基于SPEA2的风光柴储独立微电网多目标容量优化配置

在电力资源相对匮乏而自然风光资源丰富的孤岛等地区,电力供应的稳定性和成本效益一直是个亟待解决的问题。传统的独立微电网在容量配置时,大多依赖快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),该算法在处理真实负载的多目标优化问题时,局部搜索能力略显不足。为此,提出了利用改进强度Pareto进化算法(SPEA2)优化风光柴储独立微电网容量配置,以经济性成本、失负荷概率、碳排放作为优化目标,实现更加全面和高效的容量配置。通过导入某孤岛天气与负荷数据,生成风光柴储独立微电网的真实Pareto前沿,将SPEA2和基于指标选择的多目标搜索(IBEA)、NSGA-Ⅱ3种算法分析结果进行对比,相较于NSGA-Ⅱ,SPEA2的反世代距离评价IGD指标提升46.83%,空间评价方法Spacing指标提升60.28%,真实Pareto覆盖率CPF指标提升35.14%,该算法表现出更加出色的性能。最后根据容量优化的结果合理配置各部分参数,共同出力满足负荷需求,为孤岛等电力资源匮乏地区的能源管理提供了新的思路,也为多能源微电网的优化设计提供了有价值的参考。

风-光-柴-储微电网能量管理的日前优化调度策略分析

针对风-光-柴-储微电网能量管理日前优化调度问题展开研究。首先,介绍了风-光-柴-储微电网结构,并建立各发电部分的输出功率和成本模型;其次,以总运行成本最低为目标函数制定微电网能量管理日前优化调度策略,并建立相应模型;最后,以某算例进行能量管理日前优化调度策略效果验证。验证结果显示:通过采用所提出的能量管理日前优化调度策略,可以满足用户的日常负荷要求,同时所配置的储能系统可以最大限度的存储可再生能源系统多余的发电量,最大程度地避免了弃电,并减少了柴油发电系统的使用率,降低了对环境的伤害,可满足微电网的能量管理目标;验证了策略的经济性与可靠性。

孤岛型风柴储微电网运行情况分析

孤岛型微电网可有效解决偏远地区居民用电问题。针对孤岛型微电网的稳定运行及优化调度,提出了一种基于频率电压分区控制的微电网运行控制策略:正常运行区内,根据柴发负载率以进行储能出力调节及风机启停控制,实现风能最大利用及柴发经济运行;警告运行区内,通过储能出力调节以使孤岛型微电网频率电压波动快速平抑;紧急运行区内,通过切机或减载实现微电网稳定运行。经东澳岛风柴储微电网实例验证,所提控制策略可有效实现孤岛型微电网功率分配及稳定运行。

基于马尔可夫链蒙特卡洛法的独立风光柴储微网运行风险评估

基于马尔可夫链蒙特卡洛法对独立风光柴储微网的运行风险水平进行了评估。基于马尔可夫状态概率转移矩阵建立了风电和光伏的发电可靠性模型,该模型综合考虑了风光资源变化的随机性和连续性,以及温度对光伏出力的影响。在此基础上,根据微网运行策略确立储能和柴油机的出力。通过风险评估指标体系,采用马尔可夫链蒙特卡洛法评估微网的运行风险。算例以欧洲典型微网为例,验证了马尔可夫链蒙特卡洛法的正确性和有效性,并从马尔可夫链状态数、风/光容量配比、发电/负荷比3个方面评估了对微网运行风险的影响,算例结果可为微网系统的规划、设计和运行提供参考。

风光储微网系统孤岛运行控制策略研究

文章建立了基于光伏发电系统、永磁同步风力发电系统以及混合储能系统的微网系统,主要对低压微网孤岛运行控制策略进行研究。针对传统单一主电源控制存在的缺陷,设计了由超级电容和蓄电池组成的混合储能系统作为主电源,采用改进V/F控制策略,为微网系统提供电压和频率支撑,同时在微网系统频率波动时实现功率的快速跟踪;风力发电系统和光伏发电系统作为从电源,采用按最大功率跟踪输出的PQ控制策略。基于PSCAD/EMTDC仿真平台建立了微网系统仿真模型并对不同运行工况进行仿真实验,仿真结果表明了该控制策略的有效性,同时微网孤岛运行的可靠性和稳定性得到了提高。

基于2层协调调度的风光储柴优化配置研究

针对风光储柴微网系统中蓄电池放电深度过大的问题,采用了2层协调调度策略。在第1层柴油发电机与混合储能的协调中,在蓄电池荷电状态达到下限之前,预先启动柴油发电机参与平衡调节;在第2层混合储能的功率分配中,基于蓄电池和超级电容器的动态特性进行功率协调分配。根据上述协调调度策略,建立了风光储柴系统的优化配置模型,采用改进的遗传算法寻求最优配置方案。通过具体算例,验证了所采用的协调调度策略的正确性和有效性。

含电动汽车充电站的风/光/柴独立微电网分层优化调度

为解决电动汽车通过有序充/放电参与微电网运行的多利益主体优化调度问题,提出一种含电动汽车充电站的风/光/柴微电网多时间尺度分层优化调度方法。首先分析电动汽车充电站和微电网运营商之间的利益关系,建立含电动汽车充电站的风/光/柴微电网分层调度体系;然后考虑风/光/柴微电网不同工况下的发电成本和电动汽车放电成本建立充/放电定价机制,引导电动汽车群有序充电与短时放电;接着考虑分布式电源和负荷预测的准确度,建立含电动汽车充电站的风/光/柴微电网日前/短时优化调度模型;最后采用混合整数线性规划算法对模型进行求解。仿真结果表明:该方法能够实现电动汽车群对风/光/柴微电网的“有序充电-能量支持,短时放电-功率支持”以及电动汽车充电站和微电网运营商两个利益主体之间的协同增效,并验证了该方法的正确性和有效性。

不确定裕度分段量化和弃风弃光分段惩罚的孤岛型微电网经济调度算法

针对孤岛微电网在运行过程中受新能源出力及负荷功率不确定性的影响,提出基于不确定裕度分段量化和弃风弃光分段惩罚的孤岛型微电网经济调度算法。日前计划阶段,利用基于不确定裕度分段量化的不确定集,并采用列约束生成算法,将原问题分为主问题和子问题进行交互迭代求解,得到在“最恶劣场景”下的最优经济调度方案。日内调度阶段,保持日前计划得到的储能系统出力,对传统能源出力、需求响应负荷、新能源弃风弃光量进行调整优化。最终,通过算例仿真验证了该算法在不同的场景下的经济性和鲁棒性。