考虑需求侧多能源响应的虚拟电厂优化运行策略

虚拟电厂技术为聚合分布式能源和用户侧资源参与能源市场交易提供了有效手段.针对综合能源场景下能源供需互动不足的问题,基于虚拟电厂内多能源聚合商参与需求响应为背景,建立了一种综合考虑了储能设备、能源耦合设备、分布式可再生能源发电、多能源市场交易及激励型综合需求响应的虚拟电厂两阶段优化运行模型,第一阶段为虚拟电厂最优经济调度模型,第二阶段为聚合商-用户的双层规划综合需求响应模型,并给出了各阶段模型的求解方法.仿真结果表明:策略在降低虚拟电厂调度成本、聚合商补偿成本以及用户的舒适度损失方面具有良好优势.     

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。     

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.     

考虑负荷聚合商的源荷双侧合作协同运行策略

为应对可再生能源出力间歇性对电能供需实时平衡带来的挑战,利用供给侧与需求侧相互配合的运营模式,进而提出考虑负荷聚合商参与的源荷合作博弈优化模型。首先,构建考虑负荷聚合商的源荷合作运行基本框架,以解决源侧可再生能源出力波动性带来的电能供需供应难题。其次,计及源侧发电成本、弃风成本,荷侧需求响应成本,构建源荷双侧支付函数模型;并以源荷合作运行总成本最低为目标函数,以保证各参与主体的运行经济性。再次,基于Shapley值分配法,提出合作运行联盟内源荷双侧的成本分配策略,从而保证合作运行联盟的稳定性。最后利用算例仿真验证所提源荷合作运行策略的可行性与有效性。结果表明：所提策略可减小负荷峰谷差、减少火电机组出力、提高可再生能源消纳量、降低源荷双侧运行成本,对系统的经济环境效益具有积极作用。     

考虑负荷聚合商参与下的微网双层两阶段优化调度

负荷聚合商作为系统和负荷之间的新兴中介,可以对分散负荷进行管理,参与到系统协调优化中.本文针对微网系统难以调度分散的中小型负荷资源问题,引入负荷聚合商对居民负荷进行整合,建立微网双层优化模型.模型上层以微网系统经济运行成本最低为优化目标;下层采用两阶段优化方法,在负荷特性分类的基础上,负荷聚合商通过与用户签订负荷削减合...     

分档电价和碳配额激励的含电动汽车微电网优化调度策略

在含电动汽车(electric vehicle, EV)微电网(micragrid, MG)的调峰调度中,实施分时电价或实时电价引导EV参与调峰,会导致EV过度响应或响应疲惫现象。为此,提出了分档电价协同碳配额激励机制下的含电动汽车微电网博弈优化调度策略。建立了微电网与电动汽车的主从博弈优化调度模型,微电网主体以运行成本最小和极小化负荷均方差为优化目标,考虑新能源发电完全消纳,针对等效净负荷水平制定分档电价并和碳配额协同激励,引导电动汽车在新能源发电余缺时充放电的适度响应;电动汽车用户从体响应微电网激励优化电动汽车充放电行为使其成本最小。采用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)求解优化模型纳什均衡点,获得微电网侧最优分档电价(ladder electricity price, LP)和电动汽车调度策略的集合。通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

考虑条件风险价值的电-气综合能源系统风险厌恶机组组合研究

为应对新能源不确定性带来的综合能源系统运行风险,选择合理的机组组合策略平衡综合能源系统的运行风险与运行费用,建立风险厌恶电-气综合能源系统机组组合模型。在电-气综合能源系统的机组组合中引入条件风险价值,分别描述电力系统和天然气系统的负荷损失风险,分析电力系统与天然气系统的运行风险和两系统间的相互影响。利用分段线性化技术对天然气流量方程进行线性化,通过Benders分解算法将模型分解为机组组合主问题、分场景子问题和天然气负荷损失风险校验问题,对所提模型进行高效求解。算例仿真结果表明,所提模型与传统模型相比可以有效减少小概率极端场景的电力负荷损失,算例中最严重场景负荷损失从34.62MW减少到9.59MW。所提模型可以协调电力负荷损失风险和天然气负荷损失风险,为电-气综合能源系统的协调调度提供参考。     

考虑多种工业负荷参与的多时间尺度源荷储优化调度

为解决大规模新能源接入导致传统电网中常规机组调节压力不断增大的问题,提出了一种考虑储能和多种工业负荷参与的多时间尺度优化调度策略。该策略通过协调荷侧电解铝、水泥、钢铁、非生产性负荷与储能以及源侧常规机组调用计划,有效缓解电网调节压力。首先,分析储能和多种工业负荷的调节特性,建立风-光-荷-储的滚动调节框架。然后,针对源荷不确定性,采用多场景随机规划与模糊机会约束目标规划相结合的方法,建立日前和日内阶段以系统经济性最优为目标、实时调度阶段兼顾安全性和经济性的多时间尺度调度模型。最后,通过新能源充足与不足典型日算例可知,本文所提调度策略能够充分发挥可调控资源的调节能力,在两种典型日的总成本较日前最优调度分别降低了17.08%、44.13%,弃新能源量降低39%、失负荷量降低23%,有效提高了电网运行经济性和安全性。     

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...     

一种新颖的可控负荷优化调度策略

文中提出一种智能电网环境下可控负荷优化调度的双层优化模型.上层是可控负荷聚合器的优化问题,其目标是通过优化调度3类可控负荷的方式最小化购电成本;下层是电网优化问题,该问题提供电网实时电价给上层优化问题.文中将电网优化问题的KKT条件作为可控负荷优化问题的均衡约束,双层优化问题转换为具有均衡约束的数学规划(Mathematical Program with Equilibrium Constraints,MPEC)问题来求解.算例仿真反映了提出的调度策略的基本特征.     

考虑不确定性的多能互补系统双层优化调度

为了降低新能源并网对电力系统影响,本文中提出了考虑源、荷不确定性的风光水火储多能互补系统调度方法。首先基于模糊机会约束法处理风电、光伏出力及负荷预测值的不确定性;然后建立了源荷相关度数学模型,以衡量联合发电系统出力与负荷的匹配程度;然后构建了多能互补系统双层优化调度模型,其中上层以源荷相关度最大为目标函数,下层以系统运行成本最小为目标函数;最后提出了改进的遗传算法求解双层调度模型。基于算例仿真验证了所提模型和算法的有效性,为互补发电系统提供可靠的调度方案。     

储能运营商和电动汽车利益的配电网双层优化方法

为解决电动汽车充电负荷过大对电网造成的影响,提出了考虑储能运营商和电动汽车的配电网双层优化模型。模型上层考虑储能运营商参与配电网削峰填谷和电动汽车充电的经济效益,下层考虑电动汽车所有者基于分时电价积极响应储能运营商调度充放电的经济效益。采用改进的模拟退火算法对双层模型进行求解,并用IEEE 33节点验证了该模型在保证配电网安全运行情况下能有可观的收益。     

基于改进灰狼算法的微网多主体主从博弈策略

为平衡包含电、热两种能源形式的微网系统内各参与者间的利益关系,本文通过改进灰狼算法提出了一种微网能量管理模型。首先,在充分分析微网结构及其各主体功能的基础上,为综合考虑源-网-荷的决策能力,将主从博弈方法应用于产能商、微网运营商、负荷聚合商之间的互动,建立一主多从的微网能量管理数学模型;其次,针对博弈上层模型高维、非线性的特点,文章在传统灰狼算法基础上,利用Tent映射对种群进行初始化、采用非线性收敛因子平衡种群搜索能力、利用莱维飞行策略降低陷入局部最优的风险。在模型求解时,博弈上层采用改进灰狼算法,下层采用二次规划方法,二者结合以探讨使各主体利益最大的策略;最后,通过算例进行验证,结果表明：文中算法更加高效,所提模型在提高参与者收益,平滑用户负荷分布方面更加优越。     

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。     

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。     

主动配电网二阶段安全优化调度研究

为应对大规模新能源的接入,以IEEE 33节点配电网模型为基础,添加了可调度负荷和无功调压设备,基于二阶锥支路潮流模型,构建了主动配电网日前-日内调度模型。日前阶段以综合运行成本为优化目标,对配电网各设备未来24 h的出力情况进行调度。日内滚动优化调度阶段,则将储能设备、电动汽车以及电容器组的日前调度结果作为约束条件,以电压稳定性、网损和新能源利用率为优化目标。可调度负荷接入后,日前调度的新能源消纳率提高了4.41%,购电成本从472.03元降至446.90元。与日前调度结果相比,日内调度中新能源消纳率降低0.53%,各节点电压偏移最大值从0.060 0降至0.025 3。实验结果表明,提出的二阶段调度模型电压偏移较低,同时新能源利用率较高。     

考虑电动汽车充电桩无功响应的优化调度策略

随着电动汽车的普及,大规模电动汽车入网对配电网造成的影响愈加明显.在该背景下,提出了考虑电动汽车充电桩无功响应能力的充电站实时滚动优化调度策略,充分考虑电动汽车的时空分布特性以及充电站与电网之间的有功无功交互能力,建立双层模型分别从时间和空间上对充电站的有功无功进行优化调度.分别采用二次规划、二阶锥规划对上、下层模型进行求解,最后以改进的IEEE33节点配电网系统进行仿真,仿真结果表明该策略可以有效降低系统负荷峰谷差,减小系统网损,改善系统电压水平.     

考虑响应特性的需求侧多元可控负荷协同调控策略

需求侧多元可控负荷灵活调控,能够促进含新能源电力系统供需平衡.为了研究多种可控负荷在调控过程中的响应特性和协同机制,分析了单类可控负荷运行特性,提出了可控负荷群参与国内电网调控的实施架构及实现方法;构建了基于负荷聚合商的多元可控负荷集群调控模型,并提出了以调控偏差最小为目标的多元可控负荷协同调控策略,实现日内削峰、消纳双场景调控.仿真结果表明:所提策略能够与预期目标曲线形成较精准匹配,同时还具备较大的经济性.     

基于主从博弈的含电动汽车综合能源系统运行策略

综合能源系统(IES)是解决能源生产与分配等问题的重要能源系统之一,考虑电动汽车作为综合能源系统中重要的主动负荷,合理引导其充电能促进综合能源系统的高效运营,提出了综合能源系统与电动汽车的主从博弈优化运行模型。在主从博弈框架下,以综合能源系统为领导者,各电动汽车为跟随者,构成一主多从优化调度模型。根据博弈的阶段性特点,提出基于引力搜索算法和混合整数线性规划的两阶段主从博弈求解方法。算例对比分析表明,通过主从博弈,综合能源系统能合理地引导电动汽车有序充电,有效整合分布式能源并提高了运行的整体经济收益。     

基于风险惩罚机制的虚拟电厂优化调度

为了解决虚拟电厂内部功率不确定性问题、促进新能源电力的消纳和提高用户参与系统调度的积极性,首先通过建立模型,分析了虚拟电厂内部各单元功率不确定因素。然后针对风光机组和需求响应的功率不确定性,建立了弃风弃光风险惩罚机制与需求响应风险惩罚机制。基于风险惩罚机制并结合各机组出力特性,制定了虚拟电厂协调调度策略。考虑风险惩罚成本且兼顾系统运行约束,以净利润最大为目标函数,建立了虚拟电厂优化调度模型。最后选择IEEE30节点系统进行仿真。运用场景分析法研究所建风险惩罚机制对虚拟电厂优化调度的影响。结果表明弃风弃光风险惩罚机制可促进风光消纳、需求响应风险惩罚机制可提高用户响应积极性。可见所建风险惩罚机制是有效的。