考虑电/热/气耦合需求响应的多能微网多种储能容量综合优化配置

在多能微网中配置多种储能设备有利于平滑可再生能源波动性,提升供能可靠性和用能经济性。以含风光发电和电/热/气负荷的多能微网为研究对象,研究考虑电/热/气耦合需求响应的微能源网多种储能系统优化配置方法。首先,基于人体对温度的模糊度以及电负荷和气负荷的可转移特性建立耦合需求响应模型。在此基础上,以经济成本和碳排放量最小为目标,建立了基于耦合需求响应的多种储能容量综合规划的多目标优化模型。然后,采用自适应动态权重因子以适应规划场景的灵活多变。最后,通过算例比较了应用耦合需求响应以及配置储能系统前后多能微网的经济性以及碳排放量,从而验证了所提方法的有效性。     

多能互补系统全寿命周期优化配置方法

针对含风力发电、光伏发电和储能系统的多能互补系统的优化配置问题,提出一种考虑系统与配电网交互和需求侧响应成本的多能互补系统全寿命周期优化配置方法,构建双层优化模型：上层以总等年值成本最小为目标进行全局优化,确定多能互补系统的最优配置方案与储能出力范围;下层以系统的日运行成本和可再生能源未利用率最小为目标,建立多能互补系统的多目标日前优化调度模型。分别考虑独立型和并网型多能互补系统,以某地实际风光数据为例,验证所提优化配置策略的正确性与有效性,并量化分析多能互补系统运营方式对优化配置策略的影响。     

多能互补系统全寿命周期优化配置方法

针对含风力发电、光伏发电和储能系统的多能互补系统的优化配置问题,提出一种考虑系统与配电网交互和需求侧响应成本的多能互补系统全寿命周期优化配置方法,构建双层优化模型：上层以总等年值成本最小为目标进行全局优化,确定多能互补系统的最优配置方案与储能出力范围;下层以系统的日运行成本和可再生能源未利用率最小为目标,建立多能互补系统的多目标日前优化调度模型。分别考虑独立型和并网型多能互补系统,以某地实际风光数据为例,验证所提优化配置策略的正确性与有效性,并量化分析多能互补系统运营方式对优化配置策略的影响。     

面向统一能源系统的氢能规划框架

统一能源系统该如何考虑新能源随机性对供能可靠性的影响,利用多能互补与季节性储能技术,提高能源利用率,确保中长时间尺度上电/热/气/油化产品的可靠供应。首先,提出氢能系统的基本结构(电制氢–储氢–氢转X)及其支撑统一能源系统的运行模式。其次,提出季节性氢储能规划框架,根据季节性氢储能的关键特征,建立其运行分析与能量调控模型;考虑统一能源系统对储能功能的不同需求,建立储能互补机制,以短时储能调节时间的上限作为季节性储能能量调节的时间分辨率,基于此提出季节性氢储能的配置方法,确保季节性氢储能配置后系统无长时能量缺失;再对季节性氢储能规划方案进行综合评估。最后,在统一能源系统背景下,验证所提氢能规划框架的有效性。     

计及功率交互约束的含电-氢混合储能的多微电网系统容量优化配置

在混合交直流多微网系统中,其经济性和运行可靠性受到容量优化配置的影响。考虑到基于电储能以及氢储能系统(电解槽/燃料电池/储氢罐)的混合储能系统所具有的优势,建立了电-氢混合储能型多微网系统框架。其次,针对电-氢混合储能型多微网系统,提出了考虑系统的实时能量供需状态和储能状态的多微网运行控制策略。在容量优化配置模型中引入功率交互约束模型,并在配置过程中嵌入所提出的运行控制策略。最后,以算例分析证明功率交互约束的必要性,并采用灰狼-正弦余弦优化算法求解配置模型。所得配置结果优于改进灰狼算法和改进粒子群算法。通过模拟全年运行情况,验证了所提优化配置方法的有效性和电-氢混合储能系统在季节性储能上的优势。     

含可再生能源的微网冷-热-电多能流协同优化与案例分析

能源互联网概念被提出且得到了飞速发展,含可再生能源和高能源利用率的冷热电联供系统的微网也受到极大的关注。建立了一个含有可再生能源以及冷、热、电多种能源形式的微网优化运行模型,以整体运营成本最小为目标函数,考虑不同能量形式之间的转化效率以及多种类型发电与储能的约束条件,实现多能流综合利用与协同优化,满足最终用户的多类型负荷需求。面向某实际园区,在算例中对实际案例进行分析。算例结果表明所建立的模型能有效优化冷热电能源分配,降低微网成本,利用多种能源形式的相互协同可明显提高可再生能源的消纳。     

考虑气储惯量互补的多能直流微网运行控制策略

多能互补直流微网对实现能源可持续发展具有重要意义。基于含风光气储等多种能源形式的典型直流微网,提出了考虑气储惯量互补的多能直流微网运行控制策略。针对微网内微型燃气轮机具有大惯量特性无法快速响应负荷变化的问题,提出一种微燃机与储能电池惯量互补的控制方法,利用储能电池动态响应快速的特点弥补微燃机动态特性的不足。所提控制策略可充分利用微燃机功率调节作用,降低系统成本,提高新能源利用率,对直流微网稳定运行提供保障。最后通过仿真验证所提控制策略的正确性与有效性。     

基于深度确定性策略梯度的电-气综合能源微网优化调度研究

多能互补协同运行是综合能源系统实现运行经济效益最优的重要技术之一.针对引入间歇性可再生能源的电-气综合能源微网运行优化问题,提出了基于深度确定性策略梯度的综合能源微网运行优化方法.该方法首先通过能源枢纽的理论对电-气综合能源微网进行数学建模,并对各种能源设备进行必要约束;然后,将综合能源微网优化调度问题转换为马尔可夫决...     

基于综合需求响应的海岛式多能微网优化调度

为保障海岛式多能微网的高效运行,提出一种基于综合需求响应的海岛式多能微网优化调度模型.该模型利用多能网络的需求侧替代作用,配合激励型和价格型用户建立综合需求响应模型,结合电、氢、热多能网络的全可再生能源利用模式,建立了对外供能的开放式氢储能与热储能系统、光热发电系统、电网主动管理措施和可逆高温固态氧化物燃料电池等可控单元的数学模型,并将模型线性化处理为二阶锥优化模型,提高求解效率.通过算例验证了该模型的有效性,得出氢热混合储能不但可最大化发挥源侧的风、光、热互补特性,还可改善用户侧的综合需求响应效果,提高综合能源利用效率,使综合运行成本大幅降低.     

用于提升电–气两网调节能力的微网集群协调运行模型

针对单一多能源微网受能源类型、自身容量制约,难以充分实现多种能源高效利用和协调控制的问题,该文基于多能源微网能量交互策略建立可提升电-气两网调节能力的微网集群优化运行模型。首先建立以电热冷、电气氢、电热气氢、电热冷气氢等不同能源类型运行时多能源微网能量供给、转换特性的统一模型;然后在统一模型的基础上,建立满足电-气两网调节需求的多能源微网集群系统运行优化模型;随后以多能源微网集群的总运行成本最小和能源利用效率最大为优化目标,使用改进的区域局部搜索NSGA-Ⅱ算法(NSGA-Ⅱ-RLS)对建立的微网集群优化模型进行求解;最后,基于改进的IEEE14节点系统和天然气网络6节点系统,构建可提升电–气两网运行调节能力的多能源微网集群运行仿真模型。仿真结果表明,所提多能源微网集群系统能够有效提升电-气两网调节能力,实现多能源微网集群系统的多能互补运行。     

粒子群优化算法及其在机组优化组合中应用

应用粒子群优化(PSO)算法对电力系统的机组优化组合问题进行研究,介绍了算法原理,分析了算法中各个参数的不同取值对算法搜索能力和收敛速度的影响,并以常用的测试函数进行验证,建立了相应的数学模型,并以IEEE3机6节点电力系统为实例进行研究。分析结果表明,PSO算法较之常用的遗传算法和混沌优化等算法,在算法结构、计算时间、搜索区间控制以及收敛速度等方面具有较好的特性,验证了该方法的有效性。     

基于混沌粒子群算法的多目标无功优化研究

针对传统无功优化的不足,建立了以电网有功损耗最小、节点电压偏移最小、静态电压稳定性最好和无功成本最小的多目标无功优化模型.为了将这4个目标同时进行优化,提出了基于Pareto解的混沌粒子群算法多目标无功优化方法,求出该多目标优化问题的Pareto最优解集,供决策者根据实际情况进行科学决策选择.为证明提出方法的有效性,对IEEE30节点系统进行了多目标无功优化分析,结果表明本文提出的方法能够得到良好的无功优化结果.     

电力系统电压和网损优化计算

采用非线性规划中的梯度法，进行电力系统的电压、网损优化计算。其中补偿节点 的处理，开始均作为ＰＶ节点，计算结束前转化为实际的补偿量。步长由电压的最大误 差 比梯度的最大分量来决定，使得计算速度大大加快。对于一天24 ｈ的优化，在保证电压 合 格率的前提下，减少了可调设备动作的次数，使得总体经济效益较优。所编程序通过银川供 电局较长时间的实际使用，证明原理正确，经济效益显著。     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题。提出了一种改进粒子群算法用以解决这一复杂优化问题。在改进的算法中,首先结合混沌优化思想对粒子群进行初始化,减轻了粒子初始位置的选择对算法优化性能的影响;在进化过程中引入了自探索行为,使得粒子的搜索过程更加符合实际;引入了变异机制及3种判断陷入局部最优的标准,当发现粒子群陷入局部最优时,通过变异,帮助粒子跳出局部陷阱,增加发现最优解的机会。给出了问题的求解方法,并对IEEE 6、14节点系统进行了仿真计算,实验数值对比表明了算法的可行性和有效性。     

基于混合粒子群优化算法的电力系统无功优化

应用粒子群优化算法(PSO)求解电力系统无功优化问题,提出基于混沌搜索的混合粒子群优化算法,以克服PSO容易早熟而陷入局部最优解的缺点。该算法引入了基于群体适应度方差的早熟判断机制,当算法陷入早熟时,利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特性,先对当前粒子群体中的最优粒子进行混沌寻优,然后把混沌寻优的结果随机替换群体中的一个粒子,从而提高了PSO的寻优特性。通过对IEEE 14、IEEE 30、IEEE 118等标准测试系统进行无功优化,并与遗传算法、标准PSO进行比较,表明该算法具有更高的搜索效率和更好的全局优化能力。     

Particle Swarm Optimization with velocity control

This paper presents a new Particle Swarm Optimization (PSO) technique with velocity control. In the proposed method, we lead the particles from intensification to diversification by adding a random number to the velocity of the particle depending on the distance from global best position (gbest), and thereby the particles can search widely in the search space. Copyright © 2009 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于短期预测信息和长期值函数近似的大规模电动汽车实时随机优化调度算法

针对大规模电动汽车(Electric Vehicle, EV)和可再生能源接入背景下主动配电网的实时随机调度问题,提出了一种结合短期预测信息和长期值函数近似的双层实时调度模型。为应对大量EV接入后的维数灾问题,首先提出双层调度框架,上层建立EV集群模型,下层根据EV特性提出功率分配算法对每辆EV制定充电计划,实现上层集群指令的完全消纳并满足各EV充电的需求。同时,为应对EV行为、实时电价及可再生能源出力不确定性的问题,实时优化时采用预测算法预测短期内未来接入的EV行为、可再生能源最大出力与实时电价,并通过值函数近似评估短期决策后系统的值函数,从而实现EV集群充电计划、可再生能源调度计划与购电计划的实时分阶段决策。仿真算例表明,所提模型可以实现大规模EV接入下主动配电网的实时随机调度,同时具备良好的鲁棒性。     

电磁装置优化设计的改进禁忌算法

通过引入细化搜索过程、提出连续变量空间离散的新技术和邻域产生的新规则、存储已搜索过的状态空间等措施 ,本文给出了一种改进禁忌算法。为验证算法的可靠性 ,给出了典型数学函数和实际工程问题的数值计算结果。     

基于免疫算法的火电厂机组优化组合

在电厂各发电机组间实行机组负荷优化分配,提高运行效率,能改善机组的经济性,降低成本。然而,由于机组优化组合问题本质上属于大规模非线性混合整数规划问题,到目前为止还没有得到一种绝对严格的优化求解方法。免疫算法模拟生物的免疫系统原理,是一种全局概率搜索算法。文章将该算法改进用于解决机组优化组合问题,并用实际算例验证其可行性。     

300 MW循环流化床锅炉运行优化

结合2台300 MW循环流化床(CFB)锅炉的实际运行状况,介绍了一系列的运行优化和逻辑优化方法:将埋刮板给煤线中间给料机由运行转为备用,减小下水冷壁的磨损;低负荷时停运辅机,降低厂用电率;掺烧一定比例的非设计煤种;优化燃油系统运行方式;空气预热器入口烟温较高时投入锅炉吹灰,保证单台空气预热器安全运行;调节燃煤粒径,控制床压等.采用这些优化措施达到了300 MW CFB锅炉更加安全、稳定、经济运行的目的.