针对综合能源系统(Integrated energy system, IES)中可再生能源(Renewable energy, RE)能量耦合的复杂性和能量波动问题,提出了一种改进的混合储能系统(Hybrid energy storage system, HESS)三阶段能量优化调度。分析了IES中各种器件...针对综合能源系统(Integrated energy system, IES)中可再生能源(Renewable energy, RE)能量耦合的复杂性和能量波动问题,提出了一种改进的混合储能系统(Hybrid energy storage system, HESS)三阶段能量优化调度。分析了IES中各种器件在不同时间尺度下的功率响应特性,表明三阶段能量优化调度方法可以与包括HESS在内的IES很好地耦合。比较分析了HESS在稳定功率波动和延长储能寿命方面优于单一储能系统的优点,提出了三阶段能量优化调度下超级电容的控制方法。根据日前预测数据,一次能源消耗、运营成本、二氧化碳排放被视为日前滚动优化阶段的优化目标。在日内滚动调整阶段,该方法可以减少RE日前预测误差的影响,实现日内能源调度平衡,确保IES设备的安全运行。考虑到IES中可再生能源比例较高的背景,创新性地利用HESS的优势来改善系统的功率响应特性。仿真结果表明,所提方法在提升系统功率响应速度、延长储能电池(Lithium-ion battery,LiB)寿命和减少碳排量上具有显著提升。展开更多
随着电动汽车的大规模入网,其无序充电使得负荷峰谷差距进一步激增,给电力系统的稳定运行带来了负面影响,因此提出1种计及电动汽车负荷和电池储能系统的削峰填谷两阶段优化调度策略。首先,以用户充电成本和负荷绝对峰谷差最小为目标建...随着电动汽车的大规模入网,其无序充电使得负荷峰谷差距进一步激增,给电力系统的稳定运行带来了负面影响,因此提出1种计及电动汽车负荷和电池储能系统的削峰填谷两阶段优化调度策略。首先,以用户充电成本和负荷绝对峰谷差最小为目标建立电动汽车有序充电调度模型,利用改进粒子群优化算法对模型进行求解,促使电动汽车避峰充电;其次,以负荷方差和储能寿命综合成本最小为目标建立储能系统削峰填谷优化调度模型,采用改进哈里斯鹰优化HHO(Harris Hawks optimization)算法对模型进行求解,从而减小负荷峰谷差,并通过削峰填谷评价指标对优化结果进行评估和分析;最后,以某电网实测负荷功率为例进行仿真实验,结果表明,所提两阶段优化调度策略使得负荷峰值降低了约147 k W,负荷谷值上升了约223 k W,峰谷差降低了约46.73%,能够有效改善负荷曲线,缓解负荷高峰期电力供应紧张的压力,保证了电网的安全、稳定运行。展开更多
针对以沼气-风能-太阳能为动力的全可再生能源系统,考虑了余电余热反馈沼气池,构建了能量枢纽模型,并提出了基于数据驱动的日前-实时两阶段分布式鲁棒优化调度模型。模型在日前调度阶段决策机组启停机成本与风光基础预测场景下的其他成...针对以沼气-风能-太阳能为动力的全可再生能源系统,考虑了余电余热反馈沼气池,构建了能量枢纽模型,并提出了基于数据驱动的日前-实时两阶段分布式鲁棒优化调度模型。模型在日前调度阶段决策机组启停机成本与风光基础预测场景下的其他成本;在实时调度阶段综合考虑1-范数和∞-范数约束下的不确定场景概率分布,决策最恶劣概率分布下的实时调整成本。模型采用列与约束生成(column and constraint generation,CCG)算法进行求解,算例结果表明了多能互补对可再生能源消纳的促进作用和分布式鲁棒优化算法的优越性。展开更多
文摘随着电动汽车的大规模入网,其无序充电使得负荷峰谷差距进一步激增,给电力系统的稳定运行带来了负面影响,因此提出1种计及电动汽车负荷和电池储能系统的削峰填谷两阶段优化调度策略。首先,以用户充电成本和负荷绝对峰谷差最小为目标建立电动汽车有序充电调度模型,利用改进粒子群优化算法对模型进行求解,促使电动汽车避峰充电;其次,以负荷方差和储能寿命综合成本最小为目标建立储能系统削峰填谷优化调度模型,采用改进哈里斯鹰优化HHO(Harris Hawks optimization)算法对模型进行求解,从而减小负荷峰谷差,并通过削峰填谷评价指标对优化结果进行评估和分析;最后,以某电网实测负荷功率为例进行仿真实验,结果表明,所提两阶段优化调度策略使得负荷峰值降低了约147 k W,负荷谷值上升了约223 k W,峰谷差降低了约46.73%,能够有效改善负荷曲线,缓解负荷高峰期电力供应紧张的压力,保证了电网的安全、稳定运行。
文摘针对以沼气-风能-太阳能为动力的全可再生能源系统,考虑了余电余热反馈沼气池,构建了能量枢纽模型,并提出了基于数据驱动的日前-实时两阶段分布式鲁棒优化调度模型。模型在日前调度阶段决策机组启停机成本与风光基础预测场景下的其他成本;在实时调度阶段综合考虑1-范数和∞-范数约束下的不确定场景概率分布,决策最恶劣概率分布下的实时调整成本。模型采用列与约束生成(column and constraint generation,CCG)算法进行求解,算例结果表明了多能互补对可再生能源消纳的促进作用和分布式鲁棒优化算法的优越性。
