孤岛微网多场景机会约束动态调度

风光出力与负荷在时空分布上具有波动性和间歇性,该文按风速段拟合风电预测误差分布,采用Beta分布拟合光伏出力分布,按时段拟合负荷分布.根据风速和调度时段的不同采用卷积推广方法求解各场景下约束条件成立的分布函数.以微电网运行维护成本和环境成本最小为目标,构建微电网多目标机会约束动态调度模型.采用改进多目标教与学算法对模型进行求解.算例验证了模型与算法的有效性.然后采用蒙特卡罗模拟法产生随机场景进行调度.其结果表明,与传统机会约束调度(单场景)相比,多场景机会约束动态调度的后验置信水平更高,进一步确保了系统的安全性,提高了策略的鲁棒性.     

基于灰熵关联择优的含不确定性预算调节策略的微电网鲁棒调度

以运行成本、环境成本和可再生能源波动最小为目标,建立了以灰熵关联度为最优解评价标准的微电网调度模型。针对风光发电的不确定性,构造以预测值为中心的不确定性集,引入鲁棒优化理论改进调度模型。针对储能系统在调度过程中可能过早到达其限值的问题,提出了一种通过储能运行状态来估计风光发电不确定性预算的策略。采用改进微分进化算法对算例进行求解,该算法结合云模型增强其局部搜索能力,依据混沌算法提升其全局搜索能力。仿真结果验证了模型和算法的可行性,从Pareto前沿的变化与最优解集的特征值两方面分析了鲁棒调度模型的优越性;讨论了在不同场景下不确定性预算值对微电网调度的影响,并验证了不确定性预算调节策略能更有效地防止储能系统到达储能上下限,从而进一步提高微电网调度的鲁棒性。     

基于序列运算理论的微电网正负旋转备用容量优化

考虑风电、光伏出力及负荷波动的随机因素,引入序列运算理论对风、光出力偏差以及负荷波动偏差的概率分布模型进行卷和及卷差运算,得到各时段净负荷概率密度函数的离散序列。在此基础上,优化满足机组爬坡等约束条件的不同可靠性水平下的微网系统正、负旋转备用。以日运行发电成本和环境成本最小为目标函数,优化可控机组出力、蓄电池的充放电以及可中断负荷。采用改进的人工蜂群算法(ABC)对模型进行求解。提出考虑微网期望停电损失、期望切风光损失费用和正、负旋转备用成本的综合经济效益CEB指标,以该指标为依据综合评估微网系统在可靠性指标为何值时旋转备用经济效益可达到最大。最后算例验证模型和算法的可行性。     

基于AI的天馈自优化实现研究

研究了下倾角动态迭代寻优算法、天馈最佳方向角定位算法和图像识别精灵算法。倾角寻优算法通过电子下倾方案迭代,遍历所有倾角组合,找出小区弱覆盖栅格占比、质差栅格占比与导频污染栅格占比综合得分最小的天馈倾角优化方案,与高斯分布模型算法得出的天馈最佳方向角,形成天馈调整脚本;进而驱动图像识别精灵机器人,实施网管远程天馈调整动作。构建天馈闭环管控系统,实施天馈自动化闭环评估优化。经验证,原有越区覆盖、质量得到有效改善。本方法快速、有效、便捷,适用于匹配5G权值快速优化的4G/5G网络覆盖质量联合优化。     

基于分时电价机制的并网型微网多目标动态优化调度

针对并网条件下的微网优化调度问题,提出一种基于分时电价机制下的储能单元固定调度策略与可控微源动态优化调度相结合的微网运行调度方法。考虑系统功率平衡、失荷率及各种微源出力特性等主要约束,将储能蓄电池充放电折旧成本和与电网能量交换成本-收益计入运行经济成本,微网及电网侧发电污染物排放计入环境成本,建立了并网型微网多目标动态优化调度模型。并采用基于Tent映射混沌种群初始化方法和NDX交叉算子产生子代的多目标遗传算法NSGA-II优化系统内部可控微源出力。最后以风/光/柴/燃/储并网型微网系统进行算例仿真,验证所提模型合理性和求解方法的有效性。