考虑源荷不确定性的综合能源系统日前经济调度

针对可再生能源出力及负荷不确定性对综合能源系统日前经济调度的影响,基于由热电联产系统、储热、蓄电装置以及电锅炉等组成的电热综合能源系统,研究了考虑源荷不确定因素的日前经济调度问题.将系统中可再生能源出力以及电热负荷均用梯形模糊参数表示,构建了基于可信性理论的模糊机会约束规划优化调度模型;采用模糊机会约束的清晰等价类将含模糊参数的机会约束规划模型转化为确定性的混合整数规划模型,在Python环境中建模,利用Gurobi求解器求解.最后,通过算例分析了储能装置对于提高系统经济性的作用以及源荷不确定性程度、不同置信水平对系统运行成本的影响,验证了所提模型的有效性.     

基于燃气轮机富氧辅助供能的风电耦合化工系统容量优化配置

利用电解水制氢技术将可再生能源风电嫁接到炼油产业,实现风电与化工耦合,可以有效改善化工产业碳排放高的问题。综合考虑到风电出力的不确定性和氢气需求的波动特性,提出了一种以满足化工用氢为主,基于燃气轮机富氧辅助供能的低碳能源系统。考虑风电机组、燃气轮机、电解槽、储氢储氧罐、以及二氧化碳液化压缩捕集装置的设备投资成本和操作成本,建立以等年值总费用最小为目标的优化配置模型。基于西北某地区实际风机出力数据和炼油厂用氢数据,利用CPLEX求解器和YALMIP工具箱进行模型求解,得到该系统各装置最优容量配置方案,并进行相关分析。结果表明,该系统可以有效地平抑风电出力的短期不确定和氢气需求长期波动问题,实现了“以氢定电”,可为现代化工企业获取绿色氢气来源提供一定的理论和参考。     

考虑分时电价的风光储联合优化调度研究

针对大规模风电和光伏发电对电网调度带来的负面影响,利用钠硫电池储能系统,综合考虑峰谷分时电价政策和减少弃风弃光等各方面因素,提出了一种基于日前负荷、风电、光伏发电出力预测,以钠硫电池为辅助设备的风光储联合申报计划出力新模式。以风光储联合系统总体收益最大化和净负荷方差最小作为目标,考虑钠硫电池储能系统的充放电次数约束和风光实时出力偏移风光联合申报计划出力限制,建立了电网短期优化调度模型,并采用多目标粒子群算法求解所建模型。通过算例分析,验证了所建模型的可行性和风光储联合系统在提高清洁能源消纳和平滑净负荷曲线方面的有效性。     

考虑设备风险和风光不确定性的园区综合能源随机优化运行

综合能源系统因其能源梯级利用的高效性被广泛应用，而在运行过程中各设备的潜在故障风险与风光出力波动会成为系统供能稳定性的安全隐患。为此本文首先基于设备负载率建立了故障概率模型与设备风险模型。其次针对风光出力的不确定性采取蒙特卡洛采样法生成典型场景，建立了考虑设备风险与风光不确定性的综合能源多目标随机优化模型，运用分段线性化、宽容分层序列法将该模型处理为混合整数模型。最后通过算例仿真表明所提优化模型能够兼顾运行风险与经济成本，相较于传统经济调度，在总成本仅上升了9.6%时、设备风险降低了79.3%，证明了模型的经济性与安全性。     

考虑风光不确定性的综合能源系统规划设计方法

在能源互联网飞速发展的背景下,综合能源系统逐渐成为能源低碳高效运行的重要实现方式。为了实现综合能源系统配置的合理规划,文章提出了一种考虑风光不确定性的综合能源系统多目标规划模型。通过结合序列分布概率的典型曲线挖掘方法获得风光的典型出力曲线,减小可再生能源出力描述不确定性对配置的影响。以综合能源系统运行成本最低、系统电网供电率最低为优化目标,采用基于混合博弈决策的改进型多目标粒子群算法对规划模型进行求解和Pareto解集决策,生成满足决策者的不同偏好需求的配置结果。并对影响系统规划的关键参数进行敏感性分析。基于我国某综合能源示范工程的实际数据,给出了规划方案,仿真结果验证了该方法的有效性。     

考虑电动汽车及需求侧响应的综合能源系统优化调度

为了提高综合能源系统的运行经济性和可再生能源消纳能力,建立基于分时电价的价格型电负荷需求侧响应模型,根据用户对温度感知的模糊性,建立热力柔性负荷模型以及计及电动汽车出行规律的电动汽车有序充放电模型。同时采用场景分析法考虑新能源出力的不确定性。提出一种需求侧响应和电动汽车协同作用的双层随机优化调度模型。上层模型利用分时电价激励的价格型需求侧响应,以净负荷波动性最小为目标函数,得到优化后的电负荷曲线。下层计及柔性热负荷与电动汽车作用,以调度周期内系统总成本为目标决策各个机组的出力情况,仿真算例表明所建立的综合能源系统调度模型能够有效提高了系统风电、光伏发电消纳能力,降低了系统运行成本。     

含电转气技术的电气耦合系统优化运行

在低碳经济背景下,风电、光伏的快速发展促进了电力工业低碳化的发展进程,但弃风、弃光问题愈发严重。电转气(P2G)技术的出现为解决可再生能源消纳问题提供了新思路。考虑减少碳排放和消纳弃风,提出一种含P2G与燃气轮机双向耦合的电-气-电能源循环的电气耦合系统低碳经济优化运行模型。模型以经济成本和碳交易成本之和最小为优化目标,并考虑了弃风惩罚成本以及P2G实现能源转换过程中的经济效益和环境效益,协调经济性与低碳性的同时实现了多目标问题的单目标化。通过对包含电转气和不含电转气两种场景下的系统进行算例分析,验证了优化模型的有效性和优越性。     

考虑主动管理模式的多目标分布式电源规划

在考虑主动管理模式条件下,建立了多目标双层分布式电源规划模型.其中,上层规划以分布式电源年投资运行成本和网损最小为目标,下层规划以分布式电源出力切除量最小为目标,考虑风电光伏等间歇式能源出力的随机性及负荷的不确定性,利用基于拉丁超立方抽样的蒙特卡洛模拟方法对风速、光照强度和负荷进行抽样,利用非支配排序遗传算法对上层规划模型进行求解,采用原对偶内点法对下层规划模型进行求解,以得到问题的Pareto最优解集,从而避免了传统加权求解方法中权重确定的主观性.同时,通过对33节点配电网算例的仿真和分析,验证了所建模型的合理性和算法的有效性.     

考虑风电场安全系数的动态经济调度

随着风电场的大规模并网,系统很难实时消纳全部风能,需弃能或调节风能上网量﹒本文在风电出力概率模型上,引入模糊隶属函数量化安全系数;同时,综合系统备用容量约束来确定风能上网量和常规机组出力,为调度人员权衡系统燃料成本、环保性和运行安全性提供了理论依据;并利用NSGA-2算法求解模型,通过设置调度人员的不同态度场景,分析了不同场景下安全系统对经济调度的影响.     

含风电的综合能源系统源-荷滚动优化调度模型

为了有效解决综合能源系统对强间歇性风电消纳能力较弱的问题,提出含风电的综合能源系统源-荷协同滚动优化调度方法;应用场景树分析法对综合能源系统中负荷需求响应与风电消纳等源-荷多不确定性进行定量分析;以综合能源系统运行成本最低为优化目标,构建含风电的综合能源系统源-荷协同优化调度模型,并采用滚动优化方法对模型进行求解。仿真结果表明,所提出的方法可有效提高综合能源系统风电消纳率,减少负荷峰谷差,改善系统的经济性。     

计及需求响应的随机综合能源系统优化配置

为兼顾综合能源系统的经济与环境效益,提出了含产电放热储能的双目标综合能源系统优化配置模型.首先考虑在不同置信水平下风力发电预测误差,其次基于用户侧的电荷分类以及用户对室内温度感知敏感度分析电/热需求响应,最终以经济和环境成本最小为目标,构建含不确定与电/热需求响应的综合能源系统的双目标优化模型.算例结果表明:风电预测误...     

含风电并网系统鲁棒区间优化调度

随着风电渗透率的不断增大,风电功率的不确定性对电力系统的安全稳定运行带来了极大的挑战。为应对风电功率的不确定性,增强电力系统的大规模风电消纳能力,建立了含风电并网系统鲁棒区间优化调度模型。求解该模型得到风电场的最大允许输出功率区间及常规机组的最优经济调度计划。通过引入风电场最大允许输出功率区间作为控制目标,可有效降低弃风量、减少常规机组输出功率调节频次。在IEEE-RTS系统中进行仿真,仿真结果表明该模型所得系统调度策略的鲁棒性及安全性最优。最后以省级电网实际数据进行实例分析,验证了所提模型及方法的有效性。     

考虑储能装置容量安全差值的日前优化调度

为应对新能源出力的不确定性,提高储能装置在电力系统中应用的灵活性尤为重要.根据实际生产活动,提出了一种储能装置的初始时刻和最终时刻容量设置安全差值的优化方式.在此基础上构建火电、风电、光伏、抽水蓄能机组和蓄电池共同参与的日前优化调度模型.该模型以发电侧成本最低为目标,将水库和蓄电池的初始时刻和最终时刻容量设置一定的安全...     

含分布式储能的主动配电网鲁棒优化经济调度方法

为克服风电输出的不确定性,基于鲁棒优化中的worst-best理论,提出一种主动配电网的鲁棒优化经济调度模型.该模型采用拉丁超立方采样方法生成风电场景集表征风电预测的不确定性.在建模过程中,引入分布式储能的等效运维成本,同时以微型燃气轮机、分布式储能和主动配电网购电/售电调度成本最低为目标函数,采用基于随机变异的粒子群优化算法对模型进行求解,可得到极端场景下运行成本最小的调度方案.仿真结果验证了该模型及求解算法的有效性,得到的调度方案能在风电预测误差范围内满足系统所有约束条件,并给出经济性最优的调度方案.与确定性经济调度方案进行对比可知,本文所提出的调度方案具有更强的鲁棒性.     

基于生成对抗网络的配电网与多微网随机调度

随着可再生能源机组以多微网的形式接入配电网,其出力的不确定性会给配电网与多微网调度带来挑战。因此,如何对配电网与多微网中可再生能源的特性进行分析,准确把握可再生能源的出力特性,建立考虑可再生能源出力特性的配电网与多微网调度模型,成为目前亟待研究和解决的问题。本文提出了一种基于Wasserstein生成对抗网络的配电网与多微网日前随机调度方法。首先针对风电以及光伏日前预测的不确定性,采用基于Wasserstein生成对抗网络的数据驱动算法,对风电和光伏出力预测误差进行场景生成;对于生成的风光出力场景,基于K-mediods场景削减法得到风光典型场景;在配电网与多微网调度目标函数中综合考虑调度的经济性指标以及韧性指标,基于场景法模拟可再生能源出力的不确定性,建立配电网与多微网日前随机调度模型并求解。仿真结果表明,所提的配电网与多微网随机调度模型在可再生能源出力场景生成方面,相比于传统假定概率分布的生成方法,其生成的场景更接近实际场景。     

基于粒子群算法的微电网动态经济调度

微电网的动态经济调度不仅要考虑一个调度周期内经济费用最低,还需考虑多时段设备运行之间的协调配合,使其更加符合系统的实际运行要求.建立了含有风力发电机、光伏阵列、柴油机及燃料电池等多种分布式电源且能够实现热电联产的微电网系统,研究了当微电网系统处于并网运行状态时,以微电网的运行费用和污染物处理费用的综合效益最大(总费用最低)作为目标函数,并计及可再生能源波动、负荷预测误差以及机组故障停运等不确定性因素影响的动态经济调度模型,模型采用改进的粒子群算法进行求解.通过算例讨论了微电网并网运行情况下不同的控制策略、优化目标及可靠性指标对动态经济调度的影响,为结合可再生能源的微电网动态经济调度以及提升微电网并网运行的可靠性研究提供了一种参考.     

基于改进动态惯性权重粒子群算法的冷热电联供型微网运行优化

通过多种能源优势互补的冷热电联供型微网,能够促进可再生能源的使用,实现资源的阶梯利用。针对区域内由电、热、冷多种能源耦合形成的微网系统运行优化问题,文章基于不同季节典型日风光出力和负荷需求特性曲线,构建了含燃气轮机、余热锅炉、吸收式制冷机等机组设备,采用改进的动态惯性权重粒子群算法求解方法,综合考虑系统的燃料成本、环境治理成本、电网交互成本和运行维护成本进行优化求解。最后,通过算例分析验证本模型和方法的有效性,为冷热电联供型微网系统的规划设计提供参考和依据。