基于策略驱动的混合能源微电网动态调度

针对混合能源微电网动态调度优化问题,提出基于多模式调度策略和调度激励相结合的策略驱动优化调度方法,以实现储能单元与外部电网功率互补,优化电源出力。首先,综合考虑混合能源微电网基本结构,建立微电网模型,基于爬坡功率、发电单元出力、能量守恒等约束条件,提出运行成本和环境整治成本最小的目标函数;其次,在成功经验和专家知识的基础上,结合调度激励机制提出微电网调度策略驱动模型;最后,通过Matlab仿真及算法对比表明,该优化算法具有收敛速度快、局部与全局的搜索能力强等特点。     

计及储能装置平抑风光功率波动的微电网优化运行

考虑到微电网中的风力发电、光伏发电等可再生能源发电单元所具有的波动性、随机性使得微电网系统运行的能力相对较弱,提出一种计及储能装置平抑风光功率波动的微电网系统优化运行模型。模型以微电网的经济环保运行为目标函数,将储能装置平抑风光功率波动的数学模型作为约束条件,储能装置的充放电功率根据风光实时输出功率及其容量值确定。然后以确定的微电网系统为研究实例,利用改进的微分进化算法求解得到微电网内各分布式电源的最优输出功率,从而实现微电网的经济运行。最后验证所建立模型的合理性。     

抽蓄联合全可再生能源孤岛微网配置优化模型

针对全可再生能源孤岛微电网中的源荷功率平衡问题,研究基于抽水蓄能快速启停和强调节能力的风-光-抽蓄联合孤岛微电网电源与储能系统容量配置多场景鲁棒优化方法。针对海岛负荷需求特性及可再生能源、抽蓄资源分布特性,研究了适用于海岛的包含风、光、抽蓄和蓄电池组的孤岛微网拓扑结构模型;考虑海岛抽水蓄能及蓄电池电能储放特性、可再生能源出力不确定性以及岛内负荷需求不确定性,研究了微网功率协调优化方法,建立以孤岛微网成本最小为目标的容量配置鲁棒优化模型及其求解算法。以某海岛的实际负荷需求及可再生能源发电资源数据为基础的仿真结果表明,文章所提出的抽蓄联合孤岛微电网的容量优化配置方法,在实现经济性目标的同时,可以有效地提升可再生能源利用率和微网在多种场景下的运行可靠性。     

基于NCPSO的微网群优化调度策略研究

传统的粒子群优化（PSO）算法因在微网优化中不易达到全局最优而导致微网运行成本过高,该文采用小生境混沌粒子群优化（NCPSO）算法对混合微网群的运行策略进行协同优化,以实现区域微网经济性最优、环境治理成本最低、风光等可再生能源利用率高等目的。根据所提出的调度策略,建立的优化调度模型包括动态电价下的负荷模型、经济收益模型以及成本模型等,使用NCPSO算法得到多微网在一个周期内的最佳运行状态,实现微网群系统综合能源的互动调控、空间互补。通过分析微网群的功率交互动态、可控能源的发电以及储能电池的荷电状态等,验证微网群的电力负荷响应动态电价,表明了NCPSO算法优化微网群运行的优越性、有效性。     

风-光-水-火-抽蓄联合发电系统日前优化调度研究

提出考虑发电成本、污染物治理成本以及可再生能能源弃电成本的总成本计算模型,建立风电光伏水电火电联合优化调度模型,提出通过多种能源联合运行、与储能装置协调配合的调度方法减少可再生能源弃电率。通过对风光水火以及风光水火蓄联合系统在春夏秋冬4个典型日仿真计算说明抽水蓄能可有效降低新能源弃电率,降低系统运行成本,有效平抑电源功率波动,降低季节变化对系统的影响。     

基于粒子群算法的储能电站经济优化调度策略

储能电站的功率分配方案直接影响其调度成本,合理的功率分配方案是保障电站运行经济性的基础。为了合理有效地进行储能电站功率分配,文章以单位周期内调度成本最低为优化目标,搭建了考虑电池容量损失的储能电站调度成本模型,并利用粒子群优化算法(PSO)寻求储能电站调度任务的最优分配方案。在保证完成储能电站调度任务的同时,最大限度地降低调度成本。案例仿真结果表明,文章所提出的PSO优化分配方案比传统等比例功率分配方案具有明显的优越性。当储能电站在传统调度方法下寿命终止(1 597次)时,PSO优化调度方法同比节约调度成本约19.7%,且在此基础上可继续工作370次,使储能电站的运行寿命延长23.2%。     

需求侧管理参与的孤岛型微电网多目标优化调度

分析了MG中分布式电源的功率特性和需求侧响应的基本理论与相关政策,并建立了DG的数学模型和基于负荷分类的DR模型;综合考虑微源的出力成本、需求侧管理成本和环境治理费用,建立了考虑需求侧管理的多目标微电网优化调度模型,引入不同的孤岛微电网运行评价指标评价DR对微电网经济性、环保性以及可靠性的影响,并选择不同的场景分析验证。采用改进粒子群算法优化外点法对规划问题进行求解,在将约束条件纳入目标函数的同时,尽可能避免求解规划时陷入局部极值的问题。算例分析表明,通过考虑需求侧管理,可以增加可再生能源的消纳,减轻负荷高峰时段的供电压力,缓解孤岛系统供电不足的问题,并有效提高微电网的整体效益。     

计及不确定性的多类型发电机组联合调度优化模型

为了促进可再生能源并网,解决可再生能源机组在内的多类型发电机组联合优化调度问题,引入全额收购可再生能源发电,由火电机组提供备用、允许适度弃风,由火电机组提供备用以及水火机组联合提供备用的可再生能源发电三种不同方案。首先构建了涵盖风、光伏、水力机组的可再生能源机组发电处理模型;再结合设定的三种方案组建了多类型发电机组节能调度优化模型;最后,基于基础数据,得出该节能调度优化模型的发电系统总煤耗、备用煤耗、系统发电成本、启停成本、弃风量及弃水量等关键指标的优化效果,对多类型发电机组联合调度优化具有一定的指导意义。     

考虑柔性负荷的并网型微电网系统容量优化配置

基于用户行为的柔性负荷调度,构建“源-网-储-荷”相协调的含多类型柔性负荷的优化能量管理策略。建立以微电网投资成本和可再生能源利用率综合最优的多目标优化配置模型,并采用粒子群算法对模型进行求解。算例验证该方法的合理性和有效性。     

基于集合经验模态分解的微电网混合储能优化配置

为了平抑微电网联络线功率,该文采用磷酸铁锂电池与超级电容组合的方式进行微电网混合储能优化配置。首先,根据电网调度安排,将微电网净负荷分解为联络线功率与混合储能系统总功率。其次,通过集合经验模态分解将混合储能总功率分解为锂电池平抑的低频分量与超级电容平抑的高频分量,并建立混合储能的等年值成本、平抑联络线功率、能量供需平衡目标函数,采用自适应粒子群算法求解混合储能容量。根据储能的荷电状态,采用模糊控制算法对锂电池、超级电容的充放电功率进行二次修正,保证储能系统的长期运行。基于某并网型微电网进行算例分析,仿真验证该方法的经济性与有效性。