基于改进粒子群算法的风光储多能互补微网调度优化研究

多能互补微网系统为电力系统的调度运行提供了较大的安全空间,但其存在系统组成复杂、目标多元和约束多重等问题,导致了系统的运行成本提高和系统的模型求解计算困难。为此,本文提出了一种由风力电机、光伏电机、储能电池、柴油发电机以及供电网络等设备共同组成的多能互补微网系统模型,建立了其相应的优化目标函数和约束条件,并通过改进传统粒子群算法IPSO对调度模型进行优化计算。同时,选取中国北方某一产业园区多能互补微网系统,并考虑单一经济成本、单一环境成本和综合成本3种优化运行场景,分别应用IPSO及其他算法进行优化求解。结果表明,IPSO算法不仅获得了各设备的出力调度负荷,实现系统功率平衡,而且能够在各自优化目标下系统运行并取得最优方案,验证了所建模型的合理性和求解算法的先进性。

多能互补微网系统仿真及经济性评价

为研究多能互补微网系统经济性,建立多能互补微网系统运营仿真模型。模型基于AnyLogic平台,综合利用流程仿真和多智能体仿真技术,动态模拟微网运行过程并对运营中可能出现的设备故障、维护、更新、技术进步等情景进行细致刻画。通过输入风速、光照、用户负荷等数据,模型可动态显示微网20年运行情况。运行结果包括系统年度数据和经济性评价数据,如项目净现值、社会效益、各项设备利用率、能源短缺率、微网系统弃电率等。在北方某地的算例中,仿真结果显示项目可以获得良好的经济性;存在技术进步的情况下,系统效率进一步提升,可获得更高净现值。

多能互补微网集群分布式优化调度

互联的微网集群有利于不同微网之间的功率流动,从而使得微网之间形成优势互补,有利于能源的有效利用。为了保护不同微网之间的信息隐私性以及实现调度的独立性,分别基于广义的Benders分解(generalized benders decomposition, GBD)、最优条件分解(optimal condition decomposition, OCD)和辅助问题原则(auxiliary problem principle,APP)的分布式算法框架求解多能互补(combined cooling,heating,and power, CCHP)微网集群(microgrid cluster,MGC)的优化调度问题。为有效表征可再生能源以及冷热电负荷的不确定性,机会约束规划(chance constrained programming,CCP)用来处理微电网与外界功率交换之间的联络线约束以及热回收系统约束。同时,引入虚拟区域协调器解耦微网集群母线与大电网的电力线连接以便应用分布式算法。4个互联的多能互补微网验证了所提算法在夏季场景典型日下的有效性,并对3种算法的特点进行对比分析。

混合储能在风光互补微网中的控制策略研究

在不可再生能源枯竭、环境保护双重压力下,各界加强了对风能、太阳能等分布式能源以微电网的方式并入大电网的研究。文章以风光互补微型电网运作为入手点,在微电源数学模型构建的基础上,介绍了混合储能在风光互补微型电网中的应用方法,并对其在风光互补微电网并网、离网中的控制策略进行了进一步分析,以期为系统功率平衡提供一定借鉴。

风储互补微网对配电网可靠性的影响

随着分布式发电技术的不断推广和发展,大量DG(分布式发电)以微网形式接入配电网.文中以风储互补微网为对象,根据互补微网在配电网中的运行方式,采用蒙特卡洛仿真算法,从负荷点和系统两个层面上给出了配电网中常用的几项可靠性指标;在分析了随机电源特点的基础上,建立风储互补微网可靠性评估模型;根据传统配电网可靠性计算结果对风力DG进行选址,在确定储能配置后形成了计划型孤岛范围;提出由于风储微网内负荷和风力DG出力的时变性,在孤岛内有可能发生储能放电过量,从而导致微网解列的二次故障问题.对风储互补微网接入后的配电网的蒙特卡洛可靠性仿真结果表明,风储互补微网能有效提高配电系统的可靠性.

基于自适应变异粒子群算法的独立多元互补微网经济环保运行

独立多元互补微网对于解决许多可再生能源丰富但是传统电网供电困难地区的用电问题有着非常重要的作用。为保证供电可靠性,提高整个微网系统的经济性和环保性,需根据实际条件对系统运行进行优化。综合考虑了运行成本、气体污染排放量等运行指标,建立了微网优化运行数学模型。设计了系统调度策略,最终采用带变异的自适应粒子群算法实现了微网经济环保运行。具体算例结果验证了该算法的合理性和有效性。

基于双层优化模型的多能互补微网储能优化配置

在多能互补微网系统中,为优化储能装置在不同运行状态下的容量配置,建立了同时考虑离网及并网运行状态的储能配置双层优化模型,采用考虑极值变异的混合型粒子群算法求解,获得了储能装置并、离网状态的协调优化配置方案。算例验证结果表明,求解得到的储能优化配置结果比传统单层优化模型更优,具有较快的收敛速度和较好的计算精度。研究结果为微网储能优化配置策略提供了参考。

基于蚁狮算法的多能互补微网经济调度

随着社会更加重视多种能源互补应用、能源梯次、循环利用和能源利用效率,提出一种考虑激励型需求响应(Incentive demand response, IDR)以及供热/冷系统惯性的调度策略。先对含电转气设备(Power to gas, P2G)园区多能互补微网进行建模。在满足住户对室内环境温度的前提下,利用供热/供冷系统的冷热惯性,发挥供热/冷系统‘储能’特性,实现柔性供冷供热,并引入激励型需求响应转移用户负荷的分布实现电力的调节。采用蚁狮算法以微网经济调度总成本最小为目标,来求解多能互补微网的协调调度。算例仿真验证了所提出的调度策略的有效性和合理性。

基于改进粒子群算法在多能互补微网中的应用

多能互补微网系统存在多维变量和多重约束,从而导致系统综合年化成本计算复杂且成本较高。在计算过程中,由于系统需要功率平衡,易诱发多种设备出力超出规定限值的问题。针对该问题,文中提出了一种改进的粒子群算法。该算法综合考虑系统内电-热-冷多种负荷功率平衡,在粒子群算法的基础上引入二次限制,将系统内超出限值的设备出力重新拉回约束边界内,动态优化系统内设备出力的缩减系数,避免因系统内部功率平衡导致的设备超限问题。通过算例分析,将遗传算法、改进前的算法和改进后的算法应用到多能互补微网系统,并对比分析了不同场景下的设备出力和综合年化成本。实验结果证明了所提算法的有效性与普遍适用性。

基于Simulink的水风互补微网的仿真研究

本文通过建立6kV山区小水电群和1.5MW风机系统的模型,对其进行稳态仿真和故障仿真,探讨其实用价值以及对未来该方向发展的期许。

一种多能源互补微网系统的典型日负荷曲线提取方法

典型负荷场景对多能互补微网系统规划有着十分重要的意义。针对传统的历史典型日负荷曲线数据过于保守的问题,提出一种利用DeST软件结合k-means聚类算法得到典型日负荷曲线的方法。首先对区域内各建筑体进行建模;其次通过DeST中的DeST-h求得该模型的全年负荷需求数据;最后使用k-means聚类算法对场景进行提取,得到典型的日负荷曲线。基于某规划区实际场景数据,利用所提出方法提取典型的负荷场景曲线,验证了该方法的可行性。

多能互补微网系统能量优化策略

文章从冷、热、电能量层面出发,以一个包含风、光、蓄电网及CCHP的多能互补微网系统为研究对象,对能量优化展开研究,建立了多能互补微网系统模型,并在此基础上采用带有极值干扰的粒子群算法对模型进行求解,从而达到微网系统能量优化。

基于深度强化学习架构的多能互补微网日前经济调度研究

可再生能源出力和负荷的不确定性给多能互补微网的优化调度带来挑战,传统方法如随机优化和模型预测控制等需要精确的模型参数。针对含源荷不确定性的多能互补微网日前优化调度问题,提出了基于柔性行动器-评判器框架的深度强化学习方法,实现了自适应源荷不确定特征的微网经济调度。首先,考虑设备非线性效率,建立了多能互补微网的优化调度数学模型;其次,基于柔性行动器-评判器构建了智能体和环境交互的深度强化学习框架,并设计了状态空间、动作空间、奖励函数和神经网络结构;最后,通过算例仿真验证了算法的有效性。

虚拟同步发电机及其在多能互补微电网中的运行控制策略

针对西藏措勤县微网示范电站具有光伏、风电以及水电等在内的多能互补微网特性,研究并提出可以灵活实现微网组网的虚拟同步发电机(VSG)控制策略,讨论了多能互补微网系统各单元的组成及其控制,阐述了VSG的原理与系统建模,研究并分析了系统运行中光电站独立供电模式、光伏电站与水电站联合供电模式以及两种模式间的无缝切换策略,通过该微网的运行考核验证了所提控制策略的可行性与有效性。结果表明,所提的VSG控制策略具有较好的有功、无功均分性能;同时,还能很好地为系统提供惯性和阻尼,提升微网的供电质量与稳定运行能力;此外,还能满足微网不同运行模式之间的无缝切换。

计及负荷可控性的微网储能容量优化配置

合理配置储能容量,是保证以可再生能源为主体电源的独立微网经济可靠运行的关键。基于微网地下水开采负荷的可控性,提出可再生能源/储能/负荷协调的微网系统功率分配策略。在此基础上,考虑蓄电池储能的运行特性对其寿命影响,提出微网电池储能的容量优化模型。以中国西北地区风光互补独立微网为例,对电池储能容量优化进行研究,仿真结果验证了所建模型的合理性。

大规模区域型微网集群的去中心调度

由于未来区域型微网的经营者不同,为了满足不同经营者之间信息隐私的要求,同时为了应对未来大规模微网并入集群带来的计算挑战,文中采用Dantzig-Wolfe分解方法(Dantzig-Wolfe Decomposition, DWD)以去中心的方式分布式求解区域型多能互补微网集群优化调度问题,并与另外三种分布式分解算法进行对比分析。针对总线型的微网集群,文中验证了所提DWD分解算法在冬季场景下的有效性,且其可在较少迭代次数内收敛到最优值。不同于其余三种分布式分解算法,DWD算法迭代次数随着微网数目的增加变化很小,很适合应用于未来大规模微网并入集群的场景中。

基于协整理论的区域综合能源系统多主体优化运行

当今社会能源日益紧缺的情况下,多能互补微网系统的快速发展应运而生,并且随着社会资本在能源系统中大规模投入,能源行业日益发生变化,慢慢形成了多运营主体参与的区域综合能源系统。由于资本的逐利性和用户的迫切需求,社会急需建立区域综合能源系统的多主体互动机制及相应的优化方法。本文以能量枢纽为切入点,从区域综合能源系统的重要基础—多能互补微网出发,首先提出了由能量枢纽运营商(EHO)、含光伏的用户集群(PV)和储能运营商(ESO)组成的多能互补微网系统运行交互机制,然后提出了基于能量枢纽的多能互补微网系统的多主体协整模型,运用粒子群优化算法进行求解。最后模拟能量枢纽,提出具体案例,运用提出的优化模型进行求解,并对所提方法进行了详细分析。 。