分时电价机制下的微网经济调度

微网的经济调度是微网的重点研究内容之一。为解决分时电价机制下微网的经济调度问题,提出一种基于鲶鱼二进制粒子群算法的微网经济调度方法。考虑了微网中可控型微电源的启停控制策略,建立了计及经济成本和环境效益的微网经济调度数学模型。引入经济学中的鲶鱼效应,改进二进制粒子群优化算法求解问题。以包含风、光、微型燃气轮机、燃料电池和柴油发电机的具体微网为算例,在分时电价机制下,采用三种微网经济调度策略进行仿真,仿真结果验证了所提算法求解微网经济调度问题的有效性。     

基于改进粒子群算法的多能微网多目标优化调度

为实现多能微网内部能源的灵活调用,减轻系统碳排放压力,文中提出了一种基于改进粒子群(particle swarm optimization, PSO)算法的多能微网多目标优化调度方法。建立了冷热电气多能微网模型,分析系统能源耦合机理并对设备进行数学建模;以微网运行成本与环境成本最小为目标,构建多能微网多目标优化调度模型;提出一种改进PSO算法,通过调整主要参数的迭代规则,并采用自适应粒子寻优策略加快收敛速度,提升寻优效果;仿真结果表明：与传统方法相比,所提基于改进PSO算法的多目标优化调度方法能够有效提升算法收敛速度、降低系统综合成本,兼顾其运行的经济性与环境友好性。     

基于改进混沌粒子群算法的多源独立微网多目标优化方法

针对目前独立微网优化运行中微源类型与场景设计较为简单、未充分考虑可控负荷作用等问题,以可控负荷作为网内功率平衡的辅助手段,研究多源独立微网的调度优化问题。建立了使发电成本、切负荷补偿成本及微网环境效益最优的多目标优化模型。根据工作日、周末和晴、阴雨天组合设计了四种典型场景,在满足功率平衡等约束的前提下实现独立微网的经济调度。针对优化变量多、场景复杂的微网优化模型,提出了改进的混沌粒子群算法(Chaos Particle Swarm Optimization, CPSO)用于优化问题求解,验证了模型和算法对不同场景微网优化问题的有效性。     

工业园区微网调度研究与仿真

为提高新能源消纳能力和供电经济性、可靠性,研究了含风光柴储、生活负荷、具有有限可控能力工业负荷的工业园区微电网,提出了一种基于日前和日内相结合的优化调度方案。为保证日前优化调度的经济性,提出了一种分段变异优化的改进粒子群算法求解调度模型。改进算法相较于传统粒子群算法收敛性速度更快,同时提高了经济性,减少了园区的运行成本。日内运行时,为了校正日前预测偏差,采用源网荷储共同参与调整,保证尽可能跟随日前经济结果,提高微网系统的可靠性。日内调整建立详细化的仿真模型,采用实时仿真技术。利用实时仿真软件RT-LAB和实时仿真机OP4510构建的实时仿真平台,解决模型仿真用时较长、求解困难的问题,验证了工业园区微网调度策略的可行性。     

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。     

计及灵敏度的改进自适应粒子群算法在电动 汽车充电降低馈线网损中的研究

针对电动汽车充电给馈电线路带来一系列的问题,提出了一种馈电线路下电动汽车充电调度降低网损的方法。该方法通过网损灵敏度选择合理的充电节点,然后再通过智能群优化算法对电动汽车的充电行为进行优化调度。优化算法采用一种改进的自适应粒子群算法,算法自适应的将临近变异运用于粒子群优化中。最后,对一个实际的24节点馈电线路的算例进行了仿真计算,结果表明该充电安排在降损节能、提高电能质量上有较好的作用。     

交流配电系统中微网群管控一体化策略

微网群位于多节点配电网系统中,目前的研究大多只针对微网群的控制策略或能量调度问题,没有同时针对这两种问题进行的研究.因此,提出一种上层调度与下层控制联合优化的管控一体化策略.上层调度系统采用基于二阶锥优化的最优潮流算法对多节点系统进行能量调度,并与节点内微网群实时信息交互.下层微网群控制系统中提出一种改进的混合优化控制...     

基于改进粒子群算法的冷热电联产微电网优化调度

本文综合考虑了各分布式电源的燃料和运行维护等各种成本以及售电、制冷供暖等收益,建立了一个包含光伏、风电、燃料电池和微型燃气轮机的冷热电联产型微电网优化调度模型;提出了一种微网运行策略,并把细菌觅食算法中的核心部分融入到粒子群算法中从而完成对粒子群算法的改进。在算例仿真中以发电成本最低为目标,对一年四季的微电网进行分析计算,通过与其它算法进行对比研究,可以看出改进算法和调度策略是实用有效的。     

并网运行模式下微电网能量优化调度算法研究

微网与外部电网并网运行,互为补充,为用户带来了多方面的效益。由于不可控微电源出力的随机性与波动性,微电网并网运行时的优化运行受到很大影响。提出了计划层与实时层双层协调优化调度的算法,来解决微电网并网实时能量优化调度的问题。计划层根据微电源功率预测数据,采用改进粒子群算法进行微电网并网系统的经济优化运行;在计划层优化基础上,实时层根据不可控微电源以及负荷在实时功率与预测功率之间的误差,提出采用改进粒子群算法来进行实时优化调度,并将优化结果更新至计划层中各可控微电源及并网联络线的调度功率中。对一个典型的微电网并网系统进行调度算法仿真分析,验证了该方法的可行性与正确性。     

基于改进粒子群算法的微网动态经济调度算法

对微网并网运行模式下的动态经济调度进行了研究,建立了优化微网内分布式电源出力的数学模型,同时考虑对主网向微网输入功率的优化。数学模型以最小化微网内总用电成本为目标,目标中将从主网中的购电成本视为用电成本的一部分,在考虑微网内功率平衡以及分布式电源出力大小和爬坡限制的约束条件下,对目标函数进行优化。解决平衡约束时,采用潮流计算的方法,将公共连接点视为潮流计算中的平衡节点,可根据网内出力和负荷平衡情况适时进行调节。求解数学模型时,采用粒子群算法,并对粒子群算法进行改进,在其中加入自适应措施,以解决非凸、高维、非线性的优化问题。典型算例验证表明,所提出的微网动态经济调度模型合理,求解算法具有很好的实用价值。     

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。     

基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度

微电网优化调度作为智能电网优化的重要组成部分,对降低能耗、环境污染具有重要意义。微电网的发展目标既要满足电力供应的基本需求,又要提高经济效益和环境保护。对此,提出了一种综合考虑微电网系统运行成本和环境保护成本的并网模式下微电网多目标优化调度模型。同时采用改进的粒子群算法对优化模型进行求解。仿真结果表明,该模型可以有效降低用户的用电成本和环境污染,促进微电网的优化运行,并验证了改进的粒子群算法的优越性能。     

含海水淡化系统的海岛微电网经济运行优化

针对海岛供电供水困难的现状,将海水淡化系统引入到微电网中,解决海岛居民的水电供应问题。针对微电网经济运行优化算法容易陷入局部最优的问题,将遗传算法中的小生境种群策略引入粒子群算法中,提出了一种改进小生境粒子群算法,对学习因子进行异步变化调整,对惯性权重进行指数递减,改善了算法寻优性能。以考虑海水淡化经济收益的孤立微电网系统经济运行成本最低为目标,建立数学优化模型,以改进算法进行优化计算,分别与标准粒子群算法计算结果以及不考虑海水淡化系统的微电网经济运行优化结果进行对比,验证了引入海水淡化系统可提高系统的经济性,所提改进算法具有良好的寻优能力。     

基于带辅助搜索空间的改进二进制粒子群算法的微网经济负荷分配研究

研究了包括光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机、燃料电池在内的微网的发电特性,考虑电压越限、功率平衡、微电源出力限制等约束条件,建立了以发电经济成本最小、环境成本最小的多目标微网经济负荷分配模型。针对二进制粒子群算法易"早熟"、容易陷入局部最优解的缺点,构造辅助搜索空间,改进二进制粒子群算法来求解该复杂非线性优化问题。对孤岛运行模式下的一个小型的含多种微电源的微网系统算例进行研究,仿真结果验证了模型的正确性和算法的有效性。     

基于全局优化和多主体博弈的微网日前电热联合经济调度

针对含可再生能源的微网日前电热联合调度问题,开展了考虑全局利益统一与多主体利益均衡的优化结果对比分析。首先,基于多能源微网中各类能量产生/转化设备的效能模型,结合系统中储能装置寿命损耗、可再生能源丢弃、电动汽车调度成本等方面的分析,建立了各类设备的运行成本模型;其次,构建了以微网运行成本最佳为目标的微网单一主体日前经济调度数学模型,并提出了基于粒子维度熵的改进混沌粒子群算法;再次,构建了考虑可再生能源所有者、微网能源服务商、用户等多主体利益均衡的日前经济调度数学模型,提出了基于Nash均衡博弈的求解方法;最后,针对全局利益统一与多主体利益均衡2种模式在典型实例中的经济调度结果,开展了深入的对比分析,验证了所提模型与方法的有效性与实用性。     

考虑综合评估的孤立微网优化调度

针对微网孤岛运行模式下的优化调度,从经济性和可靠性2方面考虑,提出在传统微网经济调度模型中加入综合评估模型,得到不同侧重目标下的最优调度方案。首先,在热电联产的微网结构上,建立了包含运行成本最低和负荷缺电率最低为目标函数的微电网优化调度模型;其次,考虑到不同目标之间存在的矛盾,应用多目标粒子群算法结合调度策略,在MATLAB环境下对所建立的优化调度模型进行求解,得到一系列Pareto最优解;最后,通过利用基于层次分析法的综合评估模型对Pareto解集进行评价,再结合实时需求分析,为决策者提供最优调度方案。算例通过对某孤岛型微电网进行分析,验证了模型的可行性和实用性。     

多微网配电系统协调优化调度和经济运行研究

多微网系统由多个子微网构成,其控制策略较单微网系统更为复杂,针对多微网系统,提出了一种基于预测控制的多微网协调控制策略,根据微网的动态出力范围,考虑网损和负荷波动方差构建多目标优化函数,通过预测控制求得多微网协调因子的最优值,基于此最优值协调各微网之间的功率分配,从而维持整个微网电压和频率的稳定,并运用基于随机模拟的粒子群算法求解上层优化问题。仿真结果显示:基于多微网与电网合理的调度,可充分发挥微网"荷-源"双重特性的灵活调度,平滑负荷曲线并降低系统网损并可减轻负荷波动对电网影响以及可再生能源出力的不确定性。     

基于改进粒子群算法的微电网多时段经济调度

分布式微电源与储能装置的广泛接入使微电网联网系统的能量交换形式更为复杂。研究微电网系统中各个时段的分布式电源和储能装置的协调优化调度,将大大降低微电网运行成本,提高系统电网经济调度能力。论文考虑负荷需求、微电源维护成本、购电、售电价格和网络损耗等微电网运行约束条件,建立了微电网经济调度目标函数模型,分别研究了微电网处在孤网和并网下多时段经济调度。运用了动态规划算法来协调微电网各时段的经济调度,即将各时段储能的最大容量离散成若干个小区间分别作为储能的上下限,同时提出在各时段的每个区间容量采用改进粒子群算法对微电源出力进行优化,最终求出各时段储能的最优状态及其它微电源的最优出力。通过算例验证了所提微电网多时段经济调度方法对各个时段的微电源及储能装置协调优化调度和微网运行经济成本,取得很好的效果。     

基于复合粒子群算法的微电网能量管理策略

微网中的部分分布式能源的功率输出具备一定的随机和性间歇性,很大程度上影响了系统的供电稳定性和可靠性,因此,有效的对微网系统进行能量管理显得至关重要。以往的研究中,多采用优化算法在解决能量管理等问题,但其存在着陷入局部最优解等问题,为有效的解决上述问题,本文引入一种复合粒子群优化算法,综合考虑了微网运行过程的经济性、环保特性以及运行可靠性等要求,建立了微电网能量管理多目标优化数学模型,优化目标是运行成本及环境治理的费用最小。在满足功率平衡、分布式电源输出功率等约束条件下,对模型进行了求解,同时,预测系统内负荷需求的变化情况来确定微网的能量管理策略。通过仿真算例的分析验证改进算法的有效性。