考虑可转移负荷的微电网两阶段调度模型
基于两阶段优化的主动配电网有功无功协调调度方法
基于两阶段优化的主动配电网有功无功协调调度方法杭晨辉;黄哲;孟凡成;史佳琪【摘要】分布式可再生能源出力的不确定性和主动配电网的有功、无功相互耦合,都会影响主动配电网的安全经济运行.文章提出了两阶段随机优化的主动配电网有功、无功协调调度方法,在考虑电力市场电价及保证配电网安全运行的前提下,最小化配电网主体的运行费用,采用二阶锥松弛和线性化技术将主动配电网的有功、无功优化转化为混合整数二阶锥凸优化,以快速求解.最后,以IEEE 33节点辐射型配电网为例,验证了所提模型能够有效处理风光随机性,通过有功无功的协调优化保证配电网的安全稳定运行.【期刊名称】《可再生能源》【年(卷),期】2019(037)001【总页数】8页(P71-78)【关键词】主动配电网;两阶段随机优化;分布式电源;混合整数二阶锥优划【作者】杭晨辉;黄哲;孟凡成;史佳琪【作者单位】国网内蒙古电力集团公司,内蒙古呼和浩特 010020;国网内蒙古电力集团公司,内蒙古呼和浩特 010020;国网内蒙古电力集团公司,内蒙古呼和浩特010020;华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京 102206【正文语种】中文【中图分类】TK510 前言主动配电网可以实现风、光等分布式能源（Distributed Generation，DG）的接入，可有效提高可再生能源的综合利用率，因此，主动配电网为当前研究热点[1]，[2]。
以优化调度为核心的能量管理技术是主动配电网的关键技术[3]。
然而，分布式可再生能源具有随机波动性，且预测精度较低，给主动配电网的安全、经济运行带来挑战。
配电网线路的电阻和电抗数值接近，有功、无功耦合，通过对配电网的有功优化可以降低发电成本，而无功优化可以保证系统安全运行，降低配电网网损，间接提高运行经济性。
因此，对配电网进行有功和无功的协调优化能够在保证安全运行的同时实现运行效益最大化。
文献[4]提出了针对辐射型配电网最优潮流的二阶锥（Second-Order Cone，SOC）规划凸松弛理论，为主动配电网最优潮流问题的全局寻优奠定了重要理论基础。
一种“源-网-荷-储”协同优化调度模型
一种“源-网-荷-储”协同优化调度模型
王季;陈瑞
【期刊名称】《电气自动化》
【年(卷),期】2022(44)3
【摘要】为在配电网调度中使每种资源的价值最大化,建立一种基于双层模型的“源-网-荷-储”协同的配电网优化调度策略,通过上下层目标的相互配合达到最终优化效果。
首先,主要考虑分布式风电、分布式光伏在调动配电网中的可控负载和储能配合清洁能源出力的优化调度。
其次,以最低年度综合成本为模型的上层优化目标,以负荷变化量最优为下层优化目标,采用实时优化的协调优化策略。
最后,结合遗传随机权重粒子群算法求解优化模型,通过对IEEE 33节点系统进行仿真分析。
仿真结果表明,基于“源-网-荷-储”协同的配电网双层优化模型是一种更有效且更经济的调度模型。
【总页数】4页(P22-24)
【作者】王季;陈瑞
【作者单位】甘肃省机械科学研究院有限责任公司;兰州理工大学电气工程与信息工程学院;甘肃省工业过程先进控制重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TM734
【相关文献】
1.一种系统整体最优化的“源—网—荷—储”天然气运营模型
2.兼容需求侧资源的“源-网-荷-储”协调优化调度模型
3."源网荷储"协同的园区微电网优化调度
4.电力物联网下分布式状态感知的源网荷储协同调度
5.源网荷储多元协同调度体系研究与实践
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微电网中电力负荷的优化调度策略研究
微电网中电力负荷的优化调度策略研究微电网是指由多个分布式能源源、负荷以及能量存储设备组成的小型电力系统，具有独立控制、运营管理和微网之间互联的特点。
随着可再生能源的不断发展和应用，微电网作为一种能源供应的新模式，正逐渐引起人们的关注。
然而，在实际应用中，微电网中电力负荷的合理调度问题一直是一个具有挑战性的研究方向。
本文将从优化调度策略的角度出发，对微电网中电力负荷的优化调度策略进行研究。
一、微电网电力负荷的特点分析微电网中的电力负荷主要有两种类型：稳定负荷和可调负荷。
稳定负荷是指微电网中一些不需要频繁调整的负荷，如基础照明、通信设备等；可调负荷是指微电网中一些需要频繁调整的负荷，如电动汽车充电桩、空调等。
不同类型的电力负荷对于优化调度策略提出了不同的要求和挑战。
稳定负荷需要确保稳定的供电，因此，其调度策略主要考虑供需平衡和经济性。
对于这类负荷，我们可以通过合理规划电力能源源和储能设备的配置，以及建立先进的能源管理系统来实现稳定供电。
此外，还可以通过负荷预测和负荷曲线平滑等方法，对稳定负荷进行合理调度，降低系统的负荷波动，提高供能效率。
可调负荷的优化调度策略则更加复杂。
可调负荷的调度既需要考虑供需平衡和经济性，还需要考虑用户需求的特点和电力系统的安全性。
例如，对于电动汽车充电桩来说，其调度策略既需要满足用户的充电需求，又需要兼顾电网的负荷平衡和电动汽车电池的寿命。
因此，对于可调负荷的调度策略，需要结合实时数据采集和监测，建立动态模型，采用智能算法进行优化。
此外，还可以考虑与用户的动态交互，通过灵活的电价机制和用户行为引导，实现电力负荷的优化调度。
二、微电网电力负荷优化调度策略的研究进展目前，关于微电网电力负荷的优化调度策略已经有了一定的研究进展。
下面将从源管理、负荷预测、储能配置和智能算法等几个方面进行介绍。
1. 源管理源管理主要是指对微电网中的分布式能源源进行合理规划和管理，以实现供需平衡和经济性。
负荷预测与能量调度技术在微电网中的应用研究与实现
负荷预测与能量调度技术在微电网中的应用研究与实现一、引言微电网是指由多种能源互联的小型电力系统，它可以自主地运行而无需依赖传统的电力供应网络。
在微电网中，负荷预测和能量调度是关键技术，旨在提高能源利用率和稳定性。
本文将对负荷预测和能量调度技术在微电网中的应用进行研究与实现。
二、负荷预测技术负荷预测技术主要通过分析历史负荷数据和建模预测来预测未来的负荷需求。
常用的负荷预测方法包括统计模型、人工智能等。
统计模型利用历史负荷数据进行数据分析和建模，如时间序列分析、回归分析等。
人工智能方法包括神经网络、支持向量机等，它们通过机器学习对历史数据进行训练，并利用已有的模型来预测未来的负荷需求。
负荷预测技术的应用可以帮助微电网管理者优化能源调度和决策，以实现能源的高效利用。
三、能量调度技术能量调度技术主要通过合理调度微电网中各种能源的产生和消耗，以满足负荷需求和保持能源供应的稳定。
常用的能量调度方法包括建模优化、最优控制等。
建模优化方法通过建立微电网的数学模型，并利用优化算法对其进行优化，以实现最佳的能量调度策略。
最优控制方法则通过对微电网的控制策略进行优化，以实现对能源的最优利用。
能量调度技术的应用可以保证微电网在不同情况下的供能可靠性和经济性。
四、负荷预测与能量调度技术联合应用负荷预测技术和能量调度技术的联合应用可以进一步提高微电网的运行效率和稳定性。
首先，通过负荷预测可以准确预测未来的负荷需求，从而为能量调度提供准确的输入参数。
其次，在能量调度过程中，可以根据预测的负荷需求和能源产生情况制定合理的调度策略，以确保能源供应的可靠性和高效性。
最后，在微电网实际运行中，随时根据新的负荷预测结果和实时能源情况进行调整，以实现动态的能量调度。
五、实现案例以某小型微电网为例，对负荷预测和能量调度技术进行实验。
首先，收集微电网历史负荷数据并进行预处理，包括数据清洗和特征提取。
然后，基于统计模型和人工智能方法对历史数据进行训练，并利用已有模型预测未来的负荷需求。
微电网规划设计方法综述_王成山
第36卷第1期2015年1月电力建设Electric Power Construction Vol.36，No.1Jan ，2015基金项目：国家高技术研究发展计划项目（863项目）（2011AA05A107）；国家自然科学基金国际合作项目（51261130473）；高等学校博士学科点专项科研基金（20120032130008）资助。
微电网规划设计方法综述王成山，焦冰琦，郭力，原凯（智能电网教育部重点实验室（天津大学），天津市300072）摘要：微电网是解决分布式发电并网和偏远地区或海岛供电的有效途径，具有广阔的应用前景。
微电网的建设需依托有效的规划设计方法，但因可再生能源和储能装置的接入，使得微电网规划设计与传统的电网规划方法出现较大区别。
该文从技术角度阐述了微电网规划设计的关键环节，分建模方法、求解算法与优化软件3个层面，逐一介绍了该领域的最新进展；并重点针对其中的规划设计与运行优化的耦合性、可靠性计算方法以及主要的设计软件进行了论述；最后从微电网自身、综合能源网、与配电网协调规划等视角，对微电网规划设计方法未来的研究方向进行了展望。
关键词：微电网；规划设计；运行优化；可靠性；优化算法；规划设计软件Ｒeview of Methods of Planning and Design of MicrogridsWANG Chengshan ，JIAO Bingqi ，GUO Li ，YUAN Kai（Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education （Tianjin University ），Tianjin 300072，China ）ABSTＲACT ：As an effective approach to connect the distributed generation to the grid and to supply energy to remote areas and islands ，microgrids present wide application prospect．It ’s impossible to build a microgrid without the help of efficient method of planning and design of microgrids．However ，the access of renewable energy sources and energy storage system to power system results in a great difference between the planning and design method of microgrid and the one of traditional power system．The paper presents the key steps of planning and design of microgrids on the technique side ，reviews the state-of-the-art techniques of planning models ，solving algorithms and softwares related to this field ，and at the same emphatically discusses the coupling between planning and operation of microgrids ，the calculation of reliability and the main planning softwares．Finally ，from the perspectives of microgrids themselves ，integrated energy network and coordinated planning with distribution system ，some proposals on the methods of planning and design of microgrids are proposed．KEYWOＲDS ：microgrid ；planning and design ；operation optimization ；reliability ；optimization algorithm ；planning and design software中图分类号：TM 715文献标志码：A文章编号：1000－7229（2015）01－0038－08DOI ：10.3969/j．issn .1000－7229.2015.01.0060引言微电网是指由分布式电源、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等汇集而成的小型发配电系统，是一个能够实现自我控制和管理的自治系统［1］。
两阶段优化调度模型
两阶段优化调度模型摘要：1.引言2.两阶段优化调度模型的概念和特点3.两阶段优化调度模型的应用实例4.两阶段优化调度模型的优缺点分析5.结论正文：【引言】随着社会经济的发展，优化调度问题在各行各业中日益突出。
为了解决这一问题，人们提出了许多优化调度模型，其中两阶段优化调度模型是一种较为常见的模型。
本文将从概念、特点、应用实例、优缺点等方面对两阶段优化调度模型进行介绍和分析。
【两阶段优化调度模型的概念和特点】两阶段优化调度模型是指将整个调度过程分为两个阶段进行的优化调度方法。
第一阶段是制定计划阶段，主要是根据生产或运输需求，制定出一个初步的调度计划；第二阶段是执行计划阶段，主要是根据第一阶段制定的计划，对各个环节进行调度。
这种模型具有以下特点：1.具有较强的实用性，适用于各种生产和运输调度问题；2.可以根据实际情况进行灵活调整，具有较好的适应性；3.考虑了整个调度过程的先后顺序，有利于提高调度效率。
【两阶段优化调度模型的应用实例】两阶段优化调度模型在生产和运输领域中有广泛的应用，例如：1.制造业生产调度：在制造业中，两阶段优化调度模型可以根据生产需求和设备能力，制定合理的生产计划，从而提高生产效率；2.物流运输调度：在物流运输中，两阶段优化调度模型可以根据货物的运输需求和运输能力，制定合理的运输计划，从而提高运输效率。
【两阶段优化调度模型的优缺点分析】两阶段优化调度模型具有以下优缺点：优点：1.考虑了整个调度过程的先后顺序，有利于提高调度效率；2.具有较强的实用性，适用于各种生产和运输调度问题；3.可以根据实际情况进行灵活调整，具有较好的适应性。
缺点：1.模型的建立和求解较为复杂，需要一定的计算能力；2.在实际应用中，可能存在两阶段之间信息不对称的问题，影响调度效果。
【结论】综上所述，两阶段优化调度模型是一种具有较强实用性和适应性的优化调度方法。
在生产和运输领域中，该模型可以根据实际需求制定合理的调度计划，从而提高调度效率。
考虑风光不确定性的微网两阶段鲁棒优化调度
考虑风光不确定性的微网两阶段鲁棒优化调度在当前能源转型的背景下，微电网作为一种新型的能源供应方式，已受到广泛关注。
微电网通过在局部范围内集成分布式能源资源和能源存储设备，具备供电可靠性高、能源效率高、经济性强等优势。
然而，由于可再生能源的特殊性，包括气象因素、天然资源限制等原因，微电网中的风光能的供应存在一定的不确定性。
为了解决风光不确定性对微电网运行的影响，并使其具备更好的鲁棒性，需要进行两阶段鲁棒优化调度。
该调度方法分为第一阶段的预测和第二阶段的优化两部分。
首先，第一阶段我们需要进行风光能的预测。
根据历史数据、气象预报、能源供应情况等信息，利用概率统计方法（如时间序列分析、贝叶斯统计等）对未来一段时间内的风光能供应进行预测。
这一步骤可以帮助我们了解风光能的概率分布，从而更好地估计其不确定性。
在第一阶段得到风光能预测之后，接下来是第二阶段的优化调度。
在这一阶段，需要考虑到风光能的不确定性，将其建模为一个随机变量。
通过鲁棒优化方法，我们可以找到一个最优的调度策略，使得微电网在不同风光能情况下都能够实现最优化的运行目标。
在此过程中，需要考虑到微电网的电力需求、存储装置的能量管理、综合能源系统的运行等多个方面的因素。
对于鲁棒优化调度的具体方法，可以采用线性规划、整数规划、非线性规划等优化模型，并引入风光能的不确定性约束。
同时，还可以结合模糊理论、粒子群算法、遗传算法等智能算法进行求解，以获得更优的调度策略。
此外，为了提高微网的鲁棒性，还可以考虑引入灵活性资源，如电动车、柔性负荷等，以调整供需平衡。
同时，在设计微网的配置时，可以采用多能互联、冗余装置等策略，提高供电可靠性。
总结起来，风光不确定性是微电网运行中必须面对的挑战之一、通过两阶段鲁棒优化调度，可以在考虑到风光能不确定性的情况下，实现微电网的最优化运行，提高其鲁棒性和可靠性。
对于未来的能源转型和可再生能源的普及，该方法具有重要的研究和应用价值。
两阶段优化调度模型
两阶段优化调度模型【最新版】目录一、引言二、两阶段优化调度模型的概述1.第一阶段：制定初始调度计划2.第二阶段：根据实际情况调整调度计划三、两阶段优化调度模型的应用实例四、两阶段优化调度模型的优点与局限性五、结论正文一、引言随着社会经济的快速发展，各种复杂系统日益增多，如何有效地对这些系统进行管理与调度，成为学者和工程师们关注的焦点。
在这个背景下，两阶段优化调度模型应运而生，它为解决实际问题提供了一种行之有效的方法。
本文将从模型概述、应用实例以及优缺点等方面对两阶段优化调度模型进行介绍。
二、两阶段优化调度模型的概述两阶段优化调度模型是一种分阶段进行优化调度的方法，主要包括以下两个阶段：1.第一阶段：制定初始调度计划在这个阶段，调度系统会根据预先设定的目标和约束条件，制定一个初始的调度计划。
这个计划通常是在不完全信息或者预测的情况下制定的，因此可能存在一定的不确定性。
2.第二阶段：根据实际情况调整调度计划在实际运行过程中，系统的状态和环境条件可能会发生变化，这时候就需要对初始调度计划进行调整。
调整的目的是使实际运行状态尽量接近预设目标，同时满足系统的约束条件。
这个过程通常是一个动态调整的过程，需要根据实际情况灵活应对。
三、两阶段优化调度模型的应用实例两阶段优化调度模型在许多领域都有广泛的应用，以下举几个实例：1.交通运输领域：对于交通信号控制、公共交通调度等问题，可以采用两阶段优化调度模型，提高交通系统的运行效率。
2.生产制造领域：在生产制造过程中，可以根据实际生产情况，对生产计划进行动态调整，以实现生产目标。
3.电力系统领域：在电力系统的运行和调度中，可以利用两阶段优化调度模型，实现电力资源的最优配置。
四、两阶段优化调度模型的优点与局限性优点：1.考虑了系统的动态性和不确定性，能够应对实际情况的变化。
2.采用分阶段优化，可以降低问题的复杂度，提高求解效率。
局限性：1.对模型的建立和参数设置要求较高，需要有丰富的实际经验和理论基础。
负荷预测模型的设计与实现
负荷预测模型的设计与实现在现代社会中，电力作为一个重要的资源，对于国家的经济和社会发展起着至关重要的作用。
而负荷预测模型则是保证电力的稳定供应的重要工具。
负荷预测模型的设计与实现一直是电力行业一项重要的研究领域。
本文将介绍负荷预测模型的设计与实现的相关内容。
一、负荷预测模型的基本概念负荷预测模型是指通过对历史负荷数据进行分析，从而预测未来一段时间内的负荷量，以便对电力系统的供需关系进行调度和管理。
负荷预测模型的目的是为了提高电力系统的可靠性、经济性和安全性，避免因负荷变化而导致的电力供应短缺或浪费。
负荷预测模型通常可以分为三类：短期预测、中期预测和长期预测。
其中，短期预测一般用于24小时及以下的时间段内，中期预测为24小时至7天，长期预测为1个星期至1年。
根据预测的时间范围不同，采用的方法也不同。
二、负荷预测模型的设计思路负荷预测模型的设计一般分为三个步骤：数据预处理、特征提取和模型构建。
其中，数据预处理是指对原始数据进行清洗、过滤和标准化处理，使得数据具有可比性和可用性；特征提取是指从数据中提取出反应负荷变化的重要特征，包括趋势、周期、节假日和天气等；模型构建是指根据数据和特征建立合适的预测模型，如ARIMA、BP神经网络、支持向量回归等。
三、负荷预测模型的实现方法1. 时间序列分析法时间序列分析法是一种基于时间序列数据的预测方法，其核心是利用历史数据中的时间相关性来对未来的数据进行预测。
该方法的优点是能够考虑到历史数据的趋势、季节性和周期性等因素，但其不足之处是对噪声和异常数据的敏感性较高。
2. 统计回归法统计回归法是通过对多个因素进行线性回归分析，从而进行预测的方法。
对于负荷预测来说，常用的因素包括天气、时间、经济因素等，可以将这些因素作为自变量，负荷作为因变量，进行多元线性回归预测。
该方法的优点是可解释性较高，但无法考虑到非线性因素的影响。
3. 人工智能方法人工智能方法包括神经网络、遗传算法等，这些方法主要利用机器学习技术，从大量数据中学习模式和规律，并应用学习到的知识进行预测。
两阶段优化调度模型
两阶段优化调度模型（原创版）目录一、引言二、两阶段优化调度模型的概念和原理1.两阶段优化调度模型的定义2.两阶段优化调度模型的基本原理三、两阶段优化调度模型的应用1.在生产调度中的应用2.在物流调度中的应用四、两阶段优化调度模型的优缺点分析1.优点2.缺点五、结论正文一、引言随着社会经济的发展，各种生产和物流系统日益复杂化，对调度优化的需求也日益增加。
在这种背景下，两阶段优化调度模型应运而生，为解决复杂的调度问题提供了有力的理论支持。
本文将对两阶段优化调度模型进行详细介绍，包括其概念、原理、应用和优缺点分析。
二、两阶段优化调度模型的概念和原理1.两阶段优化调度模型的定义两阶段优化调度模型是一种求解复杂调度问题的优化算法。
它将整个调度过程分为两个阶段：第一阶段是制定调度计划，第二阶段是根据实际情况进行调度调整。
通过这两个阶段的互动，达到优化调度目标的目的。
2.两阶段优化调度模型的基本原理两阶段优化调度模型的基本原理是在满足约束条件的前提下，通过调整调度策略，使系统的目标函数达到最优。
具体来说，就是在第一阶段，根据预先设定的目标函数和约束条件，制定出一套调度计划；在第二阶段，根据实际运行情况，对调度计划进行调整，使目标函数值不断逼近最优解。
三、两阶段优化调度模型的应用1.在生产调度中的应用在生产调度领域，两阶段优化调度模型可以有效提高生产效率、降低生产成本。
例如，在制定生产计划时，可以通过该模型充分考虑各种生产资源的约束条件，合理安排生产顺序和资源分配，从而达到优化生产目标的目的。
2.在物流调度中的应用在物流调度领域，两阶段优化调度模型可以帮助企业提高运输效率、降低运输成本。
例如，在货物配送过程中，该模型可以根据实际运输情况，实时调整运输路线和货物分拣顺序，确保货物能够尽快送达目的地。
四、两阶段优化调度模型的优缺点分析1.优点两阶段优化调度模型具有较强的适应性和灵活性，可以应对各种复杂的调度问题。
同时，该模型具有较好的求解效率，可以在较短时间内得到满意的调度结果。
考虑柔性负荷和阶梯式碳交易的微电网鲁棒优化调度
考虑柔性负荷和阶梯式碳交易的微电网鲁棒优化调度马跃;孟润泉;李婷婷【期刊名称】《现代电力》【年(卷),期】2024(41)2【摘要】针对低碳背景下微电网中可再生能源出力的不确定性以及碳排放问题,提出了一种考虑阶梯式碳交易机制同时柔性负荷参与调控的微电网两阶段鲁棒优化方法。
在调度模型中引入阶梯式碳交易机制,限制系统的碳排放量;通过柔性负荷的调控作用弥补由于可再生能源出力波动造成的功率缺额,进一步减小了微电网的碳排放量和调度成本;模型中引人不确定参数调节系统的保守性,日前阶段基于预测数据并考虑系统日内可能遭受的最恶劣场景,制定预测数据下的日前调度方案,日内调控阶段则在日前调度方案的基础上进行二次优化,在最恶劣场景下给出系统的日内调控方案;模型利用嵌套C&CG算法对调度模型进行求解。
算例仿真结果证明,鲁棒优化方法相较于确定性优化方法其总调度成本平均减少了3.1%;考虑阶梯式碳交易机制后,系统单日运行的碳排放量和总调度成本相较于未考虑碳交易机制时分别下降了17.7%和3.7%;考虑柔性负荷参与调度后,系统单日运行的碳排放量和总调度成本相较于未考虑柔性负荷时分别下降了26%和24.3%,验证了所提优化模型的有效性。
【总页数】11页(P258-268)【作者】马跃;孟润泉;李婷婷【作者单位】电力系统运行与控制山西省重点实验室(太原理工大学)【正文语种】中文【中图分类】TM73【相关文献】1.考虑柔性负荷的微电网低碳经济调度研究2.考虑阶梯式碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化调度3.计及共享储能与柔性负荷的微电网鲁棒优化调度4.考虑V2G储能特性与负荷需求响应的主动配电网低碳鲁棒调度5.考虑柔性负荷和阶梯型碳交易的低碳经济优化调度策略因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
电力系统中的负荷预测模型研究
电力系统中的负荷预测模型研究在当今高度依赖电力的社会中，电力系统的稳定运行至关重要。
而负荷预测作为电力系统规划、运行和控制的重要依据，其准确性和可靠性直接影响着电力系统的安全性、经济性和稳定性。
负荷预测是指根据电力系统的历史负荷数据、气象信息、社会经济因素等，对未来某一时间段内的电力负荷进行预测。
通过准确的负荷预测，电力公司可以合理安排发电计划、优化电网运行方式、降低运营成本，提高电力系统的可靠性和经济性。
负荷预测的分类方式多种多样。
从预测时间尺度来看，可分为短期负荷预测（通常为未来一天到一周）、中期负荷预测（未来一个月到一年）和长期负荷预测（未来数年甚至数十年）。
短期负荷预测主要用于电力系统的实时调度和运行控制，中期负荷预测有助于制定发电和检修计划，长期负荷预测则对电力系统的规划和发展具有重要意义。
从预测对象来看，可分为区域负荷预测和用户负荷预测。
区域负荷预测关注的是整个地区或电网的总负荷，而用户负荷预测则针对特定的电力用户进行负荷预测。
传统的负荷预测方法主要包括时间序列法、回归分析法和趋势外推法等。
时间序列法是基于负荷的历史数据，通过建立数学模型来预测未来负荷。
这种方法简单直观，但对于负荷数据的平稳性要求较高，且难以考虑外部因素的影响。
回归分析法通过建立负荷与相关因素（如气温、节假日等）之间的线性或非线性关系来进行预测。
然而，回归分析往往假设变量之间的关系是固定的，实际中这种假设可能不成立。
趋势外推法基于负荷的历史发展趋势进行预测，但对于负荷变化的转折点和突变情况难以准确把握。
随着信息技术和数学理论的发展，现代负荷预测方法不断涌现。
人工神经网络（ANN）因其强大的非线性映射能力和自学习能力，在负荷预测中得到了广泛应用。
ANN 可以自动从历史数据中学习负荷的变化规律，对复杂的负荷模式具有较好的拟合能力。
但 ANN 也存在一些问题，如容易陷入局部最优解、过拟合等。
支持向量机（SVM）是另一种有效的负荷预测方法，它在小样本情况下具有良好的泛化能力，但对于大规模数据的处理效率较低。
微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法
微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法随着能源结构和需求的多样化，微电网技术在电力系统中的地位逐渐提升。
微电网能够整合可再生能源资源，提高能源利用效率，降低能源损耗，具备良好的经济和社会效益。
然而，微电网的运行和管理面临着诸多挑战，其中最核心的问题是如何实现经济、安全、可靠的调度。
因此，本文提出一种微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法，旨在解决现有问题，提高微电网的运行效率和管理水平。
当前，微电网的经济调度主要集中在优化算法和模型的应用上。
常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等，这些算法能够在一定程度上解决调度问题。
然而，由于微电网的复杂性和不确定性，现有方法存在以下问题：（1）缺乏对不确定性的鲁棒性处理，导致在面临负荷波动和新能源不确定性时，调度结果可能偏离最优解；（2）优化过程中忽略微电网的安全运行要求，可能导致调度策略存在安全隐患；（3）缺乏对多目标、多约束条件的综合考虑，使得调度策略难以实现真正的优化。
针对以上问题，本文提出一种微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法，旨在提高微电网的经济性、安全性和鲁棒性。
本文提出的微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法，分为两个阶段进行。
第一阶段为鲁棒优化阶段，主要考虑负荷波动和新能配电网在电力系统中扮演着至关重要的角色，其稳定性、安全性和经济性对整个电网的运行有着深远的影响。
然而，随着能源结构的多元化和负荷的多样化，配电网面临着越来越多的挑战。
因此，针对配电网的优化调度问题进行研究具有重要的现实意义。
在国内外学者的研究中，配电网博弈优化调度主要涉及博弈理论、优化算法和仿真实验等方面的内容。
其中，博弈理论主要应用于配电网中的利益冲突和决策问题；优化算法则可应用于求解配电网中的各种优化问题，如机组组合、负荷预测等；仿真实验则可以通过模拟配电网的实际运行情况，为优化算法提供可靠的验证平台。
多微电网租赁共享储能是指将多个微电网通过租赁的方式实现共享储能设备的资源优化配置。
电力调度管理的模型及算法研究
电力调度管理的模型及算法研究电力调度管理是指通过合理地调度发电机组和负荷，以实现电力系统的平衡和优化运行。
在电力系统中，电力调度管理的目标是提高电力系统的运行效率、确保电力供应的可靠性和稳定性，降低成本，减少环境影响等。
针对电力调度管理问题，需要研究相应的模型和算法。
电力调度管理的模型可以分为静态模型和动态模型。
静态模型主要用于长期调度计划，需要考虑电力系统的发展和负荷变化趋势，以及长期调整发电机组容量、燃料投入和负荷配置等决策。
动态模型主要用于实时调度计划，需要考虑实时负荷变化、发电机组状态和控制器的响应时间等因素，以实现电力系统的平衡和稳定运行。
针对静态调度管理问题，可以采用线性规划、整数规划和混合整数规划等方法进行建模和求解。
线性规划方法可以方便地表达各种约束条件和目标函数，但是不能处理离散化问题；整数规划方法可以处理离散化问题，但是求解复杂度很高；混合整数规划将线性规划和整数规划相结合，可以平衡求解效率和求解精度。
针对动态调度管理问题，可以采用最优控制、模型预测控制和遗传算法等方法进行建模和求解。
最优控制方法可以通过数学优化技术确定最佳控制策略，但是需要基于精确的数学模型；模型预测控制方法可以通过对未来状态的预测和优化计算得到最佳控制策略，但是需要基于准确的系统动态模型；遗传算法等启发式方法可以通过寻找问题解空间中的优良解来求解，但是求解过程比较耗时。
在电力调度管理算法研究中，需要考虑诸多因素，如发电机组的特性、负荷的变化、电力市场的竞争环境和政策规定等。
同时，还需要考虑许多约束条件，如传输网限制、环境污染限制、供电可靠性要求等。
因此，算法研究需要结合实际情况进行具体分析和优化。
综上所述，电力调度管理的模型和算法研究是一个复杂而重要的课题。
通过建立合理的模型和设计高效的算法，可以提高电力系统的运行效率，降低成本，减少环境影响，提高电力供应的可靠性和稳定性。
未来，随着能源转型和技术创新的发展，电力调度管理的模型和算法还将继续得到深入研究和改进。
微电网黑启动中考虑负荷恢复优化的分布式电源恢复方案
微电网黑启动中考虑负荷恢复优化的分布式电源恢复方案刘仲;牟龙华;许旭锋【摘要】孤立微电网发生大面积停电后,微电网内部分布式电源(DG)恢复方案的制定对微电网黑启动的成功实施有重要作用.研究了DG启动顺序的优化及DG启动过程中负荷恢复的优化.根据DG特性评估了不同类型DG的黑启动能力,建立了以DG发电量最大和DG附近负荷重要度最大为目标的多目标优化模型.将DG恢复过程按时步划分后,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对模型进行求解;然后选定最优的DG启动顺序,并为其搜索恢复路径.采用相同的时步划分方案,为DG启动过程中的负荷恢复建立了单目标优化模型,并利用改进的二进制粒子群优化(MBPSO)算法求解得到最优负荷恢复方案.算例分析结果验证了所提方案的有效性.【期刊名称】《电力自动化设备》【年(卷),期】2016(036)003【总页数】7页(P46-52)【关键词】微电网;黑启动;分布式电源;启动顺序;负荷恢复;多目标粒子群优化算法【作者】刘仲;牟龙华;许旭锋【作者单位】同济大学电气工程系,上海201804;同济大学电气工程系,上海201804;同济大学电气工程系,上海201804【正文语种】中文【中图分类】TM72;TM610 引言微电网黑启动，是指在整个微电网因外部或内部故障停运进入全黑状态后，不依靠大电网或其他微电网的帮助，仅通过启动微电网内部具有黑启动能力的分布式电源（DG），进而带动微电网内无黑启动能力的DG，逐步扩大系统的恢复范围，最终实现整个微电网的恢复［1］。
微电网黑启动过程一般包括3个阶段，即DG恢复、网架重构和负荷恢复［2］。
其中，DG恢复是整个恢复过程的基础，而负荷恢复则是黑启动的最终目的。
一些学者对传统电网黑启动的各个阶段进行了详尽的研究。
在机组恢复方面，文献［3］提出了多目标的优化策略，将机组恢复过程划分为多个时步，并采用改进的遗传算法进行求解，但未对负荷恢复进行优化，难以保证机组恢复过程中系统的稳定性。
电力系统中的经济调度模型及其算法研究
电力系统中的经济调度模型及其算法研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它为人们的生活提供了稳定可靠的电能供应。
而在这个庞大而复杂的系统中，经济调度模型及其算法的研究是十分重要的。
本文将就电力系统中经济调度模型及其算法进行研究与探讨。
一、电力系统概述电力系统是由发电、输送、配电和供电等环节组成的能源转换和传输系统。
它的目标是以最小的成本满足用户对电能的需求。
而实现这个目标，则需要进行经济调度。
二、经济调度模型经济调度模型是电力系统中用于确定最优发电量和输电量的数学模型。
模型的建立需要考虑以下几个因素：发电成本、负荷需求、输电损耗等。
1. 发电成本发电成本是经济调度模型必须要考虑的一个重要因素。
不同的发电方式具有不同的成本，如火电、水电、核电等。
因此，如何合理分配各种发电方式的发电量，以降低总体成本，是经济调度模型所要解决的关键问题之一。
2. 负荷需求负荷需求是指用户对电能的需求量。
经济调度模型需要根据负荷需求的变化来灵活调整发电量和输电量，以保持系统的稳定运行。
在高负荷期间，需要增加发电量来满足需求；而在低负荷期间，可以适当降低发电量，以减少成本。
3. 输电损耗输电损耗是指电能在输送过程中的能量损失。
经济调度模型需要考虑输电损耗对成本的影响，并尽量通过合理的输电路径和输电量分配来降低损耗。
这需要依赖于现代优化算法的支持，以求得最佳的输电方案。
三、经济调度算法经济调度算法是实现经济调度模型的数学计算方法。
下面将介绍几种常见的经济调度算法。
1. 线性规划线性规划是一种常用的经济调度算法。
它将经济调度模型转化为线性约束条件下的最优化问题，通过求解线性规划模型，可以得到最优的发电量和输电量分配方案。
然而，线性规划算法在处理大规模电力系统时，遇到了计算复杂度高的问题。
2. 整数规划整数规划是线性规划算法的一种扩展，它在线性规划的基础上增加了整数约束条件。
整数规划算法能够更精确地求解经济调度模型，但由于整数规划问题的NP难度，计算复杂度仍然比较高。
两阶段优化调度模型
两阶段优化调度模型摘要：一、引言二、两阶段优化调度模型的定义与原理1.两阶段优化调度模型的定义2.两阶段优化调度模型的原理三、两阶段优化调度模型的应用1.应用领域2.具体应用案例四、两阶段优化调度模型的优缺点1.优点2.缺点五、结论正文：一、引言随着社会的不断发展，各种复杂问题不断涌现，需要我们采用先进的优化方法进行求解。
其中，两阶段优化调度模型作为一种有效的优化方法，已经在多个领域取得了显著的成果。
本文将对两阶段优化调度模型进行详细介绍，包括其定义、原理、应用、优缺点等方面。
二、两阶段优化调度模型的定义与原理1.两阶段优化调度模型的定义两阶段优化调度模型，简称DPM（Dual-Phase Optimization Dispatching Model），是一种求解复杂问题的优化模型。
该模型主要分为两个阶段：第一阶段是预处理阶段，主要是对问题进行分析，建立问题的数学模型；第二阶段是求解阶段，主要是运用各种优化算法求解预处理阶段得到的模型。
2.两阶段优化调度模型的原理两阶段优化调度模型的核心思想是分阶段求解问题。
首先，通过对问题的深入分析，将其转化为一个可求解的数学模型；然后，运用各种优化算法（如遗传算法、粒子群优化算法等）对数学模型进行求解，从而得到问题的最优解。
三、两阶段优化调度模型的应用1.应用领域两阶段优化调度模型广泛应用于多个领域，如生产调度、物流运输、能源管理等。
这些领域有一个共同的特点，就是需要对复杂的问题进行优化求解。
2.具体应用案例例如，在生产调度领域，两阶段优化调度模型可以帮助工厂合理安排生产计划，降低生产成本，提高生产效率；在物流运输领域，两阶段优化调度模型可以帮助物流公司优化运输路线，减少运输成本，提高运输效率；在能源管理领域，两阶段优化调度模型可以帮助电力公司优化电力调度，保证电力供应的稳定性，降低电力损耗。
四、两阶段优化调度模型的优缺点1.优点两阶段优化调度模型具有以下优点：（1）求解效率高：通过对问题的分阶段求解，可以大大提高求解效率；（2）适用范围广：可以应用于多个领域，求解各种复杂的优化问题；（3）灵活性强：可以根据问题的特点，灵活选择合适的数学模型和优化算法。
含循环换电负荷及充电站的微电网多目标优化调度
含循环换电负荷及充电站的微电网多目标优化调度
颜湘武;卢俊达;贾焦心;齐兵保;徐笑林;李昱臻
【期刊名称】《华北电力大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(51)2
【摘要】电动换电重卡由于具有充电功率高、周期性强的循环换电负荷特性,一旦短时大量接入微电网中,将带来经济性和安全性的挑战。
首先讨论电动汽车充电、循环换电负荷的不同特性,建立含循环换电负荷及充电站的微电网模型;提出一种综合考虑微电网经济性及联络线功率波动性的多目标调度优化方法;采用线性加权方法将多目标问题转化为单目标问题;最后利用CPLEX工具对仿真算例进行求解,仿真算例表明,所提优化方案可有效求解综合考虑不同权重下微电网净利润、联络线交换功率及换电站内电池最优调度问题,能在尽可能减小微电网与上级电网交换功率波动性的同时,使得微电网获得最大净利润。
【总页数】12页(P1-10)
【作者】颜湘武;卢俊达;贾焦心;齐兵保;徐笑林;李昱臻
【作者单位】河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学)
【正文语种】中文
【中图分类】TM73
【相关文献】
1.基于多目标优化的含电动汽车充换储一体化设施的微电网能量管理及协调控制策略研究
2.考虑需求响应和联络线交互的含微电网的主动配电网多目标协同调度优
化3.含电转气的冷热电联供型微电网多目标优化调度4.含电动汽车充电站的风/光/柴独立微电网分层优化调度5.基于电池换电的海岛配电网负荷恢复优化调度
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考虑可转移负荷的微电网两阶段调度模型
发表时间：2019-03-04T16:35:03.953Z 来源：《河南电力》2018年17期作者：刘春阳
[导读] 微电网是接纳风电等新能源的有效手段之一。
本文考虑风电的预测误差，提出了一种考虑可转移负荷的微电网两阶段调度模型。
（广东电网有限责任公司佛山供电局广东省佛山市 528000）
摘要：微电网是接纳风电等新能源的有效手段之一。
本文考虑风电的预测误差，提出了一种考虑可转移负荷的微电网两阶段调度模型。
在一阶段，根据风电的日前预测信息，可转移负荷参与日前调度以最小化微电网的日运行成本；在二阶段，根据风电的扩展短期预测信息，可转移负荷参与日内调度以平抑微电网联络线上的功率波动。
仿真结果表明，通过两阶段的协调调度，可转移负荷既能提高微电网运行的经济性，又能平抑微电网联络线上的功率波动，提高了微电网的可调度性。
关键词：微电网；经济调度；两阶段优化；风电预测误差
引言
随着全球能源短缺问题、环境问题的日益凸显，风电等新能源发电技术受到了全世界的重视，其发电装机容量和渗透率不断提高[1]。
但与此同时，风电等新能源发电的不确定性给电网的运行带来了挑战[2.3]。
微电网可有效聚合辖区内的分布式电源、可控负荷等，对内部的电源和负荷进行统一的运行和管理，实现分布式电源和可控负荷的协调运行，有效消纳新能源发电。
微电网是解决新能源接入问题的有效手段，可缓解新能源发电的不确定性对系统的不利影响。
微电网的经济运行是目前微电网研究的主要方向之一，现有视角主要集中在能源如何优化调度，使得微电网的运行更加经济环保、能源利用效率更高。
考虑不同用电特性的可平移负荷，建立了计及可平移负荷的微电网优化调度模型。
按照不同用户互动负荷的特点，建立了含多种用户互动负荷的微电网日前经济调度模型。
在分时电价的条件下，建立了微电网中分布式电源与需求侧负荷优化管理的协调运行模型。
针对用户侧微电网，提出了基于价格激励与可控负荷的日前优化调度模型。
以上文献皆从日前经济调度的角度来优化微电网的运行成本，但是由于风电等新能源发电有较大的预测误差[12]，完全按照日前调度计划来执行可能会导致微电网内部能量的供需不平衡，此不平衡如果通过联络线完全由外部电网来补偿，实际运行中联络线的交换功率将偏离日前计划较多，会对外部电网造成一定的冲击，如发生电压越限、线路过负荷等。
因此，减少微电网联络线上的功率波动，提高微电网的可控性，将有助于外部主网的安全稳定运行。
本文计及可转移负荷，根据风电预测误差随预测时长的减小而减小的特点，采用了两阶段调度模型。
一阶段日前调度以最小化微电网的日运行成本为目标，二阶段日内调度以平抑微电网联络线的功率波动为目标。
通过两阶段的协调调度，提高微电网运行的经济性和微电网对于主网的可控性。
1 可转移负荷建模
在微电网中，通过实施可转移负荷项目，可将微电网中的部分负荷从高电价时段转移到低电价时段。
图1表示微电网在部分负荷转移后某一时段t内的负荷量，灰色部分表示从其他时段转移到t时段的负荷量，黑色部分表示不参与需求侧响应的负荷量。
式中，T为调度周期内的总时段数。
对参与可转移负荷项目的用户，微电网需对其进行一定的经济补偿，补偿成本为：
图2 两阶段调度流程图
2调度模型
由于风电的预测误差，微电网联络线处的交换功率在日前调度与实际调度中会存在一定的偏差。
为解决该问题，本文采用了两阶段调度方法，一阶段利用风电的日前24小时预测信息进行日前调度，二阶段利用风电的扩展短期预测信息（每小时刷新一次）进行日内调度，调度流程图如图2所示。
在一阶段中，可转移负荷参与日前调度以最小化微电网的日运行成本，通过优化调度模型可确定次日24小时微电网与主网的交换功率；而在二阶段中，以日前确定的联络线交换功率为参考，可转移负荷参与日内调节以最小化微电网联络线处的功率波动，以减小风电预测误差对主网的影响
2.1 日前调度
2.1.1 目标函数
在日前调度中，通过实施可转移负荷项目实现微电网的日运行成本最小，目标函数为：
3.1 日前调度结果
图5 实时采购电价
在日前调度中，实施需求侧响应后，负荷转移量和电价的关系如图6所示，负值表示该时段转移至其他时段的负荷量，正值表示其他时段转移至此时段的负荷量。
由图可知，通过实施需求侧响应项目，可在高电价时段将微电网内部的部分可转移负荷转移至低电价时段运行，从而减少微电网的运行成本。
实施可转移负荷项目后，微电网的日运行成本由4866元降低为4536元。
（3）可转移负荷约束
可转移负荷的约束条件如式（1）-（4）所示。
3.2 日内调度结果
为了验证本文所提的两阶段调度方法的有效性，本文在日内调度阶段设置两种场景进行对比分析。
场景1：可转移负荷在日内调度阶段的调度计划与日前调度计划保持一致，因风电预测误差而导致的电力供需不匹配由外部主网进行平衡。
场景2：可转移负荷在日内调度阶段进行再调度，以补偿因风电预测误差而导致的联络线功率偏差。
场景1和场景2中微电网联络线的调度结果如图7所示，通过日前调度方法确定的微电网联络线调度计划如黑色虚线所示。
由图可知，通过在日内调度阶段对可转移负荷进行再调度，可在一定程度上减少联络线上的功率波动。
在场景1中，由于微电网的供需不平衡全部由外部主网进行承担，所有的风电预测误差都会反应在联络线的功率波动上，如图7中蓝色虚线所示，联络线上的功率波动较大。
而在场景2中，由于可转移负荷的再调度，微电网的供需不平衡一部分由可转移负荷进行了分担，微电网联络线上的功率波动相比于场景1明显减小，再调度后的交换功率与日前计划吻合的较好，如图7中橙色实线所示。
为了更清晰地说明日内调度的效果，图8给出了场景1和场景2联络线的日内计划和日前计划之间的偏差。
可以发现，通过日内调度，场景2中微电网联络线上的功率波动得到了显著的降低，只在较少的时刻有一定的偏差。
图9 可转移负荷的日内调度结果
3.2.1 目标函数
在日内调度阶段，调度的目的是平抑微电网联络线处的功率波动。
因此，在此阶段应使联络线处的交换功率尽量与日前计划值保持一致。
目标函数为最小化日内调度与日前调度中联络线的功率偏差，用数学表达式可表示为：
可转移负荷的约束条件和日前调度阶段一致。
4结论
本文研究对象为含风电的微电网，根据风电预测误差随预测时长的减小而减小的特性，考虑可转移负荷，建立了日前调度和日内调度的两阶段优化调度策略，通过仿真分析，得到以下结论：
（1）在日前调度阶段，根据微电网的实时采购电价，引导可转移负荷进行负荷的有序转移，有效降低了微电网的总运行成本，并确定了微电网的日前联络线调度计划。
（2）在日内调度阶段，为应对风电日前预测误差带来的联络线功率波动，以最小化微电网联络线的功率偏差为目标函数进行再调度，对日前计划进行校正，有效实现了日前联络线计划值的跟踪。
（3）通过日前调度与日内调度相结合的两阶段优化调度，既降低了微电网的运行成本，又提高了微电网对于主网的可控性。
参考文献：
[1]周孝信，鲁宗相，刘应梅，等. 中国未来电网的发展模式和关键技术[J]. 中国电机工程学报，2014，34（29）：4999-5008.
[2]薛禹胜，雷兴，薛峰，等. 关于风电不确定性对电力系统影响的评述[J]. 中国电机工程学报，2014，34（29）：5029-5040.
[3]丁明，王伟胜，王秀丽，等. 大规模光伏发电对电力系统影响综述[J]. 中国电机工程学报，2014，34（1）：2-14.。