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.     

微网热电储能容量配置优化

可再生能源发电和负荷具有随机性,因而储能装置是保证微网安全稳定的重要组成部分.针对某热电联供微网,提出了类比蓄电池的蓄热罐出力建模方法,在此基础上建立了基于经济调度热电储能优化配置模型.采用多场景方法考虑微网中的随机因素,运用人工蜂群算法优化不同容量下微网运行方式,比较不同储能容量下微网的综合成本,从而确定最优储能方案.通过算例验证了所提方法、模型能有效降低微网的综合成本.     

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。     

含光伏的天然气冷热电联供园区微网能量优化调度

天然气冷热电联供园区微网集供冷、供热、供电和供气于一体,具有能源梯级利用的优势,能够有效地提高能源的利用率,减少污染物的排放.本研究针对天然气冷热电联供园区微网的能量优化调度问题,以最小运行费用为目标建立了天然气冷热电联供园区微网的多时段动态优化调度模型,考虑了供冷网、供热网、供电网和供气网的网络运行特性约束,以及储电、储冷和储热多种类型储能装置对微网调度的影响.并基于场景法建立了考虑光伏出力随机波动的园区微网能量优化调度模型,通过快速调节储能装置的储放能功率等措施来平衡光伏出力的不确定波动.以某个天然气冷热电联供园区微网为例,验证了所提出优化调度模型的正确有效性.计算结果表明,所获得的微网运行调度方案能有效节约能量消耗,降低微网运行费用;多种类型储能装置的协同运行能够更有效地降低微网的运行费用,并有利于平抑光伏发电的不确定波动.     

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.     

计及分时电价的微能源网源荷储协同优化调度

针对并网型小容量微能源网,提出一种改进储能-分时电价调度策略,考虑需求侧管理,从源荷储三方面对系统进行协同规划,降低系统的经济成本和碳排放量。利用网格搜索法确定储能系统的最优出力参数,将免疫机制引入粒子群算法以提升其寻优能力,并用于求解微能源网日前调度方案。从储能系统出力、微能源网运行的经济性和环保性以及算法的寻优效果等方面进行仿真分析,结果表明：所提策略和算法能够求得更优的设备出力方案,在不同季节均能够有效减少微能源网的经济成本和碳排放量。     

计及电动汽车有序调度的社区微网能量管理

电动汽车的有序充放电对于社区微网的能量管理至关重要,本文以考虑可再生能源出力不确定性的社区微网为研究对象,为提高系统应对源侧波动的调节能力,将电动汽车有序充放电与需求响应相结合,以微网总运行成本最小为目标,构建了社区微网的分布式鲁棒优化调度模型。基于能量平衡及设备运行特性,建立了电动汽车及微网内相关设备的数学模型,采用分布式鲁棒优化对源侧不确定性进行处理;基于综合范数条件构建了可再生能源出力不确定集并采用C&CG算法求解模型得到具有鲁棒性的微网能量调度方案,算例分析表明所提方法使运行成本降低10.66%,电网交互成本降低13.9%,碳交易成本降低了6.39%。     

考虑源荷不确定性的综合能源系统日前经济调度

针对可再生能源出力及负荷不确定性对综合能源系统日前经济调度的影响,基于由热电联产系统、储热、蓄电装置以及电锅炉等组成的电热综合能源系统,研究了考虑源荷不确定因素的日前经济调度问题.将系统中可再生能源出力以及电热负荷均用梯形模糊参数表示,构建了基于可信性理论的模糊机会约束规划优化调度模型;采用模糊机会约束的清晰等价类将含模糊参数的机会约束规划模型转化为确定性的混合整数规划模型,在Python环境中建模,利用Gurobi求解器求解.最后,通过算例分析了储能装置对于提高系统经济性的作用以及源荷不确定性程度、不同置信水平对系统运行成本的影响,验证了所提模型的有效性.     

考虑电池储能与需求响应的微网多时间尺度优化运行

为提高清洁能源的利用率,在微网优化运行问题中引入电池储能和需求响应.对于电池储能的老化特性,采用反映没有规律的充放电周期的储能老化成本模型;对于激励型需求响应,设计一种阶梯方式补偿机制.在此基础上,综合考虑电池储能老化特性、价格型和激励型需求响应以及风电的不确定性,建立日前-日内多时间尺度的微网优化运行模型.最后,通过...     

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。     

基于荷电状态预测反馈的混合储能系统控制方法设计

风力发电系统输出功率的波动性和随机性会对风电并网产生许多不利影响,在风力发电系统中配备一定容量的储能装置,可以有效地平抑风电功率的波动。提出利用电池储能和超级电容组成的混合储能系统,分别补偿低频和高频分量。针对电池储能系统提出了荷电状态反馈控制策略,在电池储能系统因反馈控制功率受限时,再由超级电容进行二次出力补偿。所提出的控制方法在一定程度上弥补了储能设备单独使用时的不足;并且在补偿过程中考虑电网调度的需求。最后,通过仿真验证了所述方法的有效性。     

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。     

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。     

基于模型预测控制的分布式储能型风力发电场惯性控制策略

分布式储能型(DES)风力发电机组是解决规模化风力发电接入引起系统频率稳定问题的有效手段.提出一种基于模型预测控制(MPC)的分布式储能型风力发电场惯性控制方法,首先建立分布式储能型风力发电场的线性化预测模型,在此基础上结合MPC控制框架,设计考虑储能损耗成本和风机转子转速均衡变化的MPC惯性控制优化模型和策略,以实现惯量控制期间风力发电机组转子转速的均衡变化.仿真结果表明：所提控制策略可以有效协调分布式储能型风力发电机组中风力发电单元和储能系统单元的有功功率输出,降低储能系统的充放电损耗成本,并保证风力发电场内所有风机转速在惯性控制期间趋于平均,避免由于风机转速下降过度而导致风力发电机组退出调频的问题.分布式储能型风力发电场惯性控制策略有利于提高电网频率稳定性,对保障电网的安全运行具有重要意义.     

新能源发电接入下储能系统双层优化模型

针对风力发电、光伏发电等可再生分布式电源接入电网带来的网损增加、电能质量降低等问题,提出了一种风光接入下储能系统的双层优化模型.综合考虑储能规划和运行两个方面的耦合效应,上层模型考虑储能规划,以储能配置的位置和容量为决策变量,以储能系统规划成本为目标函数,下层考虑储能系统运行时电网的经济性和稳定性,以储能系统每一时刻（时间刻度为1 h）的出力为决策变量,以电网脆弱性、有功网损、购电成本为目标函数.采用改进鲸鱼算法与YALMIP+CPLEX联合方法在MATLAB中进行求解,选取改进后的IEEE33节点系统进行仿真验证,结果验证了所提模型的合理性,对比不同的场景与结果得到储能的最优配置方案与运行策略.     

电池储能跟踪发电计划及平抑风电波动的多目标优化控制

针对风电并网问题，综合考虑并网发电误差、时段功率波动和电池荷电状态，提出了一种电池储能补偿发电计划曲线误差及平抑风功率波动的多目标优化控制策略.首先，通过分析风储联合发电特性，建立包含多项考核指标的评价体系，并构建电池储能系统输出功率的多目标优化控制模型；然后，结合NSGA-Ⅱ智能优化算法及模糊综合评价方法对多目标优化控制模型进行求解和决策，实时优化电池储能系统的输出功率指令；最后，基于某风电站的实测发电数据进行对比仿真，验证所提出的多目标优化控制策略能够在有效提高跟踪发电计划曲线的能力、降低风功率频繁波动的前提下，通过优化电池储能系统有功出力及荷电状态来延长储能电池的使用寿命.     

适应多元源荷接入的配电网两阶段灵活性提升优化方法

配电网灵活性提升优化过程中易受不均匀电压、强磁场、电流效应等问题的干扰，灵活性提升效果不明显。为了解决上述问题，提出适应多元源荷接入的配电网两阶段灵活性提升优化方法。该方法首先采用瞬时功率平衡算法保证配电网达到三相平衡状态，其次通过无功出力与有功损耗的输出特点实现配电网的无功规划，有效地提高配电网运行质量，降低网损。最后采用多元源荷接入的两阶段提升优化法提升配电网的灵活性，第一阶段基于灵活性三指标与多源源荷供给特性构建灵活性提升优化模型，第二阶段考虑配电网灵活性指标的概率平衡性，并采用线性转换算法对模型求解，完成配电网灵活性提升优化。试验结果表明，所提方法的网损率小，净负荷波动曲线小，计算时间短，配电网分布式电源接入的灵活适应性强。可见通过灵活性优化调度，可以有效提升含分布式电源配电网的灵活性，提高配电网接纳分布式电源的能力。     

新型电力系统下综合电动汽车充电站的优化运行

构建以新能源为主体、用电负荷多元化发展的新型电力系统是实现中国"双碳"目标的重要途径.源与荷双重不确定性的考验,对电力系统调控平衡能力及运行调度方式提出了更高的要求.本文提出一个集成了插电式电动汽车(Plug-in Electric Vehicles,PEV)、新能源发电、固定储能,并与商业建筑物相结合的双向综合电动汽车充电站(Integrated Electric Ve?hicle Charging Station,IEVCS),建立了一个考虑其时间特性及协同互动的四阶段智能优化控制算法.目标在于最大程度地降低考虑了用户满意度及潜在不确定性的IEVCS运行成本,同时通过调整PEV充放电、电池储能充放电、电网供给电量、可调整负荷等的优化调度来保障实时供需平衡.文中分析了该算法每个阶段的作用,并验证了每个阶段在应对源荷不确定性状况时为电力供给提供更多弹性及冗余度的必要性.     

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。