含垃圾能源化处理及电动汽车负载的区域综合能源系统协调优化

传统能源系统互相独立、欠缺联动,容易导致能量的浪费,并且能源结构也难以优化。区域综合能源系统具备多能互补、高效利用的优点,是提高能源利用效率和环保性的重要改进技术。为了利用垃圾蕴含的能量和电动汽车负载端的能源消纳,文中建立一个考虑垃圾焚烧和电动汽车负载的区域综合能源系统模型,利用模型进行系统的优化调度研究。论文分析了系统内的多能源能量流通关系,而后对系统内的各种能源转换设备及电动汽车进行分析,引入垃圾能源化处理,将热能转化为电能,并利用电动汽车进行电能消纳的模式,得出区域综合能源系统的能源效益最大化的模型。通过python进行算例分析,结果表明,含垃圾处理和电动汽车参与的区域综合能源系统既能提高能源的利用效率,又能带来更优的经济效益。

计及电能量-备用耦合的配电网与光储充电站协调优化调度方法

针对光储充电站大规模接入给配电网带来的调控压力,提出一种计及电能量和备用耦合的配电网与光储充电站协调优化调度方法。首先,建立基于随机机会约束的光储充电站经济调度模型,得到光储充电站与配电网的电能交互方案和备用需求;随后,采用鲁棒经济调度-线性潮流方法,建立计及不确定性的配电网优化调度模型,并根据Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件推导得到配电节点边际电价和节点备用边际电价,通过电能量和备用价格引导光储充电站友好互动,挖掘站内储能在削峰填谷和备用调节上的潜力。最后,通过算例分析验证了所提方法的有效性。

考虑建筑物热惯性的综合能源系统主从博弈协调优化策略

从用户角度出发,提出一种考虑建筑物热惯性的综合能源系统主从博弈协调优化策略。首先,建立热网特性模型和建筑物热惯性模型,并构建以微网运营商为领导者,用户为跟随者的主从博弈数学模型。在光伏出力大时,用户通过电制热设备将电能转化为热能,并利用建筑物热惯性将热能加以存储,无需将光伏余电尽数售给微网运营商,可增强用户权益,同时可有效避免大量光伏余电接入电网,进而缓和余电上网的压力。其次,考虑用户用能满意度及温度舒适度,建立微网运营商与用户的定价、定量模型,并证明Stackelberg博弈均衡解的存在性与唯一性。最后通过算例验证所提策略的有效性,极大地增强了用户权益,同时避免用户光伏余电大量接入电网。

一种改进的基于电网幅值跌落的SWISS整流器协调优化控制方法

SWISS整流器因其优越的性能被广泛应用于充电桩、分布式直流电源等场合。其首要的控制目标是维持稳定的直流侧输出电压、正弦且对称的交流侧三相电流以及网侧单位功率因数。然而,当电网出现幅值跌落时,基于传统的控制方法很难同时实现上述3个控制目标。因此,该文分别提出适用于电网幅值跌落的输出电压恒定控制(constant output voltage control,COVC)方法和电流正弦对称控制(sinusoidal and symmetrical current control,SSCC)方法。前者可实现直流侧输出电压恒定无波动,但无法实现网侧电流的正弦且对称。后者可实现网侧电流正弦且对称,但无法实现直流侧电压输出恒定无波动。在此基础上,该文结合这2种控制方法的优势进一步提出一种改进的协调优化控制(improved coordination and optimization control,ICOC)方法,可实现网侧处于单位功率因数的同时,在直流侧输出电压恒定无波动和网侧电流正弦且对称之间进行协调优化,实验结果证明ICOC方法相较于COVC和SSCC具有显著的优势,与该文的理论分析一致。

计及风电PSS与PLL耦合对功角振荡影响的DFIG控制参数协调优化

双馈感应发电机(doubly fed induction generator,DFIG)装设电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS),有助于抑制同步发电机间功角振荡,但抑制效果受DFIG锁相环(phase-locked loop,PLL)跟踪误差影响。考虑PSS与PLL耦合特性对功角振荡的影响,提出改善振荡抑制效果的DFIG控制参数协调优化算法。首先基于DFIG有功控制的分解等效结构绘制DFIG-PSS与锁相误差的耦合路径,提出耦合特性解析表达。然后建立耦合解析表达对控制参数的轨迹灵敏度向量,以向量2-范数之比定义耦合强度,量化耦合特性对功角振荡的影响程度。最后基于耦合强度指标,提出带有PLL参数动态不等式约束的多步优化模型,以协调DFIG控制参数取值,提高并网系统对功角振荡的抑制效果。仿真结果证实了耦合特性对功角振荡的影响,验证了所提协调优化算法的有效性。

计及光伏波动性的主动配电网双层有功无功协调优化

针对含有高比例分布式电源的配电网在源荷不确定性和协调多种无功补偿设备等方面存在的问题,提出一种主动配电网双层有功无功协调优化策略。该策略首先针对离散型出力的有载调压变压器和电容器组,以网损和电压偏差为目标,建立上层优化模型;其次,下层优化模型通过储能出力平抑光伏的有功波动,同时通过调整静止无功补偿装置、光伏逆变器弥补光伏并网点的无功缺额,以配电网的有功波动和光伏并网点的电压偏差为目标,并采用改进的多目标粒子群优化算法求解该模型;最后,通过IEEE 33节点算例验证所提策略的有效性。该优化策略不仅提高了有功与无功的协调性,且实时性强,不依赖精准的设备控制,使配电网的经济性和可靠性得到提升。

电液馈能互联悬架侧倾与俯仰协调优化

针对复合变工况下,侧倾与俯仰模式的电液馈能互联悬架(Electro-hydraulic Energy Regeneration Interconnected Suspension,EERIS)协调优化问题,设计一种包含环境选择策略的高维多目标粒子群优化算法。建立EERIS减振器阻尼力模型,通过试制样机进行模型试验验证并分析其参数变化在侧倾与俯仰模式下的影响规律;融合全局排序规则与全局密度估计方法,设计高维多目标粒子群优化算法;通过仿真对比EERIS优化前、单独优化侧倾模式后、单独优化俯仰模式后、协调优化侧倾与俯仰模式后的性能参数响应及均方根值。结果表明:复合变工况下,协调优化后的性能参数响应峰值降低;簧载质量加速度均方根值降低10.77%,侧倾角加速度均方根值降低24.77%,俯仰角加速度均方根值降低25.05%,提高车辆的平顺性与抗侧倾、抗俯仰能力;悬架动挠度均方根值降低7.9%,轮胎动载荷均方根值降低3.79%,车辆的操纵稳定性得到改善。

基于安全强化学习的主动配电网有功-无功协调优化调度

提出一种基于离线策略的安全强化学习方法,通过离线训练大量配电网历史运行数据,摆脱了传统优化方法对完备且准确模型的依赖。首先,结合配电网络参数信息,建立了基于约束马尔可夫决策过程的有功无功优化模型;其次,基于原始对偶优化法设计了新型安全强化学习方法,该方法在最大化未来折扣奖励的同时最小化成本函数;最后,在配电系统上进行仿真。仿真结果表明:所提方法能够根据配电网实时观测信息,在线生成满足复杂约束条件且具有经济效益的调度策略。

基于两阶段博弈的多微电网配电系统功率互济协调优化方法

多微电网配电(MMGD)系统能源协调与共享对提升区域电网经济效益具有重要意义。由于单一博弈调度策略难以兼顾多主体利益诉求,提出了一种基于两阶段博弈的能量协调优化方法,全面考虑了各主体间既相互竞争又协同合作的现实场景。第1阶段以最大化个体收益为目标,构建了配电网与余电微电网的非合作电价博弈模型,系统在不同策略组合下选择不同的运行模式;第2阶段建立MMGD点对点合作博弈模型,旨在最小化系统传输损耗,运用拉格朗日乘子法与KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件处理复杂约束,并应用Shapley值法实现合作利润分配。仿真结果表明,所提方法能兼顾个体理性和集体理性,并显著提升系统经济性。

配电网储能设备运行策略与容量的协调优化

随着风电、光伏发电等新能源大规模并网,配电网对电能质量和电压稳定的要求越来越高。然而,分布式电源及储能设备接入电网后将对配电网造成一定的影响,合理利用储能设备是提升配电网供电质量和降低电能损耗的有效手段。为了提高储能设备的运行效率和可靠性,基于电池管理系统、能量管理系统、最大功率点追踪、预测模型和能量回收等控制策略显得尤为重要。这些策略能够确保储能设备的正常运行、实时监测、调整充放电状态、优化能源利用、提高转化效率以及实现能源的可靠供应。由于配电网储能设备的正常运行与储能容量有着直接关系,开展配电网储能设备运行策略与容量的协调优化对于推动储能科学的发展具有重要意义。

计及分布式光伏和储能主动支撑的配电网日前日内协调优化运行策略

为充分挖掘分布式光伏与储能对配电网的主动支撑能力,提高配电网运行效益与供电质量,提出计及分布式光伏和储能主动支撑的配电网日前日内协调优化运行策略。考虑到光伏和负荷预测误差所带来的调度成本风险,采用条件风险价值的方法对其进行量化。日前优化模型以配电网运行成本与成本风险最小为优化目标,制定日前优化方案,为日内优化提供参考;日内优化模型对分布式光伏与储能的有功无功功率进行调度,以加权电压偏差、线路损耗、储能有功功率偏差最小为优化目标,在提升配电网供电质量的同时保证日内运行的经济性。将所提出的模型转化成便于求解的二阶锥规划模型,采用IEEE 33节点算例对所提出的策略进行验证。算例结果表明,所提出的日前日内协调优化策略充分挖掘了分布式光伏与储能的主动支撑能力,有效降低了配电网的运行成本,并对电压越限问题有明显的缓解作用。

基于自适应学习率卷积神经网络的新型配电网源网荷储无功协调优化技术

随着“双碳”目标的推进,分布式新能源接入电网的容量大幅度提升,配电网源网荷储协调优化策略是实现分布式新能源消纳的重要方法,其中无功优化能够保证电网安全稳定运行。文章提出了一种基于自适应学习率卷积神经网络的配电网源网荷储无功协调优化技术。首先以最小网络损耗和最低电压偏移为目标,构建无功优化模型;其次利用卷积神经网络强大的非线性拟合能力,挖掘出电网运行场景和无功调压设备、储能充放电策略之间的映射关系,引入自适应学习率的方式更新网络参数,提高了网络训练效率;再次通过控制无功调压设备和储能装置充放电情况协调分布式电源出力,实现电力系统无功电压主动优化控制;最后通过IEEE33节点电网模型进行了仿真验证。结果表明,文章所提的配电网源网荷储无功协调优化方法提高了电力系统电压调节能力,为配电网安全可靠运行奠定了良好基础。

分布式光伏配电网多级无功联动协调优化

分布式光伏电源并入配电网规模逐渐扩大,致使配电网典型故障发生概率急剧攀升,影响配电网运行的稳定性,提出分布式光伏配电网多级无功联动协调优化方法研究。深入分析分布式光伏电源特性,结合分布式光伏配电网实际情况,将分布式光伏配电网划分为多级规划形式,构建多级无功联动协调优化模型,并确定相应的约束条件,引入交替求解策略制定模型求解程序,模型求解结果即为最佳无功协调优化方案。实验结果显示,在不同典型故障条件下(节点电压幅值最高、节点电压幅值最低与分布式光伏存在无功出力),应用所提方法可以将节点电压控制在稳定范围内,充分证实了所提方法无功协调优化效果更好。

数字孪生架构下的智慧微电网多智能体协调优化控制技术研究

随着智能体(微源)的不断接入,为了更好地协调控制微电网,提高经济效益,提出一种数字孪生架构下的智慧微电网多智能体协调优化控制技术。首先借助数字孪生架构设计控制技术框架,在该数字孪生架构下,以微电网运行成本和环境维护成本组成目标函数,以经济支出最少为目标,建立一个协调优化控制模型。然后为了保证微电网的稳定运行,在供需平衡约束、智能体电压约束、爬坡约束、运行容量约束、交易功率约束5个条件下,利用改进粒子群算法实现模型求解,得出智慧微电网多智能体运行优化方案。结果表明:协调优化控制技术应用后较应用前经济支出更少,由此证明所提技术达到了协调控制效果,减少了经济支出。

主动配电网源网荷储一体化协调优化模型研究

常规主动配电网源网荷储一体化协调优化模型采用局部协调的方法,导致协调优化结果能源利用效率不高,因此提出主动配电网源网荷储一体化协调优化模型研究。结合支路电流值分析模型约束条件,构建协调优化模型,分析主动配电网源网荷储的出力情况。实验表明:该模型应用后表现出的功率曲线与配电需求高度一致,能源利用效率较高,满足主动配电网的实际运行需求。

基于场景构建技术的区域微能源网群的分层协调优化方法

考虑区域微能源网中风、光出力与负荷功率的不确定性,提出一种针对新能源消纳的区域微能源网分层协调优化方法。首先,考虑相关性引入正态Copula函数建立各随机变量联合分布关系,并计及预测误差,建立不确定性典型场景。然后,考虑弃风弃光的损失,以微能源网运行成本最小为目标建立分层协调优化模型。该模型的上层为微能源网群灵活性资源的协调消纳优化,下层为微能源网内部的消纳优化。采用基于目标级联分析的分层优化方法迭代求解,得到区域微能源网分层协调优化策略。最后,以某实例微能源网群为例进行验证,表明所提方法提高了区域电网的新能源消纳率。

基于多主体博弈和强化学习的微电网群与配电网协调优化调度方法

随着“煤改电”工程的推进,农村薄弱配电网因供暖季负荷突增可能出现短时线路容量不足的问题,传统的线路扩容改造方案面临着电网投资回收期长、非供暖季资产利用率低等问题,依托农村新能源资源禀赋,构建具备友好互动和需求响应能力的微电网是解决此问题的有效手段。为此,结合河北省某农村微电网群示范工程的应用背景,提出一种基于多主体博弈和强化学习的微电网群与配电网协调优化调度方法。各微电网以日内滚动优化调度计划为基准,考虑辅助服务策略对未来有限时域内运行经济性的影响,上报最优竞价策略;配电网结合辅助服务功率需求和各微电网的报价,以运行成本最小为目标确定辅助服务市场出清方案。最终,采用狼爬山(win or learn fast-policy hill-climbing,WoLF-PHC)算法实现对多主体博弈问题的快速求解,并基于微电网群示范工程实际案例验证了所提方法的有效性。

考虑有功无功协调优化的配电网储能与无功补偿配置

针对“双碳”背景下分布式可再生电源大规模接入配电网,带来峰谷差加剧、节点电压越限等问题,提出一种考虑有功无功协调优化的配电网储能与静止无功补偿器配置方案。首先,分析储能调节有功无功实现调峰、调压的作用;然后,兼顾经济与技术目标,构建储能与静止无功补偿器多目标优化配置模型,利用多目标遗传算法寻优,获得储能与静止无功补偿器最优配置与运行策略;最后,基于IEEE33节点系统开展算例对比分析,在不同设备成本情况下与设置的两组对照方案进行比较,结果表明,本文所提方案可进一步提高系统经济性及改善电压越限等问题。

改进NSGA-Ⅱ算法的新能源储能系统协调优化模型

新能源储能系统的分散负荷难以调度,导致整体协调效果较差,为促进新能源并网消纳,构建了改进NSGA-Ⅱ算法的新能源储能系统协调优化模型。设计新能源储能系统拓扑结构,使用NSGA-II算法定义协调目标拥挤度为储能动态调节参数。以新能源储能削减计划偏差最小为目标函数进行参数寻优,并确定转移容量指标和负荷平衡指标。在NSGA-II算法中引入收缩扩张系数,保证分散负荷资源搜索多样性,采用改进NSGA-II算法,由此构建协调优化模型。实验结果表明,该模型协调优化后光伏储能功率为43 MW,风电储能功率为65 MW,储热储能功率为16 MW,有效促进了新能源并网消纳。

基于语音识别技术的配电网多任务协调优化调度

针对多任务调度受到不稳定耦合影响,造成数据不完全拟合,从而影响调度效果的问题,提出了基于语音识别技术的配电网多任务协调优化调度方法。根据不同任务间的类别映射关系,计算配电网多任务协调概率,确定多任务适合的调度语音场景。根据该场景设计基于语音识别的调度控制流程。结合禁忌搜索算法获取最优位置数据,避免出现不稳态解耦情况。构建PID控制器,通过导数定义迭代步骤,协调调度步长。通过设计语音识别智能控制平台,引入极小正值,实现配电网多任务协调优化调度。由实验结果可知,该调度技术数据拟合曲线与标准拟合曲线吻合,且送电时间与实际控制时间的偏差仅为2 min,调度效果精准。