基于混沌多目标遗传算法的微网系统容量优化

微网系统容量的优化配置直接影响能源的梯级综合利用效率、供电可靠性和电能质量,是微网发展所要面对的一个重要课题.在分析分布式电源功率特性的基础上,考虑微网系统中分布式电源、能源资源、储能和负载之间的复杂匹配关系,构建了经济成本、供电可靠性和环境效益的量化目标函数.将混沌优化算法与多目标遗传算法结合,提出了混沌多目标遗传算法对独立运行微网系统容量进行优化配置.算例分析验证了算法的有效性和实用性.优化后的微网系统保证了供电可靠性,节省了经济成本,降低了环境污染.     

基于混沌多目标遗传算法的微网系统容量优化

微网系统容量的优化配置直接影响能源的梯级综合利用效率、供电可靠性和电能质量,是微网发展所要面对的一个重要课题。在分析分布式电源功率特性的基础上,考虑微网系统中分布式电源、能源资源、储能和负载之间的复杂匹配关系,构建了经济成本、供电可靠性和环境效益的量化目标函数。将混沌优化算法与多目标遗传算法结合,提出了混沌多目标遗传算法对独立运行微网系统容量进行优化配置。算例分析验证了算法的有效性和实用性。优化后的微网系统保证了供电可靠性,节省了经济成本,降低了环境污染。     

可再生能源微网鲁棒多目标优化调度

针对微网运行中存在的多目标需求和参数不确定性问题,提出微网鲁棒多目标优化调度方法,以实现调度方案在多目标优化框架下对不确定性扰动的抑制。为降低鲁棒模型的保守性,引入鲁棒测度表征微网中不确定性因素的特性,并构建微网鲁棒经济与环境优化调度模型。结合鲁棒模型变换思想将该模型转换为鲁棒优化的对应形式,通过对偶原理进一步转换为一个确定性的多目标优化问题,然后采用多目标进化算法求解系统模型。仿真结果表明,所获得的帕累托前沿能够消除微网内不确定性干扰并满足其经济与环境目标需求,从而验证了所提模型和方法的可行性和有效性。     

考虑三相不平衡潮流的微网分相优化调度

由于微网中微源和负荷存在不对称性,若微源出力仍采用传统的三相对称模型,则并网时外网与微网间的联络线功率的对称性较差,孤网时由于没有微源能够承受微网的不平衡性导致微网无法稳定运行。提出考虑三相潮流与制热收益的热电联产型微网系统分相优化调度模型。以热电联产型Benchmark微网为例,提出并网和孤网运行方式下的调度策略。在考虑实时电价和保证敏感负荷供电可靠性的基础上,运用改进遗传算法优化各微源的每相有功、无功出力及微网向外网的购售电量。对比分析2种运行方式下一天内蓄电池的充放电次数、切负荷量、综合成本以及电压质量。算例验证了所提模型、策略和算法的有效性。     

电动汽车与分布式电源的微网经济调度

微网的运行可以很好地利用分布式能源,并实现需求侧管理的效益最大化,但是分布式电源的波动性使得微网的运行风险增加,同时也需要一定的储能投资。电动汽车电池作为一种储能装置可以为微网系统运行提供辅助服务。建立了分布式发电和电动汽车经济调度的多目标优化模型,以微网系统运行成本最低、系统等效负荷波动最小以及电动汽车车主的充电成本最少为目标,求得电动汽车的充放电功率,很好地配合了系统负荷以及分布式电源的出力波动,优化了系统的运行。     

含电动汽车混合储能系统的微网多目标经济优化运行

为了实现分布式电源组成的微网能以更为经济、灵活和环保的方式运行,充分发挥分布式电源的发电优势。针对微网优化调度的问题,提出以电动汽车同时作为负荷和发电单元且计及制热收益的微网多目标优化模型,以经济效益最大化、环境成本最小化作为微网多目标优化问题。应用非劣排序遗传算法NSGA-II,进行多目标优化求解,求得Pareto前端解,从而获得微网最优调度策略。通过算例验证了所提模型、策略和算法的有效性。     

含分布式电源的智能配电网的多目标优化调度

随着智能电网的建设,分布式电源越来越受到青睐,对配电网内各个分布式电源的优化调度也越来越重要。本文综合考虑了配电网的运行费用和环境效益,建立了含有柴油机、风力发电机、光伏发电单元和燃料电池等分布式电源的智能配电网优化调度模型。然后在满足各种约束条件的基础上,使用遗传算法求解了该模型。接下来给出相应算例计算了目标函数,通过分析计算结果,得出多目标优化调度模型的可行性与优越性。     

主-微网多目标联合调度研究

建立了包含多节点、多约束条件、多目标的主-微网联合调度模型,对模型中的发电节点、变电节点、配电节点、接口节点、输电线路等建模元素进行了数学描述,并给出了模型的图形描述.基于模型引入多目标联合调度算例,分别为主网和微网设定发电成本最低和运行成本最小的调度目标,采用加权处理的方法将其转化为单目标问题并采用遗传算法编程求解....     

微网多目标动态经济优化调度

微网利用清洁、高效的微电源发电,也提高了能源利用率,降低环境污染。文章从经济成本和环境效益两方面对微电网进行了分析,建立了基于经济成本和环境成本的数学模型,利用IPSO算法对其进行求解。结果显示,算法结合模型可以提高各个分布式电源的发电效率,协调它们之间的复杂关系,合理安排发电出力,达到整体效益最优。     

基于物联网的微网容量多目标优化配置研究

作为分布式电源的良好载体,微网的容量配置是微网运行控制的前提。在总结多种分布式电源基本特性的基础上,考虑供电可靠与安全性、建造与运营成本经济性和环保效益等多个目标的综合效应,利用萤火虫算法对微网容量进行多目标的优化配置。通过算法性能的测试证明,优化设计后的微网系统达到了多目标优化,有效地提高了微网的运行效率。同时,借助物联网技术研发了相应的实现平台。     

需求侧管理参与的孤岛型微电网多目标优化调度

分析了MG中分布式电源的功率特性和需求侧响应的基本理论与相关政策,并建立了DG的数学模型和基于负荷分类的DR模型;综合考虑微源的出力成本、需求侧管理成本和环境治理费用,建立了考虑需求侧管理的多目标微电网优化调度模型,引入不同的孤岛微电网运行评价指标评价DR对微电网经济性、环保性以及可靠性的影响,并选择不同的场景分析验证。采用改进粒子群算法优化外点法对规划问题进行求解,在将约束条件纳入目标函数的同时,尽可能避免求解规划时陷入局部极值的问题。算例分析表明,通过考虑需求侧管理,可以增加可再生能源的消纳,减轻负荷高峰时段的供电压力,缓解孤岛系统供电不足的问题,并有效提高微电网的整体效益。     

含生物质能的微电网多目标优化调度

针对农村及偏远地区可利用的生物质能以及我国扶贫攻坚进入最后阶段,建立了含风、柴、储,生物质能的微电网,综合考虑燃料、电能交互、投资折旧、维护及环境成本等变动成本,使系统在一个调度周期内的总运行成本最低,建立了微电网多目标经济优化模型。在计及国家对可再生能源补贴价格的基础上,采用改进遗传算法进行求解。当基本遗传算法陷入某个局部最优解时,从临时Parcto解集中保留拥挤距离最大的个体,使个体密度小的Parcto解占优,从而使算法迅速跃出局部最优。24 h内优化的结果对比表明,所提的优化调度方案具有很好的实用性和应用前景。     

含非线性及不平衡负荷的微电网控制策略

微电网中非线性不平衡负荷将增加电压不平衡度、增大总谐波崎变率,影响微电网电能质量.文中提出一种基于dq坐标瞬时功率理论的补偿算法,根据测量的非线性不平衡负荷瞬时电流和通过滤波算法得到或设定的其他电源提供的电流,计算分布式电源电压源逆变器(VSI)的参考电流.在补偿算法中增加倒下垂控制,实现微电网不同运行模式间的平滑转换...     

微网中可控负荷的多目标优化策略

针对微网中分布式电源波动引起的功率不平衡现象,建立了基于空调、热水器工作特性的微网可控负荷多目标优化模型,在此基础上提出了考虑多个目标的可控负荷优化策略,并采用多目标非支配排序遗传算法-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-2,NSGA-2)对其在实际微网中的效果进行了仿真分析。最后在考虑各种随机因素的基础上对优化效果进行了蒙特卡罗抽样,并根据蒙特卡罗模拟结果,对微网内可控负荷的渗透率与可控比在跟踪可再生能源变化方面的贡献进行了灵敏度分析。     

考虑可再生能源跨区域消纳的主动配电网多目标优化调度

提高对可再生能源的综合利用能力是主动配电网(ADN)运行控制面临的新增重要任务。为此,提出了一种面向促进可再生能源跨区域消纳的ADN多目标运行优化方法。首先,基于并网接口模型,推导了集中控制模式下分布式发电(DG)的有功、无功功率解耦可调范围,并提出考虑可再生能源跨区域消纳的ADN能量管理策略。在此基础上,分别以系统运行成本、可再生能源发电功率削减量以及系统网损三方面最小化作为目标,构建ADN多目标优化调度模型。该模型综合考虑了DG有功、无功出力控制、储能设备充放电以及可中断负荷的调用,并详细分析了网络潮流和分布式资源特性两方面的约束及其多时段耦合特征。鉴于所建模型具有高维、非线性特点,采用基于启发式策略的多目标和声搜索算法实现高效求解。以扩展的33节点配网系统为例,验证了所提模型的有效性以及ADN运行中计及可再生能源DG无功控制潜力的必要性。     

超级电容器在微电网中的应用

随着可再生能源发电技术的发展,能够整合分布式电源的微电网是满足日益增长的电力需求、节省投资和提高能源利用效率的一种有效途径。储能系统作为微电网必要的能量缓冲环节,其作用越来越重要。概述了超级电容器的特征和性能,分析了超级电容器储能系统的结构和控制原理,并详细阐述了其在微电网中的应用。基于超级电容器的储能系统,不仅起到能量缓冲的作用,还能够提供短时供电、缓冲微电网中负荷波动、均衡微电源输出、改善微电网电能质量,并且对微电网的经济性能有重要作用     

不同时间尺度下虚拟微网优化调度策略

随着售电侧的改革,提供新能源发电服务的第三方供应商成为新的独立利益主体。针对独立利益主体以虚拟微网的形式接入主动配电网后的调度问题,基于虚拟微网的概念,提出了虚拟微网在不同时间尺度下的优化调度模型及其优化算法。优化调度模型包括日前调度和实时调度模型,日前调度以虚拟微网利益最大化为优化目标,实时调度则以虚拟微网安全稳定运行为控制目标。最后,基于改进的IEEE 33节点网络结构以及负荷预测和分布式电源出力预测,利用微分进化—细胞膜混合算法求解虚拟微网优化调度模型,算例结果表明通过优化调度,减少了虚拟微网网损,显著提高了虚拟微网的收益和新能源利用率。     

基于多目标的独立微电网优化设计方法

针对典型带海水淡化负荷的风光柴储互补独立微电网,提出了考虑全寿命周期净费用、可再生能源利用率以及污染物排放水平的多目标优化设计模型。在既定控制策略下,采用十进制最优保留遗传算法进行求解,获得微电网中分布式电源和储能系统的容量优化配置。对某独立海岛微电网进行优化设计,并与微电网优化软件HOMER计算结果进行比较,结果表明所提出的优化设计方法更加合理、可行。     

基于改进多目标粒子群算法的微电网并网优化调度

微电网能够协调分布式电源,从而充分发挥分布式发电技术在经济、能源和环境中的优势。针对微电网并网时的优化调度问题,建立了考虑发电成本、污染物排放的微电网系统的环保优化模型,并利用改进的多目标粒子群算法,在这两个目标之间进行协调权衡和折中处理,使所有目标函数尽量达到最优。选取微电网案例的日负荷数据进行了优化调度计算,仿真结果表明了所提模型和算法的有效性。