风电波动平抑下考虑SOC均衡及收益的电池储能功率分配策略

针对电池储能(battery energy storage system,BESS)平抑风电波动过程中电池单元荷电状态(state of charge,SOC)均衡性较差且未考虑风储净收益的问题,提出了风电波动平抑下考虑SOC均衡及收益的BESS功率分配策略。首先,建立综合考虑售电收益、弃风惩罚、缺电惩罚及BESS运行成本等多个因素的风电并网指令优化模型,以并网指令波动率、电池组SOC标准差等多个因素为约束条件,提出改进算术优化算法(improved arithmetic optimization algorithm,IAOA)求解该优化模型。然后,将BESS划分为两个电池组,设计了BESS双层功率分配方法(double-layer power allocation method,DPAM),上层将BESS充放电指令分配给两个电池组,下层根据最大充放电功率原则或新型SOC均衡原则将电池组充放电指令分配给各自的电池单元。最后,通过仿真对所提策略进行了验证。仿真结果表明:IAOA加快了寻优速度,提高了寻优精度;DPAM提升了电池组内电池单元SOC的均衡速度,改善了均衡程度;提出的功率分配策略进一步降低了风电并网波动率,同时提高了风储系统净收益。

碳交易机制下计及需求响应的动态环境经济优化调度

在低碳背景下,动态环境经济调度作为实现“双碳”目标的有效途径,需要在满足电力供应的基本需求的基础上,保证经济效益、环境利益与低碳化。本文提出了一种阶梯型碳交易机制下计及价格型需求响应的动态环境经济优化调度模型,并采用改进的算术优化算法对优化模型进行求解。经验证,改进的算术优化算法相较于其他经典算法具有显著寻优性能,重新构建的优化调度可以促进智能电网的优化运行,有效降低运行成本、碳交易成本及环境污染。