配电网分布式电源经济可承载力评估

基于鲁棒优化方法,考虑安全运行和经济性目标,对配网分布式电源和储能的容量进行优化配置。根据风光负荷的历史数据和分布特征生成多个运行场景,利用所生成的运行场景建立描述风光负荷的不确定集,然后基于该不确定集建立双层鲁棒优化模型。外层模型在不确定集中寻找经济性最差的运行场景;内层模型考虑配网运行的安全约束,在最差场景下优化风、光和储能的容量。相比于采用典型场景法的容量配置结果,提出的容量配置结果更小,并且可以满足配网的安全运行条件,具有更高的安全性和经济性。

基于一致性算法的多微电网点对点分布式能量交易策略

多微电网共同参与电力市场交易有助于提高新能源消纳能力。为提高微电网参与电力市场的积极性,提出了基于多微电网的点对点能量交易机制。首先,基于Stackelberg博弈理论,建立了多领导者多跟随者Stackelberg博弈模型,将点对点能量交易问题转化为Stackelberg博弈问题,以Stackelberg均衡解作为最优交易策略,实现多微电网最优运行。其次,提出了基于一致性算法的Stackelberg均衡(Stackelberg equilibrium based on consensus algorithm,SECA)求解方法,微电网仅需与相邻微电网交换部分信息即可获得Stackelberg模型的均衡解,SECA算法有效保障了各微电网内部隐私。最后,通过4微电网算例验证了Stackelberg价格博弈模型的有效性和SECA的优越性。

基于非合作博弈的冷热电联供微能源网运行策略优化

提出了基于非合作博弈的冷热电联供微能源网优化的一般模型与求解方法。基于博弈论,建立了微能源网与用户的博弈模型;证明了该博弈纳什均衡的存在性,并提出了相应的求解流程;利用模糊双目标算法对用户的支付费用和不满意度进行归一化处理,在博弈模式下用户调整自身用电策略,微能源网根据用户的负荷计划调整电价,优化冷热电出力。以某小区夏季典型日负荷与冬季典型日负荷为例,对博弈模型进行求解。仿真结果表明,微能源网在所提出的博弈模式下能更好地消纳可再生能源,实现个体理性情况下的能源最优,且用户能在兼顾用能体验的前提下实现经济最优。

基于双层Stackelberg博弈的微能源网能量管理优化

提出了基于双层Stackelberg博弈的"供电公司–微能源网–用户"能源交易模型与求解算法。通过分析供电公司、微能源网和用户的博弈目标与策略,从理论上证明了该博弈存在唯一的Stackelberg均衡解,并求解了其均衡策略。在上层博弈中,供电公司作为领导者通过调整售电价格来刺激微能源网购电,微能源网作为跟随者,以最小化产能成本为目标,根据电价来决定购电量;在下层博弈中,作为领导者,微能源网根据用户的实际用能需求来制定售能价格,而用户作为跟随者,则调整用能策略以平衡购能支出和用能体验。经算例验证,所提的双层博弈方法可有效求解各参与者的均衡策略,并具有良好的收敛性和经济性。

基于Kriging模型的综合能源系统规划方法

综合能源系统将多种能源进行耦合,对电、气、冷、热等多种能量进行多维度的协调管理和分配,是能源互联网在区域内的具体实现。提出了一种基于改进型Kriging模型的综合能源系统规划方法。首先建立了综合能源系统各主要设备的多能流网络模型,结合混沌采样算法构建了一种改进型Kriging模型,通过模型拟合所得到的局部极值点和最速下降点等线索来搜索价值最大的采样点,对原模型进行修正,从而快速准确地得到系统最佳规划方案。通过优化计算可以得到各主要设备的最佳容量配置和运行策略,在满足用户多种能源需求的前提下,最大限度地降低系统投资和用能成本,促进多种能源的高效利用和可持续发展。