计及电量电价弹性的主动配电网多时间尺度优化调度

电动汽车、可再生能源和储能的接入对配电网运行带来了新的挑战,若调度方法和模型制定不当,将影响到配电网的经济性和可靠性,以及电动车主参与调度的积极性。为此,提出了一种主动配电网多时间尺度优化调度方法。首先,在日前阶段构造了基于电量电价弹性的电动汽车充电模型,建立了一种主动配电网日前经济调度模型。然后,在实时阶段通过储能和电动汽车降低可再生能源预测误差对系统的影响。该方法在研究电量电价弹性对电动汽车充电影响机理的基础上,基于不同时间尺度可再生能源预测数据,决策电动汽车、储能和柔性负荷的调用。仿真结果表明,所提方法降低了配电网购电和电动汽车充电费用,减弱了可再生能源预测误差对配电网的影响,优化了负荷特性。     

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。     

考虑微电网群和需求响应的配电网日前-日内优化调度策略

微电网中光伏等新能源的渗透率不断提升,其间歇性与不确定性给配电网系统带来了巨大挑战。考虑配电网负荷预测的不确定性,根据不同时间尺度调控策略调用微电网内分布式资源来降低不确定性对配电网稳定性的影响。首先,针对负荷和光伏预测的不确定性和需求侧负荷的不同时间尺度特性,建立了配电网-微电网群-微电网的申报和决策方案,系统采用日前-日内多时间尺度滚动优化调度策略;然后,日前优化以配电网和微电网群的运行成本最小为目标,日内优化基于日前调度结果以微电网内可控资源调度成本最小为目标,对日前调度量进行修正;最后,采用目标级联法对所建立的模型进行求解,通过算例证明所提方法可以降低系统峰谷差和提高系统经济性。     

计及差异化服务费定价的电动汽车聚合商两阶段调度策略

电动汽车(electric vehicle, EV)是极具调节潜力的需求侧资源，针对现货市场环境下的电动汽车聚合商(electric vehicle aggregator, EVA)整合和调度EV负荷资源的问题进行研究。首先，考虑EV的车-桩充电负荷差异化建立了EV充电模型。其次，以EVA运营收益最大为目标，兼顾EV车主利益，基于主从博弈关系建立EVA日前优化模型；模型基于场景的随机优化方法考虑市场日前电价的不确定性，解得差异化EV充电服务费价格和EVA日前购电计划。随后，基于能量共享模式对各类EV进行日内滚动优化调度，减小EV接入不确定性给EVA差额交易带来的额外成本。最后，以某市区电动汽车聚合商为案例开展分析，结果表明所提两阶段调度策略能有效应对EV接入不确定性与市场电价不确定性，实现EVA与EV双赢。     

风光储协同调度的多时间尺度决策方法

大规模可再生能源的接入给电网调度带来重大挑战,而电动汽车充电与风电、光伏发电等可再生能源之间潜在的协同性为电网更多的接纳可再生能源提供了一种可行途径。通过优化地区电网电动汽车充电站的充电计划,在满足电动汽车能源需求的前提下,能够平滑电网等效负荷波动、减轻火电机组调峰压力,进一步提高消纳可再生能源的能力。且日前计划、滚动计划、实时调度的多时间尺度协同调度决策模型的建立,能够逐级消减风电、光伏等可再生能源预测误差的影响,进一步改善等效负荷的负荷特性。最后给出了以某地区电网的实际数据为基础的应用实例,证明模型的有效性。     

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。     

含海洋能发电的海岛微网能量优化调度方法

针对海岛微电网分布式电源和负荷的独有特性,以海岛系统运行经济性为目标,考虑新能源消纳因素,提出一种海岛微电网能量优化调度方法。首先在分析典型海洋能发电出力特性的基础上,建立了含风、光、柴、储、波浪能、潮汐能以及可控负荷的海岛微网能量优化调度模型;而后面向日前和日内2个时间尺度,采用CPLEX完成混合整数规划,利用日前调度计划与日内实时滚动推演结果比对,依据日内滚动计算结果修正日前调度计划,实现当日微网能量调度全局最优。算例分析表明,由于利用了日前和日内相结合的滚动计算方法,使对岛上源、荷的预测精度逐级提高,该优化调度方法在兼顾海岛微电网功率平衡和可再生能源利用率的同时,最大限度降低了海岛微电网运维成本。     

考虑动态激励型需求响应的微电网两阶段优化调度

针对微电网中风电、光伏出力和负荷大小的不确定性,从日前和实时两个阶段出发,建立了微电网两阶段优化调度模型。日前调度阶段建立以微电网总运行成本最优的经济调度模型。实时调度阶段在日前调度优化结果的基础上,综合考虑实时优化调度各电源的出力调整顺序,提出了一种动态激励型需求响应参与的实时滚动优化策略。该策略的激励价格和用户参与容量随时间尺度前进呈现出动态变化,旨在利用价格引导用户提高需求响应的参与程度。通过算例表明,动态激励型需求响应相较于静态激励型需求响应不仅可以提升对日前联络线计划的跟踪效果,还能更好地消除微电网日前预测误差。该策略在显著提高用户收益的同时有效降低了系统运行成本,为市场化的微电网优化运行提供了参考。     

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。     

考虑预测误差下孤岛直流微电网的经济调度策略

基于新能源发电单元的不确定性和电动汽车的灵活性,提出了一种最小化运行维护成本的孤岛直流微电网经济调度策略。建立了孤岛直流微电网的优化调度模型,该模型包含日前经济调度和日内调度两阶段。日前调度阶段以运行维护成本最小为目标调度可控单元,确定日内调度阶段可调负荷和电动汽车有序充放电功率;日内阶段考虑新能源发电的预测误差,以日内可调度单元偏离日前阶段最小为目标,引入神经网络模型,模拟日内新能源发电情况,得到日内调度结果,训练神经网络模型,日内调度根据日内新能源发电数据调度可控单元,实现孤岛直流微电网经济调度和电动汽车有序充电。通过算例,对比日后最优调度,验证了该调度策略的有效性和经济性。     

基于GRU-MPC的光储充电站日前-日内两阶段优化控制

电动汽车负荷与光伏出力的随机性给光储充电站的经济运行带来严峻考验。为了更高效地利用储能系统以及提高控制策略的鲁棒性,建立光储充电站日前-日内两阶段优化模型。在日前阶段,结合变分模态分解与门控循环单元神经网络预测一天48个时刻的充电负荷,并建立以日充电成本最小为目标的优化模型;在日内阶段,以日前调度计划与日内实际运行结果的偏差最小为目标,采用模型预测控制来实现滚动优化,为了增强储能控制策略对不确定源荷的跟踪能力,在日内关键时间点结合超短期源荷预测的结果对日前计划进行更新,得到基于阶段性最佳参考轨迹的实时调度。以实际算例进行仿真计算,比较不同控制策略对充电成本的影响,结果表明所提两阶段优化控制策略可以节省更多的充电成本,有更高的经济价值。     

基于模型预测控制含充换储一体站的配电网优化运行

提出一种综合考虑电动汽车充换储一体站与主动配电网的优化调度模型。基于快充用户行驶行为特点、城市道路速度-流量实用模型分别建立快充站和换电站模型,并结合梯级储能集成为一体站模型。在含有风机、光伏、微型燃气轮机和一体站接入的主动配电网中建立优化调度模型,并将模型转化为混合整数二阶锥模型求解。使用基于模型预测控制的多时间尺度优化调度策略实现对配电网日前调度、日内滚动调度和实时反馈校正,减少了分布式电源和负荷的预测误差对配电网运行的影响。以某市公交线路实际道路情况为例,验证了所提出的优化调度策略具有能够满足电动汽车充电负荷需求、抑制功率波动并降低配电网运行维护费用的优势。     

基于用户响应度的电动汽车有序充放电策略

针对大规模电动汽车接入对微电网经济运行造成不利影响的问题,提出基于峰谷分时电价的电动汽车有序充放电控制方法。采用传递闭包法对峰谷电价时段进行划分,并考虑到用户的响应度,分析车主不同充放电行为对于微电网负荷的影响,构建在保证微电网稳定前提下,增加微电网收益的电动汽车有序充放电的优化调度数学模型,并采用混沌理论改进灰狼算法对问题进行求解。通过仿真,证明所提的策略能合理分配电动汽车充电时段,激励用户参与电价响应,增加微电网的收益,实现电动汽车与微电网的协调运行。     

计及电池动态损耗的电动汽车分层调度策略

针对集中式控制方式在进行规模化电动汽车有序控制时优化时间过长,影响控制实时性的问题,提出一种计及电池动态损耗的电动汽车分层调度策略.首先,电动汽车用户计及电池动态放电损耗,以用户用电成本最小为目标建立V2G优化模型,求解得到可接受计划集.接着,本地调度机构以电动汽车接入对负荷波动的平抑效果最好和负荷波动调节产生的额外成本最小为目标建立优化模型,确定实际充放电计划并提交.最后,配电网控制中心针对配电网安全运行约束,对充放电计划进行管理控制,引导不合理的充放电行为.以包含3个本地调度机构的IEEE 33节点配电系统为例,利用MATLAB进行算例仿真,验证了该分层调度策略的可行性和有效性.     

计及源-荷预测不确定性的微电网双级随机优化调度

风光储微电网接入高渗透率的可再生能源对其经济运行构成了巨大的挑战。针对这一问题,提出了计及源-荷预测不确定性的微电网双级调度策略。在日前调度阶段,以多场景下的期望运行成本最低为优化目标,构建了基于多场景技术的随机优化调度模型。利用场景分析法对日前风电、光伏和负荷预测进行场景分析;建立了多场景下含不确定变量的功率平衡方程,并将其松弛为不等式后作为一个随机事件使其以较高的概率满足机会约束;此外,用机会约束规划构建了旋转备用容量的可靠性约束模型,使微电网在一定的置信水平下满足系统的可靠运行。在日内调度阶段,提出了结合自适应小波包算法的日内滚动调度模型。利用自适应小波包算法动态提取每一控制周期内超短期预测数据与日前调度计划之间的功率偏差,并由蓄电池、超级电容器和主网供电共同平抑。     

面向电动汽车集群实时充放电优化的分群调度机制

大规模电动汽车无序充电会加剧电网的峰谷差,并影响电能质量和变压器寿命。文章从群体的角度考虑分布式控制框架下电动汽车实时充放电优化的互动调度策略,根据接入电动汽车不同的充电需求,提出以充电结束时刻为分群特征的实时调度方法,并采用双层优化模型求解集群整体和单辆电动汽车的最优充放电功率问题。上层以日负荷波动和调度惩罚最小化为目标,建立考虑电动汽车充放电的大规模集群实时互动调度模型。下层考虑电动汽车车主的充放电成本,求解单辆电动汽车充放电功率的最优跟踪问题。以典型的区域配电网负荷数据为例,通过仿真验证了分布式控制下的实时充电优化策略可以保证电网的可靠运行,同时兼顾各方利益。     

考虑备用服务的电动汽车代理商竞价与定价联合优化

电动汽车代理商(EVA)的出现有望改善电网与大规模电动汽车的互动用电问题。以EVA为研究对象,分析其运营过程中的购、售电市场行为,提出其参与备用服务市场后的竞价与定价联合优化方法,以提高代理商在参与电网能量交易中的经济收益并降低电动汽车的充电成本。在建立日前能量市场和备用服务市场的统一出清模型的基础上,考虑EVA与车主的主从博弈,建立EVA的竞价与定价策略的双层优化模型,得到EVA在日前市场的最优竞价策略和充电费用的制定策略。通过算例分析表明所提模型的有效性,验证所提策略的经济性和灵活性。     

考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略

针对住宅区微网中的电动汽车集群,提出一种考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略。将微网调度优化的过程分为负荷层和源储层,负荷层在保证用户满意度的前提下,利用电动汽车的储能特性平抑微网的负荷峰值,源储层先用可再生能源出力支持微网用电负荷,多余出力部分则通过电动汽车进行消纳,使得微网综合运行成本达到最低。然后,用改进蚁狮算法求解源储层模型,最后,通过算例进行验证。结果表明,相对于电动汽车无序充电,该策略大幅提升了微网运行的经济性、可靠性以及电动汽车用户的满意度。