分时电价下考虑需求响应的微电网经济调度方法

为了实现微电网发电侧和用户侧双赢,提出一种考虑需求响应的孤岛微电网多目标经济调度模型。该模型在分时电价机制下引入需求响应,构建含用电效用和用电成本的负荷侧效益目标函数,同时,建立微电网发电侧成本最小目标函数。基于上述目标函数,通过调整使得微型燃气轮机的增量成本一致,实现微电网发电总成本最小。同时,根据分时电价调节可调负载的最优接入量,使得用户侧总收益在每个时段达到最大。为了验证模型的有效性,建立孤岛微电网仿真平台对需求响应的效果进行测试。仿真结果表明:所提出的经济调度模型能够在实现发电侧成本最小化的同时,实现负荷侧效益的最大化;在分时电价机制下引入需求响应后,用户侧效益提高了104%。     

考虑电动汽车及需求侧响应的综合能源系统优化调度

为了进一步提高综合能源系统的运行经济性和可再生能源消纳能力,在负荷侧分析了电、热负荷需求侧响应以及电动汽车的可调度价值,同时采用场景分析法考虑风电和光伏发电出力的不确定性.提出一种需求侧响应和电动汽车协同作用的综合能源系统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,以净负荷波动方差最小为目标函数,...     

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。     

一种平抑光伏和负荷波动的电动汽车有序充放电策略

为限制光伏和负荷波动对电网造成的不利影响,本文提出一种电动汽车有序充放电策略以平抑电力系统净负荷曲线的波动。通过分析电动汽车行驶特性与充放电特性,将具有随机行驶行为的电动汽车可用充放电容量作为快速响应的可调度负荷,参与平抑负荷和光伏发电系统出力的随机波动,构建了电动汽车有序充放电策略。算例表明该方法能够有效提升电力系统净负荷平稳性,提高电网接纳光伏发电的能力。     

基于遗传算法的微电网DSM优化模型

为降低微电网发电侧运行成本, 同时优化微电网需求侧用户的用电体验, 建立了将需求侧管理(DSM:Demand Side Management)纳入微电网经济优化的模型。该模型包括一个光伏发电装置, 两个柴油发电机和一个蓄电池, 需求侧用户根据动态定价机制作出响应并对负荷进行转移, 以节省电费。将用户感到的不便与负荷转移时间建立联系, 运用遗传算法同时优化发电侧经济性和需求侧用户体验。仿真结果表明, 实施DSM 后,发电成本显著降低, 用户获得了一定的经济效益。     

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。     

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。     

计及需求侧资源主动响应的含风电互联系统负荷频率控制

我国正在构建以新能源为主体的新型电力系统,该系统相较于传统电力系统在电源侧和负荷侧具有双随机波动特性,挖掘并提升系统中灵活资源的主动响应能力是保障新型电力系统安全稳定运行的重要手段。本文以空调类需求侧资源为例,建立了计及需求侧资源主动响应的含风电互联系统负荷频率控制模型;并综合考虑系统电源侧和负荷侧的双随机特性,设计了可最大化需求侧主动响应能力的线性自抗扰控制策略;最后,以某区域电力系统为例,仿真测试了不同风电渗透率下风电场功率波动、负载扰动等多组场景下的控制效果,结果表明：所提策略显著提升了含风电互联系统的负荷频率控制性能,为大规模新能源电力并网提供了有力支撑。     

考虑需求响应和储能的风水火联合系统经济调度

针对大规模风电并网对电力系统造成的威胁,通过充分考虑储能系统(energy storage system,ESS)与需求响应(de-mand response,DR)之间的有效配合,提出了一种计及ESS和DR的风水火联合电力系统经济调度模型.首先,模型将用电负荷划分为基础负荷及可调节性负荷,充分考虑了DR对可调节性负荷进行的精细化调整,有效地配合ESS装置运行,从而最小化电力系统运行总费用.其次,针对风电出力的不确定性,通过建立鲁棒优化模型确保模型具有可行解.最后,通过划分四种不同场景验证模型的有效性.仿真结果表明,考虑ESS和DR之间的互补特性后,在实现风电出力全额消纳的同时,电力系统有效地降低了运行总费用,减少了火电机组频繁启停,降低了火电机组出力的波动性.     

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.     

考虑需求侧资源的含风电电力系统两阶段优化调度

风电场接入电力系统会造成系统运行成本增加、稳定性降低等问题,引入需求侧资源是解决该问题的重要手段之一。为了探究价格型与激励型需求响应的互补性,通过协调调用基于消费者心理学模型的价格型需求侧响应,以及激励型需求侧响应参与电力系统的优化调度中,对比分析了不同调用模式下的电力系统运行成本。针对传统粒子群算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种自适应动态调节惯性权重的改进粒子群算法对模型求解。结果表明所提模型有效降低了系统运行成本,不同类型需求侧响应具有互补性。     

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。     

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。     

基于相关性分析的风光储互补需求响应策略

针对风光储互补发电系统,提出基于风光相关性分析与需求响应建模结合求解优化模型的方法。首先选取负荷追踪系数对互补系统进行风光相关性分析,然后基于用户收益最大建立需求响应基本模型,以减小负荷峰谷差、需求响应前后平均电价变化最小、负荷追踪系数最小为目标建立需求响应优化模型。最后利用算例对风光储互补系统接入电网更新的电价策略对负荷波动曲线、负荷追踪系数曲线的影响进行分析。结果表明,考虑相关性分析的需求响应策略可以实现对发电侧新能源的充分消纳。     

基于光伏发电量预测的含氢储能微网分段优化调度

针对多储能微网如何高效、经济运行,搭建了基于光伏发电的含氢储能、蓄电池储能的微网系统,采用一种日前预测调度与日内实时调度相结合的分段调度策略。在日前预测调度阶段,采用基于麻雀搜索算法优化支持向量机模型提高对日前的光伏发电量和负荷预测的精度,以微网最小使用成本为目标,考虑系统运行的可靠性,采用改进粒子群算法制定微网的日前最优调度策略。在日内调度阶段,考虑氢储能系统的响应延迟特性,以蓄电池为灵活补充元件,制定实时调整微网运行策略,消除预测误差带来的影响。最后,结合实际算例分析,验证了分段优化调度的可行性。结果表明,提出的方法能够有效预测数据,减少微网调度的响应时间,提高系统运行的经济性和稳定性。     

计及需求响应的随机综合能源系统优化配置

为兼顾综合能源系统的经济与环境效益,提出了含产电放热储能的双目标综合能源系统优化配置模型.首先考虑在不同置信水平下风力发电预测误差,其次基于用户侧的电荷分类以及用户对室内温度感知敏感度分析电/热需求响应,最终以经济和环境成本最小为目标,构建含不确定与电/热需求响应的综合能源系统的双目标优化模型.算例结果表明:风电预测误...     

基于氢储能的含大规模风电电力系统经济调度

针对由大规模风力发电并网带来的消纳困难问题,文章利用由碱式电解槽、储氢罐、氢氧燃料电池构成的氢储能系统将弃风转换成氢气储存起来,用以满足外界氢气负荷需求或于负荷高峰期发电补充上网。文章先对风电出力的不确定性和氢储能系统进行建模。为了降低传统鲁棒优化求解的保守度,利用考虑保守度可调的鲁棒优化盒式集合描述风电出力。在此基础上,以降低弃风和提高系统总体的经济性为目标,建立了基于氢储能的含大规模风电电力系统经济调度模型。算例表明,文章所建立的优化调度模型兼顾求解的鲁棒性和经济性,并且可以显著减少弃风、降低系统的总成本。