基于深度强化学习的光储充电站储能系统优化运行

优化储能充放电策略有利于提升光储充电站运行经济性,但是现有模型驱动的随机优化方法无法全面考虑储能系统的复杂运行特性以及光伏发电功率、电动汽车充电负荷的不确定性.因此,提出一种基于深度强化学习的光储充电站储能系统全寿命周期优化运行方法.首先对储能运行效率模型和容量衰减模型进行精细化建模.然后考虑电动汽车充电需求、光伏出力和电价的不确定性,在满足电动汽车充电需求和光伏消纳的条件下,以光储充电站收益最大化为目标,建立了基于强化学习的储能优化运行问题.考虑到储能充放电决策动作的连续性,采用双延迟深度确定性策略梯度算法进行求解.采用实际历史数据对模型进行训练,根据当前时段状态对储能充放电策略进行实时优化.最后,对所提方法及模型进行测试,并将所提出的方法与传统模型驱动方法进行对比,结果验证了所提方法及模型的有效性.     

考虑分时电价差异性和基于主从博弈的智能楼宇集群能量共享方法

智能电网背景下,具备分布式光伏出力和自动需求响应要素的智能楼宇联合运行可以促进光伏发电的就地消纳,提高其用电经济性.因此,构建了以配有储能系统的智能楼宇集群运营商(smart building cluster operator,SBCO)为中心的能量交易框架,并提出一种考虑分时电价差异性和基于主从博弈的能量共享方法.首先,考虑到不同负荷类型楼宇用户存在分时电价差异性,且智能楼宇的实时需求响应会促进集群内部的能量共享,建立了SBCO的日前储能调度模型.其次,计及SBCO和楼宇用户具有不同逐利特性及用户的信息私密性和对用电舒适度要求,提出了一种基于主从博弈的实时需求响应模型以实现两方利益制约平衡和联合优化.最后,通过实际算例证实了所提方法可以较好地提升SBCO和智能楼宇的经济效益,且在促进分布式光伏就地消纳和优化智能楼宇集群净负荷特性方面具有优势.     

适应于光伏接入与商圈通勤需求的电动汽车充换电能量管理策略

光伏功率的消纳问题限制了光伏电源在城市的推广和应用进程。“光-储-车”一体化建设为光伏在城市的应用提供了一种合理的解决手段。随着电动汽车（electric vehicle, EV）数量增长,城市商圈成为电动汽车充电和停车的热点地区。文章提出了一种适应于光伏接入与电动汽车充换电需求的商圈综合体结构,该综合体包括地上换电区、地下快充区和地下停车场式慢充区。同时,为解决商圈综合体的能量管理问题,提出了一种基于多代理模型的能量管理方法。最后,通过一天96个调度时刻的仿真算例验证了商圈结构的可行性及能量管理策略的合理性。该能量管理策略在满足供需平衡及电动汽车充电约束的基础上,实现了慢充区充电负荷的合理平移、光伏功率的灵活消纳以及各区域能量的有效管理,降低了商圈电动汽车的充电成本。     

含无线充电电动汽车的孤岛直流微电网运行模式研究

为改进电动汽车充电设施的供电方式,研究了无线充电电动汽车与光储直流微电网的融合,并重点研究充电功率发生变化时微电网的能量管理策略。分别建立光伏、储能、无线充电电动汽车能量传递的数学模型,推导各部分功率、端口电压电流等的关联性,基于此设计了相应的控制器。考虑充电功率需求以及储能电池状态信息,定义微电网运行的3种模式,并提出基于功率缺额判据的能量管理策略。最后搭建实验平台,验证系统的3种运行模式均可实现充电负荷的可靠供电。当充电功率发生变动时,所设计的能量管理策略可实现模式切换,维持母线电压稳定。     

考虑负荷优化的电动汽车光伏充电站储能容量配置

为实现电动汽车充电站中光伏电能的充分利用和减小负荷峰谷差,将光伏功率和电动汽车充电功率结合作为等效负荷功率,并以此配置储能。以等效负荷功率上下限为决策变量,充电站日净收益和峰谷差率为目标函数,建立储能优化配置模型。使用改进遗传交叉过程的NSGA-II算法对目标函数进行优化,得到不同峰谷差率对应的充电站日净收益和储能容量,同时对比不同光伏出力和充电功率等级下储能容量配置的差异。结果表明,合理的光伏容量配置能够减小充电站对储能容量的需求,并且根据峰谷差率联合配置光伏和储能,能够实现充电站经济运行和负荷优化作用。     

事件驱动的智能家庭在线能量管理算法

家庭能量管理系统作为智能电网在用户消费侧的重要组成部分,是智能家庭优化运行的核心。针对装有光伏设备的家庭用户,提出一种事件驱动的在线能量管理算法,基于李雅普诺夫优化方法对家庭中的可控负荷进行调控,采用非预测机制,只需获取当下时刻的相关变量即可实时做出调控决策,可以在分布式电源发电、用户负荷及市场电价的波动场景下快速调控能量。采用事件触发机制决定是否进行在线优化决策,减少触发频率和不必要的计算量。通过仿真结果对比分析可知,该算法能有效降低用户用电成本,占用计算资源少,有利于实现家庭用户的低成本能量管理。     

基于深度学习和智能在线场景匹配的配电网源网荷储无功协调优化策略

配电网源网荷储协调优化是消纳可再生能源的重要手段,其中,无功优化可保障系统安全可靠和经济运行。该文提出了一种基于深度学习和智能在线场景匹配的配电网源网荷储无功协调优化方法,它充分考虑到运行场景的特性,直接利用配网运行大数据离线生成历史场景库并基于多目标粒子群优化算法离线构建历史策略库,再基于不同优化目标和K-means聚类算法对历史场景库和实时待优化场景进行两次分类,然后以历史场景库为训练集,以实时待优化场景为测试集,基于深度神经网络实现智能在线场景匹配,通过匹配效果评估匹配历史策略或在线优化分配无功优化方案。最后,在IEEE 30节点仿真模型接入分布式光伏、储能和电动汽车充电站等随机负荷进行算例验证。结果表明,方法可灵活、有效地对系统进行协调无功优化,不依赖于模型和参数,极大地提高了决策效率。     

含新能源发电的电动汽车充电站充电功率在线优化策略研究

针对含新能源发电系统的电动汽车充电站充电功率优化问题,本文提出了一种充电功率在线实时优化策略,依据新能源发电出力及电动汽车当前充电状态动态调整未来24小时内充电站各充电桩充电功率。该在线优化策略依据电动汽车充电负荷特点,设计了基于状态依赖的决策变量分类方法,降低了每次优化待优化向量维度;改进了微分演化算法,分别对有效决策变量组合以及决策矩阵中有效元素进行优化,旨在快速、准确地对充电站中各充电桩未来24小时内的充电计划进行实时优化。该优化策略对降低充电站运行成本、改善因电动车充电引起的负荷波动具有一定的参考价值。     

非预测机制下计及碳交易的家庭能量低碳优化实时管理

传统家庭能量管理系统模型多基于预测或场景生成，并通过优化算法进行日前离线优化，但难以解决光伏、负荷等不确定性等问题。基于此，提出了一种非预测机制下计及碳交易的家庭能量低碳优化实时管理模型。首先，利用深度Q网络算法对不同类型负荷的动作状态空间进行定义，通过建立智能体避免使用历史数据及概率分布模型等预测机制。其次，在考虑系统碳排放等基础上，以用户电费–碳交易成本及满意度惩罚为目标，构建能量管理模型，并利用智能体与实时环境进行交互，在不确定性环境中进行实时求解。最后，在算例分析中通过与传统粒子群优化算法对比及不同模型参数分析，证明了所提模型具有较好的实时优化性能及鲁棒性。     

楼宇能量管理系统的光伏消纳与储能调度研究

随着分布式能源渗透率的不断提高,构建以楼宇为单位的能量管理系统成为用户侧能源消费结构变革的必然趋势。文章以含有光伏和储能装置的楼宇为对象,根据负荷特性将楼宇负荷分为可调度负荷和不可调度负荷,建立楼宇电费最低和光伏最大本地消纳模型,研究这2个模型在不同权重系数下的目标函数,采用改进离散二进制粒子群优化算法(discrete binary particle swarm optimization algorithm,DBPSO)优化可调度负荷的工作时间。在不同情形下进行仿真,验证了所提模型在光伏本地消纳和楼宇能量管理方面的有效性和经济性。     

考虑电转气和可平移负荷的区域综合能源系统优化运行

针对可再生能源发电的消纳以及冷热电负荷需求不匹配问题,文章在原有区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)的基础上,引入电转气(power to gas,P2G)技术,同时结合综合能源系统内不同种类可平移负荷的用能特性,建立了各类可平移负荷模型,对冷热电负荷平移,利用内点法求解可平移负荷模型,建立涵盖经济、能源及环境等多方面的多目标系统运行优化模型,采用粒子群优化算法获得Pareto非劣解集,并利用模糊理论获得折中解。在算例中设置多种场景,仿真分析考虑负荷平移和电转气技术的区域综合能源系统在降低系统运行成本、削峰填谷等方面的优势,从而验证所搭建模型的有效性。     

考虑电动汽车移动储能特性的智能楼宇群能量管理方法

考虑电动汽车在不同建筑之间的移动性及其与多建筑之间具有的功率交互能力,提出一种基于电动汽车移动储能共享特性的两阶段智能楼宇群能量管理方法。以区域内互联的智能楼宇群为研究场景,考虑分布式可再生能源与楼宇基荷的不确定性,利用随机规划方法建立了含电动汽车移动储能特性的楼宇群运行成本最低的上层优化模型。基于上层优化确定的电动汽车在不同楼宇的能量分配,下层从楼宇群供需平衡的角度,利用分布式算法建立了含灵活资源调度成本、传输损耗的楼宇总运行成本最低的自治模型。算例结果表明,所提的模型及策略可以促进能源互补,提升楼宇群运行经济性及可再生能源利用效率,为高比例分布式可再生能源的并网消纳与平衡问题提供新的解决思路。     

居民小区电动汽车光伏充电站三分段能量管理策略

针对光伏充电站运行中的能量管理问题展开研究。介绍了光伏充电站的典型结构;分析了居民小区电动汽车充电行为,并建立了电动汽车充电负荷简化模型;基于分时电价和居民小区负荷特性,以充电站的购电费用、光伏利用率及电网峰谷差为主要衡量标准,提出以光伏充电站为主体的三分段能量管理策略。结合具体算例,在不同日照条件下验证所提策略的合理性、有效性。仿真结果表明,采用三分段能量管理策略能够对站内电动汽车进行有序充电管理的同时消纳本地光伏出力,并缩小电网峰谷差。所提策略算法简单,效果明显,不依赖预测数据,易于工程应用。     

A smart building power management concept: Smart socket applications with DC distribution

Recent developments in power electronics increase DC bus utilization in electrical distribution systems due to its numerous advantages compared to AC distribution system in term of energy efficiency, safety, electromagnetic compatibility and renewable energy integration. This study presents a power management system concept based on domestic DC distribution with smart sockets for future smart houses. Energy efficient smart buildings are possible by integrating smart meter, smart sockets, domestic renewable energy generation and energy storage systems for integrated energy management, and this integrated system supports demand side load management, distributed generation and distributed storage provisions of future smart grids. Coming era of smart grids has implications for domestic DC distribution concepts with smarts sockets. Paper describes use of smart DC sockets as an integral part of building power management automation and presents a load shedding algorithm for plug load control for buildings. Simulations show performance of the proposed system components.     

基于分布式光伏电站和储能系统的家庭能效管理策略研究

设计了一种基于Zig Bee技术的智能家居系统,该系统由家庭网络、家庭服务器和手机终端构成,简单有效且可扩展性良好。研究了基于分布式光伏电站和储能系统的家庭能效管理系统,通过建立家庭用电总费用最低的目标函数,结合分时电价给出了家庭能效管理的控制策略。通过决策储能电池的充放电功率以及可平移负荷的工作时间,实现对家庭负荷的优化利用,提高运行经济性,达到经济效益最大化,也能起到削峰填谷的作用。最后,结合某家庭用户家用电器设备进行仿真测试,结果表明该能效管理算法能有效节省家庭用电总费用,证明算法的有效性和可行性。     

基于交互能源机制的电动汽车充电站日前能量优化管理

针对光伏充电站能量优化管理问题,现有研究大多以电网为主体,而较少考虑其具备的产消者特性。为此,结合交互能源机制,提出了一种含光伏发电的电动汽车充电站日前能量优化管理方法。在初步保证配电网安全稳定运行的前提下,建立考虑光伏电源不确定性问题的充电站电能分布式交易模型。其次,利用拉格朗日分解原理和次梯度法进行求解得到日前电能计划,实现了电动汽车充电站间能量的优化共享和可再生能源的就地消纳,同时也保护了充电站信息隐私。最后,通过算例分析证明了所提模型的合理性和有效性。     

考虑EV负荷的微电网多主体联合容量优化配置方法

随着可再生能源(renewable energy,RE)、智能电网、电力运输等环保技术的快速发展,未来的发电和供电展现出新特点。现代电力系统的能耗特性设计要求更灵活,更易于控制,因此促进了灵活可控的分布式电源快速发展。本文介绍了一种包含太阳能光伏(solar photovoltaic,PV),风力涡轮机(wind turbines,WT),柴油发电机(diesel generators,DG)和电池储能系统(battery energy storage system,BESS)的典型独立微电网(microgrid,MG)的联合容量优化方法。MG提供住宅社区负荷,包括典型的住宅负荷和电动汽车(electric vehicles,EV)充电负荷。建立PV、WT、柴油发电系统、BESS和EV充电负荷的实际数学模型以改进容量优化方法,其涉及与可再生电源、柴油发电系统、BESS和EV负荷相关的各种实际约束。研究目标包括：1) 最小化成本;2) 减少温室气体排放;3) 减少弃能。此研究可以为微电网容量优化配置提供有力支撑。     

考虑电热多种负荷综合需求响应的园区微网综合能源系统优化运行

区域综合能源系统是解决社会能源利用效率低以及可再生清洁能源难以消纳问题的有效途径之一。基于电力负荷与热力负荷在综合能源管理中具有相似的可调度价值,提出了一种考虑电热多种负荷综合需求响应的园区微网综合能源系统优化模型。首先,在电力负荷价格型需求响应的基础上,分析了热力负荷具有传输延迟、供热舒适度模糊性等固有特点,可作为柔性负荷参与到优化调度中,即热力需求响应;其次建立了包含风电、光伏、燃气轮机、余热锅炉、储能设备、燃气锅炉、以及电热负荷构成的热电联供型园区微网模型,以系统综合运行成本最小为目标函数。算例仿真结果表明,综合需求响应的应用提高了园区微网热电生产的灵活性,考虑电热力多负荷综合需求响应比单一考虑需求响应可有效地减少弃风、弃光,降低需求侧用户的总能源消耗成本以及系统的运行成本,提高能源利用效率,实现系统环保经济运行。