本文提出了一个多阶段随机规划的形式化框架,用于在多地区可再生能源生产不确定性的输电受限经济调度中,重点优化实时运营中的储运调度。该问题通过使用随机对偶动态规划方法来解决。所提出方法的适用性在一个基于2013-2014年德国电力系统太阳能和风能整合水平校准的实际案例研究中得到了证明,考虑了24小时的时间范围和15分钟的时间步长。随机解的价值相对于确定性策略的成本为1.1%,而相对于随机规划策略的完美预测价值为0.8%。分析了各种替代实时调度策略的相对性能,并探讨了结果的敏感性。
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智能电网技术是现代电力系统发展的核心方向之一,它涉及将先进的信息技术、通信技术、控制技术和电力技术融合到传统的电网中,以实现电网的智能化管理和运行。智能电网的目标是提升电网的可靠性、安全性、经济性和环境友好性,特别是在多种能源发电、调度以及高效利用方面发挥着越来越重要的作用。 1. 多种能源发电的多目标优化调度模型 在智能电网中,多种能源发电的多目标优化调度模型是核心内容。所谓多目标优化,指的是在考虑多个目标函数的同时,寻求这些目标之间的最优平衡。在电力系统中,这些目标可能包括但不限于最小化火电机组的煤耗、水电机组的用水量、电网的网损以及降低风电场的危险等级等。通过构建这种模型,可以全面评估发电资源的使用效率和系统的经济性,从而在保证电力供应可靠性的基础上,实现能源的高效利用和环境保护。 2. 仿水循环粒子群算法 为了有效解决多目标优化调度模型的复杂性和求解难度,本文提出了一种仿水循环粒子群算法。这是一种启发式算法,借鉴了自然界水循环机制,其目的是为了解决传统随机算法在面对复杂优化问题时耗时长和难以收敛到全局最优解的问题。仿水循环粒子群算法利用了水循环过程中的一些现象,如蒸发、降水、径流等,将这些现象转化为算法中的粒子运动规则,通过模仿水循环的方式迭代搜索最优解。 3. 风电机组出力的不确定模型 在智能电网的多种能源发电中,风能作为一种重要的可再生能源,其发电量受到风速随机性的影响,导致风电机组的出力具有不确定性。因此,本文采用了随机机会约束规划理论,建立了一个能够描述风速随机分布特性的风电机组出力不确定模型。该模型通过机会约束规划将不确定性转化为确定性等价形式,使得调度模型能够更加准确地反映实际情况。 4. 案例分析与验证 为验证所提出的多目标优化调度模型和仿水循环粒子群算法的实用性与有效性,研究以一个包含10个燃煤电厂、8个水电站和2个风电场的区域电力系统作为实例进行分析计算。通过计算结果,可以分析模型对电网的适应性,并评估仿水循环粒子群算法在求解多目标优化问题中的可行性与效率。 关键词解释: - 智能电网:指采用先进的信息通信技术与传统电网相结合,实现电网的智能化管理,包括发电、输电、变电、配电、用电和调度等环节。 - 多种能源发电:指在一个电力系统中同时或相继使用不同类型的发电方式,包括火电、水电、风电等。 - 多目标优化调度:是针对电力系统中的多个相互冲突的优化目标,同时进行优化以寻求各个目标之间的最佳平衡点。 - 仿水循环粒子群算法:一种基于自然水循环现象的新型优化算法,用于解决多目标优化问题。 本文介绍的智能电网多种能源发电多目标优化调度模型及其仿水循环粒子群算法,不仅在理论上构建了一个高效、节能、环保的电力调度模型,而且提出了一种高效的算法来解决实际问题,具有很高的实用价值和研究意义。随着智能电网技术的不断发展和优化算法的不断创新,这些研究成果将对提升智能电网的性能和推动可再生能源的利用起到积极的作用。
2024-09-21 13:01:54 533KB 首发论文
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在电力系统领域,配电网优化调度是至关重要的一个环节,尤其是在现代能源系统中,随着可再生能源的大量接入,对电网的灵活性需求日益增加。本文将深入探讨“基于IEEE33的配电网优化调度”这一主题,它是一个典型的学术研究案例,旨在通过模拟实际的电力网络来解决电力分配和管理中的问题。 IEEE33节点系统是电力系统分析中广泛使用的标准测试系统之一,它包含了33个节点,包括负荷节点和电源节点。这个系统常被用来检验各种电力系统的控制策略、保护方案和优化方法。在基于IEEE33的配电网优化调度中,研究者通常会考虑如何在满足安全运行和服务质量的前提下,最大限度地利用现有资源,降低运营成本,提高整体效率。 优化调度的目标通常包括最小化发电成本、最大化电能质量、平衡供需、减少线路损耗等。在这个过程中,需要考虑到多种灵活性资源,如储能系统(如电池储能)、分布式能源(如光伏、风能)、需求侧管理(如负荷调节)以及虚拟电厂(集合多个小型能源系统以形成一个协调的整体)。这些灵活性资源可以为电网提供额外的调峰填谷能力,改善频率稳定性,提升系统的可靠性。 在实现优化调度时,一般采用数学模型和算法。其中,线性规划、二次规划、混合整数线性规划等是最常用的工具,它们能够处理复杂的约束条件,如功率平衡、设备容量限制、电压约束等。此外,智能优化算法,如遗传算法、粒子群优化、模糊逻辑和神经网络等也被广泛应用,这些算法具有较强的全局搜索能力和适应性。 调度过程通常包括以下几个步骤:数据采集(获取实时或预测的电力需求、天气情况、设备状态等)、模型构建(建立电网的数学模型并设定目标函数和约束条件)、优化计算(运行优化算法求解最优调度方案)、决策执行(将调度结果发送给相应设备执行)以及反馈调整(根据实际情况调整调度策略)。为了应对不确定性,动态调度和自适应调度策略也是研究的重点。 考虑所有灵活性资源的优化调度是一个复杂的多目标优化问题,需要综合考虑经济效益、环境影响和社会效益。此外,随着物联网和大数据技术的发展,实时数据的获取和处理能力增强,也为优化调度提供了更为精准的基础。因此,基于IEEE33的配电网优化调度不仅是理论研究的热点,也是电力行业实践的重要方向,对于构建智能、绿色、高效的未来电网具有深远的影响。
2024-08-31 15:02:05 11KB
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研制了分层的乌江梯级水电站群优化调度控制系统,由3个子系统组成:水情测报系统、水库调度系统和梯级远程集中监控系统。将调度控制的优化分解为3个子系统的优化控制。运用了梯级最大发电量、梯级最大蓄能量和梯级各电站最小库水位越限程度3个优化准则,并针对各个优化准则建立了相应的数学模型。在对适用于梯级水电站群优化调度计算的各类优化算法进行分析并结合实际运用情况的基础上,提出应优先考虑采用改进动态规划算法求解梯级水电站群优化调度问题。实际运行情况表明,优化调度控制大幅提高了乌江梯级水电站群的经济效益和运行管理水平。
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该资源详细解读可关注博主免费专栏《论文与完整程序》21号博文 大量电动汽车投入运营,其充放电将对电力系统产生很大影响。针对电动汽车分层分区域控制模式,重点分析底层控制中心接收到上级调度指令后如何协调与控制本区域内电动汽车的充放电行为。考虑电动汽车充放电地点的分散性和时间的随机性,提出了一种区域内电动汽车充放电控制策略。通过仿真计算,得到了该控制方式下区域内电动汽车充放电对负荷曲线的影响。电动汽车充电负荷作为可调度负荷,可减小负荷高峰期的供电压力,提高负荷低谷时的机组利用率,提高电网的经济运行水平,其优化调度对电网意义重大。基于部分电动汽车用户实际中不接受电网调度的事实,以所有电动汽车用户的充电成本之和最小、电网负荷方差最小为目标,以用户充电需求等为约束,建立了电动汽车负荷的多目标优化调度模型。模型在保证用户充电获益的同时优化电网运行。采用改进粒子群算法求解模型,仿真结果表明,用户充电选择将影响充电调度方案、用户经济性和电网运行安全。在充电调度中,需要考虑用户的充电选择。
2024-05-17 13:54:38 581KB 毕业设计
079面向削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略.zip
2024-05-12 16:51:03 14.5MB
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双碳目标下综合能源系统低碳运行优化调度Matlab程序 包含光伏、风电、热电联产、燃气锅炉、电锅炉、电储能、碳捕集设备,考虑碳交易 以系统运行成本最小为目标进行调度 需要安装Yalmip+Cplex求解器进行求解 图像分别是 新能源出力曲线 成本比例以及电热功率平衡曲线
2024-04-10 18:57:54 736KB matlab
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MATLAB代码:基于改进粒子群算法的含电动汽车参与园区综合能源优化调度 关键词:电动汽车 改进粒子群 综合能源 优化调度 园区 参考文档:《含电动汽车的区域综合能源系统优化调度研究》第3章:复现 仿真平台:MATLAB 主要内容:代码主要做的是一个含有系统能源运营商、分布式光伏用户、电动汽车充电代理商的园区综合能源系统,分析了三种市场交易主体的属性以及市场交易机制,建立了三方市场主体各自的综合能量管理优化策略,采用改进的粒子群算法对模型实现了求解,算例选取了某商务型办公园区的冬季典型场景。 此方法更加具有创新性,代码非常精品,注释保姆级
2024-04-10 18:40:48 276KB matlab
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电气相关代码。适合电子相关专业学生,作为课设作业或者学习使用,均为完整可运行代码
2024-04-04 17:05:21 5.15MB
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