计及用户参与不确定性的虚拟电厂分布鲁棒优化模型

灵活资源的需求响应行为在不同运行状态、激励水平下有很大的不确定性和差异性,需求响应优化方案的精准度有待进一步提高。针对这一问题,提出了一种虚拟电厂中计及用户需求响应不确定性的分布鲁棒优化方法。考虑可中断、可转移、可增长3种灵活资源的响应特性,构建包含用户响应特征参数的精细化需求响应模型;以提升虚拟电厂经济性、电网友好性和用户舒适性为子目标,构建促进多方利益最大化的多目标优化模型;基于数据驱动的分布鲁棒方法,构建精细化响应模型中随机参数的概率分布模糊集,提出虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化模型,并采用强对偶理论进行转化求解。算例仿真结果表明所提模型能够提高需求响应精度和虚拟电厂经济收益。     

面向配电网弹性提升的需求响应优化配置策略

社会和经济的发展对电力系统供电质量提出更高的要求,尤其是与用户相连的配电网易受扰动影响,需加强其供能弹性。随着智能电网技术的发展,通过优化资源配置、灵活调度需求响应资源,可以提高电网供能弹性。采用基于力学映射模型的多阶段弹性评估模型量化需求响应的优化配置对配电网弹性的提升效果,并通过遗传算法求解该非线性优化问题。最后,以IEEE 33节点系统为例验证该模型在需求响应配置问题中的合理性和有效性,并分析优化配置方案对配电网弹性的提升效果。     

考虑响应程度反馈和昼夜充电分布的公交车站双阶段响应模型

大规模电动公交车充电负荷接入电网导致负荷峰值攀升,电网安全性和经济性下降,为此提出了一种考虑响应程度反馈和昼夜充电分布的双阶段充电响应模型。建立了电动公交车双阶段充电负荷模型,基于电动公交车的排班模型确定调控时段,并将各调控时段的充电状态作为控制变量;提出了行程裕度系数的概念,将电动公交车的充电需求分配到夜间和白天,实现双阶段充电;制定了基于响应程度的削峰响应分段激励结算机制,依据响应系数将响应分为欠响应、有效响应、过响应,并通过惩罚系数和饱和系数引导公交车站实现有效响应;在此基础上,建立了电动公交车夜间-日间双阶段充电响应模型,以单位电量净支出作为指标实现公交车站效益最大化;基于粒子群优化算法,通过定义约束偏离程度函数,给出了带约束条件的优化策略。通过仿真验证了所提策略能可靠完成响应任务,电动公交车的单位电量净支出大幅下降,且电网的响应经济负担较固定激励方式更轻。     

考虑需求侧参与的分布式电源并网优化

风、光发电的波动性增大了电网消纳分布式可再生能源的难度,针对该问题引入需求响应参与度模型,采用分层优化的方法研究含分布式电源的配电网配置问题。在规划层考虑需求响应改造成本与网损灵敏度,确定电网调控负荷容量及分布式电源安装位置;运行层考虑需求侧负荷受控参与、电价激励主动参与2种模式,评估不同参与度场景中的经济效益、可再生能源使用率、电压稳定性及削峰填谷等指标。同时,求解过程采用模拟退火-粒子群混合算法,以提高分层优化模型的求解效率并保持解集的多样性。最终结合东北地区实际配电系统进行仿真分析,表明需求侧参与分布式电源并网能够有效改善能源消纳和削峰填谷效果,结果验证了所用方法的合理性和有效性。     

基于合同功率与持续时间的电网老化和可靠性优化

为解决线路老化与电网可靠性之间的权衡问题,通过最小化因导体温度升高引起的需求损失和网络老化,优化每条负载母线的平均需求损耗,以提高线路额定值和修改负载曲线。所考虑的线路与负载母线相连接,采用动态线路额定值技术,以削峰填谷形式的需求响应来修改负荷需求曲线,根据剩余平均需求损失的利用率降低允许的峰值负荷。结果表明,与仅优先考虑网络老化保护的方案相比,该方法在网络老化和可靠性并重的基础上,在线路老化允许范围内少量增加线路老化以提高系统可靠性,提高率高达68.9%,具有较高的经济效益。与仅优先考虑提高网络可靠性的方案相比,在整个研究的超标温度允许范围（1%~25%）内,线路老化平均降低70.3%。     

基于智能负荷控制的分布式能源系统调控策略研究

为提高分布式能源系统（DES）经济性及运行效率,提出基于智能负荷控制的DES调控策略。首先,基于智能电表的测量数据,采用监督学习技术训练神经网络,构建智能负荷神经网络模型计算住宅可控有功功率;其次,考虑智能负荷与DES之间的互动关系,结合DES各设备运行及互补特性,构建智能分布式能源管理系统模型,分析其可控负荷的调度策略,并给出求解流程,利用IEEE-6节点系统进行算例分析。结果表明,DES总运行成本将随着需求响应控制的加强而降低,考虑智能负荷参与能源系统互动,可有效改善系统负荷曲线,减少切负荷现象,促进风电、光伏清洁能源的消纳。     

基于多主体主从博弈的区域综合能源系统低碳经济优化调度

为解决环境污染以及区域综合能源系统中多市场主体利益冲突的问题,提出一种考虑奖惩阶梯型碳交易机制和双重激励综合需求响应策略的区域综合能源系统多主体博弈协同优化方法。首先,为充分考虑系统的低碳性,在博弈模型中引入奖惩阶梯型碳交易机制限制各主体碳排放量,并在用户侧提出了基于价格和碳补偿双重激励的综合需求响应策略。其次,考虑源-荷-储三方主动性和决策能力,以能源管理商为领导者,供能运营商、储能运营商和用户为跟随者,建立了基于碳交易和博弈协同优化的多主体低碳交互机制,并构建了各主体的交易决策模型。最后,采用结合Gurobi工具箱的自适应差分进化算法对所提模型进行求解。仿真结果验证了所提模型和方法的有效性,即各主体在低碳框架下可以合理调整自身策略,并兼顾系统经济、环境效益。     

考虑需求侧管理的风光燃储微网两阶段优化调度

针对微电网中源荷匹配较弱及储能应用不充分的问题,计及需求侧管理与碳排放对其源荷储进行协调优化。所研究的并网型微网优化分为需求侧管理与调度两阶段。首先,第一阶段引入需求侧管理模型,结合储能电池并采用纵横交叉算法求解,使微网的净负荷最小与自供率最大。然后,第二阶段依托第一阶段需求侧管理后的信息从经济和环保角度出发,建立以综合成本最小及碳排放量最低为目标的风光燃储微网日前优化调度模型,利用改进多目标灰狼优化算法进行求解。最后,以福建某实际微网为例,通过仿真表明引入需求侧管理可有效利用储能电池改善微网源荷匹配度,充分挖掘需求响应潜力。相比单阶段优化,两阶段优化更有利于提高可再生能源渗透率,降低微网日运行成本与碳排放量,实现微网的低碳经济运行。     

考虑综合需求响应与“双碳”机制的综合能源系统优化运行

针对我国经济社会发展所面临的高耗能、高污染问题,综合能源系统(integrated energy system, IES)为解决能源效率和环境污染等问题提供了新的途径。同时,灵活协调系统内各设备出力是实现系统低碳经济运行的关键前提。为进一步挖掘IES在经济运行与低碳环保方面的调度潜力,提出一种IES低碳经济调度模型。首先,建立一个包含光伏、风电、燃气机组、多种储能、碳捕集与电转气等设备的IES模型,并结合电、气、热负荷能源转换间耦合关系与柔性特征,构建综合需求响应模型。其次,考虑IES加入碳交易市场,引入阶梯式碳交易成本模型,对系统碳排放量进行制约。最后,以包含购能成本、碳排放相关成本以及需求响应补偿成本的系统综合运行成本最低为优化目标,采用CPLEX软件对模型求解。采用CPLEX软件对多种运行场景仿真求解,结果表明：所提出模型可有效降低系统运行成本与碳污染排放量。     

计及需求响应及抽水蓄能的含风电系统鲁棒机组组合

针对大规模风电接入电力系统带来的消纳问题,提出一种考虑需求响应及抽水蓄能的鲁棒机组组合优化方法。计及需求响应、抽水蓄能机组的运行约束及鲁棒可行性约束,采用考虑不确定预算的风电功率不确定集合,基于仿射补偿策略,构建鲁棒机组组合模型。同时根据对偶原理将鲁棒优化模型转化为确定性的数学规划问题,并在改进的IEEE39节点系统进行算例仿真,验证了所提方法的正确性和有效性。