城市污水处理厂的“水-能-碳”协调调度模型

城市污水处理厂面临能量密集、碳排量大、运行成本高的突出问题。污水厂优化调度是实现“节能降碳增效”的重要途径,但现有调度方法还存在对处理设备控制特性利用不足、对处理过程的温室气体排放缺乏全面管控等局限。为此,该文提出一种面向污水厂“水-能-碳”协调调度的新模型。所提模型利用鼓风机启停/沼气池温度控制来挖掘节能空间、计入碳排放成本来提升低碳水平、引入污水分级处理与回用来促进资源回收利用,在满足污水处理工艺流程和各种设备运行约束及水质处理要求的条件下,实现污水厂的低碳经济运行。以某中小型城市污水厂为算例,验证了所提调度模型的有效性以及各调度要素对污水厂“节能降碳增效”的积极作用。

计及区间预测信息的含风电电力系统有功多时间尺度协调调度优化方法

间歇性、集群式的风电并入大电网将会增加输电断面功率越限风险,将点预测信息纳入含风电的电力系统调度将不可避免出现“过调度”和“欠调度”。为此,该文提出计及区间预测信息的含风电电力系统有功多时间尺度协调调度优化方法。首先,利用点模型及其预测误差分布构建风电功率区间预测模型;其次,建立具有区间预测信息的风电场有功功率动态分群策略;再次,构建风电集群和自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组与非AGC机组等多时间尺度协调的调度策略,通过滚动优化和反馈校正环节协调日前-日内以及实时调度;最后,采用实际风电集群有功功率数据和改进的IEEE-118节点标准测试系统验证所提方法的有效性。研究表明,所提方法不仅可以合理协调风电集群内各个风电场输出功率,还可以协调风电集群功率和AGC机组与非AGC之间的输出功率,有效解决了调度指令与实际输出功率不协调问题。

考虑氢燃料汽车与氢储能的虚拟电厂协调调度

随着氢燃料汽车(hydrogen vehicle,HV)的快速发展,氢燃料供给体系建设成为研究热点。利用电解水制氢消纳富余的新能源是解决此问题的一个有效手段。但氢能利用存在成本较高,难以获利的问题,考虑采用虚拟电厂(virtual power plant,VPP)的商业模式以提高制氢收益。在虚拟电厂的技术框架下,依靠高渗透率新能源制氢,在满足氢能源汽车供氢需求的同时,使VPP同时参与能量市场、旋转备用市场、调峰市场和碳排放权交易市场以获得最大收益。以VPP期望收益最大化为目标建立了考虑氢能源综合利用及参与多级市场获利的VPP优化调度模型,对夏季和冬季典型日VPP优化调度结果的分析表明:通过对氢燃料汽车与氢储能的协调调度及作为虚拟电厂参与各级电力市场,可有效实现氢燃料的供给并获得很好的经济效益,从而实现VPP绿色、低碳、经济运行。

考虑源网荷储不确定性的主动配电网协调调度优化方法

为满足主动配电网协调调度的实际需求,文章在考虑源网荷储不确定性条件下,对主动配电网协调调度优化方法展开研究。针对分布式能源,提出优化出力和潮流约束以提高效率;对配电网进行重构以适应负荷与能源的波动;在需求侧,利用价格激励和负荷转移来平衡供需;对储能系统,则基于电量管理与时间耦合优化充放电;采用二阶锥规划对上述优化模型进行求解来获得调度方案。实验结果表明,文章方法应用后调度成本低,具有实际应用价值。

电网电源优化配置与分布式能源接入的协调调度策略研究

文章旨在研究电网电源优化配置与分布式能源接入的协调调度策略,以解决传统电网的电源配置问题。通过分析电网电源优化配置的需求和目标,探讨分布式能源接入的影响。在此基础上,提出协调调度策略,包括建立调度模型、设计电网响应策略以及设计分布式能源调度策略。通过实例分析,验证了所提策略的有效性和可行性,为电网电源优化配置和分布式能源接入提供理论支持与实践指导。

多机器人协调调度的贪婪双染色体遗传算法

为了减少多分拣机器人系统执行任务的路径长度、实现多机器人系统的协调工作,建立了多分拣机器人系统任务调度的着色旅行商模型,提出了基于贪婪双染色体编码遗传算法的协调调度策略。建立了电商仓库环境的栅格模型,使用三维坐标定义了栅格位置和状态。在传统A*算法基础上,将转弯代价引入到代价函数中,减少机器人执行任务过程中的转弯次数,实现了栅格环境下点到点的路径规划。构造了多机器人系统在执行任务过程中的路径冲突判断方法,基于等待策略和局部路径重规划策略给出路径协调方法。设计了10组不同机器人规模和任务规模的仿真实验,经验证在不同任务规模下,贪婪遗传算法获得的路径长度均短于传统遗传算法,且路径长度的差值随着任务规模的增大也越来越大;另外,在不同任务量下贪婪遗传算法规划路径的机器人等待次数和重新规划次数也小于传统遗传算法,验证了贪婪双染色体遗传算法在多机器人系统任务调度与协调中的有效性。

电网交互建筑及电力协调调度优化策略研究

随着可再生能源和储能设备的迅速发展,电网交互建筑成为当前最具潜力的节能减碳方式之一。通过整合可再生能源、储能技术和公共电网,电网交互建筑可以实现建筑与电网之间的互动和协作。本文介绍了电网交互建筑的系统框架和模型构建方法,以及相关的电力协调调度优化策略,包括需求响应、能量管理和协调调度策略。此外,本文以小型居住社区为案例进行调度策略研究,构建了以经济性最优和碳排放最优为目标的规划问题,并通过改变滚动优化预测域长度来分析多日之间的协作潜力。最后,对电网交互建筑的未来发展进行了展望,探讨了多能源协同优化和利益相关者的协作合作等方面的问题,为推动建筑能源可持续发展和电力系统的稳定运行提供参考。

柔性边界控制的微电网协调调度

针对微电网调度中微燃机和储能装置因功率分配导致频繁调节问题,提出了柔性边界控制的微电网协调调度方法。首先,微燃机根据蓄电池的调节能力柔性改变其输出功率的调整边界。然后,蓄电池采用变电流充放电方法快速捕集随机变化的可再生能源和最大限度地释放储存的能量。最后,案例仿真表明微燃机减少了调节次数,蓄电池更加合理地进行充放电控制,可再生能源的利用率也得到了提高。因此,所提出的调度方法能够避免微燃机频繁调节、延长蓄电池使用寿命、降低设备损耗和系统运行成本,提高了微电网调度灵活性并降低了其对配电网的依赖度。

风-光-抽蓄零碳电力系统多时间尺度协调调度模型

高比例新能源并网带来的波动性影响和新能源消纳水平不足已成为新型电力系统中亟须解决的问题。为此,基于风、光、负荷预测精度随时间尺度缩短而逐级提高的特点和抽蓄机组日内灵活调节特性,建立风-光-抽蓄零碳电力系统多时间尺度协调调度模型。以运行成本最小为目标,建立日前24 h发电计划、日内1 h发电计划和实时15 min发电计划。通过多时间尺度的协调配合,保证风、光、抽蓄出力良好跟踪负荷,逐级修正发电计划。以含6台抽蓄机组的风-光-抽蓄零碳电力系统为例开展仿真分析,结果表明所提多时间尺度协调调度模型有利于减少系统弃风、弃光量,且系统消纳风光的能力与抽蓄电站装机容量有关。

基于PSO-BA算法的计及碳捕捉电厂源网荷储协调调度研究

考虑到可再生能源的波动性和不确定性,传统调度模式已无法满足运行要求。提出利用粒子群算法与蝙蝠算法的融合算法求解含有碳捕捉电厂的源网荷储协调调度模型。分析了碳捕捉系统与碳捕捉电厂与电力系统的关系,建立了含有碳捕捉电厂的源网荷储协调调度模型,以成本和排放为目标,考虑电厂约束、机组运行约束、水电机组、抽水蓄能、网络约束、需求响应约束,利用粒子群蝙蝠联合算法进行多目标模型的求解,最后利用仿真分析验证了模型的有效性。

基于供应链的复杂车型运输路线协调调度算法研究

研究基于供应链的复杂车型运输路线协调调度算法,获得车辆运输最优路线。文章将使用车联网技术获取的交通信息作为预测车流量的信息基础,构建包括多种约束条件的运输路线协调调度模型,然后采用改进蚁群算法求解模型,最终输出最优供应链运输路线协调调度方案。

综合智慧零碳电力系统多时间尺度协调调度方法

为了提高区域电网新能源消纳率,使电力系统运行成本最小,进而提升电力系统的供电可靠性,提出了一种全新的综合智慧零碳电力系统多时间尺度协调调度方法。该方法综合考虑系统运行、发电机出力、系统功率等条件,设定了多时间尺度协调调度约束条件,并在此基础上成功设定了实时调度的目标函数。以购电成本最低为目标,对后续多时间尺度协调调度方法进行求解,实现了零碳电力系统多时间尺度协调调度。实验结果表明,设计方法的零碳电力调度模型成本低、新能源消纳能力较强,证明设计的多时间尺度协调调度方法稳定效果较好,有一定的研究价值。

含大规模风电的电力系统多时间尺度滚动协调调度方法研究

以"时序递进、滚动协调和消纳风电最大化"为原则,提出了一种含大规模风电的电力系统多时间尺度滚动协调调度方法。多时间尺度调度计划的递进协调方法使得各个时间尺度计划各司其职,同时兼顾与上下时间级尺度的协调。3种不同时间尺度的滚动计划(年内、周内和日内滚动计划)能够根据风电、负荷等最新预测信息和机组电量实际完成情况,按照相应的时间周期滚动修正原有发电计划,有效克服风电的不确定性影响。为了最大化消纳风电,在短时间尺度计划的目标函数中计及弃风惩罚成本。以修改的IEEE 118节点系统为算例进行仿真,结果验证了上述方法的正确性和有效性。

基于多主体博弈与强化学习的并网型综合能源微网协调调度

针对传统集中式优化调度方法难以全面反映综合能源微网内不同智能体的利益诉求,以及人工智能技术在综合能源调度方面的应用亟待进一步挖掘等问题,提出了基于多主体博弈与强化学习的并网型综合能源微网协调调度模型和方法。首先,针对并网型综合能源微网中横向电气热冷各子系统及纵向源网荷储等各环节的不同投资与运营主体,开展了多智能体划分;其次,针对可再生能源服务商、微网系统能源服务商、电动汽车用户等智能体,分别构建了各自的决策模型,并建立了以多智能体间利益均衡为目标的联合博弈决策模型;再次,针对多主体博弈这一高维决策难题,引入人工智能求解方法,提出了基于Nash博弈和强化学习算法的综合能源微网协调调度方法;最后,通过实例验证了所提模型和方法的有效性与实用性。

基于热电风电协调调度的系统日调峰能力分析

提出一种热电风电协调调度方法,以热电联产机组和水源热泵作为联合热源,通过联合热源与风电出力的协调控制,减少等效风电出力波动性。该方法以风电出力波动最小为目标,将热源与采暖终端用户之间的供暖热水管道传输距离转化为输送时间,并将其作为热电风电协调调度的关键参量。计算了系统日调峰不足率,该指标反映了风电并网出力随机性对电网日调峰能力的影响,也验证了协调调度方法对减少风电波动和增加风电并网容量的有效性。

计及风险备用的大规模风储联合系统广域协调调度

基于随机规划思想和风险决策理论,提出一种计及风险备用的风储联合运行系统广域协调调度方法。协调模型采用双层优化方法实现发电计划优化子问题和备用容量优化子问题的分解协调和迭代求解,降低了随机机组组合模型的计算规模和求解难度。外层优化计及风电波动性采用确定性机组组合模型计算日前发电计划;内层优化基于条件风险价值计算风电预测误差引起的系统风险备用容量,并采用所提出的风储协调策略实现多风电场储能系统之间的协调调度以降低系统备用需求。采用增加了2个风电场的IEEE 30节点系统进行仿真,分析了大规模风电并网系统中储能系统的最优应用模式,并验证了所提协调调度策略在提高风电消纳能力方面的优越性。

基于主从博弈的含电动汽车虚拟电厂协调调度

电动汽车作为配电网中最为重要的主动负荷,其充电优化管理成为目前售电侧开放下的重点研究领域之一。而虚拟电厂作为电网分布式能源管理的重要解决方案,其传统定义侧重于在发电侧聚合小容量分布式能源以提高可再生能源在电网中的消纳程度。结合售电侧开放下的电力市场改革需求,文中提出以虚拟电厂作为售电实体参与电动汽车充电管理的协调调度优化模型。在能量市场交易模型中,虚拟电厂作为分布式能源与电动汽车的聚合代理商参与电力市场电能申报与交易;在主从博弈模型中,虚拟电厂通过主从博弈制定合理的售电价格引导电动汽车的有序充电入网,并通过协调调度集中整合优化分布式能源。算例分析表明,通过虚拟电厂的集中优化管理可以有效实现分布式能源与电动汽车的能源互补并提升整体运行经济性。

有待用风电机组且传输受限电网的源网协调调度方法(英文)

随着大规模风电场的建设和并网,电源(风电)与电网之间的尖锐矛盾逐渐显现。一些电网由于输电能力的限制,导致部分新建机组不能并网或已投运风电机组弃风,这种电网被定义为有待用风电机组且传输能力受限的电网。对于电网调度员来说,只有入网风电机组的装机容量是可调度的。由于风电的波动特性,即使知道用于传输风电的电网传输空间,也难以决定应该接入多少风电机组以充分利用电网传输空间。文中通过对风电波动特性的分析,提出了源网协调调度方法。该方法可在保证电网安全的条件下,最大限度地利用电网用于传输风电的空间,以提高电网和风能利用率。

计及网络安全约束和多能协同交互的多园区综合能源系统分散协调调度

多园区接入区域配电网与配气网构成多园区综合能源系统(MCIES),可有效提高其经济效益。针对配电网、配气网和不同园区等多利益主体,提出一种计及网络安全约束和多能协同交互的MCIES分散协调调度双层模型。区域调度层为多主体调度层,配电网和配气网在满足网络安全约束的前提下向园区运营商供能,三者分别以各自利益最大化为目标,协调配网-园区联络线功率;局域调度层为园区利益分配层,各园区互联以实现彼此间电能和天然气支撑,并基于区域层决策得到的配网-园区交互能量,分别以各自经济最优为目标参与利益分配,优化内部设备出力计划,协调园区间多能交互功率。采用双层目标级联分析法解耦协调变量,分别将各层优化调度主问题构建为上下两级优化调度子问题,进而对调度子问题独立建模、协调求解。天津某地MCIES算例分析表明,所提方法兼顾了网络运行安全性和不同主体利益诉求,并通过发挥园区间多能协同交互优势,实现了MCIES的安全经济优化运行。

考虑热电联产调峰主动性的电热协调调度

挖掘热电联产机组的调峰能力可以有效改善中国'三北'地区的弃风问题。调峰补偿机制是激励热电联产主动参与,电网调峰的有效手段。在考虑调峰补偿的前提下,对热电联产机组参与电网调峰进行研究。首先,计及热力系统复杂供热约束的影响,建立热电联产机组的可用调峰容量和调峰成本评价模型,可以反映热电联产调峰中的供热依赖特性和时序耦合特性。然后,基于热电联产调峰成本及调峰补偿机制,提出考虑机组调峰主动性的电热协调调度方法,相较于传统的垂直一体化电热协调调度,所提出的方法可以反映热电联产在经济手段激励下主动参与电网有偿调峰的意愿。最后,通过算例分析研究了热电联产机组的可用调峰容量和调峰成本的影响因素,并验证了所提出的调度方法在调峰补偿机制下的有效性。