为充分挖掘源-荷侧可调度资源,优化综合能源系统(integrated energy system,IES)的经济性能和低碳效益,提出一种考虑源-荷协调响应的综合能源系统优化调度策略。在能源供给侧,利用余热设备和电-氢耦合系统,构建电、热能灵活转换与输出...为充分挖掘源-荷侧可调度资源,优化综合能源系统(integrated energy system,IES)的经济性能和低碳效益,提出一种考虑源-荷协调响应的综合能源系统优化调度策略。在能源供给侧,利用余热设备和电-氢耦合系统,构建电、热能灵活转换与输出的源侧响应模型;在负荷需求侧,综合考虑多元负荷的中断、时移等响应特性,并结合电动汽车充电站的运行约束,构建负荷侧响应模型;为评估综合能源系统负荷需求的综合满意程度,提出了一种负荷满意度综合评价指标,通过商业求解器对综合能源系统优化模型进行仿真求解。仿真结果表明,所提策略在保障用能质量的同时有效降低了系统运行成本。展开更多
针对新能源可靠供电中的供需平衡问题,提出一种计及局部阴影工况的光储直流微电网能量管理。首先,针对光伏阵列在局部阴影等弱光照工况下,传统最大功率点跟踪方法在功率捕捉能力与能源利用效率方面的不足,利用蝠鲼优化算法(manta ray fo...针对新能源可靠供电中的供需平衡问题,提出一种计及局部阴影工况的光储直流微电网能量管理。首先,针对光伏阵列在局部阴影等弱光照工况下,传统最大功率点跟踪方法在功率捕捉能力与能源利用效率方面的不足,利用蝠鲼优化算法(manta ray foraging optimization,MRFO)的全局与局部搜索优势,提出一种结合MRFO的自适应电导增量法(manta ray foraging optimization-adaptive variable step-incremental conductance,MRFO-AVS-INC),以在特殊工况下实现对光伏出力的有效跟踪;其次,针对系统集成中存在的多源扰动问题,在储能系统的能量管理与控制方面,提出一种考虑蓄电池工作状态的改进下垂控制方法,通过引入蓄电池的荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH)等参数,实现下垂系数的自适应调节,从而合理分配各蓄电池的输出功率;最后,在不同光照条件下对光储系统进行仿真验证。仿真结果表明,与基于粒子群算法的自适应变步长电导增量法(particle swarm optimization-adaptive variable stepincremental conductance,PSO-AVS-INC)及传统INC相比,MRFO-AVS-INC方法在收敛速度与跟踪稳定性方面表现更优;改进的自适应下垂控制有效实现了储能单元之间的状态均衡,延长了储能系统的整体使用寿命。展开更多
针对光伏发电存在供电多、供电集中等问题,提出一种基于需求响应的光伏发电系统电量平衡调度算法。基于需求响应,结合分层调度思想,构建双层电量平衡调度算法。结合粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法与Pareto支配关系,...针对光伏发电存在供电多、供电集中等问题,提出一种基于需求响应的光伏发电系统电量平衡调度算法。基于需求响应,结合分层调度思想,构建双层电量平衡调度算法。结合粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法与Pareto支配关系,设计多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,完成双层调度求解,实现光伏发电系统电量平衡调度。测试结果表明,该算法的供电量仅为8208 k W·h,并且分散在01:00—02:00、06:00—07:00、11:00—15:00和20:00—23:00的4个时段,其变异系数超过1.5,供电更加分散;用户日内实际用电功率仅为125 k W,方差仅为4.63,并且分布在120~125 k W的较小范围内,其整体分布比较均匀,说明设计算法的调度性能良好。展开更多
同步调相机可增强风电场短路比,但其面临着暂态功角失稳的挑战。首先,建立风电场-同步调相机联合系统的暂态稳定分析模型;其次,研究风电场低电压穿越(low voltage ride through,LVRT)控制对同步调相机转子动态的影响,据此揭示2种不同暂...同步调相机可增强风电场短路比,但其面临着暂态功角失稳的挑战。首先,建立风电场-同步调相机联合系统的暂态稳定分析模型;其次,研究风电场低电压穿越(low voltage ride through,LVRT)控制对同步调相机转子动态的影响,据此揭示2种不同暂态功角失稳场景,并推导出场景触发的临界条件。最后,基于反馈线性化方法设计附加控制器,通过动态调整故障后风电场的输出功率,在提升同步调相机暂态稳定性的同时确保风电场出力恢复。仿真结果表明:邻近新能源的同步调相机存在首摆、二摆失稳2种功角失稳形态,所提控制方法可有效抑制这2种失稳情况,并保障新能源电流在故障清除后快速恢复。展开更多
针对传统功率曲线模型难以处理多变量非线性耦合关系的问题,提出了一种融合卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的风电机组多变量功率曲线建模方法。首先,采用涡流-四分位法对监控与数据采集(supervisory control and data ac...针对传统功率曲线模型难以处理多变量非线性耦合关系的问题,提出了一种融合卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的风电机组多变量功率曲线建模方法。首先,采用涡流-四分位法对监控与数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统数据进行异常值清洗,并通过偏互信息法筛选出多个关键特征变量。其次,利用卷积神经网络提取空间特征,通过双向长短期记忆网络捕捉时序动态特性,再结合注意力机制实现特征权重的自适应分配,从而有效处理多维环境因素与功率间的耦合关系。再次,为提升模型泛化能力,引入鲸鱼优化算法对超参数进行协同优化,并构建了包含均方根误差、平均绝对误差和决定系数的多指标评价体系。最后,基于某风电场并网运行风电机组SCADA实测数据开展对比分析。实验结果表明,与现有主流方法相比,所提模型建模精度更高,决定系数达到99.02%。研究成果验证了该模型能够有效表征多变量交互作用下风电机组的功率响应特性,为功率曲线建模提供了新的技术路径。展开更多
文摘为充分挖掘源-荷侧可调度资源,优化综合能源系统(integrated energy system,IES)的经济性能和低碳效益,提出一种考虑源-荷协调响应的综合能源系统优化调度策略。在能源供给侧,利用余热设备和电-氢耦合系统,构建电、热能灵活转换与输出的源侧响应模型;在负荷需求侧,综合考虑多元负荷的中断、时移等响应特性,并结合电动汽车充电站的运行约束,构建负荷侧响应模型;为评估综合能源系统负荷需求的综合满意程度,提出了一种负荷满意度综合评价指标,通过商业求解器对综合能源系统优化模型进行仿真求解。仿真结果表明,所提策略在保障用能质量的同时有效降低了系统运行成本。
文摘针对新能源可靠供电中的供需平衡问题,提出一种计及局部阴影工况的光储直流微电网能量管理。首先,针对光伏阵列在局部阴影等弱光照工况下,传统最大功率点跟踪方法在功率捕捉能力与能源利用效率方面的不足,利用蝠鲼优化算法(manta ray foraging optimization,MRFO)的全局与局部搜索优势,提出一种结合MRFO的自适应电导增量法(manta ray foraging optimization-adaptive variable step-incremental conductance,MRFO-AVS-INC),以在特殊工况下实现对光伏出力的有效跟踪;其次,针对系统集成中存在的多源扰动问题,在储能系统的能量管理与控制方面,提出一种考虑蓄电池工作状态的改进下垂控制方法,通过引入蓄电池的荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH)等参数,实现下垂系数的自适应调节,从而合理分配各蓄电池的输出功率;最后,在不同光照条件下对光储系统进行仿真验证。仿真结果表明,与基于粒子群算法的自适应变步长电导增量法(particle swarm optimization-adaptive variable stepincremental conductance,PSO-AVS-INC)及传统INC相比,MRFO-AVS-INC方法在收敛速度与跟踪稳定性方面表现更优;改进的自适应下垂控制有效实现了储能单元之间的状态均衡,延长了储能系统的整体使用寿命。
文摘针对光伏发电存在供电多、供电集中等问题,提出一种基于需求响应的光伏发电系统电量平衡调度算法。基于需求响应,结合分层调度思想,构建双层电量平衡调度算法。结合粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法与Pareto支配关系,设计多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,完成双层调度求解,实现光伏发电系统电量平衡调度。测试结果表明,该算法的供电量仅为8208 k W·h,并且分散在01:00—02:00、06:00—07:00、11:00—15:00和20:00—23:00的4个时段,其变异系数超过1.5,供电更加分散;用户日内实际用电功率仅为125 k W,方差仅为4.63,并且分布在120~125 k W的较小范围内,其整体分布比较均匀,说明设计算法的调度性能良好。
文摘同步调相机可增强风电场短路比,但其面临着暂态功角失稳的挑战。首先,建立风电场-同步调相机联合系统的暂态稳定分析模型;其次,研究风电场低电压穿越(low voltage ride through,LVRT)控制对同步调相机转子动态的影响,据此揭示2种不同暂态功角失稳场景,并推导出场景触发的临界条件。最后,基于反馈线性化方法设计附加控制器,通过动态调整故障后风电场的输出功率,在提升同步调相机暂态稳定性的同时确保风电场出力恢复。仿真结果表明:邻近新能源的同步调相机存在首摆、二摆失稳2种功角失稳形态,所提控制方法可有效抑制这2种失稳情况,并保障新能源电流在故障清除后快速恢复。
文摘针对传统功率曲线模型难以处理多变量非线性耦合关系的问题,提出了一种融合卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的风电机组多变量功率曲线建模方法。首先,采用涡流-四分位法对监控与数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统数据进行异常值清洗,并通过偏互信息法筛选出多个关键特征变量。其次,利用卷积神经网络提取空间特征,通过双向长短期记忆网络捕捉时序动态特性,再结合注意力机制实现特征权重的自适应分配,从而有效处理多维环境因素与功率间的耦合关系。再次,为提升模型泛化能力,引入鲸鱼优化算法对超参数进行协同优化,并构建了包含均方根误差、平均绝对误差和决定系数的多指标评价体系。最后,基于某风电场并网运行风电机组SCADA实测数据开展对比分析。实验结果表明,与现有主流方法相比,所提模型建模精度更高,决定系数达到99.02%。研究成果验证了该模型能够有效表征多变量交互作用下风电机组的功率响应特性,为功率曲线建模提供了新的技术路径。
