微电网改进多时间尺度能量管理模型

为减小可再生能源随机性和波动性给微电网稳定经济运行带来的影响,考虑到可再生能源预测精度随时间尺度减小而提高的特点以及不同时间尺度能量管理之间的强耦合关系等因素,在常规多时间尺度能量管理框架的基础上,提出了微电网多时间尺度能量管理的改进模型及其协调控制策略,即通过在超短期调度与实时控制之间增加超超短期调度,在长期调度与短期调度之间增加缓冲边界约束,在超短期调度中加入与长期特性有关的储能荷电状态惩罚项等改进措施,实现对微电网能量管理的逐级细化、优化求解以及全局和局部的协调。实际系统验证表明,相比常规多时间尺度能量管理,所提改进模型及其协调控制策略具有精度高、求解速度快、充分协调各时间尺度优化等特点。     

海岛独立微电网多时间尺度能量调度方法研究

海岛独立微电网是一个复杂信息物理系统,其能量调度是非线性、多约束、多时间尺度的动态性问题。针对这一问题,研究了改进自适应粒子群算法的多时间尺度优化调度模型,并给出了日前多目标调度模型和日内滚动优化修正模型。日前多目标调度基于改进自适应粒子群算法进行多目标优化,确保微电网系统的经济性和稳定性;日内滚动优化调度采取滚动优化方式修正日前调度,确保日前调度的有效性。仿真算例验证了所提方法的有效性和可行性。     

市场机制下多微电网多时间尺度优化调度研究

针对区域配电网中多个微电网不同时间尺度中与电网或相互间复杂的功率交互问题,提出了一种多微电网包含日前、日内多个时间尺度的优化调度方法。在日前调度中(30 min),综合配电系统功率波动性和经济性建立包含多微网在内的配电系统调度模型,得到各微电网对外的交换功率参考值,通过市场机制引导多微网系统中各微网制定日前微网层调度计划,并基于熵权法建立多个微电网的利益分配机制。在日内调度中(15 min),通过配置混合储能系统来消除日前计划的误差,针对不同类型储能充放电特性的差异,采用小波包对混合储能的充放电功率进行频域分解,同时考虑到功率型储能频繁充放电下充放电功率不平衡性,对其荷电状态(state of charge,SOC)进行模糊反馈调节。对算例计算分析表明:多个微电网通过多个时间尺度的自治消纳控制和协调互济可优化配网系统的运行,同时对决策变量储能进行充放电功率自适应控制可有效提高微网间的互济能力。     

计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略

随着负荷用户的大量增长,负荷侧可调资源逐渐增多,利用负荷侧需求响应资源参与微电网调度,以提升新能源消纳水平。为充分发挥需求响应资源调度潜力,优化用户侧负荷管理能力,提出一种计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略。首先根据不同需求响应资源响应特性进行划分,将价格型需求响应资源与激励型需求响应资源细分为5种类型,构建需求响应模型与调度时段进行匹配;其次,构建“日前-日内1 h-日内15 min”的微电网多时间尺度优化调度模型,对微电网内各类可调资源进行优化调度,并针对直接影响用户用电行为的实时可调资源建立优先级权重;最后,以福建地区某实际微电网为例,仿真验证了该模型的有效性。     

多时间尺度下主动配电网能量调度优化

间歇性能源发电的不确定给配电网运行调度带来了巨大的挑战,主动配电网是未来的配电网中实现间歇性新能源集成的有效技术。结合全局和区域协调控制的思路,提出了长时间尺度下的全局优化和短时间尺度下的区域自治协调相结合的优化方法。将混沌优化算法和差分算法结合用于求解全局优化问题,区域协调控制以整个网络的优化为模板,根据实时区域内资源和负荷的变化以及可再生能源的处理,使整个网络和区域运行在最优状态,并通过仿真验证优化方案的有效性。所做研究工作为国内分布式电源接入电网的后续管理提供参考和借鉴。     

计及多时间尺度需求响应资源的微电网能量优化调度策略

随着电力体制改革的深入,用户侧微电网逐渐形成多方投资+集中管控的运营模式,研究计及运营商利益的微电网能量优化具有重要的现实意义。文章提出一种以运营商购售电收益最大化和需求响应补偿成本最小化为目标的微电网能量优化调度策略。该策略计及需求响应多时间尺度特性,将集群空调和集群电动汽车2种需求响应资源纳入日前-日内-实时3种时间尺度调度计划中,并根据各阶段可再生能源预测信息以及电价信号,逐级优化储能出力和需求响应供应量,实现运营商的全局利益最大化。负荷聚集商基于集群空调和集群电动汽车的控制模型预测各时段可控负荷容量并实时响应调度指令。最后,通过算例验证本文所提调度策略的有效性。     

削峰填谷策略下微电网多时间尺度能量优化

在并网模式下,微电网通过控制联络线潮流的大小及方向,可以为大电网提供削峰填谷的辅助功能。但是,由于微电网系统中的可再生能源和负荷同时呈现随机波动的特性,使得微电网与主网相连的联络线上功率波动较大,并影响到配网的安全运行。为此,本文针对削峰填谷策略,提出一种微电网多时间尺度的能量优化管理方法。首先,通过模糊模型得到峰谷时段微电网与大电网联络线上的预设交换功率曲线;其次,提出了基于时计划、调整计划和实时计划三种不同时间尺度下的多能源协调优化方法,以实现削峰填谷策略下微电网的能量控制目标;最后,针对一个包含风/光/储微源的典型微网,对所述多时间尺度优化方法进行了仿真实验与分析,证明了该方法对于控制联络线功率波动的有效性。     

基于模型预测控制的微电网多时间尺度协调优化调度

微电网多时间尺度优化调度是消纳间歇性分布式能源的有效技术手段,针对传统基于潮流断面信息的多时间尺度优化方案易出现机组调节响应不及时、计划跟踪误差较大等问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的多时间尺度协调调度方法。在日前调度阶段,综合考虑电价峰谷差、储能寿命及可再生能源随机性,建立了以系统运行成本最低为优化目标的最优经济调度模型。在日内调度阶段,为应对可再生能源日前预测误差带来的联络线功率波动,同时为确保储能满足日运行能量平衡约束,提出了一种基于MPC的日内滚动优化校正策略。采用有限时间窗内的滚动优化调度代替传统单断面优化调度,提前感知未来一段时间内的可再生能源出力及联络线计划的变化从而对机组出力进行调整,同时结合时域滚动和系统实时状态的反馈校正,更大限度地消除了微电网中不确定性因素的影响,确保了日前计划的合理性及系统运行的稳定性。以某示范微电网为例,通过算例分析验证了所提模型及算法的有效性。     

考虑柔性负荷的风光储微电网多时间尺度优化调度

基于极限学习机算法预测风光储功率以及柔性负荷功率,从时间角度出发,先制定日前优化调度,根据实时预测结果对日前优化调度结果采用粒子群算法进行滚动优化,其优化调度的目标为成本最低、网损最小。仿真结果表明：考虑柔性负荷的调峰能力、多目标函数、多时间尺度的优化调度方法能够有效提升含风光储综合能源的经济效益、社会效益,增加了可再生新能源发电的消纳能力,为源荷共同参与削峰填谷协调调度提供了参考。     

含多微电网的主动配电网多层多时间尺度能量管理综述

目前针对含多微电网的主动配电网,尤其是考虑了微电网不同调度模式、参与配电网协调调度的"意愿"等因素的主动配电网能量管理研究较少。结合国内外对微电网和主动配电网能量管理相关方面的研究做了以下工作。首先,简述了微电网结构及内部各单元的模型,微电网优化目标。然后,介绍了微电网能量管理的算法和多时间尺度管理策略。随后,分析了含多微电网的主动配电网能量管理系统的特点。最后,在介绍主动配电网控制构架的基础上,阐述了主动配电网能量管理策略及可能需要进一步关注的问题。     

基于ADMM-GBS考虑故障影响的互联微电网多时间尺度优化调度

极端事件攻击微电网可能造成负荷电能供应不足导致大停电事故。针对互联微电网系统,提出了一种考虑极端事件的分布式多时间尺度故障优化调度策略。在故障条件下以系统用户侧削减负荷量最小为目标,建立了互联微电网系统日前-日内两阶段滚动调度模型;基于鲁棒思想,考虑极端事件的时空特性以及故障线路的不确定性,采用分层随机抽样形成故障集,将其作为初始数据确定系统最恶劣故障场景;针对该场景进行线路加固后,采取高斯回代交替方向乘子法(ADMM-GBS)得到最优故障调度策略。通过算例分析验证了所提模型和调度策略的有效性。     

考虑风电随机性的微网多时间尺度能量优化调度

提出了考虑风电随机性的微网多时间尺度能量优化调度模型,实现了微网日前调度计划和实时调整之间的协调优化调度。该模型的日前调度部分以微网经济运行为目标,考虑风电出力的随机性,利用多场景方法提高了微网适应风电出力随机性的灵活性。在实时运行调整环节,利用响应速度较快的可控负荷消纳风电出力波动,使微网和外部电网的功率交换遵循日前调度计划,保证日前调度计划的有效性。该多时间尺度调度模型通过优化协调各种设备的运行,实现微网经济运行的同时,很好地消纳了风电随机性给外部电网带来的影响,实现了含风力发电微网对外部电网的可调度性。算例仿真验证了该模型的有效性。     

融合多场景分析的交直流混合微电网多时间尺度随机优化调度策略

交直流混合微电网接入高渗透率可再生能源及其特殊的网架结构,对交直流混合微电网的经济运行构成挑战。针对这一问题,提出一种融合多场景分析的交直流混合微电网多时间尺度随机优化调度策略。在日前调度阶段,在综合考虑市场分时电价、微电网内各分布式单元和双向AC/DC功率变换器的运行成本及特性的基础上,运用多场景分析技术模拟风光和交直流负荷的不确定性,以日运行成本最低为目标构建日前两阶段随机优化调度模型。在日内调度阶段,基于模型预测控制构建日内滚动优化调度模型,该模型通过在线滚动优化结合反馈校正形成闭环优化,在保障日前计划有效性的同时,充分抑制日前预测误差引发的功率波动,有效避免冲击配电网的稳定运行。最后,以某交直流混合微电网示范工程为依托,通过算例分析对所提方法进行验证,结果表明,所提方法能够有效应对交直流混合微电网多重不确定性的影响,实现其经济和鲁棒运行。     

计及电动汽车参与多元需求响应的微电网多时间尺度优化调度模型

为深入挖掘电动汽车的可调度潜力，缓解含高比例新能源微电网的供能压力，结合多元需求响应技术，提出一种考虑电动汽车资源参与的微电网多时间尺度优化调度模型。在日前调度阶段，一部分电动汽车资源与价格型需求响应技术相结合，以用户的综合满意度为目标进行优化。微电网基于价格型电动汽车资源的调度计划，以经济低碳成本最低与灵活性满足度最大为目标进行优化，确定各侧可调资源的调度安排。在日内调度阶段，另一部分电动汽车资源与激励型需求响应技术相结合。微电网能量管理中心作为领导者，以运营成本最小为目标，激励型电动汽车群作为跟随者，以用电成本最小为目标，构建微电网日内主从博弈模型进行滚动优化，双方基于补贴价格与用能策略进行博弈。最后，基于某微电网场景进行仿真验证，结果表明所提模型能够降低用户用电成本，减少负荷曲线的峰谷差，实现新能源的全消纳。     

基于模型预测控制的微电网多时间尺度需求响应资源优化调度

为了解决微电网自身分布式能源就地消纳及参与上层电网需求响应的功率调度问题,提出一种微电网多时间尺度需求响应资源优化调度方法。建立了微电网多时间尺度需求响应调度框架,结合微电网的运行成本和需求响应补偿收益建立了日前最优经济调度模型;为了校正可再生能源和负荷的预测偏差,基于模型预测控制(MPC)方法建立了以联络线功率偏差和储能荷电状态(SOC)偏差最小为目标的日内滚动优化调度模型,通过引入可调容量比例因子考虑了微电网联络线功率的调节能力,保证微电网在消纳可再生能源的同时具备一定的可调容量;以实际微电网示范工程为例分析验证了所提方法的有效性和可行性,实验结果表明所提框架可使微电网有效地参与短时需求响应市场。     

微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型

针对微电网中电动汽车充放电及风光荷预测误差带来的问题,提出一种在微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型,由日前调度计划和日内短期滚动优化调度构成。日前调度模型兼顾微电网与电动汽车车主双方利益,以微电网运行成本最低、所有电动汽车车主充电总成本最低为目标;滚动调度模型以实际等效负荷与日前调度计划中等效负荷匹配程度最大为目标,将实际车主充电总成本不大于日前计划车主充电总成本作为约束条件考虑。最后使用适用于电动汽车充电优化问题的灰狼优化算法求解,优化结果表明,微电网通过多时间尺度优化调度可以有效降低运行成本,并减小预测误差带来的影响,同时电动汽车车主也可以获得一定的经济利益。     

基于分布鲁棒模型预测控制的微电网多时间尺度协同优化调度

源荷多元不确定性给“源荷储”一体化微电网优化调度带来了诸多挑战,但传统方案存在优化模型过于片面极端和时间尺度单一导致调度不合理的问题,无法兼顾可靠性和经济性,并且难以协调不确定性分析方法与不同时间尺度之间的配合关系。基于数据驱动的多离散场景分布鲁棒方法,提出了一种微电网两阶段分布鲁棒日前优化调度模型,使用列和约束生成算法进行求解。结合改进分布鲁棒优化的不确定方法、多时间尺度调度策略和模型预测控制理论,通过逐级细化调度时间尺度和减小预测周期的长度来提高精度,以最小化发电成本以及调节成本等为目标建立了日前-日内多时间尺度滚动优化调度模型,在较大程度上抵抗了系统不确定性因素的影响。结合算例仿真分析,进一步说明了所提模型能够有效消纳新能源、降低运行成本并且兼顾安全经济。     

微电网分层分布式能量优化管理

以系统经济性、环保性、供电可靠性为优化目标,提出基于多代理系统的微电网分层分布式能量优化管理策略,将传统集中式能量优化转变为包含细化变量定义域的微电源分布式计算、基于遗传算法的中心控制器优化、修正优化解的分布式并行调节以及生成最终解的全局协调这4个阶段的分层分布式能量优化,并将各微电源的运行特性与用户控制目标以约束条件的形式,分散到各阶段予以实现。在此基础上,分别针对微电网单目标与多目标优化问题,介绍了各单元代理在每个阶段的工作任务和协作关系,并利用MATLAB和JADE平台构建针对未来24 h的系统优化算例。计算结果表明所提分层分布式能量优化策略能够弱化对微电网中心控制器性能的要求,并且具有更快的运算速度和较好的优化效果。     

含分布式发电的微电网能量管理多目标优化

在详细分析了分布式电源特性和优化目标数学模型的基础上,针对微电网中分布式电源出力的优化管理,提出了一种基于小生境进化的多目标免疫算法。该算法将优化的多目标函数作为抗原,优化问题的可行解作为抗体,构造多个小生境以增强抗体种群的多样性并保存优良抗体。在小生境进化过程中,依据抗体对抗原的适应度以及抗体之间的亲和力对可行解进行评价和选择,反复通过选择、交叉、变异等操作完成对最优解的搜索。应用此算法对一个微电网的多个分布式电源进行能量管理,通过与其他优化算法的比较证明了该算法的有效性。     

基于分层多目标优化的微电网能量管理算法

针对微电网运行过程中的经济成本、环境代价和用电负荷的优化问题,以帕累托(Pareto)理论为基础,结合NSGA-Ⅱ多目标算法,引入了能够综合考虑微电网调度过程中多方面需求的分层多目标优化算法。使用多层目标循环优化流程,保证了算法的全局寻优能力,且使得算法适用于微电网供需两侧优化问题的求解。算法中引入同化过程加快算法的收敛速度;引入隔离交叉变异改善了算法的Pareto前沿分布特性,有效地提升了算法的寻优能力。最后通过算例验证了本算法的有效性。