计及柔性负荷参与的综合能源系统优化调度

为提高源荷匹配度,平抑负荷波动,该文提出计及需求响应负荷和地源热泵出力的综合能源系统优化调度模型,研究柔性负荷与地源热泵在调度顺序不同的情况下对系统的影响。首先,以系统的经济成本和环境成本最小为目标,建立综合能源系统优化调度模型优化各设备的出力。其次,在考虑新能源机组出力不确定性的基础上,利用地源热泵装置转换效率高的特点改善能源互补能力并使其作为一种可调度资源参与系统的调度。最后,在需求侧将柔性负荷分为可转移、可削减负荷作为可调度资源参与调度,平滑负荷曲线。通过算例分析可得：不考虑可调度资源出力顺序的情况下,能有效提高系统的经济和环境效益以及源荷匹配能力。     

考虑电动汽车灵活储能的微电网双重激励优化调度北大核心CSCD

针对电力系统采用分时电价单一激励下电动汽车有序充电难以应对风力发电与日内负荷的供需变化,从而形成峰谷差的问题,提出一种基于电动汽车灵活储能的分时电价与动态碳配额双重激励调度策略。首先,根据蒙特卡洛对电动汽车充电负荷进行预测,并建立其电池损耗模型。在此基础上,根据日前预测中各个时段不同供电设备的出力以及碳排放与碳配额的占比,在考虑微电网发电成本以及用户期望荷电状态的前提下以微电网并网功率均方差最小和用户收益最大为优化目标。通过动态调整分时电价和阶梯碳价,并运用优化的灰狼算法对模型进行求解,制定出合理的充放电计划以充分发挥电动汽车作为柔性负荷的特点,从而实现平抑微电网负荷曲线波动的目的。最后,将所提策略与无激励和单一激励策略进行仿真分析对比,结果显示负荷峰谷差分别降低了30.1%和18.6%,验证了其有效性和优越性。同时车主用户收益的提高和碳排放量的降低,验证了电动汽车的环保特性需要与清洁能源协同发展。     

抽蓄联合全可再生能源孤岛微网配置优化模型

针对全可再生能源孤岛微电网中的源荷功率平衡问题,研究基于抽水蓄能快速启停和强调节能力的风-光-抽蓄联合孤岛微电网电源与储能系统容量配置多场景鲁棒优化方法。针对海岛负荷需求特性及可再生能源、抽蓄资源分布特性,研究了适用于海岛的包含风、光、抽蓄和蓄电池组的孤岛微网拓扑结构模型;考虑海岛抽水蓄能及蓄电池电能储放特性、可再生能源出力不确定性以及岛内负荷需求不确定性,研究了微网功率协调优化方法,建立以孤岛微网成本最小为目标的容量配置鲁棒优化模型及其求解算法。以某海岛的实际负荷需求及可再生能源发电资源数据为基础的仿真结果表明,文章所提出的抽蓄联合孤岛微电网的容量优化配置方法,在实现经济性目标的同时,可以有效地提升可再生能源利用率和微网在多种场景下的运行可靠性。     

考虑可再生能源不确定性和数据异构的送端电网电源出力优化控制模型

针对可再生能源异构数据及一次能源不确定性导致的电源出力控制问题,提出了基于多能源数据网络动态特性及负荷跟踪性能约束的风、光、火打捆送出的送端电网功率优化控制模型。根据多种类的一次能源、能源转换及电能输出数据异构特性,建立考虑多电源节点数据测量采样间隔内一次能源不确定性的送端电网多能源异构数据网络模型;在此基础上,研究了基于送端电网负荷扰动下的一次能源输入不确定性的电能出力输出控制的动态误差优化方法,建立基于送端电网负荷跟踪性能优化的H_2/H_∞控制模型。以东北某送端电网数据及IEEE3机9节点模型为基础,建立基于可再生能源异构数据及不确定性的送端电网功率动态优化控制仿真模型。仿真分析表明,文章所提出的电源出力控制算法能够在提高对一次能源不确定性适应能力的同时,有效提升送端电网的负荷波动跟踪性能。     

基于峰谷分时电价的某工业园区多能互补系统多情景运营优化模型

为了提升用户负荷需求与清洁能源供应匹配度,需采取需求响应措施,改变用户用电习惯以配合清洁能源发电。基于此,先构建了综合考虑机组出力和用户负荷转移意愿的需求响应价格驱动模型,制定了某工业园区峰谷分时电价;其次,以峰谷差、清洁能源消纳量和工业园区售电商收益为多目标函数,设计了多情景优化模型;最后,利用GAMS软件进行算例分析。结果表明,工业园区多能互补系统在促进清洁能源消纳等方面具有一定的积极作用,但若要进一步提升清洁能源利用量,实施园区峰谷分时电价尤为必要,分时电价的实施促使清洁能源消纳量至少增加了116.47MW,进一步验证了所提模型的有效性和可行性,为工业园区多能互补系统中提升清洁能源利用率提供了重要参考。     

基于NCPSO的微网群优化调度策略研究

传统的粒子群优化（PSO）算法因在微网优化中不易达到全局最优而导致微网运行成本过高,该文采用小生境混沌粒子群优化（NCPSO）算法对混合微网群的运行策略进行协同优化,以实现区域微网经济性最优、环境治理成本最低、风光等可再生能源利用率高等目的。根据所提出的调度策略,建立的优化调度模型包括动态电价下的负荷模型、经济收益模型以及成本模型等,使用NCPSO算法得到多微网在一个周期内的最佳运行状态,实现微网群系统综合能源的互动调控、空间互补。通过分析微网群的功率交互动态、可控能源的发电以及储能电池的荷电状态等,验证微网群的电力负荷响应动态电价,表明了NCPSO算法优化微网群运行的优越性、有效性。     

分时电价下大用户直接消纳风电优化模型

风电出力与负荷需求的不协调性导致弃风现象时有发生,实行分时电价和引导大用户直接消纳风电可以优化弃风问题解决方案。文章建立了分时电价下大用户直接消纳风电时火电、风电、大用户3方的收益模型;建立了考虑火电、风电、大用户3方约束条件下的系统利益优化模型;以利益最大和弃风最小为目标,对提出的算例进行优化,表明大用户与分时电价双途径可以优化风电消纳,同时需要考虑合理的弃风,以使各方利益均衡。算例分析验证了所提出模型的有效性和适用性,表明该模型对风电与需求侧组合调度策略具有一定的参考价值和指导作用。     

计及负荷需求响应的并网家用光伏系统协同优化调度

针对未充分利用负荷的需求响应而限制家用光伏系统经济调度问题,提出计及负荷需求响应的协同经济调度策略,实现源荷协同调度。首先,建立负荷需求响应模型,对家用负荷进行需求响应处理;其次,考虑光伏出力不确定性,构建计及用户售电收益、购电费用、政府补贴、运维费用和光伏系统建设成本的并网家用光伏系统优化调度模型;然后,提出以动态联络线传输功率为优化变量,结合拉丁超立方采样、场景削减及改进粒子群算法的优化方法求解该模型。最后,结合典型算例验证所提模型和方法的有效性。     

基于分时电价的水库调度图优化研究

以芹山水库为例,结合分时电价原理与水库优化调度理论,划分了分时电价的时段,建立了考虑电价的以水电站水库发电效益最大为目标、兼顾保证出力要求的优化调度模型,应用改进的遗传算法优化水库常规调度图.结果表明,考虑分时电价影响后平均出力变小,能多发峰电,增加发电效益.     

基于分时充电电价的电动汽车消纳风电的机组调度优化模型

随着风电的大规模入网,其间隙性和随机性导致弃风现象严重,电动汽车的快速发展为风电消纳提供了新途径。文章以风电消纳最多、负荷方差最小和火电机组发电成本最低为目标函数,综合考虑电力系统的功率供需平衡、火电机组和风电出力等约束条件,建立了基于分时充电电价的电动汽车消纳风电的机组调度优化模型。根据电动汽车负荷对充电电价的响应,得出电动汽车的充电负荷,进而得到电力系统总负荷,以此为基础采用分步优化的方法对模型进行求解。首先以负荷方差最小和风电消纳最多为目标,通过多目标遗传算法NSGA-II对风电出力进行优化;然后以火电机组的发电成本最低为目标对火电机组的出力进行优化,达成风火机组的联动调度。算例结果表明,对电动汽车实行分时充电电价能够提升风电的消纳能力,平滑负荷曲线,降低火电机组的发电成本。     

基于多时空尺度辅助服务的多类能源协同运营优化机制研究

在可再生能源参与电力现货市场交易的环境下,考虑可再生能源发电波动性、系统节点电压稳定性以及实时负荷需求的影响,构建含有可再生能源的多类能源联盟体运营模式,模拟光伏、风电能源分别接入不同节点系统,以及选择系统典型的日负荷需求曲线(峰谷差率分别取55.68%、37.03%)设计不同的运行场景;并基于联盟体中各主体的均衡收益、收益均衡离散性评价、发电功率优化分配以及系统总收益构建多时空尺度辅助服务优化运营模型。研究表明:1)多类能源联盟体模式可有效减少可再生能源波动性对系统稳定性的影响,促进联盟体多个时段总体运营收益明显改善,充分挖掘系统辅助服务的市场价值;2)以满足负荷实时需求的多时空尺度辅助服务组合策略,可实现对于各主体多时段的出力优化以及市场投标报价决策的支持,以提升联盟体的市场竞争力;3)揭示了联盟体多时空尺度辅助服务总收益、各主体的均衡收益与负荷实时变化的关联规律和机理,为完善联盟体模式参与电力实时市场交易理论提供了实证数据支撑。     

基于智能电网的电动汽车充放电分时电价及引导策略

为了以绿色、环保能源满足全球可持续发展的需求,可再生能源和电动汽车在全球范围内受到广泛推崇.在此情形下,高比例可再生能源发电和大规模电动汽车无序分散接入电网必将导致供求曲线的不稳定.为此,借助云存储技术和智能电网,提出了一种基于供求曲线的电动汽车充放电分时电价,并在制定充放电价格时考虑充电站的空闲率.以实现充电站和用户...     

A real options evaluation model for the diffusion prospects of new renewable power generation technologies

This study presents a policy planning model that integrates learning curve information on renewable power generation technologies into a dynamic programming formulation featuring real options analysis. The model recursively evaluates a set of investment alternatives on a year-by-year basis, thereby taking into account that the flexibility to delay an irreversible investment expenditure can profoundly affect the diffusion prospects of renewable power generation technologies. Price uncertainty is introduced through stochastic processes for the average wholesale price of electricity and for input fuel prices. Demand for electricity is assumed to be increasingly price-sensitive, as the electricity market deregulation proceeds, reflecting new options of consumers to react to electricity price changes (such as time-of-use pricing, unbundled electricity services, and choice of supplier). The empirical analysis is based on data for the Turkish electricity supply industry. Apart from general implications for policy-making, it provides some interesting insights about the impact of uncertainty and technical change on the diffusion of various emerging renewable energy technologies.     

Optimal investment strategies in decentralized renewable power generation under uncertainty

This paper presents a method for evaluating investments in decentralized renewable power generation under price un certainty. The analysis is applicable for a client with an electricity load and a renewable resource that can be utilized for power generation. The investor has a deferrable opportunity to invest in one local power generating unit, with the objective to maximize the profits from the opportunity. Renewable electricity generation can serve local load when generation and load coincide in time, and surplus power can be exported to the grid. The problem is to find the price intervals and the capacity of the generator at which to invest. Results from a case with wind power generation for an office building suggests it is optimal to wait for higher prices than the net present value break-even price under price uncertainty, and that capacity choice can depend on the current market price and the price volatility. With low price volatility there can be more than one investment price interval for different units with intermediate waiting regions between them. High price volatility increases the value of the investment opportunity, and therefore makes it more attractive to postpone investment until larger units are profitable.     

促进可再生能源市场化的省内中长期运行策略研究

针对可再生能源市场化进程的加快,结合中国电力市场建设现状,对促进可再生能源市场化消纳的省级中长期交易机制以及与现货市场的衔接问题进行研究。利用资源分布特点,提出以可再生能源消纳及常规机组合约完成进度偏差为目标的电量分解模型,针对可再生能源的不确定性,提出基于多场景集的ANFIS预测技术进行可再生能源中长期电量预测,以此为基础进行电量分解,提升可再生能源利用率;建立计及中长期合约分解电量及可再生能源出力不确定性的日前市场出清策略,保证中长期合约电量的物理执行,实现与现货市场的有序衔接。最后通过算例分析验证所提模型的有效性和实用性。     

基于系统辅助服务收益动态优化的多能联盟体市场策略

考虑风电或光伏能源发电波动性以及水电或火电能源对于电力系统辅助服务的支撑作用,以满足电力市场实时电量交易平衡和各主体最优效益为目标,基于多类能源联盟体运营机制,模拟各主体多尺度组合并构建辅助服务收益和出力比例关联的Shapley值动态分析模型,通过分析负荷峰、谷值运行时各主体最优发电比例和收益之间的变化规律,以此为各主体参与市场投标配置最优发电量和成本控制提供决策依据;同时论证了满足实时负荷需求的峰、谷值功率差额模式与辅助服务动态分配的耦合关系,该模式反映了辅助服务市场均衡组合变化趋势,并可从总体上平衡可再生能源波动性以减少实时市场交易增量对各主体收益的负面影响,且为各主体之间动态组合优化决策以及挖掘联盟体内部的资源价值奠定了基础。     

基于动态运行策略的太阳能分布式供能系统设计运行联合优化

提出将光伏剩余电量按照可变比例分配给储能电池及市政电网的动态运行策略,建立基于该策略的并网太阳能分布式供能系统设计运行联合优化模型,在不同分时电价下基于遗传算法对模型寻优,并将动态运行策略与对照运行策略（剩余电量优先并网或优先分配储能电池）下的系统运行结果进行比较分析。以陕西某乡村典型民居建筑为例进行分析,结果表明：1）分时电价的峰谷价差较大时,动态运行策略可有效降低太阳能分布式供能系统成本;2）分时电价的峰谷价差对于动态运行策略下储能电池的容量配置具有较大影响：峰谷价差越大,储能电池的配置容量越大;3）光伏度电补贴对3种运行策略下的系统成本影响程度为：动态运行策略>策略B（剩余电量优先分配储能电池）>策略A（剩余电量优先并网）。     

Feed-in tariff and market electricity price comparison: The case of cogeneration units in Croatia

In August 2007, the Government of the Republic of Croatia instituted a feed-in tariff system, requiring the Croatian Electricity Market Operator (HROTE) to off-take the electricity produced from renewable energy sources or cogeneration units fueled by natural gas. Analysis of the off-take electricity price range, which depends on the net electrical output and electricity market trends, indicates that it is more cost effective for cogeneration units greater than 1 MW to sell their electricity on the exchange market. This was confirmed by developing a mathematical model to calculate the cost-effectiveness ratio of a cogeneration unit. This ratio represents the relation between the profit spread, i.e. the difference between the profit generated from selling the electricity on the exchange market and the profit made from dispatching the electricity to HROTE, as well as the total investment costs. The model can be applied for changes in certain parameters, such as the net electrical output, volatility and spot electricity price. The Monte Carlo method is used to obtain the most probable cost-effectiveness ratio and average future electricity price. Together with these two economic parameters and market price analysis, it is possible to calculate and calibrate an acceptable off-take electricity price.     

Long-term cross-border electricity trading model under the background of Global Energy Interconnection

Environmental problems caused by traditional power production and the unbalanced distribution of energy resources and demand limit the development of sustainable societies. A feasible method to optimize the resource allocation has been proposed, and it involves cross-border and cross-regional electricity transactions. However, the uncertainty of renewable energy and the specific features of the cross-border electricity market are key issues which need to be considered in the trading mechanism design. Based on this, this paper sets up a long-term cross-border electricity trading model considering the uncertainty of renewable energy. First, annual transactions are matched according to the declared data of bidders with consideration of cross-border interconnection development benefits, potential benefit risks, and transmission costs. Second, for annual contract decomposition, the model uses the minimum generation cost function with a penalty item for power shortages to allocate electricity to each month. Additionally, the scenario reduction algorithm is combined with the unit commitment to construct a stochastic generation plan. Finally, a case study of the numerical results for the multinational electricity market in northeast Asia is used to show that the proposed trading model is feasible for cross-border electricity trading with high penetration of renewable energy.