考虑源荷不确定性的风光储耦合制氢系统两阶段能量调度

为降低源、荷不确定性对系统能量调度的影响,提出了一种离网型风光储耦合制氢系统两阶段能量调度策略,并建立日前-日内两阶段滚动优化调度模型。日前调度阶段,采用电解槽分级调度策略,并以系统富余功率或过剩功率与可再生能源总功率比值最小为目标函数,建立日前系统稳定性调度模型。日内调度阶段,考虑可再生能源与负荷的不确定性,提出储能分组调度策略,建立包含源、荷预测误差的日内调度目标函数,以滚动优化方式修正日前机组出力计划。对黏菌算法改进,使用改进黏菌算法求解调度模型。算例表明：所提出两阶段稳定性调度模型可有效应对源、荷不确定性对系统能量调度影响,提高了系统应对源、荷波动时的稳定性。     

含光伏的天然气冷热电联供园区微网能量优化调度

天然气冷热电联供园区微网集供冷、供热、供电和供气于一体,具有能源梯级利用的优势,能够有效地提高能源的利用率,减少污染物的排放.本研究针对天然气冷热电联供园区微网的能量优化调度问题,以最小运行费用为目标建立了天然气冷热电联供园区微网的多时段动态优化调度模型,考虑了供冷网、供热网、供电网和供气网的网络运行特性约束,以及储电、储冷和储热多种类型储能装置对微网调度的影响.并基于场景法建立了考虑光伏出力随机波动的园区微网能量优化调度模型,通过快速调节储能装置的储放能功率等措施来平衡光伏出力的不确定波动.以某个天然气冷热电联供园区微网为例,验证了所提出优化调度模型的正确有效性.计算结果表明,所获得的微网运行调度方案能有效节约能量消耗,降低微网运行费用;多种类型储能装置的协同运行能够更有效地降低微网的运行费用,并有利于平抑光伏发电的不确定波动.     

面向光伏消纳的光伏-废弃矿井抽蓄-蓄电池联合发电系统优化调度策略

 为提高光伏消纳能力,构建了一种含废弃矿井抽蓄-蓄电池混合储能的联合发电系统。针对联合发电系统,分别研究了光伏、废弃矿井抽蓄电站及蓄电池的数学模型,引入弃光成本,提出了以联合发电系统总运行成本最低和光伏消纳量最大为目标的优化调度模型,结合功率平衡约束、废弃矿井抽蓄电站运行约束、电池储能运行等约束,利用CPLEX优化工具实现调度模型最优解求取。通过算例,对系统在光伏-废弃矿井抽蓄、光伏-电池储能和光伏-废弃矿井抽蓄-电池储能3种不同调度方式下的光伏消纳效果进行对比,结果表明,本调度策略可以达到系统运行成本最优、降低弃光的效果。     

微网热电储能容量配置优化

可再生能源发电和负荷具有随机性,因而储能装置是保证微网安全稳定的重要组成部分.针对某热电联供微网,提出了类比蓄电池的蓄热罐出力建模方法,在此基础上建立了基于经济调度热电储能优化配置模型.采用多场景方法考虑微网中的随机因素,运用人工蜂群算法优化不同容量下微网运行方式,比较不同储能容量下微网的综合成本,从而确定最优储能方案.通过算例验证了所提方法、模型能有效降低微网的综合成本.     

计及多类型需求响应的光伏微网储能容量优化配置

储能系统接入对于分布式光伏发电具有重要意义,合理配置储能容量可以有效平抑光伏发电的波动性和间歇性,同时提高光伏消纳能力。在考虑多类型需求响应方式下,建立了以微网总成本和光伏消纳率为目标函数的储能容量优化配置模型。首先引入激励型需求响应模型和价格型需求响应模型;然后根据两类响应方式对电网稳定运行及光伏消纳的影响,建立以最大化光伏、负荷时序一致性和负荷峰谷差两种指标满意度的综合响应模型;最后基于并网型光储微网运行策略,采用双层优化算法对光伏微网模型求解。通过某一实际运行微网为算例,分析验证了模型和算法的有效性。结果表明,多类型需求响应结合方式使得用户用电方式更为合理,微网经济性得到改善。     

风光互补蓄电池储能离网自治发电系统规格设计方法

针对蓄电池储能的离网型风光互补发电系统,探讨系统中各个元件的规格设计,以减轻采用单一光伏发电或风力发电的供需失配;并保证系统在连续自治运行的前提下,优化系统运行并准确估算系统元件规格。仿真研究验证了风光互补蓄电池储能离网自治型发电系统规格设计方法的合理性与有效性。     

微网可转移负荷调度与储能控制策略

针对新能源发电的不确定性和随机性,以及新能源发电与用户负荷难以匹配的问题,构建了风、光、储共存的微电网系统,并提出了一种基于可转移负荷和储能系统协调控制的微网能量管理策略。首先在现有的微网模型基础上构建了集中式微网控制系统,用于对风、光、储系统进行相应的控制,同时建立了兼顾用电负荷优化调度与储能系统安全高效运行的多目标函数。然后采用改进粒子群优化算法求解目标函数,引入新的负荷调度策略降低计算复杂度和提高用户满意度,最终获得可转移负荷调度量,实现可转移负荷的调度策略。同时,充分考虑了储能系统的影响,对荷电状态(SOC)进行控制监测,控制储能系统波动情况,提高储能系统性能并延长其使用寿命。最后通过数值仿真,验证了本文提出的能量管理策略在满足用户满意度与实际储能要求的前提下,可以提高微网运行性能,实现微网能量管理和经济运行。     

基于模糊去约束法的V2M系统运行优化

选取一个含有EV(电动汽车)、光伏发电、风力发电、燃气轮机、蓄电池储能单元所组成的微电网运行优化问题作为研究对象,提出一种模糊去约束的求解方法.在系统对负载、光伏和风力发电出力有效监测和预测条件满足时使用这种方法,将EV与微网储能单元电池约束去除,将微电网带非线性约束的优化问题转变为线性优化问题.对比传统优化方法和模糊去约束法,系统的优化效率有显著提高.     

考虑分时电价的风光储联合优化调度研究

针对大规模风电和光伏发电对电网调度带来的负面影响,利用钠硫电池储能系统,综合考虑峰谷分时电价政策和减少弃风弃光等各方面因素,提出了一种基于日前负荷、风电、光伏发电出力预测,以钠硫电池为辅助设备的风光储联合申报计划出力新模式。以风光储联合系统总体收益最大化和净负荷方差最小作为目标,考虑钠硫电池储能系统的充放电次数约束和风光实时出力偏移风光联合申报计划出力限制,建立了电网短期优化调度模型,并采用多目标粒子群算法求解所建模型。通过算例分析,验证了所建模型的可行性和风光储联合系统在提高清洁能源消纳和平滑净负荷曲线方面的有效性。     

基于实时定价机制的综合能源系统多时间尺度优化调度

随着能源互联网快速发展,其物理载体综合能源系统成为未来能源利用的重要方式.针对区域综合能源系统优化调度问题,在实时电价的基础上设定实时天然气价格策略,提出一种基于实时定价机制的优先级调度策略,建立考虑日前运行成本最低和日内弃风弃光成本最小为目标函数的多时间尺度模型,应用含有自调节环节的改进粒子群优化算法对模型进行求解.通过算例验证了模型的有效性,比原有的分时定价策略更能进一步减少运行成本,提高能源利用效率,减少弃风弃光成本.     

基于模糊控制的光伏微电网复合储能控制策略优化研究

微电网中复合储能的功率分配问题一直是业内研究的热点,以光伏微电网为应用场景,电源功率波动和负载功率波动在时间上呈现出的非线性特性会对储能系统控制产生影响。针对这一问题,在基于源-荷功率预测的复合储能控制策略上进行优化,利用模糊算法对非线性问题的处理优势,在储能元件功率分配的情况中加入模糊控制器,兼顾考虑储能电池SOC(State of Charge)与微电网功率波动之间的非线性关系,设计微电网预测能量与实际并网能量的差额分配算法,对储能系统有功率参考值进行实时修正,从而达到调节储能系统SOC的效果。实现了在长时间尺度中,实际并网功率能准确跟踪并网调度,储能元件不会产生过充或过放的现象,从而降低了储能元件的损坏率,提高了复合储能系统运行的安全稳定性能,延长了储能系统使用寿命的目的。实验结果表明：与优化前的控制策略相比,在相同工况下优化后的控制策略使蓄电池SOC波动范围缩小15.6%,一直保持在40%～60%之间波动。     

基于期望场景集性能的微电网鲁棒经济调度

针对孤岛型微电网受可再生能源和负荷不确定性影响的特点,提出基于梯次偏离不确定集的孤岛型微电网鲁棒经济调度算法。根据微电网的结构特点进行建模,利用微电网的不确定集生成梯次偏离的不确定集。在日前计划阶段,以所有场景可行,期望场景集内性能最优优化出微电网的各设备出力,得到日前计划方案。日内调度阶段,保持日前计划调度阶段优选出的储能系统出力,利用新能源以及负荷的实时数据,对微型燃气轮机、新能源弃风弃光、可平移负荷功率的日前阶段优化解进行二次优化调整,提高微电网运行的经济性。结果表明：该方法取得了更优异的控制性能,提高微电网调度的经济性。最终,通过仿真案例验证了该方法的有效性。     

风电场储能系统的多目标优化调度策略

为了实现风电与储能联合运行的优化调度策略,首先综合考虑风电功率预测效果、并网功率波动和储能系统的出力水平等多个目标,建立风储联合运行的多目标优化仿真模型。然后运用马尔可夫模型预测风功率,同时基于有精英策略的非支配性排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)滚动优化风储并网功率,来获得风储系统不同运行策略。并通过优选储能系统运行参数,避免储能系统的过度充放电和进入死区。最后,将决策者的偏好嵌入到多目标优化过程中,针对优化解集的分布进行了对比分析,验证了偏好情况下的储能的针对性和有效性,实现了风储系统多目标偏好下的优化调度。     

工业微电网分组储能控制策略

工业用户对于微电网的应用有着极大的经济性和可靠性要求.可再生能源发电的不确定性,和储能充放电损耗过高,影响着微电网的经济性;同时,一般的微电网系统并没有备用储能,影响着微电网的可靠性.针对上述问题,提出了一种应用于工业微电网系统的分组储能控制策略.将储能分为三组分别进行优化调度,减少了可再生能源发电不确定性对微电网的影...     

基于混沌多目标粒子群算法的综合能源调度

目的 针对当前综合能源系统中资源协同优化效率不足、微网运行经济性和环保性差的问题,提出了一种计及风电储能及不稳定因素的微网优化调度方法。方法 该方法在微网负荷侧需求响应对新能源消纳影响的基础上,以消纳新能源和削峰填谷为目的,提出了优化负荷曲线的方案;然后,考虑微网调度侧风电出力的不稳定性以及微网内部设备的耦合,进行优化调度以降低微网运行成本、减少环境惩罚费用并提高风电消纳平稳性;最后,采用混沌多目标粒子群算法对优化问题进行求解,并在风电不稳定度占比0%、5%、10%和15%时进行了算例仿真分析。结果 当风电不稳定度为10%和加入风电储能,系统运行成本和环境治理费用最少,比方案1和无风电储能少6 919.4元,风电平稳量也提高38 kWh。在电热冷网中,负荷侧加入需求响应后,系统得到稳定运行和能源合理利用,可以很好地满足负荷侧用能需求。从算法对比中,混沌多目标粒子群算法加入自适应权重和变异率后,具有较强的全局搜索能力和更好的准确性。结论 该方法通过合理设置风电不稳定度能够有效降低运行成本和环境惩罚费用,提高风电稳定性,其次,负荷侧的需求响应可以一定程度地削峰填谷和消纳新能源。     

含多微网系统的主动配电网分层能量优化管理

为实现含多微网系统的主动配电网的经济效益最优,通过引入自适应权重系数来进行动态优化。构建一种主动配电网层以发电机组运行成本最低,多微网系统层以经济成本和环境成本最低的分层能量优化管理模型。采用变异、杂交和竞争策略以及Lévy飞行策略改善麻雀搜索算法,提高算法的种群多样性和收敛精度。基于所设计的多微网系统混合配置运行策略,采用改进麻雀搜索算法进行模型求解。选取某地区两种典型日进行算例分析。结果表明：本文提出的优化模型、运行策略和改进算法可以有效降低主动配电网和多微网系统的经济效益,同时改进算法能够在全局寻优能力方面具有一定的优势。     

基于改进支持向量机的轨道交通光伏发电预测

轨道交通系统作为用电大户,将光伏发电系统接入轨道交通牵引供电系统不但可以降低交通系统的运营成本,而且可以很好地实现节能环保.但因光伏发电具有随机性、不确定性,将光伏发电直接接入轨道交通牵引供电系统,将会对轨道交通牵引供电系统带来一定的冲击,精确的光伏发电预测是减少光电并网冲击的有效解决方法.首先,采用自适应粒子群算法提高了训练光伏发电历史数据时粒子的寻优能力,然后采用优化后的参数代入最小二乘支持向量机对光伏发电负荷进行了预测,有效地保证了预测的精度,进而提高光伏发电接入轨道交通供电系统时的稳定性.     

考虑供给与负荷转移的虚拟电厂调度策略

虚拟电厂是一种通过先进信息通信技术和软件系统,将分布式发电机组、储能系统、可控负荷、 电动汽车等分布式设备聚合优化并协调参与电力市场和电网运行的特殊电厂。 针对现阶段可再生能源产业的风力、光伏并网发电和优先消纳困难等问题,基于虚拟电厂强通信、高聚合的特性,提出了一种考虑供给与负荷转移的虚拟电厂调度策略,以虚拟电厂整体利润最优为目标函数,从供给侧与需求侧同时强化虚拟电厂的调度弹性。 其中供给转移通过储能设备实现,考虑蓄电池储能系统与氢能存储系统同时参与调度,发挥各自储能优势,负荷转移通过柔性负荷实现,并将所有柔性负荷分为短期、中期、长期 3 类来反映实际情况,以柔性负荷的负荷量与最晚调度时间为类别划分依据。 实验结果表明:储能设备及柔性负荷参与虚拟电厂调度,显著提高了虚拟电厂运行的强健性,增强了新能源的消纳水平,实现了“削峰填谷”的效果,并且在经济性上有着良好的表现。     

含混合储能的风光储系统容量优化配置

由于可再生能源的不断发展,电网对各种能源存储技术的需求日益增长,通过提出一种利用废弃矿区建立含重力储能的混合储能系统解决新能源消纳的问题。以年均系统成本最小化为目标建立微电网容量优化配置模型,通过分析含风力发电机、光伏组件、蓄电池和重力储能装置的微电网各发电单元特性,并采用改进粒子群优化算法对该模型进行优化求解。算例结果表明,该模型提高了系统的经济性,系统负荷缺电率等可靠性指标也得到了明显提升。