基于灰色模糊评价的光储型电热协同系统日前运营决策方法

光储型电热协同系统的日前运营决策会影响次日系统运行的经济性、可靠性和环保性,制定合理的运营决策计划意义重大。针对传统决策制定方法所存在的指标赋权合理性不足、未考虑信息灰性以及模糊性等问题,提出了基于灰色模糊评价的日前运营决策方法。首先,为提高指标权重的合理性,采用最小叉熵法求解考虑主、客观权重内在联系的综合权重。其次,为减小信息灰性以及模糊性对方案评分结果的负面影响,构建了面向光储型电热协同系统的灰色模糊评价模型,并基于该模型设计了日前运营决策算法,从而获取次日系统的最佳运行方案。最后,以一个工业园区光储型电热协同系统为例进行了仿真验证,结果表明所提运营决策方案可改善系统运行的经济性、可靠性和环保性。

考虑光储型电热协同系统灵活性的多代理削峰填谷策略

为解决光储型电热协同系统(electric-thermal system,ETS)协作参与电网削峰填谷问题,并减小负荷预测误差和新能源波动对调节效果的影响,提出一种多代理削峰填谷策略。该策略依托由配网代理、区域代理、ETS/光伏发电(PV)代理和执行单元构成的多代理系统实施,包含集中式能量优化和分布式能量管理环节。在集中式能量优化过程中,配网代理可通过求解以自身运行成本最小为优化目标的模型预测控制(model predictive control,MPC)优化模型,为区域代理及其内部的光伏系统提供日内有功功率上限计划。分布式能量管理过程中,区域代理和ETS/PV代理基于多智能体一致性算法获取供暖设备的有功功率修正值,从而减小实际区域代理有功功率与其计划值间的偏差。仿真结果表明:该策略可使系统协同参与削峰填谷且结果更精确。