智能用电环境下家庭用电策略和智能小区需求响应研究

这是一篇关于智能用电系统,分时电价,实时控制,家庭能量管理系统,优化调度,负荷转移,多重博弈,博弈均衡,需求响应,智能小区的论文, 主要内容为智能用电作为发输配变用的重要环节,是电网智能化服务的关键所在。智能用电通过自动控制、高级量测以及高速通信等技术实现数据的实时采集、市场的快速响应以及电网与用户能量流和信息流的实时互动,为家庭用电优化调度和智能小区需求响应策略研究提供了基础。为优化家庭的用电策略,提出一种基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量管理系统优化调度策略。首先,对家庭智能用电系统的框架进行了介绍,并根据蓄电池和家居负荷的运行特性,建立了蓄电池和可调度负荷的工作模型。其次,以可调度负荷和蓄电池工作状态为约束条件,以家庭用户用电成本最小和净负荷曲线平坦度最优为目标建立了家庭能量管理优化调度模型。再次,从蓄电池动态控制方法出发,提出一种基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量管理系统优化调度策略。该调度策略根据分时电价和蓄电池实时荷电状态对蓄电池充放行为进行控制,有助于降低家庭用户用电成本,并保证蓄电池安全运行。最后,采用二进制粒子群算法对模型进行求解。算例结果验证了所提出的调度模型和调度策略的有效性和优越性。售电侧改革的深化使电力市场中存在多个售电商通过价格竞争为用户提供电力的情形。针对含有多个售电商的智能住宅小区,将合作博弈、演化博弈和主从博弈引入到需求响应问题中,建立一种考虑负荷转移和多重博弈的智能小区需求响应策略。首先面向用户设计一种负荷转移方案,将激励型需求响应引入到需求响应过程中。其次,考虑到用户具有自由选择售电商的权力和售电商在相互竞争的同时还能通过合作达到互利共赢,将用户选择售电商行为建模为演化博弈,将售电商的服务竞争建模为合作博弈。然后考虑售电商和用户间的互动过程,将售电商和用户各自追求利益最大化建模为主从博弈。最后,采用基于并行分布式的博弈模型求解方法求解多重博弈模型的均衡策略,即各售电商发布的最优电价和用户的最优用电状态。算例结果验证了所提模型和策略的可行性和有效性,可为含多个售电商的智能小区的需求响应决策提供参考。

基于多目标优化与决策的多能源联合调度

这是一篇关于优化调度,多能源,多目标优化,约束处理,决策方法的论文, 主要内容为优化调度在电力系统中发挥着重要作用。随着可再生能源的快速发展,考虑风电、光伏的多能源电力系统环境经济调度成为了研究的热点。但是此类可再生能源具有较强的间歇性和波动性,风电和光伏的并网会加大净负荷波动,降低净负荷波动也受到了学者们的广泛关注。环境经济调度旨在满足负荷需求和电力系统运行约束的条件下,同时实现发电成本和污染物排放量的最小化。环境经济调度是一个非凸、强约束、高维度的多目标优化问题,通常使用多目标进化算法求解该问题。但由于环境经济调度的约束条件过多,进化算法的求解效率受到很大影响。为提高算法求解效率,本文提出一种新的约束处理方法。此外,为降低净负荷波动,本文提出了考虑净负荷波动目标、环境目标和经济目标的多能源电力系统优化调度。本文使用经典多目标进化算法NSGA-Ⅱ求解多能源电力系统环境经济调度问题,当出现不可行解时,使用所提出的约束处理方法将不行可解重新变成可行解。所提出的约束处理方法的思路是在不违反环境经济调度模型的不等式约束的前提下,以风电和光伏优先消纳为原则,调节各电源的出力以满足功率平衡等式约束。本文提出了加权增减法和优先随机增减法两种调节出力的方法,这两种方法对算法有着不同的影响,在优化的过程中,当需要调节出力时随机选择其中的一种能使算法取得更好的表现。算例结果验证了所提出的约束处理方法的有效性和优越性。本文考虑净负荷波动目标、环境目标和经济目标,构建了包含储能、风电、光伏和火电的多能源电力系统三目标优化调度模型,也提出了对储能的约束处理方法,并且在求解过程中,利用弃风弃光约束在NSGA-Ⅱ算法中形成预选择策略,避免了NSGA-Ⅱ算法过度优化净负荷波动目标而产生的大量弃风弃光。此外,使用层次分析法和优劣解距离法相结合的决策方法从三目标优化调度模型所得Pareto解集中选择兼顾三个目标的折中解作为调度计划。使用一个包含储能、风电、光伏和火电的算例测试了所提出的三目标优化调度模型和决策方法。算例结果表明所提出的模型和决策方法是有效的。所提出的约束处理方法能提高多目标进化算法求解环境经济调度模型的性能;所提出的三目标优化调度模型和使用的决策方法得出的调度计划能在兼顾环境效益和经济效益的同时,降低净负荷波动。本文研究对含储能、风电、光伏和火电的多能源电力系统优化调度具有积极意义。

基于多目标优化与决策的多能源联合调度

这是一篇关于优化调度,多能源,多目标优化,约束处理,决策方法的论文, 主要内容为优化调度在电力系统中发挥着重要作用。随着可再生能源的快速发展,考虑风电、光伏的多能源电力系统环境经济调度成为了研究的热点。但是此类可再生能源具有较强的间歇性和波动性,风电和光伏的并网会加大净负荷波动,降低净负荷波动也受到了学者们的广泛关注。环境经济调度旨在满足负荷需求和电力系统运行约束的条件下,同时实现发电成本和污染物排放量的最小化。环境经济调度是一个非凸、强约束、高维度的多目标优化问题,通常使用多目标进化算法求解该问题。但由于环境经济调度的约束条件过多,进化算法的求解效率受到很大影响。为提高算法求解效率,本文提出一种新的约束处理方法。此外,为降低净负荷波动,本文提出了考虑净负荷波动目标、环境目标和经济目标的多能源电力系统优化调度。本文使用经典多目标进化算法NSGA-Ⅱ求解多能源电力系统环境经济调度问题,当出现不可行解时,使用所提出的约束处理方法将不行可解重新变成可行解。所提出的约束处理方法的思路是在不违反环境经济调度模型的不等式约束的前提下,以风电和光伏优先消纳为原则,调节各电源的出力以满足功率平衡等式约束。本文提出了加权增减法和优先随机增减法两种调节出力的方法,这两种方法对算法有着不同的影响,在优化的过程中,当需要调节出力时随机选择其中的一种能使算法取得更好的表现。算例结果验证了所提出的约束处理方法的有效性和优越性。本文考虑净负荷波动目标、环境目标和经济目标,构建了包含储能、风电、光伏和火电的多能源电力系统三目标优化调度模型,也提出了对储能的约束处理方法,并且在求解过程中,利用弃风弃光约束在NSGA-Ⅱ算法中形成预选择策略,避免了NSGA-Ⅱ算法过度优化净负荷波动目标而产生的大量弃风弃光。此外,使用层次分析法和优劣解距离法相结合的决策方法从三目标优化调度模型所得Pareto解集中选择兼顾三个目标的折中解作为调度计划。使用一个包含储能、风电、光伏和火电的算例测试了所提出的三目标优化调度模型和决策方法。算例结果表明所提出的模型和决策方法是有效的。所提出的约束处理方法能提高多目标进化算法求解环境经济调度模型的性能;所提出的三目标优化调度模型和使用的决策方法得出的调度计划能在兼顾环境效益和经济效益的同时,降低净负荷波动。本文研究对含储能、风电、光伏和火电的多能源电力系统优化调度具有积极意义。

计及微网不确定性多时间尺度优化调度研究

这是一篇关于微网,多时间尺度,光热电站,优化调度,成本效益的论文, 主要内容为由于环境污染、温室效应等问题日益严重,可再生能源的战略地位不断提升,以清洁能源代替传统化石能源将成为全球能源可持续发展的必要措施之一。我国对于可再生能源愈来愈重视,大力推广清洁替代和电能替代。2021年全国平均风电消纳比例为90%,年弃风电量1亿k Wh时,由于风电出力的不确定性以及反调峰特性,风电大量并网对于电网稳定性以及调峰能力均有一定影响,导致风电消纳比例难以进一步提升。光热发电是一种新兴的太阳能利用方式,光热电站拥有着可媲美火电机组的可调度性,在一定程度上可代替火电机组进行调峰,若能加以合理调度,更是能够在保证并网安全性与经济性的同时,增大新能源的渗透率,对于新能源产业的发展能够起到一定的助推作用,确保系统吸收风电的能力,以降低系统调度成本,是一个具有现实意义和研究价值的课题。本文首先从各个电站的运行机理入手,将联合发电系统的各个组成部分拆解分析。其中,重点分析光热电站,了解光热电站的能量转换过程与储能系统的运行特性,进而研究光热电站的出力特性以及调峰特性,并将其与火电机组在调峰能力等各方面进行比较。通过分析和介绍需求响应的相关机制,在联合发电系统的基础上,构建了考虑负荷平滑型需求响应的光热风联合发电系统日前调度模型。净负荷功率缺额的有效补偿,快速平抑负荷的波动。通过调整负荷侧相应的需求响应资源实现调峰填谷的作用,进一步降低系统弃风水平。为考虑负荷和电源两侧可调资源的多时间尺度响应特性,本文提出一种包含长时间尺度滚动优化层和短时间尺度动态调整层的多时间尺度优化调度方法。在上层,以含光热电站系统的运行经济性最优为目标,通过多步滚动求解制定长时间尺度调度计划。在下层以跟踪和修正上层调度计划为优化目标,在短时间尺度滚动优化平滑功率波动的基础上,引入光热电站的储热调整,进一步应对风电和负荷短时间尺度的功率波动。最后,在CPLEX求解器的帮助下,将本文建立的双层协调多时间尺度优化模型进行求解,算例仿真结果表明本文所提调度方法能够有效抑制风电和负荷的短时功率波动,实现系统经济运行。该论文有图26幅,表15个,参考文献137篇。

虚拟电厂的优化调度及市场竞价

这是一篇关于虚拟电厂,优化调度,市场竞价,信息间隙决策理论,自律分散控制的论文, 主要内容为虚拟电厂作为实现分布式能源有效聚合和可靠管理的重要形式,在保证分布式能源接入电网安全可靠性的基础上,作为整体参与电力市场竞争,在减少电网调度中心运行调度压力的同时增加分布式能源的市场竞争力。本文在对虚拟电厂相关理论知识及其国内外发展现状进行研究的基础上,从虚拟电厂参与市场竞价策略、虚拟电厂日内优化调度、含虚拟电厂的电力市场竞价三个方面对其优化调度及市场竞价展开了研究,本文的主要研究内容如下:1)针对虚拟电厂参与市场竞价问题,考虑了分布式能源出力随机性、负荷用户参与需求响应不确定性以及电力市场电价不确定性,优化目标设定为最大化虚拟电厂的整体收益,并采用信息间隙决策理论处理风电出力、需求响应以及市场电价的不确定性,采用各不确定量的历史波动数据的熵值来量化各不确定量的不确定特性差异,搭建了虚拟电厂参与日前市场与实时市场的联合市场竞价模型,从而确定了虚拟电厂参与联合市场竞价策略;最后,针对虚拟电厂参与联合市场竞价模型特点提出了可靠性和经济性指标以此来验证虚拟电厂竞价策略的有效性。2)针对虚拟电厂的日内优化调度问题,考虑到虚拟电厂内部风光等不可控机组的出力随机性和波动性、以及不同区域虚拟电厂之间的相互独立性,本文基于自律分散控制对多区域虚拟电厂的日内优化调度问题展开研究。在对自律分散控制系统及一致性算法的基本概念进行研究的基础上,搭建多区域虚拟电厂的结构模型,并建立多区域虚拟电厂自律分散控制策略。在日前阶段,以最大化虚拟电厂自身收益为目标对各区域虚拟电厂进行单独优化,得到其日前出力计划;在日内调整阶段,采用功率调节成本作为一致性变量对多区域虚拟电厂间的功率波动进行日内优化调度。3)针对含虚拟电厂的电力市场竞价问题,考虑了售电侧市场放开对需求侧资源参与电力市场的影响,对售电侧放开环境下含需求响应虚拟电厂的电力市场竞价进行研究。首先研究了售电侧放开环境下计及需求响应的虚拟电厂参与市场竞价的流程,建立了含虚拟电厂的电力市场竞价模型;各发电商、售电商及虚拟电厂在对其内部成员进行优化调度的基础上采用自适应学习方法对竞价模型进行求解,得到各自的上报出力计划,电力交易中心根据接收到的信息以社会效益最大化为目标进行市场出清。结论表明售电侧放开环境下发电商/售电商/虚拟电厂的经济性有所提高且市场整体的用电需求得到调整,同时售电侧市场的放开有利于提升需求侧资源参与市场的竞争力。

热力生产与运营一体化管理系统部分模块的研究与开发

这是一篇关于热力生产,一体化管理,热网监控,优化调度,应急处置的论文, 主要内容为热电厂供热半径越来越大,热用户分布越来越分散,热用户对热电厂的供热品质的要求也越来越高。然而传统的供热管理粗放,供热系统运行效率低,热损失大,热电厂热力生产调度与管理的精细化水平亟待提升。集成互联网、工业控制、远程通信等技术,可以将热电厂从热力生产到运营管理的全部业务整合到一个管理平台系统中。本文以某燃机电厂的联合循环机组及其供热系统为研究对象,进行了一体化管理系统中热网监控子系统、发电与热力调度子系统和应急处置子系统的研究与开发。该一体化系统由集中控制层、数据服务层和终端控制层三层构成,具有需求计划管理、发电与热力调度、热用户参数控制、应急状态处置、综合信息管理等多种功能。热网监控子系统采用B/S架构,以GPRS作为远程终端与集控中心的通信方案。在分析了监控子系统功能需求的基础上,搭建了系统的功能框架。通过java平台进行开发,主要包括地图导航、站点监控、报表生成、权限分配、用户管理等功能,具有良好的拓展性和可维护性。在分析了燃气-蒸汽联合循环机组发电与供热影响因素后,建立机组的能耗特性数学模型,并以此为基础,给出不同运行方式机组间负荷优化分配算法,实现发电与热力调度系统的设计与开发。经过计算,负荷优化分配可有效降低燃料消耗,达到热电厂发电和供热综合能耗最低、能效水平最优。通过分析供热中断对热用户的影响程度,可将热用户分级设置,同时结合管网的阻力特性和热力学特性,制订热电厂供热能力受限情况下的热用户分级管理策略,并以此实现应急处置系统的设计与开发。通过计算得到当前供热能力下的最佳供热方案,最大限度地保证热网应急状态下运行的安全性和经济性。热力生产与运营一体化管理系统集按需供热、自动调节、分散控制、集中管理、科学决策等功能于一体,十分契合供热生产与经营管理精细化的趋势和要求。本文参与开发的热力生产与运营一体化管理系统已经在现场投运,可以有效地指导运行人员合理调整运营状态,满足生产需求,降低运行成本,提高电厂的整体运行效益,具有良好的应用价值和推广前景。

基于Mazak柔性制造系统的优化调度研究

这是一篇关于柔性生产调度,人工智能算法,优化调度,交互界面的论文, 主要内容为本文首先介绍了柔性生产线的背景以及国内外发展状况，同时也分析了柔性制造系统（FMS）的发展情况和本课题研究的意义。柔性制造系统调度本身属于典型的JSP调度模型，本课题研究了以武汉重冶集团的Mazak柔性制造系统建立的JSP调度模型，并且给出整个生产线的概况、车间布局以及本课题研究的模架的装配图与工序表。再次采用人工智能算法对Mazak生产线进行优化，对所采用的遗传算法调度、改进免疫遗传算法调度、粒子算法与模拟退火粒群算法建立数学模型，分析基本原理为以后的模型分析打下基础，给出调度仿真图、仿真时间与加工过程中的机器闲置时间表。最后，以Mazak生产线为基础研究了柔性路径、机床数量、托盘数量等柔性生产的影响因素。 同时，本课题采用Matlab强大的数值计算能力和众多的库函数编写算法，针对调度规则给出了智能算法实例，并且由Matlab中GUI功能设计了基于Mazak柔性制造系统的算法系统软件，实现较好的人机交互界面。由软件绘制出了每个调度方法的调度甘特图，并对五种算法进行对比分析得到基于工序遗传算法与模拟退火粒子群算法仿真结果较为优。选取这两种算法进行实际生产得到，空闲提高比分别为：12.5%与20.1%；对加工整体提高比为：10.8%与12.7%。由此得到，模拟退火算法是最优的，对Mazak柔性生产线缩短总加工时间与机器闲置时间效率有较大提高，将是今后实际生产研究的主要方向。

城镇供水多类型水源智能调度算法研究与应用

这是一篇关于智慧水务,优化调度,水量预测,遗传算法,软件开发的论文, 主要内容为智慧城市建设现今已成为我国实践供给侧改革的一个重要方面,是衡量城镇可持续健康发展的一项重要标准。作为智慧城市的一项重要内容,智慧水务建设依托物联网、大数据和云计算等新型技术不仅可以建立科学的城市用水管理系统,而且能够有效提高用水效率并节约大量水资源。供水系统优化调度是城镇智慧水务建设的重要环节,而精确高效的城镇日用水量预测是实现优化调度的前提条件,能够为供水单位的后续调度决策提供科学依据。本文以陕西省西安市某地区的实际用水系统为例,研究了短期日用水量预测问题和多类型水源调度问题,并开发实用化的信息系统用于运行辅助决策。针对短期日用水量预测,首先通过实验发现传统机器学习预测方法在实际中预测精度不高的问题,然后依据当地自来水公司的历史供水数据和实际运行状况,引入了两项和日用水量相关程度更高且包含日用水量数据时序特征的影响因素来作为改进方案。将之应用于3种常见的机器学习算法后从各个方面进行性能比较,最终实验结果证明该方案能够明显提高水量预测精度,且算法时间复杂度没有明显增加,能够满足企业应用的要求。在实现精确用水量预测的前提下,本文综合考虑配水方式、井群泵组启停、水质要求等城镇供水运行规则,建立了包含多类型水源的原水分配和井群启停联合调度的多目标优化模型,并利用带精英策略的快速非支配排序算法(Elitist nondominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)进行优化求解,在保证供水质量的前提下,优化出的调度策略相较于传统的人工调度方式,资源消耗和供水费用更低,整个城市的供水结构更加合理。基于上述研究和项目整体需求,开发出对应的城镇智慧水务管理系统,该系统主要包括用户管理、权限管理、站点管理、数据采集与监测(Supervisory control and data acquisition,SCADA)、独立计量分区(District metered area,DMA)、水量预测等系统模块。依据各类数据之间的相关关系设计数据库,后端采用Spring框架和Java语言实现逻辑和算法,前端采用Vue+ElementUI进行代码开发,实现B/S架构的系统开发。城镇智慧水务管理系统能够实现水务信息的实时共享,使得供水单位的决策下发更加方便高效,具有一定的实用意义。

城镇供水多类型水源智能调度算法研究与应用

这是一篇关于智慧水务,优化调度,水量预测,遗传算法,软件开发的论文, 主要内容为智慧城市建设现今已成为我国实践供给侧改革的一个重要方面,是衡量城镇可持续健康发展的一项重要标准。作为智慧城市的一项重要内容,智慧水务建设依托物联网、大数据和云计算等新型技术不仅可以建立科学的城市用水管理系统,而且能够有效提高用水效率并节约大量水资源。供水系统优化调度是城镇智慧水务建设的重要环节,而精确高效的城镇日用水量预测是实现优化调度的前提条件,能够为供水单位的后续调度决策提供科学依据。本文以陕西省西安市某地区的实际用水系统为例,研究了短期日用水量预测问题和多类型水源调度问题,并开发实用化的信息系统用于运行辅助决策。针对短期日用水量预测,首先通过实验发现传统机器学习预测方法在实际中预测精度不高的问题,然后依据当地自来水公司的历史供水数据和实际运行状况,引入了两项和日用水量相关程度更高且包含日用水量数据时序特征的影响因素来作为改进方案。将之应用于3种常见的机器学习算法后从各个方面进行性能比较,最终实验结果证明该方案能够明显提高水量预测精度,且算法时间复杂度没有明显增加,能够满足企业应用的要求。在实现精确用水量预测的前提下,本文综合考虑配水方式、井群泵组启停、水质要求等城镇供水运行规则,建立了包含多类型水源的原水分配和井群启停联合调度的多目标优化模型,并利用带精英策略的快速非支配排序算法(Elitist nondominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)进行优化求解,在保证供水质量的前提下,优化出的调度策略相较于传统的人工调度方式,资源消耗和供水费用更低,整个城市的供水结构更加合理。基于上述研究和项目整体需求,开发出对应的城镇智慧水务管理系统,该系统主要包括用户管理、权限管理、站点管理、数据采集与监测(Supervisory control and data acquisition,SCADA)、独立计量分区(District metered area,DMA)、水量预测等系统模块。依据各类数据之间的相关关系设计数据库,后端采用Spring框架和Java语言实现逻辑和算法,前端采用Vue+ElementUI进行代码开发,实现B/S架构的系统开发。城镇智慧水务管理系统能够实现水务信息的实时共享,使得供水单位的决策下发更加方便高效,具有一定的实用意义。

集成通用优化求解器的水电站群短期调度系统研究

这是一篇关于水电,短期,优化调度,调峰,通用优化求解器的论文, 主要内容为水电站群短期优化调度建模求解复杂,时效性要求高,需要高效可靠优化求解方法和应用软件系统。为此,本文研发了一套集成通用优化求解器的水电站群短期调度模型和软件系统。该系统基于Lingo优化软件建立厂内经济运行优化模型,拟合水电站动力特性曲线;建立梯级水电站调峰优化调度模型,制定日前发电计划;将Lingo与主要以JAVA语言开发的,基于J2EE框架的电网水电站群短期优化调度系统集成,开发了人机交互、数据前/后处理、数据接口和系统数据流程。主要内容包括:(1)通过对水电站厂内经济运行原理的研究,建立了考虑机组振动区的厂内经济运行模型,介绍了通用求解软件Lingo完成了建模以及求解的方法,以乌江渡水电站为应用实例,求解结果表明使用Lingo能够迅速、准确的得到优化问题的全局最优解,厂内经济运行优化模型的求解结果可以,能够进一步的应用于梯级水电站调峰优化调度模型的求解中。(2)建立了梯级水电站调峰优化调度模型,在水电承担电网的调峰任务的运行方式下,分别建立了以剩余负荷序列方差最小和剩余负荷序列最大值最小两个不同目标函数的水电短期优化调度模型。模型的约束条件中考虑到了水电站之间的水力、电力联系以及水电站的出力爬坡限制能力约束和水电站机组出力变动最小持续时间约束,采用Lingo进行这些非线性规划模型的求解。以乌江干流洪家渡、东风、索风营、乌江渡、构皮滩和思林六座梯级水电站作为应用实例,对建立的非线性优化模型进行求解并得到了收敛的最优解并对比了两种不同的目标函数在乌江流域梯级水电站的实际调峰调度应用中的效果,表明了模型方法的有效性。(3)开发设计了能够提高水电短期调度自动化并便于决策者操作的集成了LINGO求解器的乌江水电短期调度系统,系统采用B/S架构,易于维护,通过数据接口能够与其他系统以及水情自动测报系统完成数据交互以及连接。系统对优化模型的求解采用调用LINGO14.0求解器的形式,能够以较快的时间完成调度模型的求解。最后本文对所进行的工作和研究进行了总结,得到了一些具有实用意义的结论。