含低负荷场景低碳多源协调调度

温室效应导致全球持续升温,巨大碳排放量导致地球已不堪重负,如何降低碳排放成为目前亟待解决的问题。当风电出力与火电机组最小出力之和大于负荷量,只能通过储能、储热装置或弃风来达到功率平衡,此时可定义为低负荷运行状态。在低负荷时段,负荷消纳风电难、储能成本运行高。首先,考虑火电机组深调对发电成本和碳排放量的影响,建立了火电机组分阶段出力模型,将碳交易机制引入系统的调度模型中,构建阶梯型碳交易成本的计算模型;其次,以碳排放量和发电成本最小为优化目标,综合考虑系统的各种约束条件,建立了基于多目标的含低负荷场景低碳多源协调调度模型;然后,采用改进萤火虫算法,得到最优调度方案;最后,以带10个风电场的系统为算例,采用3种不同对比实验证明,所提方法可有效降低碳排放量,提高了系统运行经济性。所提方法分析了风电并网渗透率对系统运行方式的影响,表明含低负荷场景低碳多源协调调度与风电并网渗透率密切相关。     

综合能源发电系统优化调度策略

进行了综合能源优化调度策略研究。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,计及P2G运行成本,求解经济性最优目标函数。其次,采用具有良好全局搜索能力的惯性权自适应调整的粒子群优化算法求解调度模型。最后,通过具体算例,验证该模型和算法的综合能源系统优化调度方案。     

基于小生境遗传算法的风火电节能调度研究

考虑风能为可再生能源的主要方式,建立了以运行成本与污染排放为目标函数的多目标风火发电节能优化调度模型,通过改进的小生境遗传算法对模型求解,并用不同的权重系数表明区域内的多目标决策偏好,以达到发电经济性与环境保护的协调优化。结果表明该模型最小运行成本降低了15％,旋转备用容量增加了700MW左右,达到了优化目标。     

机组负荷最优分配问题的动态规划模型

当前燃料价格居高,依靠设备改造、提高电价来提高经济效益的空间叉比较有限,因此努力降低成本,实现电厂多台机组问负荷的科学调度,增强发电企业的投入产出就显得非常重要.当电厂的负荷确定之后,如何在并列运行的发电机组之间取得一个经济合理的分配,是一个能有效降低电厂成本、提高经济效益的重要途径.本文考虑发电成本是出力的二次函数及分时段负荷的条件下,将动态规划的理论和方法应用到机组负荷最优分配问题中,并采用C语言编程计算出最优的负荷分配方案.通过算例说明了该方法的具体实现过程.实例结果说明该方法操作简单易行,并且保证负荷分配结果是最经济和最科学、合理的.     

考虑可再生能源的多目标柔性流水车间调度问题

为了节能减排、保护环境,针对可再生能源的柔性流水车间调度问题(FFSP-RE),提出集成低碳调度策略的快速非支配排序遗传算法。根据可再生能源的发电特性建立了可再生能源供电模型,在此基础上构建了FFSP-RE的数学优化模型;给出快速非支配排序遗传算法,其中提出基于操作的编码方法,设计了考虑可再生能源特性的低碳调度策略,线性次序交叉和基于位置交叉采用随机选择方法,变异算子采用反转逆序法,根据拥挤度和非支配等级选择进入下一代种群的个体;通过多个数值实验证明了所提算法能够有效求解FFSP-RE,可再生能源能够在保证完工时间的前提下有效降低碳排放量。     

主动配电网储能优化规划

大量分布式电源的接入使得主动配电网成为现有配电网的发展趋势及方向,可再生能源发电的间歇性将会提高配电网的风险,解决这些问题最有效的方法就是配置适当的储能装置,合理地优化配置储能装置不仅能提升主动配电网对分布式能源的消纳能力还能提高主动配电网运行的稳定性。主动配电网储能长期优化规划以短期优化为基础,短期优化考虑了储能系统的削峰填谷及调节馈线节点电压水平的能力从而决定储能的额定功率,长期优化规划模型以主动配电网经济运行成本最小为目标函数考虑储能投资成本以及主动配电网的运行成本及可靠性成本,通过禁忌搜索-粒子群混合算法求解得到电池储能装置的最优位置、容量及额定功率,算例验证了所提模型及其求解方法的可行性。     

兼顾用户满意度和发电侧收益的微电网系统量子粒子群优化

兼顾微电网系统发电侧与用户侧的综合利益,从能量管理的角度出发,建立了以用户满意度和发电侧收益为目标的优化模型。首先,采用多目标局部变异-自适应量子粒子群算法(Multi-objective local mutation adaptive quantum particle swarm optimization,MO-LM-AQPSO)获得用户满意度及发电侧收益的Pareto前沿。然后,引入缺电损失,以发电侧收益最大为目标,选取了非支配解中的最优解,并通过算例仿真验证其有效性。进而引入可平移负荷及分时电价激励机制,通过合理的峰谷电价比以引导用户积极参与需求侧响应。仿真结果表明,合理的激励措施,可提高微电网收益和用户满意度实现可再生能源的最大化利用及蓄电池运行损耗的有效减少。     

基于改进NSGA2算法的电力系统经济调度优化

针对目前风能、光能、柴油发电机组多能互补模型中考虑弃风光能源的浪费,在系统构建中加入电解水制氢系统和氢燃料电池系统,利用可再生能源弃电实现零碳排放制氢,增强新能源电力的消纳,建立电力系统经济调度模型。将电解水制氢系统、氢燃料电池与风光火多能互补电力系统结合,利用电力系统满足负荷后多余的可再生能源弃电进行电解水制氢,并利用氢燃料电池对不足的电力进行补足,辅助火电机组进行调峰,氢储能的加入能够提升系统对其孤岛环境的电力供应能力。提出基于一种改进非支配排序遗传算法2 (NSGA2)来求解目标函数,利用测试函数对改进前后的算法进行性能测试,通过实例数据进行模拟仿真,仿真结果表明,在不增污染气体排放量的同时降低了燃料费用,验证了在解决电力系统经济调度问题方面的可行性和有效性。     

柔性直流配电网优化调度研究

大规模可再生能源接入电网的需求对柔性直流配电网的研究起到了推动作用。合理调度是直流配电网的核心问题之一,直接关系到直流配电网的运行性能。可再生能源出力误差使得配电网调度更加复杂。针对上述问题,提出了基于机会约束规划的直流配电网多目标优化调度模型,并采用结合随机模拟的粒子群算法求解出给定直流配电网的调度方案。算例表明,机会约束规划的应用能有效减小可再生能源出力不确定性对调度造成的影响。     

含风光-储能的家庭微网能量优化调度

随着能源环境问题的日益加重和用电需求的不断增长,太阳能、风能等清洁能源得到了充分利用.针对含风光-储能于一体的家庭能量管理系统,以用电总成本最小为目标,建立了风力发电系统、光伏发电系统和储能系统的能量管理最优经济调度模型,通过改进遗传算法对模型求解.以某住宅为算例的仿真分析验证了所提方法的合理性.     

兼顾用户满意度和发电侧收益的微电网系统量子粒子群优化（英文）

兼顾微电网系统发电侧与用户侧的综合利益,从能量管理的角度出发,建立了以用户满意度和发电侧收益为目标的优化模型。首先,采用多目标局部变异-自适应量子粒子群算法(Multi-objective local mutation adaptive quantum particle swarm optimization, MO-LM-AQPSO)获得用户满意度及发电侧收益的Pareto前沿。然后,引入缺电损失,以发电侧收益最大为目标,选取了非支配解中的最优解,并通过算例仿真验证其有效性。进而引入可平移负荷及分时电价激励机制,通过合理的峰谷电价比以引导用户积极参与需求侧响应。仿真结果表明,合理的激励措施,可提高微电网收益和用户满意度实现可再生能源的最大化利用及蓄电池运行损耗的有效减少。     

内蒙古西部地区绿色发电的规划与实现

电力生产是工业碳排放的一个主要方面,利用风、太阳能、生物质能等可再生能源发电是降低碳排放的一个重要途径。内蒙古西部地区具有丰富的自然资源,但是资源的利用率尤其是各种绿色能源的利用率却很低。论文以内蒙古巴彦淖尔市电业局为例,从可再生能源、信息技术等多个角度分析了绿色能源的开发前景,提出一种以煤炭发电为依托,辅之以各种可再生能源和信息技术,逐步实现绿色发电的可行性方案和构想,旨在实现绿色发电的平稳和快速过渡。     

燃气—蒸汽联合循环机组“以热定电”边际贡献模型分析

边际贡献模型研究对优化燃气—蒸汽联合循环热电联产机组运行方式,降低运行成本具有重要意义。现推导分析了"以热定电"典型运行方式下热电边际贡献随热电负荷的变化规律,以指导燃气发电企业合理调度机组运行方式。通过典型机组实例计算分析,在"以热定电"工况下,热电边际贡献随热负荷增加而增大。     

基于遗传算法的多目标微电网优化调度研究

针对孤岛模式下含风光、微燃机、柴油发电机及蓄电池的微电网系统,以考虑经济性和环保性的综合成本为目标函数,结合系统功率平衡、各机组出力限制等约束条件,建立优化调度模型。由于改进了学习因子和惯性权重的粒子群算法仍存在陷入次优解概率较高,易陷入局部最优等问题,本文提出一种引入多目标遗传算法,以增强算法的全局和局部搜索能力。最后,基于典型日孤岛微电网运行数据进行仿真分析,结果表明,本文所采用的多目标遗传算法有效降低了综合目标成本,取得了良好的优化效果。     

计及需求响应的含DG配电网协调优化调度策略

针对多元新技术元素大量接入配电网带来的经济性和安全性问题,提出一种计及需求响应的含分布式电源配电网协调优化调度策略.根据需求响应资源的差异性分析其平抑风电波动的特性,在利用虚拟负荷制定的分时电价峰平谷时段基础上建立优化调度模型,该模型日前调度考虑向上级电网购电费用、DG发电运维费用、需求响应中断电的补偿费用、断电惩罚项以及弃风光惩罚项,以系统的总运行成本最小为优化目标,日内协调优化考虑配电网的运行条件以配电网整体负载率指标最小为优化目标.对南方地区某10 kV配电网进行算例分析,结果表明,所提方法可以有效降低配电网的总运行成本和整体负载率.     

基于PSO-BA算法的计及碳捕捉电厂源网荷储协调调度研究

考虑到可再生能源的波动性和不确定性，传统调度模式已无法满足运行要求。提出利用粒子群算法与蝙蝠算法的融合算法求解含有碳捕捉电厂的源网荷储协调调度模型。分析了碳捕捉系统与碳捕捉电厂与电力系统的关系，建立了含有碳捕捉电厂的源网荷储协调调度模型，以成本和排放为目标，考虑电厂约束、机组运行约束、水电机组、抽水蓄能、网络约束、需求响应约束，利用粒子群蝙蝠联合算法进行多目标模型的求解，最后利用仿真分析验证了模型的有效性。     

综合成本最小的低碳车辆调度问题及算法

为解决现有低碳车辆调度模型忽略企业经济效益和不能全面反映车辆调度中所有成本的问题,区别于碳排放量最少模型,在油耗成本—碳排放成本—固定使用成本模型的基础上,引入车辆折旧成本、司机工资支出成本和车辆轮胎消耗成本,建立了综合成本最小的车辆调度模型,并提出一种新的混合遗传算法用于模型求解。该算法采用Sweep算法和随机全排列算子获得初始种群,利用禁忌搜索算法设计精英保留算子,最后对传统交叉算子进行改进。通过对碳排放量最少模型、油耗成本—碳排放成本—车辆固定使用成本最小模型和综合成本最小模型进行比较验证了模型的合理性,进一步的标准算例仿真测试证明了所提算法的有效性。     

港区多能源融合综合管控系统

在“碳达峰”、“碳中和”背景下,港区节能减排已迫在眉睫。若能充分利用港区本地的风、光等可再生能源为港区提供能源,可以从源头降低碳排放,助力港区“碳达峰”“碳中和”目标的实现。但新能源出力的不确定性为系统运行的经济性、安全性带来挑战,故需要对多种能源进行综合管控。文中主要针对某港区风力发电系统、光伏发电系统、储能系统、港区氢气的制、注、储、供一体化系统所构成的多能源融合系统,进行能量综合管控系统的设计。该系统整体分为5层架构,硬件上分控制区和管理区,可满足安全防护要求;功能上可协同调控风光发电、储能、制氢、氢燃料电池发电、港区用电、船岸用电等多个子系统,在保持多能融合系统稳定运行的同时最大化经济效益。     

多元化储能技术及其在综合智慧能源系统中的应用模式研究

虽然研究认为储能技术是综合智慧能源系统稳定运行的基石,但由于综合智慧能源系统中风光等间歇性可再生能源输出功率的波动性、随机性很强,配置单一储能技术不能满足高比例可再生能源并网要求,现提出将多元化储能技术应用在综合智慧能源系统中。首先,对综合智慧能源系统的构成及其源荷特性进行了分析;其次,针对不同的应用场景,分析了多元储能协调运行机理;然后,对多元化储能进行了优化配置研究,提出了目标函数和约束条件;最后,以某个智慧能源示范园区为实例进行了验证,使总运行成本降低了6.31%,将园区内光伏的总利用率提升了4.31个百分点。     

中国把光伏发电成本降低六分之一

<正>"中国对全球可再生能源发展的最大贡献就是大幅降低了可再生能源的成本,使可再生能源由贵族能源向平民能源过渡。"国家应对气候变化战略研究和国际合作中心主任李俊峰说,以太阳能光伏发电为例,现在太阳能光伏发电成本为10-12美分,而20年前差不多是1美元,中国把光伏发电的成本降低了六分之一。正在此间召开的生态文明贵阳国际论坛2014年年会上,来自联合国、世界自然资金会、亚洲开发银行、NGO组织等专家学者认为,可再生能源"南南合作"市场前景广阔,为发展中国家带来了向绿色经济转型的良好契机。