作为城市交通基础设施的重要组成部分,公交枢纽(public transport hub,PTH)是城市能源和交通系统的耦合汇聚节点。如何实现PTH和城市配电系统的有机协调发展,在满足公交服务需求的前提下,尽可能地降低电动公交负荷并网的负面影响,并利...作为城市交通基础设施的重要组成部分,公交枢纽(public transport hub,PTH)是城市能源和交通系统的耦合汇聚节点。如何实现PTH和城市配电系统的有机协调发展,在满足公交服务需求的前提下,尽可能地降低电动公交负荷并网的负面影响,并利用其运行灵活性促进电力系统提质增效,已成为未来城市规划的重要课题。为此,该文在深入分析PTH与配电网交互机理的基础上,分别考虑正常和故障情况下PTH参与电网侧需求响应的贡献,提出一种面向PTH灵活性赋能的高可靠性城市配电网多层协同规划方法。模型以系统投资运维总成本最小化为目标,综合考虑电力-交通系统运行和供电可靠性/公交服务质量等多域约束,通过对PTH选址定容、配电线路/变压器扩容以及正常/故障多模场景下系统运营策略进行协同优化,以实现PTH灵活性资源的高效利用和配电系统的可靠经济运行。根据模型中多元场景密切耦合的特点,提出多层Benders分解方法将其等效转化为上层(投资主问题)、中层(正常运行子问题)、下层(故障运行子问题)的三层迭代模型,实现精确高效求解。最后,以修改的IEEE-33节点配电网和北京四惠公交枢纽的实际数据为例,验证了所提模型和方法的有效性。展开更多
在国家“数字经济”与“新基建”战略的双重推动下,近年来互联网数据中心(internet data center, IDC)快速发展并逐渐成为电力系统中重要新增负荷和需求响应(demand response, DR)资源。为支撑IDC与电力系统协调发展,提出了一种考虑灵...在国家“数字经济”与“新基建”战略的双重推动下,近年来互联网数据中心(internet data center, IDC)快速发展并逐渐成为电力系统中重要新增负荷和需求响应(demand response, DR)资源。为支撑IDC与电力系统协调发展,提出了一种考虑灵活性潜力的IDC与配电网双层协同规划框架。首先,根据IDC数据负荷及用电负荷特性建立IDC能耗模型,并从数据负荷的时空可迁移、可削减等角度分析了IDC灵活调节潜力。在此基础上,通过深入分析IDC与配电网之间的信息传递和互动关系,并考虑不确定性因素的影响,提出了以配电网运营商为上层领导者制定实时节点电价,数据中心运营商为下层跟随者基于实时电价参与DR的IDC优化选址和配置模型。该模型在充分考虑二者规划运行及价格的约束下,实现了上层净盈利最大化、下层成本最小化的双层协同规划。最后通过算例仿真和对比分析,证明了所提方法的有效性。展开更多
文摘作为城市交通基础设施的重要组成部分,公交枢纽(public transport hub,PTH)是城市能源和交通系统的耦合汇聚节点。如何实现PTH和城市配电系统的有机协调发展,在满足公交服务需求的前提下,尽可能地降低电动公交负荷并网的负面影响,并利用其运行灵活性促进电力系统提质增效,已成为未来城市规划的重要课题。为此,该文在深入分析PTH与配电网交互机理的基础上,分别考虑正常和故障情况下PTH参与电网侧需求响应的贡献,提出一种面向PTH灵活性赋能的高可靠性城市配电网多层协同规划方法。模型以系统投资运维总成本最小化为目标,综合考虑电力-交通系统运行和供电可靠性/公交服务质量等多域约束,通过对PTH选址定容、配电线路/变压器扩容以及正常/故障多模场景下系统运营策略进行协同优化,以实现PTH灵活性资源的高效利用和配电系统的可靠经济运行。根据模型中多元场景密切耦合的特点,提出多层Benders分解方法将其等效转化为上层(投资主问题)、中层(正常运行子问题)、下层(故障运行子问题)的三层迭代模型,实现精确高效求解。最后,以修改的IEEE-33节点配电网和北京四惠公交枢纽的实际数据为例,验证了所提模型和方法的有效性。
文摘在国家“数字经济”与“新基建”战略的双重推动下,近年来互联网数据中心(internet data center, IDC)快速发展并逐渐成为电力系统中重要新增负荷和需求响应(demand response, DR)资源。为支撑IDC与电力系统协调发展,提出了一种考虑灵活性潜力的IDC与配电网双层协同规划框架。首先,根据IDC数据负荷及用电负荷特性建立IDC能耗模型,并从数据负荷的时空可迁移、可削减等角度分析了IDC灵活调节潜力。在此基础上,通过深入分析IDC与配电网之间的信息传递和互动关系,并考虑不确定性因素的影响,提出了以配电网运营商为上层领导者制定实时节点电价,数据中心运营商为下层跟随者基于实时电价参与DR的IDC优化选址和配置模型。该模型在充分考虑二者规划运行及价格的约束下,实现了上层净盈利最大化、下层成本最小化的双层协同规划。最后通过算例仿真和对比分析,证明了所提方法的有效性。