考虑备用能量的含可再生能源的微网运行优化

可再生能源发电的随机性使得微网运行具有不稳定性,加上电价的波动性会给用户带来一定的风险。提出同时考虑储能装置和电动汽车换电站备用能量和能量转移的功能,在微网可再生能源发电实际出力值低于预测偏差的时候,启用备用能量,当备用能量剩余时,微网为寻求利益再将其卖给主网。在此基础上建立以微网的日购电成本最小为目标函数,应用和声搜索算法对其进行求解,通过仿真表明,此模型有一定的优越性和有效性。

山西电力备用辅助服务市场机制设计与实践

电力备用辅助服务市场是反映备用服务价值、引导传统火电和新型主体积极提供备用服务、支撑新型电力系统构建的重要机制。山西在电力现货市场和调频辅助服务市场正式运行的基础上,针对新能源高占比下电网备用灵活调节资源不足的问题,研究提出了主辅协调的正备用辅助服务市场交易机制。在市场机制设计上,山西采用现货电能量市场和正备用市场的总费用最低为目标确定机组组合、再顺次出清备用和电能量市场的半耦合出清协调模式,并给予备用服务供应商除中标容量补偿以外的富余发电容量补偿费用,以充分反映备用服务保供应和促消纳的双重价值。算例分析及山西正备用市场模拟试运行结果表明,备用服务市场建设有利于发现备用调节价值,优化系统调节资源配置,相关成果可为国内备用市场建设提供参考。

考虑分区备用的主能量—备用联合市场均衡模型

为了保证系统在事故情况下电能可以顺利传送到备用需求区域,备用资源需要均匀合理地分布于电网中。文中建立了一种考虑分区备用的主能量—备用联合市场均衡模型。该模型同时计及网络约束、系统备用约束和分区备用约束,其中区域备用需求可以由本地发电资源和相应区域联络线的剩余传输容量共同提供。此外,还分析了主能量价格、备用价格及两者之间的耦合关系。仿真结果表明,分区备用会导致备用稀缺区域内主能量和备用价格的提高,而系统总负荷收益却会相应减少;此外,在寡头市场环境下,与大部分发电商通过持留容量方式来获取更高收益不同,处于备用稀缺区域内的发电商往往需要通过增加其自身出力来获取更大的收益。

含多分区电力系统能量备用实时优化调度的动态积极集求解算法

网络阻塞和故障停运导致备用存在供应问题,为了保证含多分区电力系统备用的有效性和网络的安全性,在实时优化调度中提出分区备用要求和新的求解算法,分析了含多分区的孤立和受端电力系统备用容量需求,建立了一种以电能和备用购买费用最小为目标函数的能量备用实时优化调度模型,同时计及了系统备用要求、分区备用要求、N-1安全准则等约束条件。该模型是一个超大规模的优化问题,因此文中将动态积极集法引入电力系统优化调度问题,对其进行迭代求解。最后,对IEEE 118节点标准测试系统和我国某典型受端电网进行算例分析,结果表明,采用提出的实时优化调度模型和动态积极集求解算法在满足电力系统实时调度计算时间要求的同时,求解得到能量备用的实时优化调度方案以及N-1故障后备用调用方案,验证了模型的合理性和算法的可行性。该算法可以有效解决备用的供应问题,提高电网运行的安全性,为含多分区电力系统的实时优化调度提供有意义的探索。

基于风险预控的多区域电力网络能量–备用联合优化

在电力系统运行中优化备用资源配置,既要考虑其与电能资源的耦合关系,又要实现对于不同类型不确定因素的风险预控,同时统筹协调多控制区域的备用资源,以充分发挥互联电力系统的优势。为此,引入了面向多场景风险预控的"两阶段建模、一体化优化"决策模式,构建了基于风险预控的多区域电力网络中能量–备用联合优化模型,并通过算例分析验证了该模型的合理性与有效性。

电力及天然气系统中的产消者能量-备用协同优化

为解决产消者在配电网实际优化中存在的灵活性不确定的问题。提出鲁棒虚拟电池模型描述产消者灵活性,并将管理完善的产消者应用于电力天然气系统,提出多种备用资源在分布式多能源系统中的能量-备用协同优化模型。考虑到发电机组提供的备用容量很难满足大规模风电接入和事故导致的调度需求,设计了包含发电机组、储能设备、可中断负荷、产消者的备用计划,并考虑了预测误差和事故情况下备用容量传输能力的限制条件。为保护不同能源系统隐私性,采用改进的分布式交替方向乘子法求解。最后设计24节点电力系统和6节点天然气系统验证所提模型的可行性,尤其验证了高渗透率的产消者能有效提升系统经济性。

能量与备用市场主体自调度的电热综合能源系统优化

为更好地管理电热综合能源系统中能源交易以提高系统运行的经济效益,同时考虑新能源入网带来系统运行的不确定性,本文提出能量与备用市场主体自调度的电热综合能源系统两阶段优化方法。第一阶段基于博弈模型分析主从(双层)交易的市场主体之间多种能源的交互方式,以系统经济性运行为优化目标来求解市场主体之间的均衡交互策略。第二阶段是鲁棒可行性检验,采用改进列和约束生成算法求解第一阶段解的鲁棒可行解。算例表明所提模型通过市场主体能量管理实现了系统的经济运行,同时还通过备用整定和鲁棒优化保证了系统在不确定环境下仍能可靠运行。

基于自适应鲁棒优化的互联微网能量/备用共享调度

为解决电力市场环境下区域多微网间的协作问题,构建了基于合作博弈论的微网群日前能量/备用共享调度模型。首先,计及风电、光伏和负荷预测的不确定性,提出了适用于单个微网和微网群的日前调度模型。随后,将自适应鲁棒优化应用于求解能量/备用共享调度问题。其次,为保障各微网的收益及联盟的稳定性,采用凸博弈对多微网协作产生的利益进行分配。最后,通过与两阶段鲁棒优化和蒙特卡洛仿真的对比分析,验证了自适应鲁棒优化求解微网能量/备用调度模型的保守性和可行性;进一步地,微网群的测试结果验证了凸博弈应用于多微网间利益分配的合理性。

云平台下电力系统能量备用实时调度模型研究

传统电力系统能量调度模型存在数据信息化处理能力有限、调度智能决策水平不稳定等弊端。为解决上述问题,提出一种云平台下新型电力系统能量备用实时调度模型。在电力系统大数据框架上,通过安装设置备用虚拟机的方式,确定能量数据的云存储类型,完成系统备用云平台的搭建。在此基础上,通过优化实时调度框架的方式,确定调度剪枝规则,并对系统数据的调度分支界定流程进行完善,实现新型电力系统能量备用实时调度模型的搭建。分析对比实验结果可知,与传统模型相比,应用云平台下型电力系统能量备用实时调度模型后,数据信息化处理能力提升25%、调度智能决策水平提升20%。

基于数据驱动信息间隙理论的风光水储聚合商多元市场竞标决策模型

随着电力系统中可再生能源(renewable energy sources,RESs)比例不断增加,新能源参与能量市场和备用市场在技术上和经济上的重要性不断凸显。研究了含有风、光、水、储资源的RES聚合商在日前市场、备用市场及实时平衡市场等多个市场的综合竞价策略。针对北欧顺序交易市场框架,提出了一套考虑备用资源和波动补偿耦合的数据驱动信息间隙理论(data-driven information gap theory,DIGDT)决策模型解决RES聚合商的多阶段竞价优化问题。在DIGDT中采用基于置信区间的模糊集构造方法(confidence interval-based ambiguity set,CIAS)估计风、光的预测误差,通过机会约束对水电和储能(batteryenergy storage,BES)补偿出力偏差的可能性进行建模,并考虑备用资源与补偿容量的多时间尺度耦合。在备用市场中,利用基于备用调用场景的随机优化确保日前备用计划的可行性。通过案例分析验证了所提出模型的有效性。

欧洲灵活备用及市场机制对中国高比例新能源电力市场的启示

针对高比例新能源接入系统将会面临不断增加的运行备用或者辅助服务的需求量问题,着眼于高比例新能源接入情况下,能量市场和备用市场之间的相互影响对备用决策过程的影响、风力发电参与备用、跨区域备用共享等方面,介绍美国和欧洲典型电力市场的运行经验,为中国未来高比例新能源电力系统的辅助服务市场的设计提供有益的启示。

用于平滑可再生能源出力波动的电池储能系统优化控制策略(英文)

针对国内风电、光伏大规模集中接入电网引起的功率波动问题,提出了一种新型的平抑风电或光伏发电波动的控制策略。提出波动率智能化分段控制平滑时间常数,并与储能SOC反馈控制相结合,解决了既有储能系统低通滤波平滑方法存在的问题,兼顾了储能电池的功率平滑备用,最大限度地发挥储能平滑风电和光伏发电的能力。通过实际风场测试数据进行仿真试验,验证了该控制策略的正确性。依托国家风光储示范工程开展了储能控制系统平台的构建和储能平滑现场试验。试验结果表明,该储能控制有效地抑制了风电和光伏波动,增强了新能源并网的友好性。

考虑需求侧储能及可控负荷的微网优化运行

微网中集成了大量风力、光伏等出力具有随机性、间歇性的不可控DG,通过一体协调储能、可控负荷等需求侧资源研究微网优化运行。基于实时电价环境,考虑风机、光伏出力不确定性,利用储能装置的能量转移与能量备用和可控负荷的负荷转移,以微网运行成本为目标建立优化模型。采用基于随机模拟的量子粒子群算法求解模型。通过算例仿真表明提出的微网运行模型和优化算法可有效进行微网能量优化管控,并且验证了考虑需求侧资源的微网运行更具经济性。

考虑配电网安全校核的分布式能源聚合商参与市场竞标的双层混合整数优化模型

由于大多数分布式能源都接入到配电系统中,分布式能源聚合商的策略性竞标行为会对配电系统的运行产生重大影响。因此,分布式能源聚合商的市场竞标问题需要考虑配电网安全校核的影响。将配电系统安全校核混合整数优化问题作为下层问题引入,将分布式能源聚合商作为价格制定者在日前能量和备用联合市场的竞标行为建立为一个上下层均同时包含连续和离散变量的双层混合整数非线性规划模型。然后采用传统的Karush-Kuhn-Tucker重构法将该双层混合整数非线性规划模型转化为上下层均同时包含连续和离散变量的双层混合整数线性规划模型。再采用基于松弛技术的双层重构和分解法求解。最后,对一个实际输配联合系统进行了案例分析和算法有效性验证。

生物学家发现主宰睡眠深浅要素

生物学家发现主宰睡眠深浅要素生物学家已鉴定出神经传导物质腺苷酸，是主宰睡眠深浅的要素。这也将为研究睡眠疾病的治疗、如何加强睡眠深度带来新线索。据合众社报道，腺苷酸是脑细胞所需能量超出现有存量时就会分泌。科学家揣测，腺苷酸会向细胞发出信息，要细胞休息，...

睡眠的科学

人的一生中大约有1/3的时间是在睡眠中度过的。在睡眠时,人的感觉机能减退,骨骼肌的反射、运动和肌紧张减弱,机体与环境的主动联系大大减少;在非常深的睡眠时,健康人都可能出现病理反射,但是一旦机体觉醒,上述功能迅速恢复。 睡眠对人们有什么好处呢?

睡眠不足影响健康

一个刚上任三个月的中年主管干部对我说,“感觉十分疲困,一屁股坐下就不想站起来。” 原来,他新调入一个单位,情况不明,人员不熟,天天泡在会议室里,半夜12点回到家还要看文件,平均每天睡不到4～5个小时。我想了想,给他开了这样一个处方:“忙中偷闲,抽空找个地方睡一会,哪怕十分钟也行。”半年后我又碰到他,已是精力充沛,劲头十足了。 人不吃饭不行,不喝水不行,不睡觉更不行。长期缺乏睡眠,会影响健康。

城市智能光储充电塔自适应鲁棒日前优化调度

智能光储充电塔子系统间的协调优化调度可以实现充电塔经济高效运行。考虑不确定性对系统调度影响,文中提出一种光储充电塔自适应鲁棒日前能量-备用协同优化调度方法。首先,以日运行总成本最小为目标,日前能量-备用调度和实时能量平衡调整分别为第1、第2阶段决策,建立光储充系统自适应鲁棒三层优化调度模型。然后,针对三层优化模型难以直接求解的问题,采用代表性场景描述不确定性,同时引入辅助变量代替最恶劣场景运行成本,实现内层解耦替换,转化为含有限数量场景的单层鲁棒优化模型。接着,提出一种关键场景辨识的迭代算法以提高模型求解效率,其中主问题为考虑少数关键场景的单层鲁棒模型,子问题则辨识关键场景。最后,以南京某实际光储充电塔为例进行算例分析,验证了所提算法的有效性。

城际客运公司参与日前电力市场的双层优化调度算法

伴随能源结构转型,电动汽车(EV)将成为城际客运的重要交通工具。城际客运公司(IPTC)可通过参与电力市场优化EV的调度策略,从而最大化自身运营收益。因此,为IPTC参与日前电力市场提供了一种基于双层运营模型的价格制定者决策工具。在模型上层,IPTC作为双层模型的领导者,根据市场的出清情况调整车辆调度与市场投标策略,最大化参与日前电力市场的收益。同时,为模拟城际客运车辆在不同城市客运站转移的情况,在模型上层建立了车辆转移时空分布模型,从而帮助IPTC将车辆调配、城际班次规划等工作与其在日前市场的投标行为有机结合。在模型下层,电力交易中心作为双层模型的跟随者,根据各市场主体的报价情况出清日前电能量和备用联合市场。最后,采用IEEE 39节点系统进行仿真测算,以验证所提双层模型的有效性。