针对局部配电网中互联微电网系统的调度问题,提出了一种优化调度模型。首先,配电网调度层通过协调各微电网与配电网之间的交互功率来改善配电网的运行状况;然后,微电网层根据配电网层的优化调度结果制定生产计划,并建立基于储能系统荷...针对局部配电网中互联微电网系统的调度问题,提出了一种优化调度模型。首先,配电网调度层通过协调各微电网与配电网之间的交互功率来改善配电网的运行状况;然后,微电网层根据配电网层的优化调度结果制定生产计划,并建立基于储能系统荷电状态(state of charge,SOC)的阶梯式功率修正策略,以保证储能系统的可调度能力。选用全局搜索能力强的改进花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)求解配电网层优化调度模型,并以IEEE-14节点系统为算例进行仿真分析。结果表明:改进FPA算法的初始种群质量与收敛速度均有所提高;配电网的网损和微电网交互功率的波动性下降;各储能系统的SOC保持在0.25~0.6区间内。研究结果证明了优化调度模型的电网友好性和改进FPA算法的有效性,且阶梯式功率修正策略可以保证各储能系统的持续可调度能力。展开更多
风电机组并网容量占比的不断增大为电力系统风电消纳带来了巨大挑战。数据中心作为高灵活性电负荷,具有电网风电消纳巨大潜力。因此,提出一种计及数据中心和风电不确定性的微电网经济调度模型。首先,根据数据中心的分层结构建立信息层...风电机组并网容量占比的不断增大为电力系统风电消纳带来了巨大挑战。数据中心作为高灵活性电负荷,具有电网风电消纳巨大潜力。因此,提出一种计及数据中心和风电不确定性的微电网经济调度模型。首先,根据数据中心的分层结构建立信息层和电力层之间的耦合模型;其次,针对风电出力不确定性,搭建计及数据中心和风电不确定性的微电网经济调度模型;最后,基于对偶理论和两阶段鲁棒优化算法,将调度模型转化为鲁棒优化模型并采用列和约束生成算法(column and constraint generation,C&CG)和对偶理论进行求解。算例结果表明:数据中心参与微电网经济调度可有效降低运行成本,同时系统运营商按需求可灵活调整风电出力不确定性。展开更多
文摘针对局部配电网中互联微电网系统的调度问题,提出了一种优化调度模型。首先,配电网调度层通过协调各微电网与配电网之间的交互功率来改善配电网的运行状况;然后,微电网层根据配电网层的优化调度结果制定生产计划,并建立基于储能系统荷电状态(state of charge,SOC)的阶梯式功率修正策略,以保证储能系统的可调度能力。选用全局搜索能力强的改进花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)求解配电网层优化调度模型,并以IEEE-14节点系统为算例进行仿真分析。结果表明:改进FPA算法的初始种群质量与收敛速度均有所提高;配电网的网损和微电网交互功率的波动性下降;各储能系统的SOC保持在0.25~0.6区间内。研究结果证明了优化调度模型的电网友好性和改进FPA算法的有效性,且阶梯式功率修正策略可以保证各储能系统的持续可调度能力。
文摘风电机组并网容量占比的不断增大为电力系统风电消纳带来了巨大挑战。数据中心作为高灵活性电负荷,具有电网风电消纳巨大潜力。因此,提出一种计及数据中心和风电不确定性的微电网经济调度模型。首先,根据数据中心的分层结构建立信息层和电力层之间的耦合模型;其次,针对风电出力不确定性,搭建计及数据中心和风电不确定性的微电网经济调度模型;最后,基于对偶理论和两阶段鲁棒优化算法,将调度模型转化为鲁棒优化模型并采用列和约束生成算法(column and constraint generation,C&CG)和对偶理论进行求解。算例结果表明:数据中心参与微电网经济调度可有效降低运行成本,同时系统运营商按需求可灵活调整风电出力不确定性。
