基于净能力及二阶锥规划的分布式光储多场景协同优化策略

针对现有配电网中分布式光储调度模型存在资源协同不足、求解复杂等问题,提出了一种基于净能力及二阶锥规划的分布式光储多场景协同优化调度策略。通过引入储能接入配电网后的功率转移分布因子,提出一种基于系统净能力的储能最优选址计算方法;综合考虑储能的运行特性和分布式光伏的出力不确定性,建立以系统日综合成本和削峰填谷为目标的分布式光储多场景协同优化调度模型;利用二阶锥松弛和Big-M法对潮流约束、储能运行约束进行处理,将原规划模型转化为混合整数二阶锥规划问题。以IEEE 33节点系统和西北某实际系统为算例进行仿真分析,结果表明所提方法能在降低负荷峰谷差和日综合成本、平抑负荷波动的同时,显著提高对分布式光伏的消纳能力,验证了所提方法的有效性和可行性。

面向区域自治的分布式光储分区鲁棒控制方法

针对提升区域自治能力与应对不确定性因素的迫切需求,提出一种面向区域自治的分布式光储分区鲁棒控制方法。首先,利用Kullback-Leibler散度刻画区域不确定性,提出考虑区域自治的分布鲁棒优化方法;其次,以系统运行经济性最优为目标,联合区域可调资源,构建考虑区域自治的分布式光储配电网优化模型;最后,基于分布式光储分区解耦机制对区域进行划分,并采用一致性交替方向乘子法对各分区子优化模型并行求解。仿真分析表明,所提方法可在实现区域自治的同时,有效提高主动配电网整体运行效能与灵活性。

分布式光储参与的直流受端近区配电网暂态电压控制方法

针对高比例分布式光伏接入下的直流受端近区配电网暂态电压控制问题,提出了一种基于灵敏度分析的分布式光伏和储能协同参与下的暂态电压控制方法。首先定义了直流闭锁后受端近区配电网的暂态电压稳定裕度、暂态脱网裕度和暂态可调裕度,然后分别提出了分布式光伏与储能所提供的无功支撑对所定义裕度的灵敏度矩阵计算方法。应用灵敏度方法,将非线性暂态优化问题近似为线性规划问题,从而协调光伏与储能共同参与暂态电压控制直至满足稳定要求。最后以安徽省电力系统为例验证算法的有效性。结果表明算法可协调各分布式光伏与储能为配电网提供暂态电压支撑,并能够防止直流闭锁后分布式光伏与储能脱网。

市场环境下配电网分布式光储协同规划

在分布式发电市场化环境下,为均衡配电网与分布式光储协同规划时各主体利益,保障规划后各主体的合理效益,提出一种考虑分布式交易机制和不同储能运行策略经济性的规划运行模型。首先,基于代理交易模式,建立考虑光伏预测误差和代理费用的规划层主体利益耦合模型。具体而言,制定考虑光伏预测误差的代理交易结算规则,建立考虑运营商传输成本、网络损耗和合理收益的代理费用模型。其次,建立以各主体投资规划效益为优化目标的双层规划模型;此外,在运行层基于利益耦合模型和储能运行策略得到典型场景下配电网时序运行结果。采用双层改进粒子群算法对所建模型进行求解。以某实际配网为例进行规划求解和分析,比较不同储能运行策略的经济性,分析利益耦合模型的合理性。仿真结果验证了所提方法对保障各主体效益的有效性。

考虑超售的共享分布式光储混合运营模式协同策略研究

随着能源短缺、环境污染等问题日益突出,大量的可再生能源和储能(ESS)开始接入用户侧。由于可再生能源出力的间歇性造成的问题较为突出,因此研究电力市场环境下分布式光储的运营策略,对提高用户用电的经济性、ESS资源的利用率及系统的消纳能力具有重要意义。该文以社区为背景,借鉴航空等领域的超售运营策略,以社区用户群总收益最大为目标,建立了超售策略下社区共享光储联合运行的优化模型。对基于超售模式下共享光储社区能量管理系统进行了算例仿真,结果表明对于光储系统推广初期发掘用户积极性方面,少量超售ESS资源参与调频市场是一种经济高效的运营策略,能够充分利用ESS资源,促进清洁能源消纳。

一种基于改进K-means++算法的分布式光储聚合调峰方法

近年来,随着光伏装机容量占比迅速提升,日益突出的光伏出力波动性及反调峰特性加剧了电力系统调峰的压力。利用光储资源参与调峰成为缓解电力系统调峰压力的一种有效措施。但是,高比例分布式光储(photovoltaic-energy storage,PV-ES)直接参与调峰会带来决策变量维数爆炸、求解结果难以收敛等诸多问题。对此,基于典型调峰特征量将高比例分布式光储聚合为数量较少的特征集群,建立聚合-调峰-分解模型,有效解决了高比例分布式光储参与电力系统调峰优化的问题。算例结果表明,所提方法有效降低了光储变量维数和求解难度,提升了其参与电力系统调峰优化的可行性,并在保证调峰能力的同时具备一定的经济优势。

分布式光储微电网系统并网控制

分布式光储微电网系统作为新时期提升供电灵活性与稳定性、改善电能质量的重要系统形式。可通过主动结合太阳能、风能等可再生能源优势与配电网形成互补,优化改进传统分布式光伏电源接入配电网存在的质量短板问题。鉴于分布式光储微电网系统的应用重要性,本文主要结合分布式光储微电网系统应用背景以及优势特点,对分布式光储微电网系统并网控制设计方法以及措施进行研究分析,以供参考。

基于四相交错变流器的分布式光储直流供电系统非线性平滑可微控制方法

分布式光储直流供电系统因能有效解决光伏发电输出功率的间歇性、随机性问题而得到广泛应用，但为实现高可靠性和高品质供电，光伏单元和储能电池间的协调控制问题是研究的热点。针对分布式光储直流供电系统变流装置传统拓扑占空比调节方式约束电压输出范围的问题，提出四相交错式变流器的设计架构，有效拓宽输出电压范围，同时抑制光伏输出电压波动。系统拓扑中，光伏单元四相交错升压变流器设计改进的极值搜索法，实现光伏输出的最大功率跟踪，提高光照阶跃变化情况下系统的快速性和稳定性；储能电池四相交错双向变流器设计非线性平滑可微控制方法，实现光储最优协调控制，确保存在负载突变或控制参数摄动的情况下，系统依然能够保持直流母线电压平稳，输出功率平滑。仿真与实验结果表明：较传统的PI控制方法，论文所提出的非线性平滑可微控制方法具有结构简单、自由度宽、稳态误差小、系统稳定性好等特点。

分布式光伏的智能微电网技术应用

阐述分布式光伏智能微电网系统优势、结构及特性,探讨底层控制、光伏DC/DC控制、并网模式下储能DC/DC控制策略,提出基于经济性能调度的削峰填谷模糊控制应用。

分布式光-储发电系统的双向DC-DC非线性控制

近年来,分布式光-储发电系统正在迅速发展,储能跟踪源-网侧功率指令的能力成为研究热点。首先建立储能系统中非隔离型双向DC-DC变换器在电流连续模式下的仿射非线性模型,并引入电压跟踪参数,得到大信号建模下的非线性状态空间描述;然后,依据状态反馈线性化条件,建立虚拟输出,利用非线性变换映射非线性空间至线性空间,并分析线性空间内二阶经典控制系统的参数对系统性能影响,计算状态反馈系数,完成控制器设计;最后,经数字仿真及实验,证明了所提控制方法可准确、快速地实现功率指令跟踪功能,在电压扰动、负载突变及系统参数不准确等情况下具有强鲁棒性,是正确、有效的。

针对光储并网的中低压配电网分层优化控制策略

为解决大规模分布式能源并网导致配电网运行产生波动,以及传统配电网中低压层的控制策略相互独立,仅依靠配电网功率信息实现单层控制,其电压控制效果已经逐渐不能满足负荷侧需求的问题,通过分别建立配电网中压层集中式控制模型,低压层分布式控制模型,提出中压层集中式-低压层分布式的分层协调控制的方法,研究如何提升含大比例光伏及储能系统接入的配电网的稳定性,优化控制策略。结果表明:通过二阶锥优化算法与CPLEX求解器运算,得出调控指令并传递至相应节点,通过能量流、信息流、控制流的多流联合作用实现优化控制,实现减少线路损耗,提升配电网稳定性的优化目标。可见中压层集中式-低压层分布式的分层协调控制策略的有效性。

基于改进层次-权法的含PVES配电网负荷转供优化模型研究

随着大量分布式光-储系统(photovoltaic and energy storage,PVES)并入配电网,加重了配电网运行的复杂程度。特别在电网故障恢复以及负荷转供过程中给电网安全、稳定运行带来不可预测的问题。提出一种基于改进层次-熵权法的含PVES配电网负荷转供优化模型,有利于提高电能质量和供电可靠性。文中提出利用可调节PVES对恢复供电过程中产生的潮流越限调控;对于超出调控范围的负荷,采用PVES调控为主、负荷削减为辅助措施的调控策略。提出一种基于模糊德尔菲层次分析法和改进的熵权法(fuzzy delphi analytic hierarchy process and improved entropy weight,FDAHP-IEW)判断负荷优属度方法,建立负荷削减优化模型,综合主客观均衡优势。提出一种基于配电网运行呈辐射状特性缩短遗传算法中染色体编码长度的方法,并通过使交叉率和变异率自适应,使算法快速产生可行解。算例仿真结果表明,提出方法和模型在计算效率和迭代次数上优于传统算法,且在PVES的利用率、系统可靠性以及网络损耗等方面性能显著提高。

Invited Paper: The Audacity of Fiber-Wireless(FiWi) Networks: Revisited for Clouds and Cloudlets

There is a growing awareness among industry players of reaping the benefits of mobile-cloud convergence by extending today's unmodified cloud to a decentralized two-level cloud-cloudlet architecture based on emerging mobile-edge computing(MEC) capabilities. In light of future 5G mobile networks moving toward decentralization based on cloudlets, intelligent base stations, and MEC, the inherent distributed processing and storage capabilities of radio-and-fiber(R&F) networks may be exploited for new applications, e.g., cognitive assistance, augmented reality, or cloud robotics. In this paper, we first revisit fiber-wireless(Fi Wi) networks in the context of conventional clouds and emerging cloudlets, thereby highlighting the limitations of conventional radio-overfiber(Ro F) networks such as China Mobile's centralized cloud radio access network(C-RAN) to meet the aforementioned trends. Furthermore, we pay close attention to the specific design challenges of data center networks and revisit our switchless arrayedwaveguide grating(AWG) based network with efficient support of east-west flows and enhanced scalability.