基于多智能体与改进目标级联法的输配协同优化调度

输配协同优化调度问题呈现多时间尺度耦合、非凸非线性特征,其本质上是非确定性多项式难问题。随着系统可调节资源的增加,控制变量呈指数增长,“维数灾”现象愈加明显,仅基于物理模型的求解策略难以兼顾计算精度与求解效率。为此,提出一种基于改进多智能体双延迟深度确定性策略梯度(IMATD3)和Peaceman-Rachford(PR)目标级联(ATC)法的输配协同多时间尺度优化调度方法。根据PR分裂方法改进ATC法中主-子系统的信息迭代策略,提出基于PR-ATC的输配协同日前调度方法;通过多智能体与输配网络的离线交互提取连续调度策略的时序特征,并基于物理模型并行计算各系统调度问题,形成基于深度强化学习的离线训练和基于物理模型的在线应用联合调度决策方法。以T6-D7-D7和IEEE 118-D9-D33-D69输配网络为例,验证了所提方法的有效性。

电动汽车配电网滚动优化调度方法研究

针对电动汽车用户增加带来的配电网挑战,通过蒙特卡洛法模拟电动汽车无序充放电日负荷曲线,提出基于分时电价的滚动优化调度策略,以降低峰谷差率和充电成本,同时考虑用户意愿和配电网削峰填谷需求。在IEEE33节点配电网中,分析并确定了有序充放电负荷的最优选址节点,以最小化网内负荷波动。

基于云计算的优化配网调度执行系统研究

为了优化配网调度执行工作,对配网调度进行了研究。设计了基于云计算的优化配网调度执行系统。在硬件设计中采用分布式结构执行配网调度。在系统软件部分,使用云计算技术,设计了主动配网云边协同计算体系。该体系实现了配电调度边缘计算节点的远程操作,提高了配网调度执行优化的能力。采用客户端/服务端(C/S)、浏览器/服务器(B/S)混合架构,实现了配网调度的人机可视化执行。利用两点估计法以提高配网调度模型的优化计算能力,进而实现配网调度的控制,提升了配网调度运行的稳定性与经济性。试验结果表明,在对配网调度执行的可靠性进行测试时,该系统的可靠性达到了96%。该系统可使配网始终处于安全、可靠、优质、经济、高效的运行状态,为配网调度执行提供了一种可行的方案。

基于分布鲁棒优化的分布式配-微协同日前调度方法

微网是消纳新能源和提高配电网可靠性的重要形态,通常有独立的能量管理系统。含多微网的配电网需要协同各个微网,满足安全经济运行的约束。在进行配-微协同调度的过程中,需要采用考虑新能源不确定性、离散调节设备特性的分布式协同方法。针对以上需求,采用分布鲁棒优化建模的思想对新能源的不确定性进行建模,并基于单纯分解方法-非线性分块高斯-赛德尔方法-增广拉格朗日方法(SDM-GS-ALM)对离散调节设备进行处理。该算法通过凸包对整数变量进行逼近,理论上保证了每次计算问题都是凸问题。在凸问题的基础上,将列与约束生成(C&CG)作为外层算法、SDM-GS-ALM作为内层算法内嵌在C&CG的各阶段,实现配-微协同分布式计算框架的构建。最后,基于北美240节点实际工程系统,采用线路运行状态的聚合等值方法验证所提方法的有效性。

分布式电源接入下的配电网线损计算与降损技术

本文主要探究了分布式光伏电源接入配电网情况下线损计算方法与降低线损的措施。采用前推回代法从线路末端向电源端计算该线路上每一段产生的功率损耗,求和结果即为电源端功率。在已知电源端功率和额定电压的基础上,重新计算每一段的电压降。循环进行回代、前推计算,直到节点功率偏差在允许范围内,即可得到线路电能损耗。分别从技术层面和管理层面介绍了降损技术,技术降损包括选择合理的接入容量,以及加装超级电容器等储能装置等;管理降损包括实行科学的经济激励、合理调整峰谷电价等。

台风灾前-灾后两阶段配电网调度优化研究

为增强配电网抵御台风灾害的能力,提出了一种灾前-灾后两阶段优化调度模型。在灾前阶段,根据预测的台风移动路径构建了台风灾害造成线路故障的概率模型,并采用蒙特卡洛法模拟配电网线路的故障状态。以最小化移动储能车预布局成本和负荷削减风险成本为目标,对移动储能车的预布局位置进行优化。在灾后阶段,动态调度移动储能车的接入位置和充放电时序,以实现线路故障期间负荷削减成本的最小化。通过改进的IEEE 33节点系统验证了所提模型的有效性,结果表明该模型能够显著提升配电网在台风灾害情况下的韧性。

含分布式能源的配电网多目标优化调度方法

为提高配电网运营收益,降低其供配电过程中的能源损耗,以含分布式能源的配电网为例,开展多目标优化调度方法的设计研究。将经济目标和能源损耗目标作为调度目标,建立配电网优化调度多目标函数;考虑配电网的物理限制、运行要求以及经济和环境因素,采用设计函数约束条件的方式,对建立的经济成本优化目标函数中的参数进行约束;引进粒子群算法,评估粒子在搜索空间的适应度,以实现对配电网协同调度优化。对比实验结果证明,设计的方法可以在达成配电网经济目标,提高配电单位运营收益的同时,降低配电网在运行中的能源损耗,提高对电能的利用率。

基于机会约束的配电网可中断负荷优化调度方法

为控制配电网运行的经济支出,基于机会约束角度,以某配电网为例,开展可中断负荷优化调度方法的设计研究。根据电力市场在发展过程中其份额的变化、电能资源市场现货价格,将可中断负荷中的最优决策作为目标,根据市场实际需求与电网企业运营过程中的收益需求,构建基于机会约束的配电网最优可中断决策目标函数;采用“断电前折扣”的方式,设计配电网能量主动调度。实例应用实验结果证明:设计的方法可以在提高配电网负荷率的基础上,控制配电网运行的经济支出。

时间和费用不确定的网络计划资源均衡优化

研究了基于网络计划活动的时间、费用是随机分布,且活动持续时间上费用分配(时间—费用模型)非均匀分布的工期固定—单资源(投资资金)均衡优化问题。对时间和费用具有不确定性的网络计划进行Monte-Carlo仿真以及仿真输出的统计分析,获得了n次仿真输出结果的代表性样本。以代表性样本的仿真输出数据构造一个确定性网络计划,并根据实际情况假定该确定性网络计划各活动持续时间上费用的分配服从Weibull分布,由此在整个周期内迭加得到一个多峰的Weibill时间—费用模型。最后,采用启发式的“削峰填谷法”对呈现“高峰”和“低谷”落差很大的,具有很强的不均衡性Weibill时间—费用模型进行均衡优化,得到了一个较为均衡的投资强度分布。

计及源荷不确定性的混合交直流主动配电网分层-分布式优化调度

混合交直流主动配电网是未来配电网发展的主要形式,针对混合交直流主动配电网集中式优化存在优化时间长、对区域内隐私保护性不强以及源荷出力不确定性的问题,提出计及源荷不确定性的混合交直流主动配电网分层-分布式优化调度策略。该策略在混合交直流主动配电网区域内以预测场景和抽样场景的期望运行成本之和最小为目标,建立两阶段随机规划模型,采用Benders分解算法分解成主、子问题交替迭代求解;在区域间为兼顾各区域数据私密性及实现并行计算,以各自区域内主问题运行成本最优为目标,采用同步型交替方向乘子法进行分布式计算。所提策略通过各区域主问题连接区域间和区域内形成整体优化,从而保证模型达到全局最优。最后,通过算例分析验证了所提的分层-分布式优化调度策略的有效性。

规模化分布式光伏并网条件下储能电站削峰填谷的优化调度方法

针对区域性规模化分布式光伏并网引起的系统调峰问题,本文提出了一种含储能电站的削峰填谷优化调度方法。首先从容量渗透率、天气等角度分析了规模化分布式光伏并网后对系统负荷以及调峰能力的影响;随后将储能电站作为独立电源接入系统,提出了规模化分布式光伏并网条件下含储能电站的优化调度方法,利用储能电站削峰填谷,以净负荷方差最小为目标,对储能电站充放电功率进行优化,兼顾系统经济性和风电优先调度,以系统运行成本最小为目标对常规机组与风电场群进行调度;最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。

城市大型配电网调度智能运行系统设计

当下城市大型配电网数据流处理方法存在一定的局限性和不安全性,不能实现配电网高效运行;为此,提出一种基于城市大型配电网调度的智能运行系统模型的建立;该系统根据城市配电网应用特点及其设备种类,依照不同智能数据运行的模式,为达到最高效的智能运行效率,选择合理的系统运行组件;在此基础上,对配电网调度智能运行系统设计进行建模,得出模型函数,实现数据设计的应用;从绿色环境可再生能源的本质出发,在配电网负荷一定的前提下,使电能与模型函数成正比,从而完成配电网调度智能运行系统的设计;仿真实验证明,所提出的设计理念可以实现配电网调度系统运行的实时性、有效性和可靠性,为今后城市大事配电网智能运行系统设计研究提供坚实的基础。

电动汽车与直流配电网协同的分布式自适应滚动预测调度

为充分挖掘电动汽车(EV)的灵活调度潜力,提出了EV与直流配电网协同的分布式自适应滚动预测调度方法。首先,建立了电压源型换流器、储能及直流配电网潮流的数学模型;然后,构建了不可调度、只充电和可充放电3类EV充电偏好的数学模型,并以日电能损耗和弃光电量的加权和最小为目标建立了直流配电网自适应滚动预测调度模型,通过实时EV集群的取车时间动态更新调度窗口,以满足每辆EV的期望电量需求;最后,建立了直流配电网分布式滚动预测调度模型,并采用交替方向乘子法实现分布式求解,以解决集中式调度通信量大的问题。仿真结果表明,通过对EV与直流配电网灵活性资源的协同调度可显著降低电能损耗、提升分布式电源接纳能力,同时,所采用的分布式算法具有良好的收敛性能和计算速度。

复合遗传混合智能算法在配电网检修时间优化中的应用

针对配电网设备检修计划优化模型,提出了一种新的优化算法。该混合智能算法将复合形法作为一个算子嵌入遗传算法内部,充分结合复合形法与遗传算法的优点,弥补复合形法与遗传算法自身存在的缺陷。通过算例计算,验证了该混合智能算法既有复合形法易收敛、局部寻优能力强的特点,又有遗传算法全局搜索能力强的特点。另外,通过算例结果比较,显示了混合智能算法与遗传算法相比在性能上的优越性。该混合智能算法的优化结果应用在配电网设备检修计划中,能很大程度上降低损耗,具有很好的经济应用价值。

基于交替方向乘子法的主动配电网日前两阶段分布式优化调度策略

随着主动配电网中可控设备的大量接入,亟需提出新的优化调度策略以适应主动配电网日益复杂的调度运行。针对此问题,综合考虑主动配电网的运营成本和网络损耗,提出了一种日前两阶段分布式优化调度策略。第一阶段为有功优化阶段,考虑可控资源的有功调节作用,以配电网运营成本最小为目标进行经济优化调度;第二阶段为无功优化阶段,在第一阶段调度基础上,以系统网损最小为目标,考虑可控资源的无功调节作用,建立无功优化模型。为减轻系统通信负担,采用交替方向乘子法分别将有功和无功优化的集中式数学模型分解成多个子模型,通过相邻区域间期望信息的交互实现模型的分布式求解。仿真结果表明该策略可有效减小配电网的运营成本和网络损耗。

一种基于混合整数线性规划的交直流混联配电网多层优化调度方法

交直流混联配电网已经成为未来配电网发展的重要趋势,为了充分发挥交直流混合配电网在降低网损、减少运行成本、增强新能源消纳等方面的优势,提出一种基于混合整数线性规划的交直流混联配电网多层优化调度方法。该方法考虑到传统分布式调度优化由于优化模型非线性强、维数高而难以求解,通常存在着计算效率低、不收敛或者易陷入局部最优解的问题,首先对交直流混联电网进行结构分层,对每一层电网的潮流计算方程进行线性化处理,建立各层调度优化的线性化模型;然后采用目标级联法的思想对多层优化模型之间进行分布式协调,并利用混合整数线性规划方法对各子系统优化问题进行并行求解,得到最终的分布式调度优化结果;最后以IEEE 30节点为基础,建立一个典型的交直流混联配电网进行算例仿真,通过将所提方法与传统的集中式调度优化方法进行对比分析,验证了所提方法的正确性和优越性。

基于动态无功电压灵敏度的有源配电网移动式储能优化调度

随着城市负荷尖峰以及分布式电源渗透率的持续攀升,有源配电网存在负荷峰谷差进一步增大以及电压越限的风险。移动式电池储能系统(MBESS)具备时间-空间灵活性和四象限输出能力,考虑其有功出力参与削峰填谷、无功出力参与电压调节,提出了一种基于电压灵敏度分析的有源配电网MBESS的优化调度方法。首先,针对MBESS出力与接入位置之间的耦合影响,推导定有功功率条件下满足仿射关系的无功电压修正灵敏度;其次,考虑不同网络结构下不同节点电压的调整需求,提出一种动态无功电压修正灵敏度的计算方法,旨在确定MBESS的时序最优接入方案;然后,构建充分考虑运行经济性与可靠性的MBESS双层优化调度模型;最后,以IEEE 33节点配电系统为例,采用增强烟花算法对所提模型进行求解,结果表明所提方法能够在保证MBESS具备较好经济效益的同时,有效减小负荷峰谷差以及提升配电系统的整体电压水平。

可入网电动汽车对配电网负荷影响的研究

通过蒙特卡洛模拟法,仿真得出私人电动汽车的日行驶里程数和接入电网的时间。在电价和相关政策的引导下,制定无序充电和有序充放电两种私人电动汽车的充电策略。选取合肥地区春夏两个典型日的日负荷,研究在两种充电策略下可入网电动汽车对配电网络日负荷的影响。研究表明:对电动汽车充放电进行有序引导,可以减少配电网负荷波动,达到削峰填谷的效果,并提高电动汽车使用者的经济性。

含多能互补微能源的配电网协同优化控制研究

为进一步探索减少配电网负荷曲线的峰谷差、提升配电网的供电质量和安全稳定运行的方法,进行了含多能互补微能源的配电网协同优化控制研究。首先,构建含多能互补微能源的配电网各单元模型及含多能互补微能源的配电网协同优化控制模型;其次,提出基于自适应变异粒子群优化算法的配电网协同优化控制模型求解算法;最后,以IEEE-33配电网系统为研究对象,在确定粒子群优化算法和自适应变异粒子群优化算法最优自适应度值的基础上对配电网协同优化控制模型进行求解。仿真结果表明,自适应变异粒子群优化算法可以明显改善配电网协同优化控制的目标函数曲线的峰谷差特性,并能够使配电网协同优化控制目标函数曲线更加平滑。

基于电动汽车充电价格机制的配电网调峰方法

分析了电动汽车在无引导情况下负荷特性对配电网负荷特性的影响。通过分析,在昆明市现有某区域内若有100辆无序充电的电动车,负荷特性为峰峰叠加,需要加大对配电网投资。本文提出一种内置在充电桩内智能定时充电系统,基于峰平谷充电服务费价格引导政策,使充电桩负荷在满足客户需求的前提下,尽量在负荷低谷或平期时段充电。经过仿真分析,此负荷控制装置能明显调整大量电动汽车充电负荷,起到削峰填谷的作用,值得试点应用。