考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度

针对目前并网型微电网实现资源协同优化,提高微电网运行的经济性与环保水平,建立了考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度模型。在微电网负荷侧考虑分时电价和新能源消纳来优化负荷曲线,并采用多重指标对优化方案进行评价,在微电网发电侧考虑碳排放限额,对微电网内部分布式电源进行优化调度以实现微电网综合运行成本最低的目标。采用混沌粒子群算法（chaos particle swarm optimi-zation, CPSO）求解该优化问题,通过算例仿真分析了柔性负荷占比0%、10%、20%和不同碳排放量额度约束下的优化结果,验证了模型与算法的有效性。     

基于PSO的并网微电网优化运行

针对微电网并网运行下的优化运行问题,综合考虑含微电网经济成本、环境成本及微电网与大电网交易成本,使系统的总运行成本最低,建立了微电网多目标优化模型。考虑并网微电网运行约束条件,采用粒子群算法对模型进行求解,实现对各微电源负荷的优化分配。以某地的实际数据为例,对所提模型进行仿真,验证了提出的负荷优化调度模型可有效降低发电的综合成本。     

计及负荷侧灵活性资源的微电网低碳优化调度

为提高清洁能源利用率以及促进微电网稳定低碳运行,建立一种基于负荷侧灵活性资源的微电网低碳优化调度模型。结合微电网实际运行特征,根据灵活性资源分析,进行微电网负荷侧灵活性资源建模,将低碳效益作为微电网优化运行的子目标之一,通过建立惩罚函数,最大限度地减少微电网运行全程产生的碳排放量。利用基于模拟退火的遗传算法对建立的模型进行求解,验证建立的负荷侧灵活性资源低碳优化调度模型的有效性。结果表明：有效利用微电网中的负荷侧灵活性资源能够有效平抑微电网负荷曲线的波动、提升清洁能源消纳量、增强微电网的环境效益。     

微电网经济低碳调度模型与方法初探

建立微电网经济低碳调度数学模型,综合考虑运行成本和碳排放量,采用理想点法处理多目标优化问题,利用搜索能力强、寻优速度快的粒子群算法对模型进行求解。以一个30节点的微电网系统为算例,给出日负荷曲线及风、光发电预测结果,比较采取单目标调度策略和经济低碳综合调度策略时微电网的运行特性。研究表明经济低碳调度在经济性和环保性两方面实现了平衡,综合运行效益较优。     

基于改进布谷鸟算法的微电网源-荷-储功率优化调度

为实现微电网源网荷储的最优匹配,提出了一种计及需求侧响应的微电网有功功率调度模型。首先综合考虑系统运行约束、蓄电池运行约束和引入负荷响应补偿的用户满意度,以微电网经济性和环保性最优为目标函数,构建了包含风光发电、储能单元和负荷的微电网功率调度模型。进一步改进了布谷鸟搜索算法,并在4个典型场景下求解所提出的调度模型。通过算例验证模型和所提方法的有效性,结果表明：负荷响应与储能可以有效降低微网运行成本,通过可移负荷跨时段平移,实现负荷削峰填谷;同时,模型能根据不同的满意度要求提供相应的经济优化调度方案;此外,通过对比粒子群算法与布谷鸟算法,进一步验证了改进的布谷鸟算法性能更优。     

考虑阶梯式碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化调度

为减少微电网系统运行的碳排放量,同时考虑可再生能源出力不确定性对系统调度结果的影响,提出了一种基于鲁棒优化的微电网低碳经济调度模型。首先,利用两阶段鲁棒优化方法消除可再生能源出力不确定性对系统调度结果的影响。其次,将阶梯式碳交易机制引入系统的运行调度阶段,以减少微电网系统的碳排放量。然后,建立了包含风电、光伏机组、微型燃气轮机、燃料电池及储能设备的微电网低碳经济调度模型,以各设备运维成本、系统购能成本和碳交易成本之和最小为优化目标,采用C&CG算法对所提调度模型进行求解。最后通过算例对所提优化调度模型进行验证。结果表明：两阶段鲁棒优化方法能够有效提高系统抵御风险的能力、引入阶梯式碳交易机制则可有效减少微电网运行的碳排放量。     

计及分布式储能的微电网群经济调度

为提高微电网群调度效率、减少微电网运行成本,首先构建了计及分布式储能的微电网群优化调度模型。该模型以包含风、光、储的3个子微网和网侧储能所构成的交流微电网作为调度对象。在满足功率平衡等约束条件下,对负荷侧储能充放电次数和单位时间内充放电功率进行限制;在考虑主网分时电价、系统发电成本,网侧储能放电成本条件下,采用遗传算法进行求解,得到计及分布式储能的微电网群经济调度方案,最终得到优化后的经济成本。算例计算结果表明,该运行调度模型可有效提高微电网群经济效益,从而验证了该模型的有效性。     

计及需求侧管理的新能源微电网多目标优化调度方法

提出了一种考虑需求侧管理的新能源微电网多目标优化调度方法。首先,为了改善用电结构,计及微电网的新能源消纳、用户购电成本和负荷的平稳性,建立了基于微电网中可控设备负荷转移的需求侧管理多目标优化模型;然后以微电网的经济性和环保性为优化目标,建立了包含风力和光伏发电的并网型微电网多目标优化调度模型;最后采用改进的多目标粒子群优化算法求解模型。算例结果表明,所提方法在提高新能源消纳、降低用户的购电成本并实现负荷削峰填谷的同时,能进一步降低经济和环境成本。     

基于改进生物地理学算法的并网型微电网优化调度

在综合考虑燃气轮机、柴油发电机等分布式电源以及储能装置的基础上,建立了各微电源出力的数学模型;建立了计及分时电价和负荷转移策略的双重指标负荷侧响应模型;以微网日运行成本最低为目标,建立了微电网优化调度目标函数。为求解负荷侧响应模型和调度模型,对生物地理学优化（Biogeography-based optimization,BBO）算法进行改进,结合差分进化思想修改迁移算子,使用基于协方差矩阵的迁移操作来增强BBO对不可分离问题的适应性。结果表明,改进后生物地理学算法的收敛性有所改善;优化后的微电网运行具有更好的经济效益。     

基于两阶段鲁棒优化的西南地区微电网经济调度

针对西南地区可再生能源储备丰富的特点,考虑微电网中可再生分布式能源出力和负荷的不确定性对微电网运行调度的影响,搭建了两阶段鲁棒优化经济调度模型,求解系统在极端运行场景下的经济性最优解。模型考虑系统功率平衡和输出功率约束、需求响应负荷约束以及微电网与配电网的交互约束,通过不确定性调节参数处理微电网中的不确定性,调节模型的保守度。随后通过Benders分解算法将模型分为主问题和子问题求解,并采用对偶理论对内层模型进行解耦。最终得出的结果验证了所搭建模型的有效性,为微电网接入西南电网后的调度策略提供参考。     

低碳环境下计及柔性负荷和电锅炉的电热联合系统优化调度

在大力提倡电能生产向绿色低排转型的背景下,构建了能够同时兼顾电能生产经济性和低碳性的含风电电热联合系统综合优化调度模型,在系统发电侧加装电锅炉以解耦热电机组“热电耦合”约束,在需求侧调度柔性负荷以实现负荷调峰。优化模型以系统发电运行成本最小为经济优化目标,以碳交易成本最小为低碳优化目标,应用模糊双目标优化方法将双目标优化问题单目标化并采用帝国竞争算法进行求解,实现了对电热联合系统经济性和低碳性的兼顾。通过对不同场景下含风电的电热联合系统进行算例分析,验证了本文优化模型及求解算法的有效性和优越性。     

碳达峰背景下的省域发电行业碳配额机制设计

为了实现碳达峰目标,助力各省有序加快碳减排进程,设计了碳达峰背景下的省域发电行业碳配额机制。根据国务院文件《2030年前碳达峰行动方案》要求,建立碳达峰背景下的省域年配额总量模型,结合行业碳排放量占比构建发电行业月度配额模型。建立合理的配额机制对总量进行发放,设计有偿配额与无偿配额相结合的分配方式,明确配额确定以及发放过程中各参与主体的职责和具体流程。最后以山东省为例,采用模拟机组系统对所设计分配机制进行仿真,验证所提出模型和机制的可实施性和有效性。     

双碳目标下考虑源荷不确定性多能互补系统优化运行模型

为平抑电源侧和负荷侧双重不确定性给电力系统运行带来的威胁,将风电机组、光伏机组、燃气轮机、电锅炉等集成多能互补系统以解决这一难题,建立同时满足系统经济效益和环境效益的多目标优化调度模型.针对电源侧不确定性引入鲁棒随机优化理论,用约束条件的边界刻画不确定性因素;负荷侧采用需求侧响应技术调节不确定性波动.多目标函数求解借助嵌套的模糊隶属度函数,最后选取6-节点能源集线器展开分析.结果 表明上述方法可以有效降低系统不确定性,同时兼顾系统经济性和环境目标.     

双碳目标下含P2G与需求响应的综合能源系统双层优化

在“双碳”目标背景下,对能源系统节能与减排提出了更高的要求。综合能源系统(IES)作为能源系统节能减排的主要载体,为深度发挥IES中用户侧与社区运营商的减排能力,文中提出将用户侧参与需求响应的负荷分为刚性负荷、价格型敏感负荷与碳价型敏感负荷,并在社区运营商中增设P2G设备。在此基础上,建立了用户与IES运营商参与的双主体阶梯碳交易机制,并建立双层优化模型。上层模型为IES运营商运营收益最大,下层模型为用户侧受到园区内碳价与分时能源价格下的用能费用最小。与传统优化模型相比,用户侧行为不仅受到能源价格影响,还受到碳交易价格的影响。此外分析敏感型负荷对需求响应的影响,需求响应及P2G联合优化在IES上的节能减排优势。最后通过4种情境下的仿真,验证了所提模型的有效性。     

电力系统发电侧和负荷侧共同碳责任分摊方法

在低碳电力的背景下,电力系统碳责任在各利益主体之间的分摊研究具有重要的理论和现实意义。发电机组和负荷作为电力系统的重要组成部分,两者都应该承担起电力系统节能减排的责任。文中提出将电力系统碳责任在发电侧和负荷侧进行共同分摊,将该问题建模成一个基于合作博弈的成本分摊问题,并采用Aumann-Shapley法进行具体地分摊求解,将双侧碳责任分摊机制与仅在发电侧碳责任分摊和仅在负荷侧碳责任分摊机制进行比较。算例结果显示在双侧碳责任分摊机制中,发电机组和负荷都承担了电力系统节能减排的责任,能激励发电机组和负荷的节能降耗行为,降低系统碳排放。     

碳交易协同的跨省区清洁能源电力交易多主体竞价博弈

碳交易的实施将增大电力企业的减排压力，“三弃”现象也将增加清洁能源跨省区消纳的需求，两者双重作用将深刻改变发电企业的市场博弈行为。基于此，综合考虑碳配额约束和清洁能源消纳受阻情况，文章提出了一种低碳激励型出清方式，并探究了跨省区电力交易主体的最优竞标策略。首先，搭建了碳交易与发电权交易协同下的市场架构，厘清了两者之间的协同影响。其次，货币化清洁能源发电的碳减排效益，基于经济效用和碳减排效益最大化建立了交易中心低碳激励型出清模型；基于利润最大化构建异质发电商竞价决策模型。算例分析验证了所提出清模型和竞标决策模型的有效性。结果表明，所提出清模型可促进清洁能源的跨省区消纳，所构建博弈模型能够使各发电商取得最优利润，市场达到均衡，最终实现出清目标的联合优化。     

计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度

大规模新能源并网给电力系统的调度运行带来了新的挑战。为缓解系统的备用压力,提出一种计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度方法。首先,基于场景生成方法建立可变场景模型,考虑了风电并网容量和光伏并网面积对新能源出力不确定性的影响。其次,建立电力系统中多种灵活资源的备用模型:在源侧,分别建立常规机组和风电/光伏的备用模型,并考虑了风电/光伏备用的不确定性;在负荷侧,引入激励型需求响应,对需求侧备用进行建模。然后,基于两阶段随机优化方法建立备用调度模型。该模型考虑了日前的运行和备用决策以及日内不确定场景下的弃风、弃光以及切负荷风险。最后,基于改进的IEEE RTS-24测试系统验证了所提模型的有效性。     

计及碳交易成本及能效电厂的电源规划模型

在低碳经济背景下,新能源机组及碳交易机制的引入成为电力系统实现低碳减排重要的方法。同时,由于需求侧资源在降低系统碳排放量和增加系统可靠性方面有较大潜力,为此,将需求侧的能效电厂加入到规划方案中,建立了包含系统经济性及可靠性的低碳电源规划模型,目标函数中计及了机组建设成本、能效电厂建设成本、机组运行成本、碳交易成本,并将可靠性约束条件加入到模型中。采用离散细菌群体趋药性算法对所建模型进行求解,对两种电源规划模型进行了对比,并在不同碳排放限额、不同电量不足期望值限额两种情况下进行了灵敏度分析,仿真结果验证了模型和算法的有效性。     

碳市场背景下发电商竞价策略及电力市场均衡分析

碳市场交易提高了传统化石能源机组的发电成本,进而影响其在电力市场的竞价行为,电力市场均衡也随之发生改变。文章针对碳市场背景下的电力市场均衡问题建立了双层均衡模型,上层模型为考虑碳成本的发电商最优竞价模型,下层模型为考虑碳配额总量约束的电力市场出清模型,通过最优性条件理论以及二进制展开法、大M法等线性化手段将双层模型转化为混合整数线性规划,基于PJM 5节点系统,求解了多市场环境下有无碳市场的电力市场均衡,分析了碳市场对电力市场均衡状态的影响;同时,基于碳配额总量对电力市场均衡的灵敏度分析发现碳配额总量需适度收紧才能最大程度实现电力低碳减排作用。