基于改进GA含蓄电池充电次数约束的微电网动态调度

针对独立微电网的动态优化调度问题,以微电网系统运行约束、可控微源出力特性约束及蓄电池运行约束作为微电网优化模型的约束条件,考虑蓄电池充放电转换次数约束,建立以独立微电网运行经济成本与环境成本为综合优化目标的动态优化调度模型;然后,采用一种基于Tent混沌映射技术与NDX交叉策略的改进遗传算法求解该模型;最后,通过仿真算例验证模型的合理性。结果表明,优化调度模型中供热/电可靠性水平与综合成本间呈近似线性关系,合理限制蓄电池充放电转换次数有利于降低综合成本。与其他算法的对比结果表明,改进遗传算法在求解该类复杂的多约束优化问题时收敛效果良好。     

基于生物地理学算法的微电网多目标优化调度

针对含风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机、柴油发电机、蓄电池组成的微电网系统优化调度问题,设置系统相关约束条件,建立以运行成本最小、用户停电损失费用最小及环保成本最低的微电网多目标优化调度模型,采用生物地理学算法对模型进行求解;对某独立型微电网算例的单目标优化调度与多目标优化调度的仿真结果进行对比。结果表明:单目标下的微电网优化调度,虽然可以在单一方面达到最优,但是以其他目标的增加为代价;多目标优化调度综合考虑了微电网的经济性、节能型、可靠性之间关系,实现了运行成本、用户停电损失费用、环保成本下的全局最优,可根据用户的实际需求提供一种更合理的微电网优化调度方案。     

基于削峰填谷的微电网并网运行的优化调度

基于微电网中的光伏和风力等可再生能源发电占主导地位,而其具有很强的随机性和波动性,不遵循人工调度,而传统电网的调度模型不能直接应用到微电网等问题,借鉴大电网的调度经验,针对微电网本身特点,建立最小发电成本和最少污染物排放的2个目标函数。针对大电网存在较大的峰谷负荷差等问题,通过控制蓄电池充放电时段和功率、大电网交互功率和时段,以实现大电网的削峰填谷的目的。针对微电网优化调度是一个多目标、非线性、多约束条件的模型,提出杂交粒子群算法对模型进行求解,针对粒子群算法中可能存在的局部收敛和收敛速度慢等问题,随机搜索取值代替失去进化的粒子和选择杂交过程。仿真结果验证了微电网优化调度模型的正确性和有效性,以及杂交粒子群算法的收敛性。     

基于V2G的风-光-柴电动汽车独立微电网运行特性仿真分析

电动汽车具有源-荷双重性,利用V2G(汽车入网)技术,可让电动汽车参与微电网功率平衡.本文在MATLAB/Simulink平台上搭建了一个由风-光-柴分布式电源和V2G电动汽车以及常规负荷组成的独立微电网仿真模型,设置了V2G的5种行为,对微电网在24 h(8.64×104 s)内的运行情况进行仿真分析.仿真结果表明,通过利用电动汽车的储能功能,支持微电网功率平衡,从而保证微电网频率、电压的稳定,同时充分利用了光伏、风电可再生能源.     

基于实时电价的含电动汽车微电网两阶段优化调度

为解决大量电动汽车无序充电对微电网负荷曲线产生新的峰值或峰上加峰等现象,提出了V2G(vehicle to grid)下两阶段优化方法,第一阶段考虑实时电价的前提下以满足用户充电需求为目标建立电动汽车有序充放电模型,第二阶段以微电网综合成本最低和微电网出力波动最小为目标,确定电动汽车有序充放电功率。为了解决多目标优化的问题,本文采用改进型多目标粒子群算法（IMPSO）。为验证本文方法的有效性,用蒙特卡洛法模拟某微电网内电动汽车的充电需求后采用本文方法优化,结果证明本文调度方法降低微电网经济成本和出力波动的同时,降低了用户成本。     

含蓄电池的孤立微电网系统运行优化研究

针对微电网系统在孤立运行方式下的优化问题,提出了一种含蓄电池的微电网多目标运行优化方法.求解方法分为2步:储能单元运行方式的确定及可控型微电源的优化调度.微电网储能单元的运行方式根据当前调度时刻的负荷需求、可再生能源发电期望、储能单元的荷电状态等因素,采用功率差控制策略对储能单元进行管理.可控型微电源的出力分配,在考虑系统功率平衡、微电源出力限值和爬坡约束等条件下,以经济成本和环境成本为目标,利用改进的遗传算法进行求解.该方法不仅发挥了蓄电池削峰填谷的作用,提高了储能单元的经济价值,而且实现了孤立微电网的经济、环保优化运行.以典型微电网系统的日优化调度为算例,验证了所提方法的可行性和有效性.     

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。     

含电转气技术的电气耦合系统优化运行

在低碳经济背景下,风电、光伏的快速发展促进了电力工业低碳化的发展进程,但弃风、弃光问题愈发严重。电转气(P2G)技术的出现为解决可再生能源消纳问题提供了新思路。考虑减少碳排放和消纳弃风,提出一种含P2G与燃气轮机双向耦合的电-气-电能源循环的电气耦合系统低碳经济优化运行模型。模型以经济成本和碳交易成本之和最小为优化目标,并考虑了弃风惩罚成本以及P2G实现能源转换过程中的经济效益和环境效益,协调经济性与低碳性的同时实现了多目标问题的单目标化。通过对包含电转气和不含电转气两种场景下的系统进行算例分析,验证了优化模型的有效性和优越性。     

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.     

独立交流微电网有功无功联合优化调度

微电网中的线路阻抗呈阻感性,线路的有功功率和无功功率存在较强的耦合关系并产生相互影响,在容量高、规模较大的微网系统中,若有功优化调度时不考虑潮流因素会造成远端节点电压、频率偏移的现象。为了提高电能质量,文中在微网经济调度中考虑潮流约束以实现有功无功的联合优化。以系统综合运行成本和环境成本最小为目标,以潮流平衡为约束条件,建立了考虑系统网损和弃风弃光约束惩罚的微电网优化调度模型;将牛顿拉夫逊法和遗传算法相结合对算例进行求解。仿真表明,考虑潮流约束的有功无功联合优化调度不仅可以降低系统的经济成本和环境成本,而且可以降低系统网损和抑制远端节点电压偏移。     

生产调度问题的模糊满意优化

研究了生产调度的模糊多目标优化问题．分析了生产调度问题中的优化目标和系统约束的模糊性，分别定义了其模糊满意度，形成了一类具有模糊目标和模糊约束的多目标优化模型，运用模糊优化算法进行求解，对一算例进行了仿真研究，验证了该算法的有效性。     

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。     

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.     

基于信息间隙决策理论和电动汽车有序充放电的微电网优化调度

计及区域微电网源-荷两方面不确定性,针对电动汽车(electric vehicles, EV)接入微电网充电所导致的负荷侧波动不确定性问题,提出有序充放电策略进行削峰填谷并构建多目标规划模型;针对新能源机组发电量不确定性问题,引入信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT)进行模拟分析。首先构建多目标规划函数并对其模糊归一化处理,然后引入改进混沌映射粒子群算法(improved chaos map particle swarm optimization, CMPSO),求得微电网综合运行成本和负荷需求波动量的最优值,最后对经信息间隙决策法优化后的多目标模型进行仿真分析。算例结果验证了优化后的模型对EV入网所带来的负荷波动起到了较好的削峰填谷作用,所采用的IGDT优化模型相较于其他优化方法,能更好地适应严重奈特式不确定性场景,有效协调所搭建模型的鲁棒性与优化调度经济性之间的矛盾。     

考虑优化调度的微电网频率恢复分布式预测控制策略

为了解决快速频率恢复和缓慢实际功率调度之间的时间尺度分离问题,提出一种考虑优化调度的微电网频率恢复分布式预测控制策略。引入的一致性策略能够在同一时间尺度上处理优化调度和频率恢复,另外提出的实际功率调度方案分布式模型预测控制解决了通信延迟、通信中断和即插即用情景,并且将下垂、实际功率传输和相位角方程作为等式约束,从而预测每个微电网的行为。此外,终端值和不等式约束有助于确定可行解空间的界,从而减少优化时间。在4种测试情景下对控制器的动态性能进行实验评估,结果证明该控制器对负载变化和通信问题具有较强的鲁棒性,并且保证了频率快速回复与高效功率调度。     

基于改进灰狼算法的并网交流微电网经济优化调度

为了提高微电网的日运转经济效益,本文构建了并网模式下交流微电网运转结构图,建立了并网模式下交流微电网日优化经济调度数学模型,该模型包含有多个子目标函数、多个约束条件。针对传统灰狼优化算法无法很好均衡算法的全局寻优能力和局部寻优能力,寻优精度差的问题,引进一种基于非线性变化的收敛因子均衡算法的全局寻优能力和局部寻优能力,从而提高灰狼算法的寻优精度。采用改进的灰狼算法和原始灰狼算法对四个基准测试函数进行仿真,实验结果表明改进灰狼算法相较于原始灰狼算法能够获得更优解,初步证实了改进灰狼算法的可行性及优越性,再将改进灰狼算法和原始灰狼算法分别应用于并网模式下交流微电网日优化数学模型求解,通过对仿真结果对比分析,证实了改进灰狼算法的确能够更好的提高并网模式下交流微电网的日运转经济效益。     

考虑CO2排放成本的风储联合调度优化

储能系统越来越多地应用于电力系统,其与风电配合可以减少风机出力的波动性,因此有必要对风电储能联合调度。提出了一种考虑CO_2排放成本的风电储能联合调度优化模型。首先说明了CO_2排放成本。然后建立了以火电机组成本费用、排放成本、火电机组启停成本、风机成本、电池成本最小为目标,考虑有功功率平衡约束、风机出力约束、火电机组启停约束、电池储能充放电约束等条件的优化模型。接着利用非线性遗传算法对本文所建模型进行求解。最后在IEE30节点中进行仿真分析,说明了所提方法的正确性和有效性。     

计及不平衡电压机会约束的单相-三相光伏并网准入容量优化模型

单相住宅式光伏发电主要接入台区电网,单相光伏、电网及负荷的不对称都会引起显著的电网不平衡电压,影响电网和负荷正常工作。考虑单相、三相光伏和负荷的相关性和不确定性,研究三相系统中计及光伏-负荷相关性的随机抽样方法,然后以光伏发电并网准入容量最大为目标,构建三相电压不平衡的机会约束,并在电网功率平衡约束的基础上,建立考虑光伏-负荷相关性的并网准入容量的概率优化模型,再用蒙特卡洛模拟和免疫遗传算法对模型进行求解。通过某实际380 V台区电网的光伏发电准入容量分析验证方法的有效性。     

混合微电网能量优化配置及影响因素灵敏度分析

为了对分布式电源进行合理配置,以满足分布式发电(DG)系统的供电可靠性和经济性,针对光伏和风机出力波动对系统的影响,在考虑控制策略的前提下提出一种独立运行混合微电网经济模型。通过对目标函数的优化确定微电源的最优容量,以确保系统满足供电可靠性约束的同时保证其经济性。选取广西某山区一独立微电网为实例进行优化设计,应用HOMER软件对该系统进行仿真以验证经济模型的合理性,并对算例在不同空气污染惩罚、柴油价格、年均日照强度、年均风速以及设备投资成本变化等条件下的优化配置结果进行灵敏度分析,围绕系统的污染排放、经济性和供电可靠性进行灵敏度分析。     

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。