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基于源荷协调的风电并网旋转备用容量优化考量

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简介:
本文探讨了在风力发电并网背景下,如何通过源荷协调策略来有效优化旋转备用容量配置,以提高电力系统的稳定性和经济性。 风电接入电力系统增加了不确定性,电网公司需要购买更多的旋转备用以保持系统的功率平衡与稳定。因此,寻求一种既保证系统运行可靠性又具有经济性的旋转备用优化配置方法至关重要。本段落提出了一种基于多场景的概率性旋转备用优化策略,考虑了风力发电、需求侧互动资源等因素的影响,并综合考量风电预测误差、负荷波动及发电机非计划停运等不确定性因素对旋转备用的需求。 该方法将弃风和可中断负荷分别视为部分负与正的旋转备用纳入发电日前调度计划中。通过建立以最小化购电总费用为目标函数的日机组组合优化模型,可以计算出各时段内最合理的旋转备用配置量。 经过在IEEE 30节点系统及IEEE 118节点系统的算例分析验证了该方法的有效性和准确性。

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    本文探讨了在风力发电并网背景下,如何通过源荷协调策略来有效优化旋转备用容量配置,以提高电力系统的稳定性和经济性。 风电接入电力系统增加了不确定性,电网公司需要购买更多的旋转备用以保持系统的功率平衡与稳定。因此,寻求一种既保证系统运行可靠性又具有经济性的旋转备用优化配置方法至关重要。本段落提出了一种基于多场景的概率性旋转备用优化策略,考虑了风力发电、需求侧互动资源等因素的影响,并综合考量风电预测误差、负荷波动及发电机非计划停运等不确定性因素对旋转备用的需求。 该方法将弃风和可中断负荷分别视为部分负与正的旋转备用纳入发电日前调度计划中。通过建立以最小化购电总费用为目标函数的日机组组合优化模型,可以计算出各时段内最合理的旋转备用配置量。 经过在IEEE 30节点系统及IEEE 118节点系统的算例分析验证了该方法的有效性和准确性。
  • 消纳热联合系统
    优质
    本研究探讨了在电力系统中引入电热联合系统的可行性及其对促进风电消纳的影响,提出了一种源荷协调优化调度策略。通过合理配置热电资源和需求侧管理措施,提高电网接纳可再生能源的能力,并保证供电稳定性与经济性。 在能源互联网的框架内,电热联合系统被证明是有效消纳风电的一种手段。为此,我们构建了一个包含储热、热电联产及需求响应资源在内的综合电热调度模型。该方法分两阶段进行:第一,在日前调度阶段,通过机组、储热装置和基于电价的需求响应措施来应对短期预测的风力发电;第二,在日内调度阶段,则利用机组与激励型需求响应策略处理超短期风电预测数据。 我们的目标函数是将系统运行成本降至最低,并综合考虑弃风惩罚费用及需求响应的成本后,建立了电热联合系统的优化模型。为了解决由于过多约束条件导致的复杂性问题,我们采用了一种改进版帝国竞争算法来求解该模型,从而提高了所获得解决方案的实际可行性。 通过案例分析表明,提出的调度策略能够显著提升风电在电热联合系统中的消纳能力。
  • 力系统案例(附带Matlab程序)
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    本案例研究探讨了如何利用MATLAB程序优化风电并入电网后的旋转备用策略,以提高系统稳定性和经济效益。通过具体实例分析和编程实现,为相关领域的研究人员提供了实用的参考工具和技术支持。 本研究使用了风电接入的IEEE118节点系统作为应用实例,并包含求解程序及相应的IEEE118节点数据。该问题主要探讨如何应对风电并网带来的间歇性和波动性,这增加了电力系统的调度运行以及旋转备用容量的需求难度。通过采用采样优化方法,本研究旨在解决最优旋转备用容量、机组的最适组合运行方式和风电切除量等问题,以减少弃风及失负荷的现象。 所有详细信息均可在程序注释中找到,并且资源形式为Matlab中的优化程序。
  • 盒式集合鲁棒最大安装
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    本文探讨了利用盒式集合鲁棒优化方法来评估和确定含高比例风力发电的电网中,风机的最大安全接入量,以提高电力系统的稳定性和经济性。 鲁棒优化能够解决一类随机不确定性问题。针对风力发电机组出力的随机性,利用鲁棒优化理论,并采用盒式不确定集合表示风速的不确定性,将风速视为随机变量,在一定安全约束条件下建立了风电场最大装机容量的优化模型。为了便于求解,运用了优化对偶理论简化模型,把约束条件中的不确定量转化为确定量形式,从而使模型转换为线性规划模型。
  • 光储微配置改进方法
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    本研究提出了一种针对并网型风光储微电网的容量优化配置改进方法,旨在提高系统的经济性和稳定性。通过分析不同组件间的协调效应,实现资源的有效利用和成本最小化,为可再生能源的集成应用提供新思路。 合理配置风机、光伏和储能等微电源的容量是确保微电网经济性和可靠运行的关键前提。针对并网型微电网的容量配置问题,借鉴现有的分布式光伏发电运营模式,提出了两种适用于并网型微电网的商业运营模式;设计了一种综合能量调度策略以充分利用配电网资源,并提高微电网在孤岛状态下的能力;建立了考虑微电网经济性、可靠性和可再生能源利用率目标函数的风光储容量配置模型,并提出结合上述运营模式和调度策略的计算方法。从工程应用的角度详细说明了如何确定符合电力系统运行规范及微电网友好接入条件的联络线功率限值,作为该容量配置模型中的约束条件;针对求解容量配置模型的问题,提出了改进遗传算法的方法,包括限定搜索范围、增加随机个体等措施;通过使用江苏某岛的实际风光资源数据进行了仿真分析,验证了所提出的风光储容量配置方法的有效性和优越性。
  • DFTBIPV储能方法
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    本研究提出了一种基于密度泛函理论(DFT)的分布式光伏储能系统优化方法,旨在提高并网型建筑一体化光伏(BIPV)系统的能源利用效率和经济性。 光电与建筑一体化(BIPV)被视为新能源应用及建筑节能的有效手段之一。为此,提出了一种针对BIPV储能容量优化的频谱分析方法。在并网运行模式下,通过微电网平滑功率波动所需可控功率的频谱分析结果来确定补偿功率偏差所需的控制容量需求以及辅助设备和系统机组提供控制容量的能力。计算结果显示,该方法配置下的储能容量相对较小,并且能够准确地满足微电网联络线上的功率控制目标,同时有效减少BIPV系统的发电输出与负荷用电之间的功率波动。
  • 虑储能光储配可靠性评估
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    本研究探讨了在含风光发电和储能系统的配电网络中,通过优化储能容量来提高系统可靠性的方法。 采用改进的准序贯蒙特卡洛法进行配电网可靠性评估,并提出两个衡量储能系统平抑风光储联合发电系统有功功率波动的指标来优化储能容量。结合优化后的储能容量,对比分析不同的风光储协调运行策略以及不同孤岛划分方案对配电网可靠性的影响。通过改造的IEEE RBTS BUS6算例分析表明:合理选择储能容量可以有效减少风光储系统的有功功率波动,并降低能源浪费;在风光储协调运行策略中,与容量跟踪相比,负荷跟随策略能够提高系统供电可靠性;而在不同的孤岛划分方案下,优先切除高负载集中区域的用电负荷而非低负载分散区域的用电负荷能显著提升系统的供电可靠性。
  • MATLAB代码下配置:动汽车负随机性 关键词:蓄配置,储能配置,中长期配置,波动
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    本文探讨了在MATLAB环境下进行蓄电池容量优化配置的方法,特别关注于电动汽车负荷的随机特性。通过分析并网电力系统的波动,研究提出了一种有效的中长期储能优化策略,以提高系统稳定性和效率。关键词包括蓄电池容量优化配置、储能优化配置和中长期配置,并网波动。 MATLAB代码:考虑电动汽车负荷随机性的蓄电池容量优化配置 关键词:蓄电池容量优化配置 储能优化配置 中长期配置 并网波动性 参考文档包括《不确定环境下并网型光储微电网的容量规划》以及《考虑电动汽车有序充电的光储充电站储能容量优化策略_李景丽》,仅借鉴部分模型,不完全复现。 该代码具有详尽的注释,便于学习和理解。它不是市面上常见的版本,并且程序质量非常高,请仔细甄别。 主要内容:本代码构建了在考虑电动汽车负荷随机性(即并网功率波动)条件下蓄电池最优容量及充放电功率优化模型。电池容量规划是在不同程度的并网波动下进行的,此外还从多个时间尺度如月度、季度和年度等进行了容量配置优化,结果非常全面。求解采用多目标灰狼算法,效果极佳。具体成果可以通过图表展示出来。 该代码属于精品级别的作品。
  • 遗传算法混合储能配置
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    本研究采用遗传算法对风电系统中混合储能系统的容量进行优化配置,旨在提高风力发电效率与稳定性。通过模拟实验验证了该方法的有效性和优越性。 为了减少独立风力发电系统内储能装置的生命周期成本,本段落建立了一个以最小化储能装置生命周期费用为目标函数,并将负荷缺电率作为约束条件的模型。结合了蓄电池与超级电容器的特点,利用48小时内的风电数据和用电需求信息,研究了一种包含这两种储能设备的能量管理系统策略。 提出了一种基于改进粒子群算法的方法来优化混合储能系统的容量配置问题,在实际案例分析中证明该方法不仅有效而且实用,并且在成本节约方面取得了显著成效。关键词包括:风力发电系统、混合储能装置、储能容量的最优配置以及遗传算法的应用。
  • 光分布式池储能系统配置
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    本研究探讨了在风光分布式发电系统中,蓄电池储能系统的最优配置方法,旨在提高能源利用效率和系统稳定性。 可以自行调整分布式储能接入的位置、数量以及容量大小。