要:针对含电动汽车的综合能源系统(integrated energy system,IES)需要考虑可再生能源和需求侧的随机性和不确定性的问题,设计了一种基于经济模型预测控制(economic model predictive control,EMPC)的分层实时优化调度策略(hierarchical...要:针对含电动汽车的综合能源系统(integrated energy system,IES)需要考虑可再生能源和需求侧的随机性和不确定性的问题,设计了一种基于经济模型预测控制(economic model predictive control,EMPC)的分层实时优化调度策略(hierarchical real-time optimization strategy,HRTO),将整个系统的运行优化问题分为日前滚动优化,实时滚动优化和跟踪控制三个子问题。建立基于经济模型预测控制的日前优化策略,在保证经济性的同时确保启动的运行单元能够满足用户的需求,通过实时优化层优化整个IES的最优稳态操作点,设计跟踪模型预测控制器,跟踪上层传递的最优参考值。同时该策略通过引入电动汽车参与综合能源系统优化调度,充分发挥电动汽车的储能特性和灵活性,实现了电动汽车和各能源系统的协同优化。仿真分析表明,所提出的HRTO可以实现对电力负荷和建筑物温度设定点的跟踪。展开更多
文摘要:针对含电动汽车的综合能源系统(integrated energy system,IES)需要考虑可再生能源和需求侧的随机性和不确定性的问题,设计了一种基于经济模型预测控制(economic model predictive control,EMPC)的分层实时优化调度策略(hierarchical real-time optimization strategy,HRTO),将整个系统的运行优化问题分为日前滚动优化,实时滚动优化和跟踪控制三个子问题。建立基于经济模型预测控制的日前优化策略,在保证经济性的同时确保启动的运行单元能够满足用户的需求,通过实时优化层优化整个IES的最优稳态操作点,设计跟踪模型预测控制器,跟踪上层传递的最优参考值。同时该策略通过引入电动汽车参与综合能源系统优化调度,充分发挥电动汽车的储能特性和灵活性,实现了电动汽车和各能源系统的协同优化。仿真分析表明,所提出的HRTO可以实现对电力负荷和建筑物温度设定点的跟踪。
