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基于机组灵活性的独立微网日前与日内协同优化调度

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简介:
本研究提出了一种新的调度策略,针对独立微网系统,在考虑机组灵活性的基础上,实现了日前和日内调度的有效协调与优化。 微网的优化调度作为一种高效利用分布式能源并增强大电网灵活性的重要手段越来越受到关注。本研究从日前与日内两个时间尺度出发,在全面考虑各类分布式资源灵活调度的基础上,构建了一个旨在最小化总运行成本的独立微网优化调度模型。其中,日前调度计划为日内调度提供参考,并在必要时允许调整满足灵活性需求的分布式能源启停状态;而日内调度则采用滚动优化方式并制定不同类型的分布式资源调整优先级以指导其优化过程。此外,在该模型中还将蓄电池初始荷电状态作为变量之一与其它分布式资源共同进行优化,从而进一步提高微网运营经济效益。最后通过对该问题实施线性化处理,并借助CPLEX求解器来解决混合整数规划问题。通过算例分析验证了所提出调度策略的合理性。

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    本研究提出了一种新的调度策略,针对独立微网系统,在考虑机组灵活性的基础上,实现了日前和日内调度的有效协调与优化。 微网的优化调度作为一种高效利用分布式能源并增强大电网灵活性的重要手段越来越受到关注。本研究从日前与日内两个时间尺度出发,在全面考虑各类分布式资源灵活调度的基础上,构建了一个旨在最小化总运行成本的独立微网优化调度模型。其中,日前调度计划为日内调度提供参考,并在必要时允许调整满足灵活性需求的分布式能源启停状态;而日内调度则采用滚动优化方式并制定不同类型的分布式资源调整优先级以指导其优化过程。此外,在该模型中还将蓄电池初始荷电状态作为变量之一与其它分布式资源共同进行优化,从而进一步提高微网运营经济效益。最后通过对该问题实施线性化处理,并借助CPLEX求解器来解决混合整数规划问题。通过算例分析验证了所提出调度策略的合理性。
  • 考虑源荷储综合电力系统
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    本研究探讨了在电力系统日内调度中融入源、荷、储能三者协同作用的方法,旨在通过优化配置提升系统的灵活性和经济性。 充分利用灵活性资源的调节作用可以有效平抑风电的随机波动,并提高电力系统的风电接纳能力。本段落提出了一种考虑源荷储综合灵活性特性的日前优化调度方法。首先分析了电力系统对灵活性的需求及各种来源、负荷和储能设施提供的灵活度特性,同时考虑了系统运行中灵活性的概率平衡特征;其次利用条件风险价值(CVaR)来量化由于缺乏足够的灵活性资源而导致的风险损失,并将这一指标融入目标函数以更有效地分配有限的灵活性资源;最后构建了一个包含灵活性因素在内的随机优化调度模型。通过在IEEE 39节点电力系统和实际区域电网中的应用验证了所提出方法及模型的有效性和可行性。
  • 考虑源荷储综合电力系统.pdf
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    本文探讨了在电力系统日内调度中整合能源、负荷及储能系统的灵活性方法,以提高资源利用效率和系统稳定性。 计及源荷储综合灵活性的电力系统日前优化调度研究了如何在电力系统的日前调度中充分利用各种电源、负荷以及储能设施的灵活性,以提高整个电网运行效率和稳定性。该论文探讨了一种新的方法来协调不同类型的资源,在满足供需平衡的同时最大化经济效益和技术性能指标。
  • MPC共享储能策略:控制及滚动MPC反馈校正方法
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    本研究提出了一种基于模型预测控制(MPC)的微网共享储能系统优化调度策略,结合日前和日内协调控制,并采用滚动MPC反馈校正方法,以提升能源效率与可靠性。 基于模型预测控制(MPC)的微网共享储能优化调度策略结合了日前与日内协调控制及滚动MPC反馈校正技术。 在日前阶段,程序依据居民的实际需求计算出相应的储能充放电功率,并在此基础上进行整体优化以确定最佳的整体储能充放电方案。该步骤借鉴《电力系统云储能研究框架与基础模型》中的相关方法。 对于日内部分,则采用预测模型、滚动优化及反馈校正的方式追踪状态荷电量(SOC),具体参考了文献《基于MPC的微电网并网优化调度》,页码P31-36的内容。此策略确保了系统能够灵活应对实时变化的需求,维持稳定的运行状态。 整个程序通过上述方法实现了稳定、高效的储能充放电功率管理,在日前与日内阶段均能有效运作,并且经过测试证明其可靠性及稳定性良好。
  • 多时间尺模型预测控制资源策略,结合滚动和负荷需求响应制,实现资源配置 ...
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    本文提出了一种利用多时间尺度模型预测控制技术来优化微电网中的灵活性资源调度,通过整合日内滚动优化及用户侧的需求响应措施,有效提升系统运行效率与经济性。 基于多时间尺度模型预测控制的微网灵活性资源优化调度策略结合了日内滚动优化与负荷需求响应机制,并在多个时间维度上进行灵活资源配置。 该研究使用MATLAB、YALMIP以及CPLEX作为主要编程工具,以包含风力发电场、光伏电站、微型燃气轮机、蓄电池系统、余热锅炉、热泵和储热罐等设备的多能源微网为对象。构建了各个分布式电源的数学模型,并提出了一个多时间尺度下考虑负荷需求响应机制的优化调度策略。 在日前阶段,该研究基于源-荷预测数据及分时电价信息,通过价格型需求响应机制鼓励用户调整用电行为以平滑负载曲线并减轻系统调峰压力。在此基础上,建立了以微网运维成本、购电成本、天然气采购成本以及污染排放惩罚费用总和最小为目标的日前优化调度模型。 进入日内阶段后,则进一步细化目标为减少各分布式电源在日内与日前功率预测差异,并建立相应的滚动优化模型来提高调度精度。最终结果包括不同时间尺度下的最优发电计划及运行经济指标,如各个分布式能源的最佳输出曲线及其对应的运营成本数值。
  • YALMIP合 MATLAB编程实现
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    本项目利用MATLAB结合YALMIP工具箱,设计并实现了针对微电网的优化调度及机组组合算法。通过建模和仿真分析,验证了所提方案的有效性和可行性。 本段落介绍了一个基于MATLAB与YALMIP工具箱的微网优化调度模型开发程序。该模型考虑了蓄电池储能、风电及光伏等多种发电单元,并通过Cplex求解器进行优化计算,运行结果良好,适合初学者学习使用。
  • MATLAB虚拟电厂:考虑源-荷双重不确定关键词:虚拟电厂,,随,随,源-荷双重不确定
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    本文利用MATLAB开发了一种针对虚拟电厂中微网日前调度的随机优化模型,特别关注电源和负荷的不确定性因素,旨在提高系统的运行效率与稳定性。 本段落介绍了一段MATLAB代码,该代码用于考虑源-荷双重不确定性的虚拟电厂微网日前随机优化调度。关键词包括:虚拟电厂、微网、随机优化、随机调度、源-荷双重不确定性以及虚拟电厂调度。 参考文献为《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》,其中的燃气轮机和储能部分模型与本段落代码一致,且所采用的随机优化算法也相同。仿真平台使用了MATLAB+CPLEX进行实现。 该段代码的主要功能是构建一个虚拟电厂或微网单元的日前优化调度模型,并考虑光伏出力和负荷功率的双重不确定性因素。通过应用随机规划法处理这些不确定变量,建立了一个有效的虚拟电厂随机优化调度模型。 具体而言,在基于蒙特卡洛算法生成预测中的光伏及负荷曲线场景后,利用快速概率距离削减法对场景进行简化,最终保留5个主要场景以供后续分析使用。随后采用随机调度方法针对多个选定的场景下的虚拟电厂调度策略进行了优化处理,并取得了良好的程序实现效果。 每一行代码都配有详细的注释说明,便于阅读和理解整个模型的设计思路与算法流程。
  • 考虑电动汽车虚拟电厂多时间尺模型:从到实时动态整策略以增强系统能,附带Matlab代码
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    本研究提出一种综合考虑电动汽车特性的微网虚拟电厂多时间尺度优化调度模型,通过动态调整策略提升系统的灵活性与效率,并提供相关Matlab实现代码。 本段落构建了一个包含电动汽车参与的微网虚拟电厂多时间尺度协调优化模型,该模型分为日前、日内及实时三个阶段进行动态调整策略以提升系统性能。 在日前阶段中,由于风力与太阳能发电具有不确定性,本研究结合了风光预测值来进行初步经济调度。到了日内阶段,在观测到更准确的风光出力后,通过调节储能设备和需求响应单元对原有的调度方案进一步优化,从而避免因负荷不平衡而产生的高额惩罚费用。 在实时阶段中,随着风光预测结果更加精确,为降低微网与上级电网并网功率波动性,充分利用电动汽车的灵活性特性,在保证系统安全性的前提下进行充放电调节来减少电力波动,并同时考虑经济因素以实现最优调度。该模型通过清晰、逻辑分明且易于理解的Matlab代码得以具体实施。 关键词:电动汽车优化;微网;虚拟电厂(VPP);多时间尺度;优化调度;系统灵活性
  • MATLAB-YALMIP-CPLEX光储
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP与CPLEX工具,探讨并网型微电网中光伏和储能系统的协同优化调度策略,旨在提高能源利用率及经济效益。 程序名称:并网型微电网光储协同优化调度实现平台:matlab-yalmip-cplex 简介:微电网是一种集成了多种分布式电源、储能设备及负荷的小规模发电-配电-用电系统,通过内部各单元的协调运行,可以实现高度自治,并能够友好地接入配电网。这为提高可再生能源渗透率提供了一种有效途径。并网型微电网包含分布式电源(如汽轮机)、需求响应负荷(即可平移负荷)、可再生能源(例如光伏)、固定负荷、储能设施以及与配电网交互的功率部分。以总运行成本最低作为优化目标,本代码注释详尽,并将目标函数和约束条件写成紧凑形式,简洁工整且易于拓展修改。
  • 能量管理系统中PSO及Python应用
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    本研究探讨了在微电网能量管理中运用粒子群优化(PSO)算法进行调度优化,并展示了如何使用Python实现该算法应用于日前提前调度,提高系统运行效率与经济性。 该系统采用HTML+CSS+JS+Bootstrap作为前端技术栈,并使用Python3.6与Django1.11框架搭建后端服务,数据库选用mysql5.6版本。此外,iec104主站客户端部分则基于Java 1.8开发并同样连接至mysql5.6数据库进行数据交互和存储。