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
该文基于大电网运行实践,聚焦于全网电力平衡资源的统一优化,研究新型电力系统的全网一体化电力平衡(integrated power balancing,IPB)机理。首先,构建IPB的数学模型,其中涉及“平衡区域”、“输电通道”和“输电路径”等关键要素。基...该文基于大电网运行实践,聚焦于全网电力平衡资源的统一优化,研究新型电力系统的全网一体化电力平衡(integrated power balancing,IPB)机理。首先,构建IPB的数学模型,其中涉及“平衡区域”、“输电通道”和“输电路径”等关键要素。基于数学模型,推导IPB的网络方程,用以描述网络结构约束;其次,将电力平衡目标如电力供应和新能源消纳等与网络方程结合,推导作为IPB基本数学原理的动态方程,方程由4种过程形式组成——自然互济供电、成本互济供电、自然互济新能源消纳和成本互济新能源消纳;再次,将实际工程条件引入动态方程,分析总结工程实践用一体化电力平衡基础模式及其衍生的8种子构型;最后,通过实例验证所提理论分析的有效性和意义。展开更多
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。
文摘该文基于大电网运行实践,聚焦于全网电力平衡资源的统一优化,研究新型电力系统的全网一体化电力平衡(integrated power balancing,IPB)机理。首先,构建IPB的数学模型,其中涉及“平衡区域”、“输电通道”和“输电路径”等关键要素。基于数学模型,推导IPB的网络方程,用以描述网络结构约束;其次,将电力平衡目标如电力供应和新能源消纳等与网络方程结合,推导作为IPB基本数学原理的动态方程,方程由4种过程形式组成——自然互济供电、成本互济供电、自然互济新能源消纳和成本互济新能源消纳;再次,将实际工程条件引入动态方程,分析总结工程实践用一体化电力平衡基础模式及其衍生的8种子构型;最后,通过实例验证所提理论分析的有效性和意义。
