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96号资源-源程序:《计及电动汽车灵活性的微网多时间尺度协调调度模型》(论文可于知网下载,本人博客提供解读)

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简介:
本作品提出了基于电动汽车灵活性优化的微网多时间尺度协调调度模型,旨在提升微网运行效率与经济性。详情请见知网论文及作者博客解析。 该资源详细解读可参考博主免费专栏《论文与完整程序》中的第96篇博文。相关论文包括:多时间尺度协调控制的独立微网能量管理策略、考虑电池储能与需求响应的微网多时间尺度优化运行、考虑多种储能的微能源网多时间尺度协同调度以及考虑风电随机性的微网多时间尺度能量优化调度。 为了提高清洁能源利用率,在处理微网优化运行问题时,引入了电池储能和需求响应机制。针对电池储能的老化特性,采用了反映无规律充放电周期的储能老化成本模型;对于激励型需求响应,则设计了一种阶梯补偿机制。在此基础上,综合考虑电池储能的老化特性和价格型及激励型的需求响应,并结合风电不确定性的影响因素,构建了日前和日内多时间尺度下的微网优化运行模型。 通过实际算例分析验证了该提出的模型的有效性,结果显示该模型能够实现微网系统在最优成本下高效运行。

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  • 96-:《》(
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    本作品提出了基于电动汽车灵活性优化的微网多时间尺度协调调度模型,旨在提升微网运行效率与经济性。详情请见知网论文及作者博客解析。 该资源详细解读可参考博主免费专栏《论文与完整程序》中的第96篇博文。相关论文包括:多时间尺度协调控制的独立微网能量管理策略、考虑电池储能与需求响应的微网多时间尺度优化运行、考虑多种储能的微能源网多时间尺度协同调度以及考虑风电随机性的微网多时间尺度能量优化调度。 为了提高清洁能源利用率,在处理微网优化运行问题时,引入了电池储能和需求响应机制。针对电池储能的老化特性,采用了反映无规律充放电周期的储能老化成本模型;对于激励型需求响应,则设计了一种阶梯补偿机制。在此基础上,综合考虑电池储能的老化特性和价格型及激励型的需求响应,并结合风电不确定性的影响因素,构建了日前和日内多时间尺度下的微网优化运行模型。 通过实际算例分析验证了该提出的模型的有效性,结果显示该模型能够实现微网系统在最优成本下高效运行。
  • 考虑研究与应用
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    本研究致力于开发一种能够优化电动汽车接入微电网时灵活性和效率问题的多时间尺度协调调度模型。该模型旨在通过精细的时间管理策略,最大化利用可再生能源,提高系统的稳定性和经济性,并为电动车用户提供更加灵活和高效的充电方案。 本段落构建了一个包含电动汽车参与的微网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。在日前阶段,由于风力与太阳能发电量具有不确定性,因此结合预测数据进行初步经济调度;到了日内阶段,随着对风光出力观测更加准确,通过调节储能系统和需求响应等手段进一步调整调度方案以避免高额的不平衡惩罚;而在实时阶段,随着风光预测结果更为精确,在降低微网与上级电网并网功率波动性的同时充分利用电动汽车灵活性来优化充放电过程。该模型旨在同时确保调度的安全性和经济性。
  • 30-:《考虑特分布储能站接入储荷策略》
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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。
  • 145-:《新能力系统需量化分布鲁棒优化
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    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-:《新能力系统需量化分布鲁棒优化
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    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。
  • 50-:《含风光水虚拟厂与配公司
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    本篇论文探讨了含风光水发电的虚拟电厂与配电公司的协调调度模型,并提供可下载链接及个人博客上的详细解读。适合深入研究能源系统优化和智能电网技术的学者参考。 随着分布式电源的大量出现,微网和虚拟电厂成为了有效解决分布式电源并网问题的主要方法之一。本段落采用场景抽样生成与缩减技术处理风电和光伏发电出力的不确定性,并形成了包含概率信息的经典场景。基于此,在合作博弈理论的基础上建立了虚拟电厂单独调度模型以及与配电公司联合调度模型,以分析含风光水发电资源的虚拟电厂及其与配电公司的合作空间及利益公平分配问题。 研究案例使用了某风光水分布式电源示范工程和迪庆藏族自治州电网的实际数据进行分析。结果显示,风电光伏发电出力预测精度、配电网负荷曲线以及备用价格等因素对虚拟电厂和配电网的合作空间及收益分配方案有着直接影响,并为评估分布式发电资源对配电系统的影响、促进虚拟电厂与配电公司之间的合作谈判以及优化各类电源容量配置提供了定量依据。
  • 147-:《风储联合力系统频率特分析》(
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    本作品为研究风力储能系统对电力系统频率影响的学术论文。内容详尽解析了风储结合在频率调节中的应用及成效,并附有深入浅出的专业解读,便于读者理解与探讨。详情请访问知网或作者博客获取更多资讯。 该资源详细解读可关注博主的免费专栏《论文与完整程序》中的第147篇博文。 内容介绍如下: Simulink电力系统风储联合一次调频仿真模型 此模型使用Matlab Simulink进行风电和储能的一次调频模拟,采用四机两区系统的经典IEEE结构,并利用频域模型法将风电渗透率设定为25%。此外,该模型还采用了附加虚拟惯性控制以及储能的下垂控制策略来参与系统一次调频,从而优化了整个系统的频率特性。 特别之处在于: - 模型仿真速度非常快,仅需5秒钟即可完成。 - 参数基于经典的四机两区系统和频域模型,并附赠相关参考文献数据等资料。
  • 117-:《光储经济最优储能容量配置分析》(
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    本作品为《多种调度模式下光储电站的经济最优储能容量配置分析》,探讨了不同调度策略对光伏储能系统经济效益的影响,并提出优化方案。详情参见知网及作者博客。 光储联合发电系统是促进大规模光伏电站集中接入电网的一种解决方案。由于当前储能系统的成本较高,因此合理配置储能容量对于提高光储电站的经济效益至关重要。本段落分析了不同调度模式下的光储电站,并从发电企业的角度出发,以净收益最大化为目标建立了储能容量优化模型。 在该模型中,结合电池循环寿命数据建立电池损耗成本函数,从而定量计算实际运行中的储能成本。同时考虑售电收入和考核费用的影响,利用粒子群算法求解出最优的储能容量配置,并通过多种方案对比验证了模型的有效性。最后对影响光储电站经济效益的关键因素进行了分析,为不同调度模式及市场环境下的储能容量选择提供了参考依据。
  • 119-:《含分布式日前两阶段优化》(
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    本资源提供关于含分布式电源的配电网日前两阶段优化调度模型的源程序。相关论文可在中国知网上查阅,博主博客内附详细解读。 在电力市场环境下,供电公司通过优化调度接入配电网的分布式电源(distributed generation, DG),可以有效降低其运行成本并规避市场竞争风险。本段落提出了一种日前优化调度的两阶段模型:第一阶段为DG优化调度阶段,根据市场价格、DG运营成本及可中断负荷(interruptable load, IL)合同价格来确定机组组合、大电网购电量以及IL削减量;第二阶段是无功优化阶段,在此基础上考虑DG的无功出力特性,通过调整DG和无功补偿装置的输出使电压维持在规定范围内,并且降低配电网损耗。基于修改后的IEEE 33节点系统的仿真计算表明,该日前两阶段优化调度模型能够有效减少供电公司的运行成本。
  • 81-:支持在-基ADMM算法同优化-
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    本项目提供基于ADMM算法实现的多微网协同优化调度源代码,适用于学术研究与仿真分析,并附带详细的解析文档。通过该程序,用户能够更便捷地在知网上下载相关论文,深入理解并应用ADMM算法解决复杂电网系统问题。 为了实现微网间的电能交易与能量共享,采用交替方向乘子法(ADMM)进行研究,并实现了分布式算法以保护各个微电网的信息安全,避免了集中优化带来的信息泄露风险。 本段落对由光伏、风机、柴油发电机以及微燃气轮机组成的复杂微电网系统进行了深入分析。在此基础上建立了经济和环境双重目标下的微电网优化模型,并运用遗传优化神经网络技术来预测不可控电源的输出功率及负荷需求。将这些数据输入到模型中,再利用ADMM算法进行求解。 实验结果表明,相较于多目标粒子群算法(MOPSO)以及多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ),所提出的ADMM方法具有更高的收敛精度和更快的速度,在优化效果上表现出色,验证了该模型与算法的有效性。