综合能源系统(integrated energy system,IES)以其高度灵活、环境友好的特点,在实现低碳经济和提高能源效率方面具有巨大潜力。然而,现有的IES建模方法难以挖掘氢能多设备的协同耦合性、且调度策略缺少市场机制的支持。因此,文中提出一...综合能源系统(integrated energy system,IES)以其高度灵活、环境友好的特点,在实现低碳经济和提高能源效率方面具有巨大潜力。然而,现有的IES建模方法难以挖掘氢能多设备的协同耦合性、且调度策略缺少市场机制的支持。因此,文中提出一种综合考虑绿色证书交易、阶梯型碳交易和需求响应的含氢IES优化调度策略。首先,建立基于电转气(power-to-gas,P2G)两阶段运行的氢能多元利用模型,推动新能源的使用;然后,建立绿证-碳联合交易机制,通过市场激励减少对化石燃料的依赖;最后,考虑综合需求响应优化用户侧用能行为,建立以经济运行成本最小为目标函数的IES优化调度模型,并通过CPLEX求解器进行求解。算例结果表明,文中所提模型能够实现IES多能耦合,提高新能源的消纳能力,减少碳排放量。展开更多
柔性负荷参与新型电力系统的优化调度对于提高新能源的消纳能力具有显著作用,但目前柔性负荷潜力尚未充分挖掘。针对这一问题,提出一种基于源荷预测的日前-日内优化调度方法。首先,采用麻雀搜索算法优化卷积长短时记忆神经网络(sparrow ...柔性负荷参与新型电力系统的优化调度对于提高新能源的消纳能力具有显著作用,但目前柔性负荷潜力尚未充分挖掘。针对这一问题,提出一种基于源荷预测的日前-日内优化调度方法。首先,采用麻雀搜索算法优化卷积长短时记忆神经网络(sparrow search algorithm is used to optimize the convolutional long-term and short-term memory neural network,SSA-CNN-LSTM)对新能源和负荷进行日前和日内功率预测;其次,根据柔性负荷的特性和需求响应灵活性,将负荷分为可平移、可转移和可削减负荷等不同类型,以考虑阶梯式碳交易成本的系统运行成本和污染气体排放最优为目标构建源荷互动的日前-日内两阶段低碳环境经济调度模型;最后,利用改进多目标灰狼算法(multi-objective grey wolf algorithm,MOGWO)对模型进行求解。算例分析表明,通过对柔性负荷分类参与调度较传统方式总成本降低8.6%、污染物排放减少4.1%、新能源消纳能力提高4.2%,在多时间尺度内显著降低新能源和负荷响应的不确定性并提高新型电力系统的低碳环境经济综合效益。展开更多
文摘综合能源系统(integrated energy system,IES)以其高度灵活、环境友好的特点,在实现低碳经济和提高能源效率方面具有巨大潜力。然而,现有的IES建模方法难以挖掘氢能多设备的协同耦合性、且调度策略缺少市场机制的支持。因此,文中提出一种综合考虑绿色证书交易、阶梯型碳交易和需求响应的含氢IES优化调度策略。首先,建立基于电转气(power-to-gas,P2G)两阶段运行的氢能多元利用模型,推动新能源的使用;然后,建立绿证-碳联合交易机制,通过市场激励减少对化石燃料的依赖;最后,考虑综合需求响应优化用户侧用能行为,建立以经济运行成本最小为目标函数的IES优化调度模型,并通过CPLEX求解器进行求解。算例结果表明,文中所提模型能够实现IES多能耦合,提高新能源的消纳能力,减少碳排放量。
文摘柔性负荷参与新型电力系统的优化调度对于提高新能源的消纳能力具有显著作用,但目前柔性负荷潜力尚未充分挖掘。针对这一问题,提出一种基于源荷预测的日前-日内优化调度方法。首先,采用麻雀搜索算法优化卷积长短时记忆神经网络(sparrow search algorithm is used to optimize the convolutional long-term and short-term memory neural network,SSA-CNN-LSTM)对新能源和负荷进行日前和日内功率预测;其次,根据柔性负荷的特性和需求响应灵活性,将负荷分为可平移、可转移和可削减负荷等不同类型,以考虑阶梯式碳交易成本的系统运行成本和污染气体排放最优为目标构建源荷互动的日前-日内两阶段低碳环境经济调度模型;最后,利用改进多目标灰狼算法(multi-objective grey wolf algorithm,MOGWO)对模型进行求解。算例分析表明,通过对柔性负荷分类参与调度较传统方式总成本降低8.6%、污染物排放减少4.1%、新能源消纳能力提高4.2%,在多时间尺度内显著降低新能源和负荷响应的不确定性并提高新型电力系统的低碳环境经济综合效益。
