针对冷热电联供(combined cooling,heating and power,CCHP)"以热定电"导致的弃风问题,提出一种考虑风电消纳的区域综合能源系统源荷协调优化调度方法。首先,在源侧引入地源热泵利用风电供热,解耦CCHP"以热定电"运...针对冷热电联供(combined cooling,heating and power,CCHP)"以热定电"导致的弃风问题,提出一种考虑风电消纳的区域综合能源系统源荷协调优化调度方法。首先,在源侧引入地源热泵利用风电供热,解耦CCHP"以热定电"运行约束;其次,在荷侧分析电、热需求资源可调度价值,采用电价和激励两类需求响应(demand response,DR)共同协助风电并网消纳;最后,考虑源荷协调建立区域综合能源系统双层优化调度模型,上层采用电价需求响应引导用户响应风电出力变化,下层计及供热舒适度模糊性与地源热泵作用,以调度周期内系统总成本最小为目标决策各机组最优出力,采用商业优化软件CPLEX对双层模型求解。仿真算例表明:该方法有效提高了系统风电消纳能力,降低了系统运行成本,具有良好的社会经济效益。展开更多
传统分时电价(time-of-usetariff,TOUT)和实时电价(real-timeprice,RTP)需求响应机制均会在负荷低谷时段产生新的负荷高峰,针对这一问题,考虑电网侧的调峰需求以及不同用户对充电电量、充电成本的不同需求和参与意愿,提出一种分时电价...传统分时电价(time-of-usetariff,TOUT)和实时电价(real-timeprice,RTP)需求响应机制均会在负荷低谷时段产生新的负荷高峰,针对这一问题,考虑电网侧的调峰需求以及不同用户对充电电量、充电成本的不同需求和参与意愿,提出一种分时电价动态优化方法。所提方法根据每辆电动汽车(electricvehicle,EV)接入电网时的负荷信息动态更新该EV的峰谷电价,弥补了TOUT和RTP充电方式的缺点。基于所提分时电价动态优化方法,通过建立充电电量最多和充电成本最小多目标函数,采用粒子群算法对每辆EV的充(放)电行为进行两阶段优化,并通过引入虚拟荷电状态对优化后的充(放)电行为进行修正,由每位用户自主响应实现EV的有序充(放)电。为验证所提方法的有效性,基于2017年全美家用车辆调查结果(NHTS2017),采用蒙特卡洛法模拟某居民区1000辆EV的充电需求,并对不同充电策略、不同优化权重、不同参与度和不同V2G(vehicle to grid)响应度下的充电需求进行了仿真分析,结果表明,相较于其他充电策略,所提优化策略可以明显降低用户的充电成本和负荷曲线的峰谷差。展开更多
文摘针对冷热电联供(combined cooling,heating and power,CCHP)"以热定电"导致的弃风问题,提出一种考虑风电消纳的区域综合能源系统源荷协调优化调度方法。首先,在源侧引入地源热泵利用风电供热,解耦CCHP"以热定电"运行约束;其次,在荷侧分析电、热需求资源可调度价值,采用电价和激励两类需求响应(demand response,DR)共同协助风电并网消纳;最后,考虑源荷协调建立区域综合能源系统双层优化调度模型,上层采用电价需求响应引导用户响应风电出力变化,下层计及供热舒适度模糊性与地源热泵作用,以调度周期内系统总成本最小为目标决策各机组最优出力,采用商业优化软件CPLEX对双层模型求解。仿真算例表明:该方法有效提高了系统风电消纳能力,降低了系统运行成本,具有良好的社会经济效益。
文摘传统分时电价(time-of-usetariff,TOUT)和实时电价(real-timeprice,RTP)需求响应机制均会在负荷低谷时段产生新的负荷高峰,针对这一问题,考虑电网侧的调峰需求以及不同用户对充电电量、充电成本的不同需求和参与意愿,提出一种分时电价动态优化方法。所提方法根据每辆电动汽车(electricvehicle,EV)接入电网时的负荷信息动态更新该EV的峰谷电价,弥补了TOUT和RTP充电方式的缺点。基于所提分时电价动态优化方法,通过建立充电电量最多和充电成本最小多目标函数,采用粒子群算法对每辆EV的充(放)电行为进行两阶段优化,并通过引入虚拟荷电状态对优化后的充(放)电行为进行修正,由每位用户自主响应实现EV的有序充(放)电。为验证所提方法的有效性,基于2017年全美家用车辆调查结果(NHTS2017),采用蒙特卡洛法模拟某居民区1000辆EV的充电需求,并对不同充电策略、不同优化权重、不同参与度和不同V2G(vehicle to grid)响应度下的充电需求进行了仿真分析,结果表明,相较于其他充电策略,所提优化策略可以明显降低用户的充电成本和负荷曲线的峰谷差。
