Coordinated control of coastal multi-source multi-load system with desalination load: a review

Traditional seawater desalination requires high amounts of energy, with correspondingly high costs and limited benefits, hindering wider applications of the process. To further improve the comprehensive economic benefits of seawater desalination, the desalination load can be combined with renewable energy sources such as solar energy, wind energy, and ocean energy or with the power grid to ensure its effective regulation. Utilizing energy internet(EI) technology, energy balance demand of the regional power grid, and coordinated control between coastal multi-source multi-load and regional distribution network with desalination load is reviewed herein. Several key technologies, including coordinated control of coastal multi-source multi-load system with seawater desalination load, flexible interaction between seawater desalination and regional distribution network, and combined control of coastal multi-source multi-load storage system with seawater desalination load, are discussed in detail. Adoption of the flexible interaction between seawater desalination and regional distribution networks is beneficial for solving water resource problems, improving the ability to dissipate distributed renewable energy, balancing and increasing grid loads, improving the safety and economy of coastal power grids, and achieving coordinated and comprehensive application of power grids, renewable energy sources, and coastal loads.

基于“先无功–后有功”功率补偿的配电网电压协同控制策略

整县分布式光伏电源的大量开发与利用及分布式电源规模化并网对实现“碳达峰、碳中和”与“乡村振兴”两大国家战略具有重要的现实意义。由于分布式电源发电尖峰和低谷阶段与负荷峰谷时常不同步,进而导致配电系统过/欠电压问题,严重影响了电能质量,甚至威胁系统安全。针对上述问题,本文提出一种基于“先无功–后有功”功率补偿的配电网层级式电压协同控制策略。首先,建立基于“先无功–后有功”功率补偿的配电网层级式电压协同控制框架。其次,结合多微电网节点注入电流与电压的方程与功率–电压灵敏度分析,根据多节点电压越限程度,提出一种基于“先无功–后有功”功率补偿的多智能体协同调节策略,该策略先通过无功补偿器进行无功调节,当电压尚未得到有效治理时,再采用多微电网进行有功调节。再次,为了进一步满足各节点微电网有功功率调节需求,并考虑电网内部源–荷–储运行成本与污染排放,提出一种基于多目标优化的微电网内部分布式源–荷–储优化协调功率控制策略。最后,在MATLAB平台中设计了3种仿真场景以及IEEE测试系统模型对所提控制策略进行了验证。结果表明,所提出的电压协同控制方法在最经济的情况下可以实现各节点电压的综合高效治理,同时,所提出的微电网优化协调功率控制策略能使源–荷–储在绿色经济的供电模式下实时精准地满足电压治理目标下微电网有功调节的需求。仿真实验结果验证了本文所提控制策略的有效性。

计及备用风险性的新型电力系统源网协同安全经济调度

为合理利用源侧备用资源,提出基于随机潮流和半不变量法的备用风险评估指标,以准确量化因备用不足而造成的潮流越限风险;为了实现源侧备用资源和网侧可控资源的协同优化,将网侧有载调压变压器和电容器组无功补偿装置纳入决策变量,以系统运行成本最低和系统运行越限风险指标值最小为优化目标,构建计及备用风险性的新型电力系统源网协同安全经济调度模型;将布朗运动和莱维飞行随机游走机制融入多目标微分进化算法,设计新型的布朗-莱维多目标微分进化算法,对模型进行高效求解。算例分析结果验证了所提方法的有效性和优越性。

基于主从博弈的源荷协同优化调度策略研究

负荷多样性增加及大量分布式电源接入导致电网调度和控制难度大大增加。为了平抑电网峰谷差,提高风光等分布式电源的消纳率,从主从博弈理论出发,提出一种源荷协同优化策略。同时为应对负荷多样性及分布式能源增加给虚拟电厂参与电网调度带来的不确定性,分别引入负荷聚合商和虚拟电厂运营商作为电力系统的源荷双侧代表参与博弈,通过博弈机制优化价格和用电策略,以满足碳排放要求下荷侧用户剩余最大和源侧运行收益最大为目标进行多目标优化,采用分布式遗传联合二次规划算法求解,并引入阶梯型碳交易机制,提高系统节能减排的积极性。经算例分析验证,该策略可以有效减小负荷峰谷差、降低系统碳排放及源荷双侧运行成本,实现源荷双侧利益共赢。

基于自适应学习率卷积神经网络的新型配电网源网荷储无功协调优化技术

随着“双碳”目标的推进,分布式新能源接入电网的容量大幅度提升,配电网源网荷储协调优化策略是实现分布式新能源消纳的重要方法,其中无功优化能够保证电网安全稳定运行。文章提出了一种基于自适应学习率卷积神经网络的配电网源网荷储无功协调优化技术。首先以最小网络损耗和最低电压偏移为目标,构建无功优化模型;其次利用卷积神经网络强大的非线性拟合能力,挖掘出电网运行场景和无功调压设备、储能充放电策略之间的映射关系,引入自适应学习率的方式更新网络参数,提高了网络训练效率;再次通过控制无功调压设备和储能装置充放电情况协调分布式电源出力,实现电力系统无功电压主动优化控制;最后通过IEEE33节点电网模型进行了仿真验证。结果表明,文章所提的配电网源网荷储无功协调优化方法提高了电力系统电压调节能力,为配电网安全可靠运行奠定了良好基础。

面向沙戈荒区域新能源消纳的电力系统日前低碳调度策略

针对在沙漠、戈壁、荒漠区域的新能源机组面临消纳和经济性差等问题,提出一种面向沙戈荒区域新能源消纳的电力系统日前低碳调度策略。考虑系统结构的复杂性,采用模型分层的优化方案。上层模型以需求响应(DR)调用成本最小和优化负荷与风光预测总值协方差最大为目标,旨在优化用电负荷曲线,释放电网新能源消纳潜力;下层模型通过协调风电机组、光伏机组、储能电站、火电机组以及上层模型得到的优化负荷,同时将阶梯型的碳交易成本引入到目标函数中,建立多目标“源网储荷”协同低碳调度模型,旨在提高系统运行的经济性,降低系统的碳排放量,提高新能源的消纳能力。最后基于改进的IEEE 30节点系统进行仿真测试,结果验证了模型的有效性。

考虑源荷储协调的弹性配电网分布式可再生能源电源配置优化

常规的配电网分布式电源配置优化方法以网损成本优化为主,未充分考虑配电网的弹性需求,影响了电源配置优化的经济性,因此设计了考虑源荷储协调的弹性配电网分布式可再生能源电源配置优化方法。构造弹性配电网分布式电源源荷储不确定集,根据可再生能源输出功率与负荷功率的差值,确定源荷储不平衡功率,确保后续电源配置优化效果。基于源荷储协调构建配电网能源电源配置优化模型,通过调节分布式可再生电源决策变量,应对源荷储的不确定性,从而满足电源配置的期望。优化分布式可再生能源电源最大充放电功率,弥补可再生能源在源荷储协调状态下的功率不平衡缺陷,实现电源的经济性运行。采用对比实验,验证了该方法的电源配置优化经济性更高,能应用于实际生活中。

浅析农村新型电力系统建设方案

农村屋顶资源丰富,分布式光伏预估可开发规模极大,可以依托沿江村资源打造绿色、经济、安全的数智化高可靠性配电网和源荷协同的智能微电网。但沿江村在光伏渗透率逐步提升的情况下,部分台区将出现反向过载的情况,文章在高可靠性农村配电网建设、高渗透率农村配电网规划和数智化平台支撑建设等方向对村组配电网进行的升级改造,将沿江村打造成数智化高可靠性配电网新标杆。

新型电力系统“源-网-荷-储”多元灵活性提升方法与路径

以高比例新能源为主体的新型电力系统在局部时段灵活性严重不足,需要挖掘各类资源的灵活性以提高电力系统多时间尺度可调节能力。探讨了不同时间尺度的灵活性供需平衡特性;总结了面向新型电力系统“源-网-荷-储”各环节的灵活性提升方法,突出各类资源的灵活性互补效果;分析了不同类型电力市场的交易机制相互配合衔接对提高电力系统多时间尺度灵活性的作用,可以联合提高灵活性资源的跨时空配置效率,有效释放电力系统多时间尺度灵活性。

基于源网荷储协同控制系统稳控测试技术研究及应用

以某新型电力系统示范应用工程为切入点,介绍了该工程稳控系统的架构形式及系统各层级装置配置和控制策略;列出了各层级之间通信协议及方案,并结合通信方案及策略设计了合理的测试方案及用例。通过搭建仿真实验平台,实现了稳控系统边界测试及自动测试,结果表明,自动测试系统明显提升了自动化程度、测试效率及测试的全面性,测试用例的可无限重复执行提升了发现小概率问题的几率。

计及随机模糊双重不确定性的源网荷协同规划模型

为应对电源与电网规划建设脱节导致的"弃风"等问题,文中提出一种将电源电网协同规划的模型。同时,鉴于需求侧在电力供需平衡中的潜力,将电力需求侧的能效电厂也纳入电力规划统筹考虑,提出了源网荷协同规划的概念与模型。另外,针对风电等新能源发电给电力系统带来的不确定性,从随机性和模糊性两个角度予以分析和建模,并在源网荷协同规划模型中计及双重不确定性。最后,通过IEEE 30节点系统的算例应用,表明该模型能够有效协调电源与电网的规划建设方案以及能效电厂项目的开展,实现系统总成本最小化,并可合理确定风电机组建设规模,保障资源优化利用。

计及风电消纳效益的电力系统源荷协调二层优化模型

随着风电的大规模接入,其随机性和间歇性导致常规电源的调节压力不断增大,与常规能源呈逆向分布的特点也使得常规电源的调节能力受到输电通道的制约,从而造成风电消纳受阻。本文利用高载能负荷作为消纳风电的重要手段,将常规电源的优化调度和高载能负荷的优化配置相结合,综合考虑风电消纳效益、高载能负荷调节成本和系统运行成本,建立以源荷协调运行效益最大化为目标的二层优化模型。通过求解上层优化模型确定常规电源出力和风电调度出力;在此基础上,下层优化模型针对因常规电源调节能力不足导致的风电受阻情况,选取能够有效消纳风电受阻功率且调节成本最少的高载能负荷参与电网调度。根据上、下层模型决策变量的不同特点,采用改进遗传算法和二进制粒子群算法相结合的混合智能算法进行模型求解。通过某实际电网的仿真结果,验证了本文优化模型的可行性和有效性。

广义电源多目标优化配置与运行

基于分解协调原理建立了含广义电源的主动配电网多目标优化配置与运行的双层规划模型,上层模型通过网损灵敏度矩阵确定广义电源的最佳安装位置与初始容量;下层模型根据投资与运行经济性、系统电压偏差及环境污染效应建立多目标优化数学模型以确定广义电源的最佳出力。考虑源荷波动的不确定性因素,提出一种内嵌半不变量随机潮流的-粒子群智能优化算法进行多目标优化运行计算。PG&E-69节点系统算例仿真表明,广义电源的合理配置与优化运行在有效提高分布式电源渗透率的基础上能够减少网络损耗并改善系统运行电压水平,且从概率的角度对电压、网损进行评估,为电网规划运行提供辅助决策。

考虑系统附加调峰需求的荷源协调控制模型

在荷源协调控制过程中,存在高载能负荷与风电特性不匹配的问题,导致不能充分利用负荷调节能力,受阻风电消纳效果有限。文章在分析高载能负荷的调节特性和大规模风电出力特性的基础上,提出了在受阻风电短时较低的时段,采用附加调峰功率进行填补供电,来解决高载能负荷与风电特性不匹配问题。文章建立了以最小附加调峰需求最大化消纳受阻风电的荷源协调控制模型,并通过算例仿真验证了所建立模型的有效性。

针对甘肃电网的高载能企业参与可再生能源消纳“荷-网-源”协调控制

随着中国可再生能源基地建设的快速推进,由于传输容量限制、调峰能力不足、备用不足等原因引起的弃风、弃光问题日益严峻。针对可再生能源的消纳问题,分析了负荷侧的高载能企业的调控特性,结合高载能企业的经营现状,分析得出高载能企业具备参与电网调节、增加可再生能源消纳的能力,提出了考虑高载能企业的"荷-网-源"协调控制的思路,建立了考虑高载能企业隐私的分布式调度的闭环协调求解模型,并通过算例初步展示了"荷-网-源"协调的效益。

计及源荷双侧不确定性的跨区互联电网源网荷协同调度

日益完善的跨区互联结构、大规模间歇性新能源并网以及负荷侧参与调度能力的提升对电网调度提出了新的挑战,因此研究了源荷双侧不确定和可调度情况下跨区互联电网的协同调度问题。首先,以当前国内跨区互联电网的分层调度架构为基础,构建了计及联络线的跨区互联电网源网荷协同调度模式;然后,考虑到不确定性因素对系统约束条件和调度目标的影响,基于随机机会约束规划建立了该调度问题的基础优化模型。最后,考虑到基础模型存在寻优求解困难等方面不足,进一步提出了上层火电机组启停/联络线功率,下层火风光机组出力及柔性负荷调度量的改进分层优化模型,并采用2类粒子群算法分别对上下层模型进行求解。对不确定环境下的所得调度计划进行了分析,验证了所建分层优化模型的合理性以及求解方法的有效性。

含光伏的油田综合能源系统的热电厂和需求响应协同调峰能力分析

大规模发展可再生能源是构建低碳可持续能源系统的重要保障,源-荷协同调峰是消纳可再生能源的有效途径。为此,研究含光伏的油田综合能源系统的热电厂和需求响应协同调峰,分析冬季典型场景下的热电厂热电耦合机理,建立热电耦合调峰约束;针对油田综合负荷的用能特性和分布式光伏发电的特点,建立负荷集群的用电数学模型和用热数学模型,考虑热电机组、负荷响应及源-荷系统运行技术约束,以油田全局能耗成本最小为目标建立自备热电厂和需求响应协同调峰优化模型,制定油田电网源-荷协同调峰策略,通过循环寻优求解源-荷协同最大调峰能力。算例分析表明,源-荷协同光伏发电调峰能有效地提高油田电网对光伏发电的消纳能力,供暖负荷的需求响应使冬季热电厂“以热定电”的刚性约束弹性化,调峰贡献度在需求响应中占比最大。

基于随机模型预测控制的分布式能源协调优化控制

配电网中的高渗透率分布式电源出力和负荷功率具有随机性及时变性,难以准确预测,且预测误差随时间延长而增大,进而导致优化控制策略与实际需求偏差较大,为此提出一种基于随机模型预测控制的配电网多源协调优化控制方法。将优化周期内的预测值离散为表征不同状态的场景集,然后以配电网能量损耗期望最小为目标对各场景进行动态滚动优化,精细化协调分布式电源、柔性负荷和无功补偿装置等可控资源,使优化控制过程能够及时、有效地降低配电网不确定性的影响,满足系统实际需求。通过仿真分析,验证所提方法的可行性和有效性。

基于时空互补特性的多能源源荷协调优化调度

传统的能源利用方式已无法解决高比例可再生能源并网问题。对此,本文利用多种能源之间的时空互补特性,将风、光、水、火与抽水蓄能、高载能负荷协调优化调度,建立以系统运行成本最小、可再生能源消纳最大化和净负荷波动最小为目标的多能源电力系统源荷协调双层调度模型,并采用改进的蝗虫优化算法和粒子群优化算法分别对上、下2层优化调度模型进行求解。通过对比算例中4个调度情景的计算结果,得出所提调度策略能够减小系统净负荷的波动性,提高新能源消纳水平,实现系统的经济运行,验证了该模型和所改进的算法的有效性。

计及需求侧管理的多电-气互联综合能源系统分散协调调度

针对电、气、热相耦合的多电-气互联综合能源系统(IEGES),将高渗透率区域和低渗透率区域作为不同的利益主体,提出一种考虑日前联络线调度计划的多IEGES分散协调调度模型。在对各区域内热电解耦热电联产机组(CHP)等元件建模的基础上,引入考虑用户满意度的需求侧管理,以经济环境效益为目标,采用目标级联分析法——将单个全局变量联络线功率分解为2个局部变量,再代入各自区域内优化元件出力计划,进行求解。在一个含3个IEGES的综合系统中对所提模型进行仿真实验,验证了所建模型和求解方法的合理性与有效性。结果表明:联络线电量交互、需求侧管理和热电解耦CHP的协调配合增强了整个系统时空源荷匹配,在经济、环境和风电消纳等方面也更具优势;基于目标级联分析法的分散协调调度更适合于未来电力市场开放环境下的多IEGES分区自治优化。