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。     

基于生成对抗网络的配电网与多微网随机调度

随着可再生能源机组以多微网的形式接入配电网,其出力的不确定性会给配电网与多微网调度带来挑战。因此,如何对配电网与多微网中可再生能源的特性进行分析,准确把握可再生能源的出力特性,建立考虑可再生能源出力特性的配电网与多微网调度模型,成为目前亟待研究和解决的问题。本文提出了一种基于Wasserstein生成对抗网络的配电网与多微网日前随机调度方法。首先针对风电以及光伏日前预测的不确定性,采用基于Wasserstein生成对抗网络的数据驱动算法,对风电和光伏出力预测误差进行场景生成;对于生成的风光出力场景,基于K-mediods场景削减法得到风光典型场景;在配电网与多微网调度目标函数中综合考虑调度的经济性指标以及韧性指标,基于场景法模拟可再生能源出力的不确定性,建立配电网与多微网日前随机调度模型并求解。仿真结果表明,所提的配电网与多微网随机调度模型在可再生能源出力场景生成方面,相比于传统假定概率分布的生成方法,其生成的场景更接近实际场景。     

考虑需求响应的多目标模糊机会约束动态经济调度

风电和需求响应参与电网调度带来了显著的经济效益并降低了负荷波动,但是风机出力的不确定性给电网动态经济调度带来挑战。针对上述问题,建立考虑需求响应的多目标模糊机会约束动态经济调度。首先,分析风电预测误差在不同功率的模糊特性,并拟合出模糊参数,进而获得风电的模糊隶属度函数。其次,根据模糊理论对系统约束形成可信性测度的模糊机会约束,建立考虑经济和负荷方差的多目标优化模型。在模型求解上,采用清晰等价类将机会约束清晰化,采用基于分解的多目标进化算法求解,然后采用模糊聚类的Pareto最优解集筛选最优解。算例结果表明,所提出的模型,能够有效权衡风电并网风险、系统利润和系统负荷波动。     

计及需求响应的主动配电网日前优化调度

主动配电网通过主动调度可调度资源达到配网的经济、安全、可靠、高效的运行;随着分布式电源在主动配网中渗透率越来越高,将需求侧资源纳入主动配网的调度中可以提高主动配电网消纳分布式电源的能力以及增加系统的经济性、安全性。由于用户负荷不止受电价影响,需求响应后的负荷存在不确定性,同时风光的出力也存在随机性的特点,在计及了源荷不确定性下,建立了基于机会约束规划的主动配电网优化调度模型,通过嵌入蒙特卡罗的粒子群算法求解,算例分析结果表明了所提模型的有效性。     

计及源荷双侧不确定性的综合能源系统优化配置

以源–网–荷–储的综合能源系统为研究对象,同时考虑源侧风光出力及负荷预测误差的双重不确定性对系统优化配置的影响。为提高系统的稳定性与经济性,以总成本最小为目标,采用价格需求响应中的分时电价研究策略。首先选用模糊聚类方法对用户负荷进行时段划分,然后采用机会约束将源荷双侧不确定性转化为确定性,再对供需平衡及设备约束的综合能源系统构建系统优化配置模型,最后对不同场景进行算例仿真。仿真表明所提出的定价机制具有削峰填谷作用,且不同场景下的优化配置有显著差异,验证了所提方法的有效性。     

含风电的综合能源系统源-荷滚动优化调度模型

为了有效解决综合能源系统对强间歇性风电消纳能力较弱的问题,提出含风电的综合能源系统源-荷协同滚动优化调度方法;应用场景树分析法对综合能源系统中负荷需求响应与风电消纳等源-荷多不确定性进行定量分析;以综合能源系统运行成本最低为优化目标,构建含风电的综合能源系统源-荷协同优化调度模型,并采用滚动优化方法对模型进行求解。仿真结果表明,所提出的方法可有效提高综合能源系统风电消纳率,减少负荷峰谷差,改善系统的经济性。     

考虑风光不确定性的综合能源系统规划设计方法

在能源互联网飞速发展的背景下,综合能源系统逐渐成为能源低碳高效运行的重要实现方式。为了实现综合能源系统配置的合理规划,文章提出了一种考虑风光不确定性的综合能源系统多目标规划模型。通过结合序列分布概率的典型曲线挖掘方法获得风光的典型出力曲线,减小可再生能源出力描述不确定性对配置的影响。以综合能源系统运行成本最低、系统电网供电率最低为优化目标,采用基于混合博弈决策的改进型多目标粒子群算法对规划模型进行求解和Pareto解集决策,生成满足决策者的不同偏好需求的配置结果。并对影响系统规划的关键参数进行敏感性分析。基于我国某综合能源示范工程的实际数据,给出了规划方案,仿真结果验证了该方法的有效性。     

灵活性负荷参与电网调度的经济优化运行

在“碳达峰、碳中和”的背景下,大规模新能源并网使系统出现了调峰压力大、新能源消纳难等问题。随着灵活性负荷占比的不断增大,根据灵活性负荷的不同特性,针对系统面临的问题提出了“源-网-荷-储”相协调的双层优化运行模型。首先,基于分时电价策略引导用户用电行为,建立提升源荷双方综合满意度以及净负荷波动最小的上层多目标模型,利用粒子群算法对上层模型进行求解得到优化后的负荷需求响应并带入下层模型中。其次,根据源荷双方的供需关系,确定参与调度灵活负荷的运行方式,构建以系统调度运行成本最小为目标的下层模型,并采用Cplex求解器求解。最后,以某地区实际系统为例,结果表明了灵活性负荷参与电网调度可缓解电网调峰压力,提高了可再生能源消纳能力,并验证了本文所提模型的有效性。     

基于可再生能源不确定性的多能源微网调度优化模型

多能源微网可以使综合能源系统在配网/用户端得到实现,但电力系统和天然气系统联合后会使得系统调度中的不确定性问题变得突出。为此,本文通过对电力/天然气系统的物理特性进行分析,基于用户需求响应资源、可再生能源机组出力和负荷不确定性的关键要素分析,建立了多能源微网日前调度优化模型。基于Matlab环境对所建模型进行了相关的计算仿真,验证了两阶段随机优化模型的有效性。仿真结果表明,所建优化模型可以提高多能源微网系统运行的可靠性和经济性,具有较好的实际应用价值。     

考虑电动汽车及需求侧响应的综合能源系统优化调度

为了提高综合能源系统的运行经济性和可再生能源消纳能力,建立基于分时电价的价格型电负荷需求侧响应模型,根据用户对温度感知的模糊性,建立热力柔性负荷模型以及计及电动汽车出行规律的电动汽车有序充放电模型。同时采用场景分析法考虑新能源出力的不确定性。提出一种需求侧响应和电动汽车协同作用的双层随机优化调度模型。上层模型利用分时电价激励的价格型需求侧响应,以净负荷波动性最小为目标函数,得到优化后的电负荷曲线。下层计及柔性热负荷与电动汽车作用,以调度周期内系统总成本为目标决策各个机组的出力情况,仿真算例表明所建立的综合能源系统调度模型能够有效提高了系统风电、光伏发电消纳能力,降低了系统运行成本。     

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。     

基于粒子群算法的微电网动态经济调度

微电网的动态经济调度不仅要考虑一个调度周期内经济费用最低,还需考虑多时段设备运行之间的协调配合,使其更加符合系统的实际运行要求.建立了含有风力发电机、光伏阵列、柴油机及燃料电池等多种分布式电源且能够实现热电联产的微电网系统,研究了当微电网系统处于并网运行状态时,以微电网的运行费用和污染物处理费用的综合效益最大(总费用最低)作为目标函数,并计及可再生能源波动、负荷预测误差以及机组故障停运等不确定性因素影响的动态经济调度模型,模型采用改进的粒子群算法进行求解.通过算例讨论了微电网并网运行情况下不同的控制策略、优化目标及可靠性指标对动态经济调度的影响,为结合可再生能源的微电网动态经济调度以及提升微电网并网运行的可靠性研究提供了一种参考.     

基于综合需求侧响应的多能存储系统优化配置

相比单一储能和需求响应(demand response,DR),多能存储和综合需求响应(integrated demand response,IDR)可显著改善多能源系统的经济性.首先构建基于激励手段的综合需求响应模型,接着对多能存储系统进行分析及建模,同时引入用户用能舒适度指标模型.最后,基于典型日负荷轮廓,以系统年最低总成本为优化目标建立多能存储系统优化配置模型.算例分析表明多能存储和综合需求响应可协同优化各时段能源供给和柔性负荷需求,可显著提高多能存储系统的经济性.     

考虑光热电站与风电系统低碳经济调度研究

为提高风电消纳,平抑负荷波动,实现系统经济、低碳运行,从光热电站特性出发,提出一种考虑阶梯型碳交易机制和需求响应的光热电站联合风电系统低碳经济优化调度模型。首先,加入电加热装置,构成含风电-光热联合发电系统,提高系统整体调度灵活性。其次,采用场景法处理可再生能源及负荷不确定性,并在源侧引入阶梯型碳交易机制控制碳排放量,在荷侧通过需求响应平滑负荷曲线,建立以系统总运行成本最低的优化目标函数。最后利用CPLEX求解工具箱进行求解。算例设置不同工况对比分析,结果表明所建立的模型在提高风电消纳的同时,保证经济性并降低系统碳排放量。     

Integrated heat and power dispatch model for wind-CHP system with solid heat storage device based on robust stochastic theory

This paper built a combined heat and power (CHP) dispatch model for wind-CHP system with solid heat storage device (SHS) aiming at minimizing system coal consumption, and set system demand-supply balance and units’ operation conditions as the operation constraints. Furthermore, robust stochastic optimization theory was used to describe wind power output uncertainty. The simulation result showed that SHS increased CHP peak-valley shifting capability and reduced abandoned wind rate from 12% to 6%, and reduced 5% coal consumption, compared with the original system operation by flexible charging electric power and heating. The payback period of employing SHS in wind-CHP system is far shorter than SHS expected service life.     

考虑风光不确定性的综合能源系统区间优化调度

针对风力发电、光伏出力的不确定性以及P2G设备对综合能源系统调度的影响，研究以热电联产系统、燃料电池、蓄电池和P2G等设备组成的综合能源系统，主要基于经济成本和环保减排方面建立系统运行总成本最小、满足各设备约束条件、考虑风电和光伏出力的不确定性的综合能源系统区间经济调度模型。利用区间数表示综合能源系统中风电、光伏出力的不确定性，并通过线性化将模型转化为确定性的混合整数线性规划模型，利用Python3.8.2进行建模，并采用Gurobi求解器对其进行求解。最后，通过实例分析了P2G设备对降低系统对运行成本的影响，验证了所提模型的有效性。