基于改进帝国竞争算法的微网动态经济调度

微网并网模式下,针对微网中光伏、风电及负荷等不确定因素的影响,在满足系统各个约束条件下,建立了基于机会约束规划的微网动态经济调度模型。模型以微网总的运行成本最小为目标,综合考虑了可控机组燃料成本、 CO2排放治理成本、机组维护成本,低压配电网有功购买成本和旋转备用购买成本等。采用概率约束形式刻画了微网系统运行的可靠性,并考虑了可控机组的出力约束及爬坡约束。针对帝国竞争算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,通过引入混沌原理和随机模拟技术,提出改进帝国竞争算法求解所建数学模型。最后,以一个微网系统为例,分析不同可靠性水平对系统经济性和调度结果的影响,同时比较了所提算法和常规算法收敛特性,验证了所提算法的有效性。     

基于改进GA-PSO算法的孤立微网日前经济调度

针对孤立微网中电源、负荷类型较多,日前调度复杂且较难收敛于全局最优解的问题,采用粒子群遗传混合算法(GA-PSO)求解这一混合整数非线性(MINL)问题。首先建立了孤立微网内微型燃气轮机、蓄电池和各种负荷的调度模型及日前调度的目标函数。对蓄电池放电深度模型进行了改进,以更合理地描述其充放电成本;按补偿合同对负荷直接调度;在保证可靠性的前提下,考虑微网运行成本,以微网运行收益最大为目标建立了目标函数。其次提出了新的粒子群遗传混合算法,最后采用该算法针对一个微网算例进行仿真验证,结果表明该算法能有效解决混合整数非线性规划问题。该方法对多时段、多种单元混合的微网优化调度,能够快速收敛。     

基于频谱分析的微网混合储能容量优化配置

为含多种分布式电源的微网系统配置适当容量的储能,可有效提高微网供电的可靠性和灵活性。针对风光互补独立微网系统,考虑储能设备的运行特性对其循环使用寿命的影响,对微网储能容量优化配置进行了研究。在对微网净负荷功率进行频谱分析的基础上,提出了协调蓄电池与超级电容器运行的微网系统功率分配策略。通过分析储能系统的成本结构,建立了以储能系统年综合最小成本为目标函数,同时考虑储能充放电功率、剩余电量等约束条件的微网混合储能容量优化模型。实例验证了所提方法的技术合理性和经济实用性,为微网储能规划设计提供了理论依据和技术支持。     

基于改进粒子群算法的微网优化运行

微网作为分布式电源并网的一种有效途径,其优化运行成为研究的重要课题之一。在多方利益的权衡下,考虑了经济成本、环境成本、网损和节点电压偏差等多个运行指标对微网的优化运行进行建模;引入精英反向学习策略和最劣粒子排斥法对粒子群算法(particleswarmoptimization,PSO)进行改进,并将其用来解决多目标多约束的微网优化运行问题,在搜索过程中对当前最优粒子进行混沌扰动,以加强局部探索能力,提高粒子跳出局部最优解的能力。在相同的条件下,分别用改进前后的算法求解所建立的微网优化运行模型,优化结果验证了改进后算法的优越性。     

计及分布式储能的微电网群经济调度

为提高微电网群调度效率、减少微电网运行成本,首先构建了计及分布式储能的微电网群优化调度模型。该模型以包含风、光、储的3个子微网和网侧储能所构成的交流微电网作为调度对象。在满足功率平衡等约束条件下,对负荷侧储能充放电次数和单位时间内充放电功率进行限制;在考虑主网分时电价、系统发电成本,网侧储能放电成本条件下,采用遗传算法进行求解,得到计及分布式储能的微电网群经济调度方案,最终得到优化后的经济成本。算例计算结果表明,该运行调度模型可有效提高微电网群经济效益,从而验证了该模型的有效性。     

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。     

基于混沌灰狼算法的交直流混合微网经济调度

并网情况下交直流混合微电网的经济稳定运行是微电网建设和运营的基本要求。文中从经济调度的角度出发,建立了考虑微电网设备的维护成本、蓄电池储能损耗成本、AC/DC换流成本、并网售购电费用的联合优化经济模型。针对传统灰狼算法(GWO)在全局搜寻能力上的不足,引入混沌序列Logistic映射对灰狼算法初始化进行改进,丰富灰狼种群的多样性,使初始种群更加均匀的分布在求解区间内。为验证混沌灰狼算法(CGWO)算法的性能,基于实际算例进行仿真分析,验证所提模型与算法的正确性与有效性,在相同算例下将CGWO的优化结果分别与GWO、粒子群算法(PSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比分析,结果表明CGWO性能优于其它三种算法,能有效的进行经济调度并保证具有良好的全局搜寻特性和收敛速度。     

基于改进量子粒子群算法的微能源网优化运行

通过对冷热电联供（CCHP）结构分析,综合考虑微能源网的运行成本与一次能源转换成本,建立包含电气、烟气、空气和热水母线的光气储互补发电模型,分析了不同场景下微能源网的冷热电负荷的优化调度结果。通过对量子粒子群算法（QPSO）加以混沌搜索、邻域变异和变权重更新种群最优位置中心等操作,有效避免了粒子过早陷入局部最优,提高了种群质量。算例分析结果表明,该算法能有效求解CCHP模型,在保证微能源网可靠运行的同时,能有效地降低成本,提高可再生能源利用率,实现微能源网的经济调度。     

基于模糊粒子群算法的微网经济运行优化

基于含多种微源及储能的热电联产微网系统,提出了考虑储能系统模糊充放电策略的微电网调度方案,建立了将综合发电成本和环境成本考虑在内的微网经济运行数学模型。针对实际微网模型,基于模糊粒子群算法对该微网并网经济运行问题进行了寻优计算。结果表明,提出的基于模糊粒子群算法的并网调度经济运行策略以及储能充放电模糊控制策略,可有效应用于微网并网时的经济运行特性研究,具有有效性。     

基于改进微分进化算法的微电网动态经济优化调度

针对微电网静态经济调度忽略了各时段之间内在联系的不足,考虑风电机组、光伏电池以及钠硫电池等不确定性因素对经济调度的影响,以微电源出力和微电网运行成本最小为目标函数,建立了微电网动态经济调度模型。采用VC++编制了利用改进微分进化算法的微电网动态经济调度程序,通过改变动态交叉因子,提高了算法的收敛速度和防止陷入局部最优的能力。根据微电网算例结构的特点,分别针对微电网孤网/并网运行情况,制定了微电源的出力原则和运行控制策略。计算结果表明,采用动态优化理论的微电网经济调度较静态调度在成本节约上更具优势,也使得钠硫电池的充放电更具有全局性和实际意义。     

考虑储能电站服务的冷热电多微网系统优化经济调度

提出一种考虑储能电站服务的冷热电多微网系统日前优化调度方法。首先提出在多微网系统建立公共储能电站,并给出用户侧储能电站服务模式;然后将储能电站服务应用到冷热电联供型多微网系统优化调度,通过协调微网与储能电站间的交互功率,实现微网内冷热电负荷功率平衡和运行经济成本最优;最后以典型场景为例,对冷热电联供型多微网系统在3种运行方式下进行经济优化调度分析。结果表明,所提冷热电多微网系统优化调度方法可以充分发挥公用储能电站的充放电灵活性,实现微网多余电能的时域转移和可再生能源发电的100%消纳,并降低多微网系统的运行成本。     

基于ISSA的光储微网混合储能容量优化配置

近年来,新能源的大力发展促使分布式能源结合本地负荷的微网结构应运而生,针对光储微网混合储能容量优化配置的问题,提出一种改进的麻雀搜索算法（ISSA）对以经济性为目标建立的储能容量配置模型进行求解。首先,利用分时电价策略优化混合储能系统充放电功率,建立以储能系统年综合成本最小为目标的容量优化配置模型;其次,针对传统麻雀搜索算法求解精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,采用精英反向学习初始化种群,并结合粒子群算法改进麻雀位置更新公式,同时引入莱维飞行策略扩大算法搜索范围。最后,通过算例分析验证了所提策略的合理性和有效性。     

孤立微网的多目标能量管理

针对孤立微网系统的能量管理问题,利用蓄电池和超级电容的互补特性,以经济性和环保性为优化目标,提出了一种采用混合储能系统的微网多目标能量管理方法。求解方法分为2步,首先,综合考虑当前和未来可再生能源发电期望和负荷需求、不同调度时段、储能装置的实时荷电状态等因素,采用模糊控制对混合储能系统进行管理。其次,在计及多种约束条件下,利用改进的粒子群优化算法对微电源出力进行经济环保优化调度,得到微网系统的最终运行方式。该方法不仅能实现孤立微网经济、环保、可靠运行,还可延长蓄电池使用寿命,提高储能系统经济性,通过多组实验对比,验证了模型的有效性和可行性。     

基于分时电价机制的并网型微网多目标动态优化调度

针对并网条件下的微网优化调度问题,提出一种基于分时电价机制下的储能单元固定调度策略与可控微源动态优化调度相结合的微网运行调度方法。考虑系统功率平衡、失荷率及各种微源出力特性等主要约束,将储能蓄电池充放电折旧成本和与电网能量交换成本-收益计入运行经济成本,微网及电网侧发电污染物排放计入环境成本,建立了并网型微网多目标动态优化调度模型。并采用基于Tent映射混沌种群初始化方法和NDX交叉算子产生子代的多目标遗传算法NSGA-II优化系统内部可控微源出力。最后以风/光/柴/燃/储并网型微网系统进行算例仿真,验证所提模型合理性和求解方法的有效性。     

基于改进粒子群算法的微电网多时段经济调度

分布式微电源与储能装置的广泛接入使微电网联网系统的能量交换形式更为复杂。研究微电网系统中各个时段的分布式电源和储能装置的协调优化调度,将大大降低微电网运行成本,提高系统电网经济调度能力。论文考虑负荷需求、微电源维护成本、购电、售电价格和网络损耗等微电网运行约束条件,建立了微电网经济调度目标函数模型,分别研究了微电网处在孤网和并网下多时段经济调度。运用了动态规划算法来协调微电网各时段的经济调度,即将各时段储能的最大容量离散成若干个小区间分别作为储能的上下限,同时提出在各时段的每个区间容量采用改进粒子群算法对微电源出力进行优化,最终求出各时段储能的最优状态及其它微电源的最优出力。通过算例验证了所提微电网多时段经济调度方法对各个时段的微电源及储能装置协调优化调度和微网运行经济成本,取得很好的效果。     

动力电池梯次利用的光储电站日前调度优化

提出基于动力电池梯次利用的光储电站日前调度优化模型,通过回收状态不同的退役动力电池构建复合储能系统,结合可再生能源和负荷的预测值,进行调度优化。模型以总运行成本最低为目标函数,约束包括功率平衡、电池荷电状态、设备容量和充放电次数等。求解采用改进的粒子群算法,在最优解邻域内进行再搜索,既保证算法的收敛速度又避免陷入局部最优。通过算例仿真,对模型和算法进行验证:整个协调周期内4组电池的充放电转换次数仅5次,最大限度的降低了电池损耗并延长电池寿命,证明所建模型和算法的可行性和有效性。     

考虑共享储能的冷热电联供型微网低碳经济调度

为促进微网中新能源的消纳与低碳运行,提出考虑共享储能的冷热电联供型微网低碳经济调度方法。将共享储能的概念及其运营模式应用到冷热电联供微网中,进一步引入奖惩阶梯型碳交易机制,建立了以系统运行成本和碳交易成本最低为优化目标的微网低碳经济调度模型。利用共享储能电站的运行特性提高微网运行的灵活性,通过协调微网与共享储能电站的交互功率及各能源设备出力,实现了降低运行成本与碳排放量的双重目标。为了提高模型求解效率,运用分段线性插值与Big-M方法将原模型转化为混合整数线性规划问题。通过典型日3种场景的算例测试结果,验证了所提方法可以提升新能源消纳率,促成微网过剩电功率的时域调配,同时提升微网运行的经济性与环保性。     

基于混沌遗传和模糊决策算法的多目标负荷经济调度

提出一种可同时得到电力系统最优机组组合和多目标负荷分配结果的混沌遗传和模糊决策算法.结合改进优先顺序法、启发式遗传算法、混沌优化和模糊决策的优点,按改进的优先顺序法确定各时段运行的机组序列,用启发式遗传算法确定机组组合状态,并对交叉率和变异率进行模糊决策.在负荷分配中,考虑单一经济目标和多目标优化2种决策模型,用遗传算法进行并行搜索,同时在最优点附近利用混沌优化的遍历性进行局部寻优,避免遗传算法陷入局部最优,有效提高了收敛速度.将所提算法分别应用于10机和30机系统中,结果表明,该算法较好地处理了电力系统负荷经济调度的各种约束条件,减少了不可行解,加快了收敛速度.     

计及储能运行特性的独立型交直流混合微网优化调度

针对独立型交直流混合微网提出了计及储能运行特性的优化调度模型。由于储能损耗与荷电状态(SOC)之间呈现非线性关系,为准确计算储能损耗成本并简化优化模型的求解,首先提出利用一次函数近似表示储能的非线性损耗特性。储能的始末SOC会影响其充放电能力,考虑将初始SOC作为优化变量以搜寻最优值,提高微网运行的经济效益。然后,算例分析表明所提储能损耗模型的准确性较高,优化问题转化为二次规划后求解速度快。优化初始SOC能够最大化发挥储能转移电量的能力,减少独立微网的弃风、弃光及切负荷现象。最后,分析结果验证了优化调度模型的合理性和有效性。     

基于二层规划模型的交直流混合微网源荷储协调分区优化经济调度

交直流混合微网作为一种具有前景的微网形式,其优化运行是微网领域内的重要研究课题。该文综合计及交直流混合微网经济性和环保性;并考虑负荷平移构建优化运行模型。将负荷平移策略和储能充放电策略综合考虑为负荷转移手段,以荷储协调负荷转移策略为上层决策变量,并计及负荷平移中用户用电效益损耗以负荷协调转移效益最大估计为上层目标;以交直流混合微网优化运行策略为下层决策变量并考虑交流区和直流区优化运行成本最小为下层目标,建立源荷储协调二层规划模型。应用混沌粒子群算法结合Yalmip优化软件对其进行求解。最后通过算例验证该方法可以提高并协调微网收益和用户效益,并更适用于交直流混合微网实际运行。