Advertisement

关于电力市场运作及供需灵活性的电力系统优化调度模型研究:侧重于可再生能源波动性和负荷调节策略,探讨灵活性供需平衡下的电力系统优化调度...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
本研究聚焦电力市场的运作机制与需求响应的灵活性,着重分析可再生能源的不稳定性及其对电力供应的影响,并提出有效的负荷调整策略以实现电力系统的优化调度。 基于电力市场运作与供需灵活性的电力系统优化调度模型研究:可再生能源波动性与负荷调节策略分析 该研究探讨了考虑灵活性供需平衡的电力系统优化调度模型,并完美复现了确定性模型部分,但未包含分布鲁棒优化(DRO)的部分。使用MATLAB和CPLEX进行建模。 该模型主要考虑以下因素: 1. 可再生能源的波动性和灵活性。 可再生能源产生的量会受到天气等因素的影响而出现波动。同时,通过调整电站运行方式可以实现对输出的灵活控制。 2. 负荷的波动性和灵活性。 负荷变化会对电力系统的供需平衡产生影响。用户可以通过调节用电时间等方式减少这种影响。 3. 电力市场的运作机制。 电力市场定价和其他机制对于维持供需平衡至关重要。因此,模型中需要考虑这些因素的影响。 通过结合场景法和区间法来量化电力系统中的灵活性需求,并引入灵活性调整因子以表示各种资源参与灵活调节的能力,建立相应的约束条件。此外,还考虑到电动汽车等需求侧资源的灵活性供给能力,建立了综合考虑灵活性供需平衡的优化调度模型。该模型旨在最小化灵活性资源运行成本及电网因缺乏灵活性而产生的惩罚费用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ...
    优质
    本研究聚焦电力市场的运作机制与需求响应的灵活性,着重分析可再生能源的不稳定性及其对电力供应的影响,并提出有效的负荷调整策略以实现电力系统的优化调度。 基于电力市场运作与供需灵活性的电力系统优化调度模型研究:可再生能源波动性与负荷调节策略分析 该研究探讨了考虑灵活性供需平衡的电力系统优化调度模型,并完美复现了确定性模型部分,但未包含分布鲁棒优化(DRO)的部分。使用MATLAB和CPLEX进行建模。 该模型主要考虑以下因素: 1. 可再生能源的波动性和灵活性。 可再生能源产生的量会受到天气等因素的影响而出现波动。同时,通过调整电站运行方式可以实现对输出的灵活控制。 2. 负荷的波动性和灵活性。 负荷变化会对电力系统的供需平衡产生影响。用户可以通过调节用电时间等方式减少这种影响。 3. 电力市场的运作机制。 电力市场定价和其他机制对于维持供需平衡至关重要。因此,模型中需要考虑这些因素的影响。 通过结合场景法和区间法来量化电力系统中的灵活性需求,并引入灵活性调整因子以表示各种资源参与灵活调节的能力,建立相应的约束条件。此外,还考虑到电动汽车等需求侧资源的灵活性供给能力,建立了综合考虑灵活性供需平衡的优化调度模型。该模型旨在最小化灵活性资源运行成本及电网因缺乏灵活性而产生的惩罚费用。
  • 考虑储综合日内
    优质
    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。
  • 考虑储综合日内.pdf
    优质
    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。
  • MATLAB峰中配置——考虑不确定键词:储配置,峰,风成,不确定
    优质
    本研究利用MATLAB探讨了储能系统的优化配置方法,着重于提高电网调峰效率,并创新性地引入风电场景生成和灵活性供需不确定性的分析,为电力系统稳定运行提供新视角。 本段落介绍了一段MATLAB代码,该代码基于《考虑灵活性供需不确定性的储能优化配置》一文的内容进行复现,主要关注上层模型的实现(下层模型尚未完成)。研究重点在于利用储能系统辅助电网调峰,并解决大规模风电并网带来的挑战。文中提出了一种兼顾经济性和灵活性的储能优化配置方法,通过建立相应的数学模型来求解最优的储能配置方案。 该代码中提出的规划模型考虑了调峰需求中的不确定性因素,在保证经济效益的前提下寻求最佳解决方案。具体目标是使系统总调峰能力不足的风险降至最低,并引入基于有效容量分布的时间序列随机生产模拟技术以评估系统的灵活性性能指标,同时将因缺乏灵活性而产生的成本反馈至优化配置过程。 整个代码通过MATLAB与yalmip+cplex工具结合使用来实现上述模型的仿真分析。其核心在于全面考虑了储能系统在实际应用中的运行策略及其对电网调峰能力的影响,并以此为基础构建了一个完整的储能辅助调峰规划框架,为未来的工程实践提供了有价值的参考依据。
  • 汽车充、储中断网双阶段增强
    优质
    本研究提出了一种创新性的双阶段优化策略,旨在通过协调电动汽车充电、电池储能系统及可中断负荷管理,有效提升配电网络的灵活性与效率。 分布式电源出力的强波动性和电动汽车(EV)无序充电导致配电网灵活性不足的问题日益突出,因此有必要通过有效调度灵活性资源来提高配电网适应性。在深入分析提升措施的基础上,提出了净负荷峰值裕度、净负荷谷值裕度和净负荷允许波动裕度三个指标以表征配电网的灵活性;构建了综合考虑电动汽车充电与储能及可中断负荷调度的两阶段优化模型以增强配电网灵活性。第一阶段采用蒙特卡洛树搜索算法制定有序充电策略,合理引导EV在低谷时段进行充电;第二阶段在此基础上建立包括储能和可中断负荷在内的优化调度模型,并运用粒子群优化算法求解。通过IEEE 33节点系统的算例验证了提出的灵活性指标及电动汽车有序充电模型的有效性,结果表明两阶段的配电网灵活性提升方法能有效提高其灵活性并实现整体经济性的最优。
  • 145号资-程序:《新分布鲁棒》论文在知网载,本人博客有解读
    优质
    本作品为关于新能源电力系统的学术研究,探讨了灵活性供需的量化分析及其在复杂条件下的鲁棒性优化调度策略。详细内容可于中国知网获取,作者博客提供深入解析。 完美复现了确定性模型部分,但缺少DRO部分。 该模型考虑以下因素: 1. 可再生能源的波动性和灵活性:可再生能源受到天气等因素的影响,其产生的量会有所变化;同时可以通过调整电站运行方式来灵活控制输出; 2. 负荷的波动性和灵活性:负荷的变化会影响电力系统的供需平衡;用户也可以通过灵活调整用电时间等方式减少这种影响; 3. 电力市场的运作机制:电力市场定价和交易等机制对系统供需平衡有重要影响。 该模型结合场景法与区间法量化了电力系统的灵活性需求,引入了灵活性调整因子来表示各种资源参与调节的能力。同时考虑电动汽车等需求侧资源的灵活性供给能力,建立了以灵活性运行成本及电网不足惩罚成本最佳平衡为目标函数的优化调度模型,并设置了基于供需平衡约束条件。
  • 84号资-程序:《新分布鲁棒》论文在知网载,本人博客有解读
    优质
    本作品为《新能源电力系统灵活性供需量化及分布鲁棒优化调度》的源代码与解析,论文可于中国知网获取,相关解读请访问我的个人博客。 随着电网中新能源渗透率的提升,在某些时段电力系统的灵活性变得严重不足。为了解决现有方法在处理电力系统灵活性及供需不确定性方面过于保守或冒险的问题,提出了一种基于数据驱动的分布鲁棒优化调度模型。 首先,考虑到风力和太阳能发电出力的空间与时间相关性,利用Copula理论构建了发电能力集合。通过结合场景法与区间法对电力系统的灵活性需求进行量化,并引入灵活调节因子来描述各类资源参与灵活性调整的能力,建立了灵活性供需平衡约束条件。 其次,在模型中考虑到了电动汽车等需求侧资源的灵活性供应潜力。以最小化灵活性资源配置成本和电网因缺乏足够的灵活性而产生的惩罚成本为目标函数,建立了一个两阶段的数据驱动分布鲁棒性优化模型。为了减少保守性的倾向,采用综合范数对概率分布进行约束处理,从而降低了极端情况发生的可能性。 针对该两阶段鲁棒优化问题的求解难题,则采用了零和博弈的思想将其分解为主问题与子问题,并通过列生成算法结合约束生成策略来进行迭代求解。 最终的仿真结果表明,相比传统不确定性模型而言,所提出的模型在提升电力系统的灵活性余量以及经济性方面具有显著的优势。
  • 随机糊不确定多目标
    优质
    本研究聚焦于探讨包含风电随机及模糊不确定性因素下的电力系统多目标优化调度策略,旨在提升系统的运行效率与稳定性。 文章提出了一种新的电力系统多目标调度计划模型及相应的算法,该模型考虑了风电随机模糊多重不确定性的影响。首先,在分析风电并网后电力系统的不确定环境的基础上,采用随机模糊变量来描述风电功率,并用区间形式表示负荷预测的不确定性。
  • 多时间尺预测控制微网,结合日内滚求响应机制,实现配置 ...
    优质
    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。
  • 方向所MATLAB代码!
    优质
    本资源专注于电力系统优化调度领域,提供一系列基于MATLAB编写的实用程序和算法,旨在帮助研究生深入理解和研究该领域的关键问题。 考虑风电不确定性的微电网分布鲁棒优化调度 14. 输配协同的电动汽车时空双层优化调度/定址选容(完美复现) 15. 智能楼宇储能需求响应模型及粒子群算法求解 16.电动汽车平抑负波动...