基于分层次DBSCAN-VBSO算法的区域综合能源系统两阶段调度优化

构建了一种面向园区级区域综合能源系统的日前-实时两阶段经济性调度优化模型。建立了综合考虑系统各类运行成本的日前经济性调度模型;在日前调度基础上通过修正各个微源机组、储能的运行状态并考虑柔性负荷的需求响应,构建了实时调度优化模型;为求解上述调度优化模型,提出了一种分层次密度聚类的变异头脑风暴优化(DBSCAN-VBSO)算法,通过保持种群多样性以增强算法的优化性能和计算效率;对综合能源系统两阶段调度模型和求解算法进行仿真计算。算例结果表明:采用两阶段调度优化模型能够有效提高可再生能源利用率,降低系统运行成本。并且算例结果验证了分层次DBSCAN-VBSO算法在求解此类优化问题时的有效性和优越性。

考虑电动汽车随机转移特性的充储电站群两阶段优化调度

电动汽车规模化入网加剧运营商对充储电站的投资建设,考虑单个充储电站内的有序充放电调度难以实现区域充储电站群的收益最优。对此,提出了一种考虑电动汽车随机转移特性的充储电站群两阶段优化调度策略。首先,构建以充储电站群聚合商作为信息交换中心与调度中心的充储电站群运行拓扑结构,利用出行链技术对电动汽车转移行程进行规划;其次,基于分时定价策略建立充储电站群两阶段优化调度模型,阶段1以车主充电需求和满意度为目标建立充储电站群内负荷转移模型,对充储电站群内负荷进行时空转移调度;阶段2基于阶段1所得站内负荷数据,以充储电站群收益为目标建立充储电站侧电动汽车有序充放电调度模型。最后,通过仿真进行对比分析,结果表明所提出的方法能改善区域内负荷曲线,在满足车主满意度需求、提高充电达标率的同时给充储电站带来更多收益。

基于NNC法和DMC算法的CCHP型微电网两阶段调度

冷热电联产(combined cooling, heating and power,CCHP)系统与微电网的结合有利于促进消纳可再生能源,为了提升CCHP型微电网的经济性、环保性和稳定性,提出了两阶段优化调度模型。离线优化阶段基于需求侧响应策略,建立了基于归一化法向约束法的多目标规划模型,并用熵权-TOPSIS法筛选最优结果。在线优化阶段建立了基于动态矩阵控制算法的有限时域优化模型,对离线优化结果进行跟踪优化和反馈校正,以降低不确定性因素的影响。最后,设计对比方案进行分析,验证了所提优化模型的有效性。

考虑虚拟电厂和分时电价的风光火储系统两阶段优化调度策略

为减小可再生能源发电的波动性和间歇性对电网造成的冲击,提高电网运行的经济性,提出了一种考虑虚拟电厂和分时电价的风光火储系统两阶段优化调度策略。第1阶段将风光储作为虚拟电厂考虑,采用极点对称模态分解对虚拟电厂出力进行分解,采用储能对分解后的出力进行平抑,平抑后的功率作为虚拟电厂出力传递至第2阶段;第2阶段采用分时电价对电力用户进行引导,以减少系统净负荷波动,并采用机会约束对旋转备用容量进行求解。提出了一种自适应粒子群优化算法对调度策略进行求解。以某地区配电网为例进行了分析,算例结果表明,风、光出力的波动性明显改善,系统运行的经济性显著提高,验证了该调度策略的有效性。

考虑用户积极性的电动汽车与机组联合调频的两阶段随机优化调度模型

风电、光伏等间歇性电源的大规模接入,给电网的安全稳定运行带来了诸多影响,如电力系统调频压力显著增大。传统的火电机组提供调频辅助服务受到爬坡约束限制,存在调节速率低、加速机组老化等缺点,难以满足调频需求。电动汽车(electricvehicle,EV)可受电网直接控制参与车网互动(vehicle-to-grid,V2G),具有迅速响应系统指令,提供调频辅助服务的能力。为更好地匹配电力系统的调频要求,在考虑电动汽车用户行为特性的基础上,提出考虑用户积极性的电动汽车与机组联合调频的两阶段随机优化调度模型,实现火电机组调频容量大、调频速度慢及电动汽车调频容量小、调频速度快的优势互补。采用动态场景法以广东电网的调频信号数据作为输入生成动态场景集在IEEE39节点系统进行仿真分析,验证了所提调度模型的正确性与有效性。

基于能量枢纽的沼–风–光全可再生能源系统日前–实时两阶段优化调度模型

针对以沼气-风能-太阳能为动力的全可再生能源系统,考虑了余电余热反馈沼气池,构建了能量枢纽模型,并提出了基于数据驱动的日前-实时两阶段分布式鲁棒优化调度模型。模型在日前调度阶段决策机组启停机成本与风光基础预测场景下的其他成本;在实时调度阶段综合考虑1-范数和∞-范数约束下的不确定场景概率分布,决策最恶劣概率分布下的实时调整成本。模型采用列与约束生成(column and constraint generation,CCG)算法进行求解,算例结果表明了多能互补对可再生能源消纳的促进作用和分布式鲁棒优化算法的优越性。

考虑需求侧资源的含风电电力系统两阶段优化调度

风电场接入电力系统会造成系统运行成本增加、稳定性降低等问题,引入需求侧资源是解决该问题的重要手段之一。为了探究价格型与激励型需求响应的互补性,通过协调调用基于消费者心理学模型的价格型需求侧响应,以及激励型需求侧响应参与电力系统的优化调度中,对比分析了不同调用模式下的电力系统运行成本。针对传统粒子群算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种自适应动态调节惯性权重的改进粒子群算法对模型求解。结果表明所提模型有效降低了系统运行成本,不同类型需求侧响应具有互补性。

考虑随机性及光热电站参与的多源发电系统两阶段随机优化调度

针对多种新能源发电的联合优化调度问题,以风力发电、光伏发电、光热发电、火力发电构成多源发电系统(Muti-Source Power System, MSPS),提出了一种基于鲁棒随机优化理论的MSPS两阶段随机优化调度方法。首先,介绍了MSPS基本结构,并建立了MSPS出力模型。然后,提出了基于区间法及概率距离的场景生成及削减框架以处理风光出力的随机性,在此基础上建立了MSPS两阶段优化调度模型。同时,采用鲁棒随机优化理论将含有随机变量的约束条件转化为可以反映系统管理者承担系统风险态度的约束条件,建立了含双鲁棒系数的MSPS随机优化调度模型。通过仿真验证该模型可以降低系统的缺电风险,并能够为风险态度不同的系统管理者提供优化调度决策依据。

考虑无功设备动作的交直流电网日前两阶段随机优化调度

中国大型风电基地大多位于西北内陆地区,需要通过高压直流传输进行跨区消纳。为了应对风电输出的不确定性并提升风电消纳水平,传统基于电网换相换流器的高压直流需要根据风电出力变化而进行有功调节,但若不加以控制,可能会引起直流无功调节设备的频繁动作,不利于直流系统的稳定运行。基于两阶段随机规划建立了交直流互联电网日前两阶段随机优化调度模型,充分考虑了实时日前计划的可行性。模型将直流功率视为灵活调节的资源,并引入换流站稳态运行模型描述直流无功功率特性以准确地限制无功设备的动作。针对模型的非线性,采用一阶泰勒展开对换流站稳态运行模型进行线性化,并验证了线性化的精度。最后,通过风电直流外送系统验证了优化调度策略的有效性。

考虑源荷功率不确定性的海上风力发电多微网两阶段优化调度

针对海上风力发电多微网源荷功率不确定性大、经济效益低的问题,提出考虑源荷不确定性的海上风力发电多微网两阶段优化调度方法,以提升海上风力发电多微网的日运行收益.所提两阶段优化调度方法包括日前和时前两个阶段.在日前阶段,所提方法基于风力发电出力和负荷需求预测数据,考虑预测误差的分布特征,建立随机优化模型,制定燃油发电机组组合计划和电池储能荷电状态值,从而最大化日运行收益的期望值.在日前优化的基础上,依托时前风力发电出力和负荷需求的预测数据,建立确定性优化模型,通过调节燃油发电机组出力、风力发电出力和电池储能充放电功率,最大化每小时的运行收益.以实际工程中的海上风力发电多微网源荷预测数据为基础,建立仿真模型,对所提方法进行验证.仿真结果表明,与传统调度方法相比,所提两阶段优化调度方法可以提高运行收益和风力发电资源整体消纳率.

计及两阶段需求侧响应荷源协调消纳弃风调度模型

提出一种针对弃风消纳的日前日内两阶段调度模型。与传统的热电联合模型相比,引入了基于消费者心理学模型的价格需求响应,其通过极具代表性的历史数据拟合得来且充分考虑用户对电价的响应规律,更符合实际用户情况,最大程度对负荷进行削峰填谷以应对风电的反调峰特性,为风电上网提供空间。日内引入激励性需求响应协调调度,调度模型是以系统总经济成本最小为目标函数的混合整数规划问题。以某地电网为算例表明:所提模型有效,系统总运行经济成本明显减少,弃风状况得到改善。

考虑柔性资源多维价值标签的交直流配电网灵活调度

可再生能源高渗透率使得交直流配电网面临严重的随机性和波动性,充分挖掘柔性资源调控潜力可以有效地降低可再生能源带来的网络运行风险。针对当前交直流配电网优化调度主要考虑电压源型换流器(VSC)的调控能力,对VSC与柔性资源协同研究不足的问题,提出一种考虑柔性资源多维价值标签的交直流配电网灵活调度方法。首先,考虑柔性资源调控特性差异,构建了包含响应时段、调节能力、调节成本及响应意愿的多维价值标签评估体系,准确全面地评估柔性资源聚合调控潜力范围;其次,以运行成本最小为目标函数,柔性资源多维价值标签为约束,建立交直流配电网两阶段鲁棒日前优化调度模型,并采用嵌套列和约束生成算法(C&CG)及强对偶理论进行求解;最后,通过改进的IEEE 33节点交直流配电网仿真结果表明,所提方法能够充分发挥柔性资源的调控潜力和协同能力,同时可有效提高模型求解效率和求解精度。

集装箱港口综合能源系统日前-日内两阶段滚动优化调度

针对目前集装箱港口综合能源系统(IPES)未考虑冷藏集装箱在港口调度上时间尺度的差异性及可再生能源与负荷不确定性的影响,提出一种集装箱IPES日前-日内两阶段滚动优化调度方法.日前调度针对冷藏集装箱温升阶段,结合冷藏箱入港后的物流过程建立港口冷链能量需求模型,以运行成本最低为目标得到系统各机组的日前出力值;日内调度考虑港口岸电负荷与可再生能源的预测误差及冷、热、电响应速度不同,建立日内双层滚动优化模型,最终得到港口各能源设备的调整出力.算例结果表明,将冷藏集装箱与集装箱IPES进行协同优化调度可有效降低港口运行成本与碳排放量,日前-日内两阶段滚动优化调度模型提高了系统经济性与平稳运行的能力.

计及充换储一体站的主动配电网鲁棒优化调度

该文提出一种综合考虑电动汽车充换储一体站与主动配电网的两阶段鲁棒优化调度模型。基于多面体不确定集合分别描述电动汽车快充站、风机和光伏模型。针对地理信息系统建立计及网络拓扑结构的交通流量模型,利用电动公交车发车时刻表和线路安排,结合速度-流量实用模型建立电动汽车换电站模型。在风机、光伏、微型燃气轮机和电动汽车充换储一体站接入的主动配电网中,建立两阶段鲁棒优化调度模型并将其转化为混合整数二阶锥模型,采用分层列和约束生成算法对其进行求解。以某地区实际道路情况为例,并结合改进的PG&E69节点系统验证了本文所提方法的优势。

计及生物质能源化的微能源网多尺度调度优化模型

在“双碳”目标推动下,我国正致力于构建高效低碳的能源体系。然而,风、光等可再生能源的间歇性和波动性给微能源网稳定运行带来挑战,同时大量秸秆、垃圾、生物污水等生物质废物资源未被充分开发和利用。因此,提出基于农村生物质废弃物能量转换系统的微能源网架构,设计两阶段调度优化框架:在日前阶段,以运行成本最低和生态环境效益最大为目标建立多目标调度优化模型;在日内阶段,引入鲁棒优化描述风光不确定性,构造以偏差调整成本最小为目标的日内滚动调度优化模型。最后,以中国北方某微能源网开展实例分析,结果表明:1)多时间尺度调度模型可发挥各单元的调节能力,衔接日前调度计划与日内调度策略,制定最优调度策略;2)日前多目标调度优化考虑不可能三角,以适度的经济成本增加5.02%为代价,成功实现生态效益提升14.82%。总的来说,所提优化模型能促进农村生物质废物资源能源化利用,有利于实现能源结构的清洁低碳转型。

高比例清洁能源渗透下的能量枢纽两阶段优化调度策略

大规模清洁能源出力的随机性和波动性导致其并网困难,弃风、弃水问题日益突出,传统促进清洁能源高效利用方式常以牺牲系统经济效益为代价,并且往往调节容量有限,难以保证高比例清洁能源调节需求。基于此,文章在输电网层面构建利用多种能源优势互补的清洁能源高占比下的风-水-气协同运行的能量枢纽,并制定了能量枢纽日前-实时两阶段优化调度策略,以消除弃风、弃水给能量枢纽经济效益带来的不利影响;然后通过线性化处理建立混合整数线性规划模型,并采用YALMIP/CPLEX求解器进行模型求解。算例结果表明,两阶段调度优化策略能够有效提高清洁能源利用效率,降低系统运行成本,是解决可再生能源消纳问题的有效途径。

基于电动汽车V2B模式的多联产系统两阶段优化

随着电动汽车接入造成建筑动态负荷变化,致使传统面向建筑的分布式多联产系统无法适用于电动汽车大规模接入情景。本文提出一种基于电动汽车V2B模式的可再生分布式多联产系统两阶段优化模型。第一阶段调度电动汽车参与V2B模式进行充放电,第二阶段提出谷时蓄电运行策略,运用多种群遗传算法进行优化。选择模型关键参数为优化变量(原动机容量、地源热泵输出冷/热量占总冷/热负荷的比例、蓄电池容量),以一次能源节约率、年总成本节约率和二氧化碳减排率为指标评价系统综合性能。经与参比系统对比分析,结果表明该多联产系统的能源、环境、经济性指标分别为:48.68%、43.04%和44.87%。本文为考虑电动汽车V2B模式的多联产系统集成与优化研究提供了新思路。