计及负荷与储能装置协调优化的微网可靠性评估

微网中负荷与储能装置的协调优化是促进可再生能源的利用,提高微网运行经济性的重要手段,但同时将直接改变用户的用电习惯和储能装置的运行特性,进而影响微网的可靠性。本文通过建立负荷与储能装置的协调优化模型,并基于时序蒙特卡洛模拟法,将该模型与微网可靠性评估相结合,实现在微网可靠性评估中计及负荷与储能装置协调优化的影响。此外,定义了新的负荷、储能装置以及微网整体的可靠性指标,对该影响进行定量化评估。通过算例分析,验证了上述模型、方法及指标体系的有效性。计算结果表明,计及负荷与储能装置协调优化影响使得评估更加符合微网的运行实际,对制定合理的微网运行方案,提高其可靠性和经济性具有重要的意义。

改进NSGA-Ⅱ算法的新能源储能系统协调优化模型

新能源储能系统的分散负荷难以调度,导致整体协调效果较差,为促进新能源并网消纳,构建了改进NSGA-Ⅱ算法的新能源储能系统协调优化模型。设计新能源储能系统拓扑结构,使用NSGA-II算法定义协调目标拥挤度为储能动态调节参数。以新能源储能削减计划偏差最小为目标函数进行参数寻优,并确定转移容量指标和负荷平衡指标。在NSGA-II算法中引入收缩扩张系数,保证分散负荷资源搜索多样性,采用改进NSGA-II算法,由此构建协调优化模型。实验结果表明,该模型协调优化后光伏储能功率为43 MW,风电储能功率为65 MW,储热储能功率为16 MW,有效促进了新能源并网消纳。

灵活性资源协调规划下的风光火储联合外送调度多目标优化模型

为了解决电网接入风能和光能对电力系统产生消纳率降低和弃风与弃光的问题,设计了灵活性资源协调规划下的风光火储联合外送调度多目标优化模型。通过搜寻电网内部的储能装置,将其与具有分布特征的电源在空间上进行结合。在此基础上将风力、光伏、火力发电及储能系统四大部分进行综合性分析,设置四类设备的出力模型。考虑灵活性资源协调规划,设置目标函数,计算电网的运行成本以及环境成本,得到两类成本的约束条件,建立电网调度多目标优化模型。实验结果显示,该多目标优化模型在四个场景下的消纳功率分别为567 MW、542 MW、468 MW、1024 MW,经过该模型优化后的电网消纳明显优于优化前,且弃风与弃光功率也大幅度降低,可见该电网调度优化模型具备有效性。

风电场储能装置的鲁棒优化配置

在含多风电场的电网中,为风电场配置一定容量的储能装置,能够有效削弱风电场出力波动性对系统运行带来的不良影响。首先以最小切负荷量作为评估系统运行安全的指标,在确定的网架和机组出力方式下分析多个风电场出力的随机波动对系统运行安全的影响;然后,在期望的系统安全运行风险下,求解对应的风电场出力可接纳范围;最后基于此确定风电场需要安装储能的位置和额定功率。在Garver算例系统中接入4座风电场,分析得出在不切负荷的情况下,很难基于有限的电源运行范围和线路传输能力约束消纳全部风电场的功率波动。研究表明,基于不切负荷的安全运行要求,需优先在传输能力不受限、风电功率波动较小的节点配置储能装置,最大限度减小储能配置需求。

基于MAS的主动配电网多源协调优化调度

为实现主动配电网(ADN)中大量间歇式可再生能源的充分消纳以及储能装置、柔性负荷等可调资源的有效利用,提出了适用于主动配电网的储能实时优化调度模型和考虑用户与电网互动特性的柔性负荷模型;在此基础上,构建了一种基于多代理系统(MAS)的主动配电网三层多源协调优化调度架构,提出了区域自治协调优化调度策略,以支持主动配电网中多种可调设备的联合优化调度;最后,采用JADE开发平台搭建了多代理系统仿真环境,通过算例系统,验证了所提出的实时优化调度策略的有效性。

基于多变量广义预测理论的互联电力系统负荷频率协调控制体系

基于多变量广义预测理论建立了互联电力系统储能与AGC的负荷频率协调控制体系。区域协调控制器作为储能与AGC的上层控制器,在系统受控自回归积分滑动平均模型的基础上利用广域测量系统的实时信息预测频率及联络线功率的动态轨迹,并在充分考虑储能与AGC自身约束,如储能容量、火电机组爬坡率、备用容量及最小稳定出力的情况下对储能与AGC进行了最优的动态协调。仿真结果表明,该控制体系不仅能够有效改善系统的稳定性,而且对负荷扰动具有较强的鲁棒性。

考虑源网荷储协调优化的主动配电网网架规划

针对源网荷储的协调优化,以年综合费用最小为目标,建立了主动配电网网架三层规划模型。通过三层模型的相互传递与配合,对配电网中的分布式电源、可中断负荷、配电网架以及电池储能进行协调优化,采用基于树形结构编码的改进遗传算法与原对偶内点法相结合的混合求解算法对所提模型进行求解。29节点系统算例验证了本文所提方法的正确性和有效性,并表明在配电网架规划中考虑源网荷储的协调优化可有效降低网架规划成本、改善配电网负荷特性。

新能源环境下配电网无功电压协调优化

利用分布式电源(distributed generation,DG)的无功功率与传统无功优化策略相结合的方法,对接有电动汽车(electric vehicles,EV)和储能装置(energy storage system,ESS)的配电系统进行无功电压协调优化,充分利用ESS来提高新能源发电的消纳能力,平抑电压偏差。考虑DG、EV的随机性,利用点估计法进行随机潮流(probabilistic load flow,PLF)计算,建立以节点电压期望平均偏差和网损期望最小为目标的配电网无功电压协调优化模型,采用动物迁徙算法(animal migration algorithm,AMA)求解多目标优化模型,求得一组非劣解集供决策者根据需要进行选择,最后以IEEE33节点系统为例进行仿真分析,并与粒子群算法进行比较,验证模型和算法的有效性。

跨区域协同指挥下的配电网分布式目标优化调度方法

为了实现配电网优化调度,降低运行成本,改善配电网电能质量,设计一种配电网分布式目标优化调度方法。在跨区域协同指挥的条件下,依据一定的分区原则与实际情况,进行配电网的分区处理,制定各种分区的对应目标函数;制定支路潮流、节点电压、储能装置、激励负荷、可中断负荷、可中断负荷无功约束与有功方面的约束条件,利用交替方向乘子法进行目标函数的求解,实现分布式配电网目标优化调度。算例分析结果表明,该方法能够根据负荷变化,合理调度,达到了良好的储能优化效果,对于配电网运行成本与电能质量的改善有着积极的意义。

计及需求响应的用户侧光伏微电网储能配置方法

光伏、储能和需求侧响应的协调运行可有效平抑负荷波动并提升配电网运行的经济性。针对需求响应下光伏微电网储能电池的协调优化问题,基于分时电价的储能电池需求响应,采用BP神经网络以配置光储容量,并引入粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化BP神经网络,用以预测光伏出力,改善BP神经网络性能。最后构建了以用户用电成本最小化为目标的储能运行策略和容量配置的协同优化模型,通过MATLAB验证了模型的有效性,为电池储能系统在电网需求侧辅助服务市场中的应用提供技术支撑。