智能电网下多时间尺度家庭能量管理优化策略

建立负荷在功率约束与需求响应约束下的激励需求响应模型以及含分布式电源、储能与电动汽车的家庭用电模型,在预测模型多时间尺度能量管理的基础上,以最小化用户自身用电费用与买电功率波动的两层目标函数实时优化调整策略。通过实时调整储电池、电动汽车的充放电,从而保证用户购电满足需求相应的要求。最后采用改进的粒子群算法对多时间尺度目标函数进行求解,并且与原始的粒子群算法进行对比,结果表明所提算法可显著降低用户的用电费用与功率波动。     

考虑DG与负荷不确定性的主动配电网重构

分布式电源(Distributed Generation,DG)以其清洁性的特点越来越多的接入配电网中,但是具有明显的不确定性,所以本文主要考虑了DG与负荷的不确定性对主动配电网重构的影响。针对DG与电力负荷的不确定性,通过信息熵与场景划分法相互结合,根据负荷曲线将负荷划分为多个场景,并且以Wasserstein概率距离指标对风力发电与光伏发电的场景进行划分。提出“无重复”的环路编码与初始种群生成策略,提高了优化效率。建立基于有功网络损耗期望值的多场景配电网重构模型,最后使用改进的烟花算法对制定场景的重构目标函数进行优化。