基于改进蝙蝠算法的PMU优化配置研究

传统单一的能源系统正过渡为多能流耦合综合能源系统,综合能源系统正面临量测误差问题。受投资约束,同步相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)无法大面积配置,而系统内节点数多,供需不平衡,影响系统平稳运行。为此,提出一种适用于综合能源系统内PMU优化布点的方法,监测系统运行状况。首先,考虑热电气之间的耦合特性建立综合能源系统状态估计模型;然后,限制系统内PMU配置个数,以提高状态估计精度为目标,利用改进的蝙蝠算法(improved bat algorithm,IBA)对PMU进行优化选址;最后,通过IEEE 30节点系统算例,将所提算法与遗传算法和模拟退火算法对比,算例结果表明该算法具有更高的可行性和优越性。

基于风光场景生成的综合能源系统日前-日内优化调度

为了降低风光不确定性对综合能源系统的影响,提出日前-日内优化调度。首先,基于蒙特卡洛抽样方法生成并削减日前与日内优化调度光伏、风电场景。接着,日前优化调度以运行成本最低为目标函数,引入分时电价与分时热价并构建4种情形,对4种情形的运行成本及用能进行分析。然后,缩小时间尺度进行日内优化调度,以运行成本最低与调度调整成本最低构建多目标优化模型。最后,在Matlab中通过cplex求解器对所提模型求解,验证所提模型的准确性与方法的有效性,结果表明所提策略可以有效提高可再生能源的消纳,降低系统运行成本。