孤岛式柴油机混合能源系统优化配置研究

考虑孤岛式柴油机混合能源系统供电的特点,提出一种基于人工蜂群优化机理的混合能源系统优化配置方法。首先建构基于柴油机混合能源系统的数学模型和配置优化的目标函数,然后利用人工蜂群算法优化其目标函数获得系统最优的配置。光伏/储能电池/柴油机、风电机/储能电池/柴油机、光伏/风电机/储能电池/柴油机3种混合模式能源的系统配置实验结果表示该方法具有良好的优化配置效果和性能,在解决微电网系统配置问题上有很好的工程实用价值。     

多区域综合能源系统互联下的共享储能容量优化配置

为有效提高多个区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)的能源利用率,同时合理配置储能系统的容量,提出一种多RIES互联下的共享储能系统容量优化配置模型.首先,介绍了共享储能背景下多RIES运行框架,分析了共享储能系统的运行模式.其次,针对一类包含热电联产机组与热泵...     

考虑分布式风电接入下的区域综合能源系统多元储能双层优化配置研究

多元储能技术已在区域综合能源系统中应用,配置多元储能装置有望提升区域综合能源系统的经济效益。文章搭建了区域综合能源系统的基本网架结构,建立了微型燃气轮机、燃气锅炉、分布式风电和多元储能装置的数学模型和考虑多能互补的多元储能双层规划配置模型;模型上层以最小化多元储能综合投资成本为目标,下层以综合系统年运行费用最低为目标,同时涉及了网损成本,以上层所求的多元储能容量为约束条件。在规划求解过程中,引入了二阶锥松弛技术对模型的电网潮流约束进行凸化松弛,同时采用分段线性化方法处理天然气网管道流量约束,将原模型转化为混合整数规划问题。文章在IEEE33节点系统和改进后的6节点天然气系统中进行了算例分析,其结果证明了多元储能技术能在一定程度上提升区域综合能源系统的经济性,验证了模型的有效性。     

100％可再生能源综合能源系统容量优化配置

为实现100％可再生能源综合能源系统的安全稳定运行,合理的容量配置至关重要.首先,考虑氢能的利用特性,构建电热氢多能耦合的综合能源系统.其次,以运行成本最低和污染物排放量最小为目标,建立一种100％可再生能源综合能源系统的容量优化配置模型,并采用折衷规划和模糊方法构造Pareto前沿对多目标问题进行求解.最后,基于3个...     

风电场含退役动力电池的混合储能系统容量优化配置

针对退役电池在风电场平抑功率波动场景的应用,提出一种考虑退役电池时间尺度的混合储能系统容量配置方法。首先分析退役电池和新电池储能的优势,并介绍储能系统的成本构成;然后建立以全寿命周期经济性最优、考虑退役动力电池充放电时间尺度的混合储能容量配置模型,线性化后可调用求解器求解获取储能容量配置结果;最后用风电场实际数据进行分析,验证容量配置方法的有效性,并分析风电场不同储能配置时长政策要求、退役动力电池不同时间尺度以及不同控制策略下的混合储能容量配置结果。     

基于VMD的混合储能容量优化配置

针对光伏发电输出功率的波动性以及混合储能容量优化,以光储联合的发电系统为研究对象,提出一种基于变分模态分解(VMD)的混合储能容量优化配置策略.该策略采用VMD对光伏输出功率进行处理,利用欧氏距离方法将相关模态和非相关模态进行区分,利用滑动平均法提取非相关模态中的持续分量信号,将其与相关模态进行重构作为满足国家标准的并...     

基于自适应VMD的混合储能容量优化配置研究

针对用户用电需求和可再生能源发电情况,提出一种由重力势能储能、蓄电池和超级电容组成的混合储能系统,建立其数学模型.针对其不同的特性,提出基于自适应变分模态分解的混合储能系统容量优化配置策略,对混合储能容量优化配置模型求解.以某风光互补电站典型日功率数据为例,对最佳储能系统的分解尺度K和高中、中低频分界点及其对应的储能配...     

考虑消纳风电的区域综合能源系统电转气与储能设备优化配置

电转气(PtG)技术与多类型储能设备相结合,可以大量增加可再生能源的就地消纳,减小系统弃风.针对区域内集成有电、气、热、冷多种能源的综合能源系统,首先对系统进行建模,具体介绍了电转气技术与多类型储能设备的工作原理.其次,以综合能源系统总年费用最低为目标,建立电转气与多类型储能设备的联合优化配置模型,并采用Big-M方法...     

园区综合能源系统电/热/冷多元异质储能鲁棒优化配置

提出了一种考虑可再生能源和电/热/冷负荷不确定性的综合能源系统储能鲁棒配置方法。首先,基于能源集线器模型,建立电/热/冷储能配置通用模型。其次,在确定性模型的基础上建立电/热/冷储能两阶段鲁棒配置模型,模型上层为储能规划问题,模型下层为IES运行问题。建立不确定性参数集合,为了控制模型鲁棒性,该集合从不确定性参数的数量维度和时间维度两方面分别引入鲁棒测度。最后,利用C&CG算法将模型分解成主问题和子问题迭代求解。算例证明了所提方法的有效性。     

太阳能电动汽车储能系统的优化配置

在太阳能电动汽车(SEEV)系统中,储能系统的优化配置是一个重要且具挑战性任务.太阳能电动汽车储能系统的优化配置可以看成一个具有约束的优化问题:以储能系统的成本最小为优化目标,以表达系统可靠性指标的负载失电率为约束.决策变量不仅包含传统方法中的蓄电池充电电流而且还包含储能飞轮的质量.优化算法是采用基于遗传算法和神经网络的组合优化方法,即把机会约束遗传算法中比较耗时的个体检验部分交给神经网络处理.研究结果表明,基于遗传算法和神经网络的组合优化算法在被应用于太阳能电动汽车储能系统的优化配置时,算法收敛良好,计算时间少且可行.     

考虑广义储能的综合能源系统典型日优化运行

由电、热、冷能系统之间的耦合与互联构成的综合能源系统(IES),对于构建环保、高效、经济的能源系统至关重要。着眼于IES运行环节,考虑广义储能设备的投入运行,并计及IES内各设备出力约束,以调度周期内运行费用最低为目标函数,采用基于yalmip平台的cplex优化算法包对IES优化运行进行求解。该方法考虑了分时电价和典型日负荷特性对IES运行的影响,并与不计广义储能的运行模式进行对比分析。算例仿真表明,投入广义储能设备不仅更有利于IES的经济效益,而且有利于IES安全稳定运行。     

考虑风光不确定性的综合能源系统储热优化配置

电锅炉和储热装置构成的储热系统的应用是提高电热综合能源系统灵活性、解决风光等可再生能源随机性问题的重要手段。首先,采用场景削减法模拟风光的随机性、不确定性;其次,以总运行成本最小为目标函数,在IEEE14节点电力系统和8节点热力系统构成的电热综合能源系统上进行能流计算分析,采用YALMIP工具箱的CPLEX求解器求解,得到电锅炉、储热装置的最优容量;最后,通过对比电锅炉接入2种不同位置的场景问题,分析出将电锅炉和储热装置放在热网热源侧,使系统的经济性达到最优。     

独立光伏发电混合储能系统容量优化研究

准确建立系统中各环节数学模型,综合考虑不同储能元件（超级电容器和蓄电池）的储能特性,以混合储能系统成本最低为优化目标,以独立光伏发电系统各项运行技术指标为约束条件,提出了一种基于单纯形法的容量优化配置方法,并进行了编程实现和算例验证。     

基于净功率频率分解的微电网混合储能 优化配置研究

微电网利用储能系统、微型燃气轮机等能够快速响应负荷和间歇式能源功率变化的可调节资源,平抑风光出力的波动性,提高电源出力和负荷的匹配性,形成能够基本实现内部功率平衡的供电网络,降低间歇式电源并网对电网安全运行造成的影响。蓄电池等能量型储能的能量密度高,但频繁充放电会快速降低电池使用寿命;超级电容等功率型储能的能量密度低,但功率密度高,并且可充放电次数多。研究了微电网中采用蓄电池和超级电容组合的混合储能系统优化配置方法,利用快速傅里叶变换对一个控制周期内的微电网净功率进行频谱分析,确定混合储能系统的输出功率,建立了以混合储能配置成本最小化为目标的优化模型,并采用粒子群算法进行求解,最后通过算例验证该方法的有效性。     

针对风电场群的储能系统优化配置方法研究

为克服风力发电的波动性,同时考虑风电场汇聚后的平滑效应,以风电场群为研究对象,提出了一套完整的储能系统优化配置方法。首先,利用灰色Verhulst模型对风功率进行预测,并对比分析了单个风电场与风电场群对预测结果的影响;其次,兼顾储能系统的建设成本和运行成本,建立以年综合费用最小为目标的优化模型,并采用内点法求解,得到储能系统的额定容量和额定功率;最后,以New England 10机39节点系统为算例,根据所提最小网损频率指标的计算结果,选定储能的安装位置。仿真结果验证了所提方法的经济性和可行性。     

计及储能效益的综合能源系统利益分配机制研究

合理的利益分配机制能保障储能收益,激发储能参与辅助服务的动力,提升新能源消纳率。以综合能源系统参与主体为研究对象,以传统Shapley值法分配策略为基础,引入风险分摊、投入程度、协作优化、环境污染4类主体价值标签,构建云重心法修正的Shapely值法利益分配模型,量化联盟主体的贡献和价值并分配利益。算例分析表明,所提模型可实现各主体对综合能源系统的综合贡献水平与利益分配的精准匹配,提升投资者投资储能的积极性。     

考虑需求侧响应的园区综合能源系统优化配置

以园区综合能源系统(PIES)的优化配置为研究对象,考虑电力市场分时定价机制下的需求侧响应策略,以PIES的运行成本、污染排放和能耗为优化目标,建立主问题与子问题的迭代优化架构,最后采用多属性决策方法从待选方案中选出最优的系统配置。算例结果表明,可再生能源的接入可以有效地提高PIES的综合效益,引入价格型和替代型需求侧响应后可以进一步提升PIES的经济性,但同时降低了PIES的环保性。