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Multi-Time Scale Optimal Scheduling of a Photovoltaic Energy Storage Building System Based on Model Predictive Control
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作者 Ximin Cao Xinglong Chen +2 位作者 He Huang Yanchi Zhang Qifan Huang 《Energy Engineering》 EI 2024年第4期1067-1089,共23页
Building emission reduction is an important way to achieve China’s carbon peaking and carbon neutrality goals.Aiming at the problem of low carbon economic operation of a photovoltaic energy storage building system,a ... Building emission reduction is an important way to achieve China’s carbon peaking and carbon neutrality goals.Aiming at the problem of low carbon economic operation of a photovoltaic energy storage building system,a multi-time scale optimal scheduling strategy based on model predictive control(MPC)is proposed under the consideration of load optimization.First,load optimization is achieved by controlling the charging time of electric vehicles as well as adjusting the air conditioning operation temperature,and the photovoltaic energy storage building system model is constructed to propose a day-ahead scheduling strategy with the lowest daily operation cost.Second,considering inter-day to intra-day source-load prediction error,an intraday rolling optimal scheduling strategy based on MPC is proposed that dynamically corrects the day-ahead dispatch results to stabilize system power fluctuations and promote photovoltaic consumption.Finally,taking an office building on a summer work day as an example,the effectiveness of the proposed scheduling strategy is verified.The results of the example show that the strategy reduces the total operating cost of the photovoltaic energy storage building system by 17.11%,improves the carbon emission reduction by 7.99%,and the photovoltaic consumption rate reaches 98.57%,improving the system’s low-carbon and economic performance. 展开更多
关键词 Load optimization model predictive control multi-time scale optimal scheduling photovoltaic consumption photovoltaic energy storage building
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基于需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度 被引量:1
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作者 杨力帆 周鲲 +3 位作者 齐增清 李东东 岑闻雨 沈运帷 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第3期10-21,共12页
随着我国不断加快新型电力系统建设,风电、光伏等越来越多的分布式资源大规模并网,但其随机性、波动性及分散性的特点给电力系统带来了多重不确定性。提出了一种考虑价格型需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度方法,在日内调度模型中... 随着我国不断加快新型电力系统建设,风电、光伏等越来越多的分布式资源大规模并网,但其随机性、波动性及分散性的特点给电力系统带来了多重不确定性。提出了一种考虑价格型需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度方法,在日内调度模型中引入用户价格型需求响应,对用户负荷进行精准调控;采用基于蒙特卡罗与曼哈顿概率距离的场景生成与削减法处理风光出力、电价不确定性,减少日前日内出力偏差,再结合日前调度构成了多时间尺度优化调度模型,并采用滚动优化得到日内优化调度结果。以湖南某小型虚拟电厂系统进行算例仿真,结果表明,所提多时间尺度优化调度策略能够精确预测风光出力及用户负荷,在有效抑制功率波动的同时保证了系统的经济性。 展开更多
关键词 分布式资源 价格型需求响应 虚拟电厂 多时间尺度优化调度 不确定性 滚动优化
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基于模糊-概率策略实时反馈的虚拟电厂多时间尺度优化调度 被引量:15
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作者 李翔宇 赵冬梅 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1446-1455,共10页
虚拟电厂(VPP)日前计划和日内运行方案是其在内、外部随机性上,实现经济或技术效益的有力保证。提出VPP日前计划-滚动计划-实时调度在内的全时域优化调度框架,建立不同尺度优化模型并通过“多级调度、逐级细化”的思想达到优化鲁棒性。... 虚拟电厂(VPP)日前计划和日内运行方案是其在内、外部随机性上,实现经济或技术效益的有力保证。提出VPP日前计划-滚动计划-实时调度在内的全时域优化调度框架,建立不同尺度优化模型并通过“多级调度、逐级细化”的思想达到优化鲁棒性。在日前计划中,以虚拟电厂最大化市场效益为目标建立模型;在日内优化中,基于马尔科夫决策过程(MDP)融合30min尺度滚动和5min尺度超短期两层优化以减少建模层级。在MDP模型中,建立熵值回馈函数表征滚动优化过程,用以减少因日前预测误差带来的日内运行偏差值;建立模糊-概率策略表征超短期优化过程,用以调节储能荷电状态、均衡其充电与放电能力,最终实现跟踪日前计划的目标,最大化经济效益。最后通过算例计算对所提方案进行了验证。 展开更多
关键词 虚拟电厂 优化调度 多时间尺度 马尔科夫决策过程 模糊-概率策略
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