可再生能源高渗透率区域“网-源-储-荷”协调规划案例分析

为应对可再生能源快速发展,适应能源互联网的发展需求,以规划大规模接入可再生能源的金寨县为例,进行了"网-源-储-荷"协调规划研究。通过配置储能、水电调节以及主动负荷控制等,充分利用原有电网资源,实现可再生能源的就近接入与就地消纳;通过地区风光互补,并与大型火电及抽水蓄能电站进行协调运行优化,显著降低了各层级电力外送规模。

基于Fisher时段划分的配电网源-网-荷-储多时间尺度协调优化调控策略

多元可控资源的联合优化调控对于提高配电网运行安全性和经济性意义重大,但同时大幅增加优化问题的复杂度,降低模型求解效率。基于此,提出了基于Fisher时段划分的配电网源-网-荷-储协调优化调控策略。首先,构建多时间尺度“源-网-荷-储”协调优化架构,包括日前优化、日内滚动和秒级监控3个阶段。其次,研究基于源荷功率区间数据的Fisher最优分割时段划分方法。然后,建立日前优化调控模型、日内滚动优化模型和区域自治优化模型,求解电网离散设备、需求响应负荷、光伏和储能等的最优调控指令。最后,以IEEE 33节点系统为例,对所提协调优化调控策略进行仿真验证。算例结果表明,所提方法能够大幅提高协调优化模型的计算效率,并保证电网运行安全性和经济性。

源-网-荷-储一体化技术在园区配电系统中的应用

大规模分布式资源应用使得传统的园区配电系统安全经济运行面临着重大的挑战,针对该问题,分析了源-网-荷-储园区的整体架构,以及园区内源-网-荷-储协同调控的机理特性,并梳理了源-网-荷-储园区协同应用模式和相关应用技术,总结了源-网-荷-储园区协同模式的作用。

基于自适应ε-支配多目标粒子群算法的含SOP的主动配电网源-网-荷-储双层协同规划模型

提出了一种含智能软开关(soft open point,SOP)的主动配电网源–网-荷-储双层协同规划模型,以模拟实际工况并实现更加精细的规划。上层规划层,考虑了线路升级改造、储能(energy storage system,ESS)及分布式电源(distributed generation,DG)的选址定容;下层运行层,不仅考虑了典型日下变压器分接头调整、补偿电容(capacitor banks,CB)投切、需求侧响应(demand response,DR)、DG与ESS的调度,还基于三端SOP接入配电网的拓扑结构及数学模型,建立了运行层精细化的有功–无功协调优化模型,可对SOP所连支路间有功和无功功率进行连续调控,同时提供一定的无功支撑。上层采用改进二阶振荡粒子群算法求解,下层采用保留端点的自适应ε-支配多目标粒子群算法求解。最后用改进的IEEE33节点系统,对此双层优化模型进行了仿真和分析。结果表明,所提方法相较传统的规划调度方法,明显改善了潮流分布,降低了网损,减小了节点电压偏移量。

源-网-荷-储协同调控技术研究

以源-网-荷-储协同调控研究为对象,针对源-网-荷-储调控研究现状提出了源-网-荷-储协同调度控制建设总体原则和总体思路,并从源-网-荷-储协同调控各环节设备全景信息感知、电网风险动态评估及智能决策功能、源-网-荷-储协同调控紧急防御系统、源-荷-储实时智能协同调控系统、区域冷、热、电的源-网-荷-储协调控制系统5个方面开展源-网-荷-储协同调度控制研究,为源-网-荷-储的互动和协同调控提供参考。

电力系统源-网-荷-储协调水平综合评价方法研究

在源-网-荷-储协调优化成为电力系统发展趋势的背景下,对系统协调水平进行全面、合理的评估有利于把握影响系统协调能力的关键环节,指导规划方案的优化。首先,分析源-网-荷-储协调运行背景下,影响系统协调能力的不确定性因素,构建计及多主体交互的分层级评价指标体系;然后,建立各指标数学模型,提出基于AHP-Delphi赋权法的源-网-荷-储协调水平评价方法;最后,展开算例分析,对某省3地区实际规划方案的合理性进行综合评价,为规划方案的优化决策提供参考。

“源-网-荷-储”协同的园区微电网优化调度

园区微电网运行在"以热定电"方式下时,微型燃气轮机电能完全跟随热负荷,限制了微型燃气轮机在经济调度中的作用。针对这一问题,提出一种考虑微电网中央控制器(microgrid central controller,MGCC)信息、微电网运行约束、储能约束的"源-网-荷-储"4层模型,解耦了微型燃气轮机电热出力的强耦合性,采用改进的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对模型求解,优化微电网内各单元出力。将该模型应用于某微电网实际算例,并与"以热定电"、"电热分供"2种运行方式进行比较,分析结果表明,该优化模型能够实现"源-网-荷-储"协调调度,降低微电网运行成本。

考虑光伏发电不确定性的源-网-荷-储协调调度方法

随着分布式电源和储能系统的大规模接入,配电网运行需要解决不同设备间的协调控制问题。考虑源-网-荷-储不同设备的差异化动作时间尺度,提出考虑光伏发电不确定性的源-网-荷-储协调调度方法。首先,以能量损耗和电压偏移最小为目标,考虑源-网-荷-储设备间的协调控制,建立配电网有功-无功协调调度模型。然后,考虑源-荷不确定性,建立基于随机优化的配电网优化调度问题;采用蒙特卡洛模拟与快速前向选择法获得典型场景,将随机优化问题转换为确定性问题进行求解。最后,采用IEEE 33节点系统进行仿真分析,通过对比验证了所提方法的有效性。

基于模糊与一致性复合智能算法的“源-网-荷-储” 协同控制策略研究

针对可再生能源与储能系统大规模并网使得电力系统成为“源-网-荷-储”多因素的复杂结构,提出采用基于模糊与一致性复合智能算法的“源-网-荷-储”协同控制策略来提升各因素间协同作用。分析“源-网-荷-储”各因素的互动特性与现有电能供应特点,构建协同最优化模型,利用模糊策略改进粒子群算法结合一致性算法的复合智能算法对最优化模型求解。仿真结果表明,利用复合智能算法对系统协同控制,能够显著增大可再生能源的消纳率,还能指导负荷积极响应电网调度。此外,复合智能算法相比单一智能算法在计算精度和运算效率上有大大提升。

一种“源-网-荷-储”协同优化调度模型

为在配电网调度中使每种资源的价值最大化,建立一种基于双层模型的“源-网-荷-储”协同的配电网优化调度策略,通过上下层目标的相互配合达到最终优化效果。首先,主要考虑分布式风电、分布式光伏在调动配电网中的可控负载和储能配合清洁能源出力的优化调度。其次,以最低年度综合成本为模型的上层优化目标,以负荷变化量最优为下层优化目标,采用实时优化的协调优化策略。最后,结合遗传随机权重粒子群算法求解优化模型,通过对IEEE 33节点系统进行仿真分析。仿真结果表明,基于“源-网-荷-储”协同的配电网双层优化模型是一种更有效且更经济的调度模型。

灵活性负荷参与电网调度的经济优化运行

在“碳达峰、碳中和”的背景下,大规模新能源并网使系统出现了调峰压力大、新能源消纳难等问题。随着灵活性负荷占比的不断增大,根据灵活性负荷的不同特性,针对系统面临的问题提出了“源-网-荷-储”相协调的双层优化运行模型。首先,基于分时电价策略引导用户用电行为,建立提升源荷双方综合满意度以及净负荷波动最小的上层多目标模型,利用粒子群算法对上层模型进行求解得到优化后的负荷需求响应并带入下层模型中。其次,根据源荷双方的供需关系,确定参与调度灵活负荷的运行方式,构建以系统调度运行成本最小为目标的下层模型,并采用Cplex求解器求解。最后,以某地区实际系统为例,结果表明了灵活性负荷参与电网调度可缓解电网调峰压力,提高了可再生能源消纳能力,并验证了本文所提模型的有效性。

电力市场环境下含“源–网–荷–储”互动的主动配电网有功/无功联合优化

横向打破风、光、储等'源端'相对独立、各自为政壁垒,实现多能互补,纵深层面进行'源-网-荷-储'多环节、多维度有功/无功联合调控,成为提高可再生能源消纳,保障配电网安全经济运行的有效手段。建立了电力市场环境下含'源-网-荷-储'互动的主动配电网多时间尺度有功/无功联合优化模型,采用随机模型预测控制实现逐层递进调控。日前优化调度基于日前市场电价和可再生分布式电源出力预测,安排有功/无功可控源和联络开关运行状态,在保障可靠性基础上,实现收益最大化;日内滚动优化根据短期预测信息,进一步挖掘收益空间,并消除电压越限;实时反馈校正侧重于运行安全性,基于超短期预测信息进行更精细化调控,抑制电压波动。最后,通过算例分析表明,所提模型和方法提高配电网运行经济性和可靠性效益显著。

考虑源-网-荷-储协同的配电台区分布式光伏消纳能力评估

分布式光伏接入规模日益增长导致配电台区面临安全运行风险,挖掘配电台区多种柔性资源调控潜力并实现协同优化是消纳分布式光伏的重要手段。针对高比例光伏并网对配电台区安全运行的影响,分析了光伏逆变器、静止无功发生器、电动汽车和储能设备的调控潜力;提出了包含电压偏差指标、变压器负载率、线路负载率、弃光率和光伏消纳率的配电台区光伏消纳能力评估指标;建立了计及多种柔性资源调控潜力的源-网-荷-储协同优化模型,并基于粒子群算法进行求解,根据优化运行数据计算配电台区分布式光伏消纳能力。算例仿真结果表明,通过源-网-荷-储协同优化能够有效提升配电台区分布式光伏消纳能力,所提模型和方法可为配电台区光伏消纳能力评估提供理论依据。

考虑电动汽车充电站的主动配电网“源-网-荷-储”协调规划

提出了协同考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网“源-网-荷-储”多主体协调规划模型。该模型充分考虑配电网规划过程中多方主体的利益,基于已有的“源-网-荷-储”规划研究成果,以电动汽车充电站为枢纽,引入配电网与交通网间的耦合关系,将配网公司作为充电站投资主体,在网层规划中纳入充电站选址定容问题进行网架与电动汽车充电站的协同规划。采用改进粒子群算法求解模型,并采用改进IEEE 33节点算例进行仿真分析,结果表明该规划方法可有效提高规划过程中各主体的经济收益。

“源-网-荷-储”式异质能流复合供能系统的研究现状及发展趋势

发展新一代“源-网-荷-储”式异质能流复合供能系统是能源行业高质量发展和提高可再生能源消纳水平的必然需求,加快其发展对构建多能互补、灵活、智慧的能源系统具有重要意义.目前,我国能源系统转型与升级进程加快,能源系统多能流交织、多品位分布、多时空尺度等特征愈发突出,给能源的高效利用带来新的理论和技术挑战.为实现异质能流系统的协同发展,还需要突破单一能流系统能量转换分析的局限,从能质、能量品位的角度,解释不同能源系统间的耦合逻辑并指导能源结构优化和能量管控,解决异质能流多尺度协同响应难等问题.因此,本文以“源-网-荷-储”式异质能流复合供能系统的构成和特征为切入,明晰了异质能流系统基础架构及各层间的关系,阐明了按质用能思想和能量品位相匹配对构建高效能量梯级利用系统、实现能量有序按需转化的重要性,总结了异质能流系统动态响应特性与协同调控、结构优化和能量管控等研究现状和挑战,并对未来能源系统的发展提出了一些建议.

主动配电网源-网-荷-储协调调度研究综述

主动配电网(active distribution network,ADN)是通过对源、网、荷实施主动管理而提高分布式能源消纳能力和提升电网运行效率的配电系统。在主动配电网日益发展的大背景下,"源-网-荷-储"协调调度技术在主动配电网的发展中发挥了重要的作用,是促进新能源大规模消纳的核心技术之一。国内外学者针对主动配电网"源-网-荷-储"协调调度技术开展了深入广泛的研究,取得了丰硕的研究成果。首先该文对主动配电网的特征进行了梳理;然后,从主动配电网需求响应技术、柔性负荷建模、协调调度机理、协调调度架构4个技术层面对主动配电网"源-网-荷-储"协调调度技术进行分析归纳;最后,对主动配电网协调调度技术发展中存在的问题和前景进行了分析展望。

基于源-网-荷-储一体化园区电能规划设计方案优化研究

为提升能源清洁利用水平和电力系统运行效率,解决一体化园区项目电源规模及储能容量配置等问题,文中基于园区内用电负荷历史数据,在分析月用电负荷和日用电负荷的特性基础上,结合新建风电和光伏工程设计方案,依托存量火电出力特性,优化电化学储能配置,实现园区内用电平衡,提出以运行成本及新能源消纳为优化目标,以多种能源运行特性为约束的一体化数学模型,实现区域内的源-网-荷-储综合优化调度。并以内蒙古某电解铝项目为案例进行分析,优化后方案的新能源总体弃电率为3.56%,新能源消纳电量占比为项目整体用电电量的51.19%。

基于一致性算法的“源-网-荷-储”协同优化方法

可再生能源和储能的大规模应用,使得电力系统逐步转变为"源-网-荷-储"多元复杂结构。为了充分利用弹性负荷的响应特性和储能的灵活性,基于多代理的电力系统"源-网-荷-储"协同优化变得日益重要。该文建立了"源-网-荷-储"的协同优化模型,并考虑了网络中的传输损耗。通过一致性算法的运用,协同优化模型得以高效求解。算例结果表明,协同优化模型可以促进可再生能源的消纳吸收,指导负荷积极响应电网调度;所采用的一致性算法在保证与粒子群算法具有相同求解精度的前提下,收敛速度更快。

基于层次分析法的“源-网-荷-储”互动方案汇聚潜力评估

“源-网-荷-储”协同互动涉及多种资源,在不同的协同互动方案下,各类资源的汇聚效果不同。为了科学评估区域“源-网-荷-储”协同互动方案对资源的汇聚能力,从“源-网-荷-储”协调控制能力、资源互动能力及资源利用能力3个方面,提出9个评价指标;采用层次分析法建立3层级综合评价模型,对不同场景下的各类资源汇聚效果进行量化评价;以某地区微电网在不同场景下各类资源参与的日前经济优化调度方案为例,对算例中各方案的资源汇聚潜力进行评估。通过评估可定量描述各类资源参与对提升可再生资源利用率、降低供电成本的影响,为地区电网新能源发电设备的建设规划以及“源-网-荷-储”协同互动方案的制定提供决策参考。

基于共享储能的微网园区系统能量协同优化

能源互联网是冷、热、电、气高度融合的新兴途径,实现了能源系统的多目标综合优化。首先将共享储能与源-网-荷-储的微网园区综合能源系统相结合,提出了包含光伏、风力发电等分布式能源的协同优化模型;然后通过分析广义能源互联网的运营模式,综合考虑社区综合能源系统中重要设备及负荷等因素,构建以经济性为能量协调优化目标函数;其次,为实现分布式能源的充分利用,在微网优化的基础上,加入电网层的能量优化;最后,利用模糊遗传算法对构建模型进行求解,通过具体算例验证了所提模型的有效性。由于该方案合理利用共享储能,优化过程将能量优化与经济优化相结合,表明所提方案有助于降低费用、合理分配电能。