数据中心多能互补分布式能源系统设计与运行优化研究

为实现数据中心的低碳转型和能效提升,提出了一种集成多种可再生能源和储能设备的多能互补分布式能源系统作为其供能系统。建立了包含生命周期成本、碳排放、能耗、电网购电率和热量浪费率等指标的优化目标体系。制定了两种考虑负荷特征的运行策略,采用改进的多目标蝗虫优化算法对系统容量配置进行求解。为了分析优化目标和运行策略对系统优化的影响,通过组合不同优化目标和运行策略形成了多种优化设计方案,采用层次分析法和熵权法确定评价指标的权重,并利用多准则妥协解排序法进行评价排序。针对青海省某数据中心的案例,获得其能源系统的优化设计与运行方案。研究表明:运行策略主要影响吸收式制冷机和地源热泵的容量,而优化目标主要影响储能设备的容量;在相同的运行策略下,增加优化目标可提升系统的综合性能;对于不同的方案,生命周期成本、碳排放、能耗等基础优化目标值变化较小,而电网购电率和热量浪费率变化较大;通过实施五目标优化,即在基础优化目标的基础上增加热量浪费率、电网购电率,系统的综合性能得到了显著提升,其中热量浪费率和电网购电率分别降低了62.30%和25.92%,可再生能源发电占比增加了2%。

基于多元储能的分布式能源系统优化调度方法研究

为进一步构建清洁低碳、经济节能的供能系统,研究建立了含风、光以及多元储能的分布式能源系统,针对北京某办公园区,采用DeST预测用户负荷以及当地风、光条件。以经济性、节能性和环保性三方面的综合效益最大为目标,提出一种自适应优化运行策略,分别采用穷举搜索法和遗传算法对系统优化调度方案进行优化。同时,采用以电定热运行策略作为对照,对比分析几种不同运行策略下系统的综合效益。结果表明:传统以电定热运行模式下的综合效益平均值为0.41;而在自适应优化运行策略下,使用遗传算法得到的调度方案,其综合效益平均值可达0.5,穷举搜索法得到的运行方案,其综合效益平均值可达0.51。

基于分层深度强化学习的分布式能源系统多能协同优化方法

分布式能源系统的多能协同运行对于促进新能源的消纳具有重要意义。然而,分布式能源系统中源荷的不确定性以及异质能源网络的时空差异性,给多能协同优化问题带来巨大挑战。针对这一问题,提出了一种面向分布式能源系统的两阶段多能协同优化模型,通过采用长时间尺度控制和短时间尺度控制两阶段解耦决策方式,实现了对不同时间响应特性的复合空间进行序贯决策。然后,面对高维复合搜索空间和源荷不确定性因素,采用了深度强化学习无模型解决方案,并提出一种全新的分层深度强化学习算法进行求解。通过算例仿真验证了所提模型和求解方法的有效性和优越性。

混合多类型储能的分布式能源系统运行优化方法

对于含多类型混合储能系统的运行优化,通常将所有设备等效为一个整体,并未考虑各储能系统的运行特性差异等因素,最终导致设备利用率低,经济运行能力差。为此,首先以最大可再生能源消纳以及最小电网交换电量为目标,构建了优化函数模型。其次,考虑到多类型储能系统在充放电动态特性、运行成本特征以及SOC设定等方面差异,提出了一种结合能量型储能SOC一致性约束的双层解耦式运行优化方法,以适应分布式能源系统中的多类型储能协同运行。最后,以某个在建的分布式可再生能源系统工业示范园区数据为基础,对所提方法进行了算例验证与分析。结果证明,所提方法在保证分布式能源系统内多个能量型储能系统充放电同步性的同时,能够对具有相同运行特性的储能系统进行聚类,有效了降低计算复杂性,完成多类型储能协调与优化,并最终促进分布式能源系统的新能源消纳。

多能协调互补分布式能源系统的探讨

本文根据贵州省乡镇的能源特征和用能需求,提出了多能协调互补分布式能源系统的设计方案,利用风能、太阳能、水能、生物质能等可再生能源资源,实现乡镇区域全年制冷、采暖、用电及生活热水等用能需求的可靠协调供应,为贵州省乡镇能源建设提供了一种新的思路和参考,有助于提高乡镇能源自给率,降低运行成本和碳排放量,促进乡村振兴和生态文明建设。

某区域能源项目燃气分布式能源系统经济性与运行策略分析

建筑领域的节能减排、能源结构转型是我国实现双碳目标的关键一环,多能互补耦合和高效利用的区域供能是实现城市建筑领域低碳发展的重要路径之一。天然气作为清洁优质的能源,是区域供能中能源结构调整的重要环节。燃气分布式能源系统(CCHP系统)可以充分实现能源的梯级利用,但燃气价格及电力价格等因素限制了其推广和发展。本文以某河水源热泵与CCHP系统耦合供能区域能源项目为研究对象,在湖南省现有燃气和电力价格基础上,对该项目CCHP系统不同运行策略下、不同容量的方案进行经济性比选分析,以确定最优容量和最佳运行方案,并提出CCHP系统经济性运行的气电价格比临界值,便于指导项目后续运行。

低碳环境下综合能源能效系统的应用——评《中国分布式能源系统综合效益分析方法及案例研究》

低碳发展是当今社会发展的重要主题,为提升能源利用率,人们会对区域内的煤炭、电能、热能、天然气等能源加以整合利用,构建综合能源系统来实现对其协调规划与管理,促进能源利用的可持续发展。本文参考由欧训民、刘汉思、袁杰辉编写,经济管理出版社出版的《中国分布式能源系统综合效益分析方法及案例研究》一书,介绍了诸如四川A市天然气冷热电联供项目和内蒙古B市生物质天然气项目等中国分布式能源项目,并对其进行能源消耗、温室气体排放和技术、经济性方面综合效益的分析,为我国构建低碳环境下的综合能源系统并提升其能效提供参考。

面向绿色发展的分布式能源系统深度学习优化调度

引言传统的集中式能源系统面临能源浪费、环境污染和系统调度效率低下等问题,特别是在大规模集中生产和远距离输送过程中,由于传输损耗的增加,能源利用效率大幅降低。随着可再生能源的快速发展,分布式能源系统凭借其灵活高效、环境友好等优势,逐渐成为未来能源发展的重要趋势。

电力调度与控制中的分布式能源系统优化设计研究

本文围绕电力调度能效和控制稳定性进行深入探讨。首先,通过建立数学模型,实现了电力调度的优化决策,使得分布式能源系统在满足用户负荷需求的同时,实现能源消耗的最小化。在此基础上,提出了一种基于模型预测控制理论的控制策略,对分布式能源系统进行全局控制,提高了系统的稳定性和灵活性,同时提高了能源利用效率。最后,通过仿真实验验证了本研究提出的优化设计策略的有效性。本研究结果为分布式能源系统的设计优化提供了理论指导和技术支撑,对提高电力系统的运行效率和可靠性具有重要的指导意义。

太阳能光伏技术在分布式能源系统中的应用研究

太阳能光伏发电作为分布式可再生能源的重要组成部分,具有清洁、安全、灵活等优势。文章在阐述太阳能光伏发电原理与分布式能源系统特点的基础上,重点分析了太阳能光伏技术在分布式能源系统中的应用,总结了其互补协调机制、并网技术和优化调度策略,并结合住宅、工商业园区、偏远地区等不同应用场景,提出了典型光伏分布式能源系统的规划设计、运行控制与性能评估方法,旨为各类分布式光伏项目提供参考。

工业园区分布式能源系统对区域大气污染物减排效果的评估研究

随着工业化进程的加速,大气污染问题不容忽视,其中工业园区的污染物排放对环境的影响尤要重视。分布式能源系统(DES)作为一种新型的能源解决方案,能够有效降低工业区域的污染物排放。本研究通过分析工业园区DES的运行机制及配置,探讨其对减少大气污染物的具体效果。研究结果表明,通过合理设计和优化能源配置,DES能有效降低SO2、NOx、颗粒物等重点大气污染物的排放。

分布式能源系统在热能与动力技术中的研究与应用

分布式能源系统是一种通过本地能源生产、转换和管理等方式来供应能源的系统。它的特点包括能源与需求相匹配、灵活性高、可靠性强等。分布式能源系统由能源生产、能源传输、能源转换和能源管理等环节组成。根据能源类型和应用领域的不同,分布式能源系统可以分为多个子系统,如可再生能源系统、储能系统、微电网等。随着科技的进步和环境意识的提高,分布式能源系统在未来的发展前景广阔。越来越多的国家和地区开始注重分布式能源系统的研究与应用,并制定相关政策和标准,推动其发展。

分布式能源系统在电网调度中的应用与优化

本研究主要针对分布式能源系统在电网调度中的运用和优化做了深入探讨和解析,详细介绍了分布式能源系统的定义、特性及各种不同的类型,对分布式能源系统与传统方式的比较进行了分析,揭示出分布式能源系统在电网调度策略中所拥有的特殊优点。同时,深入讨论了电网管理的核心理念和主要职责,指出了在电网管理上所面临的各种问题与挑战,探讨了分布式能源系统在电网频率管理、稳定性保证、以及容量和功率的均衡中的重要角色和贡献,并提出了依赖优化算法和智能控制的调度策略。

基于多目标规划的多能互补分布式能源系统优化决策方法研究

“碳达峰、碳中和”背景下,太阳能,风能等新型电能在我国电能系统中的占比正逐渐增高,推动我国电能供应逐渐朝着清洁化、智能化方向发展。如何更好地进行新能源的利用,构建一个终端用户节能与低碳的能源供应方式已经成为电力系统非常重要的研究问题。本文将充分结合多能互补分布式能源系统中用户的环境和需求特点来对多能互补空间进行全面的分析,来进行多能互补分布式能源系统优化配置模型的建立,更好地进行新能源的利用,进一步优化电能供给方案。

基于纳什均衡量子粒子群算法的分布式能源系统频率控制方法

含风能、太阳能等可再生能源的分布式能源系统存在频率波动过大和混合储能难以控制的问题。为此,文章提出了一种基于纳什均衡量子粒子群算法(NEQPSO)的分布式能源系统频率控制方法。首先,建立了一种含新能源和混合储能的分布式能源系统模型,并将滑模控制器(SMC)与LADRC观测器的输出共同作用于LADRC的PD控制器,实现滑模线性自抗扰控制器(SM-LADRC)的改进;接着,采用NEQPSO对控制器参数进行优化,以获取最优控制器参数;最后,设置不同情况下的对比验证实验。实验结果表明,优化控制器的控制效果明显优于常规PID和PI控制的;NEQPSO的寻优能力明显优于粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的;同时,由负荷实验和灵敏度验证实验结果可知,基于NEQPSO滑模线性自抗扰控制的分布式能源系统响应快速、抗扰能力更强、频率效果更好且具有良好的稳态性能。

分布式能源系统中的调度与继电保护关键技术研究

本文提出了分布式能源系统调度技术概述,分析了继电保护技术,给出了调度与继电保护关键技术应用,利用LSTM模型及其优化算法,构建了一个高效、准确的调度系统,以预测未来的负荷变化和发电出力情况。对继电保护装置的动作性能进行了深入研究,以确保在故障发生时能够迅速、准确地切除故障部分。结果表明,在正常运行状态下,电力系统的各项参数均保持稳定;而在故障状态下,继电保护装置能够在25ms内迅速动作,智能控制系统的响应时间更是达到了10ms,有效地隔离了故障区域并调整了负荷和发电机出力,维持了系统的稳定性。研究不仅让LSTM模型调度更加有效,而且也让电力系统的继电保护与智能控制也能够更加安全。

主动配电网下分布式能源系统双层双阶段调度优化模型

主动配电网下分布式能源系统的调度优化是实现经济及安全运行的重要保障,也是提高分布式能源有效利用率的重要途径,构建主动配电网双层能量管理下的双阶段调度优化模型及其求解算法。在负荷预测及间歇式能源出力预测的基础上,构建分布式能源系统的日前和实时两阶段调度优化模型。为求解上述模型,在传统帝国竞争算法(ICA)的基础上引入微分进化因子(DE),建立基于微分进化改进的帝国竞争优化算法(DE-ICA)。将所提模型应用于改造后的IEEE 33节点调度优化问题,仿真结果表明,双层双阶段调度优化能够有效地提高分布式能源利用率,降低系统运行费用,且验证了所提算法在求解此类优化问题时的有效性和优越性。

不同建筑负荷下分布式能源系统优化与政策激励研究

探索优化运行策略和激励机制对分布式供能系统的影响是加快其应用推广,保障其充分发挥效能的重要内容之一。该文首先针对北方某地区办公型建筑和宾馆型建筑夏季负荷需求,构建了一套冷热电三联供(combining cooling,heating and power,CCHP)分布式能源系统三维和二维模型,考虑系统碳排放并引进碳税和电力回购(电力反向卖回电网),构建了以运行费用为目标的分布式能源系统和常规系统分析模型,分析了三维模型和二维模型的差异;并讨论了蓄能系统对分布式能源系统经济性的影响,得出该系统为宾馆型建筑和办公型建筑供能的最优策略;最后对影响分布式能源系统经济性的相关政策和激励进行分析,得出了分别针对办公型建筑和宾馆型建筑的分布式能源系统经济性的气价和碳税激励控制域。

多能源互补分布式能源系统集成研究综述及展望

分布式能源系统是能源革命发展的重要载体和推进手段,将在未来能源体系中占据重要地位;同时多能源互补是其发展的主要方向和关键特征,开展多能源互补分布式能源系统相关研究对我国的能源转型具有重要的意义。该文从资源量化表征与需求预测、多能流建模、系统集成与规划、运行优化与主动能量调控、以及能源系统综合评价等5个方面对多能源互补分布式能源系统集成的发展现状进行分析,探讨未来可能的发展趋势和面临的挑战,为多能互补分布式能源系统未来基础及应用研究和行业发展提供一定的参考和建议。

基于Spark平台和多变量L_2-Boosting回归模型的分布式能源系统短期负荷预测

分布式能源系统负荷预测是系统规划与经济运行的可靠前提和依据,在当前海量高维数据的背景下,有效的在线数据处理平台与精确的负荷预测方法是当前的研究重点。基于分布式能源系统负荷数据特点,在缺失数据处理、坏数据分类以及特征选择的基础上,建立了基于Spark平台与多变量L_2-Boosting回归模型的分布式能源系统短期负荷预测方法。首先,利用Spark平台分割全部数据得到多个子数据模型,通过并行计算提高数据处理效率,采用特征提取方法得出模型需要的输入向量;其次,将得出的有效数据信息输入到多变量L_2-Boosting回归模型进行训练学习,得到训练后的多变量L_2-Boosting回归模型;最后,利用测试数据测试模型。算例结果验证了所提模型的有效性。