基于鲁棒优化的主动配电网分布式电源优化配置方法

为优化配置作为分布式发电的有效管理平台的主动配电网,针对含分布式发电并网的主动配电网优化配置问题,给出一种基于鲁棒优化理论的优化配置模型。首先,以综合配置成本最小为目标函数,计及功率平衡约束、可控微源运行约束、旋转备用约束等必要约束条件,建立主动配电网优化配置模型。针对模型中的不确定性,采用鲁棒优化框架将分布式光伏和风电区间模型中的不确定变量进行消除,再采用线性对偶理论和拉格朗日求导法将其转化为确定性的优化配置模型。仿真算例表明,主动配电网相比于传统配电网具有更高的运行经济性和可靠性。同时,所建立的模型能够计及风光出力不确定性对配置结果的影响,从而适用于主动配电网优化配置方案制定。     

基于比例积分与多重比例谐振策略的光伏发电并网逆变器控制技术

在光伏发电并网过程中,并网电流可能存在波形畸变,系统动态特性较差,严重影响电力系统的安全、可靠运行。为有效抑制并网电流谐波污染,提高系统的动态响应性能,提出一种基于比例积分与多重比例谐振策略的光伏发电并网逆变器控制技术。对比例积分电流环控制与多重比例谐振控制的原理进行了介绍,对基于比例积分与多重比例谐振策略的光伏发电并网逆变器控制技术进行了仿真与试验分析,确认这一技术不仅能够提高系统的动态响应性能,而且可以降低并网电流波形中的低次谐波污染。     

基于机会约束目标规划的综合能源系统经济调度

为了降低大规模风电的不确定性和波动性对综合能源系统(integrated energy system, IES)的影响,对接入风电的综合能源系统的备用容量和调度计划进行优化,提出了基于机会约束目标规划(chance constrained goal programming, CCGP)的经济调度模型。首先,利用机会约束目标规划处理含多个机会约束的不确定性模型。然后,引入量化备用不足的风险指标,将备用不足风险纳入经济调度成本,同时考虑风险备用成本目标和系统运行成本目标。最后,利用算例对模型的有效性进行验证。结果表明,模型能够很好地兼顾系统运行的安全性与经济性,提高了系统的调度灵活性,降低了风电不确定性对系统的影响,实现了系统的经济运行。     

基于MIC-LSTM与CKDE的风电机组机舱温度区间预测

风电安全技术的发展在新能源生产安全中具有重要意义。风力发电机组机舱温度预测可提前发现机舱温度的异常变化,为监测和控制系统提供温度预警信号,从而保障内部设备安全稳定运行。提出基于最大信息系数（MIC）的变量筛选方法,选取与机舱温度相关性较高的变量作为输入变量,然后基于长短时记忆（LSTM）网络建立了多变量机舱温度单点预测模型,通过与其它3类预测模型的性能对比表明了所提方法精度更高;基于LSTM网络模型的预测结果及其误差数据集,采用条件核密度估计（CKDE）法建立了不同置信度下机舱温度预测值的波动区间,依据具体实例验证了不确定性区间预测模型的有效性和可靠性。     

基于库存理论考虑局部不确定性的互联微电网分布式鲁棒调度

为实现广域分布式能源系统的高度自治性和鲁棒性,提出了一种用于互联微电网(interconnected microgrids, IMG)的分布式鲁棒经济调度(distributed robust economic dispatch, DRED)。首先,应用多智能体理论搭建IMG的分层分布式调度框架;其次,为了解决分布式鲁棒优化问题,将原问题分解为多层问题,在上两层进行可行性测试和联络线功率优化。在此研究结果的基础上,运用库存理论对可再生能源和负荷的不确定性进行了研究;最后,以一个实际的IMG系统为例,通过对分散和集中式鲁棒方案的比较,验证了该策略的收敛性和可行性。该模型在计算复杂度上也优于传统的DRED模型,利用概率信息实现了某一置信水平下的最优调度。     

计及不确定性的大型商场能源优化运行模型

近年来,随着国民用电需求的持续增长和环境污染的日益严重,旨在通过改善用能结构、提高综合能效,进而减少用户能耗、降低用能成本的需求侧能源管理开始受到广泛关注。大型商场由于具有用电设备多、运行时间长、整体能耗高等特点,节能降耗潜力较大,有必要对其开展能源优化运行研究。在此背景下,以大型商场为研究对象,对中央空调、屋顶光伏、电动汽车充电服务的联合优化控制,计及光伏出力等因素的不确定性,考虑舒适度、功率平衡等约束,以运行成本最小为优化目标,建立大型商场能源优化运行模型。采用拉丁超立方采样嵌套遗传算法的方法求解该模型。以某实际大型商场为例的仿真结果表明,所提优化模型能够减少运行成本,为商场带来经济效益。     

基于混合半云模型的风速-功率曲线建模方法

风速-功率曲线的准确建模是风电机组出力态势评估和风电功率预测的关键基础之一。计及风电映射关系的不确定性及功率曲线的分布形态,提出一种基于混合半云模型的建模策略来实现对风功率数据固有和随机分布特征的挖掘和建模。引入最优组内云熵算法快速有效地剔除异常数据;采用逆向云发生器求取期望、熵与超熵数字特征来定量刻画风速-功率对应关系的不确定性,构建腰部数据的半云模型;通过X条件云发生器和正向云发生器分别求取腰部和上部数据的功率云滴,实现定性数字特征向定量数据的转换。以中国东北某大型风电场的实测数据为例,从数据质量、频率分布和风功率预测等维度分析混合半云模型,验证了所提方法的可行性。     

基于自适应模型预测控制的柔性互联配电网优化调度

针对柔性互联配电网中源荷不确定性问题,提出了一种基于改进模型预测控制的优化调度方法。建立基于模型预测控制的柔性互联配电网日内优化调度模型,采用自适应动态权重方法处理包含综合供电成本和电压偏差的多目标优化问题,在预测模型部分采用动态场景生成及K-means聚类场景削减方法对源荷预测误差进行处理,针对经典模型预测控制滚动优化部分域参数恒定问题,提出一种域参数自适应调整的滚动优化方法。通过四馈线互联的33节点系统仿真算例验证了所提优化调度方法的有效性。     

考虑负荷不确定性与差异化需求的配电网网架结构混合多属性评价优选模型

传统配电网网架结构选择以定性决策为主,受人为因素影响大,决策繁琐。提出了一种考虑负荷不确定性与差异化需求的混合多属性评价优选模型。从拓扑结构、可靠性、经济性3个方面建立多属性评价指标体系,基于集对分析的混合多属性评价方法在评价过程中量化负荷不确定性,在此基础上进一步利用熵权法得到各指标客观权重及由指标权重表征的各网架性能;引入K-means聚类算法及模糊层次分析法建立多专家决策加权的需求方案静态获取模型,得到差异化需求方案以及指标主观权重;利用基于主客观权重及模糊熵的多属性关联关系分析模型,计算差异化需求方案与各备选网架的关联程度,最终建立考虑负荷不确定性与差异化需求的混合多属性评价优选模型。以多个地区的配电网规划为研究对象,利用所提出的混合多属性评价优选模型,分析了不同地区差异化需求下所适合建设的最优网架,验证了所提模型的有效性。     

基于扰动观测器的广义风/光一体化控制策略研究

随着光伏、风电等分布式可再生能源高比例接入微电网,其发电出力不确定性给微电网的安全稳定运行带来显著的压力。提出了一种基于广义风/光同构模型的扰动观测器。首先通过建立风机接口整流器状态方程与光伏接口Boost电路状态方程的类比模型,提出了单输入单输出的风/光同构等效模型,使风机和光伏可以达到广义模型一致性。其次,针对光伏、风机等分布式能源出力不确定所造成的状态变量部分未知问题,通过引入连续时间模型的扰动观测器对等效的广义Boost模型进行控制,在光照或风速变化时,可以实现迅速跟随变化,同时随着时间的推移,扰动观测器可以实现无差调节,从而达到消除扰动而带来的部分状态未知的目的。更进一步,利用电压-电流双扰动观测器可以获得稳定的风/光混合系统的输出电压、电流及功率,并且输出量迅速达到给定值。最后通过仿真验证了所提出方法的有效性和可靠性。