基于遗传算法的主动配电网“源网荷储”协调优化模型研究

面向"源网荷储"一体化运营目标,提出了主动配电网"源网荷储"协调优化的评价方法,细化电源侧、电网侧、负荷侧、储能侧的评价标准,构建了基于遗传算法的"源网荷储"协调优化数学模型,优化全局指标及目标函数,完成了仿真分析,挖掘了机组出力和负荷时序变化特性。仿真结果表明:采用提出的遗传算法进行"源网荷储"协调优化,可显著减小主动配电网的综合运行成本,实现新能源消纳和提高社会效益的双重目标。     

含混合储能系统的独立直流微网协调控制策略

针对独立运行的多储能直流微网,为了减少蓄电池充放电次数和提高蓄电池间荷电状态的均衡速度及精度,提出了一种基于源荷功率差信号的直流微网混合储能控制策略。该策略在详细分析了直流微网工作模式的基础上,设置功率分层点作为超级电容和蓄电池工作切换依据,即超级电容和蓄电池分别优先工作在源荷功率差较小和较大的情况下,避免了蓄电池在源荷功率平衡点处频繁充放电切换。当多个蓄电池同时出力时,通过改进下垂控制,动态地增大均衡期间蓄电池间下垂系数差别,提升蓄电池荷电状态及负荷功率均衡速度和精度,避免部分蓄电池因荷电状态越限而提前退出运行。最后,在MATLAB/Simulink仿真软件上验证了所提控制策略可稳定运行在各种模式下,并具有较高的荷电状态均衡速度和精度。     

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。     

考虑机会约束的多能源微电网双层优化配置

为提高微电网的供电经济性、可靠性以及清洁能源消纳能力,提出考虑源荷不确定性的风/光/水/沼/储微电网容量双层优化配置模型。外层为多目标配置优化层,内层为运行优化层。为应对源荷的不确定性,使用基于场景缩减的典型日选择方法,并在内层模型中引入机会约束,利用概率约束代替传统确定约束。算例表明,所提方法降低了微网建设与运行成本,提高了清洁能源消纳能力、供电可靠性以及应对源荷不确定性的能力。     

考虑抽水蓄能及电网运营成本的源荷储协调优化调度

将需求侧响应与抽水蓄能电站纳入系统优化调度,借助需求侧管理与抽水蓄能电站对负荷分布的调控能力以达到提高风电消纳水平和降低电网运营费用的目的。以弃风总量最小和电网购电费用最低为优化目标,并考虑系统功率平衡、机组启停时间、爬坡能力、机组出力界限、系统备用等约束条件,构建含大规模风电的源荷储协调优化调度模型,将模型转化为混合整数问题并应用MOSEK优化软件对其进行求解。算例结果表明,借助需求侧管理与抽水蓄能电站的协作效应,系统对风电消纳能力将有所提高,电网购电费用亦进一步降低。     

计及混合储能荷电状态的光伏直流微网功率分配策略

针对光伏直流微电网中光伏出力和负荷投切产生的功率波动,将锂电池和超级电容器构成的混合储能系统（hybrid energy storage system,HESS）运用在直流微网中可以平抑系统功率波动和稳定直流母线电压。在考虑超级电容荷电状态（SOC）的二次功率分配的基础上,提出一种基于光伏单元,混合储能系统和负荷三者协调运行的控制模式。根据光伏电池出力情况和负载消耗功率的关系以及各储能单元间SOC的不同,将光伏直流微电网分为4种运行模式,实时调节各储能单元的出力情况,使系统各微源间的功率达到动态平衡。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建了一个含混合储能系统的光伏直流微网仿真模型,结果表明所提控制策略既能稳定运行在各种工作模式,又能保证直流微网系统稳定可靠运行的前提下优化各微源间的出力,验证了该控制策略的有效性和准确性。     

基于功率分层的孤岛直流微网协调控制策略

文章提出一种改进型功率分层协调控制策略,该策略利用荷源功率差信号代替母线电压信号作为切换条件,使孤岛型光储直流微网系统能够在不同运行模式间平滑切换,从而实现微网内部功率的动态平衡,保证不同工况下均存在以电压特性运行的松弛终端给直流母线提供电压支撑。通过下垂控制实现并联型储能系统按照实时功率调节能力决定自身出力,有效避免储能系统的过充过放,并引入二次运行控制环节解决了储能单元功率分配超过最大充放电功率引起的系统失衡问题。最后通过Matlab/Simulink平台在不同工况下实现该策略,仿真结果验证了所提出控制策略的有效性与优越性。     

考虑风电消纳的电热联合系统多源协调优化运行

为解决中国"三北"地区风电消纳问题,从提升电力系统调节能力的角度出发,通过在供热侧配置储热、供电侧配置抽水蓄能,与常规机组共同参与电网优化调度,形成电热联合系统多源协调运行的调度模式。在研究电热负荷与风电出力分布特性的基础上,深入分析电热联合系统多源协调对风电消纳的影响机理,以风电消纳电量最大和系统运行成本最小为目标建立电热联合系统多源协调优化模型,并采用多目标和声搜索算法对模型进行求解。以6节点系统为例验证了模型的有效性,结果表明电热联合系统多源协调运行可有效降低系统运行成本,提高风电消纳水平。     

直流微电网的多端虚拟储能协调控制技术

直流微网中可控性逐渐增强的源-储-荷需要高效的协调方法充分发挥其并网支撑潜力,将可控负荷、风机向储能归类处理后,使其虚拟出储能设备的充放电响应,便于提升系统的能量管理及运行能力。分析了可控负荷、风机旋转动能与电容储能间的转换关系,分别建立源于负荷和风机的虚拟储能模型。考虑负荷收益、储能折损和调风成本,建立基于虚拟储能的源储荷协调优化模型,计算不同时段的虚拟电容值,以实现系统长期经济运行。在此基础上,通过划分直流微电网的运行区域,提出虚拟储能的协调控制方法,以提高系统的电压稳定性。通过搭建直流微电网仿真系统,仿真结果表明,所提控制策略可显著提高微电网的经济效益和直流电压稳定性。     

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。