基于预测控制的冷、热、电联产型微电网能量管理

由于可再生能源出力特性和微电网运行约束等限制,如何进一步提高微电网中可再生能源消纳量已成为研究热点。本文在冷、热、电联产型微电网中引入用于提高可再生能源消纳量并承担部分热、冷负荷的电锅炉、吸收式制冷机和压缩式电制冷机装置,提出了基于预测控制的微电网能量管理方法。综合考虑网内各单元的工作特性,建立满足实际运行约束的冷、热、电联产型微电网能量管理模型。在孤网运行模式下,兼顾储能装置容量期望以及各单元运行特性,构建微电网能量管理优化目标。利用预测控制滚动优化策略以及可再生能源输出和冷、热、电负荷需求的预测结果,建立带有逻辑变量的有限时域优化问题,实现基于预测控制的微电网最优能量管理。仿真结果表明:引入电锅炉、吸收式制冷机和压缩式电制冷机装置可以达到提高微电网中可再生能源的消纳量、减少燃料消耗、降低运行成本的目的,预测控制中的滚动优化策略能够有效消除可再生能源输出的不确定性和冷、热、电负荷需求波动性带来的影响。     

多智能体系统在微电网中的应用

分布式电源的复杂和多样性增加了微电网能量管理和控制的难度,因此基于多智能体系统(Multi-agent system,MAS)的分布式分层协同控制策略被提出,其具有平衡功率和能量、稳定电压和频率、实现资源优化管理和经济协调运行的优点.该文主要对MAS在微电网中的应用情况进行全面系统的分析、对比、归纳总结.对比分析了微电...     

基于多智能体系统的微电网安稳控制策略

随着新能源渗透率不断提高,微电网在分布式能源(distributed energy resources, DERs)运行控制中的作用日益凸显,但分布式能源的接入会给微电网的运行带来扰动。为此,本文提出了一种基于多智能体系统 (multi-agent system,MAS) 的两级分散协调控制方案来保证微电网的高安全性和稳定性。上层智能体基于Petri网(petri-net, PN),针对各类能源的不同工作模式,构建DERs的PN模型,并以PN模型设计协调逻辑控制指令集,通过网格自适应直接搜索过滤算法 (mesh adaptive direct search filter algorithm, MADSFA) 选择最佳的协调逻辑控制指令。下层智能体负责局部连续控制,针对不同功率特性DERs的逆变器,分别采用不同的下垂控制策略。为保证暂稳态下微电网的稳定性,在逆变器和下垂控制器之间增设预设性能控制器,以确保逆变器的输出功率误差无论是在暂态还是稳态的情况下均能稳定在预设误差范围以内。同时为提高微电网系统的稳定性,两层之间的交互采用主从和无固定主从相结合的通信模式,这种交互机制提高了MAS在系统的实时监控过程中的时效性和灵活性。最后,仿真结果验证了基于MAS两级分散协调控制策略的有效性。     

基于阿基米德混沌精英鲸鱼算法的微电网优化

针对微电网可再生能源不稳定性对电网造成的冲击,合理优化配置分布式能源以实现更为经济和环保的目标。提出了改进的鲸鱼算法,通过tent映射提高了初始种群的均匀程度,建立改进的精英反向学习方法提高算法跳出局部最优解的能力,通过自适应参数优化调节鲸鱼算法搜索策略的选取,并且选取阿基米德螺线替换原有的螺旋收缩方式,加强局部搜索能力,采用多种基准函数验证了算法性能上的提高,并以污染治理费用和运行费用作为目标函数,针对多种电源类型的微电网进行优化,通过仿真试验对比其他算法验证改进鲸鱼算法的有效性和实用性。     

孤岛型混合可再生能源发电系统的优化设计

为有效提高孤岛型混合可再生能源分布式发电系统的可靠性和经济性等综合效益,提出了一种基于风-光-沼混合可再生能源的孤岛型分布式发电系统的优化设计方案.文中分析了各种可再生能源的特性、分布式发电系统的主要综合效益指标以及系统运行条件,并设计了相应的混合发电系统结构,建立了电源功率模型、3种优化目标模型和系统全局优化模型,提出了系统协调控制策略.仿真结果表明,文中方案是有效的,且在满足动态负载需求上具有较优的系统综合效益.     

基于博弈的能量获取传感器网络分布式估计算法

针对传感器网络节点环境微能量采集的随机不稳定性问题,文章提出了一种基于完全且完美信息扩展博弈模型的分布式估计算法.该算法以一个典型的量化分布式估计问题作为研究对象,①分析了其微能量采集和能量消耗模型;②重点构建了扩展博弈模型和博弈树,并进一步探讨了其子博弈精炼纳什均衡的存在问题及其求解方法;③仿真验证了所提算法比传统的分布式估计策略能更有效地应对微能量的随机扰动.     

基于MD3QN算法的微电网能量协调优化

可再生能源出力的波动性、间歇性、用户电力负荷的随机不确定性,使微电网的能量调度极具挑战性.为此,该文提出激励竞争双深度Q网络(motivation dueling double deep Q-network,简称MD3QN)算法,对微电网能量进行协调优化.仿真分析结果表明：采用MD3QN算法对微电网进行能量调度,能实现削峰填谷,使微电网的经济效益最大化;相对于其他4种算法,MD3QN算法具有更高的综合性能.因此,MD3QN算法具有有效性.     

基于多Agent的智能微电网EMS设计与实现

随着智能时代的逐步到来,智能微电网技术已经成为电力系统发展的前沿技术.智能微电网作为未来电网发展的主流方向,能量管理系统是整个系统的核心.本文提出了一套较为完善的智能微电网EMS体系结构和功能模块,并对各模块涵盖的内容进行了简单介绍.设计开发的基于多Agent的智能微电网EMS可充分地利用各地丰富的清洁可再生能源,实施多Agent对能量变化的实时监控和预警,通过Agent Client/Server间的协作调度与控制维持电平的平稳,实现能源的充分、可靠地利用.     

基于有限步一致性算法的交直流混联微电网分布式动态经济调度

以可控单元的日运行成本最低为优化目标,构建了交直流混合微电网的动态经济调度模型,提出了一种基于有限步一致性的完全分布式算法,设置各分布式发电单元的成本微增率为一致性变量,各单元通过与邻居单元交互信息实现全局优化调度,并且算法可在有限步内收敛,极大地缩短了收敛时间。最后,通过仿真算例验证了所提模型和算法的有效性。     

微电网孤岛运行的主从控制策略研究

为实现微电网孤岛运行时多个分布式电源的协调控制,提出主从控制策略。即主分布式电源采用阿控制。为微电网提供稳定的电压和频率;从分布式电源采用P-Q控制,使可再生能源得到充分应用,从而使微电网孤岛运行具有良好的稳态和动态性能．MATLAB仿真结果表明,主从控制策略能使各分布式电源之间较好地协调,满足了系统电压和频率的要求．     

基于情景方法的微型智能电网经济运行的优化

针对微型智能电网经济运行优化问题中,分布式可再生能源输出功率的预测误差具有不确定性的特点,提出了一种基于混合0-1随机非线性规划的微型智能电网运行优化方法.该方法将蒙特卡洛方法与轮盘赌选择机制相结合,利用情景生成方法来表示分布式可再生能源输出功率预测误差的所有可能实现,同时将带有不确定性的微型智能电网运行优化问题转化为确定性的混合0-1非线性优化问题,并用分支定界算法求解混合0-1非线性优化问题.最后,利用情景聚合方法得到最优期望解.通过仿真实验表明了所提出方法的有效性.     

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Barzilai-Borwein梯度法的多微电网系统递阶优化调度算法

针对由多个相互关联的微电网组成的多微电网系统,本文提出基于Barzilai-Borwein梯度法的多微电网系统递阶优化调度算法。该算法通过协调各子网多余或缺少的能量,并优化各子网发电设备以实现各微电网能量供需平衡,最小化多微电网系统整体运行成本。首先建立多微电网能量流动模型及其能量管理优化问题,进而综合预测控制的滚动优化思想和关联平衡原理,设计了多微电网系统的递阶优化调度算法。该算法将整体优化的复杂的高维整体优化问题分解为若干个相互独立的低维子问题,将原来集中的大规模计算分散到每个子系统中进行,降低对单个控制器的计算性能要求,并引入Barzilai-Borwein梯度法对子微电网之间协调,提升协调级迭代计算寻优过程的收敛速度,驱动各子网的独立优化解快速收敛至多微电网的整体优化解,以较低的计算量取得了良好的多微电网能量管理效果。最后通过数值仿真验证了本文所设计算法的有效性。     

含多种分布式能源微电网小区间协调调度方法

针对分布式能源微电网小区间调度中受到调度时延和调度速度的影响,导致能源微电网小区间调度稳定性及协调性较差的问题,提出含多种分布式能源的微电网小区间协调调度方法。建立分布式能源微电网小区间调度的信道拓扑结构,得到微电网的混合拓扑结构模型;基于有功功率变化特征分析方法构建微电网协调调度能量自适应控制模型,完成微电网能量交换控制。在此基础上根据微电网频率和电压等参量进行协调调度,建立微电网小区间协调调度模型,通过电网转动惯量特征分析建立其控制结构模型,采用虚拟同步电机控制微电网负载,完成微电网小区间协调调度。仿真结果表明,采用该方法进行含多种分布式能源微电网小区间调度的协调性较好,控制稳定性较强。     

主动配电网源荷协同优化控制策略研究

针对主动配电网中间歇性可再生能源(光伏和风电)和具有与配电网管理系统互动的主动需求负荷的协同运行问题,提出了基于自适应扩散算法的源荷分布式协同优化控制策略。该策略应用自适应扩散算法构造自适应邻接矩阵和融合矩阵,作为加权因子对节点状态值进行迭代更新,获得全局一致边际成本信息,实现分布式电源功率等边际成本控制。以IEEE-14节点配电系统为例进行仿真分析控制系统的动态性能,结果表明,采用所提策略进行主动配电网有功功率的优化调度,能够实现源荷间的协同运行,并与一致性算法和PSO算法的计算结果进行比较,验证了所提方法的有效性和优越性。     

配电自动化动态重构研究综述

为了优化配电网的运行、降低损耗,需要进行网络重构,配电自动化系统的建设使网络动态重构的工程应用成为可能.分析智能配电网背景下网络重构的特点,基于负荷预测建立含分布式发电的配电网动态重构数学模型,探讨动态重构需要解决的问题,包括准确的功率预测、合理的重构方案、高效的算法和综合优化策略的研究.基于配网自动化系统,建立配电网动态重构管理系统,对节能减排,提高配电网可靠性和电能质量具有重要意义.     

无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知

提出了无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知模型和分布式压缩感知算法,利用无线传感器网络节点间感知数据的空间相关性和联合稀疏模型,结合分布式压缩感知编解码算法,以能量有效的方式对无线传感器网络的感知数据进行压缩、重构.最后,通过仿真分析了分布式压缩感知重构误差和压缩比之间的关系,以及分布式压缩感知在能量有效性方面的性能,仿真结果表明分布式压缩感知以能量有效的方式满足了无线传感器网络中事件估计的精确度要求.     

分布式能源微电网调峰控制方法研究

为了提高分布式能源微电网调峰控制能力,提出基于节点电压幅值调制的分布式能源微电网调峰控制方法。获取电流分布集,得到收敛值,计算出不同调度模式下的稳态电压,得到分布式能源微电网调峰参数,计算分布式能源微电网调峰参数融合结果,构建分布式能源微电网调峰控制模型结合节点电压幅值调制方法,实现分布式能源微电网调峰控制。仿真结果表明,采用该方法进行分布式能源微电网调峰控制的稳定性较好,提高了能源微电网的输出稳定性,并且方法的负荷跟踪能力较强,验证了所提方法的较好实用性。     

智能微电网研究综述

随着人们对能源危机和环境污染问题的关注,智能微电网作为多种清洁能源的载体,得到国家政策的支持,正在快速发展.介绍了智能微电网的发展由来,从分布式发电到微电网,最后到智能微电网.阐述了欧美及我国智能微电网的定义、特征、结构、分类,分析了智能微电网的关键技术:控制、保护、能量管理.结论部分给出了我国智能微电网关键技术未来的发展趋势,为后续研究提供参考.     

基于蓄电池SOC控制的智能微电网能量管理策略研究

设计了一款基于蓄电池SOC的智能微电网能量管理系统,应用于6kW风光储微电网系统,实现对整个微电网系统的保护、测控、模式切换、分布式电源控制、负荷控制、储能管理。通过实验验证了该能量管理策略的可行性。