基于MST-改进PSO的电-气-热综合能源系统负荷恢复策略

以往故障恢复的研究大多集中在配电网方面且恢复目标仅为单一的负荷恢复量,未考虑资源成本以及能源消耗的 环境保护成本等。对此,本文提出了一种多侧协调优化的多目标负荷恢复策略,该方法不仅实现了网络的重构、较高等级负荷的优先恢复,还实现了系统运行成本最优。在系统发生故障后,分两阶段进行恢复：首先,使用最小生成树对系统结构进行改造,实现系统网络的重构,形成可恢复负荷的最终区域;然后,综合考虑源侧资源购买成本、用户侧切负荷补偿成本以及碳排放环保成本等,构建优化目标函数,使用改进粒子群算法对其进行求解,得到最终恢复方案。通过33节点配电网、14节点气网和6节点热网测试系统仿真,验证了该负荷恢复策略的有效性。     

热电联产虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化调度

热电联产虚拟电厂(combined heat and power virtual power plant, CHP-VPP)聚合了各类电热出力单元，可兼顾风光出力不确定性、动态电价、用户热舒适度等影响，实现整体出力的优化调度。提出了两阶段分布鲁棒优化调度方法，第一阶段考虑计划调度，旨在保证CHP-VPP的收益最大；第二阶段基于矩不确定分布鲁棒方法，构建风光出力的不确定性模糊集，引入用户热舒适度HOMIE模型，降低电热净负荷波动幅度，实现对CHP-VPP内部各单元实时出力的优化调整。针对IEEE14节点模型进行算例研究，分析了不确定参数、不同优化方法以及动态电价对调度结果的影响，结果表明：所提出的两阶段调度方法能够有效进行电热调度，实现系统的收益最大化和波动最小化。