考虑电热联合需求响应的区域综合能源系统多目标双层优化调度

由于区域综合能源系统的多种能源之间存在耦合与互补,电热联合需求响应为区域综合能源系统的优化调度提供了新的手段.本文首先建立能源用户的电力需求响应和热力需求响应模型,提出考虑电热联合需求响应的区域综合能源系统日前多目标优化调度模型.然后,为解决分布式电源与负荷不确定性引起的日前调度偏差,构建了基于模型预测控制的日内滚动优...     

基于IFWA-SFLA算法的区域综合能源系统两级优化调度

为发挥区域综合能源系统的优势,制定合理有效的优化调度策略至关重要.构建针对区域综合能源系统的日前-日内两级优化调度模型,日前调度为一个运行周期内的经济调度.基于日前调度方案,提出考虑可再生能源和负荷波动的调整模型.为适应上述模型高维非线性的特点,提出一种基于Levy变异的改进烟花-混合蛙跳算法,对模型进行求解.仿真结果...     

考虑不确定性与交互功率的城市综合能源系统两阶段调度

城市综合能源系统运行优化面临新能源发电强随机性和强波动性、负荷功率不确定性以及系统参数不确定性的多重挑战。文中构建考虑聚合特性的用户侧灵活性资源调度模型，提出考虑不确定性与交互功率的城市综合能源系统两阶段优化调度策略。在日前阶段，采用混合随机鲁棒优化方法处理建筑群参数不确定性和源荷不确定性，得到城市配电网与上级电网的最优交互功率区间。在日内阶段，基于新能源发电和负荷的预测结果，采用模型预测控制滚动优化系统的调度策略。算例结果表明，调度策略能够保证用户的热舒适度需求，得到的交互功率区间具有较强的应对日内不确定性能力，同时降低交互功率短时剧烈波动对系统运行安全性和经济性的影响。     

数据中心两阶段源荷协同优化调度研究

互联数据中心DCs(data centers)的工作负载及可再生能源预测存在很强的随机性，为避免数据中心在日内平衡市场承担较多的罚款，本文提出数据中心两阶段源荷协同优化调度模型。在日前阶段，基于日前预测信息制定次日的最优调度计划并向日前电力市场投标购电；在日内阶段，采用滚动优化的方法，对日内调度计划进行实时调整。同时，采用并行交替方向乘子算法ADMM(alternating direction method of multipliers)将集中式优化问题转为多个可以交互的子优化问题，对日内滚动优化模型进行求解。仿真结果表明：所提出的优化调度模型可以有效降低多数据中心运行经济成本。     

计及风电相关性的区域综合能源系统多时间尺度优化调度

为解决源荷不确定性和风电相关性导致区域综合能源系统调度结果可信度低的问题,以综合运行成本最小为目标,提出一种计及多时间尺度的区域综合能源系统调度模型。在日前阶段,提出计及风电相关性的两阶段鲁棒优化模型,使用列和约束生成法进行迭代求解。日内调度阶段考虑了冷热电响应速率的不同,提出基于模型预测控制的冷热电分层滚动优化模型,进一步消除源荷功率波动。仿真结果表明：计及风电相关性的鲁棒优化方法降低了保守性,提高了经济性;在冷热电分层优化时使用模型预测控制,实现了区域综合能源系统的经济及稳定运行。     

基于代理模型加速的园区综合能源系统双目标滚动运行优化

高比例分布式能源的大量接入显著增加了园区综合能源系统运行的不确定性。同时，园区能源系统运行需要兼顾绿色、经济运行目标，成为典型的双目标优化问题。为此，提出了一种基于代理模型加速的园区综合能源系统双目标滚动优化调度算法。首先，以基于三角分解空间搜索的双目标优化算法为基础，利用代理模型对待搜索空间是否有解进行快速预判，有效提高了空间搜索优化效率；其次，进一步将代理模型加速的双目标优化方法应用于模型预测控制框架，在日内运行中根据不断更新的预测信息滚动优化双目标运行策略，提高了对源荷不确定性的应对能力；最后，以某实际园区综合能源系统为例，验证了所提方法的可行性和有效性。     

融合多场景分析的交直流混合微电网多时间尺度随机优化调度策略

交直流混合微电网接入高渗透率可再生能源及其特殊的网架结构,对交直流混合微电网的经济运行构成挑战。针对这一问题,提出一种融合多场景分析的交直流混合微电网多时间尺度随机优化调度策略。在日前调度阶段,在综合考虑市场分时电价、微电网内各分布式单元和双向AC/DC功率变换器的运行成本及特性的基础上,运用多场景分析技术模拟风光和交直流负荷的不确定性,以日运行成本最低为目标构建日前两阶段随机优化调度模型。在日内调度阶段,基于模型预测控制构建日内滚动优化调度模型,该模型通过在线滚动优化结合反馈校正形成闭环优化,在保障日前计划有效性的同时,充分抑制日前预测误差引发的功率波动,有效避免冲击配电网的稳定运行。最后,以某交直流混合微电网示范工程为依托,通过算例分析对所提方法进行验证,结果表明,所提方法能够有效应对交直流混合微电网多重不确定性的影响,实现其经济和鲁棒运行。     

基于差异化需求响应模型预测控制的微网时域滚动优化调度

为充分利用需求响应资源并提升微网优化调度的可靠性,首先提出以日综合运行成本最低为目标构建计及差异化价格型需求响应的日前优化调度模型,并以此为基础,进一步将差异化需求响应机制与模型预测控制方法相结合,以滚动时域综合运行成本最低为目标构建基于日内时域滚动优化调度模型;鉴于上述微网时域滚动优化调度为复杂的动态优化问题,提出了一种时域滚动复合微分进化算法对模型进行高效快速地求解。微网算例应用结果验证了所提方法的有效性和优越性。     

考虑动态时间间隔的综合能源系统双层优化调度

由于多种能源动态特性存在快慢差异,在含电气热冷多种能源的综合能源系统中,调度指令周期是影响调度性能的关键因素之一。针对能量特性差异,提出了一种考虑日内动态时间间隔的双层优化调度方法。首先,在日前尺度中,以系统运行总成本最小为目标,对电、冷、热、气以相同的调度时间间隔进行优化调度。其次,针对冷热气的慢动态特性和电的快动态特性,在日内调度中提出基于模型预测控制的快慢层动态滚动优化调度模型,快慢层采用不同的调度时间间隔长度,并在慢层建立指令周期时间间隔决策指标,实现对慢层指令周期时间的动态修正。算例分析表明,考虑日内动态时间间隔的双层优化调度模型能够充分挖掘能源网络特性差异,确定最优调度指令间隔,降低调整成本并提高系统运行性能,从而实现综合能源系统网络与多能设备的协调运行。     

基于递阶模型的综合能源系统多时间尺度运行优化研究

为了解决新能源发电、用户负荷等不确定性带来能源系统调度的问题,提出一种基于递阶模型的综合能源系统多时间尺度运行优化方法。建立基于递阶模型的多时间尺度运行优化架构,明确不同调度阶段的关系。设定优化目标和优化约束,建立包括日前调度、日内滚动、实时调度3个阶段的综合能源系统多时间尺度运行优化模型,明确模型不同阶段的输入数据、输出数据和决策变量,并利用遗传算法对模型进行求解。以某园区为例,验证了所提出的模型能够有效应对各类不确定事件对能源供给不平衡的影响,可以实现能源的精准供给。     

基于置信间隙决策的综合能源系统鲁棒优化调度

为实现具有鲁棒性的综合能源系统优化调度,该文通过将高斯混合概率模型置信区间与信息间隙决策理论(informationgapdecisiontheory,IGDT)的鲁棒思想结合起来,提出新的基于鲁棒驱动的置信间隙决策理论,并以?效率最大和运行成本最低为优化目标,构建基于置信间隙决策的综合能源系统多目标鲁棒优化调度模型;然后根据不确定性理论将模型中的机会约束转化为等效确定性约束;并设计一种新型的自适应谐波混叠多目标复合微分进化算法对模型进行高效求解。所提出的置信间隙决策模型不仅可降低常规鲁棒决策的保守性,同时也克服IGDT模型中不确定集合的粗略性和目标偏差因子的主观性,从而可实现更为合理而准确的不确定性优化调度。最后,通过算例分析验证所提方法的有效性和优越性。     

计及需求侧响应的综合能源系统多时间尺度优化调度

综合能源系统作为能源互联网的物理载体,实现其合理调度成为当前研究的重点。考虑可再生能源和需求侧负荷波动,利用价格型和替代型需求侧响应特性,建立计及需求侧响应的日前-日内优化调度模型,其中日内根据电、冷/热和气调度时间的差异性,提出3层滚动优化调度模型。算例分析表明,引入需求侧响应的多时间尺度优化调度模型能能抑制日内可再生能源和负荷的波动,提高系统的稳定性,进一步降低系统运行成本。     

基于分布式模型预测控制的综合能源系统多时间尺度优化调度

采用具有滚动优化、反馈校正特点的模型预测控制是实现综合能源系统多时间尺度优化调度的关键技术之一.鉴于集中式模型预测控制实现系统整体在线优化的复杂性,文中提出一种基于分布式模型预测控制的综合能源系统多时间尺度优化调度方法,通过各子系统协调配合实现综合能源系统灵活调度.首先,建立以系统日运行经济最优、系统日运行费用及机组启停惩罚费用最小为目标的日前、日内滚动优化模型.然后,在实时阶段采用基于分布式模型预测控制的优化调度策略对整体优化问题进行分解,各子系统根据其他子系统前一时刻的输入序列进行状态估计并优化自身性能指标.最后,通过对各子系统的协调控制进而实现整个系统的在线优化,满足其动态调整需求.仿真结果表明,所提方法能够在改善系统控制性能的同时,提高系统运行的经济性.     

考虑机组灵活性的独立微网日前日内协调优化调度

作为高效利用分布式能源以及补充大电网灵活性的有效手段之一,微网的优化调度越来越受到重视。在全面考虑各类分布式资源调度灵活性的基础上,从日前和日内2个时间尺度出发,建立以总运行成本最小为目标的独立微网优化调度模型。日前调度计划为日内调度提供参考,必要时在日内调度中可调整满足灵活性要求的分布式资源的启停状态;日内调度采用滚动优化方式,并通过制定各类分布式资源的调整优先级,指导日内调度计划的优化调整。将蓄电池初始荷电状态作为优化变量,与分布式资源的调度计划同时进行优化,以进一步提高微网运营经济性。对该模型进行线性化处理,并调用CPLEX求解器求解该混合整数规划问题。算例分析结果验证了所提调度策略的合理性。     

基于模型预测控制的微电网多时间尺度协调优化调度

微电网多时间尺度优化调度是消纳间歇性分布式能源的有效技术手段,针对传统基于潮流断面信息的多时间尺度优化方案易出现机组调节响应不及时、计划跟踪误差较大等问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的多时间尺度协调调度方法。在日前调度阶段,综合考虑电价峰谷差、储能寿命及可再生能源随机性,建立了以系统运行成本最低为优化目标的最优经济调度模型。在日内调度阶段,为应对可再生能源日前预测误差带来的联络线功率波动,同时为确保储能满足日运行能量平衡约束,提出了一种基于MPC的日内滚动优化校正策略。采用有限时间窗内的滚动优化调度代替传统单断面优化调度,提前感知未来一段时间内的可再生能源出力及联络线计划的变化从而对机组出力进行调整,同时结合时域滚动和系统实时状态的反馈校正,更大限度地消除了微电网中不确定性因素的影响,确保了日前计划的合理性及系统运行的稳定性。以某示范微电网为例,通过算例分析验证了所提模型及算法的有效性。     

基于多时间尺度和多源储能的综合能源系统能量协调优化调度

考虑源荷不确定性及储能设备配置对综合能源系统IES(integrated energy system)优化调度的影响,提出基于多时间尺度和多源储能的IES能量协调优化调度策略。该策略以系统运行经济最优、滚动控制时域内购能成本与储能惩罚成本之和最低以及设备输出功率调整量最小为目标,分别建立了日前、日内滚动和实时反馈3个时间尺度的优化调度模型。在日前考虑多种储能模式对IES经济性的影响;日内利用场景分析法描述滚动预测的不确定性来提高系统经济运行稳定性;再基于模型预测控制方法,构建日内与实时的反馈闭环优化,平抑由预测误差导致的系统功率波动。仿真结果表明:多源储能模式有助于提高IES的经济性;多时间尺度调度既可以保证IES运行的经济性,又能有效降低不确定性对系统实际运行的影响,减轻电网平抑功率波动负担。     

考虑多能负荷波动实时平衡的综合能源系统多时间尺度优化调度

综合能源系统内负荷的不确定性及多能源响应负荷波动的时间尺度不同为优化调度结果的可靠性及系统对负荷波动的响应带来了挑战。确定日前、日内、实时三阶段优化调度模式,在日内调度中对当日影响系统运行的随机事件进行分类并将其量化影响反馈至调度模块;对系统内热/冷负荷端口进行能流分析,通过监测供回水压、水温等数据,快速响应热/冷负荷波动,并在实时调度中调整机组出力;建立日前、日内、实时三阶段优化调度模型,提出基于多能负荷波动快速响应的综合能源系统多时间尺度优化调度方法。以中国南方某城市综合能源系统冬季运行模式为例进行数值分析。结果表明,所提方法对计划性负荷调整及突发小幅负荷波动均有良好效果,能有效提升系统供能收益和用户的用能舒适度。     

计及精细化氢能利用的综合能源系统多时间尺度鲁棒优化策略

能源结构改革背景下,构建以氢能驱动、电-热为主体的综合能源系统（HEH-IES）具有重要意义。为提高含电氢耦合单元的IES运行灵活性,同时减小功率波动对系统的影响,提出含多元储能与综合需求响应的氢能精细化利用两阶段调度方法。首先,分析电制氢（P2H）两阶段运行过程与电氢耦合单元运行特性,对氢能的用能过程与设备进行精细化建模;其次,计及多元储能与综合需求响应提出了日前-日内两阶段多时间尺度优化策略,日前阶段充分考虑能源系统的不确定性,构建数据驱动的分布鲁棒优化（DRO）模型,日内阶段遵从日前计划,考虑多能流在灵活性调节时间尺度上的差异,通过多时间尺度的滚动优化降低功率波动的影响;最后,仿真算例证明了所提模型与策略对提升IES的运行灵活性具有积极作用。     

基于自适应模型预测控制的区域能源互联网两阶段协同调度

为解决系统内风光可再生能源及冷热电负荷的不确定性造成的运行困难,实现机组出力的精确化和平滑控制,提出一种基于自适应模型预测控制的两阶段区域能源互联网协同优化策略,将优化调度分为日前和日内两个阶段。在日前调度阶段,以总运行成本最小为目标建立系统经济调度机组组合模型;在日内优化阶段,采用自适应的模型预测控制方法,基于各机组的实际运行状态,以前一阶段优化调度出力为参考,对未来有限时域内系统各机组运行状态进行实时滚动修正,消除不确定性的影响,确保系统的稳定运行。算例分析验证了所提出模型及方法的有效性和可行性。     

基于多场景随机规划和MPC的冷热电联合系统协同优化

以包含可再生能源及多种分布式资源的区域冷热电联合系统为研究对象,针对风光和负荷的不确定性,提出多场景随机规划结合模型预测控制(MPC)的方法,建立多时间尺度协调优化模型,其中日前和日内尺度主要以运行经济性最优为目标,求解机组的运行及出力计划;实时尺度采用模型预测控制技术,以日内尺度经济调度结果为参考,通过反馈校正与滚动优化调整机组运行出力,实现机组出力的精确控制,消除可再生能源波动性影响,并进一步讨论了出力扰动对调度结果的影响。算例分析证明所提模型和方法能够有效消除不确定性和风光波动性的影响,实现多能源互补协调优化运行。