基于SMDP的光柴储独立微网能量控制策略优化

考虑含光伏发电装置、储能装置和柴油发电机组的独立微网系统,以提高微网长期运行经济性为目标,研究微网能量管理优化问题。首先对系统的随机动态特性进行建模,即针对光伏发电和负荷变化的随机特性,将微网系统的能量控制建模为半马尔可夫决策过程(SMDP);然后采用随机动态规划算法对最优策略进行求解,得到微网在不同的光伏发电功率、负荷需求、储能荷电状态等级和柴油发电机组运行数量下对柴油发电机组和储能装置的最优控制行动。仿真结果说明了所建随机模型的合理性和优化方法的有效性。     

计及需求响应的光热电站热电联供型微网的优化运行

光热电站利用新型太阳能发电装置实现光—热—电之间的能量转化,可以输出比较稳定的电功率,为解决太阳能发电的消纳问题提供了有效途径。在此背景下,提出在热电联供型微网中引入光热电站以辅助系统运行,并结合风电站、电储能装置、电加热器等能量转换设备构建一种新的微网架构。之后,以零售电价和零售热价为信号引导微网内用户参与需求响应,并基于价格弹性矩阵建立了电负荷和热负荷的需求响应模型。在此基础上,考虑风电和光电出力的不确定性,以最大化微网运行效益为目标建立了模糊机会约束规划模型。然后,对模型进行了简化,最终形成混合整数线性规划问题,并用高效的商业求解器CPLEX求解。最后,以某微网系统在冬季和夏季的典型日为例对所提模型和方法进行了说明。     

计及新能源及负荷不确定性的多能微网系统两阶段随机规划方法

以电-热-气多能微网系统为研究对象,针对新能源与负荷的不确定性,提出基于分位数梯度提升决策树(quantile gradient boosting regression tree,QGBRT)的分位点-置信区间预测方法,并结合机会约束规划处理不确定性,在此基础上建立了基于能源集线器的日前两阶段随机规划调度优化模型,以置信区间形式,从统计层面反映机组可调控裕度,为日内和实时调度提供可信度参考。其中,QGBRT分位点-置信区间预测方法采用描述不确定性量的Pinball函数为损失函数,预测结果作为机会约束规划的约束信息输入。同时为了充分利用日前不断更新的信息,以及缓和日内调度计划制定的压力,日前第一阶段根据已发布信息,确定微网各设备的启停状态与交易能量状态量,日前第二阶段利用更新的信息,在第一阶段的基础上调整优化设备出力,实现日前的精准优化调度,以适用于实际调度。最后以一个典型的含多能微网系统的居民区为例,验证了所提考虑不确定性的两阶段随机规划方法的有效性与经济性。     

考虑源荷协调优化的交直流混合微网 随机规划方法研究

为充分发挥交直流混合微网中交、直流两种供电模式的互补优势,在需求侧优化各类负荷供电方式的选择(接入交流或直流母线工作)以提高微网供用电效率,并与供电侧分布式电源、储能设备的优化调度共同构成源荷协调优化运行方法。在研究源荷供用电效率的基础上,综合考虑源荷协调优化对微网运行费用与功率损耗的影响,分别以功率损耗最小和运行费用最小为上、下层优化目标,建立基于不确定二层规划的源荷协调优化模型。仿真算例验证了所提方法能在保证微网运行经济性与环保性的同时,更好地符合节能降损的要求。     

独立光伏微网容量优化配置

独立光伏微网系统中,因太阳能固有波动性、不可控性等特点,微网电源间的相互协调与控制变得复杂。所以,解决电源与负荷的能量匹配问题是独立运行状态下微网稳定的首要条件。将改进的粒子群算法应用到解决光储柴(光伏、储能、柴油发电)协调配合的全年独立运行的微电网电源容量优化配置中,建立光伏、储能、柴油发电的稳态数学模型。通过全年微网运行综合费用分析,建立以全年综合费用最低为目标的成本数学模型。针对微网的不同运行状态,提出微网电源协调配合的能量管理策略。遵循提出的能量管理策略,利用改进的粒子群算法得到微网电源的最优容量配置方案,结果表明改进的粒子群算法具有全局寻优能力强的特点。     

基于机会约束规划的微网运行备用优化配置

为保证微网孤岛运行的可靠性与经济性,配置合理的运行备用容量具有重要意义。考虑到微网内波动功率主要由可再生分布式电源出力的不可控性、机组的故障停运及负荷预测的不准确性引起的,分析了风机出力、光伏出力和负荷短期预测误差的概率统计规律,提出了基于峰谷分时电价(time-of-use price, TOU)的微网发电侧备用与需求侧备用相协调的运行备用优化新策略。以最小化微网运行备用总购买成本为目标、以一定置信水平满足微网要求为机会约束的条件下,确立了最优运行备用容量的数学模型,并利用基于蒙特卡洛(Monte-Carlo)随机模拟的递阶遗传算法(hierarchical genetic algorithm, HGA)对模型求解。最后以微网实例的仿真结果说明了所建模型的有效性。     

随机规划在配网事故重构中的应用

针对配电网事故后重构算法进行论述,分析现今国内外已有算法优劣,提出一种新型的多目标随机机会约束规划模型,并应用混合智能算法搜索全局非劣解。模型引入开关操作时间为随机变量,以恢复供电时间最短和恢复供电负荷最大为优化模型目标,应用机会约束不等式表示重要用户的恢复供电次序,将随机模拟、神经元网络和遗传算法结合,设计出混合智能算法求解该多目标随机机会约束规划。     

多微网多并网点结构微网设计和模式切换控制策略

以鹿西岛微网示范工程为背景,介绍了鹿西岛微网特点,风电、光伏发电和储能的规模及组成,并重点阐述了多微网、多并网点结构设计以及分层控制的监控系统,详细分析了24个运行方式切换策略及切换流程,并结合实际运行结果进行验证。实践证明灵活的微网结构和智能的切换控制方法可实现微网并/离网无缝切换,有效提高海岛供电可靠性,减少夏季高峰负荷拉闸限电。     

基于机会约束理论的微电网随机优化调度

近些年,风能、太阳能等可再生资源为主的分布式电源在微电网中得到广泛应用。为寻求微电网的随机经济优化,在满足系统功率平衡约束和运行约束的条件下,本文提出基于机会约束理论的微电网随机经济优化调度模型。该优化模型考虑了风能和太阳能的随机性和互补性,以及蓄电池中能量的不确定性;以微电网用电总费用最小为目标函数,利用抽样平均近似(SAA)法将机会约束条件转化为确定性条件,再采用粒子群算法进行寻优求解;同时研究了置信度水平和抽样次数对调度的影响。最后,对随机优化模型和确定性模型进行了对比,比较结果证明随机优化模型性能优于后者。算例结果表明了该随机优化模型的合理性和有效性。     

实现微网供电恢复的分布式电源自组网策略

将分布式电源(DG)自组网技术应用于解决微网供电恢复问题。当微网并网转非计划孤岛时,将微网有序地解列成若干个可独立运行的DG本地自组网,以确保重要负荷或本地负荷的持续供电;待各DG本地自组网运行稳定后,根据DG容量形成若干DG动态自组网对外搜索和扩大供电范围,并采用基于爬山策略的启发式优化算法实现各DG动态自组网对外供电恢复的最大化。在此基础上,将具备互联条件的DG动态自组网依次联网运行以增强系统稳定性,待公共配电网恢复供电后,按照拓扑连接顺序依次将各DG动态自组网与公共配电网并网运行。以西门子Benchmark 0.4kV低压微网为算例,对所述方法的有效性进行了仿真验证。     

基于模糊机会约束规划的水火电力系统多目标随机调度模型

针对水火电力系统运行调度中所包含的不同种类的不确定量,提出了一种基于模糊随机机会约束规划的短期水火电力系统多目标优化调度模型。将调度周期开始的水库蓄水量作为一个三角模糊量,以描述初始蓄水预测可能存在的误差。针对某些随机变量可能由于历史数据不足而存在误差的问题,用模糊随机变量替代这些随机变量,描述水火电力系统运行中的不确定性。在考虑整个系统发电煤耗最小化和污染物排放最小化的目标同时,考虑了龙头电站周期末蓄水量最大的优化目标,并引入了火电机组煤耗量与梯级水电站蓄水量目标的协调函数。按照模糊机会约束和随机机会约束的确定性等价形式,将短期水火电调度不确定模型转化为确定性模型。以一个8级梯级水电站和6台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算,验证了所提出的水火电力系统随机调度模型的正确性。     

含可入网电动汽车（V2G）和分布式电源的配电网优化规划

考虑配电网中可入网电动汽车（V2G）、负荷和分布式电源（DG）输出功率的波动性,进行配电网优化规划。以协调配电公司和分布式电源投资商（包括V2G）两者的利益为出发点,引入V2G和DG的发电环境效益作为协调因子;以配电公司和投资商总费用最小为目标函数,采用计及V2G和DG的配电网随机潮流计算结果进行约束条件的检验,建立了基于机会约束规划模型的含V2G和DG的配电网随机规划数学模型。应用基于混合编码的改进自适应遗传算法对模型进行了求解。算例结果表明,通过优化模型所建的配电网网架,能更好地接纳V2G的前提下取得最优经济性,并且协调配电公司与V2G和DG投资商之间利益。     

微网规划设计方法与软件

为解决微网示范工程的规划设计问题,开发了一套微网规划设计软件(planning and designing of microgrid,PDMG)。该软件适用于微网的多种应用场景,实现了间歇性数据分析、分布式电源规划设计、储能系统规划设计等功能。介绍了PDMG的系统模型、原理方法以及软件功能。与国外软件HOMER和Hybrid2进行了对比,结果表明,PDMG具有以下优势:在规划方法上更先进,提出并实现了基于3阶巴特沃兹低通滤波器、计及储能外特性与详细损耗的储能容量优化方法,其最优性明显好于HOMER和Hybrid2的方案组合方式;在功能上更完整,具有按场景自动生成目标曲线、逆变器结构设计、混合储能设计等新功能。通过天津生态城某微网示范工程验证了软件的有效性。     

计及风电相关性的二阶锥动态随机最优潮流

可再生能源的大规模接入增加了系统运行调度中的不确定性。同时,实际运行中风电功率具有较强相关性,忽略这些因素将会带来较大的计算误差。目前二阶锥规划多应用于单个时间断面下的最优潮流,但只考虑单时段的最优潮流无法有效计及风电功率的不确定性以及相关性。而现有动态随机最优潮流缺乏对多维风电功率的准确建模,求解计算效率偏低,无法保证收敛性。针对以上问题,文中提出了计及风电相关性的二阶锥动态随机最优潮流模型。基于Pair Copula函数对多维风电功率进行建模,并通过凸松弛将非线性动态随机最优潮流模型转化为二阶锥规划模型,利用商业软件Gurobi结合改进三点估计法对模型进行求解。通过与传统模型以及不计及风电相关性的方案进行对比,验证该模型的有效性和实用性。     

考虑随机特性的微电网电源优化配置

对孤岛运行微电网进行合理地电源配置是保证其可靠经济运行的关键问题之一.以电源类型、接入位置与容量为待求变量,综合经济成本最低为目标函数,微电网节点电压为主要约束条件,建立了数学模型,并采用粒子群算法求解.考虑到常见微电网电源如风能、太阳能的随机特性,根据不同类型电源出力概率模型,采用蒙特卡洛法模拟电源的出力,并结合确定性潮流算法,建立了随机潮流计算方法.使用该随机潮流计算方法得到不同电源配置方案孤岛微电网的节点电压越限率,以此评价配置方案的可靠性.算例表明,使用该方法对孤岛微电网的电源进行配置,可以在控制投资成本的同时,有效地将节点电压越限率控制在较低水平,满足了经济性和可靠性的要求.     

考虑负荷概率分布的随机最优潮流方法

针对考虑负荷概率分布的随机最优潮流问题,建立了相应的机会约束规划模型。基于经典最优潮流问题的内点法和随机潮流方法,设计了求解该模型的一种启发式方法。该方法以确定性负荷最优潮流计算结果为基础,通过求取受机会约束的变量的概率分布判断概率约束是否满足。若不满足,则根据变量分布和等效的机会约束,形成新的上下限约束,继续计算负荷为期望值时的最优潮流,直至所有概率约束满足。对5节点和IEEE 118节点系统的测试表明该算法的有效性。     

基于2层规划的间歇性分布式电源及无功补偿综合优化配置

目前分布式风电(distributed wind generation, DWG)、光伏电池(photovoltaic, PV)等间歇性分布式电源(distributed generation, DG)优化配置对象单一而难以全面反映间歇性DG优化配置的综合效益,且不宜采用确定性的变量和约束来处理间歇性DG出力不确定性和波动性的问题,针对此状况,采用机会约束规划方法,基于随机潮流计算结果,建立2层优化配置模型,对间歇性DG和补偿电容进行综合优化配置,并选择带精英策略的遗传算法进行优化求解。算例结果表明,补偿电容的优化投切效益会影响间歇性DG和补偿电容的优化配置,而补偿电容的配置容量及其最大日允许投切次数、间歇性DG出力和负荷功率期望值的季节性变化对补偿电容的优化投切效益均有显著的影响。2层优化配置的最优方案在兼顾间歇性 DG 和补偿电容的规划经济效益与补偿电容优化投切效益的同时,还可利用补偿电容进一步改善系统的电压质量,从而获得经济效益与电压质量的综合最优,算例分析结果验证了该模型的有效性和合理性。     

考虑不同控制策略的独立型微电网优化配置

独立型微电网往往包含多种分布式电源和储能装置,协调运行与控制十分复杂,采用不同的控制策略会对其运行工况产生较大的影响。文中充分考虑独立型风光柴储微电网的不同控制策略,计及设备投资成本、运行和维护成本、燃料成本及置换成本,建立了基于不同控制策略的独立型风光柴储微电网优化配置模型,以供电经济性和环保性为优化目标,采用改进型非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)寻求优化控制策略下电源类型及其容量的最优配置方案。结果表明该方法可以全面评估不同控制策略对优化配置的作用与影响,以及不同配置方案下的经济性与环保性,从而为用户优化设计提供必要的依据。