分布式可再生能源(Distributed Energy Resources,DER)以微电网的形式大规模并网,其稳定运行面临着挑战。针对微电网中可再生能源出力的不确定性及调控过程中柔性负荷调整量过大可能会使用户满意度下降的问题,建立了考虑DER出力不确定...分布式可再生能源(Distributed Energy Resources,DER)以微电网的形式大规模并网,其稳定运行面临着挑战。针对微电网中可再生能源出力的不确定性及调控过程中柔性负荷调整量过大可能会使用户满意度下降的问题,建立了考虑DER出力不确定性和计及用户满意度的日前优化调度模型。首先,采用基于条件风险价值(Conditional ValueatRisk,CVaR)理论对微电网不确定性风险进行量化处理,提高系统运行稳定性,并将其转化为风险成本。其次,将优化前后的新旧负荷曲线差异程度作为评判用户满意度大小的指标,在满足微电网经济运行的同时,提高用户侧的用电体验感。以微电网综合运行成本最小和用户满意度最大为目标函数,建立优化调度模型。最后,采用改进的NSGA-Ⅱ算法求解该模型,并通过仿真分析了不同置信水平及三种方案下的优化结果,从而验证了所提模型的有效性。展开更多
文摘分布式可再生能源(Distributed Energy Resources,DER)以微电网的形式大规模并网,其稳定运行面临着挑战。针对微电网中可再生能源出力的不确定性及调控过程中柔性负荷调整量过大可能会使用户满意度下降的问题,建立了考虑DER出力不确定性和计及用户满意度的日前优化调度模型。首先,采用基于条件风险价值(Conditional ValueatRisk,CVaR)理论对微电网不确定性风险进行量化处理,提高系统运行稳定性,并将其转化为风险成本。其次,将优化前后的新旧负荷曲线差异程度作为评判用户满意度大小的指标,在满足微电网经济运行的同时,提高用户侧的用电体验感。以微电网综合运行成本最小和用户满意度最大为目标函数,建立优化调度模型。最后,采用改进的NSGA-Ⅱ算法求解该模型,并通过仿真分析了不同置信水平及三种方案下的优化结果,从而验证了所提模型的有效性。