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。

投资与需求约束下的光伏储能最优收益模型

为了提升光伏消纳率,提升光伏储能系统能量协同调度能力,提高系统年收益,提出考虑需求响应的光伏储能系统能量协同调度方法。建立用户多时段需求响应模型与投资收益需求响应模型,依据两种模型分析投资收益需求响应对负荷峰谷差以及光伏利用率的影响,以此构建综合需求响应模型,并将年收益和光伏消纳率作为优化目标,建立光伏储能系统能量协同调度优化模型。使用混合整数线性规划及粒子群优化算法求解优化模型,获得最理想的能量协同调度方案。实验结果显示:该方法引入需求响应可提升系统光伏消纳率,降低用户成本及光伏储能系统成本;该方法的光伏消纳率与系统年收益成正比,在获得较高消纳率的同时,也能保证系统年收益达到较高数值。