变异机制构造并行双策略微分进化算法,该算法兼顾寻优深度和寻优速度,实现了对模型的高效求解。算例结果表明,所提方法能够有效改善源荷两侧的匹配度以实现削峰填谷,并能提升系统风光消纳量以及节约运行成本。     

计及需求响应和风光不确定性的微电网多目标优化模型

微电网旨在实现发电侧的灵活性和可靠性并存,兼顾可再生能源利用和用能稳定,基于此目的,构建了一个多能源、多储能结构、多类型负荷耦合的微电网系统,提出一种考虑微电网补偿成本、弃能成本、运营收入的多目标优化模型,并引入需求响应模型优化储能和用户参与调峰。为解决微电网中风光出力的不确定性,对风力发电和光伏出力场景进行削减,通过决策分析表将多目标转化为单目标模型,应用粗糙集理论进行目标函数权重计算。算例分析结果显示：场景缩减能够克服风光出力不确定性对系统调度的影响;需求响应有助于解决源荷两侧匹配度差的问题;需求响应和储能系统的协作效应,可以提高系统的稳定性。     

计及需求响应的微电网云储能配置模型

为适应逐渐开放的电力市场,深入考虑用户需求响应行为,对云储能进行合理配置,提出了计及需求响应的微电网云储能优化配置模型.首先,探讨需求响应在云储能配置问题中的必要性和可行机制,构建计及需求响应的云储能框架;其次,分析微电网中用户和运营商两类主体的储能行为,建立云储能配置模型;最后,通过算例研究验证所提模型的可行性和正确...     

计及需求响应不确定性的综合能源系统协同优化配置

提出了一种计及综合需求响应(IDR)不确定性的综合能源系统(IES)设备优化配置方法。首先,以提高能源利用效率为目标,基于冷/热/电联供系统构建了计及IDR的IES基本结构。然后,采用证据理论对IDR中的随机和认知不确定性进行分析,并利用可信水平约束,优化一定电价方案下的负荷曲线。在此基础上,建立兼顾设备优化配置及运行策略的双层协同规划模型,上层以规划总成本最低为目标进行设备选型和容量配置,下层以运行成本最低为目标优化设备出力。通过比较所有电价方案下的总成本,获得最优电价与设备配置方案。最后,通过算例验证了计及IDR不确定性的优化配置结果对风险的抵御能力更强,且采用证据理论能够实现概率理论和区间理论的统一。     

计及电动汽车参与多元需求响应的微电网多时间尺度优化调度模型

为深入挖掘电动汽车的可调度潜力，缓解含高比例新能源微电网的供能压力，结合多元需求响应技术，提出一种考虑电动汽车资源参与的微电网多时间尺度优化调度模型。在日前调度阶段，一部分电动汽车资源与价格型需求响应技术相结合，以用户的综合满意度为目标进行优化。微电网基于价格型电动汽车资源的调度计划，以经济低碳成本最低与灵活性满足度最大为目标进行优化，确定各侧可调资源的调度安排。在日内调度阶段，另一部分电动汽车资源与激励型需求响应技术相结合。微电网能量管理中心作为领导者，以运营成本最小为目标，激励型电动汽车群作为跟随者，以用电成本最小为目标，构建微电网日内主从博弈模型进行滚动优化，双方基于补贴价格与用能策略进行博弈。最后，基于某微电网场景进行仿真验证，结果表明所提模型能够降低用户用电成本，减少负荷曲线的峰谷差，实现新能源的全消纳。