为进一步提升综合能源系统环境效益,减少新能源出力不确定性所带来的潜在风险,提出了计及条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)以及阶梯碳交易的综合能源系统优化调度模型。考虑到系统风电和光伏出力不确定性可能带来的影响,...为进一步提升综合能源系统环境效益,减少新能源出力不确定性所带来的潜在风险,提出了计及条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)以及阶梯碳交易的综合能源系统优化调度模型。考虑到系统风电和光伏出力不确定性可能带来的影响,采用条件风险价值量度不确定性带来的潜在风险,并将碳捕获技术、电转气设备以及阶梯式碳交易机制引入系统调度模型,构建了综合考虑系统运行成本和碳交易成本的优化调度目标函数,由于所建立模型为混合整数规划问题,采用CPLEX求解器进行求解,设置4种场景进行验证分析,算例表明所提模型可有效减少二氧化碳排放,在兼顾经济性和环境性的同时引入CVaR,可避免由于忽略风光不确定性所带来的较为乐观的调度结果,使系统最终调度结果更为合理。展开更多
阶梯式碳交易机制以及优化调度模型求解算法是进行园区综合能源系统(community integrated energy system,CIES)优化调度的重要因素,现有文献对这两个因素的考虑不够全面。为此,文中在考虑阶梯式碳交易机制的基础上,提出采用近端策略优...阶梯式碳交易机制以及优化调度模型求解算法是进行园区综合能源系统(community integrated energy system,CIES)优化调度的重要因素,现有文献对这两个因素的考虑不够全面。为此,文中在考虑阶梯式碳交易机制的基础上,提出采用近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法求解CIES低碳优化调度问题。该方法基于低碳优化调度模型搭建强化学习交互环境,利用设备状态参数及运行参数定义智能体的状态、动作空间及奖励函数,再通过离线训练获取可生成最优策略的智能体。算例分析结果表明,采用PPO算法得到的CIES低碳优化调度方法能够充分发挥阶梯式碳交易机制减少碳排放量和提高能源利用率方面的优势。展开更多
考虑到海上风电出力的随机性以及日益突出的生态环境问题,以含柔性直流输电技术(voltagesource converter high voltage direct current,VSC-HVDC)的交直流系统为研究对象,提出了考虑条件风险价值(conditional valueatrisk,CVaR)的两阶...考虑到海上风电出力的随机性以及日益突出的生态环境问题,以含柔性直流输电技术(voltagesource converter high voltage direct current,VSC-HVDC)的交直流系统为研究对象,提出了考虑条件风险价值(conditional valueatrisk,CVaR)的两阶段分布鲁棒低碳经济优化模型,构建了基于Kullback-Leibler(KL)散度的概率分布模糊集,同时利用条件风险价值量化了极端场景下的尾部风险,使得模型能够同时考虑概率分布不确定性以及处于最坏概率分布中极端场景下的尾部损失;此外,将阶梯型碳交易机制并入所提分布鲁棒模型中,通过合理利用柔性资源和储能装置,增强系统运行的灵活性,在兼顾运行风险的前提下,降低碳排放量的目标。再者,为了提高计算效率,在列和约束生成算法(column-and-constraint generation method,C&CG)和Multi-cut Benders分解算法的基础上提出了双循环分解算法。最后,在基于改进的IEEE RTS 79测试系统中验证了所提模型及算法的有效性。展开更多
随着可再生能源渗透率的提升,其不确定性给综合能源系统(integrated energy system,IES)的经济性和鲁棒性带来了极大挑战。为了促进可再生能源消纳以及降低碳排放量,提出了一种基于数据驱动的分布鲁棒优化(distributionally robust opti...随着可再生能源渗透率的提升,其不确定性给综合能源系统(integrated energy system,IES)的经济性和鲁棒性带来了极大挑战。为了促进可再生能源消纳以及降低碳排放量,提出了一种基于数据驱动的分布鲁棒优化(distributionally robust optimization,DRO)调度策略。首先,构建了由有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)、氢燃料电池和电动汽车等构成的供需灵活响应模型,并引入阶梯碳交易机制来约束系统碳排放量。其次,为了能获取最恶劣情况下的场景概率分布,采用综合范数对风电输出场景的概率分布置信集合进行约束。然后,以在最恶劣场景概率分布下综合能源系统运行总成本最低为目标建立两阶段鲁棒优化模型,并通过列和约束生成(column and constraint generation,CCG)算法对模型进行迭代求解。最后,算例仿真结果表明了所提模型和求解方法的有效性,并分析了阶梯碳交易机制和供需灵活响应模型对提高系统灵活性和低碳经济性的影响。展开更多
文摘为进一步提升综合能源系统环境效益,减少新能源出力不确定性所带来的潜在风险,提出了计及条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)以及阶梯碳交易的综合能源系统优化调度模型。考虑到系统风电和光伏出力不确定性可能带来的影响,采用条件风险价值量度不确定性带来的潜在风险,并将碳捕获技术、电转气设备以及阶梯式碳交易机制引入系统调度模型,构建了综合考虑系统运行成本和碳交易成本的优化调度目标函数,由于所建立模型为混合整数规划问题,采用CPLEX求解器进行求解,设置4种场景进行验证分析,算例表明所提模型可有效减少二氧化碳排放,在兼顾经济性和环境性的同时引入CVaR,可避免由于忽略风光不确定性所带来的较为乐观的调度结果,使系统最终调度结果更为合理。
文摘考虑到海上风电出力的随机性以及日益突出的生态环境问题,以含柔性直流输电技术(voltagesource converter high voltage direct current,VSC-HVDC)的交直流系统为研究对象,提出了考虑条件风险价值(conditional valueatrisk,CVaR)的两阶段分布鲁棒低碳经济优化模型,构建了基于Kullback-Leibler(KL)散度的概率分布模糊集,同时利用条件风险价值量化了极端场景下的尾部风险,使得模型能够同时考虑概率分布不确定性以及处于最坏概率分布中极端场景下的尾部损失;此外,将阶梯型碳交易机制并入所提分布鲁棒模型中,通过合理利用柔性资源和储能装置,增强系统运行的灵活性,在兼顾运行风险的前提下,降低碳排放量的目标。再者,为了提高计算效率,在列和约束生成算法(column-and-constraint generation method,C&CG)和Multi-cut Benders分解算法的基础上提出了双循环分解算法。最后,在基于改进的IEEE RTS 79测试系统中验证了所提模型及算法的有效性。
文摘随着可再生能源渗透率的提升,其不确定性给综合能源系统(integrated energy system,IES)的经济性和鲁棒性带来了极大挑战。为了促进可再生能源消纳以及降低碳排放量,提出了一种基于数据驱动的分布鲁棒优化(distributionally robust optimization,DRO)调度策略。首先,构建了由有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)、氢燃料电池和电动汽车等构成的供需灵活响应模型,并引入阶梯碳交易机制来约束系统碳排放量。其次,为了能获取最恶劣情况下的场景概率分布,采用综合范数对风电输出场景的概率分布置信集合进行约束。然后,以在最恶劣场景概率分布下综合能源系统运行总成本最低为目标建立两阶段鲁棒优化模型,并通过列和约束生成(column and constraint generation,CCG)算法对模型进行迭代求解。最后,算例仿真结果表明了所提模型和求解方法的有效性,并分析了阶梯碳交易机制和供需灵活响应模型对提高系统灵活性和低碳经济性的影响。