基于改进QPSO算法的BIPV建筑削峰填谷双层优化配置策略

针对BIPV建筑负荷削峰填谷和接入配电网后考虑网损、电压偏差的选址优化问题,提出了一种BIPV建筑双层能源系统优化模型。模型下层在考虑DG成本和环境成本的前提下,利用储能对负荷进行削峰填谷,模型上层在考虑配电网网损、电压偏差的前提下对BIPV和储能的选址方案进行优化。在求解该双层模型时利用量子理论中的量子行为和概率表达特性设计了一种改进的多目标量子粒子群算法,在解的处理上引入了一种动态ε不可行度约束支配函数。以IEEE30节点系统为参考系统,算例优化结果表明:BIPV建筑负荷峰谷差、配电网网损和电压偏差得到了有效降低,证明了所提配置优化策略的可行性;同时也表明,所提算法在全局寻优能力和种群多样性方面得到了明显提升。     

电池储能系统恒功率削峰填谷优化策略研究

以南方电网MW级电池储能示范工程为背景,以求解采用恒功率充放电策略运行的电池储能系统削峰填谷策略为目的,提出了电池储能系统恒功率削峰填谷优化模型及求解该模型的实用简化算法。该算法令电池以最大功率充放电,可以快速求解电池1d充电1次、放电多次情况下的电池储能系统充放电策略。给出了削峰填谷实时控制策略。针对深圳碧岭站的2组实际负荷数据建立了恒功率削峰填谷优化模型,分别采用多初始点的序列二次规划法和实用简化算法进行了优化,对2种算法的求解结果做了比较,证明了该算法的有效性。深圳宝清电池储能站的现场测试结果也验证了该算法的有效性。     

考虑负荷优化控制的区域配电网储能配置

针对分布式电源接入区域配电网对负荷特性的负面影响,综合考虑储能充放电功率约束、运行约束以及配电网潮流平衡约束,建立了储能系统优化配置模型。以"削峰填谷"和"平滑负荷"分别作为负荷控制目标。针对"削峰填谷"提出控制负荷峰谷差、控制负荷方差以及控制负荷率3种优化策略,针对"平滑负荷"提出控制负荷变化量、控制负荷变化平方量以及控制负荷变化率3种优化策略,并结合储能系统的成本优化,利用两阶段粒子群算法进行模型求解。最后得出,控制负荷方差对于"削峰填谷"最有效,控制负荷变化平方量对于"平滑负荷"最有效。此外,得出不同储能充放电功率约束下负荷特性的优化趋势和储能容量最优配置变化趋势,为储能系统配置提供了有效参考。     

考虑电热混合储能的多能互补协同削峰填谷策略

针对电网峰谷负荷波动日益严峻的问题,从负荷侧多类型能源深度耦合的角度,提出将电热互补混合储能系统应用于园区削峰填谷控制.基于电化学储能与相变储能系统电-热联合运行模型,综合考虑净负荷方差及运行成本的多属性决策目标,提出含电热混合储能系统的园区削峰填谷策略.并利用随机波动模型对园区负荷进行预测,分析所提策略应对负荷波动的抗风险能力.基于深圳商业园区的算例分析表明,电热混合储能系统能够在保证满足用户热需求的前提下,充分利用电化学储能灵活双向功率控制和相变储能长时间尺度调节能力,有效提升园区削峰填谷效果及运行经济效益.     

基于改进QPSO算法的主动配电网削峰填谷策略研究

相较于传统配电网,主动配电网具有分布式电源利用率高、网损低、可控性强等特点,其优化运行为典型的多目标优化问题。文中同时考虑储能系统削峰填谷在平滑负荷曲线和分布式电源运行经济性两方面的性能,建立了典型主动配电网多目标优化模型;考虑该模型具有多维非线性特点,提出了一种基于量子粒子群(QPSO)的改进算法,利用量子理论中的量子行为和概率表达特性,在算法的全局寻优能力和种群多样性方面得到明显提升。最后,算例分析验证了该方法的可行性。     

双碳目标下含重力储能的配电网多目标运行优化

在“双碳”背景下，新型电力系统承载电力系统低碳转型的重要任务。为了更好地促进新能源的消纳，同时有效促进需求响应参与电力系统运行，针对主动配电网的运行优化，提出了基于重力储能和需求响应的主动配电网多目标优化模型。目标函数一考虑主动配电网运行和用户用能的总成本，目标函数二选取主动配电网的等效碳排放成本。由于风光出力的不确定性，利用鲁棒优化理论将不确定优化模型转换为确定性优化模型，同时构建了基于NSGA-Ⅱ算法的运行优化求解方法。最后，在三种场景下对模型进行求解，结果表明系统配置重力储能，同时开展需求响应除了能减少碳排放量之外，还能达到削峰填谷的目的，系统有较好的运行经济性。     

多时间尺度的直流配电网运行优化

为了实现直流配电网的安全可靠经济运行,建立了2种直流配电网的运行优化模型。首先论述了直流配电网运行优化的各种目标,针对上述目标提出了2种时间尺度不同的直流配电网运行优化模型：一种是以功率损耗和电压偏差为目标函数的实时潮流优化模型;另一种是考虑源网荷出力特性的日前优化模型,以日运行成本最低以及负荷方差最小为目标进行削峰填谷优化。给出了2种模型的求解方法并用9节点的直流配电网对上述2种模型进行了仿真计算。仿真结果验证了模型改善直流潮流分布以及削峰填谷的效果。     

基于SOC的储能削峰填谷控制策略

针对削峰填谷问题,以一天24 h为一个周期,在储能系统初始状态不变的前提下,使得储能参与到电网当中,在电网高峰时放电低谷时充电,从而达到储能对电力系统削峰填谷的目的。基于储能系统荷电状态（SOC）提出其削峰填谷的控制策略,并在该策略下,分别给出储能元件在恒功率和变功率出力方式下参与电网削峰填谷应用的额定功率P0以及其容量W。算例分析仿真储能元件不同出力方式下参与电网削峰填谷的效果。根据评价储能系统参与配电网削峰填谷的评价指标,对比储能分别以恒功率和变功率出力削峰填谷的效果,结果表明储能系统不同出力方式均可改善负荷峰谷差过大的问题,同时验证了所提储能削峰填谷控制策略的有效性。     

电池储能系统参与电网削峰填谷实用算法

为使电池储能系统简单有效参与电网削峰填谷,提出一种电池储能系统参与电网削峰填谷功率优化模型以及电池储能系统参与电网削峰填谷实用算法。该算法充分考虑电池储能系统实际约束,并能实用方便的规划电池储能系统充放电时间段及充放电功率。通过实例分析,该算法简单、实用、可行。     

考虑光伏集成5G基站用能模式的多主体共享储能优化配置

光伏集成5G基站能够有效降低电信运营商的用能成本,然而含分布式光伏的5G基站用能模式将对主动配电网的稳定运行造成影响,致使电信运营商与主动配电网均存在储能配置需求。出于安全性与经济性考虑,文中引入储能运营商作为第三方共建共享储能系统,提出了一种考虑光伏集成5G基站用能模式的多主体共享储能优化配置方法。首先,提出了面向规模化光伏集成5G基站与主动配电网储能配置需求的共享储能系统动态容量租赁模型;其次,基于双层混合整数规划模型(BiMIP)构建共享储能系统容量配置与运行双层联合优化问题;最终,采用重构与分解(R&D)算法对双层联合优化问题进行求解。仿真结果表明,所提出的多主体共享储能优化配置方法能够实现主动配电网的削峰填谷与多主体间的互利共赢。     

Research on optimal schedule strategy for active distribution network using particle swarm optimization combined with bacterial foraging algorithm

Comparing with the traditional distribution network, a significant feature of the active distribution network (ADN) is that the performance of distributed generation (DG) units, energy storage units and micro-grid (MG) in the network is controllable for the distribution network operator. Considering the characteristics of the distributed power supply and micro-grid, and giving full play to the advantages of distributed generation technology in the economic, environmental and energy aspects, this paper highlights an environmental protection and energy saving optimal schedule model for ADN. The scheduling model focuses on the minimum network loss, minimum voltage deviation and minimum difference between peak and valley load. In addition, the two stage algorithm is presented to solve the proposed multi-objective scheduling model of ADN. First, a set of Pareto solutions are obtained by using the proposed particle swarm optimization combined with bacterial foraging algorithm (PSO-BFO) to solve multi-objective optimization problems, then the optimal schedule strategy of ADN is gained through evaluating the Pareto solutions with entropy weight decision-making method. To avoid the search falling into local optimal solution, the two-value crossover operator is introduced to exchange the information among subpopulations and update the position of related particles. Meanwhile, the adaptive adjusting inertia constant strategy is used to improve the algorithm convergence speed. Finally, the case study results demonstrate the rationality of the proposed optimal schedule model and the validity of its solution algorithm for ADN.     

含风电的多种形式储能协调调度多目标优化模型

随着大规模储能的日渐广泛应用,其灵活的出力调节能力为含大规模风电接入的电网优化调度运行提供了解决思路。针对电力系统中储能以电源侧、电网侧以及用户侧等多种形式并存的情况,提出多种形式储能协调调度多目标优化模型。该模型考虑风储一体化电站、电网侧电池储能电站和电动汽车参与系统调度运行,深入挖掘多种形式储能的互补调节能力,促进风电消纳;电池储能电站面向电网调控运行,在参与系统调峰的同时提供备用,充分利用储能的可调空间优化系统运行。考虑到不同形式储能的利益主体不同,构建以风储一体化电站上网收益最大、系统总运行成本最小、电动汽车车主支付费用最小的多目标优化调度模型。最后基于十机算例系统的仿真实验说明：所提模型能兼顾各形式储能投资主体的利益,提高风电的消纳能力。     

基于BAS-IMOPSO算法的风电系统储能优化配置

风力发电作为一种清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛,但风电出力的随机波动性会对电力系统电能质量产生不利影响。储能系统(energy storage system, ESS)因其灵活的双向调节能力被用于平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。文中考虑储能接入节点与容量不同对风电出力波动的平抑效果不同,以系统电压偏差、日有功网损和ESS配置容量为目标函数建立多目标储能优化配置模型。采用一种基于天牛须搜索算法的改进多目标粒子群优化(beetle antennae search-improved multi-objective particle swarm optimization, BAS-IMOPSO)算法求解该模型,利用基于信息熵的逼近理想解排序法在Pareto解集中选取最佳储能配置方案。在IEEE 33节点系统中对模型进行仿真验证,结果表明：BAS-IMOPSO算法优化下的ESS降低配电网电压偏差与有功网损的能力较多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)算法显著提高,有效改善了系统的电能质量,具有削峰...     

基于PMP的风储联合最优调峰控制策略研究

风电大规模接入会使电网的调峰压力增大,配置储能可以有效缓解系统调峰压力。为了提高系统运行的经济性,需要制定合理的风储联合调峰策略,优化风机减载功率和储能充放电功率。将风储联合调峰问题转化为最优控制问题,提出了一种基于庞特里亚金最大值原理（PMP）的最优调峰控制策略,对该问题进行求解。鉴于储能的损耗模型是复杂的非线性模型,采用间接打靶法求解最优控制的数值解。从求解哈密顿函数最小值的角度入手,提出改进调峰策略,减少了策略算法求解时间。最后,通过算例对所提的最优调峰策略进行分析,算例结果验证了所提调峰策略的有效性。     

配电网络公共储能位置与容量的优化方法

在含有分布式电源的配电网中为储能选取合适的位置和容量,可以有效地减少储能投资,优化整个电网的经济效益。为此,提出了一种储能容量和位置优化方法,在现有文献方法的基础上增加了容量修正环节,能够在达到相同目标的前提下降低总成本,迭代收敛更快。首先,建立了储能位置与容量的优化模型:以整个电网总成本最小为目标,以储能充放电功率、容量及所在位置节点为优化变量,约束条件考虑了荷电状态(SOC)限制及充放电功率、电压上下限;然后,给出了采用遗传算法求解模型的步骤;最后,对IEEE 33节点配电网的算例验证结果表明,与传统方法相比,在优化后得到同样的储能位置时,所提方法得到的储能容量更小,且电网总成本更低。     

含抽蓄电站的多端柔性直流电网风光接入容量配比优化方法

针对含风、光、抽蓄电站的多端柔性直流电网,协调规划其风光接入容量配比,可以充分利用不同类型电源的互补作用,实现大规模新能源的平稳送出和消纳。提出基于时序生产模拟的多端柔性直流电网风光接入容量配比优化方法,以发电清洁性最优为目标,综合考虑柔性直流电网运行限制、新能源弃电率、负荷调峰需求和抽蓄电站运行限制等约束条件,建立适应于多端柔性直流电网的风光接入容量配比优化模型。以新能源全年出力为输入,通过时序生产模拟仿真开展模型优化计算,确定各送端换流站的风光最优接入容量配比。以某四端柔性直流电网为例开展仿真测试,结果显示所提出模型能够充分利用风光的互补作用和抽蓄电站的调节作用得到最优的风光接入容量配比,验证了所提方法的有效性和工程实用性。     

基于风-光-蓄-火联合发电系统的多目标优化调度

针对风电、光伏出力的随机性、间歇性和波动性而导致其在大规模接入电网时对电网发电计划制定和调度产生的影响,提出了含风-光-蓄-火联合发电系统的多目标优化调度模型。利用抽水蓄能的抽蓄特性,将风电和光伏出力进行时空平移,使风-光-蓄联合出力转变为稳定可调度电源,具备削峰填谷的功能,与火电机组共同参与系统优化调度。以风-光-蓄联合出力最大、广义负荷波动最小和火电机组运行成本最小作为目标函数,建立多目标优化调度模型,通过多目标处理策略,使目标函数简化为2个,以降低问题维数;在求解阶段,利用分层求解思想,将模型划分为两层,分别采用混合整数规划方法和机组组合优化方法进行求解。10机测试系统仿真结果表明:所建模型可以提高风能和太阳能的利用率,缓解火电机组的调峰压力,大幅降低风电反调峰特性对电网的影响,从而保证电力系统安全、稳定、经济运行。     

基于功角稳定性的区域电网储能选址定容方法

为了缓解跨传输断面的调峰压力,同时提升电网的功角稳定性,建立了兼顾经济性与功角稳定性的储能选址定容双层优化模型,并给出了模型的求解方法。上层模型考虑区域电网的运行经济性,以储能电站收益最大为优化目标,确定储能配置总容量。下层模型考虑区域电网的功角稳定性,以储能调度期间总网损最小和储能调节区域电网功角稳定性能力最大为优化目标,进行储能选址与总容量的分配。双层模型的上层采用遗传算法进行求解,下层采用改进多目标人工蜂群算法进行求解。以某实际电网为算例进行仿真验证,结果表明,根据所提双层优化模型进行储能配置可以在保证经济性的同时,提升区域电网的功角稳定性。     

高风电渗透率下考虑需求侧管理策略的智能微电网调度方法

提出了一种高风电渗透率下考虑需求侧管理策略的智能微电网调度方法。首先,考虑经济、环境成本指标、清洁能源就地消纳量以及可中断负荷和可转移负荷策略,建立了多目标优化调度模型。然后,引入ε约束法生成Pareto前沿解集,利用归一化方法求出最优折衷解。最后,基于24节点配电系统对所提方法进行分析验证。算例结果表明:建立的多目标优化模型能够有效提升清洁能源的消纳率,提高调度方案经济性,同时有效降低发电污染排放。采用的需求侧管理策略能够有效平抑负荷波动,达到削峰填谷的目的。     

计及核电风险量化的多源互补调峰调度方法

为了应对大规模可再生能源并网造成的电力系统灵活经济调峰难题,本文提出了一种计及核电风险量化的多源互补调峰调度方法。首先,分析核电低负荷的调峰机理,并考虑其调峰风险量化指标,从而实现核电的经济安全运行;然后,以总运行成本最低为优化目标,在目标中权衡弃风光损失和不同电源参与调峰增加的发电成本,建立含风、光、火、核、抽蓄的多源互补调峰调度模型,并对模型进行求解;最后,实际算例证明了所提优化调度模型的有效性。算例结果表明,与火电调峰、无储能参与的核电调峰相比,所提模型可减少弃风弃光量94.17%,碳排放下降1.24%,进而验证了多源互补模式不仅可提升高比例风光电网调峰能力,而且可实现多源互补系统的低碳经济运行。