基于分解协调方法的光储系统配置—运行协同优化

以光伏-储能电池系统为研究对象,构建光储系统的配置-运行优化分解协调模型.首先,将考虑储能投资成本与光储系统运行成本在内的综合费用作为目标函数,利用Benders分解方法将模型分解为规划配置主问题和运行调度子问题,然后,通过分解协调优化得到储能电池的最优配置方案与系统的优化运行策略,通过设定光伏消纳率、自给率、内部收益率、动态投资回收期等一系列指标,对模型进行评价.此外,实现了 Benders分解法收敛过程和Bender割集累积过程的可视化,直观展现出容量配置与优化运行的交互作用.基于此,进一步利用K-means聚类分析算法建立了年光伏出力模型,求解长时间尺度上储能电池的最优配置,探讨了分解协调优化模型在中长期尺度下求解的可行性.     

基于几何加权移动平均滤波算法的改进储能平滑控制策略

针对目前光伏并网中采用储能电池对光伏出力进行平滑,以降低光伏出力波动性对电网的影响,提出一种几何加权移动平均滤波算法,得到光伏并网系统中储能电池出力的参考值。该算法对移动平均滤波算法进行改进,不仅改善了滤波器的延迟性,而且具有自适应平抑的能力。在储能电池出力参考值的基础上,提出了采用模糊控制对该参考值进行修正的方法,使得储能电池的荷电状态维持在合理范围,保证储能电池具有最佳运行状态以及最少容量配置。     

基于集群划分和LightGBM-KDE的区域风电中期概率预测

针对光伏的不确定性、波动性与反调峰性对配电网稳定运行造成巨大冲击,而大幅增加配网调峰压力的问题,提出了光伏-氢储能辅助调峰的双层优化配置模型。基于光伏波动量对配网的影响,将原始光伏出力曲线分解为调峰分量与平抑波动分量;结合氢储能运行特性,配置用于调峰与平抑波动的储能容量,构建计及氢储能工作特性的储能系统运行策略;以系统运维成本、碳排放成本、弃光惩罚为优化目标,建立光伏-氢储能辅助调峰的配电网氢储能优化配置模型,并进行算例分析。结果表明,所提出的优化配置方案可有效降低光伏波动对配网的影响,缩减配网的运行成本,提升其运行经济性与稳定性。     

智能楼宇中的电-热储能系统双层优化配置模型研究

智能楼宇中的光伏系统需配置储能元件以提高其生产效率,然而在现有技术中,电池储能系统已经不再是最经济的解决方案.相比而言,热储能系统能提高光伏自消纳,同时降低电池储能装置的配置容量.因此,文章提出了智能楼宇中储能系统的优化配置模型,模型中包含了光伏系统、热泵装置、电-热储能装置.为了同时优化电储和热储系统,文中采用蒙特卡洛模拟和元启发式算法,以最小化智能楼宇的年综合运行成本.文章主要通过调节储能罐中的水流量以满足热能需求,同时基于需求响应控制热泵运行和电池储能系统的充放电行为.算例验证了所提模型的有效性.     

分布式光伏储能电池混合系统的经济性分析

为了提高光伏系统的利用率,需要研究家庭和企业用户的分布式光伏及储能电池混合系统的最优运营模式。以居民用户和企业用户为对象,分别建立了用户无光伏发电、光伏电力全部出售给电网、自发自用余电上网以及光储系统下自发自用余电上网这4种运营模式下用户的成本效益模型,分析了不同运营模式下系统的经济性。结果表明:在无储能的光伏发电系统中,光伏系统的装机容量越高,用户的净利润越高,并且自发自用,余电上网是收益最高的用电模式。在有储能的光伏发电系统中,考察了6种储能电池在分布式光伏/储能电池系统中的经济性,发现对于居民用户,采用储能系统消纳光伏电力的经济性较低;而对于企业用户,储能系统的经济性较前者有一定程度的提高。随着储能电池成本的降低,企业用户配置光伏储能电池系统会有较好的应用前景,其中水钠电池的经济性最高。研究成果可为家庭和企业用户光伏发电系统运营模式的选择提供理论依据。     

计及循环寿命的电网调频储能容量优化配置

针对储能电池参与电网调频时的容量配置问题,提出一种优化配置方法。综合考虑了储能电池的各项成本以及参与调频时可获得的收益,并且引入了储能电池的容量保持率模型,利用数值拟合的方法对不同放电深度给储能电池循环寿命造成的影响进行了定量分析与计算;同时基于区域控制误差信号,以储能运行特性和电网调频需求为约束条件,获取储能电池在调频过程中的出力序列,以此对储能的功率容量和能量容量进行优化配置。最后利用实际电网数据进行仿真验证,对不同放电深度下储能配置的技术与经济特性进行了对比分析,给出了使整体经济性最优的储能放电深度。仿真结果表明,所提配置方法可以灵活协调储能配置方案的经济性与技术性。     

光伏储能系统的电池容量配置及经济性分析

储能系统和光伏发电相结合的统筹规划能够提高系统的光伏自我消纳能力,增强可协调性和灵活性,提升经济效益,具备广阔的发展前景,光伏发电和储能设备容量合理配置与运行的重要性日益显现。建立电池储能的容量和功率配置的线性规划模型,将电池容量、功率及系统全年电池充放电功率、购电售电功率等参数进行统一优化计算,得出经济效益最优化的电池充放电策略及电池容量和功率配置结果。以某工业园区为研究对象,提出获得最佳经济效益的储能电池规划方案,以内部收益率、光伏自我消纳率等指标为参考,研究光伏上网价格、储能电池成本、电池寿命和折现率等因素对电池储能容量配置和经济效益的变化规律,以及电池储能在系统中发挥的作用。     

电池储能电站替代变电站升级的优化决策配置方法

在大规模新能源接入及负荷增长情况下部分变电站存在容量不足问题，为确保电力公司运行经济性，文章对比分析配置储能电站及变电站升级扩容两种方案。首先考虑方案经济性、可靠性及环境指标建立综合评价指标体系进行评估，其次以最大化配置储能效益为规划目标，考虑储能系统全寿命周期成本与提升电网运行可靠性、延缓电网升级改造及降低配电网运行网损三部分效益建立储能成本-效益模型，然后采用改进进化算法进行仿真确定储能系统的配置容量，并通过评价体系得到最佳规划方案。结果表明：在当前电网运行水平和模式下，配置储能系统可以延缓电网升级改造，提升电网整体运行水平，可为后续大规模新能源并网应用储能系统平滑新能源出力、延缓电网升级改造提供规划参考。     

考虑光伏校正的微电网储能容量优化配置

针对光伏微电网中储能容量优化配置时忽略光伏实际出力的问题,提出一种考虑温度和光照强度的光伏输出功率校正方法,建立光伏优化模型。其次以储能经济最优为目标,在满足负荷需求的基础上进行光储联合建模,并考虑负荷缺电率和能量溢出比的影响,对电网分时电价下5种储能电池分别进行容量配置和经济性分析。最后通过算例验证了所提模型更满足地域特性、符合光伏实际输出功率。所配置的结果表明,在项目周期内钠硫电池成本最高,功率型铅酸电池成本最低,全钒液流、锂电池和能量型铅酸电池总投资成本相当。     

考虑5G基站和数据中心接入的变电站多目标优化方法

5G基站、数据中心等新型数字基础设施的大规模接入对配电网的稳定运行造成冲击，亟需对新型数字基础设施与光伏、储能系统、电动汽车充电桩等电网资源的协同优化调度展开研究。从减小配电网负荷波动性和电网运行成本的角度出发，提出了考虑5G基站和数据中心接入的变电站多目标优化方法。首先，提出考虑5G基站、数据中心接入的多站融合场景下的多主体集中式协同优化框架。其次，分析5G基站、数据中心的能耗特性，构建考虑电网运行经济性和稳定性的多目标优化模型，并提出了基于ε-约束的多目标模型求解方法。最后，通过算例仿真，验证了所提多目标优化方法的有效性。结果表明，该多目标优化方法可以降低新型数字基础设施的运行成本，同时，减小电力负荷波动，提高电力系统稳定性，实现多利益主体共赢。     

考虑电/热/气耦合需求响应的多能微网多种储能容量综合优化配置

在多能微网中配置多种储能设备有利于平滑可再生能源波动性,提升供能可靠性和用能经济性。以含风光发电和电/热/气负荷的多能微网为研究对象,研究考虑电/热/气耦合需求响应的微能源网多种储能系统优化配置方法。首先,基于人体对温度的模糊度以及电负荷和气负荷的可转移特性建立耦合需求响应模型。在此基础上,以经济成本和碳排放量最小为目标,建立了基于耦合需求响应的多种储能容量综合规划的多目标优化模型。然后,采用自适应动态权重因子以适应规划场景的灵活多变。最后,通过算例比较了应用耦合需求响应以及配置储能系统前后多能微网的经济性以及碳排放量,从而验证了所提方法的有效性。     

基于重力储能的风光储联合发电系统容量规划与评价

合理规划风电场、光伏电站和储能的容量是保证风光储联合发电系统经济性及可靠性的前提。提出一种依托山体的重力储能形式,联合风电场、光伏电站,建立以系统成本最小为优化目标的并网型风光储联合发电系统容量优化规划模型。然后,提出风光互补特性、供电损失率、系统贡献率等评价指标,用以衡量容量优化规划结果。在算例中,基于分时电价场景,对考虑重力储能、蓄电池储能、压缩空气储能等不同储能形式的规划模型进行仿真对比。通过利用熵权法定权的秩和比评价方法对考虑不同储能形式的容量规划结果排序评价,验证了所提模型的科学性及有效性。     

微电网中电动汽车充电模式与换电模式的运行优化

在已知风光出力,且电网实行分时电价的前提下,分别使用充电模式和换电模式调用充电汽车蓄电池储能。充电模式以微网内燃料费用最低和外网购电费用最低为优化目标,换电模式在上述优化目标基础上增加充电购电成本最低优化目标,使用混合整数规划CPLEX软件求解了该优化目标下的充电汽车储放能控制策略,并给出了优化运行结果。结果表明该优化方案有利于降低微网运营者的运行费用,而采用换电模式给充电汽车充电更能发挥充电汽车蓄电池逢电价高储能、逢电价低放能的作用,提高了微网的运行经济性。     

考虑电池寿命的混合储能微电网优化配置

针对偏远地区供电困难的问题,提出一种考虑电池寿命的混合储能微电网优化配置方法。首先,考虑到储能特性,构建了电池寿命模型和水轮机效率模型。基于用电习惯,建立了居民、商业、工业区域的需求响应模型。进而,以年投资成本和日运行成本最低为目标,建立微电网的双层优化配置模型,并通过线性化方法将原问题转化为混合整数线性规划问题。最后,使用基于需求度的Shapley值法对经济成本进行分摊,并分析电池寿命和负荷互补效应对系统经济性的影响。算例表明：所提方法能有效提高电池寿命,降低经济成本;基于需求度的Shapley值法相较于常规Shapley值法在分摊上更加合理;负荷的互补度与共建微电网节省的经济成本成正比。     

基于SMDP的光柴储独立微网能量控制策略优化

考虑含光伏发电装置、储能装置和柴油发电机组的独立微网系统,以提高微网长期运行经济性为目标,研究微网能量管理优化问题。首先对系统的随机动态特性进行建模,即针对光伏发电和负荷变化的随机特性,将微网系统的能量控制建模为半马尔可夫决策过程(SMDP);然后采用随机动态规划算法对最优策略进行求解,得到微网在不同的光伏发电功率、负荷需求、储能荷电状态等级和柴油发电机组运行数量下对柴油发电机组和储能装置的最优控制行动。仿真结果说明了所建随机模型的合理性和优化方法的有效性。     

考虑多类型水电协调的风光电站容量优化配置方法

为减少风光出力波动性造成的弃风、弃光,利用梯级水电和抽水蓄能等不同类型水电之间的调蓄特性,提出一种多类型水电协调参与风光消纳的联合运行策略。考虑多类型水电站出力、水库库容和联络线传输功率等约束,以风光电站投资建设成本、系统运行维护成本及购电成本最小和风光发电占负荷需求比例最大为目标,建立一种多类型水电协调的风光电站容量优化配置模型,采用基于极限学习机的粒子群算法(ELM-PSO)对模型进行求解。以青海某地区为例,通过仿真分析,得出综合考虑系统经济性和风光发电占负荷需求比例最优的容量配置方案,验证了所提策略和所建模型的可行性及有效性。     

计及分时电价的5 G基站光储系统容量优化配置方法

随着第5代移动通信技术（5G通信）的迅速发展,5G基站数量不断增加,5G通信耗电量大、用电成本高的问题日益突出。为此,提出了考虑光伏和储能接入的5G基站光储系统优化配置方法,以提高5G基站运行的经济性。首先,考虑5G基站负荷情况和配电网分时电价,建立了5G基站光储系统的经济调度模型;然后,通过量子粒子群优化算法计算典型日内5G基站光储系统的最小综合成本,以此确定光伏和储能的最优接入容量;最后,通过算例证明合理配置光伏和储能容量可以提高5G基站系统的经济性。光伏和储能容量的配置受储能成本和峰谷电价差的影响较大,且光储系统所能带来的经济效益随峰谷电价差的增大和储能成本的降低而增大。     

计及分时电价的5G基站光储系统容量优化配置方法

随着第5代移动通信技术(5G通信)的迅速发展,5G基站数量不断增加,5G通信耗电量大、用电成本高的问题日益突出。为此,提出了考虑光伏和储能接入的5G基站光储系统优化配置方法,以提高5G基站运行的经济性。首先,考虑5G基站负荷情况和配电网分时电价,建立了5G基站光储系统的经济调度模型;然后,通过量子粒子群优化算法计算典型日内5G基站光储系统的最小综合成本,以此确定光伏和储能的最优接入容量;最后,通过算例证明合理配置光伏和储能容量可以提高5G基站系统的经济性。光伏和储能容量的配置受储能成本和峰谷电价差的影响较大,且光储系统所能带来的经济效益随峰谷电价差的增大和储能成本的降低而增大。     

光储系统并网动态容量规划及运行优化研究

针对电网中光储系统的容量规划问题,提出了一种考虑电网常规机组运行特性的光储系统并网动态容量规划模型。采用双层模型方法,上层规划以项目投资期间的光储系统、电网常规机组总成本为目标,通过灰狼算法求解,得到光储系统容量配置方案,作为下层模型的输入;下层优化以光储并网后的日运行成本最低为目标,通过MATLAB调用Cplex的分支定界算法求解,得到光伏、蓄电池、电网常规机组调度方案,作为上层模型的输入。上下层循环迭代,直至满足收敛条件,实现光储系统容量的动态规划。最后通过具体算例验证了模型的合理性。算例仿真结果表明,该方法兼顾了电网常规机组能耗,得到了经济性最优的光储系统容量配置方案以及光储并网运行调度策略,从而降低电网的发电成本,提升环境效益。     

计及生物质能的热电联供系统经济运行优化策略

为提升我国农村地区生物质能利用效率,借助热电联供(CHP)系统高用能效率优势,给出一种计及生物质能的CHP系统经济运行优化策略。在考虑了运行功率及容量约束下,对生物质能燃气发电、光伏发电以及储能电池等的运行成本进行建模分析,将CHP系统运行经济性优化转化为求解最小系统运行成本问题。在优化问题求解过程中,为提升传统粒子群算法求解效率,采用灰狼-粒子群算法降低优化过程陷入局部最优概率,提升优化算法运行速度。仿真结果表明,灰狼-粒子群算法具有更快的算法收敛速度,能够改善计及生物质能的CHP系统用能经济性,有效降低农村地区用能费用,促进生物质能推广应用。