面向电力需求响应的工业园区综合能源系统优化调控研究

在电力需求响应技术不断发展的背景下,工业园区电力系统可通过引入天然气、氢气等多种能源形式实现综合供能,进而以综合能源系统为能量载体实现需求响应参与能力、参与强度的大幅提升,并促进园区新能源发电就地消纳。围绕电网需求响应背景下的工业园区综合能源系统结构设计与优化调控技术展开分析研究,提出了涵盖热、电、氢等多能源形式的工业园区综合能源系统能量拓扑,并建立了复杂约束下的系统优化调控模型,以实现多能负荷参与电网需求响应背景下的综合能源系统经济运行。实验结果表明,工业园区综合能源系统能够通过多能互补的方式促使多能负荷共同参与电网需求响应,在降低系统运行成本的同时减少高峰时段对电网的电力负荷需求,并有效提升新能源就地消纳水平。

计及需求响应的补光农业果园综合能源系统的两阶段调度

综合能源系统由于有着提高能源利用率和系统经济性的特点而成为一种主流的能源管理方式。但是,现有工作中很多都只关注于能源和设备之间的协调交互而忽略了负荷在能源调度中能够发挥的作用,并且针对农业园区的综合能源系统也很少被提及。针对高耗能的补光农业果园,提出了一种计及需求响应的园区综合能源系统两阶段调度策略,让农业果园中的补光灯等可调整负荷能够参与到系统的优化调度中,并且能处理基础负荷和可再生能源供能的不确定性。通过构建补光农业果园综合能源系统中的能源设备与可调整负荷的数学模型,建立了由日前调度和日内调度构成的两阶段调度策略。最后,通过仿真实验证明了所提调度策略的有效性。

考虑用户可调度潜力的频率调控分布式优化方法

电力系统的经济调度与频率调控问题是快时间尺度上的需求响应问题,但现有研究中很少讨论调度策略对频率调控的影响,往往忽略调度过程中电网频率的暂态变化。为了解决这些问题,将电力系统的经济调度模型和频率调控模型融合,建立了一种分布式的优化控制问题。该模型充分考虑了需求侧用户的可调控潜力和限制,并基于需求侧参与辅助调频的利益成本设计了分布式优化方法。此外,还对系统的稳定性和算法的最优性进行了理论分析,并在IEEE-39总线电力系统上验证了所提算法的有效性。

计及经济环保的需求侧资源优化调度

针对需求侧资源的优化调度问题,建立了计及经济性和环保性的需求侧资源的数学模型,并且采用鹦鹉算法对所提出的数学模型进行求解。鹦鹉算法主要是在传统粒子群优化算法的基础上增加自适应权重和学习因子,以此来改变传统粒子群优化算法容易陷入局部最优、低精度两大缺点。使用惩罚函数法将有约束问题转化为无约束问题,同时考虑到需求侧资源与主网之间的协同运行情况,规划了4种有部分差别的需求侧资源运行策略。最后,通过相关的案例仿真,证明了所提模型和算法的有效性。

基于多智能体协调的柔性温控负荷分布式分层控制策略

随着全球能源危机不断加剧,可再生能源在电力系统中的占比不断增加。需求侧响应可以通过引入柔性可控负荷来增强新型电力系统的调节能力。基于此,研究了需求侧响应中的柔性温控负荷控制问题,基于多智能体一致性算法提出了柔性温控负荷分布式分层控制策略。该策略在上层优化层考虑温控负荷聚合商的最优功率分配,在下层协调层考虑温控负荷的分布式协调机制。面向用户用电行为的不确定性问题,从理论上证明了上层分布式优化算法和下层协调控制算法的收敛性,并在MATLAB环境中进行了数值仿真实验,以验证所提策略的有效性。相较于传统集中式控制方法,所提出的分布式分层控制策略有利于减轻响应事件中管理单元的通信负担并保护电力用户隐私。

多路高速同步数据采集系统的信号完整性仿真与优化设计

多路高速同步数据采集是实现阵列式传感测量系统的关键。文中针对大规模传感器阵列的测量需求,设计了一种具有数据缓存功能的多路高速同步数据采集系统。该采集系统基于菊花链结构,通过FPGA和背板网络协议,实现了信号流和数据流的双向通信。通过信号完整性仿真分析,对系统结构、网络布局、硬件设计进行优化。设计了相应的控制逻辑和通信协议,实现了384通道、50KSPS的高速同步数据采集。实验结果表明,所设计的数据采集系统能够实现多路同步测量并达到一定精度。

四层结构的模糊神经网络电梯群控算法研究及程序实现

为提高电梯群控系统的载客效率,减少系统运行能耗,提高运行稳定性,在传统模糊神经网络算法的原理上,设计了基于电梯群控模糊规则的四层模糊神经网络算法,确定四层模糊神经网络结构,定义模糊规则,测算隶属数值,推导隶属度函数,并且基于Matlab提出算法检验方案,给出验证结果。最后采用结构化编程思路在PLC中实现控制程序,并提出可变响应闭环的程序实现方式。