基于双层强化学习方法的多能园区实时经济调度

综合能源系统(integrated energy system,IES)中复杂的能量耦合关系、可再生能源出力和负荷等因素的不确定性,给IES的实时调度带来了诸多挑战.鉴于此,提出了一种双层强化学习(reinforcement learning,RL)模型以实现IES的实时经济调度.该模型上层是一个RL智能体,下层为优化...     

基于三维Kmeans-DDPG的多能园区优化调度

模型驱动的优化方法已无法解决风、光的间歇性和负荷的波动性给多能微电网系统的调度带来的问题,在此背景下提出了一种基于三维K均值聚类算法(K-means Clustering Algorithm, K-means)及深度确定性策略梯度(Improved Deep Deterministic Policy Gradient, IDDPG)算法的调度方法,以解决复杂环境下的随机性问题。首先按照风、光出力和负荷需求将微电网环境数据划分为三个维度并采用K-means对三维空间下的数据进行分类,然后将分类后的数据分别交互至DDPG中,同时构建综合能源微电网系统的数学模型,选取状态空间、调度策略和奖励函数,随后分别训练各类别的数据得出不同类别微电网数据下DDPG的参数,同时自适应改变动作探索范围,并根据微电网模型选取最优动作策略,最后将所提算法应用在某高校实际微电网算例中,并证明此算法无论在收敛性和给微电网带来的经济效益方面都优于DDPG和传统的调度方法。     

含高速公路集中充电站的双层经济调度

电动汽车因其具有清洁性及储能的特点,有着广阔的应用前景。但为了解决其续航里程短的缺点,需要在高速公路建立电动汽车充电站。文中采用换电的模式对电池集中管理,首先,建立了含集中充电站的双层经济调度模型。在上层模型中,以总成本最小为目标函数;在下层模型中,以优化网络损耗为目标函数。其次,针对此模型提出新的求解方法,在上层模型中,利用粒子群优化算法优化每个时刻集中充电站和火电机组的总出力,利用综合灵敏度优化分配每个时刻各个火电机组的出力;在下层模型中,利用网损灵敏度优化分配每个时刻各个集中充电站的出力。最后,利用改进的IEEE 30节点6机组算例进行仿真,验证模型的正确性和有效性。结果表明,通过文中提出的方法求解,优化结果能够满足经济性要求,同时求解速度也得到提高。     

含多园区综合能源系统的配电网双层分布式调度

在能源转型的背景之下,园区综合能源系统成为能源领域发展的重要趋势,多园区综合能源系统与配电网的协同运行受到了重点关注。为此提出了面向多园区综合能源系统的配电网运行的分布式调度管控模式,从而降低了对模型数据的要求和求解的复杂度。通过构建园区综合能源系统以自身运行成本最低为目标的预调度优化模型以及上级配电网优化运行模型,并提出以松弛联络线功率为接口的上下级交互协调机制,进而构建了考虑配电网和多园区综合能源系统为2个不同的利益主体的双层优化调度模型。最后通过算例验证了所提方法能实现上下层电网的协同优化运行。     

新型城镇下含热电联产机组的配电网两阶段鲁棒优化调度

随着新型城镇化的改革,多种分布式电源与多元化负荷逐步接入配电网,多种不确定性因素给配电网的运行调度带来极大挑战。文中建立含热电联产(CHP)机组和风电机组的新型城镇配电网两阶段随机鲁棒优化模型。首先,采用场景集描述负荷波动的不确定性,采用保守性模型构建风电出力模糊集合。两阶段鲁棒优化调度中,第1阶段决策日前机组启停方案,第2阶段考虑风电出力的不确定性决策各机组实时出力。采用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件将第2阶段双层模型变为单层线性优化问题,整体两阶段模型采用列与约束生成方法迭代求解,在负荷的场景集内得到考虑风电不确定性的新型城镇化配电网鲁棒优化调度方案。最后,通过改进33节点算例和改进123节点算例验证了模型的鲁棒性和经济性以及调度方案应对负荷波动的适应性。     

含风电场的优化经济调度

为解决风电的不确定性、不可预测性和低谷的反调峰等特性给电网运行与调度带来的困难,引入可切除负荷模型,构造了包含风电场和可切除负荷的电力系统经济调度模型,并利用非线性内点法及超级稀疏技术实现了该模型的解算.同时,通过经济手段,消峰填谷,提高了系统备用容量.算例验证了所提模型及解算方法的正确性.     

计及机会约束规划的园区能量枢纽经济调度

能量枢纽(Energy Hub, EH)是实现多种能源互补利用的载体,而园区级能量枢纽中存在着大量的不确定性因素,包含可再生能源出力波动、负荷预测偏差、机组故障、外界环境及用户用能规律等。构建了一个包含冷热电联产系统、蓄热设备、电动公交车换电站的商业园区能量枢纽模型,研究了在不确定性因素下园区能量枢纽经济运行问题。以最小综合运行成本为目标函数,提出了一种计及机会约束规划的园区能量枢纽经济调度模型,将燃气轮机热电备用出力、后备电力市场购电设置为能量枢纽机会约束。所建模型为典型的0-1混合整数线性规划问题,基于Matlab/Yalmip/Cplex解算器进行求解。算例分析了不同运行场景、置信水平对园区能量枢纽经济调度的影响,结果表明:所建立的模型能够协调多种能源的运行,可以为方案决策者在风险与经济之间提供参考。     

考虑频率约束的含储能低惯量电网机组组合和经济调度

电网中新能源的大规模接入使传统火力机组逐步被淘汰,电力系统惯性逐渐降低,频率问题日益严重。储能是平抑新能源和负荷带来波动性问题的重要手段。本文针对含储能低惯量电网中的频率问题展开研究,提出考虑频率约束的含储能低惯量电网中的机组组合和经济调度模型。首先将表示频率指标的非线性约束线性化,然后采用模型预测控制方法将储能模型引入到传统的机组组合和经济调度模型当中,最后用场景化的方式处理风电的不确定性。算例表明所提模型能够使系统在扰动情况下保证频率指标在允许范围内,且机组和储能能够处于经济的运行状态。     

计及电转气的多能互补园区供能分区博弈优化调度

多能互补园区能实现能源的梯级利用,可有效地进行多种能源的协调调度,进而提高用能效率和用能可靠性,因此被广泛应用.基于电转气技术和供能分区多主体特性,提出了一种计及电转气的多能互补园区供能分区优化调度方法.综合考虑多能互补园区供能分区的供能经济性、环保经济性以及风电、光伏出力特性,建立基于非合作博弈的双层优化调度模型,上...     

含微电网群的主动配电网双层联合优化调度

主动配电网下分布式能源系统的调度优化是实现经济及安全运行的重要保障,也是提高分布式能源有效利用率的重要途径。基于泛在电力互联网需求,针对含有风电、光伏和储能装置的微电网群,构建含微电网群的主动配电网双层联合调度模型,提出了一种考虑微电网群共同参与主动电网运行的双层联合调度模式,实现双层优化:上层模型以配电网为研究对象,优化目标为提高电能质量、减少线损;下层模型以微电网为研究对象,优化目标为微电网运行成本最低。应用遗传算法求解上层优化模型,应用混合整数线性规划求解下层优化模型。以调整后的IEEE-33节点配电网系统为例,进行相应仿真实验,从而验证其应用在含微电网群的主动配电网优化领域的合理性与有效性。     

含储能的新能源电力系统双层优化调度策略研究

随着风电技术的发展,越来越多的风电注入到电力系统中来,与之伴随的是其波动性与不确定性,这对于电力系统的调度带来了困难。储能技术的成熟及应用能够提高新能源利用效率、增强风电场有功可调度性。通过建立风/储联合出力模型,使用模型预测控制对风/储出力进行滚动优化,使得风电场具有可调度性,利用优化后的风/储出力对火电调度进行优化,采用狮群算法进行求解,形成含储能的新能源电力系统双层优化调度模型,为保证含高渗透率风电的电网安全稳定运行提供了新的平台。用IEEE-30的算例进行仿真,结果表明：与传统风-储-火联合调度相比,该模型具有风/储出力偏差小,运行成本低的特点。     

含风电场的混合机会约束经济调度模型

风电出力具有不确定性和波动性,大规模风电功率注入电网给电力系统调度运行带来了严峻的考验。针对系统中普遍存在的多重不确定因素,引入不确定规划理论,将风电和负荷出力的不确定性表示为预测误差的不确定性,并根据其不同特性,进行区别建模,考虑火电机组的阀点效应,建立同时含有模糊变量和随机变量的混合机会约束经济调度模型。采用模糊模拟和随机模拟技术相结合的混合模拟求解策略进行求解。通过引入机会约束使得调度决策具有控制风险和成本的能力,建模计及火电机组的阀点效应,使得计算结果更加符合实际情况。算例分析验证了所建模型的可行性和有效性。     

计及网络安全约束的含风电场电网经济调度

风电作为一种无污染,零排放的新能源发电,引起了世界各国的关注,然而风能固有的随机波动性,使得风电的预测面临极大的挑战,充分考虑了风电及负荷不确定性下,对预测的误差做出合理的惩罚,以输电线路有功负载的风险度作为衡量网络的安全指标,利用CVaR(Conditional Value-at-Risk)理论描绘网络所面临的风险,采用蒙特卡洛模拟方法,将风险函数离散化,构建了计及网络安全约束的含风电场电力系统风险限制调度模型。通过对IEEE14节点系统的算例进行了计算和分析,表明所提出方法的优点,得出的结论验证了所构建的调度模型具有合理性和实用性。     

考虑EV充放电意愿的园区综合能源系统双层优化调度

随着电动汽车的普及度越来越高,工业园区的电动汽车用户日益增多,其充放电行为对园区综合能源系统规划和运行带来极大挑战。本文提出了考虑电动汽车充放电意愿的园区综合能源系统双层优化调度。首先基于动态实时电价、电池荷电量、电池损耗补偿、额外参与激励等因素建立充放电意愿模型,在此基础上得到改进的电动汽车充放电模型;然后,以园区综合能源系统总成本最小和电动汽车充电费用最小为目标建立双层优化调度模型,通过KKT条件将内层模型转化为外层模型的约束条件,从而快速稳定的实现单层模型的求解;最后,进行仿真求解,设置3种不同场景,对比了所提模型与一般充放电意愿模型,验证了文中所提引入EV充放电意愿模型的园区综合能源系统双层优化调度的有效性和可行性,具有一定的经济效益。     

基于双层模糊机会约束规划的虚拟电厂优化调度

提出了一种基于双层模糊机会约束规划的虚拟电厂优化调度方法。首先,通过虚拟电厂对分布式电源和主动负荷进行整合;其次,在电价激励机制下,利用双层机会约束规划描述电网与虚拟电厂的互动机理,并对碳排放成本、电动汽车的充放电成本、空调的舒适度效益、电网与虚拟电厂的供需不平衡成本等进行详细分析;进一步利用模糊参数描述分布式新能源发电和负荷的不确定性,由此建立基于双层模糊机会约束规划的虚拟电厂优化调度模型;接着,综合利用支持向量回归、模糊模拟、清晰等价类方法将所提模型的模糊机会约束条件转换为确定性条件,并结合模式搜索算法和人工蜂群算法进行求解;最后,通过算例验证了所提方法的有效性。     

面向电力市场的含风电电力系统的环境经济调度优化

考虑洁净能源在环保问题上低成本的优势,建立了一个面向电力市场的含风电的电力系统环境经济调度优化模型,使电力市场环境下含风电的电力系统优化调度更趋合理和经济,具有较高的可信度。基于遗传算法,运用Matlab工具箱对IEEE30节点系统进行了优化求解与仿真,验证了该模型和算法的正确性和有效性。     

碳交易环境下含大规模光伏电源的电力系统优化调度

光伏发电不消耗化石能源,无碳排放,是电力工业低碳化的有效途径。光伏发电出力具有很大的随机性与间歇性,大容量接入给电力调度带来了新的不确定因素。文中基于低碳经济理念,将碳交易机制引入电力系统经济调度;建立了太阳辐照度和光伏发电出力的概率分布模型,并采用基于Kantorovich距离的场景削减技术对光伏发电出力场景进行有效削减;在此基础上构建了考虑大规模光伏电源接入和CO2排放经济价值的电力系统优化调度模型,模型兼顾了系统运行的经济性、低碳性和可靠性。利用该模型对10机系统进行了算例仿真,结果验证了所提出模型的合理性和有效性。     

电网供电缺失环境下多园区有限电量优化调度策略

在大电网供电缺失环境下,孤岛型微电网由于自身电源容量的限制和可再生能源出力的不确定性,会出现供电量不足情况,制定合理的电能调度策略可提高用户用电经济性和用户满意度.因此,针对电网供电缺失环境下电量有限的情况,以进行电能共享的多园区为研究对象,对不同园区中不同类型负荷合理分配电量、调整负荷工作时间,以停电损失、储能配置成...     

计及网络安全约束和多能协同交互的多园区综合能源系统分散协调调度

多园区接入区域配电网与配气网构成多园区综合能源系统(MCIES),可有效提高其经济效益。针对配电网、配气网和不同园区等多利益主体,提出一种计及网络安全约束和多能协同交互的MCIES分散协调调度双层模型。区域调度层为多主体调度层,配电网和配气网在满足网络安全约束的前提下向园区运营商供能,三者分别以各自利益最大化为目标,协调配网-园区联络线功率;局域调度层为园区利益分配层,各园区互联以实现彼此间电能和天然气支撑,并基于区域层决策得到的配网-园区交互能量,分别以各自经济最优为目标参与利益分配,优化内部设备出力计划,协调园区间多能交互功率。采用双层目标级联分析法解耦协调变量,分别将各层优化调度主问题构建为上下两级优化调度子问题,进而对调度子问题独立建模、协调求解。天津某地MCIES算例分析表明,所提方法兼顾了网络运行安全性和不同主体利益诉求,并通过发挥园区间多能协同交互优势,实现了MCIES的安全经济优化运行。     

考虑双重市场的含风电电力系统双层随机优化调度

风电与负荷的不确定性影响经济调度中机组出力及其承担的旋转备用。考虑机组同时参与能量市场和旋转备用市场,且双重市场具有一定的主辅特性,建立了电力系统双层随机优化调度模型。以系统发电成本最小为上层目标,增加风电利用率及其实现概率作为约束,优化机组有功功率及风电计划出力;对于受不确定性因素影响呈现为随机量的失负荷和弃风损失函数分别求取其条件风险价值CVa R,并与旋转备用成本最小为下层目标,优化配置旋转备用容量。将上、下层模型中的机会概率约束和条件风险价值线性化,便于CPLEX求解器求解。算例表明,双层随机方法能有效解决不同风电利用率、失负荷损失和弃风损失置信水平下的备用需求变化;双层随机方法相对单层随机方法能获得较优的经济效果。