基于分布式需求侧资源备调池的低频减载优化策略研究

随着互联网信息技术和需求响应技术的发展,具备灵活调节特性的可控负荷可作为削减资源参与到电网低频故障下的紧急调控中。以温控负荷、电动汽车和储能设备为典型,将需求侧多类可控负荷纳入可削减资源范畴,提出了需求侧资源备调池(以下简称:资源池)的概念,建立了需求侧资源聚合可调容量模型;然后基于资源池分布式部署特点,提出了资源池内多类可控负荷协同控制方案及流程;最后基于所提控制方案,将资源池用于改进低频减载策略,完成了紧急调控场景下的负荷减载优化。算例仿真表明,通过资源池内多类负荷协同控制,能够在较小影响用户用电体验的基础上,提供较长时域的功率削减,为电力系统低频故障恢复争取时间。

考虑充电功率衰减的电动汽车两阶段优化调度策略

通过对锂电池充电特性进行分析,发现电动汽车充电后期会出现明显的功率衰减,忽略这种现象会导致电动汽车所需充电时长的错误预估。为减小功率衰减带来的负面影响,该文基于最佳充电电流理论,构建电动汽车最佳充电曲线,并根据不同电动汽车充电功率变化特性,在考虑功率衰减的条件下提出一种基于多元混合优化算法的电动汽车两阶段优化调度策略。首先,基于电动汽车充电电流、电压以及功率之间的相关性,构建电动汽车用户模型,根据不同队列电动汽车充电特性,构建负荷聚合商调度模型;进而,基于最高响应比优化算法解决调度第一阶段的用户充电紧迫性与公平性问题,基于粒子群优化算法解决第二阶段光伏消纳偏差量最小化问题,实现考虑功率衰减特性的电动汽车两阶段优化调度;最后,在仿真实验中通过对未考虑功率衰减时电动汽车计划和实际充电行为进行对比,分析充电功率衰减对电动汽车用户和负荷聚合商的影响,通过对考虑功率衰减时不同调度策略下的电动汽车充电行为进行对比,验证本文策略在降低光伏消纳偏差量,提高用户满意度,改善负荷聚合商经济效益方面具有明显效果。

考虑时域特性的异构温控负荷联合调控策略

随着大规模具备不确定性的分布式新能源接入,利用需求侧柔性负荷消纳分布式新能源是有效技术手段。针对大量温控负荷消纳新能源电量后闲置、长时段不使用的现象,文章通过对电热水器、中央空调等典型温控负荷时域使用行为的精准分析,利用具备使用行为的温控负荷对新能源实施消纳,提出了一种考虑时域特性异构温控负荷联合调控策略。首先,基于贝叶斯网络对电热水器、中央空调的时域使用行为进行预测,建立时域行为概率模型;基于此,提出了面向新能源消纳的中央空调与电热水器联合调控策略,与传统温控负荷状态序列调控策略对比,所提策略在对新能源曲线进行有效消纳的基础上,能够充分与负荷使用时段相匹配,避免了大量温控负荷在消纳新能源电量后的闲置现象,减少了温控负荷闲置时的自然散热损失,提高了能源的用能效率。

高弹性电网下考虑不确定性的负荷调控两阶段优化模型

需求侧负荷资源海量唤醒和协调控制是高弹性电网的重点建设内容之一。而不确定性会对负荷调控与响应效果造成一定的偏差,影响电网整体运行平衡。为降低不确定性对电网供需平衡的波动影响,提高电网弹性,首先从时间角度分析负荷实际调控中的不确定性影响;进而构造基于概率约束的不确定集,实现对不确定性因素的数学描述;最后以鲁棒性与经济性为电热水器负荷调控的优化目标,构建具有基于概率约束的不确定集的两阶段优化模型,并转换成混合整数规划模型进行求解。仿真实验表明,具有基于概率约束不确定集的两阶段优化模型通过选择合适的置信度,能有效降低不确定性因素的影响,实现新能源精准消纳,促进电网供需平衡,进一步提升电网弹性。