含规模氢能综合利用的高比例风光多能源系统低碳灵活调度

随着风光等间歇性可再生能源大规模增长和并网,可再生能源弃能率升高与系统备用灵活性问题日益突出,为解决高比例可再生能源科学消纳与能源系统灵活稳定运行问题,该文提出一种含规模氢能综合利用的高比例风光多能源系统低碳灵活调度方法。针对电制氢、氢燃料电池、甲烷反应器等组成的氢能综合利用单元进行机理分析并建模,研究该单元参与多能源系统运行的调度策略;对该单元各设备的备用能力进行分析,基于各设备的运行特性,提出氢能利用单元–火电联合承担备用的策略,并建立备用优化模型;最后在改进的IEEE39节点电网、20节点气网和6节点热网构成的多能源系统中进行对比仿真分析,验证所提调度方法促进高比例风光消纳和提供灵活性备用的能力。

考虑储能可靠性的多能源系统出力协调控制

针对多能源电力系统中优化调度问题,提出一种考虑储能(energy storage,ES)可靠性的多能源系统优化方法。首先建立含热源储能的多能源系统结构及其内部优化原理,从多个角度表征热源储能设备的抗故障风险能力。其次建立含储能系统的双层优化模型,使用改进的混沌小生境粒子群优化算法(chaotic niche particle swarm optimization,CNPSO):上层规划模型以多能源系统总运行费用最小为目标,确定系统的优化配置方案;下层优化模型基于上层的优化配置方案,以考虑储能可靠性对系统进行优化分析。最后使用算例分析验证模型,研究结果表明该模型具有一定科学性和实用性。

电磁-机电暂态混合仿真在多能源系统动态建模中的应用研究

热力网络是多能源系统的重要组成部分。电网和热网建模机理和时间尺度存在较大差异,传统电力系统暂态仿真程序难以直接应用于电-热多能源系统动态仿真。根据电-热类比方法,采用基本电气元件构建了热力管道热路和水路等效电路模型。同时,基于查表法构建了计及设备运行特性的空气源热泵等效电路模型。为提高仿真效率,进一步提出了基于电磁-机电暂态建模框架的电-热多能源系统动态仿真方法。电网采用机电暂态建模,热网采用电磁暂态建模,空气源热泵模型作为接口模型,完成电网模型和热网模型之间的数据交互。电网模型与热网模型均采用毫秒级及以上仿真步长,实现了高效的多能源系统动态仿真。最后通过算例分析验证了所提模型和仿真方法的有效性。

考虑城市多能源系统不确定性的移动能量枢纽规划方法

针对低碳新能源供能与电热气负荷间能量平衡困难及其时空不确定性,提出一种基于交通流和多源能量流协同的城市多能源系统移动能量枢纽(mobile energy hub, MEH)模型及规划方法。首先,研究低碳型高比例可再生能源供能的城市多能源系统源网荷能量和功率平衡及其调节需求特性,建立具有灵活的“电-气-氢”能源转换和存储特性的移动能量枢纽模型;其次,基于移动能量枢纽模型,综合考虑交通运输网络流量动态及其输运成本,建立基于交通网与城市多能源系统网络协同和移动能量枢纽能量特性的多能流时空协调模型;然后,考虑可再生能源出力以及负荷不确定性,提出城市多能源系统不确定性模型,并在此基础上建立了综合投资和运行成本最小的移动能量枢纽规划模型;最后,以我国北方某地区多能源系统运行数据为基础,建立移动能量枢纽仿真模型。算例仿真结果表明,该文提出的移动能量枢纽规划模型能够有效提升城市多能源系统维持较高能量平衡水平下的经济性,并可为较大供能规模的多能源网络提供较好的多时空尺度能量调节特性。

考虑经济性与可靠性相协调的多能源系统碳减排优化模型

电力行业的低碳化发展是实现“双碳”目标的重要举措,为促进碳减排,实现多能源系统在经济性、可靠性、环保性方面的提升,文章提出了一种考虑经济性与可靠性相协调的多能源系统碳减排优化模型。首先,通过分析含电、气、热的低碳多能源系统(Low-Carbon Multi-Energy System,LCMES)拓扑结构,建立LCMES协调模型;其次,基于LCMES内各能源转换和存储设备故障特点,建立LCMES的多状态可靠性模型;再次,在LCMES可靠性约束和运行约束条件下,以LCMES的运行成本和碳交易成本最小为目标提出了考虑经济性与可靠性相协调的多能源系统碳减排优化模型;最后,通过算例仿真验证了文章提出的多能源系统优化模型能够在实现碳减排的同时,保障多能源系统运行的可靠性及经济性的提升。

计及共享储能分布式多能源系统的多目标优化

计及共享储能的能源网络具有平等开放、经济高效的特征,是以新能源为主体的新型能源系统发展方向,但共享储能收益和能源用户成本的耦合与相悖限制了上述系统的规划与调度。基于此,文中提出计及共享储能分布式多能源系统规划及多目标优化方法,研究共享储能以及分布式多能源系统机组容量及出力的同步优化,并利用主要目标函数法以及(technique for order perference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法获得了两目标约束下的系统最优配置。对1托4(1个共享储能服务4个分布式能源系统)的模式进行案例分析。结果表明,随着共享储能容量的增加,共享储能运营商收益与分布式多能源系统运行成本组成的非劣解越优,但非劣解改进优化的空间越来越小。

基于大数据的分布式多能源系统最优运行策略研究

一次能源的消耗给生态环境造成了严重的污染,也给分布式多能源系统带来了新的发展机遇。针对这一问题,文中开展了基于大数据的分布式多能源系统最优运行策略研究。通过分析分布式多能源系统的功能结构,在对设备工况特性加以研究的基础上采用大数据样本,以总运行成本最小为目标建立融合天然气、光伏发电、抽水蓄能及热泵机组的分布式多能源系统模型。同时充分考虑了非可再生能源利用、可再生能源消纳与能效转换等因素,提出了一种多场景综合能效评估方法。算例分析结果表明,该方法优先满足了电负荷与冷热负荷,且可再生能源消耗量低至4.52 MW·h,综合能效利用率则高达98.2%。

计及源荷随机性的多能源系统低碳优化调度策略

针对风电和负荷随机性影响多能源系统调度稳定性的问题,采用线性化方法研究了一种计及源荷随机性的多能源系统低碳优化调度策略。考虑风电波动性、市场电价的随机行为以及电负荷自主调整弹性系数,构建风电、电负荷波动域;利用一种排序截断分摊法的线性化过程,对风电、电负荷波动域进行线性化,使原不确定优化问题转化为确定性优化问题,便于直接求解;构建考虑风电、电负荷线性化后的多能源系统低碳优化框架,并进一步分析阶梯式碳价机制对风功率消纳和碳排放的影响。算例分析表明,排序截断分摊法的线性化过程可直接用于确定性优化问题并简化求解过程。基于上述方法分析出的碳交易价格在当前能源价格背景下合理有效,可促进多能源系统经济性和低碳性的协同。

基于调度策略的可再生多能源系统优化

本文利用优化算法对微电网中的多种能源进行经济优化调度,以实现最低的能源供应成本和最大的经济效益。提出了一种基于多能源系统的社区微电网,该电网由各种发电和火电机组组成。选定的社区微电网系统由分布式能源组成。结果表明,在所有电器和发电机都受到运行约束的情况下,所提出的多能源系统能够经济有效地满足微电网的需求。此外,在对该系统进行经济分析的基础上,为了地区的经济,还制定了微电网运行的自我可持续性计划。

基于多能源系统的微电网经济优化调度

本文在含多能源系统微电网环境下使用粒子群优化(PSO)实现微电网经济调度。微电网系统由带发电机组的微电网和带可再生能源的微电网组成,将多个上述电网组合到一起可以最大限度地减少发电机组或传统发电机的使用,并最大限度地利用带有可再生能源的微电网。根据这两种微电网的特性,计算了它们的参与度。该方法将微电网视为一个电源或负载,经济调度模型在发电机组和微电网之间交互执行。本文的目标是最小化多能源系统微电网(MESM)的运行成本,模拟结果表明,使用含可再生能源的微电网系统运行成本得到了明显降低。

基于全能流模型的区域多能源系统若干问题探讨

传统能源研究对不同能源系统独立考虑,缺乏整体的系统分析,为提高能源系统使用效率、增强能源之间的协同效应,文章将多能源系统中冷、热、电等不同品质与品位的能量等同看待,对区域多能源系统的建模、优化和评估方法进行综述与分析。通过构建全能流模型,系统地描述多能源系统内各环节能量流通的特征,对能量转换、分配、存储等环节进行建模;从静态、动态的角度对能源进行优化管理;通过构建统一的度量标尺对技术性、经济性、高效性、可靠性等方面进行评估,对整体和部分环节能效利用进行综合分析。区域多能源系统的构建与分析符合能源梯级利用的思想,有利于国民经济的发展。最后,结合当今能源现状,对新时代的多能源系统研究提出一些思考与展望。

面向可再生能源消纳的多能源系统:述评与展望

打破不同能源系统之间相互分立的格局,实现多能源系统的集成与协同是解决可再生能源消纳问题的有效途径。首先,分析了多能源系统理论与方法研究框架,在此基础上从基本建模、运行优化、系统规划等多个角度评述了现有的研究并提出相应的思考。然后,将现有研究分为"以电—热耦合为主的区域多能源系统"和"以电—气耦合为主的跨区多能源系统"两个典型研究对象,综述了面向新能源消纳的多能源系统的关键研究点。最后,总结了面向可再生能源消纳的多能源系统关键科学问题,并对多能源系统未来的研究方向做了展望。

计及能源品位差异的园区多能源系统综合能效评估

针对当前在园区多能源系统综合能源利用效率评估中未能实现各能源子系统及其各能源环节能效的细化分解且缺乏对可再生能源利用与能源品位差异的有效度量等问题,提出了一种基于能质系数的综合能效评估方法。首先,考虑能源品位的差异、多能间的互补以及可再生能源的利用,构建了含储能装置的多能源系统综合能效的评估模型;其次,将园区多能源系统细化分解成电/气/热/冷等供能子系统和若干能源转换设备,并提出各供能子系统和各能源转换设备的能效评估模型;再次,结合多种不同品位能源统一折算方法的对比分析,提出了基于?分析的能质系数折算方法,并给出了各能源能质系数的计算方法;最后,通过广东惠州某工业园区的实例分析,验证了所提方法的有效性和实用性。

低碳多能源系统的研究框架及展望

多能源系统是指电力系统、热力系统以及天然气系统等多种类型的能源系统在不同环节、不同时空尺度进行耦合而组成的综合能源系统。相比不同能源系统之间分立运行,多种类型能源系统的耦合为能源系统提高经济性、促进节能减排提供了广阔的优化空间。该文首先从促进能源的综合利用效率与促进可再生能源的消纳两个方面出发,分析了多能源系统对低碳化发展的促进作用。然后分析了低碳发展模式下多能源系统需要研究的问题,建立了低碳多能源系统的整体研究框架。最后,分别从多能源系统的低碳分析、多能源系统的低碳规划与运行、碳交易市场等3个层面对低碳多能源系统的研究进行了展望,详细阐述了未来的主要研究方向。

多能源系统分析规划初探

传统的能源系统分析规划研究局限于电、气、热(冷)等单一能源形式系统的内部。多能源系统的统筹协调有利于促进可再生能源吸纳,提高能源利用效率。文中首先介绍了多能源系统的结构,分析了电、气、热(冷)等子系统的特征,探讨了协同效益,进而阐述了能源流分析计算方法。基于此,对多能源系统的优化运行与优化规划问题进行了分析、讨论。最后,总结了多能源系统分析与规划的关键问题,以期为相关研究提供参考。

考虑热惯性不确定性的多能源系统两阶段鲁棒优化调度模型

该文提出考虑供热系统热惯性不确定性的多能源系统协调优化方法。首先,基于多能源系统能量输运网络,分析热网热能传递延迟模型和等效储能模型;其次,研究热网管线输运能力描述参数,建立供热管道传输准动态方程。分析热网运行状态监测数据与热能流模型间差异的量化方法,建立热惯性不确定性模型。然后,以电-热-气多能源系统运行成本最低为目标函数,构建考虑热惯性不确定性的多能源系统两阶段鲁棒优化调度模型,并引入列约束生成算法、强对偶理论对于模型进行求解。最后,以东北某地多能源系统实际运行数据为基础建立仿真模型,算例结果表明基于热惯性不确定性的多能源系统鲁棒优化调度模型能够较好地兼顾系统调度成本和可靠性。

能源互联网多能源系统最优功率流

基于能量枢纽模型,提出能源互联网中以电力、天然气、热力三大供能网络为主的多能源系统协同运行优化方式,考虑各能源传输网络的特点,促进分布式可再生能源出力。将弃风电量作为优化指标之一,综合分析能源消耗及环境效益,并通过弃风供热进行风电消纳,有效减少弃风电量。与传统的以热定电运行模式相比,多能源协同运行优化方式具有较高的综合收益。

智慧园区多能源系统间的管控指令协作机制

多套能源系统同时执行优化指令时,如果共享了相同的设备,会造成指令冲突。针对上述问题,兼顾各系统的管控目标,综合清洁用能、能效提升、削峰填谷等不同系统的特点,设计了面向守护进程的指令协作机制。该机制主要作用于系统主站,综合考虑各系统的优化目标、调整额度等因素,形成最终的优化指令。针对一些特定场景,补充了面向终端的加解锁协作机制。该机制根据指令的到达时间决定具体执行的指令。最后,中新天津生态城的实验表明,所述算法可以满足多能源系统间的指令协作要求,确保设备的安全运行。

数字孪生技术在区域多能源系统中的应用展望

区域多能源系统是一种综合了多种能源的新形态,可以采用多能互补、能源梯级利用等方式,最大限度地提升能源利用效率和消纳可再生能源。而且随着云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的发展,未来的能源系统不仅是能源的互联,更应是能源与信息耦合的系统。文中分析了目前区域多能源系统研究现状,总结区域多能源系统在规划、运行及仿真建模中存在的问题,提出将数字孪生技术引入到区域多能源系统研究中,并从区域多能源系统仿真建模、规划、运行、检修方面提出了数字孪生技术的应用展望,为今后构建区域多能源系统的数字孪生体的研究提供参考。

考虑异质能流输运特性的多能源系统惯量极限优化

针对多能源系统中异质能流输运特性、时间尺度、能量品质差异较大,易导致系统突破安稳运行边界的问题,该文提出基于异质能流输运协调的多能源系统惯量极限优化模型。首先,研究各能源子系统受惯性影响的安稳指标与能量平衡关系的多能源系统惯性特征,并建立多能源系统惯量支撑可调节能力量化模型。然后,基于多能源系统惯量极限需求特性,建立多能源系统惯量充裕度判别模型。在此基础上,建立基于多能源系统各子系统稳定性能要求的多能源系统惯量需求极限优化模型,并提出基于交替方向乘子法进行多能源系统的惯量极限求解方法。最后,基于改进的IEEE 39节点电力系统、20节点热力系统和14节点天然气系统进行仿真分析。仿真结果表明,该文提出的基于异质能流输运协调的多能源系统惯量极限优化模型能够有效提高多能源系统惯量资源利用效率和惯量支撑经济性。