考虑有功-无功协同优化的风场、光伏电站储能系统容量配置研究

为促进配网对风电、光伏的消纳,减少因高渗透率的分布式电源导致的电压波动,构建了以储能投资成本、购电成本、弃风弃光成本和网损成本最小为目标的蓄电池储能系统容量优化配置模型.首先,利用具有四象限运行特性的储能系统、有载调压变压器、分组投切电容器组对配网的有功无功进行协同优化.然后,采用融合时空关联特性的极限场景集描述可再生能源出力,使用大M法和二阶锥松弛技术将上述模型转化为混合整数线性规划问题,求解得到储能最优容量配置和有功-无功协同优化策略.最后,以IEEE-33节点系统为例进行分析.仿真结果表明,所提模型和方法能够提高配电网的电压质量和风电、光伏的消纳水平.     

基于集群划分和LightGBM-KDE的区域风电中期概率预测

针对光伏的不确定性、波动性与反调峰性对配电网稳定运行造成巨大冲击,而大幅增加配网调峰压力的问题,提出了光伏-氢储能辅助调峰的双层优化配置模型。基于光伏波动量对配网的影响,将原始光伏出力曲线分解为调峰分量与平抑波动分量;结合氢储能运行特性,配置用于调峰与平抑波动的储能容量,构建计及氢储能工作特性的储能系统运行策略;以系统运维成本、碳排放成本、弃光惩罚为优化目标,建立光伏-氢储能辅助调峰的配电网氢储能优化配置模型,并进行算例分析。结果表明,所提出的优化配置方案可有效降低光伏波动对配网的影响,缩减配网的运行成本,提升其运行经济性与稳定性。     

分布式储能运行规划一体的多目标选址定容方法

针对含高比例新能源配网中分布式储能的选址定容问题,首先以系统模块度、有功平衡度和群间交互功率波动指标对配网进行集群划分;进而考虑配网的经济性和安全性指标,以配网购电成本、储能日均成本、电压波动和网损为优化目标,以储能的位置及优化出力为决策变量,构建了分布式储能运行规划一体的选址定容模型;采用改进的NSAG-III多目标优化算法对模型进行求解,且针对位置变量提出了偏移交叉操作方法,对目标和多时间尺度规划变量分别采用嵌入式潮流和混合编码的方式进行处理;最后在IEEE33节点配网模型上验证了所提方法和模型的合理性和高效性,为未来新型电力系统的新能源消纳和储能合理规划奠定基础。     

基于近端策略优化算法的电化学/氢混合储能系统双层配置及运行优化

针对电化学储能和氢储能的互补特性,提出了一种包含电化学和氢储能的混合储能系统配置和运行的综合优化模型,并提出了智能算法进行求解。该模型基于双层决策优化问题,将混合储能系统配置及运行2个不同时间维度的问题分上下层进行综合求解,并考虑了两者间的相互影响,采用强化学习近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法求解该双层优化模型。以甘肃省某地区的风光数据,通过对比应用多种传统算法求解结果,验证了所用算法在复杂环境下适应度最高且收敛速度最快。研究结果表明,应用该模型最大可降低24%的弃风、弃光率,有效提升系统综合效益。氢储能作为容量型储能配置不受地形因素限制,适用于多样的应用场景,从而为氢储能这一新型储能形态在全国的广泛配置提供了应用示范。     

计及储能运行特性的独立型交直流混合微网优化调度

针对独立型交直流混合微网提出了计及储能运行特性的优化调度模型。由于储能损耗与荷电状态(SOC)之间呈现非线性关系,为准确计算储能损耗成本并简化优化模型的求解,首先提出利用一次函数近似表示储能的非线性损耗特性。储能的始末SOC会影响其充放电能力,考虑将初始SOC作为优化变量以搜寻最优值,提高微网运行的经济效益。然后,算例分析表明所提储能损耗模型的准确性较高,优化问题转化为二次规划后求解速度快。优化初始SOC能够最大化发挥储能转移电量的能力,减少独立微网的弃风、弃光及切负荷现象。最后,分析结果验证了优化调度模型的合理性和有效性。     

基于近端策略优化算法的电化学/氢混合储能系统双层配置及运行优化

针对电化学储能和氢储能的互补特性,提出了一种包含电化学和氢储能的混合储能系统配置和运行的综合优化模型,并提出了智能算法进行求解。该模型基于双层决策优化问题,将混合储能系统配置及运行2个不同时间维度的问题分上下层进行综合求解,并考虑了两者间的相互影响,采用强化学习近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法求解该双层优化模型。以甘肃省某地区的风光数据,通过对比应用多种传统算法求解结果,验证了所用算法在复杂环境下适应度最高且收敛速度最快。研究结果表明,应用该模型最大可降低24%的弃风、弃光率,有效提升系统综合效益。氢储能作为容量型储能配置不受地形因素限制,适用于多样的应用场景,从而为氢储能这一新型储能形态在全国的广泛配置提供了应用示范。     

主动配电网与主网协调调度

主动配电网（active distribution network, ADN）拥有更多的调度自主权,能够主动管理分布式发电机、储能设备以及主动负荷,实现配网的高效运行。主网与配网调度结果相互影响,因此在制定ADN优化调度方案时,除了考虑自身的运行成本,还应该兼顾与主网之间的协调问题。该文设计配网与主网实时信息交互模式,对主动负荷和储能设备进行建模分析,提出基于实时电价的协调调度模型;并针对该调度模型,提出并行优化算法,通过对连接配网的IEEE 9节点系统进行仿真,验证了模型及求解算法的有效性;最后,分析比较了需求侧响应、储能设备和联络线功率上限对调度结果产生的影响。     

考虑源-网-荷-储协同的配电台区分布式光伏消纳能力评估

分布式光伏接入规模日益增长导致配电台区面临安全运行风险，挖掘配电台区多种柔性资源调控潜力并实现协同优化是消纳分布式光伏的重要手段。针对高比例光伏并网对配电台区安全运行的影响，分析了光伏逆变器、静止无功发生器、电动汽车和储能设备的调控潜力；提出了包含电压偏差指标、变压器负载率、线路负载率、弃光率和光伏消纳率的配电台区光伏消纳能力评估指标；建立了计及多种柔性资源调控潜力的源-网-荷-储协同优化模型，并基于粒子群算法进行求解，根据优化运行数据计算配电台区分布式光伏消纳能力。算例仿真结果表明，通过源-网-荷-储协同优化能够有效提升配电台区分布式光伏消纳能力，所提模型和方法可为配电台区光伏消纳能力评估提供理论依据。     

基于鲁棒强化学习的配网潮流优化方法

传统深度强化学习在优化配网潮流时易受传感器观测误差等干扰,鲁棒性较差。对此,提出一种基于鲁棒强化学习的配网潮流优化方法。首先以最小化配网网损为目标,电压、潮流越限为安全约束,建立包含分布式发电、储能及负荷单元的配网潮流优化模型。然后将干扰建模为攻击智能体,对配网潮流优化主智能体的观测状态施加扰动,构建双智能体零和博弈鲁棒强化学习模型。最后提出一种双智能体–拉格朗日乘子–信任区域策略优化算法,配网潮流优化主智能体与攻击智能体同步训练、异步学习,相互对抗博弈。仿真结果表明,通过该方法训练的配网潮流优化智能体,能在不同类型的干扰下做出安全决策,提高了配网潮流优化的鲁棒性和安全性。     

含高比例风光接入的输电网氢-电混合储能系统配置方法

目前高比例风光接入的输电网存在弃风弃光率普遍较高的问题,配置储能设备作为一种具有潜在效用的手段在当前的研究中备受青睐。针对输电网储能配置问题,为达到综合成本减小和弃风弃光率降低的目的,提出了一种基于双层规划模型的输电网氢-电混合储能系统配置方法。首先,对氢-电混合储能系统的特性进行建模,在此基础上建立输电网氢-电混合储能系统功率与容量配置双层规划模型。上层模型以配置储能后年综合成本最小为目标;下层模型以弃风弃光率最小为目标。其后基于蓄电池和氢储能的不同特性,提出一种氢-电混合储能系统配合策略。最后,针对该模型非线性多目标的特点,采用双层迭代粒子群算法与潮流计算相结合进行模型求解。在算例仿真部分,以某含有高比例风光接入地区输电网为例,进行氢-电混合储能系统容量和选址的优化配置,验证了所建模型和所提求解算法的可行性和有效性。提高了风电光伏出力在时序上的转移能力,减少了高碳化石能源的消耗量,降低了弃风弃光率。