基于建筑虚拟储能的分布式能源系统优化调度

由于建筑的热惰性及室内空气的蓄热属性,当系统制冷或制热设备功率变化后,室内温度存在滞后现象,同时室内温度在一定范围变化时不会影响人体的舒适度。该文根据建筑的蓄热属性建立了建筑虚拟储能模型,引入到分布式能源系统的优化调度当中,在用户可接受室温范围内对室温进行优化调节,实现了虚拟储能的充释能管理。算例以独栋的小型楼宇的夏季制冷场景为例,以包含环境因素的日综合运行成本最小为优化目标,根据求解结果分析了虚拟储能对调度产生的影响,结果表明建筑虚拟储能参与系统的优化调度使总费用下降约3.8%。     

基于深度学习的房间冷负荷预测模型

准确的房间冷负荷预测是空调运行过程节能的基础.首先,根据房间能量平衡方程,通过分析供冷量、冷负荷和蓄热量的关系,提出调温模式下房间负荷预测模型;然后,利用频域分解法实现蓄热计算,应用深度循环神经网络实现温度恒定条件下冷负荷预测;最后,综合温度变化下的蓄热量和温度恒定条件下的冷负荷预测,得到调温模式下房间冷负荷预测值.为提升深度学习算法收敛速度,在深度循环神经网络反向传播修正参数的过程中引入了高斯-牛顿法-LM (Levenberg-Marquardt)法自适应切换的学习算法.仿真实验和实测实验均表明,该方法能快速有效地实现房间逐时负荷预测.本方法实现了调温模式下房间负荷需求的快速精确计算,可用于实现建筑被动热储能的定量计算,同时为整个电网需求侧直接负荷控制提供可借鉴的思路.     

考虑用户舒适度补偿的空调负荷优化调度模型

通过对空调负荷这一类需求侧响应资源的调度,可以减轻分布式电源出力波动对电网运行的不利影响,促进可再生能源的消纳.本研究首先基于负荷聚合商的运行框架,分析了负荷聚合商的成本和效益,在负荷聚合商成本的组分中,提出了根据用户舒适度所确定的需求响应补偿策略;其次,本研究建立了空调负荷的温度变化模型;最后提出了空调负荷优化调度模型,该模型目标函数为空调负荷聚合商总收益最大,并考虑到了空调温度、风电波动以及聚合商收益约束.算例仿真结果表明,本研究提出的模型具有良好的经济效益,并提升了对分布式风电波动的平抑效果.     

基于VSG的大规模储能系统功率变换器并网控制策略与稳定性研究

大规模储能的应用能够平抑分布式电源输出功率的波动,提高电网对于分布式电源的消纳性。为提高大规模储能系统并网稳定性,利用传统同步发电机的旋转惯量、阻尼等特性,提出将"虚拟同步机"控制技术运用到储能功率变换器的控制中,实现系统的调压调频和功率控制。该文模拟了同步发电机的机械模型与有功下垂特性,建立了虚拟同步机的功频控制器结构,提出了并网预同步控制策略,实现虚拟同步机和电网的电压幅值与相位的一致,最后通过Matlab仿真验证了控制策略的可行性。     

基于发电机组最大调节速率的电网负荷指令调度优化

随着新能源发电的大规模并网,电网平稳运行受到日益严峻的挑战,为充分利用火电等功率可调机组的自动发电控制(automatic generation control,AGC)功能,加快对电网负荷指令的调整,抑制新能源发电波动带来的电网功率偏差,提出一种基于机组最大调节速率的电网负荷指令优化调度方法.首先,对机组实发功率历史数据分段线性表示获得机组调节速率样本,基于调节速率样本分布估计机组最大调节速率,其中采用贝叶斯估计判断样本分布的稳定性;然后,以最短调节时间为目标建立负荷指令调度线性规划模型,求解确定了按机组最大调节速率进行电网负荷调度的策略;最后,通过工业和仿真案例,并与传统负荷分配方法对比,验证了所述方法的有效性.     

基于改进虚拟同步机的风储微网综合控制

微电网中负荷变化与风电等分布式电源出力不确定性给整个微网稳定带来很大困难。针对风电出力波动问题,采用虚拟同步发电机控制结合深度强化学习对电池储能系统输出进行控制：首先搭建包含风电、电池储能、负荷、外部电网的微网模型,其次利用深度确定策略梯度算法对虚拟调速器进行设计,结合奖励函数通过反复学习训练生成调速器实现对虚拟同步发电机的改进。最后,在Matlab/Simulink软件中搭建对应的仿真模型,与下垂控制、传统虚拟同步发电机控制进行对比,仿真验证了并网到离网切换场景与孤岛运行场景下,所提出的控制方法对微网频率与电压有良好的稳定效果,可以实现对负荷有功功率与无功功率的快速追踪。     

充换电站储能系统模糊双目标优化调度方法

由于充换电站用电量存在明显的波动性,在充换电站建立储能系统是改善充换电站负荷稳定性的重要途径.为使储能系统充分发挥其作用,本文提出了考虑负荷平抑和用电经济性双重目标下的储能系统出力优化策略,对双目标进行加权模糊处理,使双目标优化问题转化为单目标优化问题.另外,在优化模型的约束条件中考虑了不间断电源功率需求和定时定荷电状态(SOC)的限制,从而具有更大的实际意义.本文使用粒子群算法进行求解,并结合某实际智能电网综合建设工程数据,对该双目标优化策略进行仿真分析,验证了该策略的优化效果及可行性.     

含光伏电源的微电网储能控制技术探讨

近年来,随着可再生能源开发力度的不断加大,含光伏电源的微电网的应用也得到了重视。而从微电网与主电网交换功率可控的角度出发,通过分析微电网内光伏电源出力预测误差和负荷短期预测误差,就可以完成微电网储能容量的合理配置,并进行微电网交换功率与功率波动的控制,继而实现对微电网的高效利用。因此,该研究对该种微电网储能控制技术进行了分析,以便为关注这一话题的人们提供参考。     

抑制光伏并网电压扰动的配电网储能配置方法

储能可以有效抑制光伏发电接入配网后系统电压的扰动.文中通过分析光伏出力波动时储能对含光伏配网电压调节的机理,建立了光伏出力波动和负荷变化影响下的储能配置需求评估模型,研究了考虑电压约束时不同影响因素作用下储能的配置需求,以及储能投入后对电压的调节效果.仿真分析了光伏接入容量、局部负荷离光伏接入点距离、光伏接入点相对附近变电站距离与储能配置容量的关系,验证了储能在配电网中对电压曲线具有削峰填谷的效应.同时,利用Matlab/Simulink仿真给出了不同情况下具体的储能投入容量及配置建议.     

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。     

定温控制空调系统的舒适性及节能性分析

以"26℃空调节能行动"为研究背景,对定温控制空调系统从舒适性和节能性两方面进行分析.通过测试分析对比不同朝向但相连通的两间房间的PMV值,说明控制室内温度相同时,由于平均辐射温度不同,房间的舒适度不同.采用相同的温度控制标准往往导致某些区域舒适性差.对比分析了夏季和冬季定温度控制和定PMV指标控制空调系统的节能性差异,说明定温度控制既不体现热舒适性也不体现节能性,而定热舒适指标(如PMV)控制,则是空调系统保证舒适性兼顾节能的有效途径之一.     

考虑储能调频死区与荷电状态的一次调频策略

为更好改善电网频率特性,发挥储能电池辅助调频作用及快速响应优势,提出考虑储能调频死区和荷电状态(State of Charge,SOC)的电网一次调频自适应控制策略。基于对电网幅频特性的分析,设置储能调频死区小于传统机组调频死区,使储能先于传统机组快速响应负荷扰动,有效平抑频率波动。通过分析虚拟惯性控制在一次调频过程中的出力特点,提出正反向虚拟惯性控制,使储能在整个调频过程中出力方向始终与频率恢复方向一致,降低频率恶化速度,促进频率恢复。在此基础上,提出储能电池综合控制方法：在传统机组调频死区内,储能采用下垂控制；传统机组参与调频后,储能采用下垂与正反向虚拟惯性相结合的控制方式,并根据频率偏差和SOC实时调整二者的控制系数及出力比重,有效避免电池过充过放。最后在MATLAB/Simulink平台搭建含储能的区域电网一次调频模型,在不同工况下仿真验证了所提策略的有效性。     

一种空调系统实时节能舒适控制新方法的可行性研究

针对现有热舒适控制方法存在的不能根据房间扰动进行实时控制、不能兼顾舒适和节能、控制模型参数整定不易精确及智能控制方法固有的限制性等问题,提出了基于复合形法的实时节能舒适控制方法。复合形法不需要精确的数学模型,通过不同热环境参数组合与测得的其相应的空调能耗值,求得在满足热舒适条件下使空调能耗值最小时的热环境参数的最优参数组合。扰动的变化和空调系统动作对室内热环境参数和PMV的影响必然出现滞后现象。通过对夏热冬冷地区办公建筑中扰动变化和空调系统动作对工作区热环境参数和PMV改变的滞后时间比较,得出了空调系统能够贴近最优参数组合运行的结论,因此在夏热冬冷地区办公建筑内利用复合形进行的实时节能舒适控制是可行性的。     

基于分时电价的用户侧光伏储能系统容量配置

光伏与储能系统的配合使用已经是一种趋势，在用户侧合理配置光伏电池与储能电池的容量，可以明显提高用户的经济效益。为了提高用户在分时电价下的经济效益，本文基于用户侧典型日光伏发电曲线与典型日用户负荷特征曲线，结合用户分时电价，设计储能系统的能量调度策略，建立经济优化模型，并基于量子粒子群优化算法对模型进行求解，得出光伏与储能系统的最优容量。仿真分析和结果表明，本文方法可以明显提高分时电价条件下用户的经济效益，对大电网的削峰填谷也有一定的积极作用。     

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。     

基于人群密度估计的空调末端及新风量分级调控方法

负荷估计是空调系统优化控制的关键一环,人员移动的随机性和不确定性,使得建筑空间人员负荷难以准确估计,导致现有控制策略控制效果欠佳,系统响应不及时,滞后性大,造成能源浪费以及建筑内部环境热舒适性降低.针对该问题,提出一种基于人群密度估计的空调末端及新风量分级控制策略.首先,采集建筑空间图像信息,建立多列卷积神经网络人群密度估计模型,获取人员数量及动态分布,计算人员实时负荷;其次,引入人员负荷控制因子,提出空调分级调控策略,实现空调末端及新风供给.实验结果表明,方法能够更好地维持建筑内部热环境稳定,系统响应速度更快,具有较好的节能潜力.     

用于提高电网中风电渗透率的混合储能容量优化分析

为提升电网中风电渗透率,通过提出由电池、超级电容器和抽水蓄能构成的混合储能系统,构建缓和风电并网时不稳定性的双层容量优化模型。首先,提出了风电典型场景和极端场景的提取方案,获得充分逼近原风电出力场景的场景集合。然后,使用小波包分析法,配置电池和超级电容器的容量用来平抑风电功率波动,并在电力系统中利用抽水蓄能进行削峰填谷,建立双层混合储能容量优化模型对储能容量进行优化。最后,利用某风电场一年输出功率数据,对改进的 RTS-96 系统进行仿真验证并分析。算例结果表明：建立的双层混合储能容量优化模型在确保经济性的条件下提升了风电渗透率。     

多区域变风量空调系统送风温度的优化节能控制

在分析变风量空调系统局部控制的基础上,提出了两种实时的优化控制方案。其一是利用变风量末端风门开度的信号,将它们作为各区域相对负荷的指示信号,对送风温度进行实时优化;其二是针对周边区域采用定风量末端控制太阳辐射热负 空调系统,根据周边区域相对负荷大小,实时优化定风量末端的开／停控制。