基于改进粒子群算法的微能源网优化运行研究

针对微能源网运行资源配置不合理的问题,以微能源网日运行成本最低为目标,建立优化运行模型,提出基于线性递减权重和压缩因子的改进粒子群算法,并用该算法对某地区的微能源网系统进行分析,结果表明该改进粒子群算法提高了算法的收敛速度和收敛能力,能有效降低微能源网运行成本,提高能源综合利用率。     

基于空间距离的双种群粒子动态优化微网配置

为了降低含多微源多能互补微网的运行成本,解决在传统算法下微网系统优化速度慢、耗能大,稳定性差的问题,提出一种基于空间距离的双种群粒子动态优化微网方法。首先从系统运行经济性、稳定性和环保角度建立微网综合能源模型,结合基于空间距离的多种群权重下降改进粒子易陷入局部最优的情况且加快收敛速度,采用双种群动态粒子群算法进行优化。算例结果表明:该方法在优化结果中经济性及优化效率综合最优,为用户电力增容提供一种经济、安全、高效的控制策略,具有良好实用性。     

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。     

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。     

含多微网接入配电网的联合调度及其运行优化

构建了多微网与电网联合调度优化模式,并针对微网集中控制模式的特点建立双层优化模型。上层目标函数考虑微网的动态出力范围、配电网网损和负荷波动方差,运用PSO算法求解上层优化模型。计及微网运行的不确定性随机变量的影响,采用机会约束规划对微网中各微电源运行出力进行第二层优化,并采用基于蒙特卡洛模拟的粒子群算法求解下层模型。在改进的IEEE 30节点算例系统中仿真计算,得到配电网对各微网的日前调度计划和各微网中微电源的能量管控计划。计算结果证明多个微网与电网联合调度优化,可降低可再生能源出力波动对主网的影响,并兼顾微网运行经济性、可靠性。     

基于改进小生境PSO算法的综合能源系统调度

以减少综合能源系统运行成本、提高可再生能源利用率为目的,在调度目标中考虑可再生能源消纳程度,构建了满足电热冷负荷的综合能源系统模型。针对传统粒子群优化算法PSO(particle swarm optimization)易陷入局部最优的问题,将小生境技术与粒子群算法结合并提出一种非线性递减惯性权重策略,利用改进的小生境粒子群优化算法对构建的综合能源系统模型求解,结果表明改进后的算法具有更好的寻优能力,所提模型在兼顾经济性的同时提高了系统对可再生能源的消纳能力。     

基于Multi-agent改进粒子群优化算法的分时电价机制下多微网系统联合优化调度

随着分布式能源与微网技术的发展,大量分布式电源或微网并入主电网,对电网运行带来一定影响。针对多个微网接入主电网的情况,在计及分时电价机制的基础上,从微网整合角度考虑各微网间的互补性。结合微网中储能装置对电网削峰填谷的作用,提出一种基于分时电价机制下多微网系统联合优化调度方法。考虑不同时刻电价差异,分别制定峰、平、谷不同时刻调度策略,建立以整个多微网系统的运行成本和环境治理成本最小为目标的数学优化模型,并采用基于multi-agent改进粒子群优化算法对模型求解。通过算例分析,比较了各微网单独运行和多微网联合调度两种策略下的多微网系统成本,验证了所提方法的有效性。     

基于乌鸦搜索算法的孤岛微网多目标优化调度

为促进孤岛微网中可再生能源的消纳,减小负荷峰谷差。文中在孤岛微网中引入价格型需求响应,以微网运行成本最低和柴油发电机出力最少为目标,综合考虑功率平衡、抽水蓄能机组启停与工况转换等约束条件,构建了含风电、抽水蓄能和柴油发电机的孤岛微网多目标优化调度模型,并采用乌鸦搜索算法进行求解。仿真结果表明:在孤岛微网中引入价格型需求响应能有效削减负荷峰谷差,经济效益显著。与粒子群优化算法相比,乌鸦搜素算法在收敛速度和全局寻优的能力上具有明显优势。     

基于MPSO算法含电动汽车的微网优化调度

在保证微网系统安全稳定运行的前提下,考虑风光储等分布式电源及电动汽车等随机负荷并网,以微网最低综合运行成本为目标,建立了含电动汽车的多能互补微网优化模型。提出了一种改进粒子群算法（MPSO）,通过仿真分析证明了该方法在包含电动汽车等随机负荷的多能互补微网中,能够快速收敛得到最优运行方案,显著降低了微网运行的成本,具有较好的实际应用意义。     

基于改进粒子群算法的火电机组经济优化调度

为了提高火电机组运行的经济性,以火电机组运行成本最小为目标函数,综合考虑火电机组运行过程中的 各项约束,利用收缩因子对粒子群算法进行改进,建立基于改进粒子群算法的火电机组经济优化调度模型,并采用 IEEE30节点系统进行算例分析,结果表明采用IPSO算法优化的火电机组最小运行成本为24.13万元,IPSO算法在 迭代次数和收敛精度上均优于PSO算法,验证了模型的正确性和实用性.     

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。     

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。     

基于改进多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网运行优化

针对冷热电联供型微电网运行调度的优化问题,为实现节能减排的目标,以微电网运行费用和环境污染成本为优化目标,建立了包含风机、微型燃气轮机、余热锅炉、溴化锂吸收式制冷机等微源的微电网优化模型。模型的优化求解使用改进的多目标灰狼优化算法,得到多目标问题的Pareto最优解集,并针对微电网优化问题约束条件较多,算法前期探索能力不足的问题,对算法进行改进。仿真结果表明,改进算法的求解速度和全局搜索性能优于原始算法,文中方法可以为冷热电联供型微电网优化调度提供建议,实现根据用户需求的微电网灵活调动,达到减少运行费用和污染气体排放的效果。     

基于反向变异麻雀搜索算法的微电网优化调度

针对麻雀搜索算法寻优过程中可能陷入局部最优,导致收敛速度下降的不足,提出一种反向变异麻雀搜索算法（TSSA）,利用反向学习策略对优势个体的选择和自适应t分布变异的扰动特性,改进算法的搜索能力。以综合运行成本最低为目标建立了微电网优化调度模型,利用反向变异麻雀搜索算法进行优化求解与分析。对比仿真实验结果表明此改进算法可行有效,且具有更好的全局搜索能力,在收敛速度、寻优精度和稳定性上优于多种算法,能为微电网调度提供合理建议,使微电网获得更佳的综合效益。     

基于改进ELM的风/光/柴/储独立微网分布式电源多目标容量优化配置

针对风/光/柴/储独立混合微电网中分布式电源容量配置问题,以系统供电可靠性作为约束条件,构建考虑微电网经济性、环保性和能源利用效率的多目标优化模型。引入熵理论确定多目标函数各项指标的权重系数,有效地摆脱权重取值的主观性。采用自适应迭代步长、自适应变异策略和搜索空间缩减等措施来改善仿电磁学算法(Electromagnetism-like mechanism,ELM)的收敛性。基于改进的循环充放(ICC)控制策略,用改进的仿电磁学算法求解配置模型。以广西涠洲岛为背景进行算例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明改进的ELM算法能有效地解决微电网规划这类多约束、计算量大的组合优化问题,并且在全局最优搜索能力和寻优速度方面具有明显优势。     

基于灰熵关联择优的含不确定性预算调节策略的微电网鲁棒调度

以运行成本、环境成本和可再生能源波动最小为目标,建立了以灰熵关联度为最优解评价标准的微电网调度模型。针对风光发电的不确定性,构造以预测值为中心的不确定性集,引入鲁棒优化理论改进调度模型。针对储能系统在调度过程中可能过早到达其限值的问题,提出了一种通过储能运行状态来估计风光发电不确定性预算的策略。采用改进微分进化算法对算例进行求解,该算法结合云模型增强其局部搜索能力,依据混沌算法提升其全局搜索能力。仿真结果验证了模型和算法的可行性,从Pareto前沿的变化与最优解集的特征值两方面分析了鲁棒调度模型的优越性;讨论了在不同场景下不确定性预算值对微电网调度的影响,并验证了不确定性预算调节策略能更有效地防止储能系统到达储能上下限,从而进一步提高微电网调度的鲁棒性。     

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。     

含微电网的配电网优化调度

提出一种含微电网的配电网优化调度方法。首先根据多时间尺度微电网不平衡能量预测评估出未来调度周期微电网对外的最大输出功率和最大输入功率两个评估指标;然后以最大输出功率和最大输入功率为微电网与配电网交互功率约束条件的上、下限值,建立以运行成本最小为目标的配电网经济优化有功调度模型,并提出了求解该模型的最小费用最大流计算方法;最后在经济优化有功调度的基础上进行配电网无功优化。仿真算例表明,与基于微电网单一日前调度计划曲线的主动配电网优化调度方法相比,该模型与方法能够充分考虑微电网对外呈现的功率允许调节裕度,从而更有效地减少系统运行成本,降低网损,提高电压合格率。