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小样本数据驱动模式下的新建微电网优化调度策略

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上海交通大学学报 2024年

作者：陈实杨林森刘艺洪罗欢臧天磊周步祥四川大学电气工程学院

新建微电网缺少历史运行数据，常规数据驱动的方法难以精确预测可再生能源出力，进而影响调度计划制定的准确性。本文提出一种适用于新建微电网小样本数据场景下的微电网优化调度方法。首先设计了融合域对抗神经网络和长短期记忆网络的... 详细信息

新建微电网缺少历史运行数据，常规数据驱动的方法难以精确预测可再生能源出力，进而影响调度计划制定的准确性。本文提出一种适用于新建微电网小样本数据场景下的微电网优化调度方法。首先设计了融合域对抗神经网络和长短期记忆网络的改进网络结构，将域对抗思想和梯度反转机制引入到迁移学习中，提高模型泛化能力，减小数据的域分布差异，使用出力特征相似电站的丰富运行数据对目标电站出力进行预测，克服了小样本条件下出力预测精度不高的问题。进一步，将优化调度模型转化为马尔可夫决策过程，使用双延迟深度确定性策略梯度算法求解。最后以改进CIGRE14节点微电网为例验证了所提方法的有效性。

关键词：小样本可再生能源出力对抗迁移学习深度强化学习微电网优化调度

考虑源荷预测的改进多目标粒子群微电网优化调度研究

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考虑源荷预测的改进多目标粒子群微电网优化调度研究

作者：杨晓静北方工业大学

学位级别：硕士

随着区域经济社会发展水平的提高,能源消费需求呈现多层次、多领域、多样化等特征。微电网(Micro-Grid,MG)作为当今全球的一种广受欢迎的电力系统,在其运行过程中,可根据实际情况灵活调整多种可再生清洁能源与负荷之间的配比,在满足自... 详细信息

随着区域经济社会发展水平的提高,能源消费需求呈现多层次、多领域、多样化等特征。微电网(Micro-Grid,MG)作为当今全球的一种广受欢迎的电力系统,在其运行过程中,可根据实际情况灵活调整多种可再生清洁能源与负荷之间的配比,在满足自身供电需求的同时,还可以为其他负荷提供电能,从而实现因地制宜地灵活应用。然而,这此背景下,新能源微电网还面临着由于天气环境等外部因素的影响,造成风光等新能源的波动性,因此,微电网能量优化调度面临着巨大挑战。首先,本文重点探讨由光伏发电、风力发电机、储能装置、微型燃气轮机、柴油发电机以及电弧炉负荷等关键部分构成的微电网系统,并对其进行深入充分的研究。分别建立了光伏发电机、风力发电机、柴油发电机、微型燃气轮机、储能和电弧炉负荷相应孤岛和并网两种微电网系统运行模式下的数学模型,为后续章节的微电网系统优化调度做了铺垫。其次,要实现微电网经济稳定运行,提前预测预测环节结果的有效使用是不可或缺的。本文分别采用基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、基于LSTM的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和基于布谷鸟算法(Cuckoo Search,CS)的BP(Back propagation)神经网络预测模型,分别对风机、光伏和电弧炉负荷出力进行高精度智能预测。然后,本文针对多目标优化问题,使用了智能的多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO),在标准算法的基础上,本文引入了构建自适应网格、交叉变异以及轮盘赌思想进行改进,并给出了具体的算法流程。其中,交叉变异和轮盘赌的引入,能够防止算法出现局部最优的情况,从而极大地提高其的全局搜索能力。并采用了多种标准测试函数,对多目标粒子群优化算法进行模拟仿真。对后续微电网优化调度问题的求解做了铺垫。最后,本文针对微电网并网与孤岛运行两种不同运行模式,分别介绍了孤岛型和并网型两种微电网系统拓扑结构及能量调度结构。以各机组在整个运行周期内的运行成本和保护环境成本之和最小为目标,同时考虑微电网运行过程中的各种约束条件,分别构建了孤岛型和并网型两种微电网系统多目标优化调度模型。为更精确地求解这一复杂问题,本文采用了改进的多目标粒子群算法。由仿真结果可知,本文所提方法能够在满足约束条件的情况下有效降低系统运行成本开销,对于研究与开发高效的孤岛型和并网型微电网的优化调度问题,有一定的参考价值。

关键词：微电网源荷预测微电网优化调度改进多目标粒子群经济效益

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考虑电动汽车接入的微电网优化调度问题

运筹与模糊学 2024年第3期14卷 1137页

作者：闫雪凝马良上海理工大学管理学院，上海

现阶段能源供需和环保低碳问题受到了全球的广泛关注，而可再生能源发电系统与电动汽车大规模接入电网面临着巨大的挑战。本文综合考虑电动汽车行驶特性和电池储能的折旧费用，在考虑实时电价的前提下，建立以最小化电网运行成本、最小... 详细信息

现阶段能源供需和环保低碳问题受到了全球的广泛关注，而可再生能源发电系统与电动汽车大规模接入电网面临着巨大的挑战。本文综合考虑电动汽车行驶特性和电池储能的折旧费用，在考虑实时电价的前提下，建立以最小化电网运行成本、最小化电动汽车车主充放电成本的微电网多目标优化调度数学模型。在NMAOA算法的基础上，引入随机参数改进概率系数MOP，提升寻优效果；并引入多样性测度惯性权重，优化探索性能。同时使用NMAOA-IW算法与MOPSO算法、MOAOA算法求解相同算例。最终实例结果验证了NMAOA-IW算法的有效性；也证明了微电网在电动汽车有序充放电模式下的经济优势、柔性负荷调度的有效性；从而验证了调度运行策略和优化调度模型的合理性。

关键词：电动汽车微电网优化调度多目标算术优化算法 Electric Vehicles Microgrid Optimal Scheduling Multi-Objective Arithmetic Optimization Algorithm

来源：博看期刊评论

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短期电力负荷预测下的微电网优化调度研究

短期电力负荷预测下的微电网优化调度研究

作者：汪炎安徽理工大学

学位级别：硕士

随着我国经济的高质量发展,人民对电能的需求日益增大。为了确保电能的质量,且降低能源过度消耗和环境污染等问题,清洁能源发电得到迅速发展。清洁能源的高效利用既有利于节省微电网的优化调度时间,又可确保供电可靠性。而实现电网调度... 详细信息

随着我国经济的高质量发展,人民对电能的需求日益增大。为了确保电能的质量,且降低能源过度消耗和环境污染等问题,清洁能源发电得到迅速发展。清洁能源的高效利用既有利于节省微电网的优化调度时间,又可确保供电可靠性。而实现电网调度的关键技术之一是快速准确的预测短期电力负荷。因此,为了实现微电网的最优经济运行,展开短期电力负荷预测和微电网优化调度研究意义重大。本文对短期电力负荷预测和微电网优化调度的主要研究内容及结论如下:首先,为解决负荷预测准确性差的问题,经过数据处理及影响因素分析确定温度、湿度、降水量、时间以及历史负荷数据为预测模型的输入量,建立基于布谷鸟算法优化的BP神经网络短期负荷预测模型。通过布谷鸟算法对BP神经网络的权阈值进行寻优,省略主观选择参数的过程。结合实际算例对比分析BP网络和CSBP模型的预测效果,结果证明布谷鸟算法改进的BP网络的预测准确性得到提升,但预测时间较长。然后,针对布谷鸟算法改进的BP网络学习时间长且存在对时间序列数据不敏感的问题,引入了学习速度更快的最小二乘支持向量机模型进行预测。为进一步实现精准预测,利用改进的布谷鸟算法优化LSSVM模型,获取最优预测参数,同时将前文分析的负荷的主要影响因素作为预测输入,分别构建基于CS-LSSVM和ICS-LSSVM的组合型负荷预测模型。结合实际算例对比分析ICS-LSSVM模型与CS-LSSVM以及前文的CS-BP模型的预测结果、预测误差以及评价指标,结果证明ICS-LSSVM模型的预测准确度和预测速度均获得更好的提升。最后,为实现微电网系统的最优经济运行,选择上述建立的精准短期负荷预测模型预测出系统所需负荷量,再采用上述提出的改进布谷鸟算法进行求解。在确定微电网优化调度目标函数的基础上,选取系统正常运维成本和环境成本之和的最小值,考虑微电网实际运行中的约束问题;构建包含光伏阵列、风机、微型燃气轮机和蓄电池的微电网经济调度模型;结合算例对比分析改进前后的布谷鸟算法求解的运行成本和调度结果。结果证明改进的布谷鸟算法实现了微电网的最优经济运行。图[49]表[15]参[81]

关键词：短期负荷预测布谷鸟算法最小二乘支持向量机微电网优化调度

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基于量子粒子群算法的微电网优化调度

基于量子粒子群算法的微电网优化调度

作者：黄晨西安理工大学

学位级别：硕士

在全球经济高速发展的今天,能源枯竭、环境污染已经成为制约当前经济发展的因素。为了解决上述种种问题,各种清洁能源发电应运而生。人们日常所需的能源与环境保护之间的矛盾,迫使着清洁能源分布式发电技术高速发展。在各种清洁能源中,... 详细信息

在全球经济高速发展的今天,能源枯竭、环境污染已经成为制约当前经济发展的因素。为了解决上述种种问题,各种清洁能源发电应运而生。人们日常所需的能源与环境保护之间的矛盾,迫使着清洁能源分布式发电技术高速发展。在各种清洁能源中,太阳能、风能发电技术最被各国所看好,而我国已经把清洁能源开发利用作为国家战略重点。随着分布式电源种类和数量的飙增,其控制复杂、对主网系统的电能质量影响等诸多问题也凸显出来。为了解决上述问题并进一步推广清洁能源的利用,微电网诞生了。微电网作为一种协调分布式电源与大电网矛盾的系统,不仅发挥出分布式电源的优势还进一步提高了用户端的供电可靠性。微电网为分布式电源在低压配电网的接入提供了一种高效的途径。利用可再生能源发电,容易受到天气、阳光、温度等自然条件的影响,使其发出的电能呈现出波动性和随机性。协调各种分布式电源的输出功率,以达到满足负荷需求和使用清洁能源的目的,这就是微电网的调度。单一考虑经济特性目标函数或者环境特性目标函数,不能充分发挥微电网的优势,如何更好的调度微电网中的各分布式电源的出力是本文研究内容。研究内容包含一下几点:1.分析微电网中各微电源运行特性以及数学模型,给研究微电网优化调度建模提供了理论支撑;介绍了量子粒子群算法(QPSO),并作为微电网优化调度有效工具。2.建立由光伏发电、风力发电、微型燃气轮机发电、燃料电池发电、蓄电池发电以及并网的微电网优化模型。在考虑微电网的经济性与环保性的条件下,提出了包含经济运行成本、环境保护成本在内的综合效益成本的多目标函数。使用权重和方法解决多目标问题。3.针对微电网优化调度模型,采用粒子群算法与量子粒子群算法对其优化求解,仿真结果表明量子粒子群算法比粒子群算法优化调度效果更好,更能发挥出微电网的经济性和环保性。

关键词：微电网优化调度多目标粒子群算法量子粒子群算法

基于改进生成对抗网络生成风光场景的微电网多时间尺度优化调度策略研究

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现代电力 2023年

作者：程卓许仪勋李泽霜上海电力大学电气工程学院

针对微电网中风光出力不确定性对微电网优化调度的影响，文中提出了一种基于Wasserstein距离的条件生成对抗网络(conditionalWassersteingenerativeadversarial networks, C-WGAN)方法生成风光场景的微电网多时间尺度优化调度策略。首... 详细信息

针对微电网中风光出力不确定性对微电网优化调度的影响，文中提出了一种基于Wasserstein距离的条件生成对抗网络(conditionalWassersteingenerativeadversarial networks, C-WGAN)方法生成风光场景的微电网多时间尺度优化调度策略。首先，通过C-WGAN模拟生成指定的风光场景。然后，在日前优化调度阶段综合考虑蓄电池退化成本和联络线功率交互成本，并引入优化系数来优化联络线的交互功率。在日内优化调度阶段，以跟踪日前优化调度的结果为主要目标，从而有效减少日前可再生能源以及负荷的预测数据误差所带来的影响。算例结果表明，文中所提方法不但能够很好地减小可再生能源输出不确定性所带来的影响，也能够有效保证微电网运行的经济性，对微电网运行调度研究具有一定意义。

关键词：可再生能源场景生成多时间尺度微电网优化调度蓄电池退化成本优化系数

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微电网短期电力负荷预测及优化调度方法研究

微电网短期电力负荷预测及优化调度方法研究

作者：杨晓伟宁夏大学

学位级别：硕士

随着现代社会工业化进程的不断加快,大量的化石能源被消耗,人类社会面临着严重的能源枯竭危机与环境恶化危机。为了人类社会的可持续发展,世界各国都在倡导寻求新型能源来代替传统能源。因此,微电网作为一个小型发配电系统,凭借其高效... 详细信息

随着现代社会工业化进程的不断加快,大量的化石能源被消耗,人类社会面临着严重的能源枯竭危机与环境恶化危机。为了人类社会的可持续发展,世界各国都在倡导寻求新型能源来代替传统能源。因此,微电网作为一个小型发配电系统,凭借其高效利用清洁能源发电的特点,被世界各国学者作为国家能源可持续发展的重点研究对象。合理的优化调度可以有效的保障微电网运行的经济性、环保性以及稳定性,而可靠的负荷预测数据又是制定优化调度的最有力依据,因此微电网负荷预测的精度直接决定了调度方案的可行性。在此背景下,本文对微电网短期负荷预测及优化调度展开了研究,主要研究内容如下:首先,针对传统负荷预测模型处理时间序列建模效果不佳的问题,提出TCN-Attention短期负荷预测模型。由于绝大多数负荷预测模型都是基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)展开,而本文以时间卷积网络(Temporal Convolutional Networks,TCN)为基础模型,故针对LSTM网络与TCN网络的由来以及结构进行了详细分析,并搭建了 TCN预测模型与LSTM预测模型进行对比分析,仿真结果显示,TCN模型具有更高的预测精度;为了进一步提高TCN模型的精度,鉴于Attention机制根据特征重要性自适应分配权重的优点,构建了 TCN-Attention短期负荷预测模型,并进行实验仿真。结果显示:TCN-Attention模型相较于单一 TCN模型,精度提高了 0.49%,达到了 96.42%。其次,针对负荷数据信息杂糅,变化规律不明显的问题,提出基于WOA-VMD的数据分解方法。将变分模态分解算法(Variational Mode Decomposition,VMD)的最小包络熵作为鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)的适应度函数,通过迭代寻优,得到了 VMD算法模态个数k与二次项惩罚因子α的最优参数组合,并代入VMD算法中,将原始一维负荷数据分解为多个频率不同但呈现规律变化的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),并将各IMF分量作为TCN-Attention模型的待输入负荷特征。之后,对上述两种模型进行组合,同时为了进一步提高模型预测精度,利用Pearson相关系数筛选出每日的最高温度、最低温度以及平均温度作为气象特征输入,将日期类型因素进行特征重构作为日期类型特征输入。最后,基于以上所有方法,提出基于WOA-VMD-TCN-Attention模型的短期负荷预测方法,通过实验仿真,结果显示:本文所提模型的MAE、RMSE、MAPE、R2指标分别为:87.11MW、111.16MW、1.01%、99.26%,并与其他模型对比,本文模型预测精度最高。最后,针对并网模式下的微电网难以获得经济最优调度方案问题,提出了一种改进的自适应遗传算法。同时考虑大电网分时电价、储能电池充放电成本以及各分布式电源运行约束条件,构建了以日运行成本最低为目标函数的优化调度模型,并结合微电网真实参数,分别利用遗传算法、自适应遗传算法以及本文改进的自适应遗传算法进行仿真实验,结果表明,本文方法得出的日运行成本最低,以此证明了本文改进方法的有效性。

关键词：微电网短期负荷预测时序卷积网络微电网优化调度改进自适应遗传算法

考虑风险的微电网退役电池储能系统优化调度研究

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考虑风险的微电网退役电池储能系统优化调度研究

作者：朱家华长沙理工大学

学位级别：硕士

随着新能源汽车的普及,车载动力电池退役量逐年剧增,若处理不善将会造成严重的资源浪费以及环境污染。退役电池梯次利用不仅能极大缓解退役电池回收利用对环境的压力,还能最大化发挥电池全寿命周期价值,符合国家“双碳”战略推进需求,... 详细信息

随着新能源汽车的普及,车载动力电池退役量逐年剧增,若处理不善将会造成严重的资源浪费以及环境污染。退役电池梯次利用不仅能极大缓解退役电池回收利用对环境的压力,还能最大化发挥电池全寿命周期价值,符合国家“双碳”战略推进需求,完善退役动力电池梯次利用体系具有经济和环保重大意义。不同于新电池,退役电池一致性差、故障停运概率大,当前难以大规模应用。基于上述背景,文章将退役电池梯次利用于储能系统,与新电池储能和分布式能源协调配合,考虑退役电池故障停运、新能源波动及负荷变化等不确定性因素,提出了考虑风险的微电网两阶段优化调度模型,以保证微电网安全稳定运行,同时满足一定的风险约束条件。主要研究内容如下:首先建立了基于改进拓扑结构的退役电池储能系统可靠性模型。基于两参数威布尔分布函数,给出退役电池模块故障概率计算方法,并对退役电池模块的容量、荷电状态不一致性展开分析;根据改进拓扑结构组建退役电池储能系统,提出基于改进结构的退役电池储能系统故障停运概率计算方法,获得退役电池储能系统多个运行状态及其发生概率,并以此为基础构建退役电池储能系统故障停运场景。其次提出一种计及退役电池故障和寿命损耗成本的微电网优化调度方法。根据电池寿命衰减模型计算退役电池损耗成本,将其作为退役电池储能系统运行成本计入调度总成本中;基于光伏、负荷预测值,以微电网调度总成本最小为目标函数,建立考虑退役电池故障的微电网调度模型。算例结果表明,所提方法可有效降低微电网调度总成本,但退役电池储能系统概率故障会致使微电网存在一定失负荷风险。基于上述内容,提出一种考虑风险的微电网退役电池储能系统两阶段优化调度策略。日前阶段根据光伏、负荷预测信息制定退役电池和火电机组的优化调度方案;日内阶段投入新电池来解决微电网功率波动问题,根据更新的光伏发电信息、负荷需求变化和退役电池的实际运行状态调整新电池的出力,以微电网日前-日内两阶段调度总成本最小为目标函数,同时将条件风险价值约束和风险规避系数计入函数中,建立基于条件风险价值的两阶段优化调度模型。算例结果表明,所构建模型能有效缓解不确定性因素带来的失负荷风险,此外通过分析不同风险规避系数对调度方案的影响,运营商可根据风险偏好程度选择不同方案来平衡运行成本与风险。

关键词：退役电池储能微电网优化调度电池寿命损耗成本条件风险价值

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微电网经济运行优化调度模型与方法研究

微电网经济运行优化调度模型与方法研究

作者：陈剑月江苏大学

学位级别：硕士

近年来,化石能源匮乏和环境污染问题日益严峻,发展微电网技术是优化当前电力能源结构和贯彻低碳发展理念的关键措施。微电网能够有效利用可再生能源,与传统电网有机结合,可解决传统集中式电力结构带来的弊端。然而微电网结构复杂,存在... 详细信息

近年来,化石能源匮乏和环境污染问题日益严峻,发展微电网技术是优化当前电力能源结构和贯彻低碳发展理念的关键措施。微电网能够有效利用可再生能源,与传统电网有机结合,可解决传统集中式电力结构带来的弊端。然而微电网结构复杂,存在协调控制困难、综合运行成本高等问题。微电网优化调度可对各分布式电源工作状态进行合理规划配置,管理负荷侧需求,从而减少综合运行成本和污染物的排放,因此微电网优化调度的研究具有重要理论意义和实际应用价值。本文首先分析了分布式电源工作原理和运行特性,在此基础上构建了微电网经济运行多目标优化调度模型,以模型运行成本最低、环境处理成本最低和亏电率最低为目标,考虑系统的动态功率平衡、分布式电源出力限制、储能充放等约束条件,提出了分时电价下的微电网并网运行策略。针对模型中多目标优化处理问题,采用模糊层次分析法确定权重,结合隶属度函数优化后的目标构成满意度指标,将多目标问题转换为单个综合目标求解,既保留决策者的偏好,又避免了主观因素对目标分析的影响。其次,针对传统粒子群算法参数单一不变,易早熟收敛和多样性缺失等缺陷,在传统算法的基础上引入线性递减动态惯性权重和自适应调整的学习因子,并结合混沌理论增强粒子的多样性和遍历性,优化了算法的收敛精度和速度。利用典型的Benchmark函数测试改进的混沌粒子群算法,仿真结果表明了改进算法的可行性。将多目标决策方法和改进的算法应用到微电网多目标优化调度的求解中,通过对比单个目标与优化后的综合目标下系统运行情况,验证了调度模型和多目标优化方案的合理性。最后,为进一步提高优化调度模型的经济效益和环保效益,对已构建的优化模型进行调整并引入碳交易机制和需求侧响应,构建含碳交易机制和需求侧响应的微电网经济调度模型。需求侧资源包含激励型可中断负荷和价格型中央空调负荷。模型以微电网运行成本、碳交易成本、可中断负荷补偿成本为目标,利用线性加权法对多目标进行处理,并采用改进的混沌粒子群算法求解模型。仿真算例分析了需求侧资源参与调度情况,对比了碳交易前后碳排放量和各目标成本变化,验证了微电网经济优化调度模型在低碳减排、节约成本方面的优势。

关键词：微电网优化调度模糊层次分析法改进混沌粒子群算法碳交易机制