基于粒子群优化算法的微电网微电源优化配置

提出一种基于粒子群优化算法的微电网微电源优化配置模型,并以权重系数法对其进行研究,得出在各个权重系数情况下各类微电源的最佳运行容量。以孤岛微电网系统为例,考虑了各类微电源的出力及它们之间的互补特性和微电网系统内各种负荷的不同敏感性。通过运用粒子群优化算法加以求解。仿真结果表明,优化配置方法可以满足负荷多样性需求情况下的微电网经济运行,可为微电网系统优化规划问题提供一定的参考。     

微电网负荷优化分配

微电网因其发电形式多样、供电方式灵活而成为大电网的有益补充,但微电网的很多基础运行问题都与传统大电网有所不同,需要专门加以研究.研究了微电网的负荷优化分配问题,即在满足系统运行约束条件下优化微电网中微电源的出力,使系统总发电成本最小.分析建立了含有太阳能光伏发电、小型燃气轮机和储能装置的微电网负荷优化分配问题的数学模型,介绍了基于粒子群优化算法的数值求解方法,并通过算例验证了文中所提出方法的有效性.     

基于改进粒子群优化算法的微电网经济调度研究

微电网经济调度是一个复杂的多约束、多目标非线性优化问题。为了实现微电网中各微电源设备的经济运行,充分发挥分布式能源的发电优势,基于改进粒子群优化算法对微电网经济调度进行研究。在研究中,提出光伏发电预测与负荷预测背景下的微电网多目标模型,考虑蓄电池使用寿命,以经济成本最低和环境成本最低为目标,利用改进粒子群优化算法进行求解。通过案例分析,确认了研究成果的有效性。     

基于微电网联络线功率的多目标优化研究

电池储能在消纳风、光等可再生能源波动性及提高应用经济性方面有重要应用。在此主要研究使含风力发电的微电网与配电网联络线功率成本最低或收益最高、波动最小的电池调度方法,采用粒子群优化(PSO)算法,针对联络线功率的波动性和经济性进行优化,分别用联络线功率的变异系数和其功率费用进行比较。经过算例证明,合适的电池容量可达到理想效果。     

微电网平滑过渡的功率优化控制

微电源的接入会对传统电网电压和频率造成较大影响,针对由4个不同类型微源组成微电网接入配电网后存在的并网、孤网和两种运行模式之间的切换,建立了参数更为接近实际的微电网控制模型以研究并网孤网互换、孤网下投切负荷或微源等3种运行模式的平滑过渡.对所建模型进行了仿真分析,对比了每种运行模式下采用功率优化前后的各微源出力以及微电网交流母线电压频率的变化情况.仿真结果验证了所提功率优化控制策略的可行性及有效性,实现平滑过渡的同时,可提高被优化微源的利用率.     

基于拟态物理学优化算法的微电网功率优化

考虑天气等因素对微电网有功功率平衡的影响,计及电力市场环境下的需求侧响应,将微电网负荷分为高赔偿可中断负荷(ILH)与低赔偿可中断负荷(ILL).在保证微电网功率平衡以及满足潮流、电压、频率偏移和开关损耗等约束的前提下,以微电网总收益最大为目标函数,建立考虑切负荷操作的微电网功率优化数学模型,并利用拟态物理学优化(APO)算法进行求解.微电网14节点系统的仿真结果验证了所提算法的有效性.     

基于多目标离散粒子群优化算法的微电网重构

将多维度精英粒子扰动策略与粒子群优化算法相结合,得到一种多 目标离散粒子群优化算法,用于求解微电网重构问题.这一多目标离散粒子群优化算法以粒子的速度信息为概率,由粒子向正方向或负方向移动来更新自身位置信息;通过多维度精英粒子扰动策略,动态调整粒子群跳出陷阱的能力和局部精细搜索能力;引入线路负荷均匀度,作为辅助评价指标....     

基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度

微电网优化调度作为智能电网优化的重要组成部分,对降低能耗、环境污染具有重要意义.微电网的发展目标既要满足电力供应的基本需求,又要提高经济效益和环境保护.对此,提出了一种综合考虑微电网系统运行成本和环境保护成本的并网模式下微电网多目标优化调度模型.同时采用改进的粒子群算法对优化模型进行求解.仿真结果表明,该模型可以有效降...     

基于贝叶斯-粒子群算法的微电网优化运行

针对目前微网调度难于全局最优收敛的问题,从概率网络的角度出发,将贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)理论与粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)相结合,提出了基于贝叶斯-粒子群算法(BN-PSO)的微电网优化运行新策略。首先建立了微网数学模型和系统约束条件,考虑风能和光伏系统的概率分布情况,引入可再生因子和单位电力生产成本,以实现微网系统满足节能减排条件下的总费用最低的优化目标。最后以一个典型的微网系统进行算例仿真分析。结果表明:BN-PSO算法能有效解决包含随机概率事件的新能源微网优化运行问题,是解决此类问题的一个新思路;与目前的主流算法相比,BN-PSO算法能克服局部最优的缺陷,实现快速收敛。     

结合量子粒子群算法的光伏多峰最大功率点跟踪改进方法

光伏阵列在局部阴影时的P-U曲线呈现多峰特性,需要设计光伏多峰最大功率点跟踪方法,以实现光伏发电最大功率输出,提高光伏发电效率。相比粒子群优化算法,量子粒子群优化算法具有收敛速度更快和全局收敛性等优势。提出了一种基于量子粒子群优化算法的光伏多峰最大功率点跟踪改进方法。该方法采用量子粒子群优化算法实现最大功率点的全局搜索;根据光伏阵列在局部阴影时P-U曲线上功率极值点的分布特点初始化种群中的粒子总数及其电压;并根据量子粒子群优化算法收敛时粒子自身最优位置的特点,提出了更适合光伏多峰最大功率点跟踪的收敛判据。仿真测试表明,提出的改进方法能够快速有效地实现光伏多峰最大功率点跟踪,收敛速度更快,避免了不收敛的问题,且具有应对光照情况变化的能力,提高了局部阴影时光伏发电的效率。     

直流微电网集群多状态运行分级协调控制策略

为了对直流微电网集群进行协调控制并对其进行能量管理,提出一种多状态运行分级协调控制策略.该策略采用子微电网设备级控制与集群系统级控制的两级分级方式,在保证本微电网正常运行前提下利用分布式一致性算法控制集群微电网母线电压,并利用直流区域控制误差控制方法控制集群联络线功率.集群运行根据网内储能单元荷电状态值划分为多个运行状...     

基于分布式电源的微电网群柔性聚合与分层控制

微电网群柔性聚合是采用柔性直流输电技术将多个微电网互联成一个整体的技术,可以很好地克服交流互联所带来的低频振荡、互联冲击电流、高低压电磁环网等问题,并具有高度的延展性和灵活性.文中对微电网群柔性聚合方法进行了系统性的研究.提出多种柔性聚合的基本结构;构建柔性聚合分层控制体系,包含优化调度层、协调控制层和子微电网自治管理层;针对于不同的运行场景,提出聚合并网、聚合孤岛、解列并网和解列孤岛运行模式及相对应的切换控制策略.采用PSCAD/EMTDC仿真平台搭建柔性聚合仿真模型,仿真结果表明柔性聚合在不同运行模式下均可表现出可靠性和稳定性.     

考虑蓄电池健康的微电网群模型预测控制能量管理策略

为提高新能源消纳能力,减少微电网群运行成本,设计考虑蓄电池健康的微电网群模型预测控制(MPC)能量管理策略。通过模拟蓄电池2种充电模式,将微电网群数学模型和约束方程表述为混合整数线性规划(MILP)优化问题,并与MPC框架相结合,在满足约束条件的基础上对优化问题进行在线求解。考虑到微电网能量管理以日前调度为主,提出变时域MPC寻优策略,进一步减小额外的寻优计算量。基于硬件在环实验平台对所提策略进行验证,结果表明,该策略可最大限度利用新能源,减少微电网群购电成本,实时性好,恒压充电模式可有效保护蓄电池健康。     

一种低压微电网中的分布式电压控制算法

为了实现电压调节和提高供电能力,提出了一种在低压微电网中利用分布式电源(Distributed Generators,DGs)发出的有功来进行电压控制的分布式电压算法。针对低压微电网的线路阻抗特性,分析了电压和有功的关系。由系统线路结构建立通信链路,并对电压超出上下限的母线初始化,计算出所需补偿的有功功率。基于本地信息,利用参数化状态转移矩阵对电压进行修正,并考虑了分布式电源的有功容量限制。通过该算法协调和分配各分布式电源所需承担的功率,共同作用实现电压控制。仿真结果表明该算法能够有效实现电压调节和减小电压偏差,提高电压质量。     

交直流混合微电网中电力电子变压器功率控制与模式切换方法

提出电力电子变压器在交直流混合微电网中的功率控制与模式切换方法。在交直流混合微电网的离网模式下,提出剩余功率下垂控制方法实现交直流系统的相互支撑。为实现电力电子变压器不同运行模式下的无缝切换,将不同运行模式融合到1个功能外环中,有效地降低了模式切换时的暂态波动。仿真结果表明,所提功率控制策略既能避免交直流母线的过度耦合,又能为交直流混合微电网提供一定的相互支撑作用;所提模式切换方法在保持稳态性能不变的情况下,显著提高了电力电子变压器的暂态性能。     

基于小生境遗传算法的微电网控制与优化

提出一种基于小生境遗传算法的微电网控制策略及优化方法.建立整个微电网的小信号动态模型,分析得到影响微电网运行特性的主要控制参数及其优化取值域,有效提高了优化过程的计算效率.为构建准确的优化目标函数,采用PSCAD/EMTDC搭建微电网平台并进行各种工作模式及模式切换的时域仿真.针对传统遗传算法存在的非全局性收敛、收敛速度慢等问题,采用小生境技术和自适应技术改进的遗传算法优化微电网的运行特性.算例分析结果验证了所提微电网控制策略及优化方法的有效性和鲁棒性.     

考虑交互功率与可再生能源功率波动的微电网调度优化模型

电动汽车的发展普及与V2G (Vehicle to Grid)思想的提出,对微电网系统的经济、安全运行带来了新的挑战,如何合理调度电动汽车有序充放电,促进微电网的经济、平稳运行成为当下的研究热点。针对含电动汽车的风光储并网型微电网环境,构建了最小化微电网与外部电网交互功率和平抑可再生能源功率波动的多目标调度优化模型。通过对某商业区域微电网运行算例的仿真求解,从微电网运行经济效益、日交互电量以及出力功率平均变化量等方面验证了所建模型的合理性和正确性。算例结果表明,以微电网为平台集成利用具有一定出行规律的电动汽车与可再生能源是一种理想的协同利用模式,既可以提高微电网运行的经济效益,又能有效改善微电网的交互功率和出力波动。     

基于协同演化博弈算法的微网和配电网动态优化

微网和配电网在互动运行时是相互影响、相互制约的。为了使整个系统获得最好的效益,需要整合考虑微网和配电网的效益。微网和配电网作为两个需要同时优化的主体,具有一定的效益冲突。研究微网和配电网互动运行时相互影响情况,分别分析其运行效益,将效益目标作为虚拟博弈参与者建立了模型,并采用模糊数学方法将其隶属化。结合演化博弈理论和协同进化算法,提出了一种协同演化博弈算法(Co-evolutionary Game Algorithm,CGA)对模型进行求解。在此基础上,考虑分布式能源随机性影响建立了基于不满意度的动态优化子模型,对协同演化博弈算法进行动态调整。对某一欧洲典型微网接入IEEE 33配电网结构的系统进行仿真,并且与传统的多目标优化方法进行对比。结果表明,最终优化稳定策略可以使微网和配电网整体达到最佳运行状态,证明了所提模型和算法的有效性和优越性。     

考虑灵活性的孤岛微电网群分层能量管理策略

彼此临近的孤岛微电网形成孤岛微电网群,可通过能量互济实现不同源荷特性的微电网之间的资源优化分配,进而提升区域电网运行的经济性、可靠性和可再生能源利用率。针对孤岛微电网群的能量管理问题,基于多代理系统,建立了孤岛微电网群分层能量管理架构。建立了灵活性指标评估可再生能源出力不确定性对系统运行的影响,在此基础上,构建了微电网层多目标优化能量管理策略和集群层能量分配策略。采用宽容分层序列法对线性化后的模型进行求解。最后以四个微电网组成的孤岛微电网群为例,验证了所提能量管理策略的有效性。     

基于模型预测控制算法的多风储直流微电网分布式电压二次控制策略

针对含多组风储单元的直流微电网中蓄电池的电压优化控制问题,提出了一种基于模型预测控制算法的分布式电压二次控制策略.设计了一种多步长预测一致性模型作为电压预测模型,通过目标函数最小化求解预测系数,得到最优电压二次控制补偿量加入一次控制中,将传统一致性算法中比例积分控制器下的偏差调节问题转化为模型预测控制器下的电压跟踪问题进行求解,从而实现对直流母线电压动态响应的滚动优化.该方法有效解决了传统一致性算法下电压控制策略瞬态特性差和部分工况下存在控制误差等问题,并通过MATLAB/Simulink仿真平台搭建模型验证了不同工况下所提策略的有效性和优越性.