能源互联网中基于多微网校正控制的安全约束最优潮流（英文）

近年来,能源互联网因其具有双向按需传输和智能分配能源的优点受到了高度重视。基于Benders分解的求解算法,提出了在能源互联网中通过多微网实现校正控制的安全约束最优潮流模型;在此基础上,提出了利用协调多个微网和系统机组解决故障后线路过载的激励控制策略。不同于直接负荷控制,该方法能够更好地促进主网与多微网之间的双向潮流以利于故障后电网的恢复。通过IEEE118节点标准系统验证了模型与算法的可行性与有效性。     

低压微网故障区域定位算法

大量分布式电源的引入导致传统配电网故障区域定位算法在低压微网中不再适用。根据微网双向潮流结构和运行特点将其划分若干区域,将分割区域作为节点,断路器作为边,利用图论算法建立了微网的数学描述模型。在此模型基础上,通过检测故障前后功率的变化量与割集方向得到微网的故障信息矩阵,进而提出了一种微网故障区域定位的矩阵算法。算例分析证明,该算法能够有效地识别出故障发生的区域,适用于微网并网或独立运行两种模式。     

考虑多能耦合及品位差异的含储能微网可靠性评估

随着能源互联网的发展和能源交互程度的加深,多能源集成耦合系统对供能可靠性提出了更高的要求。因此,量化不同能源之间的耦合逻辑关系,研究综合可靠性评估方法是目前亟待解决的重要问题。针对传统可靠性评估方法难以合理有效地评估多能源耦合系统供能可靠性的问题,首先,以综合能源微网作为研究对象,结合能源集线器模型构建了典型微网系统的物理模型。其次,建立设备元件的状态模型并梳理微网系统可靠性的评价指标。然后,在此基础上,分析微网系统的运行机制、时序模型及存在的能源品位差异的问题,并通过故障模式影响分析法与蒙特卡洛模拟法相结合的方法,分别建立并网与电孤岛两种典型运行模式可靠性的评估模型,提出评估流程。最后,通过实际算例,评估综合能源微网年可靠性指标及典型场景典型时段内预安排停运的可靠性,进一步说明所提方法的有效性与实用性。     

分布式能源微网电压质量的控制策略研究

为了稳定分布式能源微网电压,文章改进了分布式能源微网的拓扑结构,设计了三相独立可控的双向变流器,使其成为影响微网电压稳定的唯一主要因素。根据分布式能源微网电压和功率关系,应用低压线路的下垂特性,提出基于电压环、电流环、功率环等的多反馈控制器,同时也研究了控制器参数的设定方法。与传统控制方法比较结果以及多工况下的实验结果验证了双向变流器能稳定地控制微网电压,具有良好的稳态和动态性能。理论分析和实验结果证明了多反馈控制策略有效、可行,能稳定控制微网电压。     

基于双层优化模型的能源互联网自愈及优化运行策略研究

电网和天然气网通过双向耦合可实现高可靠性运行。为解决电-气耦合的能源互联网故障自愈问题,提出了一种能源互联网自愈及优化运行方法。首先,该方法基于电-气耦合特性,充分利用天然气网对电网的能量补充,在考虑天然气网经济性和新能源出力不确定性的基础上,建立双层优化模型,实现综合能源系统的故障快速自愈及优化运行。上层模型利用基于广度优先搜索法的改进蚁群算法,优化供电恢复路径,得到系统开关状态。下层模型基于电-气耦合特性分析,以天然气网经济性为主要目标,采用条件风险价值理论(conditional value at risk, CVaR),同时考虑新能源出力不确定性带来的运行风险,构建电-气耦合的能源互联网优化重构模型。然后,对双层优化模型进行求解并进行全局优化,得到电-气互联型能量调度最优的故障恢复和优化运行方案。最后,通过IEEE33节点配电网和7节点天然气网耦合的能源互联网仿真模型,验证了所提方法的有效性。     

改进型灰色模型算法的新能源高弹性电网评估

针对现有技术中新能源电网评估不足和能源调配不合理问题,通过设计“主干网” 和“局域网”,将主干网 或者微网设计成分布式能源互联网网络架构,使分布式能源以开放对等的形式构成信息能源一体化系统.研究还实现 了分布式能源互联网双向按需传输和动态平衡使用,从而能够将不同形式的新能源有序接入、转换和应用;设计了配 电数据信息融合算法模型,提高了配电网资产运行效率;通过基于灰色GM(１,１)模型的电网高弹性分析方法,实现 了多种不同能源互联网架构的数据分析与计算.试验表明,所提方法数据融合能力强,评估误差率低.     

含多微能网的城市能源互联网优化调度

随着增量配网改革大量微能网接入系统,形成具有多微能网的城市能源互联网,给城市能源互联网调度带来了巨大的风险.针对多个微能网接入城市能源互联网造成的多方利益交互与调控运行的问题,提出一种含多微能网的城市能源互联网优化调度策略.构建了微能网与综合能源运营商交互协调机制,采用分布式建模方法,建立了各微能网和综合能源运营商的经...     

考虑可靠性约束的综合能源微网供能能力评估

针对综合能源微网涉及多种能源相互耦合、各能源负荷供应能力难以量化评估的问题,提出了综合能源微网可行供能区间及可靠供能区间评估方法。首先,以综合能源微网为研究对象,结合能源集线器模型构建了典型微网系统模型,并提出综合能源微网供能能力概念。其次,构建综合能源微网可行供能区间模型,并进一步考虑供能可靠性约束,构建综合能源微网可靠供能区间模型。再次,基于NSGA-2多目标优化算法提出综合能源微网可靠供能区间模型的求解方法及流程。最后,通过算例验证了所提模型和方法的有效性和实用性。     

能源互联网

正能源互联网是以互联网理念构建的新型信息能源融合"广域网",它以大电网为"主干网",以微网为"局域网",以开放对等的信息能源一体化架构,真正实现能源的双向按需传输和动态平衡使用,因此可以最大限度地适应新能源的接入。微网是能源互联网中的基本组成元素,通过新能源发电、微能源的采集、汇聚与分享以及微网内的储能或用电消纳形成"局域网"。大电网在传输效率     

能源互联微网需求侧气电协同优化策略

能源互联网是社会发展和能源革命的产物。为对能源进行合理规划利用,提高能源互联微网系统的经济效益,文章给出了能源互联微网的基本框架,阐述了简单优化原理,构建了一种适用于能源互联微网气电网络规划的协同优化策略模型。将所提出的策略与权重改进的粒子群算法相结合应用于我国某典型能源互联微网系统中,结果表明通过对系统设备的装机数量、实际投入机组数量、出力效率进行调度优化,可达到降低系统成本的目的,提高系统的经济性。     

融合交通网的局域能源互联网多故障修复策略

针对局域能源互联网发生多故障时的失电负荷快速恢复问题,在考虑交通网与电网信息耦合关系的基础上,提出了一种融合交通网的局域能源互联网多故障修复策略。当局域能源互联网发生多故障时,首先能源路由器将故障信息传递给各虚拟微网;然后,虚拟微网通过控制分布式电源出力,再联合交通网信息对电动汽车进行调度,以优先恢复重要负荷和失电负荷恢复价值最大化为目标制定恢复策略;在此基础上,考虑到微网恢复能力以及电动汽车电池容量限制,当局域能源互联网仍有失电负荷时,结合交通网信息以网损最小为目标优化抢修小队路径,从而实现对关键故障点的抢修,提高恢复效率;最后,以IEEE 69节点系统为例,验证所提策略的可行性。     

区域能源互联网信息物理建模及控制策略

大力发展低碳经济是解决能源危机、环境污染、温室效应等问题的有效途径之一。在分析区域分布式能源系统一般结构的基础上,提出冷热电联供下基于多智能体系统的区域能源互联网架构模型。结合元胞自动机理论,给出考虑冷热电协同控制的能源路由器设计方案。提出一种集中分散相融合的分布式协调控制策略。仿真算例验证了所提模型和控制策略的有效性。     

区域能源互联网信息物理建模及控制策略

大力发展低碳经济是解决能源危机、环境污染、温室效应等问题的有效途径之一。在分析区域分布式能源系统一般结构的基础上,提出冷热电联供下基于多智能体系统的区域能源互联网架构模型。结合元胞自动机理论,给出考虑冷热电协同控制的能源路由器设计方案。提出一种集中分散相融合的分布式协调控制策略。仿真算例验证了所提模型和控制策略的有效性。     

区域能源互联网信息物理建模及控制策略

大力发展低碳经济是解决能源危机、环境污染、温室效应等问题的有效途径之一。在分析区域分布式能源系统一般结构的基础上,提出冷热电联供下基于多智能体系统的区域能源互联网架构模型。结合元胞自动机理论,给出考虑冷热电协同控制的能源路由器设计方案。提出一种集中分散相融合的分布式协调控制策略。仿真算例验证了所提模型和控制策略的有效性。     

直流微电网分布式储能系统精确电流分配策略

在孤岛直流微电网中,需要采用储能系统（energy storage system,ESS）来维持发电和负载消耗之间的功率平衡。为了避免分布式储能单元（distributed energy storage units,DESU）的过度充放电,针对不同容量的分布式储能单元设计了基于自适应虚拟阻抗的荷电状态（state of charge, SOC）均衡策略。同时,提出了精确电流分配方法来消除不匹配线路电阻对SOC均衡的影响。通过所提方法,具有较高SOC的DESU在放电期间可向直流微电网提供更多的功率,反之亦然。此外,根据系统特征方程分析了所提方案的稳定性。最后,通过基于实时数字仿真系统（real time digital simulation,RTDS）的算例结果验证了所提控制策略的有效性。     

直流微电网潮流控制器与分布式储能协同控制策略

针对直流微电网互联变换器提出一种能根据两端直流母线电压判断自身传输功率方向与大小的智能控制策略。该策略首先将两个直流微电网之间的互联变换器作为微电网潮流控制器(MicrogridPowerFlowController,MPFC)来控制互联线路上的潮流。然后提出一种微网自适应功率下垂控制方法使MPCF与分布式储能协同控制直流母线电压。最后使用Matlab/Simulink仿真验证该控制方法能够有效提高系统的稳定性和效率,并且能够减小因不需要的功率流动所带来的功率损耗及储能的充放电次数。     

基于二层规划的用户侧能源互联网规划

针对能源系统规划中对多个供能区域的协调互济及多能流联合调度考虑不足的现状,研究基于二层规划的用户侧能源互联网规划方法。首先,梳理供能系统结构,对各能量单元建模,并分析用户侧能源互联网内的负荷特性;其次,综合考虑多种能源互联、多个供能区域协调互济及多能流联合调度,建立用户侧能源互联网的二层规划模型,上层以年费用最低为目标,各能量单元的安装容量为优化变量,下层以年运行费最低为目标,各时段能量单元的调度值为优化变量;最后,采用精英保留策略遗传算法对上层规划模型求解,下层为0-1混合整数线性规划模型,采用分支定界法求解。算例表明:所提规划建模方法具有可行性和有效性;多能流联合调度、多区域协调互济可以大幅削减年费用,还可缓解负荷与燃机热电比不匹配等问题;通过多种能源网络实现互联较通过单一电网或热网互联更经济。     

考虑路径损耗的热电联供型微网三层能量优化策略

为了降低微网对外部系统的依赖与微网自身的运行成本,针对热电联供型微网群,提出了一种三层能量优化策略。该策略不仅构建了以各微网运行成本最小为目标的下层优化运行模型、各主体间交互成本最小为目标的上层优化运行模型,还新构建了以能量传输路径损耗最小为目标的中间层优化运行模型。该中间层模型通过易货交易和买卖交易的方式提高微网间能量互济能力,并基于Floyd-Warshall算法为微网间能量交易搜索最优传输路径。算例结果显示,该三层优化策略具有良好的适用性,相比其他优化策略,能量传输过程损耗更低、微网间能量互济能力更强,各微网运行成本更小。     

基于电压下垂法的独立直流微网混合储能系统控制策略改进

针对独立直流微网中混合储能单元使用寿命问题,基于电压下垂控制的混合储能单元控制策略,提出了混合储能系统控制策略的改进措施。首先采用基于超级电容荷电状态的稳态功率修正策略,使超级电容在工作一段时间后荷电状态能够恢复至初始额定值,避免超级电容过充或者过放。其次,针对电池使用寿命问题,提出基于混合储能荷电状态的能量管理策略,以达到延长电池使用寿命的目的。最后通过Matlab/Simulink仿真分析,证明该方法在光伏输出功率改变条件下可有效延长电池与超级电容使用寿命。     

Optimal Control of Active Power of Two Micro-grids Interconnected with Two AC Tie-Lines

Active power balance and frequency control are important tasks in the daily management of a power system. With the integration of several microgrids in the modern power system, the balancing of sources of energy has become a major concern for electrical power engineers and researchers worldwide. New power systems require more flexibility in optimization and control design to ensure their ability to maintain the balance between generation and load of the system. The present paper discusses an optimal control design for minimization of the power flow in tie-lines and frequency deviations in the microgrid, which will lead to power balance between the generation and load demand of the system. The system being studied consists of two microgrids, each made up of a wind farm, conventional power system (large hydro or thermal plant), photovoltaic system, battery energy storage system and the system load. Optimal control theory is applied to control the power flow between two microgrids. The Matlab environment is used for simulations.