考虑碳排放约束的用户侧综合能源系统规划

为明晰碳排放约束对用户侧综合能源系统规划的影响及其供能优越性,提出了一种考虑碳排放约束的用户侧综合能源系统规划模型。在构建用户侧综合能源系统和常规分供式系统的结构框架基础上,考虑投资容量、设备运行、能量平衡与碳排放强度等约束,建立以全寿命周期经济成本最小为优化目标的用户侧综合能源系统规划模型并分别对3种建筑负荷情景进行算例分析。结果表明,碳排放约束强度对用户侧综合能源系统的设备容量、经济成本和能源性能影响均较大;与常规分供式系统相比,用户侧综合能源系统更具经济节约、环境友好和节能高效的优势。

用户侧综合能源系统中能源储能优化配置模型研究

综合能源系统(integrated energy system,IES)是解决现今能源领域问题的有效方案,气、电、热、冷等多种形式的储能作为IES的重要组成部分,在其中扮演着重要角色。提出一种广泛适用多种IES架构的综合储能优化配置模型,并对模型的通用性进行分析。首先,建立用户侧IES的通用模型,可涵盖IES的各种具体架构;其次,在用户侧IES通用模型的基础上建立综合储能优化配置模型,使配置模型可适用于多种IES架构。模型以系统寿命周期内的等年值总成本最小为目标,决策各种储能的配置容量和功率;最后,以某商业建筑IES为研究对象进行算例分析,并对优化配置模型在其他场景中的通用性进行分析,结果表明:所提模型可以应用于多种架构的IES,解决不同场景中综合储能的优化配置问题,在使用上具有通用性。

基于区间线性规划的用户侧综合能源系统源-储配置方法

建设用户侧综合能源系统能够推动能源低碳转型,是实现“双碳”目标的有效路径,但源-荷两侧的双重不确定性对其最优规划提出了挑战。该文针对用户侧综合能源系统,充分考虑季节和日内时序特性,耦合能量互动机制,采用源-荷功率置信区间以量化表征源-荷波动范围,以设备容量配置与布局的经济性最优为目标,综合考虑设备容量、管网运行、交流潮流等约束,进而构建计及源-荷不确定性的多能系统区间规划模型,并基于区间线性规划理论将模型中的区间约束转化为确定性约束,形成混合整数线性规划模型。算例表明所提考虑不确定性的区间规划模型鲁棒性较强,可以增强面对不确定场景的普遍适应能力,且在保证系统可靠供电的同时提高系统的运行经济性。

考虑多重区间不确定性的用户侧综合能源系统双层优化配置

为了解决用户侧综合能源系统规划和运行中缺乏不确定性因素考虑的问题,提出一种双层优化配置模型。为此,将负荷预测、可再生能源发电和能源价格的不确定性表示为区间数形式,以设备年投资费用和年运行费用为目标,且考虑运行费用波动水平的影响,构建了考虑区间不确定性的用户侧综合能源系统双层优化配置模型,上层采用粒子群优化,下层通过区间线性规划方法得到系统运行的区间解,通过相互迭代得到模型的最优解。最后,开展算例仿真,结果表明通过在用户侧综合能源系统中配置储能设备可以减小系统成本的波动,并对比分析了负荷不确定性、能源价格不确定性和权重系数λ对能源设备配置容量和系统运行成本的影响。该模型能够为运行人员提供规划方案,具有工程实践意义。

基于需求响应的用户侧综合能源系统分布式博弈均衡策略

用户侧综合能源系统是未来能源消费方式的重要发展方向,实现用户侧综合能源系统的运行优化可以提高其经济效益和环境效益。为此,建立了由多个分布式能源站和多个能源用户组成的用户侧综合能源系统能源交易模型,提出了基于需求响应的用户侧综合能源系统分布式博弈均衡策略。分布式能源站最大化各自收益,能源用户则以各自效用最大化为目标,首先,通过对偶分解将初始问题分解为多个子系统的需求响应优化问题,然后,对各个子系统的需求响应优化问题进行分布式求解。该方法的主要优点是,能源交易实现分布式博弈均衡,各方不需要中央控制器或者任何第三方,同时各市场成员信息隐私得到了保障。最后,通过算例验证了所提用户侧综合能源系统分布式博弈均衡策略的有效性。

用户侧综合能源系统规划运行联合优化

建设用户侧综合能源系统对于推进我国能源革命具有重要意义,然而用户侧综合能源系统包含多种能量形式且相互耦合,因此,其最优规划是一个具有挑战性的问题。为此,构建多网络节点的用户侧综合能源系统规划运行联合优化模型(混合整数线性规划),模型同时考虑设备配置优化、网络与储能优化以及可再生能源的充分利用,并有机融合考虑季节变化和日内时序的运行优化。利用此模型可以得到最优规划方案,具体包括设备类型组合、设备容量(或台数)、设备安装位置、能量配送管网规划以及运行策略。在规划决策时,此模型可辅助规划人员全面分析评估多种因素对规划指标的影响。利用提出的模型,对某城市街区的数栋建筑构成的综合能源系统进行规划运行联合优化,证明模型及其求解方法的有效性。

新能源侧储能系统综合经济效益评估方法的研究

随着社会经济的发展,快速增加的能源需求和有限供给之间的矛盾日益尖锐,经过多年的开采化石能源已接近枯竭。虽然我国已经重视清洁能源的转型升级,但是电力工业的煤炭消耗仍占同期煤炭消耗总量的50%以上,可见我国在清洁能源转型升级的道路上还应继续加大脚步。基于此,本文首先对新能源侧储能系统综合经济效益评估理论及方法简要概述,然后从发电侧、电网侧、用户侧等方面分析新能源侧储能系统的经济效益与残值,并对新能源侧储能系统进行成本分析,最后从综合适用性评价、经济性评价指标、技术性评价指标等方面对新能源侧储能系统综合适用性进行分析,并阐述新能源側储能系统综合经济效益评估案例。

基于热网-电网综合潮流的用户侧微型能源站及接入网络优化规划

提出一种考虑热网-电网综合潮流的用户侧综合能源系统的规划方法。考虑经济、节能、环保等因素,建立含风机、光伏、储能、微型燃气轮机及燃气锅炉的微型能源站二层规划模型。上层规划目标函数为年费用最小,优化变量为微型能源站安装位置、容量及接入网络;下层规划考虑储能与微型燃气轮机的优化调度,规划目标包含一次能源节约率、可控分布式能源运行费及网损费用。基于热电耦合,提出热网-电网综合潮流计算方法与流程。采用改进遗传算法和粒子群优化算法对模型进行求解。某用户侧综合能源系统算例验证了所提模型和方法的有效性。

关于当代能源转型方向的探讨

能源转型是能源生产和消费结构发生根本性改变的系统工程,是能源消费模式、能源生产模式和能源系统结构的全面优化。在能源转型背景下,能源终端消费结构将从以一次能源为主向二次能源转变,能源供应体系将向清洁、低碳、智能、高效、安全方向发展,同时能源系统空间布局将呈现集中式与分布式相统一的发展趋势。从能源消费、生产方式和系统布局的角度研究能源转型的方向,总结能源转型的内涵,为落实党的十九大"推进能源生产和消费革命,构建清洁低碳、安全高效的能源体系"要求,全面把握未来能源发展趋势提供参考。

基于SEP2规范的用户侧能源管理系统的研究与应用

用户侧能源管理系统是实现智能电网用户端节能减排、高效用能的重要环节。研究具有先进性、规范性、通用性的智能能源系统架构及相关标准具有重要的现实意义。ZigBee Smart Energy Profile 2.0(SEP2)规范是美国国家标准技术研究院(NIST)正式公布智能电网标准化框架的核心标准之一,该标准具有先进的设计理念和完善的架构体系。通过对SEP2规范体系的深入剖析以及对基于SEP2的智能能源管理系统应用实例的研究,详细分析了SEP2规范在实际应用中的关键技术及应用要点。

Identifying the Factors for Ensuring Customers Actively Engaged in Smart Grids

Smart grids are expected to become an essential component of the future energy system. The technical potential of smart grids is far reaching and increasingly well understood, and smart grids are now in the early phases of market deployment in several regions, particularly, in Europe and the US. Less understood than the technical aspects is how and to what degree end users （i.e. the customers） are willing and able to embrace smart grid technologies and the changes in mindset associated with this transition. This article reports the main findings from an lEA （International Energy Agency）-DSM （demand side management） project addressing the role of customers in a smart grid deployment scheme, specifically how customer behavior may restrict the technical potential of smart grids from being realized. With a model of household energy behavior as the theoretical point of departure, the research builds on experiences from various smart grid pilot studies, together with consumer research within similar domains, to identify behavioral challenges that are likely to hamper adoption of＂smart grid behaviors＂. Based on this insight, a set of recommendations to minimize customer resistance to smart grid deployment is suggested.