微电网复合储能多目标优化配置方法及评价指标_谭兴国

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微电网混合储能系统功率分配策略及容量优化配置研究

微电网混合储能系统功率分配策略及容量优化配置研究

微电网混合储能系统功率分配策略及容量优化配置研究微电网(Microgrid)是指由分布式电源(Distributed Generation,DG)、储能设备、电力负载以及能量管理系统组成的一种小型电力系统。

与传统的中心供电系统相比,微电网可以实现可持续、高效的能源供应,提高电力系统的可靠性和能源利用率。

混合储能系统是微电网的重要组成部分,它由不同类型的储能设备构成,包括电池、超级电容、氢燃料电池等。

混合储能系统能够充分利用不同储能设备的优势,提高能源利用效率,实现电力系统的平稳运行。

在微电网中,储能设备的功率分配策略及容量的优化配置是提高系统性能和经济性的关键问题。

功率分配策略决定了不同储能设备之间的能量调度方式,直接影响到系统的能源利用效率和供电可靠性。

容量的优化配置则是指选取适当的储能设备容量,使得微电网在满足电力需求的同时,尽量减少设备成本和能量损失。

因此,对于微电网混合储能系统的功率分配策略和容量优化配置进行研究具有重要意义。

首先,针对微电网混合储能系统的功率分配策略,可以采用基于规则的优化方法。

根据电力负载的变化情况,制定不同的优化规则,以实现储能设备之间的能量平衡。

例如,在电力负载高峰期,可以优先利用具有高功率输出能力的设备进行供电,如电池或超级电容;而在电力负载较低的时候,可以利用低功率输出的设备进行充电,以提高能源利用效率。

此外,还可以通过优化算法,如遗传算法或模拟退火算法等,对不同储能设备的功率分配进行优化,以进一步提高系统性能和能源利用效率。

其次,对于微电网混合储能系统的容量优化配置,可以通过经验模型或优化算法进行研究。

首先,可以根据历史数据和电力负载的需求预测,确定系统的功率和能量储备需求。

然后,利用经验模型或优化算法确定不同储能设备的最佳容量配置,以满足电力需求,并使系统的总成本最小化。

在容量优化配置过程中,需要考虑不同储能设备之间的互补性和协同性,以实现最优的电力供应和能源利用。

含多微能网的综合能源系统优化调度及可靠性评估

含多微能网的综合能源系统优化调度及可靠性评估

未来展望
多微能网的综合能源系统优化调度和可靠性评估是能源领域的研究热点,具 有非常重要的意义和价值。随着技术的不断进步和市场需求的增加,未来这个领 域还有很大的发展空间。
在优化调度方面,未来需要进一步深入研究多种能源的互补性和协调控制机 制,建立更加精确和高效的优化调度模型和算法。同时,结合先进的信息化技术, 可以实现实时监控和动态调整,提高能源系统的运行效率和稳定性。
在可靠性评估方面,未来需要进一步探索新的评估方法和指标体系,以更全 面和准确地评估能源系统的可靠性。另外,还需要加强对系统可靠性的监测和维 护,建立预警系统和应急处理预案,最大限度地减少系统故障对能源供应的影响。
结论
多微能网的综合能源系统优化调度和可靠性评估是确保能源系统稳定、高效、 环保的重要手段。本次演示对这两个问题进行了深入探讨,提出了一些解决方案 和策略,并展望了未来的发展方向。随着技术的不断进步和市场需求的增加,未 来还需要进一步加强对这些问题的研究和实践,以推动多微能网的综合能源系统 的广泛应用和发展。
二、研究成果与不足
目前,针对微网技术的可靠性评估已经取得了一定的研究成果。例如,学者 们已经提出了一系列微网可靠性评估的算法和模型,如基于概率统计的方法、基 于人工智能的方法等。这些方法和模型的应用,有助于提高微网系统的可靠性, 并且可以降低运行成本。
然而,现有的研究还存在一些不足之处。首先,现有的评估方法多数只某一 方面的可靠性,而缺乏对整体可靠性的评估。其次,现有的评估模型和算法多数 只考虑了静态的可靠性,而忽略了微网在动态运行中的可靠性。最后,目前的研 究成果还没有形成一套完整的标准和规范,不利于微网技术的推广和应用。
含多微能网的综合能源系统优化调 度及可靠性评估
目录

微电网中混合储能系统的容量优化配置

微电网中混合储能系统的容量优化配置

微电网中混合储能系统的容量优化配置摘要:近年来,可再生能源如光伏、风电等在分布式微电网中渗透率不断增加,但绝大部分可再生能源都易受天气、温度和湿度等环境因素影响,导致其能量供应具有波动性、随机性和不可预测性的特点。

因此,可再生能源在接入微电网时,会出现其发电功率与负荷需求不匹配的现象,造成微电网无法安全稳定运行。

本文对微电网中混合储能系统的容量优化配置进行分析,以供参考。

关键词:微电网;混合储能;容量优化引言在微电网系统中,风、光等分布式能源存在着随机与不可控性,因此,为了保证微电网中的储能负荷和用电量匹配,储能装置也必须进行合理的配置。

这样能在改善系统稳定性的同时提高系统中电能的供需平衡度。

但因为各种储能单元价格有差异且储能效果不同,在选择储能装置的时候,应在保证储能容量的最优配置下,获得最高的经济效益。

混合储能系统不仅能有效解决微电网中自调节能力差、体积小、电压骤降或跌落等问题,而且能提高用电可靠性。

1混合储能系统控制策略混合储能系统的基本控制思想是将储能系统需补偿的直流微网内不平衡功率按照频率高低进行分解。

其中,低频段的平均功率波动幅值小,但持续时间长,需补偿的能量大,因此适合电池这类能量型储能器件补偿;高频段的瞬时功率波动幅值大,但持续时间短,往往是毫秒级,因而需要超级电容这类功率型器件进行平抑。

由此可知,合理的功率分解策略是混合储能系统控制的关。

1)混合储能系统动态响应提升方法,混合储能系统控制方法的基本思想是将不平衡功率进行高低频分解,由电池平抑低频段功率分量,超级电容平滑高频段功率波动。

但是,该基本控制方法未考虑因电池、电池控制器以及双向DC/DC变换器较慢的动态响应而引起的电池储能系统电流跟踪误差,从而导致混合储能系统整体响应偏慢,微电网运行稳定性下降的问题。

因此,如何提高混合储能系统的动态响应速度,成为了混合储能系统控制方法研究中的一个重点。

2)预测控制法,前馈控制是在扰动发生之后被控变量未改变之前,根据其作用的大小进行控制用以补偿扰动作用对被控量的影响。

微电网系统多目标优化运行研究

微电网系统多目标优化运行研究

微电网系统多目标优化运行研究微电网系统多目标优化运行研究摘要:随着能源需求的不断增长,传统的中央电网面临着诸多挑战,如网络脆弱性、能源供应不稳定等。

微电网系统作为一种具有分布式能源资源和能源储存的智能化能源系统,能够有效地解决这些问题。

在微电网系统中,如何实现多目标优化运行是一个重要的研究方向。

本文将从多目标问题的介绍、微电网系统的特点、多目标优化算法以及微电网系统多目标优化运行的研究现状等方面进行分析和总结。

一、多目标问题的介绍多目标问题是指有多个冲突的目标需要优化的问题。

在微电网系统中,常见的多目标问题包括经济性、环境友好性和供电可靠性等。

在微电网系统的运行过程中,需要在不同的目标之间进行权衡和优化。

二、微电网系统的特点微电网系统具有以下几个特点:1)分布式能源资源:微电网系统利用周围的分布式能源资源来提供电力供应,如太阳能、风能等。

2)能源储存技术:微电网系统通过能源储存技术,能够在能源不足时提供备用电力供应。

3)智能化管理:微电网系统通过智能化管理,能够实现能源的有效调度和优化。

三、多目标优化算法多目标优化算法是解决多目标问题的重要工具。

常见的多目标优化算法包括基于遗传算法的多目标优化算法、粒子群优化算法和模拟退火算法等。

这些算法能够在多个目标之间找到一组最优解,帮助微电网系统实现多目标优化运行。

四、微电网系统多目标优化运行的研究现状目前,针对微电网系统多目标优化运行的研究已经取得了一定的进展。

研究者们通过构建微电网系统的数学模型,并应用多目标优化算法进行优化。

他们考虑了微电网系统的经济性、环境友好性和供电可靠性等多个方面,通过调整微电网系统的运行策略,使得系统在多个目标上同时得到优化。

此外,还有一些研究将不确定性因素引入多目标优化问题中,例如考虑天气预报的不确定性对微电网系统运行的影响。

这些研究结果表明,多目标优化算法能够为微电网系统实现多目标优化运行提供有效的解决方案。

结论:微电网系统多目标优化运行是一个具有挑战性的研究问题,但已经取得了一些进展。

光储一体化微电网多目标容量优化配置研究

光储一体化微电网多目标容量优化配置研究

光储一体化微电网多目标容量优化配置研究光储一体化微电网多目标容量优化配置研究近年来,随着可再生能源的快速发展,光储一体化微电网作为一种新型的能源光化系统,备受关注。

光储一体化微电网的优势在于能够将太阳能光伏发电和储能技术有机结合起来,实现能源的高效利用和存储。

在这一背景下,对于光储一体化微电网的容量优化配置研究具有重要的意义。

光储一体化微电网的容量优化配置问题是一个复杂的多目标组合优化问题,需要充分考虑供电可靠性、经济性和环境性等多个因素。

首先,供电可靠性是光储一体化微电网的首要目标之一。

由于可再生能源的不稳定性,如何保证光储一体化微电网的供电可靠性是一个关键问题。

其次,经济性是另一个重要考虑因素。

配置合理的光储一体化微电网容量可以实现能源的高效利用,并降低系统运行成本。

此外,环境性也是在配置光储一体化微电网容量时需要考虑的因素。

通过优化配置,可以减少能源消耗,减少对环境的影响。

针对光储一体化微电网容量优化配置问题,当前的研究主要提出了以下几种方法。

首先是基于传统经验模型的方法。

该方法利用经验模型来估计光储一体化微电网的供电可靠性和成本等指标,并通过优化算法找到最优解。

然而,由于传统经验模型的局限性,这种方法在解决复杂的多目标组合优化问题时存在局限性。

其次是基于数学建模的方法。

该方法基于数学模型来描述光储一体化微电网的运行特性,并通过优化算法求解最优解。

然而,由于数学模型的复杂性,该方法在实际应用中存在计算量大、计算时间长的问题。

最后是基于机器学习的方法。

该方法利用机器学习算法来学习和预测光储一体化微电网的运行特性,并通过优化算法求解最优解。

机器学习方法具有较好的灵活性和适应性,但其解释性较差,需要更多的实际数据验证。

针对光储一体化微电网容量优化配置问题,未来的研究方向可以从以下几个方面展开。

首先,可以结合各种优化算法,开展多目标组合优化问题的研究。

通过设计新的优化算法,可以更好地解决光储一体化微电网的容量优化配置问题。

微电网混合储能系统功率分配策略及容量优化配置研究

微电网混合储能系统功率分配策略及容量优化配置研究

微电网混合储能系统功率分配策略及容量优化配置研究微电网混合储能系统是指将多种不同类型的储能设备结合在一起,以满足微电网运行过程中的功率需求和能量管理的一种系统。

其功率分配策略和容量优化配置是研究该系统中的重要内容,旨在提高系统的能源利用效率和经济性。

本文将从功率分配策略和容量优化配置两个方面对微电网混合储能系统进行研究。

首先,功率分配策略是指将可用的功率按照一定的规则分配给不同类型的储能设备,以满足微电网运行过程中的不同功率需求。

常见的功率分配策略有:1.能量平衡策略:根据储能设备的能量状态,将功率分配给能量较低的设备,以实现能量均衡。

当一些设备的能量较低时,可以将其他设备的一部分功率分配给该设备,确保系统的能量供应不中断。

2.峰值削减策略:在需要大功率供应时,将功率集中分配给容量较大的储能设备,以满足峰值功率需求,并减少对传统电网的依赖。

在系统负载较小的时候,将储能设备的功率分配给其他设备,以提高整体能源利用效率。

3.频率控制策略:根据微电网运行中的频率波动情况,动态调整储能设备的功率分配。

当频率偏低时,增加储能设备的功率输出;当频率偏高时,减少储能设备的功率输出,以实现频率的控制。

其次,容量优化配置是指确定每种类型储能设备的最优容量,以满足微电网运行过程中的能量需求。

容量优化配置的目标是最大化系统的能源利用效率和经济性。

常见的容量优化配置方法有:1.线性规划模型:根据微电网的功率需求和储能设备的性能特点,建立线性规划模型,以最小化系统的总成本或最大化系统的能源利用率为目标,确定每种类型储能设备的最优容量。

2.遗传算法:利用遗传算法对微电网的功率需求进行模拟,通过不断的进化和选择过程,优化储能设备的容量配置,以找到最优解。

遗传算法具有全局能力,适用于复杂的非线性优化问题。

3.蚁群算法:模拟蚂蚁觅食行为,通过信息素的交流和累积过程,找到最优的储能设备容量配置方案。

蚁群算法能够充分利用系统的局部信息和全局信息,具有较强的优化能力。

储能技术在微电网中的应用评估与优化策略

储能技术在微电网中的应用评估与优化策略

储能技术在微电网中的应用评估与优化策略随着能源消费的增长和替代能源的需求,微电网作为一个相对独立的电力系统在近年来得到了广泛的关注和应用。

而储能技术作为微电网中的重要组成部分,在实现微电网的可靠性、经济性和可持续性等方面发挥着重要作用。

本文将以储能技术在微电网中的应用评估与优化策略为主题,分析这一领域的发展现状,并提出相应的优化策略。

储能技术是指将能量在较短时间内从电网中蓄积、保存,并在需要时释放的技术。

在微电网中,储能技术主要用于解决电力系统供需不平衡、电网频率调节、峰谷削平等问题,从而提高微电网的供电可靠性和经济性。

首先,针对储能技术在微电网中的应用评估,我们需要评估储能技术对微电网系统性能的影响。

这包括如何选择合适的储能技术以及确定储能容量和充放电功率等参数。

评估过程中需要考虑能源价格、电网负荷特性、市场需求等多个因素,从而确定最佳的储能策略。

其次,针对储能技术的优化策略,我们可以从以下几个方面进行考虑。

第一,确定最佳的充放电策略。

根据微电网不同的供电需求,可以通过优化控制算法确定最佳充放电策略,以实现经济运行和电网负荷平衡。

第二,优化储能配置。

根据电网规模、负荷特性和供电可靠性要求等指标,确定储能技术的配置方案,包括储能容量、技术类型和布局等。

第三,联合优化与整合能源系统。

微电网中常常包括多种能源,如太阳能、风能和传统发电等,通过联合优化与整合能源系统可以实现最佳的能源利用效率和经济性。

在微电网中,储能技术的应用评估与优化策略还面临一些挑战。

首先,储能技术的高成本是一个显著因素。

由于储能设备的购置和运维成本较高,因此如何在经济可行的前提下实现储能技术的应用是一个关键问题。

其次,储能技术与微电网的运行模式和系统控制之间的协调是一个复杂的问题。

微电网中的多能源输入和多能源输出要求储能系统能够根据不同的需求进行灵活调整,这需要优化控制算法和智能系统的支持。

第三,储能技术在微电网长期运行中的可靠性和寿命问题也需要得到保证。

微电网中储能系统的优化配置--评《微电网储能运行控制关键技术及应用》

微电网中储能系统的优化配置--评《微电网储能运行控制关键技术及应用》

第51卷㊀第1期2021年㊀㊀2月电㊀㊀㊀池BATTERY㊀BIMONTHLYVol.51,No.1Feb.,2021作者简介:孟垂懿(1979-),男,辽宁人,沈阳工程学院国际教育学院工程师,硕士,研究方向:电气工程自动化;邹全平(1979-),女,辽宁人,沈阳工程学院电力学院讲师,硕士,研究方向:电力系统自动化㊂㊃广告㊃书评㊃微电网中储能系统的优化配置评‘微电网储能运行控制关键技术及应用“孟垂懿1,㊀邹全平2(1.沈阳工程学院国际教育学院,辽宁沈阳㊀110136;㊀2.沈阳工程学院电力学院,辽宁沈阳㊀110136)㊀㊀近年来,新能源技术的兴起促进了微电网储能系统的快速发展,人们对储能技术的研究逐渐深入㊂周金辉等著的‘微电网储能运行控制关键技术及应用“一书,聚焦于微电网中储能系统的控制及关键技术研究,首先对各种电池储能技术的发展及应用做了简要介绍,并阐述微电网中储能系统的重要性;继而对储能系统的建模进行了深入探讨,给出稳态建模和暂态建模的方法;然后分析了独立型和并网型两类微电网模式的储能优化配置方法,并制定相应的储能运行策略;接着阐述储能技术在微电网中的应用,设计了基于多代理系统(MAS)的能量管理系统和利用联络线进行功率控制的优化算法,并简要介绍微电网中的并联控制技术及混合储能技术;最后列举了几个微电网储能工程的实际应用案例㊂1㊀储能技术简介储能技术是指将电能转化为其他形式的能量存储起来,应用时再释放的技术㊂随着科技的发展,各种储能方式不断出现,如电化学储能,包括铅酸电池㊁锂离子电池和液流电池等;机械储能,包括飞轮储能㊁压缩空气储能等;电磁储能,包括超级电容器㊁超导磁储能等㊂铅酸电池的应用较广泛,由于功率上限较低,价格便宜,在低功率等级的领域(照明㊁通信等)应用中经济效益最高㊂在大功率应用方面,压缩空气储能发展较为成熟,最高功率可达兆瓦级,适合大规模商用㊂微电网是由各种能量存储㊁保护㊁转换装置及相关控制系统组成的分布式发电系统,储能系统在微电网中发挥着重要的作用,可控制微电网中联络线的功率波动范围,灵活地调节输入输出功率;还能在微电网处于孤岛模式时,控制电压和频率的稳定,并提供暂态功率支撑㊂研究微电网中的储能技术,显得尤为重要㊂2㊀微电网中储能系统的建模分析在微电网中,储能系统占据了重要的位置,其中储能变流器对储能系统功能的正常发挥起着至关重要的作用㊂根据工作原理的差异,储能变流器可分为单极式和双极式两种㊂单极式储能变流器主要由交直流滤波器㊁逆变电路㊁直流侧电路和预充回路等组成,直流电压范围相对较窄,体积较小,成本低,控制策略简单易懂,且转换效率较高,在铅酸电池及锂离子电池中应用较多㊂双极式储能变流器中增加了直流电(DC)/DC 电路,用来控制电压的升降,直流电压范围相对较宽,最低可达0V,但体积略大,成本高昂,控制策略较复杂,转换效率达不到主流应用的需求㊂目前来说,应用面较窄,在超级电容器等没有初始电压的元件中应用较多㊂该书对几种常见的储能系统进行建模分析研究㊂首先,针对3种常见的储能系统建立稳态分析模型:①在锂离子电池系统中,建立了电池的充放电约束模型㊁荷电状态(SOC)计算模型和重置周期的计算模型等;②在铅酸电池系统中,建立了可用容量计算模型㊁SOC 计算模型和剩余容量计算模型等;③在超级电容电池系统中,建立了数学模型㊁稳态计算模型等㊂其次,针对3种常见的储能系统建立暂态分析模型:①在锂离子电池系统中,为了达到最佳的电池瞬态稳定效果,建立了新一代汽车合作伙伴计划(PNGV)及改进模型㊁大容量蓄电池系统(LCBS)模型等,为SOC 的精确估算提供了极大的帮助;②在铅酸电池系统中,建立了CIEMAT 模型㊁KiBaM 模型等,以实现负荷㊁能量㊁电压和充放电功率等的精确计算;③在超级电容电池系统中,建立了物理结构模型㊁电气模型和阻抗模型等,以提高容量㊁阻抗等的计算精度㊂3㊀微电网中储能优化配置一般来说,微电网包括独立型和并网型两大类㊂独立型微电网不与大电网连接,而是利用风力㊁光伏等方式发电,能起到保护环境㊁提高资源利用率的作用,常用于海岛及偏远地区㊂并网型微电网实际与大电网相互连接,储能功能多样,能减小电压电流波动对电网的影响,还能提高微电网的利用率和供电质量,适用于城市内部㊂这两类微电网中的电池储能系统,以锂离子电池和铅酸电池为主,在微电网正常运行时,储能系统和微电网之间会产生功率和能量的流动,因此,SOC㊁充放电功率㊁充放电电量和电池寿命周期等参数,能够体现储能系统的优劣㊂基于此,该书建立了微电网中储能系统的模型,研究了上述参数的关系及精确计算方法㊂电㊀㊀㊀㊀池BATTERY㊀BIMONTHLY㊀第51卷储能设备的容量对微电网的运行可靠性和经济性影响很大㊂如果容量配置达不到完成任务的要求,会影响微电网的正常运行;如果容量配置过大,会增加经济成本㊂优化储能容量配置,并制定相应的储能运行策略,可实现经济和社会效益的共赢㊂目前,科研人员通常从经济㊁技术和环保等方面来衡量微电网的性能㊂经济性指标包括投资㊁安装㊁运行㊁维护㊁使用寿命㊁燃料用量和残值处理等,以评估微电网的经济效益;技术性指标包括可再生能源的发电比㊁丢弃率和失负荷率等,以反映微电网运行性能的好坏;环保性指标包括CO㊁CO2等废气及固体废弃物的排放量等,以衡量微电网的环保性能㊂在优化微电网的配置时,要考虑实际的需求,针对某个指标(通常是经济性)或多个指标(经济性+环保性/可靠性)进行优化㊂无论是哪种优化方式,都需要建立目标函数,再在独立型微电网中设置安全约束(容量)㊁运行约束(功率)条件,或在并网型微电网中设置运行约束(功率)㊁配置约束条件,得到理想状态下的优化结果㊂除了优化储能配置之外,良好的储能运行策略也会对微电网的运行效果产生重要影响㊂通常,在独立型微电网中,固定逻辑规则运行策略较为常见,即电源按照某种事先设计好的次序按部就班地工作㊂在并网型微电网中,优化运行策略则应用广泛,该策略能够全盘考虑全网的运行工况,选择最合适的目标设计优化方案㊂4㊀储能在微电网优化控制中的应用随着科技的进步,光伏发电在西部地区的应用越来越多,但光伏发电只能在天气晴好㊁阳光明媚的日间进行,不易控制㊂要在微电网中布置储能装置,以充分利用光转电的能量,减少柴油机的运行时间,保障微电网系统的安全经济运行㊂目前,在独立型微电网中,人们建立了光储水柴系统㊂在该系统中,电源在区域上分布范围较广,需要密切考虑区域电压和频率对电源间协调工作的影响;同时,该系统中的控制器是相互独立㊁互不影响的,可实现分布式控制㊂基于此,针对独立型微电网,该书设计了一种基于MAS的能量管理系统,该系统由分布式架构组成,包括预测层㊁调度层及控制层㊂预测层可实现系统功率预测,获取各种电价信息及用户信息等;调度层能根据电网的运行情况重新分配功率,以满足实际需求;控制层可在微电网正常运行时调节电网电压,在出现意外时切换控制策略,进行负荷切换和备用功率分配㊂根据能量管理系统组成,该书设计了基于MAS的能量优化管理算法,在调度层中添加虚拟竞价机制,使设备代理充分表达意愿,做出合理的决策㊂针对功率控制偏差的问题,优化算法将出现误差的功率转移到备用电源上,实现动态功率分配㊂为验证优化算法的有效性,该书建立了PXI-RTDS仿真系统,设置小水电输出的最小功率为0.5MW,柴油发电机输出的最小功率为0.5MW,并给出多种突发事件,以验证算法效果㊂提出的算法可进行夜间调峰,充分利用了过剩的光伏发电电能,并提高了发电利用率,减小了功率误差㊂在并网型微电网中,该书提出一种利用联络线进行功率控制的优化算法㊂该算法通过滚动优化的方式调节充放电功率,并利用预测校正方式优化充放电状态,使经济效益最大化;同时,算法利用控制单元的协调工作实现充放电功率的二次分配,以延长储能系统的使用寿命;最后,算法制定了联络线功率控制策略,对功率平滑㊁自平衡等进行优化控制㊂通过实际的风光储微电网系统建立模型,验证功率控制优化算法的有效性㊂结果表明,算法抑制功率波动的效果较好,并能根据电网的负荷情况重新分配功率㊂5㊀微电网中的关键技术在微电网中,储能变流器以并联的方式连接在一起,组成储能系统,实现功能控制㊂常见的并联控制技术包括:①集中控制,即所有的储能变流器均由中央控制器控制,统一实现幅值㊁频率和相位等的同步调节,操作简单,可实现良好的均流效果,但如果中央控制器停止工作,会导致整个系统罢工,可靠性并不强;②主从控制,即在每个变流器中均导入同步信号,然后设置一定的逻辑规则确定主机,当主机出现故障时,重新选定新的主机,但是在主机切换的过程中,系统可能会出现断电现象,导致可靠性降低;③分布式控制,即各个变流器之间只通过输出负载线连接,每个变流器可以独立工作,互不影响,可靠性最高㊂由于不同的微电网结构各异,对于储能系统的要求也有所不同㊂目前,微电网使用的储能技术以混合储能为主㊂根据接入方式的不同,混合储能系统又可以划分为集中式和分布式两类㊂集中式混合储能是在母线上放置若干个储能元件以及DC/交流电(AC)变流器,实现电能的输入和输出,成本较低,简单易控制;分布式混合储能则根据实际应用场合,按照需求放置储能元件,然后接入电网,灵活方便,容易扩容,但是维护成本较高,控制策略较复杂㊂6㊀微电网储能工程实际案例目前,微电网储能的相关研究成果在实际工程中展开了较为广泛的应用㊂该书介绍了南麂岛离网型㊁鹿西岛并网型和西藏阿里光储水等微电网应用工程的建设情况,并根据各个地区的水文㊁气候㊁地势等不同特点,建立符合当地实际发展需要的微电网工程,以实现资源㊁能源的合理利用㊂7㊀结语‘微电网储能运行控制关键技术及应用“一书融合了微电网理论知识和实际应用案例,详细阐述了微电网的储能系统建模㊁配置优化㊁能量管理和关键控制技术等相关内容,并给出了具有代表性的微电网储能工程实际案例㊂该书理论联系实际,逻辑清晰,目标明确,可供从事新能源发电㊁微电网储能研究的工程技术人员及相关专业高校师生参考㊂书名:微电网储能运行控制关键技术及应用作者:周金辉等㊀编著ISBN:9787519846602出版社:中国电力出版社出版时间:2019-11-01定价:¥66.00元收稿日期:2020-12-29Ⅱ。

并网运行风/光/储微电网容量配置双目标优化

并网运行风/光/储微电网容量配置双目标优化

并网运行风/光/储微电网容量配置双目标优化兰国军;栗文义;尹凯;文博;宋沛辰【摘要】Currently, research on micro⁃sources capacity configuration is concentrated on the case of isolated micro⁃grid. Though configuration results can guarantee the reliability of the system connected or disconnected, the redun⁃dant investment is increased. In this paper, the operation strategy for the parallel operation of wind/photovoltaic/storage microgrid is developed, and the economy model and power supply reliability model are established respec⁃tively, using multi⁃objective simulated annealing particle swarm optimization algorithm to calculate optimal solution set of the model. The configuration scheme of the wind power, photovoltaic power and energy storage system is ob⁃tained. It shows that as compared with the isolated operation, to configure the micro⁃sources capacity relationship of wind/photovoltaic/storage microgrid in view of parallel operation, the investment cost will be decreased obviously under the same reliability requirement.%目前关于微网电源容量配置的研究主要针对独立运行情况,虽配置结果可保证系统运行的可靠性,但增加了冗余投资。

并网型微电网多目标容量优化配置及减排效益分析

并网型微电网多目标容量优化配置及减排效益分析

并网型微电网多目标容量优化配置及减排效益分析刘峪涵;汪沨;谭阳红【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2017(29)9【摘要】以提高经济性和自供电能力为目标,提出了一种并网型风光储微电网容量优化配置方法,并对其环保减排效益进行了分析.首先确定了适用于并网型微电网的运行控制策略,然后以微源的数量作为优化变量,构建了以年平均综合成本及自供电率为评价指标的数学模型,并采用非支配排序多目标遗传算法对模型进行了求解.最后引入效用理论对各优化结果进行综合评价,以得到不同设计要求下的推荐方案.算例验证了所提方法的正确性和有效性.%In order to improve the economical efficiency and self-supply ability of a grid-connected wind-solar-storage microgrid,a optimal capacity configuration method is proposed,and its emission reduction benefit is analyzed. Firstly, an operation and control strategy for the grid-connected microgrid is determined. Then,the number of micro-sources is taken as an optimization variable,and a mathematical model is established with the evaluation indices of annual average comprehensive cost and self-supply rate(SSR). Moreover,non-dominated sorting genetic algorithm with multiple objec?tives is adopted to solve the optimization model. Finally,utility theory is introduced to evaluate the optimization results comprehensively,thus recommended schemes are obtained to different design requirements. The validity and effective?ness of the proposed method is verified by a numerical example.【总页数】6页(P70-75)【作者】刘峪涵;汪沨;谭阳红【作者单位】湖南大学电气与信息工程学院,长沙 410082;湖南大学电气与信息工程学院,长沙 410082;湖南大学电气与信息工程学院,长沙 410082【正文语种】中文【中图分类】TM744【相关文献】1.并网型风光储微电网容量改进优化配置方法 [J], 窦晓波;袁简;吴在军;倪益民;樊陈;晓宇2.海岛独立型微电网的多目标容量优化配置方法 [J], 肖锐;宋佳佳3.基于灵敏度分析的并网型微电网容量优化配置 [J], LI Xianshan;FANG Jing;GUO Shishu;LU Lun;FAN Yumeng;YI Ming;ZHANG Jinwei4.考虑不确定性的并网型微电网容量优化配置 [J], 郭宇;吕红芳;王冰昆5.基于改进FPA-LHS算法的并网型微电网容量优化配置研究 [J], 孟凡斌;周静;张霄;席晟哲;王波因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

《2024年热电联产微电网多目标优化配置的研究》范文

《2024年热电联产微电网多目标优化配置的研究》范文

《热电联产微电网多目标优化配置的研究》篇一一、引言随着全球能源危机和环境问题的日益严重,清洁、高效、可持续的能源供应模式成为了世界各国关注的焦点。

热电联产微电网作为一种集成了可再生能源与分布式能源的供电系统,具有高能效、低排放等优势,正逐渐成为未来城市能源供应的重要方式。

然而,如何实现热电联产微电网的多目标优化配置,提高系统的综合效益,成为了当前研究的热点问题。

本文针对热电联产微电网的多目标优化配置进行了深入的研究。

二、微电网与热电联产技术概述微电网是指由分布式电源、储能系统、能量转换装置、监控和保护装置等构成的本地自治供电系统。

而热电联产技术则是通过一个单一的能源转换过程,同时产生电能和热能,以实现能量的梯级利用。

两者相结合,可以在满足电力和热力需求的同时,有效提高能源利用效率,降低污染物排放。

三、多目标优化配置的意义与方法热电联产微电网的多目标优化配置,是指在保证系统稳定运行的基础上,同时考虑经济性、环保性、可靠性和可维护性等多个目标,对微电网中的分布式电源、储能系统、能量转换装置等进行合理配置。

这种优化配置不仅可以提高系统的综合效益,还可以为城市能源结构的优化提供有力支持。

在研究方法上,我们采用了数学规划与人工智能算法相结合的方法。

首先通过建立数学模型,描述微电网的运行特性和各个目标之间的权衡关系;然后运用人工智能算法对模型进行求解,以得到最优的配置方案。

四、热电联产微电网的构成与配置策略热电联产微电网的构成主要包括分布式电源(如太阳能光伏、风力发电等)、储能系统(如电池储能、热储能等)、能量转换装置(如燃气轮机、余热锅炉等)以及监控和保护装置等。

在配置策略上,我们根据不同地区的能源需求、环境条件、经济状况等因素,综合考虑各目标之间的权衡关系,制定出合理的配置方案。

五、研究结果与讨论通过多目标优化配置的研究,我们得到了不同配置方案下的经济性、环保性、可靠性和可维护性等指标的评估结果。

结果表明,在综合考虑各目标的基础上,我们可以找到一个最优的配置方案,使系统在满足电力和热力需求的同时,实现经济效益和环保效益的平衡。

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烅SOC,i+1 烆
=SOC,i+ΔnEEbakt,i=SOC,i+PnbEat,ikT
(5)
ΔEuc,i+ΔEbat,i=ΔEi
(6)
式中:k 表 示 蓄 电 池 或 超 级 电 容,Ek 为 相 应 的 额 定
容量;n 为匹配 常 数;T 为 控 制 周 期;ΔEuc,i和 ΔEbat,i
· 绿 色 电 力 自 动 化 · 谭 兴 国 ,等 微 电 网 复 合 储 能 多 目 标 优 化 配 置 方 法 及 评 价 指 标
1 微 电 网 复 合 储 能 多 目 标 优 化 建 模
本文中微电网配置如 图 1 所 示[11],包 含 风 力 发 电、光伏电池及 微 型 燃 气 轮 机 作 为 可 控 微 源。 复 合
—7—
2014,38(8)
储能在微电网发挥 多 重 功 效,本 文 将 从 复 合 储 能 成 本 、微 电 网 功 率 平 衡 、可 再 生 能 源 波 动 抑 制 等 方 面 建 立复合储能的多目标优化数学模型。
和储能系统(储 能 本 体 和 储 能 管 理 系 统)的 成 本;cm 为储能的维护成本,在 复 合 储 能 参 与 微 电 网 长 期 调
度时,目标函数需考虑该成 本;Pmax为 复 合 储 能 的 总 功率。
1.2 可 再 生 能 源 波 动 抑 制 目 标
微 电 网 中 的 调 度 周 期 一 般 常 取 一 日 、一 个 月 、一
求差异平均值。
微电 网 中 还 可 设 定 其 他 复 合 储 能 优 化 目 标,如
供 电 可 靠 性 、辅 助 微 电 源 优 化 运 行 等 ,不 再 列 出 。
1.4 约 束 条 件 微电网中复合储能的控制应考虑各储能荷电状
态、储 能 最 大 功 率 限 幅 Plimit、瞬 时 功 率 平 衡 等 方 面 的 限 制 ,以 确 保 储 能 容 量 优 化 的 合 理 性 。
助微电源发电量之 和;PDG,i为 经 复 合 储 能 补 偿 后 的 可再生能源输出功率值。
1.3 微 电 网 中 的 功 率 需 求 匹 配 目 标 微电 网 内 任 一 时 刻 必 须 保 证 功 率 平 衡,以 维 持
微电网电 压 和 频 率 的 稳 定 。 [13] 若 配 置 储 能 容 量 不
第 38 卷 第 8 期 2014 年 4 月 25 日
DOI:10.7500/AEPS20130719005
Vol.38 No.8 Apr.25,2014
微电网复合储能多目标优化配置方法及评价指标
谭 兴 国1,2,王 辉2,张 黎2,邹 亮2
(1.河南理工大学电气工程与自动化学院,河南省焦作市 454003;2.山东大学电气工程学院,山东省济南市 250061)
0 引 言
不同 于 传 统 电 网,微 电 网 中 的 微 电 源 等 装 置 大 多 基 于 逆 变 器 或 小 容 量 发 电 机 ,系 统 惯 性 小 ,阻 尼 不 足,不具备传 统 电 网 的 抗 扰 动 能 力[1];在 微 电 网 中, 光伏发电、风电等可 再 生 能 源 发 电 的 间 歇 性 与 随 机 性、负荷的随机投 切,以 及 微 电 源 的 离 网、并 网 等 过 程给系统稳定运行 和 电 能 质 量 造 成 较 大 影 响,引 起 电压和频率 波 动,甚 至 系 统 失 稳 。 [2] 储 能 装 置 通 过 功率变换装置可实 现 功 率 的 四 象 限 灵 活 调 节,实 现 微电网内有功和无 功 功 率 的 瞬 时 平 衡,提 高 了 系 统 稳定性 。 [3] 由于储 能 系 统 的 作 用,微 电 网 可 实 现 微 电源和负荷两组不 相 关 随 机 变 量 的 解 耦,有 效 削 弱 风电和光 伏 发 电 等 间 歇 性 能 源 对 微 电 网 的 负 面 影 响。此外,储能还是 微 电 网 定 制 电 力 技 术 的 物 理 基 础 ,能 满 足 用 户 对 电 能 质 量 、供 电 可 靠 性 和 安 全 性 的 多种要求。
摘要:复合储能在微电网功率平衡、平滑 可 再 生 能 源 波 动、提 升 电 能 质 量 等 方 面 发 挥 多 重 作 用,针 对 包 含 光 伏 发 电 、风 力 发 电 和 典 型 负 荷 的 微 电 网 ,提 出 一 种 合 理 配 置 复 合 储 能 容 量 的 方 法 。 针 对 复 合储能优化配置,以装置成本最低、功率匹配最佳、可再生能源 输 出 功 率 平 滑 度 最 好 建 立 复 合 储 能 多目标优化数学模型,采用自适应惯性权重的粒子群算法求解复合储能多目标函数最优解 ;针对子 目 标 函 数 权 重 系 数 的 确 定 ,提 出 目 标 函 数 适 应 度 离 差 排 序 法 ;提 出 了 定 量 评 估 微 电 网 储 能 多 目 标 优 化 效 果 的 参 数 指 标 ,并 以 此 为 依 据 ,对 比 了 微 电 网 内 蓄 电 池 单 一 储 能 多 目 标 优 化 与 复 合 储 能 多 目 标 优化结果。最后,通过 MATLAB 编程进行实例验算,验证了方法的合理、有效性。 关 键 词 :复 合 储 能 ;微 电 网 (微 网 );多 目 标 优 化 ;离 差 排 序 法 ;评 价 指 标 ;粒 子 群 算 法
本文以超级电容和蓄电池组成复合储能应用于 微 电 网 ,建 立 复 合 储 能 的 多 目 标 优 化 的 数 学 模 型 ;针 对目标函数权重计算提出了一种基于目标函数适应 度离差平均值排序的方法;应用自适应权重 PSO 获 取复合储能最优解;提 出 了 定 量 反 映 可 再 生 能 源 波 动系数和 微 电 网 功 率 平 衡 程 度 的 储 能 优 化 性 能 指 标;并就微电网内单 一 储 能 和 复 合 储 能 多 目 标 优 化 效果进行了对比。
个季度、一年和 多 年 等。 调 度 周 期 内 总 时 段 数 的 选
择上,应保证在任一 时 段 微 电 网 功 率 分 布 基 本 维 持
不变。在此前提下,本 文 计 算 分 析 中 认 为 微 电 网 复
合 储 能 处 于 稳 定 状 态 ,不 计 暂 态 过 程 。
设复合储能参与平滑可再生能源波动的时间为
100% 。 超 级 电 容 相 应 设 置 此 类 限 制 ,可 用 其 电 压 水
平描述荷电状态。
2)能 量 约 束 在储 能 装 置 能 够 保 证 足 够 的 输 出 功 率 下,储 能
最大输出能量也应能达到负荷需求。超级电容和蓄
电池下一时刻存储的能量关系为:
烄Euc,i+1=Euc,i+ΔEuc,i=Euc,i+Puc,iT
收 稿 日 期 :2013-07-19;修 回 日 期 :2014-01-02。 国家自然科学基金资助项目(51107068);中国博 士 后 基 金 资 助项目(2012M511023);新能源电力 系 统 国 家 重 点 实 验 室 开 放 课 题 (LAPS13017)。
围 绕 复 合 储 能 配 置 ,文 献 [4]提 出 基 于 机 会 约 束 规划的混合储能优 化 配 置 方 法,但 其 仅 是 成 本 最 低 的 单 目 标 优 化 方 法 ;文 献 [5]基 于 神 经 网 络 的 方 法 对 复合储能平滑风电 场 中 的 功 率 波 动 进 行 优 化,但 其 应 用 范 围 限 于 风 电 场 平 波 ;文 献 [6]利 用 复 合 储 能 平 抑风光联合发电系统的输出功率在不同时段内的波 动 ,阐 述 了 复 合 储 能 控 制 方 法 和 参 数 设 计 ,但 未 考 虑 储 能 多 种 目 标 同 步 优 化 技 术 ;文 献 [7]提 出 基 于 成 本 分 析 的 混 合 储 能 优 化 配 置 方 案 ,但 止 于 单 目 标 优 化 ; 现有复合储能应用多集中在储能控制方法和就某一 单目标进行容量优 化,较 少 考 虑 针 对 复 合 储 能 的 多 目 标 控 制 及 求 解 算 法 。 文 献 [8-10]提 出 了 混 沌 多 目 标 遗 传 算 法 、粒 子 群 算 法 (PSO)等 多 目 标 优 化 算 法 , 但 对 象 并 非 储 能 装 置 ,而 是 整 个 (微 )电 网 。 另 外 ,上 述复合储能优化都未能提供定量评估优化效果的指 标 ,也 缺 乏 单 一 储 能 与 复 合 储 能 优 化 配 置 的 对 比 ,难 以对优化结果进行有效评估。
分别为超级电 容 和 蓄 电 池 储 能 变 换 能 量;ΔEi 为 总 能量缺额。
3)最 大 功 率 要 求 为防 止 负 荷 用 电 时 的 突 然 大 功 率 缺 失,如 大 电 机启动等引起电能 质 量 骤 降,复 合 储 能 装 置 必 须 能 快速输出较大功率 以 支 撑 系 统,即 复 合 储 能 装 置 发
t 12
∑ 烄f2 =
(PDG,i -PDG,i-1)2
i=t

11
烆PDG,i = Pdg,i +Pbat,i +Puc,i
(2)
—8—
式中:i表示第i 个 时 段;Pbat,i和 Puc,i分 别 为 蓄 电 池 和超级电容的 输 出 功 率;Pdg,i为 未 经 储 能 补 偿 的 可 再 生 能 源 实 际 发 电 功 率 ,是 光 伏 发 电 、风 力 发 电 和 辅
[t11,t12]。由于 可 再 生 能 源 发 电 功 率 变 化 较 快,其 调 整 周 期 以 1 min 为 单 位 。 为 表 征 复 合 储 能 对 可 再
生能源发电功率波 动 的 抑 制 效 果,本 文 以 调 节 后 可
再生能源功率变化差值的平方和最小建立优化目标
函 数 f2,具 体 如 下 :
f1=ce1Euc+ce2Ebat+cmPmax
η1
η2
(1)
式中:Euc和 Ebat分别 为 微 电 网 中 需 要 优 化 配 置 的 超
级电容和储能的容量;η1 和η2 分别为超级电容 和 蓄 电池能量变换的效率;ce1和ce2分 别 为 超 级 电 容 和 蓄
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