多主体参与的区域综合能源系统集中-分布式需求响应机制

区域综合能源系统是能源互联网建设背景下能源供给体系的重要发展方向,随着城镇区域内微能源网、虚拟电厂等具备电网互动能力的新用能主体相继出现,该文针对区域综合能源系统需求响应这一重要调控问题,提出一种考虑区域系统运营商与区域内多用能主体利益协调的实现机制。首先,针对传统集中式调度在保护用户信息和控制自主权方面的不足,构建了由运营商集中调度、新用能主体分布协同的集中-分布式架构。其次,针对运营商和各新用能主体的调峰责任分配和利益协调问题,引入区域调峰需求响应市场,并设计了相应的奖惩机制,在激励用户的同时,规范市场行为。此外,考虑供能安全性和新能源不确定性,建立区域供能系统和新用能主体双层用能优化模型,实现多能互补和能源梯级利用。最后,通过算例验证了所提机制的合理性和有效性,运营商和各新用能主体获得更高收益,且数据交互量少、业务流程简便,适用于现行市场机制下的实际应用场景。

储能协调下负荷密集区分布式综合能源系统优化研究

分布式综合能源系统是提高清洁能源使用比例,实现碳减排和碳中和目标的一种配套技术。因此,针对负荷密集区冷热电负荷供需矛盾问题,提出储能协调下的负荷密集区分布式综合能源系统,并构建数学模型。其次,确立考虑系统经济、能耗、环境性能的多目标优化模型,利用层次分析法确定不同优化指标之间的权重关系。建立由住宅、办公、酒店、商场四类建筑组成的负荷密集区建筑模型,分别对四类建筑全年的逐时冷热电负荷进行模拟。最后,对比分析四类建筑分别单独设置供能系统和考虑四类建筑负荷耦合互补设置一套供能系统时的系统容量配置优化以及在相关政策影响下的系统性能。结果表明:无论是否加入储能系统,考虑四类建筑负荷耦合互补设置一套供能系统时的系统性能优于四类建筑分别单独设置供能系统的性能。

考虑居民热负荷主动需求响应的园区综合能源系统分布式优化运行方法

主动需求侧响应(active demand response,ADR)不仅可降低综合能源系统运行和投资费用,还可应用其灵活性更多地消纳清洁间歇性可再生能源和降低碳排放。为深度挖掘居民热负荷动态特性所蕴含的灵活性ADR资源以及考虑用户隐私需要,该文通过对其进行精细化建模,提出了一种可适用于多用户的园区综合能源系统分布式优化运行方法。首先,对居民热负荷ADR资源进行精细化状态空间建模;其次,以此为基础,建立考虑居民热用户ADR的园区综合能源系统优化运行模型;然后,考虑用户隐私保护需要,提出基于交替方向乘子法将系统整体大规模优化问题解耦为供给侧和需求侧子问题后实现分布式精确求解;最后,通过对含128户居民用户的典型园区综合能源系统算例进行分析,验证了该文方法的有效性。

基于时域模型的电-气综合能源系统分布式鲁棒状态估计

高效准确的状态估计(SE)技术是电-气综合能源系统(IEGS)安全稳定运行的关键。现有的IEGS-SE方法常采用有限元差分模型描述气网动态特性。该模型需引入冗余的时空微元,难以兼顾SE精度和计算复杂度。为此,提出一种基于时域模型的IEGS分布式鲁棒SE方法,在保证精度的前提下提升计算效率。首先,基于时域模型推导出以真实节点压强为状态量的气网状态空间模型,实现气网模型的简化和降维。在此基础上,以卡尔曼滤波算法为框架,提出有限边界信息交互的分布式IEGS-SE策略,以解决不同子系统多管理主体之间的信息壁垒问题。最后,利用噪声自适应算法准确跟踪时变噪声参数,提升所提方法的鲁棒性。仿真算例证明,所提方法在保护各子系统隐私的条件下,有效提高了SE精度,抑制了坏数据影响,且计算效率远高于传统有限元差分法。

考虑不确定性和楼宇储热的区域综合能源系统分布式优化调度

为了充分发挥多个区域综合能源系统(RIES)能量互补的优势,有效降低新能源随机波动对系统安全稳定运行的影响,基于条件风险价值(CVaR)理论,提出了一种考虑楼宇储热的RIES分布式优化调度方法。根据楼宇的热动态特性,建立楼宇等效虚拟热储能模型以及RIES优化调度模型;引入CVaR理论处理新能源出力的不确定性,实现系统运行成本和风险水平的权衡;建立RIES能量共享模型,并采用自适应步长交替方向乘子法实现模型的分布式求解;根据各RIES的交互贡献度,对RIES能量共享的收益进行分配。算例测试结果表明,所提方法能有效降低各RIES的运行成本,并在兼顾鲁棒性与经济性的同时实现RIES利润的公平合理分配。

考虑数据中心用能时空可调的电-气互联综合能源系统分布式光伏最大准入容量计算

在数字经济背景下,数据中心日益增长的用能规模和灵活迅速的负荷调节能力引起了广泛关注。为促进分布式清洁能源的消纳,本文提出一种考虑数据中心用能时空可调的电-气互联综合能源系统分布式光伏最大准入容量计算方法。首先,对数据中心能耗及运行特性进行建模,并分析数据中心用能时空可调特性;然后,在计及电-气能源网络安全约束的前提下,构建集成数据中心的电-气互联综合能源系统分布式光伏最大准入容量优化模型,利用凸松弛技术和增量分段线性化方法将模型转化为混合整数二阶锥模型求解。最后,在97节点电网和11节点气网算例中,验证了考虑数据中心用能时空可调特性对分布式光伏消纳的促进作用,并分析了电-气能源网络安全约束对分布式光伏最大准入容量的影响。

考虑需求响应的负荷密集区分布式综合能源系统优化调度研究

针对负荷密集区源荷侧协调平衡调度问题,建立了考虑需求响应的负荷密集区分布式综合能源系统,耦合了储能系统进行能量互补,构建了数学模型。提出基于经济性能、能耗性能、环境性能3方面的系统评价指标,建立了考虑系统经济、能耗、环境的多目标优化模型,利用层次分析法确定各指标间的权重关系,将综合性能作为整个系统的优化决策目标。建立了包含办公、酒店、住宅、商场4类建筑的负荷密集区建筑模型,分别对4类建筑进行逐月累计负荷模拟。此外,分析对比了考虑需求响应前后的负荷密集区容量配置及性能指标的优化情况。最后,对负荷密集区考虑需求响应前后的逐月建筑能力平衡调度进行分析。结果表明:无论是否考虑需求响应,负荷密集区整体设置一套供能系统时的系统性能指标均优于4类建筑分别单独设置供能系统并叠加的性能。

具有完全隐私保护的电-气综合能源系统分布式协同算法

电-气综合能源系统中,电力系统和天然气系统分属不同代理,需要进行分布式协同。“弱中心化架构”下的分布式协同过程中,代理与协调中心之间通过直接的信息交互实现算法收敛,各代理隐私数据面临严重的泄露风险。针对这一问题,文中提出了具有完全隐私保护的分布式协同算法,将多方安全计算理论引入分布式协同框架,通过同态加密技术以密文形式进行电-气协同,实现了“弱中心化架构”下的完全隐私保护。同时,提出自适应凸松弛和恢复方法求解非凸天然气系统子问题,提升了求解速度。最后,通过算例分析验证了所提算法的有效性。

考虑动态氢价机制的综合能源多微网系统分布式优化调度

分属于不同主体的综合能源多微网群互补协调运行被认为是不同能量间梯级利用、深度耦合的有效手段,对于新能源的消纳及双碳目标的实现具有重要意义。首先,考虑到氢能的空间运输及需求侧碳减排,建立了计及气网掺氢的综合能源多微网系统调度模型,进一步加强不同能量间的耦合关系。其次,提出了基于电负荷时间分布及新能源消纳水平的动态氢价机制,引导氢燃料电池汽车进行有序充能,电力需求得到平抑的同时,用户也将更多地在弃能电量高的时段进行充能。然后,对综合能源多微网模型解耦,通过含自适应步长环节的正则化交替方向乘子算法对系统进行分布式求解获取全局最优运行策略。最后,算例分析结果表明,所提调度策略能够在各区域自治的前提下,提高可再生能源的消纳量81.48%,减少碳排放量35.21%,降低氢燃料电池汽车用户的充能成本1.58%。

基于ADMM算法的多主体综合能源系统分布式协同优化研究

针对多园区综合能源系统的分布式调度问题,文中构造了多园区综合能源系统的多主体架构,提出了一种分布式经济调度的基本框架,建立了多决策主体的集中式优化调度模型;利用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM),引入功率协调变量解耦园区间互济功率,将集中式优化调度转换为具有一致性的各园区分散自治子优化问题;构建了基于ADMM分布式调度模型与算法,实现了与集中式优化调度几乎一致的优化结果,同时克服了集中式方法信息隐私安全性低、通信成本高、建模复杂、求解难度大等缺陷。最后,分别以简单和复杂的多园区综合能源系统为算例,验证了ADMM算法的计算性能及其相较于集中式方法的特点和优势。

多能源互补分布式能源系统集成研究综述及展望

分布式能源系统是能源革命发展的重要载体和推进手段,将在未来能源体系中占据重要地位;同时多能源互补是其发展的主要方向和关键特征,开展多能源互补分布式能源系统相关研究对我国的能源转型具有重要的意义。该文从资源量化表征与需求预测、多能流建模、系统集成与规划、运行优化与主动能量调控、以及能源系统综合评价等5个方面对多能源互补分布式能源系统集成的发展现状进行分析,探讨未来可能的发展趋势和面临的挑战,为多能互补分布式能源系统未来基础及应用研究和行业发展提供一定的参考和建议。

考虑互联协同的分布式能源站低碳多目标选址规划研究

“双碳”目标和能源转型的大背景下,区域综合能源系统内部耦合关系不断丰富,对于碳排放的管理不断严格,考虑互联协同的分布式能源站低碳规划问题亟待解决。为此,首先讨论了互联协同分布式能源站空间性能参数矩阵;然后计及负荷-能源站的管线建设以及环境成本、能源站-能源站的互联管线长度、各个分布式能源站规划容量等关键因素,提出了一种考虑互联协同的分布式能源站低碳多目标选址规划模型;最后,讨论了负荷不确定性对分布式能源站选址规划的影响,并且基于基准负荷确定性场景,在某城市实际算例中验证并讨论了考虑低碳需求前后各个分布式能源站的选址结果对比。

基于天然气分布式联供的多能互补综合能源系统在工业项目中的应用

随着“双碳”目标的提出,我国电力系统低碳转型将是必经之路。多能互补综合能源系统具有清洁、低碳、绿色、高效等特点。文章以江苏某工业项目为例,对其冷、热、电、气等用能需求进行分析,并根据负荷需求,设计了适用于该工业项目的多能互补综合能源供应系统,采用内燃机+余热锅炉+溴化锂机组结合光伏、地源热泵系统的技术方案。技术经济性和节能效益评价结果显示,系统利用峰谷电价差,错峰运行,在降低成本的同时起到了“削峰填谷”的作用,具有一定的经济效益和环境效益。多能互补系统采用部分可再生能源,能耗低、碳排放量低。该系统适用于在周边有稳定的且价格合理的天然气供能场景,具有一定的推广意义。

多主体分布式综合能源系统两级协调优化调度方法

【目的】分布式综合能源系统(distributed integrated energy system, DIES)的建设能够有效提高能源利用效率,对促进能源可持续发展具有重要意义。【方法】提出一种分布式协调两级优化框架来解决DIES最佳运行决策和能源调度。首先,建立了含多个主体的DIES架构,并提出了分布式两级优化策略;其次将多主体DIES优化问题分解为上下两层,每层被视为具有单独目标函数的独立系统,能源能够在多个地区之间直接交易;然后采用基于教学优化(teaching-learning-based optimization, TLBO)算法解决多层次优化问题,使得每个独立主体根据其自身的利润优化其能源调度。【结果】结果显示:在所提出的分布式两级优化框架下,考虑不同主体间的能源交易,使主体1、2和3的运行成本分别降低了约7.00%、11.63%和8.65%,主体1、2和3的天然气购买量分别降低了约8.36%、3.03%和8.47%,各主体的总碳排放成本降低了约15.73%。【结论】结果表明:通过不同主体间的能源交互方式,使得互联主体从当地能源贸易中获益,总运行成本降低了约12.07%、碳排放总成本降低了约15.73%,促进了系统运行的经济性,而且对于各主体系统运行的灵活性和低碳性都是有益的。

一种基于分布式模型预测控制的综合能源系统优化调度方法

为了有效提升综合能源系统的能源利用效率,并解决环境污染的问题,提出一种基于分布式模型预测控制的综合能源系统优化调度方法。该方法将短期综合能源系统内部协调控制作为主要研究对象,利用模型预测控制算法实时更新综合能源系统的状态,有利于最大限度地降低预测误差对系统产生的影响。通过比较MPC控制策略和DMPC控制策略的控制性能可知,DMPC控制策略的控制性能更优,符合系统对经济性的要求。

分布式综合能源系统装机配置研究

分布式能源作为综合能源系统的重要组成部分,对“双碳”目标的有序推进起着十分积极的作用。文章以某大型商业综合体分布式能源系统为例,通过对用户的冷负荷、热负荷和电负荷的分析,以及对燃气发电设备、余热利用设备和调峰设备的比选,最终制定出适合该分布式综合能源系统的装机配置方案,在实现源网侧供能匹配的同时,也进一步减少了企业的碳排放量,帮助企业完成节能减排的目标。

基于纳什议价的多微网综合能源系统分布式低碳优化运行策略

针对当前多微网能源交易中未充分考虑供能侧与需求侧的互动关系,且随着碳交易市场的全面发展,多主体在碳交易机制下能源交易时的利益交互关系需深入挖掘等问题,提出一种基于纳什议价的多微网综合能源系统分布式低碳优化运行策略。首先,综合考虑多微网综合能源系统能源交易中各微网运营商以及用户的利益诉求,基于纳什议价理论构建碳交易机制下多个微网运营商与代表整个多微网用户侧利益的负荷聚合商的合作运行模型。其次,在证明所提纳什议价模型可以最大化社会效益的基础上,将原问题转化为易于求解的两个子问题,运用交替方向乘子法先后对两个子问题进行分布式求解,在交互有限信息的基础上达到博弈均衡,充分保证了各交易主体的信息隐私。最后,通过算例对比证明了所提方法在减少碳排放、提升个体效益和社会效益上的有效性,并深入分析了在碳交易机制下多主体合作运行减少碳排放的综合原因。

分布式能源系统多指标综合评价研究

分布式能源系统由于其能量输出形式较多,发电出力具有间歇性、不稳定性以及具有环保效益等特点,在构建综合评价模型、评价指标,确定权重等方面存在技术难点。文中在全面分析分布式能源实际特点的基础上,构建了包含分布式能源经济、能耗、环境因素的指标体系;为了更好的确定指标权重,提出了主观与客观赋权相结合的AHP-熵权赋权法,并运用熵值对AHP法赋权进行修正,将主观与客观赋权法科学、合理地结合;建立了多属性加权决策模型,并结合雷达图、散点图分析了各方案的同一度,对立度以及差异度。实证分析结果表明模型评价结果直观且与实际相符,数据信息利用率较高。

基于自适应遗传算法的分布式综合能源系统优化设计

针对分布式综合能源系统的非线性特征,构建了基于自适应遗传算法的系统优化模型,以系统最小成本为目标优化函数,同时考虑到系统的环保指标和运行可靠性等因素,运用MATLAB软件针对东南沿海一旅游岛屿进行了为期一年的动态运行仿真。研究结果表明:采用优化后的分布式综合能源系统发电成本仅0.8元/KW·h,而单一柴油发电机发电成本达到3.236元/KW·h。在提高系统供电可靠性的同时,大大降低了发电系统的运营成本。系统污染物排放量也得到了大幅降低,相较于单一柴油机发电形式,新的分布式综合能源发电系统的污染排放可以忽略不计,因此可很大程度改善岛上环境。

基于分布式神经动态优化的综合能源系统多目标优化调度

研究了基于神经动态优化的综合能源系统(Integrated energy systems,IES)分布式多目标优化调度问题.首先,将IES元件单元(包含负荷)作为独立的决策主体,联合考量其运行成本和排放成本,并计及多能源设备间的传输损耗,提出了IES多目标优化调度模型,该模型可描述为一类非凸多目标优化问题.其次,针对此类问题的求解,提出了一种基于神经动力学系统的分布式多目标优化算法,该算法基于动态权重的神经网络模型,可以解决不可分离的不等式约束问题.该算法计算负担小,收敛速度快,并且易于硬件实现.仿真结果表明,所提算法能同时协调综合能源系统的经济性和环境性这两个冲突的目标,且获得了整个帕累托前沿,有效降低了综合能源系统的污染物排放量和综合运行成本.