考虑灵活性供需匹配的孤岛微网优化调度策略

为使孤岛微网能更大程度地实现源侧发电功率与荷侧用电需求之间的匹配程度,以灵活性理论为依据,提出考虑灵活性供需匹配的优化调度模型。以最大化经济效益和最大化灵活性供需匹配程度为目标,利用多目标粒子群优化算法得到该优化问题的Pareto解集,并从中选取更符合实际需求的解。算例仿真结果表明,所提优化调度策略能有效提升系统应对可再生能源发电机组出力的波动性与随机性的能力,提高经济效益。     

基于实时电价的含储能可再生能源系统协同调度策略

间歇性可再生能源和高渗透率的储能设备使能源系统的供需平衡控制愈加复杂,为能源系统的协同调度带来了挑战。针对含储能可再生能源系统,提出了一种基于实时电价的能源系统协同调度策略。首先,建立了含风光、储能系统、火电机组及多类型用户的可再生能源系统模型。其次,提出了一种双层规划模型,将实时电价和能源调度有机集成,实现了能源系统的协同调度优化。最后,基于KKT算法与改进麻雀优化算法实现模型求解。仿真实验表明了基于实时电价的协同调度策略对于含储能可再生能源系统的协同调度优化及系统效益提高具有重要意义。     

基于深度强化学习的微电网储能调度策略研究

针对含光伏发电的微电网系统储能调度问题,文章提出了一种基于深度强化学习的微电网储能系统调度策略。为了分析不同场景组合模型对微电网储能调度策略的影响,以住宅用户微电网系统为例,构建了微电网调度问题环境模型。选取两种电价方式和3种场景进行理论分析,利用深度卷积神经网络(DCNN)提取微电网调度时间序列信息特征,以Q值强化学习机制实现微电网储能调度策略。研究结果表明,对于不同电价方式的场景,强化学习算法都能充分发挥模型的自主性,主动学习环境信息,获得最优调度策略。其中,实时电价方式下"光伏预测量+时间序列信息"的场景组合使微电网获得最大运行收益。与无干扰场景相比,在加入20%光伏发电量的随机干扰场景下,文章所建立的基于强化学习的场景组合模型使微电网获得的运行收益的偏差仅为2.5%。     

基于混合储能的风光储联合发电系统优化研究

风光储发电系统与混合储能系统的结合能够进一步提高系统的综合效率.为此,本文提出一种结合混合储能技术(锂电池和超级电容)、可再生能源综合利用技术(太阳能和风能利用)的风光储联合发电系统.针对性提出超级电容荷电状态二次反馈的混合储能控制策略.以系统年综合成本最小为优化目标,以本文新提出的结合人工鱼群算法的模拟退火算法为优化...     

基于分时电价的含风-光-气-储虚拟电厂经济调度

构建基于分时电价的含风-光-气-储虚拟电厂经济调度模型,调度模型以虚拟电厂的效益最大为目标函数,并采用罚函数法将约束条件引入到目标函数中,采用新兴启发式的布谷鸟搜索算法对模型进行求解,得到虚拟电厂各设备出力。将风电和光伏出力的不确定性表示为一个具有零均值、呈正态分布的预测误差,并分析正态分布系数对误差和虚拟电厂的影响。对比分析分时电价、储能设备等对虚拟电厂的影响,仿真结果验证所提模型及算法的有效性,为虚拟电厂的经济调度提供新的方法和途径。     

含相变储能的风/光/热电联产综合能源系统优化调度

随着电网中风电和光伏的占比不断提高,在供暖期热电联产机组调峰能力不足导致的弃风、弃光问题愈发凸显。相变储能技术对提升综合能源系统的灵活性、鲁棒性具有积极作用。为此,本工作建立了含热泵相变储能系统的风/光/燃气热电联产综合能源系统模型,模型以弃风、弃光量最少和总运行成本最低为优化目标,以系统总热电功率平衡、各能源模块出力和储能设备容量状态等为约束条件,提出了一种基于精英反向学习的双适应度粒子群优化算法,精英反向学习策略提升了算法的求解性能,双适应度算法解决了罚因子难以取值的问题,通过案例证明了改进后的优化算法具有更强的全局寻优能力和更快的计算速度。结果表明增设相变储能系统可以有效提升系统的风电、光伏利用率,系统的弃风、弃光量由不含相变储能系统时的722.1 kWh/d下降到163.4 kWh/d,降幅达77.4%;相变储能系统提升了系统内热电联产机组的运行稳定性,降低了天然气消耗量,系统运行成本从2488.5元/天降到2389.5元/天,经济效益显著。     

基于碳捕集与液态CO2储能的综合能源系统优化调度

针对综合能源系统在新能源消纳方面的不足,提出一种基于碳捕集与液态CO₂储能的综合能源系统。首先,分析了液态CO₂储能实际运行特点以及碳捕集装置综合灵活运行方式的“削峰填谷”特性;其次,建立考虑液态CO₂储能与碳捕集装置不同运行方式的综合能源系统;最后,以系统总运行成本最小为目标函数建立优化调度模型,并通过负荷率、能源利用率等评价指标衡量调度结果。算例分析表明,该优化模型可提高能源利用率,缓解系统调峰压力,实现系统运行的经济性和低碳性。     

基于李雅普诺夫优化框架的风光储独立微网实时优化调度策略

微电网是整合分布式电源、储能和负荷的重要形式,对提高能源利用效率和系统运行经济性具有重要作用。针对独立微网新能源发电功率的不确定性,文章提出了一种基于在线优化思想的风光储独立微网实时调度策略。有别于传统微电网调度结合历史数据或预测数据生成调度策略的思路,文章基于李雅普诺夫优化框架,以新能源发电随机变量的实时取值作为唯一信息源,以长期收益期望最大化为目标,逐时段求取满足系统约束的实时优化调度策略。算例分析结果表明,文章所提出的在线调度策略与基于完全信息的离线优化调度策略所获长期平均收益之差控制在很小的范围内,可以有效保障独立微网运行的经济性。     

考虑储能及碳交易成本的电热联合系统优化调度策略

为减少电力行业发电过程中碳排放对环境的污染、提升风电消纳比例,文章提出了综合考虑储能及碳交易成本的电热联合系统优化调度策略。首先,在分析系统产生弃风原因的基础上,对引入电储能提升系统灵活性进而促进风电消纳的机理进行研究;其次,分析碳交易机制对电热联合系统的影响并建立碳交易成本模型;然后,构建以总成本最低为目标的优化调度模型,综合考虑火电、热电机组运行成本、风电运行维护成本及弃风惩罚费用、储能装置运行成本、碳交易成本及系统各单元约束;在保证系统安全可靠的基础上采用Yalmip/Gurobi对所建模型进行求解;最后,通过算例对比分析,验证了碳交易对电热联合系统能源结构的优化作用,以及在碳交易下,储能的参与对于进一步提升系统新能源利用率和经济环境效益的有效性。     

考虑储能系统健康状态的多微电网阶梯调度策略

为有效提高微电网(MG)并网运行的可靠性,降低系统运行中储能系统(ESS)的寿命损耗,提出一种考虑ESS健康状态的多微电网不同时间尺度分层控制方法。首先,综合考虑单体电池不同荷电状态(SOC)、健康状态(SOH)对寿命损耗的影响,采用SOC均衡控制方法对ESS中各个单体电池进行均衡控制;其次,考虑多微电网(MMG)中各个单元的供需特性,以MMG经济运行特性及负荷供给满意度为目标,建立基于机会约束规划的日前调度模型;然后,考虑ESS健康状态和日前调度误差,提出一种基于模型预测控制的分钟级日内调整方法;最后,对本文所提策略和模型进行仿真验证。结果表明,采用所提出的调度策略可提高系统运行经济性,有效平抑母线功率波动,还可大幅提高ESS运行寿命。     

风氢耦合系统参与现货市场的竞标策略及优化调度方法

为解决高比例风电市场竞标能力弱、市场消纳困难的问题,提出高比例风电耦合氢储能系统联合参与现货市场竞价的双层Stackelberg博弈模型。首先,研究风氢耦合系统内部能量转换关系,揭示风氢耦合系统的能量“时空平移”机理,在综合考虑风氢耦合系统收益和成本的基础上,建立风电投标和氢储能充放电决策模型;其次,兼顾风氢耦合系统和独立系统运营商的利益诉求,基于Stackelberg博弈建立以火电机组、风氢耦合系统为主体的市场出清模型;最后,针对双层模型求解困难的问题,运用KKT条件和强对偶理论将双层模型转换为易于求解的单层混合整数规划模型。仿真结果表明,所提策略对高比例风电的市场消纳起到了积极作用。     

低压储能微网孤岛运行保护的研究

储能是微电网的核心部分,可以消减一些可再生能源发电的间歇性和波动性对发电系统的影响,保证微网安全可靠的运行。针对储能单元在低压微网孤岛运行的保护,提出了一种电压反时限保护方法,以对微网故障的检测、故障类型的判别以及故障的切除。通过MATLAB仿真分析,验证了该方法的有效性,对微网实际工程中的保护提供了理论依据。     

基于多元储能的分布式能源系统优化调度方法研究

为进一步构建清洁低碳、经济节能的供能系统,研究建立了含风、光以及多元储能的分布式能源系统,针对北京某办公园区,采用DeST预测用户负荷以及当地风、光条件。以经济性、节能性和环保性三方面的综合效益最大为目标,提出一种自适应优化运行策略,分别采用穷举搜索法和遗传算法对系统优化调度方案进行优化。同时,采用以电定热运行策略作为对照,对比分析几种不同运行策略下系统的综合效益。结果表明：传统以电定热运行模式下的综合效益平均值为0.41;而在自适应优化运行策略下,使用遗传算法得到的调度方案,其综合效益平均值可达0.5,穷举搜索法得到的运行方案,其综合效益平均值可达0.51。     

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。     

基于能量预测的光伏微网储能系统控制策略

以光伏微网储能系统为研究对象,提出一种融入光伏发电与负荷预测技术的储能系统模糊控制策略。该方案考虑了光伏输出功率随天气条件变化的随机性,建立了光伏短期功率预测最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;考虑电力负荷影响因素的多样性与不确定性,基于灰色关联度(GRA)建立了电力负荷LS-SVM预测模型;考虑建立在偏远地区的微网系统,因分布式电源上网造成电能质量下降和电能传输过程的浪费,建立储能系统模糊控制策略,以确定电能最优分配及就地消纳,以保证系统能源利用效率。根据算例分析表明,该控制方案不仅可准确预测光伏微网能量,而且可提高储能系统运行效率,降低电能传输过程中线路损耗以及对电网电能质量的影响。     

微网中储能系统的控制与分析

在微网系统中,大功率电力负荷的投切会导致电网电压幅值和频率产生波动。将储能装置应用于微网系统中,可以通过逆变控制单元,实时监控电网电压波动,即时调节配电网输送的有功、无功功率大小,从而达到平抑电网电压波动的效果。采用了电压频率环控制和有功、无功补偿控制相结合的控制算法,可以即时检测电网电压波动并进行快速补偿,具有较强的有功、无功调节能力。通过构建微网模拟环境,对比试验了不加储能装置和接入储能装置后微电网投入不同电力负荷时的电压波动情况,验证了控制策略的有效性和正确性。     

基于逆向需求响应的风力发电与储能式空调负荷的调度模型研究

为有效降低电网的弃风率,提出利用储能式负荷可调控吸纳电能的特性,将风力发电和储能式负荷的电力供需关系逆向对调,让风力发电的出力为需求侧"负荷";在"负荷"随机变化波动下,建立以储能(冷/热)式负荷为供应侧"电源"实时满足供应的调度模型,以此让风力发电机组与储能式负荷平稳运行,消纳风力发电的电能。最后,以空调式储热、储冷负荷为例,在需求响应下,仿真验证该模型的可行性;同时验证在该调度模型下,可将风力发电场的弃风率降至10%以内。     

基于一致性算法的直流微网多储能SoC均衡策略

针对含有多个储能单元的孤岛型光储直流微电网,提出一种基于一致性算法的多储能荷电状态均衡策略。在改进下垂控制中采用了一种事件触发控制下的平均一致性算法,各分布式储能单元只需在满足事件触发条件时与相邻单元通信,即可实现储能单元间的荷电状态均衡。通过该策略可提高系统不同容量储能单元间的电流分配精度;实现荷电状态均衡和维持母线电压的稳定,在保证控制性能的同时有效减少通信次数。在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,仿真结果验证了所提策略的有效性。