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.     

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。     

考虑需求侧响应的热电联供型微网经济优化运行

热电联供(combined heat and power,CHP)微网是提高可再生能源利用率以及实现能源转型的有效途径之一,具有广阔的应用前景。为保证其经济、灵活、高效运行,需对CHP微网进行合理的系统优化。为此提出考虑热、电负荷需求侧响应CHP微网多目标优化方法,热电负荷需求侧响应模型基于建筑物热力学模型,同时考虑可转移负荷的调度。在此基础上,建立基于热电负荷需求侧响应的多目标混合整数线性规划模型,采用所提复合粒子群算法求解。算例仿真结果表明,应用热、电负荷需求响应可以使供电、供热的灵活性大大提升,并且降低了系统经济运行成本。     

考虑需求侧管理的微网经济优化运行

建立了考虑需求侧管理的微网经济优化模型。将微网的电力负荷分为3个部分:固定负荷、可转移负荷、随机负荷,其中可转移负荷的管理是需求侧管理的主要内容,也是微网经济优化运行的重要目标。在分时电价的环境下,建立了微网中分布式电源与需求侧负荷优化管理的协调运行模型。通过函数线性化将该优化问题转化为一个混合整数规划问题,采用专业混合整数规划软件求解。仿真结果表明,考虑需求侧管理的微网经济运行相比不考虑时的总费用减少了3.83%,具有较好的经济效益。     

考虑需求侧管理的微网经济优化运行探索

建立考虑需求侧管理的微网经济优化模型。微网的电力负荷由三个部分组成：固定负荷、随机负荷、可转移负荷。而需求侧管理的主要内容和重要目标都是可转移负荷管理。微网中需求侧负荷的优化管理和分布式电源的协调运作模式都是在分时电价的情况下建立的。根据函数线性化把其优化问题转变为一个混合整数规划问题，运用专业混合整数规划软件得出结论。得出结果证明，在考虑侧管理的微网经济运作比在没有考虑的情况下总费用降低了3.83%，得到了很好的经济效益。     

基于负荷曲线分段的配电网无功优化策略

针对电网负荷的波动性,采取分时段无功补偿策略对改善电压质量和保证运行经济性具有重要实用价值。首先,基于典型日负荷曲线建立了负荷曲线的优化分段模型。在此基础上基于平均节点电压偏移灵敏度指标和网损灵敏度指标建立了无功补偿点的筛选确定方法,并以平均电压偏移和网损最小为优化目标建立无功补偿优化模型。其次,通过基于分解的多目标优化算法对所建立优化模型分别进行求解,可得出负荷曲线的分段点及每个负荷分段下对应的最优补偿方案。最后,以IEEE 33节点配网系统和实际电网仿真分析,验证了所建立优化策略的可行性和有效性。     

基于可再生能源不确定性的多能源微网调度优化模型

多能源微网可以使综合能源系统在配网/用户端得到实现,但电力系统和天然气系统联合后会使得系统调度中的不确定性问题变得突出。为此,本文通过对电力/天然气系统的物理特性进行分析,基于用户需求响应资源、可再生能源机组出力和负荷不确定性的关键要素分析,建立了多能源微网日前调度优化模型。基于Matlab环境对所建模型进行了相关的计算仿真,验证了两阶段随机优化模型的有效性。仿真结果表明,所建优化模型可以提高多能源微网系统运行的可靠性和经济性,具有较好的实际应用价值。     

计及出行行为调整的综合能源系统双层博弈优化策略

针对园区综合能源系统中各个主体的利益难以兼顾及新能源汽车出行计划临时变动会对系统运行带来不利影响的问题,提出了考虑车主出行行为调整的电热氢综合能源系统双层博弈优化运行策略。首先,建立以能源运营商(IESO)、负荷聚合商(ULA)和新能源汽车负荷聚合商(NEVLA)为主体的Stackelberg-Shapley双层博弈框架;其次,将双层博弈框架嵌入两阶段模型预测控制滚动调度模型中,并在第1阶段引入惩罚博弈机制,抑制车主按照个人意愿无序改变充电计划的行为;最后,联合沙丘猫优化算法与CPLEX求解器对博弈模型进行求解。仿真结果表明：所提策略与无惩罚博弈机制的滚动优化运行策略及考虑惩罚博弈机制的单断面优化运行策略对比,能源运营商的收益分别提高了4.43%、7.75%,负荷聚合商的剩余价值分别提高了6.48%、12.18%,电动汽车负荷调度成本分别减少了13.64%、4.43%,验证了所提策略具有更好的系统运行经济性。     

考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略

随着需求侧灵活性资源和风电等分布式资源的快速发展,灵活性资源用电行为的随机性以及风电出力预测的误差,使配网系统潮流发生改变,增加配电网潮流阻塞风险。为了解决风电不确定性造成的配网阻塞问题,研究考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略。首先基于Copula函数抽样生成表征风电不确定性的典型出力场景,将不确定变量转化为确定性场景进行优化计算,进而考虑主动配电网元件的运行特性,建立主动配电网双层阻塞管理优化模型。上层模型中,负荷聚合商预测日前电价,基于收集的风电、微型燃气轮机出力信息以用户用电成本最低为目标制定用电需求计划,并上报至配电网系统运营商;下层模型中,配电网系统运营商以总社会利益最大为目标对日前电价进行迭代,以线路功率和节点电压安全为前提求解最优潮流,得到节点边际电价并发布至负荷聚合商,指导其调整日前用电计划;通过上下双层的迭代交互,实现阻塞管理和社会利益最优。最后,通过IEEE 33节点算例进行仿真验证。结果表明：所提阻塞管理策略能保证线路功率和节点电压满足安全约束,有效解决主动配电网的阻塞问题。     

考虑风电不确定性的清洁采暖负荷优化调度

负荷聚合商对集中式电采暖负荷、分散式电采暖负荷进行聚合管理,参与风电日前电力辅助服务市场交易,能够进一步降低弃风率.考虑风电出力不确定性和电采暖负荷的柔性特性,采用拉丁超立方采样模拟生成多个可能的风电出力场景,并计算每个场景可能的概率.建立考虑最小化弃风量、最小化备用容量、最小化补偿额以及最小化增加的用电量在内的多目标...     

考虑源荷功率不确定性的海上风力发电多微网两阶段优化调度

针对海上风力发电多微网源荷功率不确定性大、经济效益低的问题,提出考虑源荷不确定性的海上风力发电多微网两阶段优化调度方法,以提升海上风力发电多微网的日运行收益.所提两阶段优化调度方法包括日前和时前两个阶段.在日前阶段,所提方法基于风力发电出力和负荷需求预测数据,考虑预测误差的分布特征,建立随机优化模型,制定燃油发电机组组合计划和电池储能荷电状态值,从而最大化日运行收益的期望值.在日前优化的基础上,依托时前风力发电出力和负荷需求的预测数据,建立确定性优化模型,通过调节燃油发电机组出力、风力发电出力和电池储能充放电功率,最大化每小时的运行收益.以实际工程中的海上风力发电多微网源荷预测数据为基础,建立仿真模型,对所提方法进行验证.仿真结果表明,与传统调度方法相比,所提两阶段优化调度方法可以提高运行收益和风力发电资源整体消纳率.     

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.     

配网光伏系统储能优化配置策略

由于光伏发电的不确定性和随机性,给电力系统的稳定性和安全性带来了隐患。将储能装置引入配网光伏系统,可以提升系统经济性,改善配网电能质量。本文在分析居民负荷和工业负荷特性的基础上,结合我国的电价政策,以光储系统净利润最大为目标,构建了光储系统投资收益模型。在满足功率平衡和储能电池性能约束的基础上,本文选用YALMIP工具箱和CPLEX程序在MATLAB中进行了求解。最后在IEEE-33节点系统中应用上述优化方法进行影响分析,结果证明基于光储系统净利润作为技术指标的光伏系统储能优化配置策略的有效性。     

制造系统负荷配置的非线性优化

基于排队理论,建立制造系统负荷分配的非线性优化模型.该模型以服务负荷为目标函数,包括关于在制品状态的3个不等式约束.设计一种优化变量转换方法,并经适当的约束条件合并,将该非线性模型转换为凸优化模型.推导给出该凸优化模型对应的拉格朗日函数及KKT条件,并引入凸优化内点法作为负荷分配的有效计算工具.实例计算结果表明,模型的优化结果能保证充分利用设备的生产能力及最低的在制品库存,同时凸优化内点算法具有迭代次数少、收敛速度快的优点.实际应用中,可以将非线性的复杂的优化问题凸性化,从而得到其最优解.     

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.     

混沌优化算法在电力系统中的应用

基于对混沌神经网络优化算法的研究,提出了一种全新的具有衰减混沌噪声的混沌模拟退火神经网络模型,并将混沌优化算法与该模型结合用于解决电力系统经济负荷分配问题,取得了与实际系统总负荷需求非常接近的结果.     

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。     

含多微网系统的主动配电网分层能量优化管理

为实现含多微网系统的主动配电网的经济效益最优,通过引入自适应权重系数来进行动态优化.构建一种主动配电网层以发电机组运行成本最低,多微网系统层以经济成本和环境成本最低的分层能量优化管理模型.采用变异、杂交和竞争策略以及Lévy飞行策略改善麻雀搜索算法,提高算法的种群多样性和收敛精度.基于所设计的多微网系统混合配置运行策略...     

一种考虑光伏发电系统的广义综合模型

分布式光伏发电系统(photovoltaic generation systems,PVGS)深刻影响了配网侧综合负荷特性,研究考虑分布式光伏发电系统的配网侧广义综合负荷模型是解决分布式光伏发电系统参与电网仿真的有效途径。简述了光伏电池模型及PVGS的并网控制策略,基于MATLAB/Simulink搭建了PVGS仿真平台;通过仿真并分析PVGS动态特性,提出一种适合广义负荷建模的PVGS外特性等效模型——恒功率并联过阻尼状态的电阻、电感及电容(resistance-inductance-capacitance,RLC)串联电路,进行并通过了有效性检验;将PVGS等效模型并联经典综合负荷模型(classic load model,CLM),构建了考虑分布式PVGS的配网侧广义综合负荷模型。通过对比分析此广义综合负荷模型与已有广义综合负荷模型的描述性能,仿真表明本文模型的精确性更好,尤其是多场景下的描述能力;讨论了模型参数的稳定性,结果表明稳定性良好。     

微网可转移负荷调度与储能控制策略

针对新能源发电的不确定性和随机性,以及新能源发电与用户负荷难以匹配的问题,构建了风、光、储共存的微电网系统,并提出了一种基于可转移负荷和储能系统协调控制的微网能量管理策略。首先在现有的微网模型基础上构建了集中式微网控制系统,用于对风、光、储系统进行相应的控制,同时建立了兼顾用电负荷优化调度与储能系统安全高效运行的多目标函数。然后采用改进粒子群优化算法求解目标函数,引入新的负荷调度策略降低计算复杂度和提高用户满意度,最终获得可转移负荷调度量,实现可转移负荷的调度策略。同时,充分考虑了储能系统的影响,对荷电状态(SOC)进行控制监测,控制储能系统波动情况,提高储能系统性能并延长其使用寿命。最后通过数值仿真,验证了本文提出的能量管理策略在满足用户满意度与实际储能要求的前提下,可以提高微网运行性能,实现微网能量管理和经济运行。