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。     

考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度

针对目前并网型微电网实现资源协同优化,提高微电网运行的经济性与环保水平,建立了考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度模型。在微电网负荷侧考虑分时电价和新能源消纳来优化负荷曲线,并采用多重指标对优化方案进行评价,在微电网发电侧考虑碳排放限额,对微电网内部分布式电源进行优化调度以实现微电网综合运行成本最低的目标。采用混沌粒子群算法（chaos particle swarm optimi-zation, CPSO）求解该优化问题,通过算例仿真分析了柔性负荷占比0%、10%、20%和不同碳排放量额度约束下的优化结果,验证了模型与算法的有效性。     

考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度

针对目前并网型微电网实现资源协同优化,提高微电网运行的经济性与环保水平,建立了考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度模型。在微电网负荷侧考虑分时电价和新能源消纳来优化负荷曲线,并采用多重指标对优化方案进行评价,在微电网发电侧考虑碳排放限额,对微电网内部分布式电源进行优化调度以实现微电网综合运行成本最低的目标。采用混沌粒子群算法（chaos particle swarm optimi-zation, CPSO）求解该优化问题,通过算例仿真分析了柔性负荷占比0%、10%、20%和不同碳排放量额度约束下的优化结果,验证了模型与算法的有效性。     

考虑源网荷储协调的主动配电网优化调度方法研究

针对源网荷储的一体化运行目标,提出一种考虑源网荷储的主动配电网协调运行调度方法.基于多时间尺度的思想,以最小化可调节量和最大程度地增加新能源消纳为目标,建立一个具有两个互补时间尺度的主动配电网日前-日内优化调度模型,将差分进化算法和帝国竞争算法相结合求解最优调度模型.仿真验证了所提出的多源协同调度方法的优越性.仿真结果表明,该方法可有效减少负荷波动和运行成本,使新能源消纳增加9.1％,具有一定的实用性.     

基于模型预测控制的微电网多时间尺度需求响应资源优化调度

为了解决微电网自身分布式能源就地消纳及参与上层电网需求响应的功率调度问题,提出一种微电网多时间尺度需求响应资源优化调度方法。建立了微电网多时间尺度需求响应调度框架,结合微电网的运行成本和需求响应补偿收益建立了日前最优经济调度模型;为了校正可再生能源和负荷的预测偏差,基于模型预测控制(MPC)方法建立了以联络线功率偏差和储能荷电状态(SOC)偏差最小为目标的日内滚动优化调度模型,通过引入可调容量比例因子考虑了微电网联络线功率的调节能力,保证微电网在消纳可再生能源的同时具备一定的可调容量;以实际微电网示范工程为例分析验证了所提方法的有效性和可行性,实验结果表明所提框架可使微电网有效地参与短时需求响应市场。     

考虑预测误差下孤岛直流微电网的经济调度策略

基于新能源发电单元的不确定性和电动汽车的灵活性,提出了一种最小化运行维护成本的孤岛直流微电网经济调度策略。建立了孤岛直流微电网的优化调度模型,该模型包含日前经济调度和日内调度两阶段。日前调度阶段以运行维护成本最小为目标调度可控单元,确定日内调度阶段可调负荷和电动汽车有序充放电功率;日内阶段考虑新能源发电的预测误差,以日内可调度单元偏离日前阶段最小为目标,引入神经网络模型,模拟日内新能源发电情况,得到日内调度结果,训练神经网络模型,日内调度根据日内新能源发电数据调度可控单元,实现孤岛直流微电网经济调度和电动汽车有序充电。通过算例,对比日后最优调度,验证了该调度策略的有效性和经济性。     

计及电动汽车充放电的微电网多目标分级经济调度

根据各调度单元的运行特性,提出一种含有负荷级、源荷级以及源网荷级的多目标分级微电网经济调度策略。首先,负荷级依据用户行驶习惯利用电动汽车的储能特性调控微电网原始负荷波动;其次,源荷级优先使用风、光出力支持微电网负荷用电,同时通过多目标粒子群优化算法,利用储能、完全可调度电动汽车最大化消纳可再生能源及最小化源荷级的综合运行成本;最后,源网荷级利用柴油机和主网联络线消纳来自源荷级剩余的微电网“净负荷”,并且将富余的风、光功率入网获得收益,使电动汽车群、微电网与主网达到经济性、高效性以及安全性的统一效果。以某具体的算例对所提策略进行仿真分析,并与电动汽车随机充电运行及不分级调度运行的情况进行对比,验证了所提策略的科学性及有效性。     

高风电渗透率下考虑需求侧管理策略的智能微电网调度方法

提出了一种高风电渗透率下考虑需求侧管理策略的智能微电网调度方法。首先,考虑经济、环境成本指标、清洁能源就地消纳量以及可中断负荷和可转移负荷策略,建立了多目标优化调度模型。然后,引入ε约束法生成Pareto前沿解集,利用归一化方法求出最优折衷解。最后,基于24节点配电系统对所提方法进行分析验证。算例结果表明:建立的多目标优化模型能够有效提升清洁能源的消纳率,提高调度方案经济性,同时有效降低发电污染排放。采用的需求侧管理策略能够有效平抑负荷波动,达到削峰填谷的目的。     

含热泵的热电联产型微电网短期最优经济运行

微电网作为一种优异的可再生能源接入方式,引起了国内外广泛关注,而如何进一步提升微电网的可再生能源消纳比例已成为热点问题。为此,文中在热电联产型微电网中引入了用于消纳过剩风电并承担部分热负荷的热泵装置,综合考虑了热泵装置的电热特性、储能装置充放电寿命损耗费用、弃风损失、热电联产机组的开机费用和燃料费用等,以调度周期内运行费用最小为目标函数建立了热电联产型微电网短期最优经济运行模型,采用混合变异算子的粒子群优化算法对模型进行求解。算例分析表明,引入热泵装置后达到了减少微电网弃风、减少储能装置反复充放电和节约燃料消耗的目的,为热电联产型微电网短期调度运行提供了参考。     

考虑柔性负荷的微电网低碳经济调度研究

为了降低微电网系统运行过程中产生的碳排放,提出了一种碳交易机制下考虑柔性负荷的微电网低碳经济调度模型。在介绍柔性负荷优化负荷曲线作用的基础上,在系统调度的目标函数中引入碳交易成本,考虑系统中各单元的约束条件,构建了包括可控发电机组、新能源发电机组以及柔性负荷的调度模型,通过仿真对比了不同场景下的调度结果,分析了柔性负荷以及碳交易机制在低碳经济调度中的作用。     

计及蓄电池使用寿命的微电网经济调度模型

由于新能源发电和负荷有不确定性,为保证微电网的安全可靠运行,蓄电池作为储能装置发挥了重要作用。为充分利用蓄电池,提高微电网的经济性,建立考虑蓄电池使用寿命的微电网经济调度模型,并应用混合整数线性规划算法进行求解。以一个包含风、光、储、微型燃气轮机、柴油发电机和燃料电池的微电网为算例,对微电网并网运行方式进行经济调度优化,计算结果验证了所提模型的有效性。     

计及负荷侧灵活性资源的微电网低碳优化调度

为提高清洁能源利用率以及促进微电网稳定低碳运行,建立一种基于负荷侧灵活性资源的微电网低碳优化调度模型。结合微电网实际运行特征,根据灵活性资源分析,进行微电网负荷侧灵活性资源建模,将低碳效益作为微电网优化运行的子目标之一,通过建立惩罚函数,最大限度地减少微电网运行全程产生的碳排放量。利用基于模拟退火的遗传算法对建立的模型进行求解,验证建立的负荷侧灵活性资源低碳优化调度模型的有效性。结果表明：有效利用微电网中的负荷侧灵活性资源能够有效平抑微电网负荷曲线的波动、提升清洁能源消纳量、增强微电网的环境效益。     

用户互动负荷模型及其微电网日前经济调度的应用

建立了可平移负荷、可削减负荷和可转移负荷3类互动负荷模型,应用于用户参与互动环境下微电网日前经济调度,并探讨了用户互动合约的相关内容。可平移负荷模型通过0-1变量和功率分布向量描述,极大地降低了模型求解规模;可削减负荷模型考虑了互动频率和持续时间;可转移负荷模型考虑了可转移时间区间;互动负荷模型均保持线性,求解不依赖于初值。算例验证结果表明:1)所提出的模型充分考虑了互动负荷的用电特点和用户要求,工程实操性强;2)可削减负荷能发挥削峰作用,可平移负荷和可转移负荷实现移峰;3)3类互动负荷相互配合,不仅能合理调整负荷曲线,还能有效消纳新能源出力,以实现系统经济运行。     

基于自然选择-杂交PSO算法的微电网并网多目标优化调度

由于微电网中的分布式电源具有较强的波动性和随机性,对微电网的并网运行产生很大影响。为充分消纳可再生能源,在综合考虑各分布式电源发电成本和环境治理费用的基础上,计及微电网并网收益、新能源发电补贴,结合分时电价机制,建立并网运行方式下的微电网多目标优化调度模型。针对现有标准粒子群算法中可能存在的局部收敛及速度慢等问题,提出基于自然选择-杂交的改进粒子群算法,应用于微电网并网的优化调度研究中,并结合实际微电网工程案例,验证所提出方法的合理性与有效性。     

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。     

计及源荷不确定性及需求响应的离网型微电网两阶段日前经济调度

离网型微电网在远洋海岛、偏远地区等有举足轻重的作用,但源荷不确定性对其稳定运行具有一定负面影响。为减轻日内调度压力,提出了一种适用于离网型微电网的两阶段日前调度模型。利用混沌相空间重构、多目标粒子群、数据驱动及线性规划等方法,通过灵活资源调控降低源荷不确定性所带来的弃风和失负荷等负面影响,可在降低调度成本的基础上,兼顾系统高效性及可靠性。第一阶段以微电网综合运行成本最低,可再生能源就地利用率最高及系统失负荷率最小为目标,建立了计及需求响应的离网型微电网多目标经济调度模型。第二阶段针对第一阶段调度后产生的弃风与失负荷,采用极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)及XGBoost构建了蓄电池消纳弃风模型和调频电源调度模型。最后通过仿真算例的对比表明,需求响应对于系统高效性的增强是以增加调度成本和降低负荷可靠性为代价的,相比之下,所提两阶段日前调度方法可在降低调度成本的基础上,同时兼顾系统高效性及可靠性,为偏远地区和海岛等地区的离网型微电网运行提供参考。     

基于改进DEC算法的风光氢系统容量配置

在“双碳”目标引领下,为了提高微电网的供电效益、运行稳定性以及新能源消纳率,提出了一种基于改进DEC算法的风光氢储微电网双层配置模型,使该系统的经济性、自供电率和新能源消纳率达到最优。在传统DEC算法基础上,引入基于邻域密度的K-means聚类算法提高聚类精度,将自动编码器替换为堆栈稀疏自动编码器（SSAE）,保留数据的边缘结构,并以SSE、SIL指标确定最佳聚类数,生成典型场景;引入电-氢混合储能模式,建立风光氢储双层优化配置模型,外层为优化配置层并采用NSGA-II求解,内层为运行优化层并采用商业求解器CPLEX进行求解。通过实际算例验证了所提方案的有效性及可行性。     

考虑源荷不确定性的风光火储系统低碳经济调度

为提高以新能源为主体的新型电力系统运行的低碳经济性和能源利用率,提出一种考虑源荷不确定性的风光火储发电系统低碳经济调度模型。将碳交易成本引入传统经济调度中,细化碳排放源;用随机机会约束处理源荷两侧不确定性;立足供给电源侧资源禀赋来改善清洁能源的波动性和消纳率。以IEEE 30节点系统进行算例分析,通过随机模拟粒子群算法对模型进行求解,结果证明所提调度模型可减少碳排放量、提升系统的经济运行、促进新能源消纳。     

基于IPSO算法的并网型综合能源系统调度方法

为了提高并网型综合能源系统调度性能,增强消纳弃风能力,提高新能源的利用率,提出基于IPSO算法的并网型综合能源系统调度方法。根据电负荷的转移与中断情况建立其数学模型,基于热网的水力特性与热力特性建立一次管网数学模型,通过MATLAB拟合建立燃气热电联供机组数学模型,利用IPSO算法求解系统调度模型。通过调度模型的求解对比测试能够证明,所提方法在获取最优解的质量与收敛速度方面性能较优,并通过电功率调度结果验证了经过所提方法调度后,运行能源成本较低,并且弃风消纳效果较好。     

基于区块链的微电网智能交易与协同调度策略研究

文章旨在研究目前微电网内分布式交易调度实施成本高,不同交易场景中清洁能源数量和出力大小受外界环境影响而引起交易需求存在差异,导致新能源无法充分消纳的问题,提出了计及碳排放权认证的微电网智能交易调度模型。首先,设计碳履约函数和多时间尺度组合共识函数,降低交易成本,减少算力消耗;其次在基于微电网公有链的弱中心化调度架构下制定调度计划,设计了含联合激励机制的演化博弈算法进行求解,提高新能源消纳能力。最终采用北京金风能源互联网园区数据进行算例分析得出了可靠度、去中心化度与微电网运行成本、运行效率间关联规律。