基于区块链和动态定价模型的微电网P2P能源交易

微电网之间的能源贸易可以减少对公用大电网的依赖.研究了基于区块链的微电网对等能源交易,微电网中的消费者和生产者不需要第三方就可以交易能源,在提出的模型中引入了滞期费机制,构建动态定价模型,使微电网优化能源消耗并最大程度地减少电费,并为微电网提供了足够的能量.仿真结果验证了所提模型的有效性.     

A distributed optimization strategy for an island microgrid with price incentives

本文提出了一种基于多代理系统（multi-agent system,MAS）的孤岛微电网（microgrid,MG）实时经济调度分布式优化策略,其中孤岛微电网由发电供应商、电力用户和储能运营商等多运营主体组成。该策略考虑了电力用户参与电价制定的权利,经过系统内部多运营主体共同议价决策出电能交易的出清电价和交易电能量,实现了微电网内供需功率平衡。为保护交易过程中各运营主体的内部隐私权,模型采用了异步交替方向乘子法对联盟效益最大化模型进行求解。仿真结果验证了该策略的有效性。     

Nash bargaining model for direct electricity trading on distribution side with multi-microgrids participation

随着售电侧电力市场改革的不断深入，研究多微电网参与下的配电侧直接电能交易具有重要意义。针对多微电网与负荷聚合商之间的直接电能交易，以各主体在传统交易方式下的最优效益作为谈判破裂点，提出了一种基于合作博弈论的纳什议价模型，模型中博弈参与者可获得帕累托最优效益。模型为非线性非凸问题，不易直接求解，将其分成求解支付和联盟效益最大化两个子问题。为保护交易主体内部隐私，联盟效益最大化问题采用交替方向乘子法进行分布式求解，交易双方在求解过程中仅需相互交换期望的交易电量。仿真结果表明该模型可以有效地提升交易双方的运营效益。     

光伏微电网的多主体合作运营模式及效益分配

摘要： 新电改方案允许拥有分布式电源的用户或微电网系统参与电力交易,有利于微电网经济效益的提高。该研究针对由多方经济主体构成的微电网,包括光伏运营商、储能运营商和用户等,分析了电力市场环境下光伏微电网内各主体的市场交易模式,分析形成联盟的动力,提出各经济主体之间合作博弈的模型。光伏微电网以最大化联盟收益为目标采用分时调度模型,对各主体的运行状态进行实时决策,并采用Shapley值法根据各个主体的贡献度对收益进行了分配。可见,合作模式下光伏运营商、储能运营商和用户均提高了经济效益,各方的效益相互间达到平衡,计算复杂度低,有利于促进光伏微电网规模化发展。     

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%。     

考虑电改新政的售电公司混合电力交易策略优化

优化售电公司交易策略有利于提升新型电力系统效率、深化电力市场改革。针对售电公司如何结合电改新政进行决策优化的问题,提出一种售电公司混合电力交易的策略。首先,分析新政对电力交易各主体交易决策的影响;然后,构建用户、售电公司、常规能源（CES）发电商和配置储能的可再生能源（RES）发电商的最优决策模型,并对售电公司的最优交易策略进行求解;最后,通过算例分析验证了所提策略可以有效提高售电公司收益、促进RES电力消纳。     

基于满意度的户用型微电网多属性需求响应策略

针对户用型微电网的负荷多样性、用户侧参与需求响应过程中满意度有待提高的问题,结合用户侧需求响应理论与数据挖掘的思想展开研究。首先,以用户综合满意度指数最大为目标函数,建立基于满意度的多属性需求响应策略模型,从用户的历史用电数据中挖掘用电行为习惯。其次,在传统细菌群体趋药性算法中引入禁忌搜索,提出禁忌细菌群体趋药性混合算法(BCCTS),对模型求解。最后,通过实例验证获得最优的微电网负荷用电计划。算例结果验证了所提出模型与求解算法的有效性,能够帮助用户在削减电力费用的同时减小电网峰谷差;BCCTS算法能够得到全局最优解,适用于需求响应策略模型的求解。     

电池储能系统对微电网运行特性的改善作用研究

光伏发电、风力发电等可再生能源发电系统的波动性、间歇性和不可预测性会对微电网的运行特性产生一定的影响,包括电压波动、闪变、谐波,频率波动以及柴油发电机输出功率大幅波动、定子电流三相不平衡等.电池储能系统(BESS)由于其快速的有功/无功响应特性,可用于微电网中平滑分布式电源的输出功率,从而改善微电网的运行状况.首先研究了可再生能源发电系统的随机波动对微电网运行状况的影响,提出了采用P/V控制调节可再生能源发电系统的输出功率,同时稳定微电网母线电压的控制策略.并针对一种典型的微电网结构,仿真验证了BESS对微电网运行状况的改善作用.     

基于合作-非合作博弈的光储荷网协同运行策略

针对光伏发电主体与电力用户进行电力直接交易的问题,利用合作-非合作两阶段博弈理论,对光储荷组成的微网系统与电网协同运行的过程展开优化调度和协商议价两阶段的研究。第一阶段通过优化调度提高联盟收益,针对微电网运行特性搭建数学模型,采用交替方向乘子法以避免在交易过程中出现电量由于叠加作用而相互抵消的情况,利用合作博弈得到调度结果;第二阶段首先分析电价对交易模式的影响,搭建光伏发电主体与用户协商议价模型,在天牛须搜索算法的基础上进行改进,采用与自适应矩估计相结合的讨价还价模型,利用非合作博弈分配收益得到最优交易电价。最后通过算例验证模型的可行性,结果表明所搭模型在提高微网收益的同时,通过市场的引导作用提升光伏消纳水平。     

基于合作博弈的微电网群运行优化方法研究

针对微电网群运行提出了一种采用纳什议价理论的合作博弈方法,对并网的微电网群建模并求出其最佳容量配置和最佳容量配置情况下的最大收益.通过纳什议价方案分配发电资源和蓄电池的容量,使单个微电网及其微电网群的年利润最大化.使用粒子群优化算法,通过MATLAB软件求解最优纳什议价方案.最后,针对电价和贴现率进行了敏感性分析,验证...     

基于P2P的电力潮流的冗余计算模式

阐述了P2P的网络计算模式的优点,计算模式采取灵活的对等式和动态交互式调度管理。针对潮流计算的特点,提出了基于P2P的冗余计算模式,这种冗余计算实现形式虽然也是对同一个问题进行计算,但不是进行同样的处理,而是对不同的划分方案采取主方案和辅助方案的方式同时进行计算,可以提高计算准确性,还可起到容错性效果。算例的计算结果表明了这种计算模式的有效性。     

“互联网+”的客户侧分布式储能P2P共享模式运营机制及效益探讨

当前客户侧储能的推广和应用还存在成本偏高、客户侧储能技术发展较慢、缺乏吸引用户参与的有效商业模式的问题。该文提出了一种基于共享思想的新型P2P的客户侧分布式储能运营服务模式,用户可以分享闲置储能资源获得收益。这种商业模式采取“去中心化”的、扁平的服务模式,文中对其概念和主体的注册、需求发布、需求提交和合约签订、充放电控制、计费结算等流程进行了研究,对利益主体权责进行了划分。最后,研究了储能服务定价方法和计费结算模型,并根据实际案例,对共享模式进行了效益分析。     

基于类电磁机制算法的综合能源系统多目标优化调度

针对综合能源系统低碳经济调度的优化问题,引入P2G设备提升系统的弃风消纳空间与低碳经济性,以运行成本与碳排放量为优化目标,建立含多种供能设备的综合能源系统多目标优化调度模型.模型的求解采用改进的类电磁机制算法,针对综合能源系统调度问题约束较为复杂,算法易陷入局部最优的问题,引入立方混沌初始化、差分进化策略和自适应权重因...     

考虑电动汽车接入的微电网多目标优化调度

随着电动汽车普及率的逐年升高,由于电动汽车接入所带来的无序充放电现象对电网稳定运行造成影响。在传统微电网模型的基础上考虑电动汽车的接入,并对该微电网系统进行研究,建立了包含微电网运行成本、电动汽车用户充放电成本的目标函数,采用基于Levy飞行改进的NSGA-II算法对系统进行优化调度。考虑到电动汽车的使用情况具有很强的随机性与灵活性,提出在不同电价机制下电动汽车合理的有序充放电调度策略。提出了基于Levy飞行改进的NSGA-II算法,用Levy飞行生成新的子种群并与传统NSGA-II的子代种群合并,来增强种群多样性,加强探索能力,降低陷入局部最优的概率。最后以某地区微电网系统为例,与NSGA-II标准算法求解结果对比微电网运行成本以及电动汽车用户成本均有明显降低,有较高的实用价值。     

分时电价机制下采用改进鸟群算法的微电网运行优化

针对微电网经济环保多目标优化调度以及传统智能算法易陷入局部最优和早熟收敛的问题,利用二元对比定权法将经济环保多目标转化为单目标优化模型,提出了在分时电价机制下含蓄电池充放电的微电网优化调度策略,并采用一种新型的以鸟类觅食、警惕和飞行行为为依据的基于Levy飞行策略的自适应改进鸟群算法(LSABSA),同时利用5个典型测试函数对LSABSA、鸟群算法(BSA)、粒子群(PSO)和改进粒子群算法(GPSO)进行仿真对比分析,验证了LSABSA算法的优越性。最后,以包含冷、电负荷的夏季典型日微电网系统作为算例,采用LSABSA算法对经济、环保和多目标模型进行仿真,结果表明了改进算法的可行性以及多目标优化的有效性。     

基于需求响应的用户侧微电网多目标优化运行方法

摘要： 需求响应使用户积极参与到电网的优化运行中,是实现用户侧微电网优化运行的重要手段。针对用户侧微电网,提出了基于价格激励与可控负荷的优化运行模型。模型中包括实时电价的分区策略与可控负荷的调控策略。将用户用电成本,空调与热水器温度与目标温度的差值最小化作为优化目标,将可延迟负荷的延迟时间,可计划负荷的工作状态作为决策变量。通过仿真计算与分析,验证了优化模型的可行性与有效性,为用户侧微电网的低成本运行提供了理论支持。     

考虑电动汽车灵活储能的微电网双重激励优化调度北大核心CSCD

针对电力系统采用分时电价单一激励下电动汽车有序充电难以应对风力发电与日内负荷的供需变化,从而形成峰谷差的问题,提出一种基于电动汽车灵活储能的分时电价与动态碳配额双重激励调度策略。首先,根据蒙特卡洛对电动汽车充电负荷进行预测,并建立其电池损耗模型。在此基础上,根据日前预测中各个时段不同供电设备的出力以及碳排放与碳配额的占比,在考虑微电网发电成本以及用户期望荷电状态的前提下以微电网并网功率均方差最小和用户收益最大为优化目标。通过动态调整分时电价和阶梯碳价,并运用优化的灰狼算法对模型进行求解,制定出合理的充放电计划以充分发挥电动汽车作为柔性负荷的特点,从而实现平抑微电网负荷曲线波动的目的。最后,将所提策略与无激励和单一激励策略进行仿真分析对比,结果显示负荷峰谷差分别降低了30.1%和18.6%,验证了其有效性和优越性。同时车主用户收益的提高和碳排放量的降低,验证了电动汽车的环保特性需要与清洁能源协同发展。     

基于DDPG的光储微电网系统能量决策优化

为提高光储微电网系统中的能量管理效率及光电的就地消纳能力,文章以家庭光储微电网系统为研究对象,使用真实的气象数据和分时电价信息建立一个虚拟环境,与家庭光储微电网能量调度策略模型进行交互。采用深度确定性策略梯度算法学习控制蓄电池充/放电功率的连续性,将系统的即时收益和蓄电池可调整出力的加权和作为算法的立即回报,并测试和分析了不同重要性权重对实验结果的影响,最终确定了最优能量调度策略。结果表明,使用深度确定性策略梯度算法可以使系统很好地响应当前和未来的电价信息,在缓解电网压力的同时帮助用户利用能源峰谷电价差套利,并预留了一定的蓄电池调节能力,以减轻光伏出力波动引起的计划外电能交易,证明了该方法的实际意义和应用潜力。     

实时电价理论下含蓄电池的微电网系统运行优化

在实时电价理论指导下,针对微电网系统并网运行优化的问题,提出一种直观的启发式微电网并网运行优化调度策略。该策略根据分时电价机制将全天划分为峰、平、谷3种时段。根据当前调度时刻所处不同时段和蓄电池荷电状态所处的不同范围,建立分时段运行控制策略。在比较各微源实时电价与主网实时电价的基础上,设计阶梯性的蓄电池罚系数,并计入目标函数。采用Pareto寻优路径非支配排序遗传算法(POP NSGA-Ⅱ)优化可控型微源出力、蓄电池充放电及微电网与主网的交互功率,实现微电网对主网移峰填谷的作用,提高微电网运行的经济性。以一个典型的冷热电联供型微电网的日调度优化为算例,验证所提策略和模型的有效性。     

考虑需求侧管理的光伏微电网多目标优化调度方法

针对考虑需求侧管理(DSM)的光伏微电网优化调度问题开展研究。首先,在对典型光伏微电网结构和运行状态进行简要分析的基础上,以系统总运行费用和储能循环电量最小为目标,综合考虑功率平衡、储能系统荷电状态(SOC)、负荷可转移的时间范围等约束条件,建立在分时电价和DSM机制下的光伏微电网多目标优化模型;其次,针对模型具有多目标、多约束和非线性等特点,提出基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的优化求解策略。最后,在Matlab平台上对不同场景下的具体算例进行仿真分析,获得光伏微电网优化调度问题的多组Pareto最优解集。通过分析不同日照条件下的典型调度方案,验证优化模型的合理性和有效性。