微电网日前优化调度
微电网综合优化调度策略研究
微电网综合优化调度策略研究随着能源需求的不断增长和环境问题的凸显，微电网作为一种分布式能源系统的代表，因其清洁、高效和可靠的特点得到了广泛关注和研究。
然而，在实际应用中，微电网的运行效果与调度策略密切相关。
因此，本文将重点研究微电网综合优化调度策略，以提高微电网的运行效率和经济性。
一、微电网的综合优化调度目标微电网的综合优化调度目标主要包括经济性、可靠性和环境友好度。
经济性要求在满足负荷需求的前提下，尽可能减少能源的成本；可靠性要求微电网能够在各种故障情况下保持稳定运行；环境友好度要求微电网能够尽可能减少对环境的污染。
因此，优化调度策略的主要目标就是在平衡以上三个方面的要求的基础上，实现微电网的高效、可靠和环保运行。
二、微电网综合优化调度策略的方法为了实现微电网的综合优化调度，可以采用以下方法：1. 负荷预测：负荷预测是微电网调度的基础，通过分析历史负荷数据和未来的负荷趋势，可以准确预测出未来的负荷需求。
负荷预测的准确性对于微电网的优化调度非常重要，因为它能够为后续的优化决策提供可靠的数据支持。
2. 可再生能源预测和调度：在微电网中，可再生能源的利用是一种重要的节能手段。
因此，对于可再生能源的预测和调度也是微电网综合优化调度的重要内容。
通过对天气数据等因素的分析，可以准确预测出可再生能源的发电情况，并合理安排其输出功率，以最大程度地降低对传统能源的依赖。
3. 储能系统的调度：储能系统在微电网中扮演着重要的角色，它可以平衡供需之间的差异，提高微电网的可靠性和经济性。
因此，合理调度储能系统的充放电策略，对于实现微电网的综合优化调度至关重要。
通过分析微电网的负荷需求、可再生能源的情况以及储能系统的特性，可以确定最佳的储能调度策略，以优化微电网的运行效果。
4. 微网之间的协调调度：在现实应用中，不同的微电网之间可能需要进行交换能量，以实现供需之间的平衡。
因此，在微电网综合优化调度中，还需要考虑微网之间的协调调度问题。
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。
《集成热泵的热电联产微电网优化调度》范文
《集成热泵的热电联产微电网优化调度》篇一一、引言随着能源结构的转型和环境保护意识的提升，微电网技术作为实现分布式能源管理和优化利用的重要手段，受到了广泛关注。
其中，集成热泵的热电联产微电网（CCHP Microgrid）以其高效、环保的特点，在能源领域展现出巨大的应用潜力。
本文旨在探讨集成热泵的热电联产微电网的优化调度策略，以提高系统的整体运行效率和能源利用效率。
二、微电网系统概述集成热泵的热电联产微电网系统，是一种集成了热力发电、电力供应、热能回收等多功能的综合能源系统。
该系统通过高效的热电联产技术，将热能和电能进行联合生产，并通过集成热泵技术，实现热能的回收和再利用。
这种系统具有高效率、低排放、灵活调度等优点，对于提高能源利用效率和环境保护具有重要意义。
三、优化调度策略1. 需求侧管理：根据微电网内外的能源需求，进行合理的负荷预测和需求侧管理，以实现电力和热力的供需平衡。
2. 发电侧优化：根据电力和热力的供需情况，合理调配热电联产机组的运行，优化发电侧的出力，提高能源的生产效率。
3. 储能系统应用：通过在微电网中设置储能系统，如电池储能、热储能等，实现能量的储存和释放，平衡电力和热力的供需波动。
4. 集成热泵技术：利用集成热泵技术，实现热能的回收和再利用，提高热能利用效率，降低能源消耗。
5. 智能调度系统：建立智能调度系统，实现微电网的自动化管理和优化调度，提高系统的运行效率和稳定性。
四、实施与效果在实施集成热泵的热电联产微电网优化调度策略后，可以预期取得以下效果：1. 提高能源利用效率：通过优化调度策略和集成热泵技术，提高电力和热力的生产效率和利用效率，降低能源消耗。
2. 降低排放：热电联产技术的高效性降低了污染物的排放，有助于环境保护。
3. 增强系统稳定性：智能调度系统的应用提高了微电网的自动化水平和运行稳定性。
4. 提高经济效益：通过优化调度策略和降低能源消耗，降低微电网的运行成本，提高经济效益。
考虑用户满意度的户用型微电网日前优化调度_唐巍
图 1 户用型微电网系统结构图 Fig.1 System architecture diagram of household microgrid
1.2 负荷模型
根据家居电器使用时间、功率等运行特性的不
同，本文从运行调度的角度将家居负荷分为 3 类：
固定负荷、时移负荷和可调负荷。固定负荷是指使
用时间和功率比较固定、不能进行调度的负荷，如
第 43 卷 第 1 期：140-148 2017 年 1 月 31 日
DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20161227019
高电压技术 High Voltage Engineering
Vol.43, No.1: 140-148 January 31, 2017
考虑用户满意度的户用型微电网日前优化调度
固定负荷为所有不能进行调度负荷的总和，其
表达式为
M
∑ Lbasic (t) = u basic,i (t)Pbasic,i (t)
(2)
i =1
式中：M 为固定负荷的个数；ubasic,i(t)为 t 时段第 i
种固定负荷状态，取 0 或 1，分别表示关闭和运行；
2017电工杯A题 微电网日前优化调度
第十届“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛赛题
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ห้องสมุดไป่ตู้
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最优调度方案，包括各时段负荷的供电构成（kW）、全天总供电费用(元)和平均
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第十届“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛赛题
购电单价（元/kWh），分析蓄电池参与调节后产生的影响。 4) 最优日前调度方案三： 若考虑蓄电池作用，且微网与电网允许交换功率不超过 150kW，以负荷供
独立型微电网日前与日内协调优化调度
㊀㊀㊀㊀第３３卷第２期电力科学与技术学报V o l ３３N o ２２０１８年６月J O U R N A LO FE I E C T R I CP O W E RS C I E N C EA N DT E C H N O L O G Y J u n ２０１８㊀独立型微电网日前与日内协调优化调度李振坤,李一骄,宋偲毅,胡㊀荣(上海电力学院电气工程学院,上海２０００９０)摘㊀要:为减小风光发电的随机性对独立型微电网经济运行的影响,并考虑风光发电的预测精度随时间尺度的减小而增加的特点,提出一种将日前计划调度和日内M P C滚动调度相结合的优化调度策略.日前计划调度综合考虑电源㊁储能和负荷的可调度资源,建立计及系统运行成本和负荷满意度的多目标优化调度模型;日内调度基于M P C的思想,构造日内滚动优化模型,其中包括风光发电预测模型㊁系统在滚动周期内总运行成本最低为目标的调度模型以及反馈纠正环节,并且为使日内调度的局部性与日前调度的全局性相协调,在调度模型中加入储能荷电状态在一定时间节点变化的惩罚项.最后,对该文所提策略和模型进行仿真验证,结果表明,日前调度使微电网的可调度资源得到充分利用,提高了系统的经济性;日内调度降低了可再生能源的不确定性对微电网的影响,实现了对可控电源的更精细化管理,提高了系统的安全运行水平.关㊀键㊀词:微电网;协调优化;经济调度;模型预测控制中图分类号:TM８６３㊀㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀㊀文章编号:１６７３Ｇ９１４０(２０１８)０２Ｇ００５０Ｇ０９M u l t iＧt i m e s c a l e o p t i m a l d i s p a t c ho f i s o l a t e dm i c r o g r i db a s e d o nm o d e l p r e d i c t i v e c o n t r o lL I Z h e nＧk u n,L IY iＧj i a o,S O N GS iＧy i,HU R o n g(S c h o o l o f P o w e rE n g i n e e r i n g,S h a n g h a iU n i v e r s i t y o fE l e c t r i cP o w e r,S h a n g h a i２０００９０,C h i n a)A b s t r a c t:F o r t h e e c o n o m i c o p e r a t i o no f i n d e p e n d e n tm i c r o g r i d,i t i so f g r e a t s i g n i f i c a n t t or e d u c e t h e r a n d o m n e s so f w i n da n d s o l a r p o w e r g e n e r a t i o n．C o n c e r n i n g t h e f e a t u r e t h a t t h e f o r e c a s t i n g a c c u r a c y o fw i n d a n d s o l a r p o w e r g e n e r aＧt i o nw h i c h i n c r e a s e sw i t hd e c r e a s i n g t i m e s c a l e s,t h i s p a p e r p r o p o s e s a n o p t i m a l d i s p a t c h s t r a t e g y w h i c h c o m b i n e s t h e d a yＧa h e a d p l a n n i n g d i s p a t c h a n d t h e r o l l i n g o p t i m i z a t i o nm o d e l b a s e d o nm o d e l p r e d i c t i v e c o n t r o l．U n d e r t h e c o n s i d e rＧa t i o n o f＂s o u r c eＧl o a dＧs t o r a g e＂r e s o u r c e s,am u l t iＧo b j e c t i v e o p t i m i z a t i o n d i s p a t c hm o d e l w h i c h i n c l u d e s s y s t e mo p e rＧa t i o n c o s t a n d l o a d s a t i s f a c t i o n i s e s t a b l i s h e d i n t h ed a yＧa h e a d p l a n n i n g d i s p a t c h．B a s e do n m o d e l p r e d i c t i v e c o n t r o l, t h e i n t r a d a y r o l l i n g o p t i m i z a t i o nm o d e l i s c o n s t r u c t e dw h i c h a l s o i n c l u d e s t h e p r e d i c t i o nm o d e l o fw i n d a n d s o l a r p o wＧe r g e n e r a t i o n s c h e d u l i n g m o d e lw i t h t h e o b j e c t i v eo f l o w e s t t o t a l o p e r a t i n g c o s t i n t h e r o l l i n g c y c l ea n dt h e f e e d b a c k c o r r e c t i o n s c h e m e．B e s i d e s,i no r d e r t oc o o r d i n a t et h e l o c a l i t y o f i n t r ad a y s c h e d u l i n g a n dt h e g l o b a lo fd a yＧa h e a d s c h e d u l i n g,t h e p e n a l t y i t e mr e l a t e d t o t h e s t a t e o f c h a r g e i s i n t r o d u c e d i n t o t h e r o l l i n g d i s p a t c hm o d e l．A n e x a m p l e i s g i v e n t ov a l i d a t e t h e p r o p o s e d s t r a t e g y a n dm o d e l．T h e r e s u l t s s h o wt h a t t h e d a yＧa h e a dd i s p a t c h c a nm a k e f u l l u s e o f t h e d i s p a t c h i n g r e s o u r c e o fm i c r o g r i d,a n d i m p r o v e t h e e c o n o m y o f s y s t e m．T h e r o l l i n g o p t i m i z a t i o nr e d u c e s t h e i mＧp a c t o f r e n e w a b l e e n e r g y u n c e r t a i n t y i n t h eM i c r o g r i d．K e y w o r d s:m i c r o g r i d;f l e x i b l e l o a d;m o d e l p r e d i c t i v e c o n t r o l(M P C);m u l t iＧt i m e s c a l e;e c o n o m i c d i s p a t c h收稿日期:２０１６Ｇ０５Ｇ０６;修回日期:２０１７Ｇ０１Ｇ０６基金项目:上海绿色能源并网工程技术研究中心项目(１３D Z２２５１９００).通信作者:胡㊀荣(１９６２Ｇ),女,副教授,主要从事城市电网规划的研究;EＧm a i l:h u r o n g６２＠１２６．c o m第３３卷第２期李振坤,等:独立型微电网日前与日内协调优化调度微电网是一种将分布式电源㊁负荷㊁储能以及监控保护装置有机结合起来形成的小型可控的发配电系统.分布式电源通过微电网接入电网,可以降低其给配电网带来的不利影响,使能源使用率提高,从而有效的保证了供电可靠性和电能质量.将分布式电源以微电网的形式接入配电网,被普遍认为是有效利用分布式电源的方式之一[１Ｇ３].然而在遇到如大电网故障导致微电网脱网,或在偏远地区㊁海岛等大电网无法到达的特殊情况,微电网只能独立自治运行.相较于大电网,由于风能㊁太阳能的随机性,独立型微电网承受扰动的能力相对较弱,因而面临更高的运行风险.通过对微电网中的可控资源进行合理的调度,可以有效提高微电网的稳定性和经济性[４Ｇ５].对于微电网的经济优化调度研究,早期的研究多集中于电源侧.文献[６Ｇ９]构建包含不同类型电源的优化调度模型,从发电端的角度,综合考虑不同电源的功率特性和发电成本,完成对各个电源的功率分配.随着研究的不断深入,用户侧受到越来越多的重视.文献[１０Ｇ１１]分别考虑用户的用电舒适度㊁用电经济性等因素来构建日前调度模型,将柔性负荷作为调度资源进行优化调度.相对于大电网,微电网的负荷具有更好的灵活性和可操作性,方便调控和管理.可见借助经济措施实现微电网需求侧管理,能够提高微电网运行效益.但上述文献仅是从日前的角度对微电网进行调度研究,并未考虑可再生能源日前预测误差对调度结果的影响.文献[１２]以含可再生能源与热电联供的混合微网为研究对象,通过 时 分 以及 秒 时间尺度的能量协调完成混合微网运行优化,但其仅从日内调度的角度进行研究,并未考虑日前调度对日内调度的影响.文献[１３]从日前和日内两个时间尺度构建微电网经济调度策略,但日内调度阶段仅引入了各微源的附加成本,日内调度与日前调度联系不够紧密.文献[１４]对日内调度的时间级进行精细化分解并构建了不同时间级的调度模型,并且在构建日内调度模型时综合考虑了日前调度对日内调度的影响,但其并未建立各时间尺度的可再生能源发电的预测模型.文献[１５]在日内调度中提出了滚动优化的调度方式,但并未对滚动优化设计反馈纠正环节.基于上述研究的现状,由于并网型微电网的功率波动可以由大电网承担,对精细化管理的要求不高,故该文以独立型微电网为例,将微电网的电源和负荷共同作为调度资源,进行综合优化调度,并考虑到风光发电的预测精度随时间尺度的减小而增大的特点,将调度策略分为日前和日内２个调度阶段.其中,日前调度从经济的角度出发,建立负荷满意度模型并构建计及微电网运行成本和负荷满意度的多目标优化模型,优化网内可控电源出力计划㊁储能设备的充放电曲线以及柔性负荷的运行状态;日内调度是在日前计划调度的基础上,提出一种基于M P C 的微电网滚动优化调度策略,优化模型以未来一个时段内运行费用最小为优化目标进行滚动优化,并设计滚动周期内可再生能源的预测模型.为保证日内调度的局部性与日前调度的全局性相协调,将储能在滚动时段末端的S O C变化量作为惩罚项加入到日内调度模型,之后进行反馈校正,实现对调度方案的实时修正,使微电网系统运行更加稳定.１㊀微电网内可控电源及负荷模型独立微电网中包含有风机㊁光伏阵列㊁柴油发电机㊁蓄电池和负荷,其中负荷包含重要负荷和柔性负荷.该文主要对柴油发电机㊁蓄电池和柔性负荷进行建模分析.１．１㊀柴油发电机模型柴油发电机的运行成本主要体现在燃料成本上,其成本与输出有二次函数关系[１５]:F d e(t)＝A[α(P d e(t))２＋βP d e(t)＋γ](１)式中㊀P d e(t)表示在t时段内柴油发电机的平均输出功率;α㊁β㊁γ为常数,其值与柴油发电机的装机容量有关;A为调整系数,其值与燃油价格有关.在运行过程中,应满足出力约束:P m i n d eɤP d e(t)ɤP m a x d e(２)为防止柴油发电机的频繁启停,其最短开㊁停机时间约束为t o nȡt o n．m i nt o f fȡt o f f．m i n{(３)１５电㊀㊀力㊀㊀科㊀㊀学㊀㊀与㊀㊀技㊀㊀术㊀㊀学㊀㊀报２０１８年６月式中㊀t o n㊁t o f f分别为柴油发电机的开㊁停机持续时间.１．２㊀蓄电池模型:１．２．１㊀蓄电池的运行成本蓄电池的运行成本主要表现为寿命损耗费用,寿命损耗费用与蓄电池的循环寿命相关,蓄电池的循环寿命与放电深度有很大关系,蓄电池的放电深度越深,则循环寿命越短.笔者结合雨流计数法[１６]和吞吐量估算法[１７]来推导蓄电池的运行成本.首先,利用雨流计数法统计出蓄电池的放电深度与循环寿命之间的关系,并拟合如下[１６]:N l i f e(t)＝－３２７８D o d(t)４－５D o d(t)３＋１２８２３D o d(t)２－１４１２２D o d(t)＋５１１２(４)式中㊀D o d(t)表示蓄电池在t时刻内的放电深度; N l i f e表示蓄电池在t时刻内放电深度为D o d(t)的循环寿命.之后根据蓄电池的循环使用寿命与放电深度的关系,利用吞吐量估算法来估算单位调度时间内蓄电池的寿命损耗成本,其表达式[１７]为F B(t)＝C i n v P B(t)N l i f e ２E L B(５)式中㊀C i n v表示蓄电池的初始总投资成本;P B(t)为单位时间内蓄电池的充放电功率,P B(t) ０表示蓄电池放电,P B(t) ０表示蓄电池充电;E L B为蓄电池的额定容量.该式将蓄电池的运行寿命损耗归于目标函数中,将多目标转化为单目标,减少了计算的复杂度.１．２．２㊀蓄电池的运行约束１)充放电功率约束.P B m i nɤP B(t)ɤP B m a x(６)２)蓄电池的S O C约束.S O C表示蓄电池的剩余容量与它满充电状态时容量比值的百分数.为保证蓄电池在调度周期内的安全运行,S O C约束可表示为S O C m i n＜S O C(t)＜S O C m a x(７)３)为方便日前周期性调度,保障系统长期运行,蓄电池每日的始末剩余容量需保持一致,其约束条件可表示为E L B(０)＝E L B(２４)(８)１．３㊀柔性负荷模型微电网中的负荷包括重要负荷与柔性负荷,柔性负荷作为可调度资源又可分为可中断负荷与可平移负荷.１．３．１㊀可中断负荷模型微电网运营商拥有此类负荷的中断权,根据供需双方事先签订的合同约定,在电网高峰时段由微电网运营商向用户发出中断请求信号,经用户响应后中断部分供电[１８].可中断负荷的表达式为PᶄI L(t)＝P I L_０(t)－μI L P I L(t)(９)式中㊀PᶄI L(t)为t时段采用负荷中断后的负荷供给量;P I L_０(t)为t时段的可中断负荷用户需求量; P I L(t)为t时段的可中断负荷调整量;μI L(t)为０Ｇ１变量,表示可中断负荷的运行状态,０表示不进行中断,１表示进行中断.１．３．２㊀可平移负荷模型可平移负荷具有运行时间灵活㊁功率大小恒定的特点,微电网运营商可根据实际情况灵活改变此类负荷运行状态[１９].其表达式为Pᶄm o v e(t)＝P m o v e_０(t)＋P i n(t)－P o u t(t)(１０)式中㊀Pᶄm o v e(t)为t时段采用负荷平移后的负荷供给量;P m o v e_０(t)为t时段的可平移负荷用户需求量;P i n(t)㊁P o u t(t)分别为t时段负荷移入和移出量.为保证能够顺利地对微电网中的柔性负荷进行调度,其根本在于制定合理有效的负荷调度合同,其合同内容主要包括:合同有效时间㊁提前通知时间㊁中断与平移持续时间㊁中断次数㊁平移的移出时段和移入时段,负荷中断和平移的容量㊁补偿费用及执行手段等.补偿方式一般有电价折扣和电量赔偿两种补偿方式.由于柔性负荷的调度方式较为复杂,故在日内调度中不作考虑.对于两种负荷调度的补偿方式,该文均采用合同赔偿的方式,即根据微电网运营商与用户签订的合同,对调度周期中的负荷调节量进行费用补偿.１．３．３㊀负荷满意度负荷满意度是电力营销的概念,用来表示用电供需之间的关系.该文将调度周期内微电网的实际供电量与用户的需求量的比值作为用户负荷满意２５第３３卷第２期李振坤,等:独立型微电网日前与日内协调优化调度度,来评价微电网的供电能力.其表达式为S ＝ð２４t ＝１[P ᶄI L (t )＋P ᶄm o v e (t )＋P v i p (t )]ð２４t ＝１[P I L _０(t )＋P m o v e _０(t )＋P v i p (t )](１１)式中㊀P v i p (t )为重要负荷在t 时段内的需求量.２㊀微电网调度策略笔者提出的调度策略根据时间尺度的不同分为日前计划调度和日内滚动调度.两种不同时间尺度的协调优化,在满足各自运行约束条件的基础上优化调度微电网的可控资源,确保微电网的稳定性和经济性.日前计划调度是基于日前天气预报信息对调度日内２４h 的新能源出力与负荷进行预测.以１h 为分辨率,综合考虑各发电单元和负荷的特性,优化调度日内柴油发电机㊁蓄电池的出力以及柔性负荷的调节量,并确定日供电负荷总量.日内滚动调度计划以微电网日前调度计划为基础,以４h 为滚动周期,１５m i n 为分辨率,更新新能源出力预测信息,在不改变日前计划中负荷运行状态和不减少负荷总供给量,且满足功率平衡㊁功率输出等约束的前提下,利用M P C 的方法优化蓄电池㊁柴油发电机的出力,保证微电网系统的经济稳定运行.２．１㊀日前计划调度根据微电网中的日前可调度资源,日前计划调度以微电网中可控微源的运行成本F １最低以及负荷满意度F ２最大来构建多目标优化模型,其表达式为m i n F １＝ð２４t ＝１[ðni ＝１F d ei (t )＋F B (t )](１２)m a x F ２＝S(１３)上述的多目标优化模型,可采用文献[２０]运用的改进非劣解排序遗传算法(N S G A ＧI I )进行求解,由于篇幅限制,具体计算过程在这里不做赘述.运用N S G A ＧI I 得到的P a r e t o 解是一个最优边界解集.作为最终的决策支持,需从P a r e t o 解中选取一个合适的解作为最终方案.该文从微电网运营商的角度出发,将负荷补偿费用F L 作为标准来选取最优的供电方案,取F L 最小为总终解的选取标准.F L 的表达式为F L ＝ð２４t ＝１C I L P I L (t )＋C m o v e P m o v e (t )(１４)式中㊀C I L ㊁C m o v e 分别为可中断负荷与可平移负荷根据合同制定的单位电量的补偿费用;P m o v e (t )＝P i n (t )－P o u t (t )为t 时段内可平移负荷的调整量.日前计划调度除满足各微源相关约束外还应满足等式约束:ðni ＝１Pd e i(t )＋P B (t )＋P W (t )＋P P (t )＝P l o a d (t )(１５)式中㊀P W (t )㊁P p (t )分别为在t 时段内风机和光伏平均输出功率;P l o a d (t )为t 时段总负荷需求量.２．２㊀日内滚动调度日内优化调度是在日前调度计划确定的前提下对微电网的微源进行滚动优化控制,以解决由于预测精度不够导致的风力和光伏发电出力的偏差过大问题.M P C 是一种基于模型的闭环最优控制算法,主要由预测模型㊁滚动优化和反馈校正构成.其基本思想是根据预测模型,结合测量输出,预测出系统在预测时域M 内的行为;在每一采样时刻k ,利用预测方法对系统未来行为的预测,根据相关性能优化指标通过优化算法计算出未来一段时域M 内的控制输入序列,但是k 时刻只将优化结果的第一个值加在被控对象上,在k ＋D t 时刻,使用新的输出测量值重复上面整个优化步骤.由于滚动优化调度的特点是在线不断的滚动求解最优的功率分配方案,与M P C 控制算法理论具有高度的相似性,因此,该文运用M P C 控制算法的思想来进行日内滚动调度优化.２．２．１㊀预测模型假定风电㊁光伏超短期预测功率由其日前预测功率分别叠加正态分布的预测误差得到.预测误差为ε~N ０,σ２(),其中σ２取决于预测时间尺度D t .则其预测模型如下:P i (k ＋D t k )＝P i (k )＋εi (k ＋D t )(１６)式中㊀P i (k )为在当前k 时刻的风光发电的初始３５电㊀㊀力㊀㊀科㊀㊀学㊀㊀与㊀㊀技㊀㊀术㊀㊀学㊀㊀报２０１８年６月有功出力值;P i(k＋D t k)为在k时刻预测未来k＋D t时刻的风光发电有功出力的预测值.利用式(１６)进行反复迭代ρ步,即可得到在滚动时长M＝ρ D t内,风光发电的预测出力序列,其表达式为P f i＝[P i(k＋D t), ,P i(k＋M)](１７)２．２．２㊀滚动优化经过预测模型计算,可以得到风光发电的在后续时段预测有功功率.根据风光发电的滚动预测出力数据,以滚动时段内微电网的综合调度成本最低为目标来构建滚动优化模型.由于时间尺度较短,滚动优化结果只注重了局部经济性,而无法计及储能在长时间段合理充放电带来的收益,也无法保证在全天时间内储能充放电量的平衡.为了维持全局经济最优,在滚动调度模型中引入与储能在调度周期末时刻荷电状态有关的惩罚项,则滚动时段内的优化调度模型可表示为m i n F＝m i nðk＋ρD t t＝kðN i＝１[F t d e i(P D t d e i)＋F t B(P D t B)]{}＋β(S O C r e f T－S O C T)２(１８)式中㊀F t(P D t)表示在滚动调度周期内各微源的综合调度成本,其中P D t表示各微源滚动调度周期内经优化调度后的有功平均值;S O C r e f T表示在滚动调度周期末时刻T储能S O C的日前计划值;S O C T 表示滚动周期末时刻T储能S O C的日内调度值;β表示储能S O C的惩罚系数.通过滚动调度的优化性能指标,可以求得在预测时段M内的微源出力,但只将D t时段内的微源出力作为k时刻的调度计划值,对系统微源的出力进行修正.２．２．３㊀反馈纠正在k＋D t时刻重复上面的步骤,但需要指出的是由于风电㊁光伏发电具有很大的随机性,在目前的预测方法中,都不能保证风电㊁光伏出力与预测值相同,即在滚动预测过程中会出现预测误差.为了能够有效的减小预测误差,需要加入反馈纠正环节,对初始时刻的风电和光伏发电的有功出力进行修正.本文以风电和光伏发电当前实际的有功出力值为新一轮滚动预测的初始值,构成闭环控制,使预测模型的精度更高.其表达式为P０(k＋D t)＝P r e a l(k＋D t)(１９)式中㊀P r e a l(k＋D t)为在k时刻经过上一轮滚动预测后,通过实际量测系统采集到k＋D t时刻实际有功出力值;P０(k＋D t)表示k＋D t时刻有功出力初始值.２．３㊀优化流程根据上述调度策略,日前与日内协调调度的具体步骤如下:１)日前调度运用N S G AＧI I求解多目标模型,得到各微源的计划出力和柔性负荷的调整量,并确定日供电负荷总量.２)日内调度运用M P C的方法滚动优化,确定微电网中各微源的出力修正量.具体流程如图１所示.图１㊀优化调度流程F i g u r e１㊀F l o wc h a r t o f o p t i m a l d i s p a t c h３㊀算例验证该文仿真算例中的微电网包含风机㊁光伏阵列㊁柴油发电机和储能,结构如图２所示,其中风机装机容量为８０k W,光伏阵列装机容量为４０k W,柴油发电机２台装机容量分别为１５㊁１０k W(模型中α㊁β㊁γ的选取,柴发１ʒ０ ０８㊁０ ６㊁５ ３;柴发２ʒ０ ０３㊁０ ４２㊁６ ７.调整系数A都取０ ５),储能功率为４０k W,容量为１２０k W h,初始投资成本为２５００元/(k W h);负荷为典型居民日负荷,负荷峰值为８０k W(根据合同约４５第３３卷第２期李振坤,等:独立型微电网日前与日内协调优化调度图２㊀微电网结构F i gu r e ２㊀S t r u c t u r e o fm i c r o g r i d 定ʒ可平移负荷占比１０％,移出时段为１１ʒ００１３ʒ００㊁１９ʒ００ ２１ʒ００,移入时段０２ʒ００ ０５ʒ００,补偿费用为１ ２４元/k W ;可中断负荷占比１５％,可中断时段为００ʒ００ ０６ʒ００㊁１０ʒ００ １８ʒ００补偿费用为０ ７８元/k W )３．１㊀日前计划调度日前调度根据日前２４h 的风㊁光发电及负荷的预测数据,运用N S G A ＧI I 对多目标模型进行求解,设置父代种群规模为１００,得到的P a r e t o 集的规模也为１００.再依据准则,如式(１４),来选取最优供电方案.日前风光预测曲线如图３和负荷预测曲线如图５(a )中虚线所示.计算结果如图４所示.优化后的负荷调度结果㊁微源调度结果如图５所示.结果分析如下.１)分析图４发现,随负荷满意度的增大,微源调度费用不断增大,负荷赔偿费用不断减小而微电网图３㊀光伏和风机预测出力F i gu r e ３㊀P r e d i c t i o no fw i n da n d s o l a r p o w er 图４㊀微源㊁负荷费用和运行总费用F i gu r e ４㊀D i s p a t c hc o s t o fm i c r o s o u r c e a n d l o a d ,t h e t o t a l c o s t图５㊀日前调度结果F i gu r e ５㊀O p t i m i z a t i o n r e s u l t s o f d a y Ｇa h e a dd i s p a t c h 的总调度费用呈现先减小后增大的变化趋势.依据选取准则,取图中竖线位置的结果为日前最优供电方案,此时,负荷满意度为８９．６％,日负荷总供给量为１３７６．３k W h ,总运行费用１１７．９元,其中微源调度费用为９７．８元,负荷赔偿费用为２０．１元.２)通过对柔性负荷的调度,即将尖峰时段负荷(１１ʒ００ １３ʒ００和１７ʒ００ １９ʒ００)移入低谷时段(０１ʒ００ ０５ʒ００),同时,在１０ʒ００ １２ʒ００和１６ʒ００ １８ʒ００对负荷进行了中断调度.使负荷需求与微源出力更加匹配,降低了系统的供电负担并提高５５电㊀㊀力㊀㊀科㊀㊀学㊀㊀与㊀㊀技㊀㊀术㊀㊀学㊀㊀报２０１８年６月了负荷侧资源的利用效果.结果如图５(a)所示.３)根据可控微源的调度结果,如图５(b)所示.由于考虑了蓄电池的寿命损耗成本,使蓄电池的在一日之内完成了４次充放电,并且只进行了１次深充深放(S O C变化为０．２８Ｇ０．９３Ｇ０．２８,如图６(c)所示),从而有效地引导了蓄电池的充放电过程,提高了其使用寿命;２台柴发分别在白天和夜晚的用电高峰期启动,并且考虑到柴发的最短启停时间约束,对于短时段内供电量大于负荷需求的情况(如在１０ʒ００和１９ʒ００),利用蓄电池完成对多余电量存储.通过对可控微源的调度,系统运行的灵活度和经济性都得到了有效的提高.３．２㊀日内滚动调度基于M P C的日内滚动优化调度,利用滚动预测模型求解出未来滚动时段内的风光出力序列,根据式(１８)利用遗传算法(种群规模为５０)求解出在滚动周期内的优化调度方案.考虑到系统的稳定性和快速性这里取滚动周期为４h,采样周期为１５m i n,即每１５m i n完成对未来４h内的风光出力的预测,并求解出最优调度结果,但只是将调度结果中前１５m i n的结果作用于微源控制.日内风光滚动预测与微源滚动调度结果如图６所示.分析发现,日前计划以小时为时间尺度,调度粗放,系统不能及时响应可再生能源的波动.日内滚动调度以１５m i n为时间尺度,相较于日前计划更为精确.具体分析如下:柴发１㊁２的调度结果如图６(a)所示.分析发现,日内的滚动调度使柴发１㊁２的输出功率更加精细化,并且由于两台柴发的装机容量及单位发电成本不同,对波动量和启停时间的分配都有所不同.柴发２的单位发电成本小于柴发１,因此,柴发２承担了较多的功率波动量,而柴发１则只是进行了小范围的功率修正;柴发２的开机时间大于柴发２的开机时间,这是由于装机容量的不同使柴发２在平抑小额的功率波动时,具有更高的发电效率,因此,根据功率波动情况适当延长了柴发２的开机时间,并缩短了柴发１的开机时间,从而提高了２台柴油发电机的综合发电效率.图６㊀滚动调度结果F i g u r e６㊀O p t i m i z a t i o n r e s u l t s o f r o l l i n g d i s p a t c h蓄电池调度结果如图５(b)所示,结合图５(c)蓄电池的S O C变化曲线分析,发现由于惩罚项的引入,使得蓄电池在日内滚动调度过程中较好的跟随了日前的计划出力曲线,避免了蓄电池在日内短期调度过程中出现频繁充放电的情况(例如,经过日内的滚动调度后,蓄电池只增加了一次充放电过程,并且此次充放电为浅充浅放的过程,对蓄电池的寿命损耗成本影响不大).从而使得调度结果既满足了较好的局部最优性又兼顾了全局最优性.４㊀结语笔者针对独立运行的微电网,提出了一种二级６５第３３卷第２期李振坤,等:独立型微电网日前与日内协调优化调度协调的优化调度策略.综合考虑微电网的可调度资源,构建了日前计划调度模型和日内滚动调度模型.经算例分析可得到如下结论:１)日前调度从 源 荷 两端进行综合调度.利用需求侧管理的手段,使微电网的负荷与微源的出力更加匹配,并大致确定了各微源的运行状态.２)日内调度考虑风光发电的间歇性问题,运用M P C的方法进行滚动调度.通过构建风光发电滚动预测模型和系统滚动优化性能指标,使风光发电预测精度提高,并对各微源进行了精细化的功率分配.３)日前与日内的两级协调调度,提高了柔性负荷的利用率,加强了对风光发电波动性的平抑效果,降低了微电网的运行成本,使系统运行的更加安全高效.参考文献:[１]梅生伟,王莹莹．输电网 配电网 微电网三级电网规划的若干基础问题[J]．电力科学与技术学报,２００９,２４(４):３Ｇ１１．M E IS h e n gＧw e i,WA N G Y i n gＧy i n g．S e v e r a lb a s i c p r o bＧl e m so f t h r e eＧl e v e l p o w e r n e t w o r k p l a n n i n g o f t r a n s m i sＧs i o nn e t w o r kＧi s t r i b u t i o nn e t w o r kＧm i c r o g r i d[J]．J o u r n a l o f E i e c t r i cP o w e r S c i e n c e a n dT e c h n o l o g 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基于块坐标下降法的微网群日前联合优化调度
基于块坐标下降法的微网群日前联合优化调度随着新能源技术的不断发展，微电网作为一种新型电力系统已经被广泛应用于城市绿色建设以及农村电力供应等领域。
与传统的大型电力系统相比，微电网具有分布式型、安全性高、灵活性强等优势，但也面临着能源优化调度等诸多技术问题。
为了解决这些问题，块坐标下降法被广泛应用于微电网优化调度领域。
块坐标下降法是一种优化算法，它首次由Hestenes和Stiefel 在1952年提出，后来经过各种改进和拓展，逐渐成为一种常用的非线性优化方法。
与传统的梯度下降法相比，块坐标下降法不仅简单易于实现，而且在非凸优化问题中具有更快的收敛速度和更好的精度。
因此，块坐标下降法在微电网优化调度中具有重要的应用前景。
近日，一支由多家企业和机构组成的微电网群联合开展了块坐标下降法优化调度研究。
该研究旨在通过将块坐标下降法应用于微电网集成化调度中，实现电力负荷平衡、能源优化运营等目标。
下面将从研究背景、研究内容、实验结果等方面对该研究进行详细介绍。
一、研究背景微电网是以低压配电系统为基础的多能源集成式电力系统，由分布式能源、储能装置、负荷和控制系统等组成。
微电网的能源配置和调度对于实现电能够量和品质的协调匹配具有重要作用。
传统的微电网技术主要注重于控制策略、运行方式以及负荷匹配等方面，而对于微电网能源配置和调度方案的优化则相对较少关注。
因此，在微电网发展的过程中，如何优化配置微电网能源成为了一个急需解决的问题。
块坐标下降法是一种常见的优化算法，它具有收敛速度快、求解实现简单等优势。
由于微电网调度涉及到多方面的变量，如电能、热能、气能等，因此采用块坐标下降法对微电网进行优化调度，可以更好地解决微电网能源配置和调度方案的优化问题。
二、研究内容该研究主要针对微电网能源配置和调度问题，采用块坐标下降法进行优化计算。
具体的，该研究从以下三个方面考虑：1. 分析微电网能源调度问题的特点，确定优化目标和约束条件；2. 建立块坐标下降法数学模型；3. 实现算法的编写和仿真仿真测试。
智能电网中的微电网管理与能量调度优化
智能电网中的微电网管理与能量调度优化随着可再生能源和分布式能源资源的快速发展，智能电网成为未来能源系统的关键所在。
微电网作为智能电网的基础单元之一，扮演着管理和调度能源的重要角色。
本文将探讨智能电网中的微电网管理与能量调度优化的相关内容。
一、微电网管理微电网是由多种能源资源组成的小型电力系统，在智能电网中扮演着能量传输和分配的关键角色。
微电网管理的主要目标是最大化能源效率、提高电网可靠性和降低能源成本。
1. 能源资源管理微电网管理需要综合考虑不同的能源资源，包括太阳能、风能、储能系统等。
通过合理的能源资源管理，可以优化微电网的能量利用效率，满足用户需求的同时降低能源浪费。
此外，利用储能系统进行能量储存和平衡，可以提高微电网的可靠性和稳定性。
2. 负荷管理微电网管理还需要合理分配能量供应，以满足用户的负荷需求。
通过对用户负荷的监测和分析，可以实现负荷预测和负荷调度，在保证供电质量的前提下最大化利用可再生能源资源，实现能源的节约和优化。
3. 智能监测与控制微电网管理还需要建立智能监测与控制系统，实时监测微电网的运行状态和能源资源利用情况。
通过对微电网的数据分析和智能控制，可以实现对微电网的远程监控和优化调度。
智能监测与控制系统可以根据实际情况进行能量调度，最大化利用可再生能源和储能系统。
二、能量调度优化能量调度优化是微电网管理中的核心问题之一。
通过合理的能量调度优化，可以实现能量的高效利用和供需平衡，从而提高微电网的能源效率和经济性。
1. 能量调度策略能量调度策略是指根据用户需求和能源资源情况，合理分配能量供应和消耗的方法和规则。
常见的能量调度策略包括基于时间的定期调度、基于需求响应的实时调度和基于市场交易的经济调度。
根据不同的情况，选择合适的能量调度策略可以实现能源的高效利用和供需平衡。
2. 基于优化算法的能量调度随着计算机技术的进步，基于优化算法的能量调度在微电网管理中得到了广泛应用。
常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等。
智能电网中的微电网优化调度策略
智能电网中的微电网优化调度策略随着科技的进步和能源需求的增加，智能电网已经成为现代能源系统的重要组成部分。
而在智能电网中，微电网作为能量互通、分散调度的重要单元，其优化调度策略对于提高能源利用效率和电网的可持续发展具有重要意义。
一、微电网的概念和特点微电网是指一种由分布式能源源、储能设备和能量管理系统组成的局部电力系统，可以独立运行并与主电网进行互联。
微电网的主要特点包括：规模相对小，范围相对密集；具备自主脱网能力，可以独立运行；可与传统电网进行互联，实现能量的双向流动。
基于这些特点，微电网成为了智能电网的重要组成部分。
二、微电网优化调度的意义微电网的优化调度策略可以使其能够有效、经济地利用可再生能源，减少能源的浪费。
同时，优化调度还可以提高微电网的可靠性和稳定性，降低电网运行的风险。
通过合理规划和调度微电网内各个能源源的使用，可以使微电网的性能得到最大化，提升整体的能源利用效率。
三、微电网优化调度的方法1.供需分析和预测微电网的优化调度需要对能源供需进行准确的分析和预测。
通过分析历史数据和基于模型的预测算法，可以预测未来一段时间内的能源需求和可再生能源的供应情况。
这样可以为后续的优化调度提供准确的数据支持。
2.能源管理策略在微电网中，能源的管理是优化调度的关键。
通过精确的能源管理策略，可以实现能源的高效利用和灵活调度。
例如，通过合理规划电池的充放电策略，可以在高能源需求时段将储能电池的能量释放，以满足负荷需求；在能源供大于需的情况下，可以将多余的能源储存到电池中，以备不时之需。
3.负荷调度与网损优化微电网的负荷调度与网损优化是优化调度的重要环节。
通过合理规划负荷的分配和控制，可以最大限度地减少电网的损耗，提高电网的运行效率。
同时，合理调度负荷可以实现电能的灵活供应和满足用户的需求。
四、微电网优化调度的应用案例1.小区微电网在城市化进程中，小区微电网越来越受到关注。
小区微电网的规模相对较小，能够满足小区的用电需求，并可以通过微电网与主网进行互联。
电力系统中微电网的优化调度研究
电力系统中微电网的优化调度研究随着电力需求的快速增长和可再生能源的发展，微电网作为一种新型的电力系统结构，受到了广泛的关注。
微电网是由一系列分布式能量资源（DER）和多种类型的负荷组成的一种小型电力系统，被广泛应用于农村地区、岛屿、工业园区、军事基地等场景。
针对微电网的优化调度问题，本文将从以下几个方面展开研究。
首先，我们需要分析微电网的特点和需求。
微电网不同于传统的中央电网，其特点在于规模较小、复杂性高、不确定性大。
微电网通常由多种类型的能源资源组成，如太阳能、风能、蓄电池等。
此外，微电网中的电力负荷也具有时变和随机性的特点。
因此，在微电网的优化调度中需要考虑能源资源的不确定性、负荷的预测和调度策略的灵活性。
其次，我们需要建立微电网的优化调度模型。
优化调度模型是微电网优化调度的基础，通过建立数学模型和目标函数，可以对微电网的运行状态进行描述。
在模型中，需要考虑微电网的能源供需平衡、电力负荷的满足度、电力系统的稳定性以及经济性等多个方面的指标。
同时，还需要考虑微电网内部各个能源资源之间的协调运行关系，以及与外部电网的协同运行方式。
然后，我们需要设计微电网的优化调度算法。
根据微电网的特点和需求，可以选用不同的优化算法来解决微电网的优化调度问题。
常见的优化算法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
这些算法能够在多样性和全局搜索能力之间找到平衡，并找到最优解。
在算法设计中，还需要考虑到算法的运行效率和实时性，以满足实际应用中的要求。
接着，我们需要考虑微电网中的风电和太阳能等可再生能源的接入和调度问题。
可再生能源的接入可以减少对传统能源的依赖，降低碳排放量，但也带来了一系列的挑战。
因为可再生能源的产生具有不确定性和波动性，所以需要合理调度和控制。
在优化调度中，应考虑到可再生能源的特性，在合适的时刻进行充放电操作，以实现能源的最大化利用和平稳供应。
最后，我们需要综合考虑微电网的经济性和环境效益。
微电网的优化调度不仅要满足电力负荷的需求，还需要考虑到经济成本和环境效益。
基于深度强化学习的微电网日前日内协调优化调度
基于深度强化学习的微电网日前日内协调优化调度在电力系统的大舞台上，微电网如同一位灵活的舞者，以其独特的调度方式，为电力供应的稳定性和效率注入了新的活力。
然而，这位舞者的表演并非一帆风顺，它需要面对诸多挑战，如供需不平衡、可再生能源的波动性等。
为了应对这些挑战，深度强化学习技术应运而生，成为微电网调度的新伙伴。
首先，让我们来认识一下深度强化学习。
这是一种结合了深度学习和强化学习的技术，它能够通过不断试错和学习，找到最优的解决方案。
在微电网调度中，深度强化学习就像是一位智慧的导师，它能够根据当前的供需情况、电价、可再生能源产量等因素，为微电网制定出最佳的调度策略。
那么，深度强化学习是如何实现微电网的日前日内协调优化调度的呢？这就要归功于它的“三板斧”了。
其一，预测未来。
深度强化学习能够通过历史数据和实时信息，对未来的供需情况进行准确预测。
这就像是给微电网装上了一双“千里眼”，让它能够提前做好准备，避免因突发情况而措手不及。
其二，动态调整。
深度强化学习能够根据实时的供需变化，动态地调整调度策略。
这就像是给微电网装上了一个“智能大脑”，让它能够随时保持最佳状态，确保电力供应的稳定性和效率。
其三，自我学习。
深度强化学习能够通过不断的试错和学习，不断提高自己的调度能力。
这就像是给微电网装上了一个“永不停歇的发动机”，让它能够在不断变化的环境中持续进化，始终保持领先地位。
然而，深度强化学习并非万能的。
在实际应用中，我们还需要关注一些关键问题。
例如，如何确保学习过程的稳定性和收敛性？如何处理大量的数据和复杂的环境？如何平衡长期收益和短期收益？这些问题都需要我们在实际应用中不断探索和解决。
总的来说，深度强化学习为微电网的日前日内协调优化调度提供了一种新的思路和方法。
它能够通过不断的学习和调整，提高微电网的调度效率和稳定性。
然而，我们也需要清醒地认识到，深度强化学习并非万能的，它需要与实际环境相结合，才能发挥出最大的效果。
微电网能量管理与优化调度技术研究
微电网能量管理与优化调度技术研究概述：随着能源互联网的快速发展和智能电网的不断进步，微电网作为能源系统的重要组成部分，正逐渐成为解决能源供应与需求之间矛盾的有效途径。
微电网能量管理与优化调度技术的研究，对于提高能源利用效率、改善能源消费结构和保障能源安全具有重要意义。
1. 微电网简介微电网是一个由电源、负载和能量管理系统组成的小型电力系统，通常由可再生能源发电设备、储能装置和传统电力网络组成，能够实现自给自足的电力供应。
微电网系统可以与传统的中央电力系统相互连接，也可以独立运行，具有高度的灵活性和可靠性。
2. 微电网能量管理微电网能量管理是指对微电网内的能量进行有效调度和管理，以实现能源供给和需求的平衡。
其核心目标是提高能源利用效率，减少能源浪费，并最大程度地利用可再生能源来满足电力需求。
在能源管理中，需要考虑能源供给、能源需求、能源储存和能源转换等因素。
3. 微电网优化调度技术微电网的优化调度技术可以根据实际情况，通过对微电网内各种能源的合理分配和调度来实现能源利用的最大化。
主要包括以下几个方面的内容：a. 储能性能优化储能设备是微电网中重要的组成部分，其性能优化对于提高微电网的供电可靠性和经济性具有关键作用。
通过对储能系统的电池容量、充放电策略、储能成本等方面进行优化，可以实现电力供需的平衡和能源高效利用。
b. 多能互补调度微电网通常包括多种能源发电设备，如太阳能光伏、风能发电等。
通过合理的能源互补调度，可以优化各种能源之间的利用效率，提高微电网的能源供给可靠性。
c. 负荷预测与控制负荷预测是微电网能量管理中重要的一环，通过对负荷的合理预测，可以减少电能浪费和能源不平衡现象。
同时，通过对负荷的精确控制，可以提高微电网的供电稳定性和能源利用效率。
d. 综合能源调度微电网中的能源包括电能、热能和气能等多种形式，综合能源调度可将不同形式的能源进行有效整合，提高综合能源利用效率。
此外，通过制定合理的能源调度策略，可以在保证供电可靠性的前提下，最大限度地减少能源成本。
电力网络日前优化调度
电力网络日前优化调度
概述
电力网络优化调度是指通过合理分配和控制电力资源，以提高电力网络的效率和稳定性。
在日前优化调度中，主要考虑了电力负荷的平衡和供电的可靠性，以确保电力系统的正常运行。
目标
日前优化调度的目标主要包括以下几点：
- 平衡电力负荷：根据实时负荷需求，合理调度电力供应，确保各区域电力的平衡分配，避免线路过载和电网失衡等问题。
- 保障供电可靠性：通过合理配置电力资源和设备，确保电力系统的供电可靠性，减少停电和故障发生的可能性。
- 优化能源利用：通过合理调度和控制，最大限度地利用电力资源，提高电力系统的能源利用效率，减少能源浪费。
方法
为实现电力网络日前优化调度，可以采用以下方法：
1. 负荷预测：利用历史数据和预测模型，准确预测未来一段时间内的电力负荷，为后续调度决策提供依据。
2. 电力资源分配：根据负荷预测结果，合理分配电力资源，包括调整发电机组出力、配置变电站等，以满足各地区的用电需求。
3. 电力传输控制：通过调整输电线路的参数和配置，控制电力传输和分布过程，实现电力网络的负荷均衡和可靠供电。
4. 故障管理：建立完善的故障检测和处理机制，及时排除线路故障和设备故障，避免对电力网络造成影响。
结论
电力网络的日前优化调度对于确保电力系统的稳定运行和供电可靠性至关重要。
通过合理分配电力资源和控制电力传输过程，可以提高电力负荷的平衡和能源利用效率，为社会经济的发展提供可靠的电力支撑。
因此，各电力系统运营单位应加强日前优化调度的研究和应用，以满足日益增长的电力需求和可持续发展的要求。
微电网日前优化调度研究
微电网日前优化调度研究
聂小鹏
【期刊名称】《电气开关》
【年(卷),期】2018(056)003
【摘要】微电网作为一个融合可再生能源、储能系统一体的新配网系统,是现代智能电网的重要组成部分,其安全稳定经济地运行是大电网运行的核心.本文针对含有风力发电、光伏发电的分布式电源、储能系统蓄电池以及电动汽车等新型能源元件的微电网,基于分时电价构建了微电网经济运行模型,采用改进帝国竞争算法对模型进行求解,算例结果表明所建模型的正确性和有效性.
【总页数】5页(P48-51,56)
【作者】聂小鹏
【作者单位】三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌 443002
【正文语种】中文
【中图分类】TM72
【相关文献】
1.微电网日前优化调度的研究 [J], 刘振杰;向益锋;范泽帅;赵志博
2.风光柴蓄微电网多目标日前优化调度研究 [J], 南佳凯;肖朝霞;;
3.基于遗传算法的微电网日前优化调度方法研究 [J], 夏良宇;滕智帆;王奎;杨茹珊;徐小红
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5.计及不同主体的微电网日前优化调度方案研究 [J], 田昌;智李;任乔林;刘恒;赵吉祥;廖攀峰;肖洒
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微电网多目标优化调度策略研究
微电网多目标优化调度策略研究
随着能源需求的不断增加和能源供应的不稳定性，微电网作为一种新型的能源供应模式，引起了广泛的关注。
微电网是由分布式能源资源（DER）和负荷组成的小型电力系统，具有自主运行和互联互通的特点。
为了实现微电网的高效运行和可靠性，研究人员提出了多目标优化调度策略。
微电网的多目标优化调度策略旨在平衡微电网的经济性、环境友好性和可靠性。
首先，经济性是指在满足负荷需求的前提下，以最小的成本运行微电网。
这包括选择合适的能源供应方式、优化能源的购买和销售策略等。
其次，环境友好性是指减少微电网运行过程中的碳排放和环境污染。
这涉及到优化能源的使用和管理，以及推动可再生能源的开发和利用。
最后，可靠性是指保证微电网在各种异常情况下的稳定运行。
这包括故障检测和恢复、备用能源的规划和利用等。
为了实现微电网的多目标优化调度策略，研究人员提出了一系列方法和算法。
其中，基于模型的方法通过建立微电网的数学模型，利用优化算法求解最优调度方案。
常见的模型包括线性规划、整数规划和混合整数规划等。
此外，基于仿真的方法通过建立微电网的仿真模型，利用仿真算法评估不同调度方案的性能。
常见的仿真方法包括蒙特卡洛模拟、离散事件仿真等。
综上所述，微电网多目标优化调度策略是实现微电网高效运行和可靠性的重要手段。
未来的研究还需要进一步改进和完善这些策略，以适应不断变化的能源环境和需求。
同时，需要加强与其他领域的交叉研究，如智能电网、能源管理等，以促进微电网的发展和应用。
微电网日前优化调度的研究
微电网日前优化调度的研究发布时间：2021-06-17T02:01:57.740Z 来源：《现代电信科技》2021年第1期作者：陈志毅[导读] 本文介绍了关于微电网现状认识，并提出了一些建议，以进一步推动基于自主能源系统和微电网（电网）技术的可再生能源和可持续能源系统的开发。
（国网喀什供电公司新疆喀什 844000）摘要：本文介绍了关于微电网现状认识，并提出了一些建议，以进一步推动基于自主能源系统和微电网（电网）技术的可再生能源和可持续能源系统的开发。
这些建议是基于太阳能发电、生物质能和生物能源、风能、水力发电等能源技术和使用混合能源机制的各种联合发电系统。
混合型微电网预计在扩大发展中国家电力方面将发挥重要作用。
虽然这些系统中的大多数都采用调度策略来运行，这些调度策略并没有基于关于负载或可再生能源资源可用性相关的预测，所以基于预测的策略引起了关注，作为降低运营成本的替代方案。
关键词：微电网；调度；优化措施在现实条件中，微电网通常由多方经济主体构成，包括光伏运营商、储能运商和普通用户等。
通过对个经济主体资源的调度优化，可以看出，合作模式下光伏运营、储能运营商和用户均提高了经济效益，且各方的效益相互间达到平衡，有利于促进光伏微电网规模化发展。
1微电网合作博弈模型在微电网的时代，为了突出特色需要对电量分配调度进行优化。
首先，微电网中的分布式有不同的经营特点，也可能容易受客观天气条件和负载需求的影响；其次，在考虑经济的同时需要关注所支付的环境利益，应当越来越多的关注微电网的大量可再生能源；最后，能源市场计划的种类也影响微电网运行效率。
所有的这些都增加了微电网优化调度问题建模的复杂性。
微电网中涉及多个利益主体，如用户、电网、可再生能源和蓄电池，利益诉求具有一定的冲突，在此基础上提出的合作博弈是与非合作博弈对称的一种博弈类型，指参与者能够联合达成一个具有约束力且可强制执行的协议的博弈类型。
合作博弈中最重要的两个概念是联盟和分配，对于整个联盟来讲，整体收益大于其每个主体单独经营时的收益之和。
微网日前调度优化方案
微网日前调度优化方案随着化石能源的日益枯竭，由清洁能源组成的分布式电源广泛受到关注。
文章针对微电网的组成，建立了相应的求解模型，分别建立了发电成本、环境成本以及综合成本的目标函数，以功率平衡以及其他约束分析了相应的调度策略，使得微电网的整体运行成本最低。
在综合效益成本上，考虑了发电成本和环境成本，虽然发电成本和环境成本都没打到最低，但是综合效益成本实现了最低的水平，使微网整体运行成本降低，协调了微网的经济性与环保性。
该研究成果对日前的微网调度优化有一定的指导意义。
标签：微电网；调度；优化方案1 概述随着传统能源的日益枯竭，能源需求却不断增长，不仅造成了全球的能源危机，而且环境问题也日益突出[1]。
当前对于高效、清洁的能源的需求越来越迫切。
为了解决这一问题就产生了以太阳能发电和风力发电为代表的分布式发电。
分布式发电具有排放污染气体低、能源利用效率高、损耗低和安装灵活等优点，但分布式能源具有出力的随机性和间歇性的特点，当大规模并网时，会对主网造成冲击，降低了主网的稳定性、可靠性和安全性[2]。
因此，如何妥善管理微网内部分布式电源和储能运行，实现微网经济、技术、环境效益的最大化成为重要的研究课题。
关于微电网的经济运行国内外学者做出了大量研究，先后考虑微电网运行的不同效益得到微电网的最优运行方案[3-5]。
文献[3]针对主动配电系统中间歇性电源和负荷的不确定性问题，基于多场景技术提出一种结合日前调度和实时调度的两步优化调度模型。
文献[4]以总发电费用最小为目标，建立了微电网负荷分配模型。
文献[5]分别以经济效益、环境效益和综合效益为目标，建立了含多种分布式电源的集中控制式微电网经济运行模型。
但以上研究的微电网组成单元比较单一，考虑的利益主体少，无法适用于组成复杂的微网调度问题。
本文主要考虑多个利益主体，如用户、电网、可再生能源以及蓄电池等，给出微网运行的目标函数及约束条件，在保证不使任意主体的利益严重受损的前提下，得到科学合理的发、用电策略，使得综合效益达到最优。
《2024年氢电综合能源微电网优化调度》范文
《氢电综合能源微电网优化调度》篇一一、引言随着社会对可再生能源和高效能源系统的需求日益增长，微电网技术因其独特的灵活性和可扩展性而备受关注。
特别是结合了氢能技术的微电网系统，已经成为推动未来智能电网和可持续发展策略的重要组成部分。
在如此背景下，研究并实施有效的微电网优化调度技术变得至关重要。
二、微电网的概述及关键组成1. 微电网概述微电网是一种集成了多种分布式能源资源（如风能、太阳能、储能系统等）的智能电力系统。
它通过先进的控制技术和管理策略，实现了对能源的高效利用和优化分配。
2. 关键组成（1）分布式能源：包括可再生能源如风能、太阳能等，以及非可再生能源如氢能等。
（2）储能系统：用于储存过剩的能源，确保微电网的稳定运行。
（3）控制系统：负责协调和管理微电网中各组件的运行和交互。
（4）用户接口：用于与外部电网和用户进行信息交互和能量交易。
三、氢电综合能源微电网的优化调度1. 调度策略的制定在氢电综合能源微电网中，优化调度策略的制定至关重要。
这涉及到如何根据实时能源需求、能源供应情况以及市场价格等因素，合理分配和调度各种能源资源。
（1）需求侧管理：通过分析用户用电模式和需求预测，制定相应的能源供应计划。
（2）智能控制算法：运用先进的优化算法和人工智能技术，实现对微电网系统的智能控制和调度。
（3）市场导向：考虑与外部电网的互动和能量交易，实现市场驱动的调度策略。
2. 优化目标与约束条件（1）优化目标：确保系统稳定运行，满足用户需求，提高能源利用效率，减少排放和成本。
（2）约束条件：包括能源供应的物理限制（如储能系统的充放电能力）、经济约束（如市场价格波动）以及环境约束（如排放标准）等。
3. 调度算法的优化与实施（1）传统算法与现代智能算法的结合：如线性规划、动态规划等传统算法与人工智能算法的结合，实现对微电网系统的全面优化。
（2）实时监测与反馈：通过实时监测系统运行状态和用户需求变化，及时调整调度策略，确保系统的高效运行。
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58.69 93.67 93.49 99.55 56.82 26.01 16.74 6.97 18.98 23.12 44.43 55.64 92.41 109.01 73.42 63.80
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
附表 2：
序号 1 2 ... 95 96
... ... ...
142.1 142.1 125.3 118.9 116.9 115.9 115.4 115 124.1 127.1 130.2 131.6 140.7 141.8 143.9 145.5 145.5 145.6 144.7 144.4 145.2 145.3 149.6 150.3 150.1 150 203.5 207.2 207 206.9 215.5 223.9 225 225.5 233.9 237.5 236.6 236.1 215.4 211 210.9 210.8
第十届“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛赛题
39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
55.57 88.62 87.02 54.04 63.44 101.59 104.11 90.68 91.85 66.78 77.14 63.76 75.46 110.46 70.57 103.15 72.79 67.41 28.94 23.89 19.75 31.53 40.48 63.95 59.41 50.76 41.64 23.39 24.86 20.60 17.40 15.06 13.59 22.08 18.20 12.15 5.37 2.07 0 0 0 0
T X t 1 X t N1 t 1 T Y Y N t 1 t 2 t 1
式中，N1 和 N2 分别为蓄电池充电和放电的次数限制值。 题目参数设置 1) 计算要求：计算时间为 24 小时，时间间隔为 15 min。 2) 风机的装机容量 250kW，发电成本 0.52 元/kWh。 3) 光伏的装机容量 150kW，发电成本 0.75 元/kWh。
Smin St Байду номын сангаасSmax
(1)
式中，St、Smin、Smax 分别为蓄电池 t 时段的 SOC 状态及其上、下限值。即 当 SOC 到达电池最大值(Smax＝0.95)时，电池停止充电；当 SOC 到达最小值(Smin ＝0.3)时，电池停止放电。 在单位时间间隔 Δt 内，蓄电池的充、放电功率均恒定，SOC 数值变化由下 式决定：
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81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96
198 197.9 198.5 198.6 180.8 177.2 177.8 177.9 161.5 147.3 147.2 147.2 117.2 107.5 62 58.7
第十届“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛赛题
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A 题：微电网日前优化调度
面对不断增长的电能需求以及化石能源的短缺， 开发新型可持续发展的可再 生能源成为迫切需求。以风力发电、太阳能发电等为代表的环境友好型的电能生 产技术不断成熟。 可再生能源根据其接入电力系统方式的不同， 分为大规模集中接入和分布式译为微网，是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装 置等组成的小型发配电系统。如何妥善管理微电网内部分布式电源和储能的运 行，实现微电网经济、技术、环境效益的最大化成为重要的研究课题。 图 1 示意了一个含有风机、光伏、蓄电池以及常规负荷的微电网系统。 日前经济调度问题是指在对风机出力、光伏出力、常规负荷进行日前(未来 24 小时)预测基础上，考虑电网侧的分时电价，充分利用微网中的蓄电池等可调 控手段，使微电网运行的经济性最优。
-5-
光伏(kW) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.06 0.96 2.11 4.04 6.54 9.18 13.40 16.29 20.19 28.80 34.78 31.62 39.61 46.08 53.66 36.29 49.64 76.96 66.81
-4-
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附表 1：
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 负荷(kW) 64.3 65.5 66.7 66.9 67.5 67.7 68 68.2 70.2 71.9 71.9 71.9 70.7 70.7 71.3 72 76.5 77.6 78.7 78.8 90.6 93.8 94.7 94.8 110.5 113.1 113.9 114.3 132.2 145.4 145.2 145.1 154.1 157.4 156.5 155.5 144 142.2 风机(kW) 163.10 201.47 154.26 140.29 200.29 250.00 154.26 125.64 182.87 211.67 214.11 224.41 158.26 135.45 163.10 175.49 219.38 250.00 168.04 124.56 170.15 201.47 231.44 250.00 235.01 227.59 135.90 106.25 213.81 250.00 221.25 204.14 246.62 250.00 179.02 144.06 197.36 227.91
-6-
215.96 218.44 212.28 210.15 153.76 124.77 90.46 57.35 96.22 114.66 94.39 86.98 69.47 55.77 74.36 83.41 50.33 37.21 9.10 1.34 19.54 33.06 2.02 0 10.47 16.35 21.07 27.11 43.75 53.45 19.61 9.95 72.19 120.28 81.91 76.88 62.81 56.82 34.90 23.98 25.11 23.43
0 Pcha,t 0.2Eb X t 0 Pdis ,t 0.2EbYt
式中，Eb 为电池容量。
-2-
(5)
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在一个调度周期内， 蓄电池的充放电次数以及放电深度都会对电池寿命造成 影响，放电深度可以由式(5)进行约束，充放电次数需满足：
风机（kW） 光伏(kW) 蓄电池(kW)
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附表 3：
分类
储能
与电网的功率限制 充放电次数 与电网交换的最大功率 风机成本 光伏成本 总成本 平均成本 （kW） （元） （元） （元） （元）
无可再生 能源
无储能
自由
可再生能源 全部接纳
考虑到在同一时间间隔 t 内，蓄电池不能同时处于充电和放电状态，因此 蓄电池的充放电状态需要满足以下约束：
X t Yt 0
(3)
蓄电池在参与系统的运行优化过程中， 其能量状态需满足在调度周期始末相 等的约束：
S0 ST
(4)
同时，考虑到蓄电池充放电功率大小与电池的寿命有关，单位时间内充放电 最大功率为蓄电池组额定容量的 20%，即
T T
St S0
Pcha,t X t t Pdis,tYt t
t 1 t 1
Eb
(2)
式中， S0 为蓄电池的初始 SOC 状态；Pcha ,t 和 Pdis ,t 分别为蓄电池在第 t 个时段 的充电和放电功率； Xt 和 Yt 分别为蓄电池的充电状态和放电状态，其中
X t {0,1} ， Yt {0,1} ； t 为单位时间间隔，T 为时段总数。
无储能
自由
有储能
[-150kW,150kW]
无储能 可再生能源 选择性接纳 有储能
自由
[-150kW,150kW]
-8-
主网 Pmax
微网
AC/DC
AC/DC
AC/DC
负荷 Sn=300kW
储能 60kW/300kWh
风机 250kW
光伏 150kW
图 1 微网系统结构
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微电网系统在满足各电源运行约束和负荷需求基础上，可对系统未来 24 小 时的出力调控进行优化，以实现经济性最优。系统的总成本包含风机与光伏的发 电成本、蓄电池的成本，以及并网运行下微电网系统与外部电网之间的电能交换 成本。 本题假设负荷预测、 风机和光伏未来出力已完全准确， 具体数据示于附表 1。 对于蓄电池，为防止蓄电池过充和过放的发生，蓄电池的荷电状态 (SOC, State-of-Charge，即电池剩余电量与电池容量的比值)应满足上、下限值约束。
题目计算要求 1) 经济性评估方案： 若微网中蓄电池不作用，且微网与电网交换功率无约束，在无可再生能源和 可再生能源全额利用两种情况下，分别计算各时段负荷的供电构成（kW）、全 天总供电费用(元)和负荷平均购电单价（元/kWh）。 2) 最优日前调度方案一： 若不计蓄电池作用，且微网与电网交换功率无约束，以平均负荷供电单价最 小为目标（允许弃风弃光），分别计算各时段负荷的供电构成（kW）、全天总 供电费用(元)和平均购电单价（元/kWh），分析可再生能源的利用情况。 3) 最优日前调度方案二： 若考虑蓄电池作用，且微网与电网允许交换功率不超过 150kW，在可再生 能源全额利用的条件下，以负荷平均供电单价最小为目标，建立优化模型，给出 最优调度方案，包括各时段负荷的供电构成（kW）、全天总供电费用(元)和平均