考虑纳网系统和微网运营商电价机制的主从博弈优化调度策略

伴随清洁能源逐渐渗透到微电网(微网)和纳米电网(纳网)用能单元,针对纳网-微网-主网之间的协同优化、清洁能源利用效率提升、清洁能源消纳促进以及用能经济性和可靠性等多方面的问题,提出了一种基于多主体博弈的两阶段优化调度策略,涵盖多元化交易和微网运营商电价机制。首先,建立了具有各自显著用能特点的多元纳米电网负荷模型,形成了支持多元纳米电网自主调度和纳网间电能交易的纳网系统模型。其次,考虑到电能供需的多样性,构建了不同供能场景下的微网运营商模型,并引入主网与运营商的竞争机制。在这一博弈模型中,微网运营商扮演领导者的角色,而纳网系统则作为跟随者,实现了一主一从的博弈均衡。通过优化微网运营商的出力方式,激发了纳网系统的用能潜力。最后,通过算例验证了所提出方案的合理性和有效性。该方案成功降低了纳网系统的运行成本,提升了微网系统对清洁能源的消纳能力,同时提升了综合收益的经济性。这一研究为微网和纳网的可持续发展提供了实用性和有效性的指导。

基于麻雀搜索算法的区域微电网多目标协同优化调度

当前的区域微电网多目标协同优化调度矩阵一般为单向的处理形式,虽然能够实现简单的调度优化目标,但是对于调度范围存在一定的限制,导致交互功率降低,为此提出对基于麻雀搜索算法的区域微电网多目标协同优化调度方法的设计与验证分析。根据实际优化调度需求及标准的变化,先进行约束条件的设置,同时测算出对应的目标函数。采用多阶的模式,扩大实际的调度范围,并设计多阶并网协同运行调度矩阵,以此为基础,构建麻雀搜索算法下微电网协同优化调度模型,并采用横纵交叉的处理方式实现优化调度。经过6:00、12:00、18:00以及24:004个时刻的调度研究,在麻雀搜索算法的辅助下,优化完成之后,微电网的交互功率逐渐保持平稳,并未出现较为明显的波动,交互功率基本控制在70 kW以下,说明此种调度优化方式的针对性较强,调度的效率较高,可以确保微电网在运行的过程中保持平稳,具有实际的应用价值。

多微网系统端网协同分布式实时智能优化

多微网互联对于提升微网稳定性和促进可再生能源消纳具有重要作用,对此,考虑多微网系统网内多智能终端协同和网间功率互济需求,提出一种基于多智能体强化学习的端-网实时协同优化算法.该算法可自适应源荷不确定性和系统拓扑变化,实时产生网间能量互济和网内智能终端协同优化策略.首先建立端-网协同优化系统结构和优化模型;其次建立基于多智能体马尔科夫决策过程的强化学习模型,进而提出基于多智能体近端策略优化算法(MAPPO)的分布式协同优化算法;然后考虑调节过程中功率平衡约束,设计一种新的功率平衡反馈信号,能够有效避免功率不平衡现象的出现;最后针对3个典型场景进行仿真,结果表明各微电网无需全局信息便可得到准确的近似全局最优解.将所提出方法分别与状态完全观测和状态部分观测的分布式强化学习算法进行对比,结果表明所提出的方法既能获得良好的协同优化效果,又能满足实时优化对于算法效率的需求.