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多时间尺度源储荷协调调度策略:促进电网优化运行和需求响应的融合,提高新能源接纳能力,减少运营成本,实现多时间尺度源储荷协同调度...

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简介:
本研究提出了一种创新的多时间尺度源储荷协调调度策略,旨在通过优化电力系统资源分配,增强电网对可再生能源的吸纳能力,并促进需求响应与电网运行的有效融合。此举不仅有助于降低运营成本,还能确保各时段内发电、储能和负载间的高效协同作业,推动能源系统的可持续发展。 为了提高区域电网的新能源消纳率并使电力系统运行成本最小化,同时增强供电可靠性,本段落提出了一种考虑特性分布的储能电站接入的多时间尺度“源-储-荷”协调调度策略。 该策略综合运用了储能电站和负荷侧各类需求响应资源在不同时间尺度上的特点来制定日前调度计划,并通过日内滚动调整与实时修正提高预测数据精度。以系统运行成本、弃风惩罚成本及失载惩罚成本作为目标函数,建立了多时间尺度的调度模型。 最终,在MATLAB平台上借助商业软件包CPLEX进行混合整数规划优化后发现,该策略能够有效降低系统的整体运营费用,并减少风电损失率,从而显著提升“源-储-荷”系统中的新能源接纳能力。

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    本研究提出了一种创新的多时间尺度源储荷协调调度策略,旨在通过优化电力系统资源分配,增强电网对可再生能源的吸纳能力,并促进需求响应与电网运行的有效融合。此举不仅有助于降低运营成本,还能确保各时段内发电、储能和负载间的高效协同作业,推动能源系统的可持续发展。 为了提高区域电网的新能源消纳率并使电力系统运行成本最小化,同时增强供电可靠性,本段落提出了一种考虑特性分布的储能电站接入的多时间尺度“源-储-荷”协调调度策略。 该策略综合运用了储能电站和负荷侧各类需求响应资源在不同时间尺度上的特点来制定日前调度计划,并通过日内滚动调整与实时修正提高预测数据精度。以系统运行成本、弃风惩罚成本及失载惩罚成本作为目标函数,建立了多时间尺度的调度模型。 最终,在MATLAB平台上借助商业软件包CPLEX进行混合整数规划优化后发现,该策略能够有效降低系统的整体运营费用,并减少风电损失率,从而显著提升“源-储-荷”系统中的新能源接纳能力。
  • 002--(日前、日内、)+.rar
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    本资源探讨了电力系统中不同时间尺度下的源-网-荷协调调度策略,并结合需求响应机制,旨在提高电网运行效率和稳定性。 在电力系统运行与管理中,源储荷协调调度是一个关键环节,它涉及到多个时间尺度的优化问题,包括日前调度、日内调度以及实时调度。这些调度策略旨在满足电力供需平衡的同时确保系统的稳定性、经济性和环保性。 多时间尺度源储荷协调调度是指在不同时间跨度内对发电、储能和负荷进行统一规划与调整。这种调度方法考虑了电力系统中短期和长期的供需变化,通过科学合理的调度策略提高系统的灵活性和可靠性。其中,“源”通常指各种类型的电源,如火电、水电、风电及太阳能等;“储”可能包括电池储能或抽水蓄能等形式;而“荷”则涵盖了各类电力消费者的需求。 日前调度是在一天前进行的电力市场操作,主要目的是确定第二天的发电计划。这一过程需考虑天气预报、燃料供应和设备维护等因素,以最小化系统成本并确保供电安全。日前调度决策直接影响电网运行状态与经济性能。 日内调度则在运行日内的动态调整中起作用,由于实际负荷和发电出力可能偏离预测值,日内调度的任务是实时修正和优化发电计划,适应瞬时供需变化。这一过程更加注重系统的即时平衡,并对于应对突发事件及提高运行效率至关重要。 实时调度是在非常短的时间间隔内进行的,通常为几分钟甚至秒级,目标在于确保电网稳定运行、避免频率波动与电压异常。它需要快速响应系统中的各种动态变化(如突然负荷增减或设备故障),通过控制发电机功率输出来维持系统的稳定性。 需求响应是电力市场中的一项重要概念,旨在鼓励用户根据市场信号调整用电行为以帮助平衡供需关系。例如,在电网出现供需紧张时,可激励消费者在高峰时段减少用电量或将非高峰时段的用电量增加,从而减轻电网压力。 综上所述,多时间尺度源储荷协调调度、日前日内实时调度以及需求响应机制对电力系统的高效运行至关重要,并为相关研究与实践提供了理论基础。
  • --及日前、日内
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    本研究探讨了电力系统中多时间尺度下的源-网-荷协调机制,并分析了需求响应在日前、日内与实时调度中的应用,旨在提高系统的灵活性与经济性。 为了提高区域电网对新能源的消纳率,并使电力系统的运行成本最小化以及供电可靠性提升,本段落提出了一种考虑储能电站特性的多时间尺度“源–储–荷”协调调度策略。该策略综合了储能电站与各类需求响应资源在不同时间尺度上的特性来制定日前调度计划,并通过日内滚动和实时修正的方式来提高预测数据的准确性。 以系统运行成本、弃风惩罚成本以及失负荷惩罚成本为优化目标,建立了多时间尺度调度模型。最终使用MATLAB平台并调用CPLEX商业软件包进行混合整数规划优化计算。实验结果表明该策略能够使系统的运行成本达到最优,并且显著降低弃风率,从而有效提高“源–储–荷”系统中的新能源消纳能力。 关键词:储能电站;多时间尺度;“源–储–荷”协调;CPLEX
  • 基于特性分布(含MATLAB程序)- 日前、日内及+
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    本研究提出了一种创新性的储能电站接入电网调度策略,通过日前、日内及实时三个时间尺度进行源储荷的高效协调,并结合需求响应机制优化电力分配。采用MATLAB编写相关程序以实现算法模型的具体应用与验证。 本段落介绍了使用MATLAB结合CPLEX运行main.m脚本的方法,该方法综合考虑了抽水蓄能电站与电化学储能电站的时间特性以及需求响应资源的多时间尺度特性,并对两种类型的储能系统的出力特性进行了分析。通过这种方法,可以制定日前调度计划,并利用日内滚动和实时修正来抑制新能源预测及负荷预测中的不确定性因素。程序注释详尽,非常适合初学者学习使用。此外,该方案还考虑了弃风、弃光等因素的影响,尽管参数细节与相关论文存在一些差异,但代码完全可以正常运行。
  • 气代码:002--(含日前、日内及)+.zip
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    本资料包聚焦于电力系统中源-储-荷的多时间尺度协调调度策略,涵盖日前、日内与实时调度,并探讨需求响应机制,助力提升电网运行效率和稳定性。 电气代码:002多时间尺度源储荷协调调度+日前日内实时+需求响应.zip
  • MATLAB码.zip
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    本资源提供一套用于研究和设计微电网系统中多时间尺度优化调度问题的MATLAB代码。涵盖短、中、长期调度策略,帮助用户深入了解微电网能量管理机制。 微电网多时间尺度优化调度研究探讨了如何在不同时间尺度上对微电网进行有效的管理和调度,以实现能源的高效利用和系统的稳定运行。
  • MATLAB代码滚动双层模型关键词:,滚动,双层模型
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    本文提出了一种基于MATLAB的算法,用于实现针对多能源微网的多时间尺度滚动优化双层调度模型。该方法结合了短期和长期策略,有效提升了系统的运行效率与经济性。 本段落介绍的MATLAB代码实现了一个基于多时间尺度滚动优化的多能源微网双层调度模型。该模型主要解决多能源微网的优化调度问题,在下层模型中,目标是通过最小化运行成本来求解最优调度策略,并采用多时间尺度滚动优化方法进行计算。在上层模型部分,则以运营商为视角,目标是在保证变压器不过载的前提下实现运营成本最低化,构建了一个包含两个阶段的优化框架。为了便于分析和求解问题,我们利用互补松弛条件以及KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件对这一复杂系统进行了简化处理。
  • 30号资-程序:《考虑特性分布》论文可在知下载,人博客有解读
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    本文探讨了基于特性分布的储能电站优化接入方案,并提出了一种电网多时间尺度下的源储荷协调调度策略。详细内容可于知网查阅,作者博客提供深入解析。 为了提高区域电网的新能源消纳率并使电力系统运行成本最小化同时提升供电可靠性,本段落提出了一种基于储能电站接入特性的多时间尺度“源–储–荷”协调调度策略。该策略综合考虑了储能电站与各类需求响应资源在不同时间尺度上的特性,并制定了日前调度计划;通过日内滚动调整和实时修正来确保预测数据的准确性。 以系统运行成本、弃风惩罚成本及失负荷惩罚成本作为目标函数,建立了多时间尺度调度模型。最终利用MATLAB平台调用CPLEX商业软件包进行混合整数规划优化计算的结果显示:所提出的调度策略能够实现电力系统的最优运营成本,并有效减少风电的浪费率;同时显著提高了“源–储–荷”系统中的新能源接纳能力。
  • 含CAES种柔性负系统与备用联
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    本研究探讨了含压缩空气储能(CAES)及多样化柔性负载的电力系统,在多时间尺度下实现电能和旋转备用的协同优化调度,以提升整体运行效率与经济性。 为了应对大规模风电接入的需求,压缩空气储能(CAES)技术和柔性负荷主动响应技术近年来得到了快速发展。本段落研究对象为包含CAES电站、可转移负荷、可中断负荷、直接负荷控制(DLC) 负荷、风电场和常规机组的电力系统,并综合考虑了这些元件在日前、日内以及实时时间尺度下的调度特性及其备用与调频的应用潜能,建立了源-荷-储协调互动的多时间尺度电能-备用联合调度模型。该模型以最小化电网运营商总支出成本为目标,能够同时制定系统的发电计划、旋转备用采购和使用计划及自动发电控制(AGC)参与因子配置方案。通过基于修改版PJM-5Bus系统进行仿真验证了所建立的调度模型的有效性。
  • MATLAB:适用于滚动双层模型关键词:,滚动,双层模型...
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    本文提出了一种基于MATLAB的双层调度模型,该模型采用多时间尺度和滚动优化策略,专门针对多能源微网系统设计,旨在提高其运行效率与经济性。 该MATLAB代码实现了一个基于多时间尺度滚动优化的多能源微网双层调度模型。主要内容是解决一个多能源微网的优化调度问题。首先,在下层模型中,以最小化运行成本为目标函数,通过多时间尺度滚动优化方法求解最优调度策略;上层模型则由运营商主导,同样以最小化运营成本为追求目标,并考虑变压器过载等问题的影响,建立了一个两阶段优化框架。利用互补松弛条件和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件对该双层结构进行快速且准确的计算分析,从而得出有效的调度方案。 参考文献:《Collaborative Autonomous Optimization of Interconnected Multi-Energy Systems with Two-Stage Transactive Control Framework》 仿真平台为MATLAB。