考虑新能源消纳的网-站-车协同优化调度

该文以绿色低碳的电动汽车为媒介,从“网”、“站”,“车”3个层面研究电力系统和交通网络的优化调度问题。电网层面,构建以充电功率最大为目标的最优潮流模型,并将求解得到的最优充电功率下发至充电站;充电站层面,根据电网下发的最优充电功率更新充电电价;电动汽车层面:根据不同充电站的价格、自身SOC状态以及目的地路程规划路径,做出最佳充电决策。网-站-车系统从3个层面协同配合,通过充电站的动态电价引导电动汽车的充电,进而消纳电网中的新能源。最后,以电力-交通耦合网络的算例验证了该文所提方法的有效性。

基于SA-CS算法的配电网光伏容量优化配置

采用IEEE 33节点配电系统验证配电网光伏容量优化配置模型及求解方法,仿真分析可知,配电网系统接入合适容量的分布式光伏,不仅能够提升配电网电压水平,改善电能质量,还能获得环保效益,提升经济效益。将SA-CS算法的求解结果与其他几种常用的算法对比,结果表明,SA-CS算法在收敛所需迭代次数和收敛时间方面远小于其他算法,且具有更高的求解精度,验证了SA-CS算法在配电网光伏容量优化配置方面的优势。

基于TDSBR-TDEEC算法的铁塔电大目标RCS特性研究

传统TDSBR高频散射算法忽略了电大尺寸目标阴影部分产生的绕射场,计算结果具有一定的局限性。为此,该文引入TDEEC算法,认为电大尺寸目标阴影部分产生散射效应的原因在于目标的棱边,通过对棱边的电磁流及绕射系数进行计算,进而得到了棱边部分产生的绕射场。然后使用TDSBR算法对目标照明区的散射场进行求解,将其与已求得的棱边绕射场叠加,最终实现了电大目标散射特性的求解。最后以输电铁塔的高频RCS特性计算为例,验证了TDSBR-TDEEC算法的优越性。

基于MES的电-气综合能源系统鲁棒状态估计方法

随着综合能源系统的快速发展,电-气耦合互联系统成为能源互联网体系中的一种典型形式。为保证电-气互联网络安全高效运行,提高智慧能源系统的监控状态感知能力和坏数据防御能力,该文参照电网状态估计方法,分别对电网、气网和耦合元件建立稳态模型。用电网节点电压模值与相角、气网节点压力平方作为状态量,基于最大指数平方法(maximum exponential square,MES),并考虑电网和气网零注入约束以及边界等式约束,建立了电-气耦合网络的MES状态估计模型,并对电-气耦合网络进行全局统一协调状态估计。基于一个4电网节点-12气网节点耦合系统进行仿真,仿真结果证明了该文所提方法可实现电-气耦合网络运行状态的准确感知,并在此基础上获得电-气耦合网络全局一致解,同时在两者耦合边界还可利用耦合关系,对边界坏数据实现有效辨识。

基于改进两阶段鲁棒优化的电力系统状态估计方法

误差是测量值相对于真值的偏差,由于实际中真值不可得,传统基于误差理论建立的状态估计模型具有较大的局限性。为此,首先基于马氏距离,确定PMU最佳缓冲长度并与SCADA数据统一到同一时间断面;然后,在两阶段算法框架下,基于不确定测度理论和在该理论下的测点相对偏离,考虑严格的零注入约束关系,以加权不确定测度相对偏离之和最小为目标,提出一种基于改进两阶段鲁棒优化的电力系统状态估计方法。仿真结果表明,相对于传统状态估计方法,所提方法能够严格满足零注入节点的注入功率为零,且鲁棒性好,估计结果契合度较高。

基于BFOA算法的配电网DG选址定容方法

发展分布式能源系统对于实现的“碳达峰”和“碳中和”,提升可再生能源的开发利用具有重要意义。提出一种基于细菌觅食优化算法(BFOA)的配电网分布式电源(DG)选址定容方法。建立以配电网的功率损耗指数、电压偏差以及安装分布式电源所降低的净运行成本最小为目标的数学模型及约束条件,提出损耗敏感系数(LSF)来确定DG安装位置,并引用BFOA算法求解DG的最佳容量。仿真表明,相对于传统优化算法,BFOA算法在模型求解时间和收敛速度上具有明显优势,所提规划方法能够最大限度地降低功率损耗和运行成本,并提高系统的电压稳定性。

考虑多重不确定性的虚拟电厂随机优化调度

高比例可再生能源的接入对电力系统注入了大量的不确定性,研究多重不确定性的精确建模对于提升虚拟电厂调度策略的有效性具有重要意义。文中的虚拟电厂集成了光伏机组、风力发电机组、储能系统、热电联产机组和燃气锅炉。基于场景决策对虚拟电厂的多重不确定性进行建模,根据每个不确定参数的平均值和分布式机组的运行参数,确定每个场景的起点和终点,得到每个场景的概率,并将每个不确定参数的定义空间划分为具有特定权重的可数有限场景。计及虚拟电厂的售电收益、与主网交互收益、需求响应成本、削负荷成本以及机组运行成本,建立以虚拟电厂的预期日前收益最高为目标的优化调度模型。仿真结果表明:VPP内电、热负荷功率平衡,未出现弃风、弃光情况,经济性较好;同时未出现中断供电的情况,可靠性较高。