计及源荷不确定性的混合交直流主动配电网分层-分布式优化调度

混合交直流主动配电网是未来配电网发展的主要形式,针对混合交直流主动配电网集中式优化存在优化时间长、对区域内隐私保护性不强以及源荷出力不确定性的问题,提出计及源荷不确定性的混合交直流主动配电网分层-分布式优化调度策略。该策略在混合交直流主动配电网区域内以预测场景和抽样场景的期望运行成本之和最小为目标,建立两阶段随机规划模型,采用Benders分解算法分解成主、子问题交替迭代求解;在区域间为兼顾各区域数据私密性及实现并行计算,以各自区域内主问题运行成本最优为目标,采用同步型交替方向乘子法进行分布式计算。所提策略通过各区域主问题连接区域间和区域内形成整体优化,从而保证模型达到全局最优。最后,通过算例分析验证了所提的分层-分布式优化调度策略的有效性。

基于分布鲁棒优化的分布式配-微协同日前调度方法

微网是消纳新能源和提高配电网可靠性的重要形态,通常有独立的能量管理系统。含多微网的配电网需要协同各个微网,满足安全经济运行的约束。在进行配-微协同调度的过程中,需要采用考虑新能源不确定性、离散调节设备特性的分布式协同方法。针对以上需求,采用分布鲁棒优化建模的思想对新能源的不确定性进行建模,并基于单纯分解方法-非线性分块高斯-赛德尔方法-增广拉格朗日方法(SDM-GS-ALM)对离散调节设备进行处理。该算法通过凸包对整数变量进行逼近,理论上保证了每次计算问题都是凸问题。在凸问题的基础上,将列与约束生成(C&CG)作为外层算法、SDM-GS-ALM作为内层算法内嵌在C&CG的各阶段,实现配-微协同分布式计算框架的构建。最后,基于北美240节点实际工程系统,采用线路运行状态的聚合等值方法验证所提方法的有效性。

交直流混合主动配电网的分层分布式优化调度

交直流混合主动配电网是未来智能配电网的一种重要形式,其关键技术之一是以优化调度策略为核心的能量管理技术。该文提出了一种交直流混合主动配电网的分层分布式多源协调优化调度体系。在局部调度层,针对利用可再生能源的分布式电源,结合储能单元进行联合出力优化,其结果上报给区域调度层;在区域调度层,充分尊重并利用配电网各交、直流区域的自主运行特性,利用分布式优化方法,在满足交直流混合配电网整体运行约束的条件下,获得最优调度方案。最后,该文通过算例验证了所提出的交直流混合主动配电网分层分布式优化调度策略的有效性。

基于改进交替方向乘子法的电-气综合能源系统优化调度

在电-气综合能源系统分布式优化调度中,非线性非凸的Weymouth方程给问题求解带来了巨大挑战。一方面,目前许多研究采用二阶锥松弛Weymouth方程,较为复杂;另一方面,主流分布式算法即交替方向乘子法(ADMM)的计算效率并不高。对此,该文提出一种精确近似的Weymouth方程线性化模型和多参数规划改进ADMM算法以解决上述两个问题。Weymouth方程线性化模型基于泰勒展开,利用一簇切线松弛Weymouth方程。特别地,增加了惩罚项以收紧松弛间隙,通过变量替换的方法减少切线的数量,并给出了一种有效的切线选取方法。对于多参数规划改进ADMM算法,其通过多参数规划得到子问题最优解的解析式。迭代过程中,若参数落在临界域内,可直接将参数代入最优解解析式获得子问题的最优解,无需求解子问题,提高了迭代速度。此外,该文还对多参数规划中难以避免的退化问题进行了处理,提升了算法的通用性。最后在两个不同规模的系统中验证了Weymouth方程线性化模型的精确性和多参数规划改进ADMM算法的高效性。

基于ADMM的电-气综合能源系统分布式滚动优化调度

电-气综合能源系统优化调度是提高系统经济效益的重要手段,而其优化调度模型复杂、约束条件较多、求解困难,同时负荷及可再生能源预测值存在较大误差。针对这一问题,首先构建集中式优化调度模型,其次采用交替方向乘子算法(Alternative direction multiplier method,ADMM)将集中式优化调度模型转化为两个可以信息交互的子系统,同时将滚动优化方法引入到算法之中,构建分布式滚动优化调度模型。最后通过算例验证了所提方法的可行性及有效性,一定程度上减小了预测误差对系统的影响;对比三种优化模型下系统运行成本,证明分布式滚动优化模型算法收敛性好的同时具有一定的经济效益。

基于分层分布式调度的多园区服务商与综合能源供应商两级协调优化运行模型

在用能形态转变关键期,有关园区级综合能源系统的试点项目集中涌现。多个园区以不同参与主体接入电力系统与热力系统构成的区域综合能源系统,带来利益冲突与交互功率不匹配问题。为此,基于交替方向乘子分布式算法,建立了多园区服务商与综合能源供应商的两级协调优化运行模型。上级综合能源供应商运营管理电网与热网构成的区域综合能源系统,下级各园区服务商控制管理各园区级综合能源系统。上级模型中针对热电能源本身特性,建立供需实时平衡的配电网以及考虑热能传输延时性的热网模型;在下级模型中利用多能转换设备实现能源的梯级利用。该文提出的两级协调运行模型基于ADMM(alternatingdirectionmethod of multipliers)分布式算法,利用复制变量法解耦上下层交互功率保护参与主体隐私信息,利用惩罚因子调整参与主体调度策略,在多次迭代互动中实现上下层协调运行。以苏州同里某新能源智慧园区为算例,验证所建模型可保护各参与主体隐私,同时满足整体运行成本最低,并分析不同调度模式以及不同运行场景对系统运行结果的影响。

基于共识算法的直流微网群分布式优化调度策略

近年来,以直流单微网为构成单元的直流微网群因其具有新能源渗透率更高、稳定性更强、能效更好等优势越来越受重视。针对直流微网群提出了一种完全分布式优化调度策略,实现了直流微网群各分布式发电机(distributed generators,DG)与发电成本和碳排放有关的增量成本一致性目标。通过分布式通信结构对目标函数分别在微网层、网群层改进共识算法迭代寻找最优功率分配比例。以寻优结果为指令并考虑直流微网群中线路电阻对功率比例均分精度的影响设计了新型下垂控制器调度各微源,实现了直流微网群经济低碳运行。在MATLAB/Simulink仿真平台搭建了仿真模型,验证了所提控制策略的可行性。

基于改进交替方向乘子法的电—气—热系统分布式优化调度

随着微型燃气轮机和以其为基础的热电联供单元在配电网中的大量接入,电力系统、天然气系统和供热系统之间的耦合关系和联合优化越来越受到关注。针对电—气—热混联系统日前调度问题,建立了以系统经济成本为目标函数的日前调度模型。其次,建立了配电网、热网模型并考虑了动态特性的天然气网络模型。另外,考虑到电—气—热系统之间信息不透明特性,提出了基于改进交替方向乘子法(ADMM),即带高斯回代ADMM的分布式优化调度方法。最后通过算例分析验证了所提模型和优化框架的有效性。

煤矿分布式地下水库渗流场分析及优化调度

煤炭规模化开采势必产生扰动裂隙场,进而破坏地下水系统,并产生大量矿井水,导致矿井突涌水风险。为了保障煤矿生产安全,并将矿井水储存在井下供生产和生活使用,提出了煤矿地下水库理论框架和技术体系。煤矿地下水库建设的关键难题是库容(或储水量)的评估与控制,即将矿井水储存在采空区后,如何保障不断增加的矿井水不会危及到后续煤炭开采活动。基于此,提出了在煤矿区建设多个地下水库,通过管道将多个地下水库相互连接起来形成相互连通的分布式地下水库,并可在多个水库间进行水量联合调度的技术思路。其优势是可以通过水库间的水量调度保证每个水库中的矿井水在安全库容范围,特别是可以使威胁现有采区的地下水库储水量得到有效控制,防止水害发生。以某煤矿分布式地下水库建设为例,根据矿井开采区的地质资料,计算不同高程区域的储水能力,确定分布式地下水库的库容-水位曲线;在此基础上,建立分布式地下水库的地下水数值模拟模型,预测矿区的涌水量;并针对矿区的涌水量,结合地表水资源,按照水量供求关系,进行矿区水资源的优化调度,使得矿区涌水得到合理和高效利用。

考虑电动汽车的售电公司日前-日内调度

为充分发挥电动汽车的调度潜力、提高售电公司参与电力市场的竞争力,提出一种考虑电动汽车的售电公司日前-日内优化调度模型。在日前阶段,考虑价格型需求响应方式,售电公司通过购售电价促进电动汽车进行有序充放。售电公司和电动汽车之间构成主从博弈关系。在日内阶段,售电公司采用日内滚动优化方式,对日前计划进行修正,考虑激励型需求响应方式调动电动汽车的灵活性。同时,该模型采用多场景分析法,以考虑风电和负荷预测的不确定性。算例分析结果表明,采用所提出的方法能有效降低售电公司购电成本及电动汽车用电成本,充分发挥电动汽车的调度潜力,降低不平衡成本、弃风率和可中断负荷调用,实现售电公司和电动汽车用户的“双赢”。

基于交替方向乘子法的园区电-氢-热系统低碳优化调度

针对园区电-氢-热低碳能源系统分布与集中交互优化调度问题,提出一种基于交替方向乘子法(ADMM)的园区电-氢-热能源双层能量低碳优化调度方法。通过将分布式(屋顶光伏、园区建筑电、热负荷)与集中式(电池储能、氢储能、电蓄热)能源相结合,上层基于ADMM求解园区内各建筑可用于共享的交互能量值,下层以园区能源系统运行总成本最小为目标,利用上层求取的建筑交互能量及各建筑剩余功率,基于混合整数规划求解各建筑间交互能量及园区内各集中式能源设备最优出力,实现多主体能源点对点能量精准最优交互。最后,通过吉林市某低碳产业园能源架构进行算例分析,验证了所提低碳优化调度方法的有效性。

考虑分布式电源影响的配电网源荷储分层协调控制

为充分发挥储能系统的快速功率吞吐能力和冷/热负荷的调节作用,促进分布式电源的主动就地消纳,根据可控分布式电源、储能系统、冷/热负荷的多时间尺度互补特性,提出一种源荷储分层协调控制方法。该方法面向冷热电联供型配电网,按"以电定冷热"原则,将调度过程划分为电源层与用户层,并按上下级进行协调优化,从而确定电能实时调度方案以及冷/热能实时调度方案。按照某园区配电网实际情况进行调度仿真及分析,验证源荷储分层协调控制方法的合理性与有效性。调度结果表明,该方法在保证园区重要电负荷供电的同时,最大限度地供应了冷/热能,实现了配电网的协调优化运行以及能源利用方式的精细化、集约化发展。

分层分布式自动化控制系统在泵站改造中的应用研究

通过对陕甘宁盐环定扬黄续建工程共用工程12座泵站计算机监控系统的结构、功能以及通讯方式的介绍,分析了分层分布式自动化技术在大中型泵站的实际应用并采用泵站优化控制算法对扬水泵站运行优化,提高供水系统的工作效率和工作质量。该系统采用全计算机监控方式,自动化程度高、性能完备、实时性强、可靠性高,能较好地满足泵站智能化、远程化的运行管理需要。

储能电站参与调峰的风-火-储联合系统分层优化调度方法

为充分挖掘储能参与系统调峰潜在价值,合理分配风、储、火等系统出力,有效降低系统运行成本,提高可再生能源消纳水平,提出了一种储能电站参与调峰的风-火-储联合系统分层优化调度方法。为了提高模型泛化能力和预测精度,采用基于集成学习的风电预测方法得到风电场出力曲线。分层优化调度方法的上层优化模型以最小化净负荷波动为目标,对各时段储能电站充放电功率进行优化。下层优化模型以最小化风-火-储联合系统运行成本为目标,基于上层优化模型传递的净负荷曲线,优化求解得到火电机组最优出力和最大调峰收益。

V2G模式下基于SaDE-BBO算法的有源配电网优化

为了解决大规模电动汽车入网难以实现个体调度以及集群调度存在“维数灾”的问题,建立基于车辆到电网(vehicle-to-grid,V2G)模式的有源配电网分层分区优化运行模型。其中,上层优化模型对电动汽车集控中心(electric vehicle agent,EVA)进行调度,优化各区域EVA的充放电功率并作为下层优化模型的输入;下层优化模型调整各调压方式。在优化算法方面,提出一种自适应差分进化-生物地理学优化(self-adaptive differential evolution-biogeography-based optimization,SaDE-BBO)算法,并在改进的IEEE 33节点配电系统中进行仿真分析。结果表明:在不同充电控制策略下,V2G模式与各调压方式的协调互动在降低各区域EVA运营成本、平抑负荷波动以及保证有源配电网的安全和经济运行方面优势显著,与其他优化算法相比,SaDE-BBO算法具有更优质的解和更好的收敛性。

基于改进二阶锥松弛的多区域电-气综合能源系统优化调度快速求解方法

针对多区域电-气综合能源系统(MIEGSs)优化调度策略求解过程中面临的区域子问题非凸的难点,提出一种能快速求解的改进二阶锥(SOC)松弛方法。构建MIEGSs的数学模型,将管道方程约束松弛为线性约束,通过求解松弛模型得到管道流量初值,由初值确定管道流向;根据管道流向采用SOC松弛方法,从而避免引入整数变量,并得到区域子问题的最优解;进而采用交替方向乘子法(ADMM)迭代求解各区域子问题,实现各区域间协同。所提方法无需引入整数变量,使得所求解问题均为凸优化问题,能够保证ADMM算法的收敛性,并具有较快的求解速度。最后,通过算例仿真验证了所提方法的有效性和快速性,并分析了算例参数对所提方法性能的影响。

基于自适应步长ADMM的电-气混联系统多时间尺度优化调度

随着微型燃气轮机和以其为基础的热电联供单元的大量配置,电力、天然气系统之间的联合优化调度越来越受到关注。针对电-气混联系统的优化调度问题,提出双层多时间尺度优化调度框架,考虑到各子系统间信息的不透明特性,上层基于日前预测数据和自适应步长交替方向乘子法(ADMM)建立以系统成本为目标函数的分布式日前优化调度模型;针对可再生能源和负荷的波动,下层基于短时预测数据建立以遵循日前调度方案为目标的实时调度模型。通过算例分析验证了所提电-气混联系统优化调度模型和框架的有效性。

基于逆向分层的工作流时间-费用优化方法

针对效用网格下基于优先级因子的工作流时间-费用优化问题,基于工作流的同步完成特征对任务进行分层并提出三种实时调度算法:基于逆向分层的sufferage(BLSuff)、基于逆向分层的min-min(BLMin)及基于逆向分层的min-max(BLMax)。算法设计基于优先级因子的衡量标准对时间与费用同时进行优化,并为任务设置期望完成时间以达到充分利用费用优化空间进行费用优化的目标。实验结果表明这三种算法在各种优先级因子下都能对工作流的执行时间与执行费用进行较好的优化。

考虑交通负荷时空需求及区域划分的配电网分布式经济调度策略

针对电动汽车与分布式电源高比例接入对配电网的安全经济运行所带来的挑战,以及传统集中式控制面临的通信压力大、数据隐私低等问题,提出一种考虑交通负荷时空需求的配电网分布式经济调度策略。首先,考虑不同交通区域的用户出行特性差异与实时交通信息影响,建立电动汽车充电负荷的时空分布预测模型;其次,在原有配电网的负荷特性基础上,考虑充电负荷的时空差异性,提出基于谱聚类的配电网区域划分方法;最后,提出基于交替方向乘子法的配电网分布式经济调度策略,实现经济调度模型的分布式解耦计算,并进一步提高经济调度模型的计算速度。算例表明,所提策略可降低12.76%的运行成本与59.45%的网络损耗,并提升系统的计算效率。

基于遗传-禁忌搜索算法的微网群能量管理

针对微网群能量管理提出了一种优化策略,利用将每小时风机、光伏阵列输出功率的连续概率密度函数划分为多个状态集合的方法定义了状态函数,基于各分布式发电成本定义新的指数W评估能量管理的效果,利用遗传—禁忌搜索算法进行目标函数寻优,解决了微网群能量管理关于各分布式电源出力分配问题。采用PG＆E69节点系统作为微网群算例,应用Matlab平台搭建仿真模型,以经济效益为目标对本文所提能量管理优化算法进行了仿真验证,通过微网群群级能量管理,各子微网成本均有可观降低。通过预测误差敏感性分析,验证了所提方法在预测误差方面的鲁棒性。结果表明所提能量管理策略具有良好的应用前景。