考虑分时电价机制的多微电网与主动配电网双层优化调度

随着多个微电网接入主动配电网(acitve distribution network,ADN)系统运行,微电网与ADN之间的相互作用关系越加明显,使得求解AD N系统经济调度难度加大.为更好平衡微电网和AD N的经济关系,提高AD N系统的经济调度求解效率,提出一种考虑分时电价机制的多微电网与AD N双层模型.根据优化...     

分时阶梯电价-微电网联合优化调度的不确定二层规划方法

微电网为分布式电源并网提供了有效的技术途径,微电网的优化运行是微电网领域的重要研究课题。电价是影响微电网系统经济收益的重要因素,为进一步提高微电网的经济效益,计及系统不确定性,采用不确定二层规划模型提出分时阶梯电价-微电网联合优化调度方法。首先建立分时阶梯电价下的负荷响应模型。其次以分时阶梯电价为上层决策者,以微电网综合效益最大为上层目标,以微电网优化运行方案为下层决策者,以综合运行成本最小为下层目标,分别计及必要约束条件,建立Maximin形式的不确定二层规划模型。采用混沌粒子群结合不确定函数模拟组成的综合智能算法对所提出的模型进行求解。最后通过一个算例表明,该模型适用于分时阶梯电价机制下微电网优化运行,其各项运行指标要优于原有分时电价机制下的。     

分时电价机制下含蓄电池微网的优化调度

为解决分时电价机制下含蓄电池微网的优化调度问题,提出一种实用的启发式微网实时优化调度策略。该策略根据分时电价机制的特点,考虑蓄电池荷电状态对其折旧费用和最大充、放电速率的影响,对蓄电池按照事先制定的规则进行充、放电,采用量子粒子群算法优化微电源出力及微网与大电网间的功率交互,引导微网对大电网削峰填谷,实现微网与大电网互利共赢。启发式规则的引入有助于科学使用蓄电池,显著提高程序的运行速度,更好地满足实时调度要求。最后以一个典型微网系统的日调度安排为例,验证了策略和模型的合理性。     

考虑分时电价和需求响应的家庭型用户侧微电网优化运行

在考虑分时电价和需求响应的基础上,建立了含有光伏发电、风力发电以及蓄电池的家庭型用户侧微电网优化运行模型,提出了一种家庭型用户侧微电网需求响应方法.优化模型以综合考虑用户的购电费用和舒适度为优化目标,尽可能多地将峰时电价时段的家用负荷功率向谷时电价和平时电价时段移动.采用粒子群优化算法对模型进行了求解,在算例分析中对比了优化前后微电网向电网公司支付的购电费用,验证了所提优化算法的有效性.     

考虑分时电价的虚拟发电厂调度策略

虚拟发电厂大规模有效集成地域分散、类型各异的分布式电源以及用户负荷,能够更加充分地发挥分布式电源效益,提高用户供电可靠性。虚拟发电厂内部调度策略应适应配电网运行环境。在考虑分时电价的基础上,分析虚拟发电厂调度策略,研究在不同峰谷电价时段,结合分布式电源时序发电波动性、可控电源发电计划特性,充分利用峰谷电价差来减少虚拟发电厂发电运行成本。     

分时电价机制下计及用户需求响应的微网优化调度模型

为充分利用分时电价特点解决微网优化调度问题,提出基于用户需求响应的微网系统模型,在此基础上,综合考虑微网系统各部分运行特点及成本,构建分时电价机制下微网系统优化调度模型。采用遗传算法优化分布式电源出力、储能系统充放电策略以及微网与主网的能量交互,促进主网的削峰填谷,实现电力资源高效配置。最后以某微网系统典型负荷日运行调度为例,验证了所提模型的有效性。     

不同电价下含储能系统的微电网经济调度

为了验证不同电价下储能技术的削峰填谷及其在电力系统经济调度中的作用,对含有储能的微电网进行建模分析。建立了含有风机、光伏电池、热电联产系统、燃料电池、燃气锅炉及储能系统的并网型微电网结构,在充分考虑电力市场分时/实时电价的条件下,优化了计及设备维护成本、售热收益和微电网与大电网之间的电能交互成本等的经济模型,并采用混合杂草蝙蝠算法对所提模型进行了优化。以2种电价下不含储能系统的微电网经济调度模型作为对照,通过具体的微电网实例优化了冬季典型日负荷下各微电源的最优机组出力和最佳运行成本。仿真结果验证了所提算法和模型的有效性：储能能够在电价引导下对网内电负荷削峰填谷并降低微电网运行成本;同时,不同电价政策对微电网总运行成本及储能作用的发挥影响不同。     

基于分时电价和需求响应的家庭微电网系统协同控制策略及其实现

家庭微电网是智能配电网的重要组成部分和主要建设内容,随着智能电网的不断发展,家庭居民用电将参与电网的优化调度运行。为了适应社会的这种需要,首先以家庭可调度负荷、电动汽车和家用蓄电池工作状态作为约束条件,以用户用电成本最低和净负荷曲线平坦度为优化目标,建立了家庭微电网系统优化调度模型。其次,结合空调和热水器的工作负荷特性,提出了一种基于分时电价和需求响应的家庭微电网系统协同控制策略。对以北京市某居民小区的典型家庭微电网系统为实例的分析结果表明,采用基于所提出的优化调度模型的家庭微电网系统,可以实现对分布式光伏发电、家用蓄电池、电动汽车、家庭负荷设备的优化调度和控制。     

考虑分时电价时段划分的微电网优化配置

微网中安装光伏、风机等新能源之后,会完全改变微网的净负荷,在原有的时段划分下采用分时电价,可能进一步恶化微网净负荷曲线,针对这种现象,考虑将分时电价时段划分纳入微网规划阶段,构建微网协同规划与时段划分双层模型,上层以微网寿命期内收益净现值最高为目标,协同规划电源容量和电价,下层采用Pairs Sum模型对上层得到的净负荷值进行时段划分,运用非线性规划工具分别求解双层模型,在算例中引入常规规划方案,验证了该模型的有效性。通过在微网规划阶段考虑分时电价时段划分,可以实现微网总收益最大的目标。算例还深入探讨了微网总收益与峰谷电价比上限约束、弃电惩罚价格之间的关系。     

基于峰谷分时电价的风火电节能调度优化模型

近几年,风电消纳成为中国风电大规模发展的主要瓶颈。风电具有昼少夜多、与用电负荷反调峰的特征,引入峰谷分时电价（TOU）能够调整用户削峰填谷,增加风电消纳。在当前节能发电调度的政策背景下,以发电燃煤成本与机组启停成本最小为目标,构建了用户峰谷分时电价下的风火电联合调度优化模型。算例分析显示,与TOU前风火电联合调度优化模型相比,构建的模型能够有效降低发电燃煤消耗量,增加风电上网发电量。     

基于分时电价的电力负荷自动调度系统

针对传统电力负荷调度系统存在可靠性差、调度过程电力数据易失效的问题,设计一种新的电力自动调度系统。系统分为硬件设计与算法设计两部分。系统的硬件部分主要由电力数据采集器、负荷控制器以及调度器组成,分别采用芯片对其进行控制。对于系统的软件部分,基于分时电价制度,采用交叉遗传粒子群算法求取电力自动调度的最优解。为了验证所设计系统的有效性,进行一次仿真实验,实验结果表明,所设计的基于分时电价的电力自动调度系统具有良好的可靠性,并且系统在完成电力负荷调度的过程中电力数据失活时间更长。     

基于分时电价机制的并网型微网多目标动态优化调度

针对并网条件下的微网优化调度问题,提出一种基于分时电价机制下的储能单元固定调度策略与可控微源动态优化调度相结合的微网运行调度方法。考虑系统功率平衡、失荷率及各种微源出力特性等主要约束,将储能蓄电池充放电折旧成本和与电网能量交换成本-收益计入运行经济成本,微网及电网侧发电污染物排放计入环境成本,建立了并网型微网多目标动态优化调度模型。并采用基于Tent映射混沌种群初始化方法和NDX交叉算子产生子代的多目标遗传算法NSGA-II优化系统内部可控微源出力。最后以风/光/柴/燃/储并网型微网系统进行算例仿真,验证所提模型合理性和求解方法的有效性。     

考虑源荷交互的独立微电网分层优化调度

提出了一种分层调度模型,上层模型中采用移动边界法对负荷进行不同时段的划分,建立了需求响应模型,以光伏、风电发电与负荷用电的不平衡量最小为目标,对独立微电网不同时段的电价进行求解;在优化的分时电价及负荷的基础上,下层模型中以微电网调度成本最小为目标,建立了负荷、分布式电源与负荷不平衡量最优调度补偿的经济模型,使得微电网的经济性最优。上、下层模型均采用粒子群算法进行求解。对某地区的独立微电网进行仿真,验证了模型的合理性。     

考虑分时电价及光热电站参与的多能源虚拟电厂优化调度

针对分布式风电、光伏并网对电网调度运行的影响,利用光热电站(concentrating solar power plant,CSP)出力可调的特点,联合储能电池构建包含风电、光伏、光热及储能电池的多能源虚拟电厂(virtual power plant,VPP).根据光热及储能电池特性,基于分时电价制定运行策略,以各时段...     

考虑微电网波动性的电动汽车电价制定策略

针对含电动汽车的微电网运行优化问题,微电网的可再生能源出力和负荷都具有不确定性,如果不能正确有序地处理二者的关系,将会使微电网的经济性与稳定性受到影响,故根据可再生能源出力与负荷的实时关系和负荷的波动情况,为电动汽车负荷制定分时-动态电价,鼓励电动汽车负荷参与微电网需求响应,从而优化微电网运行.最后以某地区微电网模型对...     

分时电价下考虑储能调度因素的短期负荷预测模型

影响电力系统短期负荷预测的因素有多种,因此在进行短期负荷预测时,考虑的因素种类越多,预测的精度越高。在考虑环境因素的基础上,构建分时电价下考虑储能调度因素的改进鲸鱼算法优化Elman神经网络模型。在智能电网下,由于储能调度能够使传统的负荷曲线发生改变,首先在基于分时电价的基础上构建储能调度模型,对储能用户在各时段的充放电行为进行具体分析。然后由于Elman神经网络具有收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的鲸鱼算法(MWOA)用于优化神经网络的权值和阈值,进一步提高了神经网络的收敛速度和全局寻优能力。最后构建考虑储能调度因素的短期负荷预测模型,通过对某地电网2018年7月至8月的数据为例进行仿真分析,并与所提到的其他预测模型进行比较。通过误差结果分析可知所提方法的预测精度更高,收敛速度更快。     

配电网分时电价预测的优化模型

建立了优化的配电网分时电价模型,根据经济学定义电价。通过数学规划的ＫｕｈｎＴｕｃｈｅｒ条件,求得电价的计算公式。讨论了电价公式中各分量的计算方法,并通过算例加以说明。     

基于分时电价的电动汽车充放电多目标优化调度

大规模电动汽车无序充电易造成电网负荷"峰上加峰"等后果,这严重影响电网安全运行,因此合理调度充电行为至关重要。基于分时电价制度和电动汽车可入网的情况,针对电动汽车调度机构建立了计及电网负荷波动及用户成本的多目标优化模型,采用交叉遗传粒子群算法求解得到次日优化充放电计划。基于某商用楼宇负荷数据进行算例仿真,对比分析了分时电价与固定电价下的仿真结果及不同分时电价对调度策略的影响,结果表明:分时电价引导下的调度策略在减小电网峰谷差与提高用户经济性上都具有更大优势;受峰谷电价差增大与尖峰电价的影响,新的分时电价下电网调峰效果更加明显,但用户成本却因平均电价上浮而增高。     

风电接入时考虑储能和分时电价的电力系统经济调度

为了研究风电预测误差的不确定性对电力系统经济调度的影响,首先,用改进的高斯混合模型表征风电预测误差,根据此模型采用拉丁超立方采样生成场景,并利用改进的K-means聚类对场景进行缩减,得到风电初始运行场景及其初始概率,由于初始概率具有一定的随机性,利用综合范数得到其不确定集合。然后,为了促进风电的消纳,在调度过程中同时考虑储能和分时电价的影响,最后构建了min-max-min两阶段经济调度模型,第一阶段以机组的启停成本为目标,第二阶段根据不确定集合寻找最恶劣概率分布下的最优运行成本,并利用列约束生成算法对模型求解。最后采用IEEE 39节点系统证明了模型和算法的有效性。     

基于Multi-agent改进粒子群优化算法的分时电价机制下多微网系统联合优化调度

随着分布式能源与微网技术的发展,大量分布式电源或微网并入主电网,对电网运行带来一定影响。针对多个微网接入主电网的情况,在计及分时电价机制的基础上,从微网整合角度考虑各微网间的互补性。结合微网中储能装置对电网削峰填谷的作用,提出一种基于分时电价机制下多微网系统联合优化调度方法。考虑不同时刻电价差异,分别制定峰、平、谷不同时刻调度策略,建立以整个多微网系统的运行成本和环境治理成本最小为目标的数学优化模型,并采用基于multi-agent改进粒子群优化算法对模型求解。通过算例分析,比较了各微网单独运行和多微网联合调度两种策略下的多微网系统成本,验证了所提方法的有效性。