含多微网接入配电网的联合调度及其运行优化

构建了多微网与电网联合调度优化模式,并针对微网集中控制模式的特点建立双层优化模型。上层目标函数考虑微网的动态出力范围、配电网网损和负荷波动方差,运用PSO算法求解上层优化模型。计及微网运行的不确定性随机变量的影响,采用机会约束规划对微网中各微电源运行出力进行第二层优化,并采用基于蒙特卡洛模拟的粒子群算法求解下层模型。在改进的IEEE 30节点算例系统中仿真计算,得到配电网对各微网的日前调度计划和各微网中微电源的能量管控计划。计算结果证明多个微网与电网联合调度优化,可降低可再生能源出力波动对主网的影响,并兼顾微网运行经济性、可靠性。     

基于改进GA-PSO算法的孤立微网日前经济调度

针对孤立微网中电源、负荷类型较多,日前调度复杂且较难收敛于全局最优解的问题,采用粒子群遗传混合算法(GA-PSO)求解这一混合整数非线性(MINL)问题。首先建立了孤立微网内微型燃气轮机、蓄电池和各种负荷的调度模型及日前调度的目标函数。对蓄电池放电深度模型进行了改进,以更合理地描述其充放电成本;按补偿合同对负荷直接调度;在保证可靠性的前提下,考虑微网运行成本,以微网运行收益最大为目标建立了目标函数。其次提出了新的粒子群遗传混合算法,最后采用该算法针对一个微网算例进行仿真验证,结果表明该算法能有效解决混合整数非线性规划问题。该方法对多时段、多种单元混合的微网优化调度,能够快速收敛。     

实时电价机制下交直流混合微网优化运行方法

为了提高交直流混合微网经济效益,提出实时电价机制下的交直流混合微网优化运行方法。首先针对交直流混合微网的结构和电气特性建立其优化运行模型;其次针对微网中负荷构成建立了基于负荷分类的负荷水平对实时电价的响应模型。所提出的日前调度模型将交直流混合微网制定的网内实时电价作为控制变量,给出实时电价制定策略和交直流混合微网日前调度方案。对所建立的模型采用混沌粒子群算法求解。最后通过一个算例验证了所提出方法可以提高风光消纳率,增加交直流混合微网收益并且减小用户平均电费支出。     

含多端柔性多状态开关的主动配电网日前–日内协调能量管理方法

为提高含高渗透率新能源的微网在并网运行下系统的安全性与经济性,该文以基于多端柔性多状态开关的主动配电网为研究对象,提出当配网与多微网分属不同利益主体时的日前–日内协调能量管理方法。在日前有功协调调度阶段,建立了配网与多微网主从博弈统一求解模型,最小化配网运行成本,采用改进切平面迭代方法求解以保证二阶锥松弛的精确性。在日前无功调度阶段,充分利用微网并网节点变流器的剩余容量,最小化系统电压偏差。在日内调度阶段,对柔性多状态开关采用电压–有功和电压–无功双下垂控制,以提高系统运行可靠性和减小网损为目标,基于日前调度结果对系统进行下垂斜率–无功的联合优化。算例仿真结果表明,所提出的日前–日内协调能量管理方法能充分发挥柔性多状态开关对潮流的灵活调控作用,有效降低配网网损和系统电压偏差,进而综合提升系统的运行可靠性与经济性。     

考虑需求侧储能及可控负荷的微网优化运行

微网中集成了大量风力、光伏等出力具有随机性、间歇性的不可控DG,通过一体协调储能、可控负荷等需求侧资源研究微网优化运行。基于实时电价环境,考虑风机、光伏出力不确定性,利用储能装置的能量转移与能量备用和可控负荷的负荷转移,以微网运行成本为目标建立优化模型。采用基于随机模拟的量子粒子群算法求解模型。通过算例仿真表明提出的微网运行模型和优化算法可有效进行微网能量优化管控,并且验证了考虑需求侧资源的微网运行更具经济性。     

基于MCS-PSO算法的邻近海岛多微网动态调度

新能源发电与微网技术的发展,为远离主电网的海岛等偏远地区提供了经济、环保的电能。大电网区域互联运行,可以有效地提高电网安全水平和供电可靠性。鉴于此,文中提出了离网型邻近海岛多微网联合运行的方案,在发电预测与负荷预测的基础上,基于可靠性与经济性指标建立了多微网运行的不确定性优化调度模型,并通过结合蒙特卡洛模拟的粒子群优化(MCS-PSO)算法求解。为提高调度计划的精度,采用了滚动更新的动态优化调度,算例验证了所提出调度策略的有效性和合理性。     

海岛独立微电网多时间尺度能量调度方法研究

海岛独立微电网是一个复杂信息物理系统,其能量调度是非线性、多约束、多时间尺度的动态性问题。针对这一问题,研究了改进自适应粒子群算法的多时间尺度优化调度模型,并给出了日前多目标调度模型和日内滚动优化修正模型。日前多目标调度基于改进自适应粒子群算法进行多目标优化,确保微电网系统的经济性和稳定性;日内滚动优化调度采取滚动优化方式修正日前调度,确保日前调度的有效性。仿真算例验证了所提方法的有效性和可行性。     

计及随机模糊双重不确定性的交直流混合微网优化运行

为解决风光出力的不确定性造成微网日前调度偏差大的问题,将随机模糊理论引入到交直流混合微网优化运行中。基于不确定性理论将风速定义为随机模糊变量,用极大似然法提取Weibull分布参数的隶属度函数,建立日前调度经济性最优的随机模糊机会约束优化模型,将随机模糊模拟、神经网络和混沌粒子群算法相结合求解双重不确定性优化模型。通过设置确定性、随机性和随机模糊性3种情景进行仿真,分析3种情景的日前调度出力计划以及不平衡功率调整方案,验证了计及随机模糊双重不确定性的机会约束模型在交直流混合微网优化运行中的正确性和可行性。     

基于动态随机模型的微电网群能量管理方法

微电网可以协调调度分布式电源、储能装置和负荷,最大限度地利用可再生能源。文中以互联微电网群为研究对象,研究微电网间能量交易方法。针对微电网的动态随机因素,采用多时间尺度方法进行处理,包括日前调度和日内优化,提出微电网能量管理框架。然后建立微电网能量管理模型,包括日前调度模型和日内优化模型,确定其目标函数和约束条件,利用粒子群算法求解实现日经济成本最低,提高微电网群的经济性。选取3个微电网构成的微电网群系统进行算例分析,对所提动态随机模型、能量交易方法和能量管理模型进行验证和分析,仿真结果表明,文中所提微电网群能量交易方法能够有效提高微电网群的运行经济性。     

计及细节层次直接负荷控制的区域综合能源系统多时间尺度优化调度

考虑风光出力和负荷的不确定性及温控负荷反弹特性的精细建模程度对区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)优化调度的影响,提出计及细节层次直接负荷控制的多时间尺度协调优化调度策略。日前调度采用三阶段反弹简化直接负荷控制模型,以系统运行经济性最优为目标求解机组运行计划;日内调度基于细节层次直接负荷控制仿真修正日前反弹负荷曲线,求解各微源的出力计划;实时调度进一步细化日内仿真反弹负荷曲线,结合模型预测控制理论,通过反馈校正和滚动优化调整微源出力,实现多时间尺度的协调运行。算例结果表明多时间尺度下计及细节层次的直接负荷控制更能贴合实际系统运行,实现机组出力精准化控制,验证了所提优化调度策略的可行性及有效性。     

基于双蓄电池组的微电网两阶段调度优化模型及控制策略

针对微电网应用中储能寿命损耗成本过高的瓶颈问题,提出了基[JP2]于双蓄电池组的日前日内两阶段协调调度模型与控制策略。在日前阶段,综合考虑日前预测数据、储能装置寿命及市场电价,建立了以微电网运行总成本最低为目标的经济调度模型,并利用随机权重粒子群优化算法求解该模型。在日内阶段,为应对间歇性分布式电源预测误差引起的联络线功率波动,构建了基于双蓄电池组拓扑结构的储能系统,根据蓄电池特性设计了实时控制策略,即两组蓄电池分别作为放电组、充电组,交替补偿联络线功率的正、负偏差,当任一组蓄电池达到其荷电状态的上、下限,则同时交换两组蓄电池的充、放电状态。最后,以某园区的示范微电网作为分析对象,通过实际算例验证了日前优化模型及算法的有效性,并证明了基于双蓄电池组的日内实时控制策略能有效延长蓄电池循环寿命,提高系统的经济性。     

基于综合储能设备的工业园区联络线功率实时MPC控制方法

工业园区微电网基础设施完善、储能设备众多，具有参与日前调峰、日内实时跟踪控制的潜力。工业园区内可能存在多个企业厂房，生产设备的种类有所差异，通过调整燃机出力实时控制联络线功率的传统控制方式，在不同的考核方案下难以兼顾各利益主体间的关系。因此从园区角度，利用园区内可支配的储能设备实行日内实时控制，能够有效协调各方经济利益，获得良好的控制效果。文章建立了储气、储冷、储电等多种储能设备的数学模型和房间热模型，为应对由于光伏、风电等清洁能源日前预测误差所产生的联络线功率波动，同时确保多种储能设备满足运行约束和冷、热、电、气负荷能量平衡约束，提出了一种基于模型预测控制（model predictive control，MPC）的日内滚动优化校正策略，在日前经济调度结果的基础上，通过调整储能设备的运行功率消除微电网中不确定因素的影响，以确保实现对日前调度结果的跟踪。以南方某蓄电池生产工业园区为例，通过算例分析验证了所提优化模型及算法的有效性。     

基于模型预测控制的园区热电联供微电网能量优化

热电联供（combined heat and power,CHP）微电网利用电、天然气作为热能来源,具有经济、环保的特性,能够有效解决综合供电供热问题,在工业园区有着广阔的应用前景。CHP微电网中可再生能源出力的随机性和负荷预测误差会导致能量优化的精确性降低,并且由于电、热负荷存在差异,高热电耦合度的CHP微电网经济性较差。因此,基于模型预测控制（model predictive control,MPC）算法提出一种多时间尺度能量优化方法。该方法在日前预测下一天的机组出力、储能调度计划;在日内基于MPC算法参考日前计划进行实时能量优化,并根据系统中的热损设计反馈环节,提高优化结果精确性。最后,基于MATLAB进行了算例仿真,验证了所提方法可以降低系统运行成本,能够实现系统热电解耦、储能削峰填谷、提高可再生能源消纳率的效果,并且具有较好的适用性和准确性。     

基于改进多目标粒子群算法的微电网并网优化调度

微电网能够协调分布式电源,从而充分发挥分布式发电技术在经济、能源和环境中的优势。针对微电网并网时的优化调度问题,建立了考虑发电成本、污染物排放的微电网系统的环保优化模型,并利用改进的多目标粒子群算法,在这两个目标之间进行协调权衡和折中处理,使所有目标函数尽量达到最优。选取微电网案例的日负荷数据进行了优化调度计算,仿真结果表明了所提模型和算法的有效性。     

基于两阶段线性模型的微电网实时优化调度方法

微电网实时优化调度作为保证微电网安全高效运行的关键技术,工程中要求可以快速可靠地取得最优解。针对这一问题,详细分析了微电网实时调度各状态空间下应采取的控制策略;提出了遵循储能SOC日前计划的“等效供电成本最小”和实际供电成本最小的两阶段线性模型;并建立了储能系统充放电引导系数模型,以控制储能系统的充放电量;最后,通过对微电网各实时状态进行优化调度仿真和有/无储能SOC日前计划情况下的实时调度仿真实验,验证了该方法能够尽量遵循储能日前SOC计划,给出满足各状态下实时调度策略的优化调度方案,并能有效降低微电网供电总成本。     

考虑微网源荷不确定性的旋转备用容量优化

电力市场环境下,为应对微网源荷波动和可控机组随机故障,提升其供电可靠性,提出了一种考虑微网源荷不确定性的旋转备用容量优化方法。计及日前预测误差,采用序列理论对源荷随机概率性序列以及可控机组随机故障序列进行离散化处理,生成微网综合不确定性离散分布模型;在此基础上,以微网运行成本、备用成本和停电损失的总成本最小为目标函数,建立旋转备用容量优化模型,并结合蒙特卡罗与粒子群算法对该模型进行求解,获得各时段的旋转备用优化配置容量。以某地微网系统为例,仿真验证了所提方法的有效性和合理性。     

计及综合需求响应的综合能源系统优化调度

为提高系统运行的可靠性和经济性,在综合能源系统优化调度的基础上引入综合需求响应,利用不同形式能源间的相互转化关系,实现削峰填谷,提高能源利用效率。计及综合需求响应策略,建立了基于电价的电力负荷需求响应和基于激励的热负荷需求响应模型。并以运行成本最小为目标函数,提出了综合考虑供需平衡和供储能设备约束的综合能源系统调度模型。采用改进二阶振荡粒子群算法对模型进行求解。该算法在常规粒子群算法的基础上对速度迭代公式进行更新,克服了常规粒子群算法易陷入局部最优的问题。通过实际算例仿真,验证了所提出模型和求解算法的有效性。     

考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化运行

共享储能作为一种新兴能源存储技术正在迅速发展。为提高含共享储能电力系统的经济性,提出一种基于源荷不确定性的两阶段鲁棒多园区微网与共享储能合作博弈模型。首先,建立共享储能主体和各园区微网主体间的电能交易优化运行模型。其次,考虑可再生能源及负荷的不确定性,建立园区微网的两阶段鲁棒调度模型。然后,基于纳什谈判理论建立多园区微网-共享储能多主体合作运行模型,并将其等效为合作成本最小化子问题与电能谈判支付子问题。为了保护各主体隐私,运用交替方向乘子法对上述两个子问题进行分布式求解。最后,通过算例验证所提合作运行模型以及分布式算法的有效性。仿真结果表明共享储能与各园区微网协同优化运行能够减少各主体的运行成本。     

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。