多能源混合微网容量优化配置研究综述

多能源混合微网的容量优化配置是合理利用可再生能源、保障系统供电稳定性、可靠性和经济性的前提.总结了微网系统容量优化配置的一般方法,对常用于微网系统中的风力发电机、光伏、柴油发电机和蓄电池储能系统的数学模型进行了论述,并介绍了蓄电池储能系统的寿命评估方法;列举了微网容量优化的约束条件和目标函数,以及应用于优化计算的人工智能算法,并对已开发应用的微网系统容量优化配置软件进行了介绍.     

考虑可再生能源随机性的孤岛微网容量优化配置方法

针对孤岛微网中分布式电源出力存在随机性的问题,提出一种考虑随机性的微网容量优化配置方法.首先对微网内部随机性因素进行建模,利用蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟的方法获取随机性出力电源出力与负荷功率;在此基础上,以经济性为主要目标,综合协调可靠性和环保因素,考虑电力平衡等约束,建立微网容量优化配置数学模型,采用遗传算法进行求解,并对结果进行敏感性分析.对某海岛地区微网进行案例分析,结果表明该方法实用有效,且约束条件对求解过程和最终方案的影响较大.     

微网中分布式电源的容量优化配置方法

孤岛运行的微网往往电源结构单一,有必要结合所在地区资源特点改善电源结构,实行容量优化配置.首先详述了全年孤岛运行的风/光/柴混合微网中分布式电源的选择方法和评价指标;考虑设备投资成本、运行和维护成本、燃料成本,搭建了微网电源优化配置数学模型;以年风速、气温、光照强度作为基础数据,设置不同的供电可靠性标准,利用遗传算法得到微网容量配置的最优方案.结果表明可靠性约束条件对算法求解和系统经济性有很大影响.该方法可以全面评估孤岛微网建设的可行性,根据微电网建设地点的气象条件、可靠性和环保要求等因素降低微电网电源的冗余投资,满足用户定制的多样化可靠性要求.     

含光伏的冷热电联供园区微网多类型储能协调鲁棒优化配置

含光伏的冷热电联供(CCHP)园区微网中有储冷、储热和储电多种类型储能装置,其合理协调配置能够对日负荷曲线进行削峰填谷和平抑光伏出力的不确定波动,进而提高微网运行的安全性和经济性.该文采用盒式不确定集描述光伏出力和冷热电负荷的不确定波动特性建立含光伏的CCHP园区微网中储冷、储热和储电多类型储能的协调鲁棒优化配置模型.该双层优化模型以微网年等值投资和运行费用之和最小为目标函数,通过采用Benders分解法,将双层优化问题分解为寻找某个场景下的配置方案主问题和寻找微网典型日运行费用最大的极端场景子问题进行交替迭代求解,以得到对于光伏出力和冷热电负荷不确定波动具有鲁棒性的储冷、储热及储电装置的协调优化配置方案.最后,以某个CCHP园区微网为例,通过与确定性优化配置方案和只优化配置蓄电池储能方案的比较,表明鲁棒配置方案更有利于平抑光伏出力和负荷的不确定波动,有效提高微网运行的安全性,同时多类型储能协调配置比只配置蓄电池储能方案的经济效益更好.     

分时电价下直流微网优化运行和容量配置研究

针对小型直流微网的优化运行和容量配置问题,以含直流负荷、蓄电池、光伏的直流微网为研究对象,综合考虑各组成部分成本和收益,建立以用户侧日收益最大为目标函数的微网能量优化模型。采用粒子群算法求解优化问题,得到系统优化运行策略和最优容量配置,并以某高校实验楼照明系统为例进行计算,得到其调度曲线,提出该系统最优配置的计算方法。研究结果表明,该方法与直接采用"自发自用,余电上网"方式相比,收益增加了17.29%,说明该调度方法能有效地处理分时电价下的直流微网优化运行和容量配置的问题。     

考虑多源联合调度特性的微网经济评估方法

针对分布式能源接入电网存在短期波动率大的问题,通过搭建含风/光/燃/储4种能源的微网系统,提出了一种包含风力发电系统、光伏、小型燃气轮机、储能系统的经济评估方法。首先,采用年等值分析方法,考虑设备级投资对经济评估影响;其次,采用全寿命周期成本模型,研究分布式电源利用率、储能系统的充放电特性及多能源联合调度特性对经济评估影响;最后,采用改进的全局粒子群算法考虑电网间功率交换特性对整个微网系统进行经济评估。结果表明,考虑多源联合调度特性对微网进行经济评估使得经济效益达到最优,同样证明此方法适合不同类型能源、不同容量能源配置的微网系统经济评估。     

考虑多重不确定性的交直流混合微网多目标优化运行

交直流混合微网拓扑结构复杂，分布式清洁能源出力随机性强且用电需求灵活多变，对微网的经济可靠运行以及清洁能源的消纳构成了挑战。针对这一问题，提出一种考虑多重不确定性的交直流混合微网多目标优化运行方法。首先基于多场景技术表征风光荷以及电价的不确定性，并考虑需求侧响应更新负荷预测水平。随后以运行成本最低，污染物排放最少，清洁能源消纳率最高为目标建立交直流混合微网多目标优化模型。针对常规NSGA-II算法局部搜索能力和收敛性等问题，将天牛须算子引入到NSGA-II中得到BAS-NSGA-II算法，并通过测试函数验证了该算法的准确性。最后通过算例对优化方法进行验证，结果表明，所提方法在保证经济性和环保性的同时能够有效提升清洁能源的消纳，且对不确定因素有着较好的适应性。     

含微网的配电网动态随机调度控制

未来微网会逐步接入配网,直接影响配网运行的安全性与经济性,现有控制方法以微网计划运行成本最小为目标,没有考虑配网安全性与经济性。为此,提出综合考虑微网与配网计划运行成本最小的动态随机调度控制方法。首先分别建立微网和配网期望计划运行成本最小的机会约束规划模型,采用粒子群优化算法和两点估计法求解;再根据微网和配网分别优化结果得到的二者之间功率交换控制区间,利用粒子群优化算法寻找二者综合期望计划运行成本最小的功率交换值,从而确定微网和配电网的最优动态随机调度控制方案;最后验证了改进的IEEE33节点标准系统算法的实用性。     

“煤改电”用户综合能源利用系统优化配置方法

针对“煤改电”用户亟需通过综合配置产能、储能与用能设备降低用能成本、减轻环保压力的问题,提出了综合考虑设备投资与运行费用经济性的户用综合能源利用系统优化配置双层规划模型.通过双层迭代优化求解得到户用综合能源利用系统优化配置方案.实际“煤改电”住宅用户算例表明,所提出的方法能够给出户用综合能源利用系统设备安装类型与容量的优化配置方案,使得“煤改电”用户投资运行成本最低.     

基于GTMOPSO算法的交直流混合微网优化配置研究

针对包含氢储能系统的交直流混合微网经济性问题,以微网等年值成本和交直流母线间换流损耗最低为目标,综合考虑系统的电源约束条件、功率平衡约束条件等,在需求侧引入描述用户用电行为的分时电价弹性矩阵,采用基于博弈机制和混沌映射的改进多目标粒子群优化算法(GTMOPSO)对微电网进行最优容量求解.为验证所提策略的有效性,结合某地区的风、光及交直流负荷数据求解本文所设场景下的配置容量和目标函数值.分析结果表明,所提配置方案和优化算法更具有优越性.     

基于改进的人工蜂群算法的微电网储能系统容量优化配置

由于风光能源具有间歇性和波动性的特点,对电网的电能质量造成了不良影响,因此提出了一种微电网的储能容量优化配置方法。首先,建立以用户用电费用最低、储能能量损失最小及风光能源的波动性最小为目标的微电网系统模型;然后,提出了一种改进的人工蜂群算法求解模型,通过不同的算法对无储能、单储能及混合储能3种储能方案模型进行求解分析;最后,采用熵权法找出适用于微电网的最佳储能方案。实验结果表明,改进的人工蜂群算法能够求解微电网模型且不易陷入局部最优,并通过熵权法得出了蓄电池和超级电容的组合适合作为微电网储能系统的结论。     

计及需求响应和蓄电池综合损耗的微电网优化调度

文中针对并网型微电网优化运行问题,在充分考虑微电网中需求侧资源的前提下,建立了含风机、光伏、微燃机和储能系统的并网型微电网经济优化调度模型.模型中结合分时电价和需求响应中的可转移负荷,并考虑储能寿命损耗和安全运行条件.构建以系统运行总费用最小和系统净负荷最小的多目标函数.采用遗传算法,通过MATLAB对所提模型进行求解,算例结果表明文中提出的模型在充分考虑可转移负荷和储能实际运行损耗的前提下,实现微网的经济运行.     

含共享氢储能的园区综合能源微电网群低碳协同运行

为促进微电网群新能源消纳和低碳经济运行,在共享经济背景下,提出了一种基于合作博弈的含共享氢储能(SHES)的微电网群低碳协同优化运行方法,以兼顾SHES和微电网群的利益。首先,提出SHES和微电网群的能量交互运行框架;其次,分别以SHES运营效益最大和各微电网运营成本最小为目标,建立了基于合作博弈的电氢能源协同运行模型;然后,考虑各主体隐私性,采用交替方向乘子法(ADMM)算法对模型进行分布式求解;最后,进行算例仿真。结果表明,通过SHES与各微电网的协同运行,有效改善了各主体的运行情况,促进新能源就地消纳,降低了碳排放。     

兼顾企业综合成本与用户用电体验的微电网双层优化配置

并网型直流微电网对于改善电网末端薄弱环节的供电可靠性和电能质量有着重要作用。传统的优化配置方法多关注企业的经济效益,很少考虑用户的用电体验。在市场环境下,并网型微电网的建立与推广必须重视用电用户的利益。以典型的“风—光—柴—储”并网型直流微电网为研究对象,提出一种兼顾供电企业经济效益和用户用电体验的微电网双层优化配置模型。模型考虑微电网全寿命周期内的初装成本、运行维护成本、燃料成本、置换成本以及与配电网的能量交互费用等,建立以企业综合经济成本最小为目标的上层模型和以用户缺电损失期望最小为目标的下层模型,引入供电可靠性关联上下层模型,使用KKT条件实现双层模型到单层模型的解耦,并用遗传—蚁群混合算法对模型进行求解,算例仿真结果验证了模型和算法的有效性和合理性。     

基于MODWT和BP神经网络的微电网故障诊断方法

近年来,随着微电网技术的持续发展,电力用户对其供电可靠性的要求也不断提高,因此微电网故障诊断研究也变得越来越重要。提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)和反向传播(BP)神经网络的微电网故障诊断新方法,并通过仿真与算例进行了验证。结果表明:该方法能快速、准确地识别出故障类型,且不受故障初始相位角和过渡电阻等因素的影响;与现有的基于离散小波变换和反向传播神经网络的诊断方法相比所提出的方法可以提供更好的故障分类精度。     

Energy transmission modes based on Tabu search and particle swarm hybrid optimization algorithm

In China, economic centers are far from energy storage bases, so it is significant to select a proper energy transferring mode to improve the efficiency of energy usage. To solve this problem, an optimal allocation model based on energy transfer mode was proposed after objective function for optimizing energy using efficiency was established, and then, a new Tabu search and particle swarm hybrid optimizing algorithm was proposed to find solutions. While actual data of energy demand and distribution in China were selected for analysis, the economic critical value in comparison between the long-distance coal transfer and electric power transmission was gained. Based on the above discussion, some proposals were put forward for optimal allocation of energy transfer modes in China. By comparing other three traditional methods that are based on regional price differences, freight rates and annual cost with the proposed method, the result indicates that the economic efficiency of the energy transfer can be enhanced by 3.14%, 5.78% and 6.01%, respectively.     

两级市场运行环境下微电网经济调度

为解决微电网在电力市场中日前市场和实时市场分离决策时产生的矛盾与偏差,在微电网调度中同时考虑两个不同时间尺度市场与微网集中控制系统之间的能量交互,统一进行协调决策,并给出两级市场运行环境下的微电网经济调度模型。在决策中引入需求侧响应的调控手段,为微网应对不确定性而提供辅助服务给出有益参考。结合微网典型算例分析,验证本研究所提方法的正确性和有效性。     

面向故障诊断的供水管网水压监测点优化布置方法

为解决供水管网故障诊断中准确率不高、经济性不佳的问题,设计了一个基于改进的果蝇优化算法核极限学习机的供水管网故障诊断模型。经验证,该模型具有学习速度快、故障识别率高等优点。以该模型为核心提出了基于果蝇优化算法的供水管网水压监测点优化布置方法。该方法首先利用果蝇优化算法形成多组水压监测点方案,然后用供水管网故障诊断模型计算每种方案的诊断准确率,选择其中诊断准确率最高、经济性最好的方案作为候选最优方案,并以此方案为基础,使用果蝇优化算法不断循环迭代,最终找到故障诊断准确率高且经济性最好的水压监测点布置方案。利用Matlab语言代码对提出供水管网水压监测点优化布置方法进行了编码实现,使用实际管网数据进行了实验,结果表明,所提出的供水管网水压监测点优化布置方法是一个有效的水压监测点优化布置方法。     

毫米波Massive-MIMO系统中基于GMD的混合预编码

提出一种毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统中基于几何均值分解（GMD）的混合预编码方案.通过GMD处理将信道分解为等增益的子信道,以简化编解码复杂度.在此基础上,推导出基于GMD的系统频效优化目标函数解析式;然后根据基追踪原理和最小二乘法分别设计模拟预编码和数字预编码;最后通过相应的优化算法得到系统频效的优化解.数值仿真结果表明,提出的基于GMD的混合预编码方法与正交匹配追踪的方案相比,能明显降低系统编解码复杂度,并提高系统频效.     

基于粒子群算法的潮流发电机布局

针对任何给定背景条件下的潮流能发电场的开发,都存在装置布局及潮流机尾流影响发电量的问题.提出一种改进的自适应罚函数粒子群新优化算法,以解决潮流发电机;布局优化及已知海域潮流能合理开发难题.先由给定海域单位发电量成本最小为目标求取该潮流电场最佳装机数,再依据设备在给定的任一时间段内总发电量与潮流机位置坐标的关系求出各潮流机最优布局方案,论证了最优布局方案能减小尾流影响、可明显提高潮流能利用效率.详细推导了算法模型、布局优化策略.结果表明：新优化算法理论分析及推理正确;可行解搜索及相同台数潮流能发电机布局均达到了较好的效果;潮流机在各种入流速度下的发电量比传统算法布局方案有明显提高.