智能电网中微电网优化调度综述剖析

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智能电网的智能优化与调度研究

智能电网的智能优化与调度研究

智能电网的智能优化与调度研究智能电网是一种基于信息通信技术和电力系统集成的先进能源传输和分配网络。

它通过实时监测、广域通信、数据分析和智能控制等手段,实现电力系统的高效、可靠、安全和可持续运行。

智能电网的智能优化与调度是实现其高效运行的重要环节,本文将探讨与研究这一领域相关的技术与应用。

一、智能电网的优化问题智能电网作为复杂的电力系统,面临着诸多的优化问题。

其中包括经济性优化、可靠性优化、安全性优化等。

经济性优化是指在满足用户需求和电网安全稳定运行的前提下,最大化电网的经济效益。

可靠性优化是指在保障电网供电可靠性的前提下,通过智能化手段提高电网设备的利用率和运行效率。

安全性优化是指通过智能化监测和预测,提前发现潜在的电网安全隐患,并采取措施防止事故的发生。

二、智能优化技术为了解决智能电网的优化问题,研究人员提出了多种智能优化技术。

以下是其中几种常见的技术:1. 基于人工智能的优化技术人工智能是智能电网优化的核心技术之一。

通过机器学习、数据挖掘、深度学习等技术手段,可以对大量的历史数据进行分析,从而提取出电力系统的规律性和趋势性信息。

同时,人工智能还可以对电力系统进行建模和仿真,通过大规模计算,找寻最优解,从而实现电力系统的经济性和可靠性优化。

2. 基于大数据的优化技术随着电力系统的智能化程度不断提高,系统中产生的数据量也呈现爆发式增长。

利用这些大数据,可以对电力系统的各个环节进行全面监测和精细化分析,从而实现电力系统的智能优化。

例如,通过对用户用电行为进行分析,可以预测用电负荷的变化趋势,为电网调度员提供精准的调度建议。

3. 基于优化算法的优化技术传统的数学优化算法在智能电网的优化中也有着重要的应用。

如线性规划、整数规划、二次规划等。

通过对电力系统的数学建模和求解,可以得到电力系统的最优方案。

同时,还可以结合启发式算法,提高求解速度和求解精度。

三、智能调度技术智能调度是智能电网中的一个重要环节,它涉及到电力系统中各个设备的协调运行和灵活调度。

智能电网中微电网的规划与调度

智能电网中微电网的规划与调度

智能电网中微电网的规划与调度随着智能电网的建设和发展,微电网的规划和调度也越来越引起人们的关注。

智能电网作为未来能源供应的重要形态,可以实现能源的高效利用、可再生能源的接入和智能化管理等功能。

而微电网,则作为智能电网的一种重要组成部分,具有更加灵活、高效的能源管理能力。

本文将分析微电网的规划和调度策略,探讨如何优化微电网的能源利用和管理。

一、微电网的概念和特点微电网是一种小规模的电力系统,通常由多个储能设备、可再生能源和传统能源组成。

其目的是实现区域内的能源供应自给自足,而非依赖传统的电力系统。

与总体供电系统相比,微电网具有以下几个特点:1、自治性:微电网系统可以独立运行,不需要依赖国家或地区的能源供应体系。

2、多样性:微电网系统可以使用多种不同的能源储备和能源供应,包括太阳能、风能、水力等可再生能源以及传统的化石燃料等能源。

3、灵活性:微电网系统可以自动调节能源的供应和负载的需求,从而实现能量的高效使用。

4、安全性:微电网系统具有更高的安全性,因为其设计是基于人工干预和本地控制的,可以实时监测和响应电力系统的各种问题。

二、微电网的规划微电网系统的规划是建立一个自治、分散、灵活和可靠的电力系统,以满足用户的能源需求。

微电网的规划和设计需要考虑以下几个因素:1、能源供应:微电网系统的能源供应主要来自可再生能源和传统的化石燃料。

规划师需要考虑可再生能源和传统能源在不同季节和时间段的供应情况,并采取相应的调度策略。

2、负载需求:微电网系统的负载需求受到用户的使用习惯和需求的影响。

同时,规划师需要考虑到负载需求的峰谷负荷差异,以确保系统的平稳运行。

3、系统容量:微电网系统的系统容量需要根据负载需求和能源供应量来确定。

这需要进行电力系统建模和仿真,以确保微电网系统的设计能够满足系统的容量需求。

4、电力互联:微电网系统需要与外部电力系统进行互联,以满足系统的备用能力和系统运行的可靠性。

5、系统安全性:微电网系统需要考虑到系统安全性的问题,并设计相应的安全性保护措施,包括防火、防雷、防窃电等。

电力工程智能电网中的电力调度与优化

电力工程智能电网中的电力调度与优化

电力工程智能电网中的电力调度与优化智能电网作为电力行业的重要发展方向,其目标是通过应用先进的科技手段,实现电网运行的智能化、高效化和可靠性的提升。

电力调度作为智能电网中的核心环节,对于电力系统的安全稳定和经济运行具有重要意义。

本文将从电力调度和优化两个方面,探讨电力工程智能电网中的电力调度与优化。

一、电力调度1. 定义电力调度可以简单理解为对电力系统进行运行控制和调节,以保证电网的安全稳定运行。

传统的电力调度主要依靠人工运维,但随着智能电网的推进,电力调度开始应用先进的技术手段,如人工智能、大数据分析等,实现电力系统运行的智能化。

2. 调度策略(1)经济性调度:通过合理优化发电机组的出力,使得电力系统在满足负荷需求的前提下,以最低的成本运行。

(2)安全性调度:保证电力系统在各种异常情况下,如负荷波动、设备故障等,能够稳定运行。

(3)环境友好型调度:考虑到减少二氧化碳排放和优化能源利用效率,推动电力系统向低碳、清洁能源的转型。

3. 调度步骤(1)负荷预测:通过历史数据和预测算法,预测未来一段时间内的负荷需求。

(2)优化发电计划:根据负荷预测结果,结合电力系统的实际情况,制定最优的发电计划。

(3)运行控制:根据发电计划,对电力系统进行实时监测和调控,以保证系统的安全稳定运行。

二、电力优化1. 定义电力优化指的是在电力调度的基础上,通过优化算法和技术手段,实现电力系统运行的最优化。

电力优化的目标主要包括降低运行成本、提高能源利用效率和减少环境污染等。

2. 优化内容(1)能源优化:通过优化电力的生产、传输和消费过程,减少能源浪费,提高能源利用效率。

(2)负荷优化:通过优化负荷曲线和负荷控制策略,实现电力系统的负荷平衡和负荷优化。

(3)发电优化:通过优化发电计划、发电设备的调度和发电策略,降低发电成本,提高发电效率。

3. 优化方法(1)遗传算法:模拟生物进化的过程,通过选择、交叉和变异等操作,搜索最优解。

电力系统智能优化调度技术综述

电力系统智能优化调度技术综述

电力系统智能优化调度技术综述随着社会的进步和经济的发展,电力系统已经成为国家经济社会发展的重要基础设施之一。

为了在保证供电可靠性的前提下,提高系统的效率和经济性,推广电力系统智能优化调度技术,已经成为电力系统管理的热点问题之一。

本文将从智能优化调度技术的基本概念、发展历程、应用领域和发展趋势等方面进行综述。

一、智能优化调度技术的基本概念电力系统智能优化调度技术是指利用人工智能、模糊数学和优化理论等方法对电力系统进行集中控制和优化调度的技术。

其核心目标是提高电力系统的经济性、可靠性和安全性。

二、智能优化调度技术的发展历程智能优化调度技术的发展可以追溯到上个世纪六七十年代开始,当时主要是采用数学规划和运筹学对电力系统进行优化调度。

随着计算机技术和数值计算方法的发展,人工智能技术逐渐被应用到电力系统的优化调度中。

1980年代,国外开始研究基于模糊数学的电力系统调度优化方法。

2000年代以来,在基于模糊数学的方法基础上,逐渐发展出了基于智能算法的电力系统智能优化调度技术。

三、智能优化调度技术的应用领域1.电力系统计划调度电力系统计划调度是指对电力系统未来一段时间内的电力负荷需求进行预测,并根据预测结果对电力系统进行优化调度。

智能优化调度技术可以提高电力系统计划调度的准确性和效率,进而提高电力系统的经济性和可靠性。

2.通信电力系统调度通信电力系统是指电力系统和通信系统的有机结合,它所涉及的问题相对于常规电力系统会更加复杂。

智能优化调度技术可以根据通信电力系统中不同场景下的复杂问题,制定最佳的调度策略,提高系统的效率和可靠性。

3.新能源电力系统调度随着新能源的发展,新能源电力系统的建设越来越受到重视。

智能优化调度技术可以利用新能源电力系统中的风力、光伏等能源进行集成优化调度,进而提高电力系统的经济性和可靠性。

四、智能优化调度技术的发展趋势1.智能算法的发展目前,基于智能算法的电力系统智能优化调度技术已经成为电力系统智能优化调度技术的主流。

新能源微电网中的人工智能优化调度算法

新能源微电网中的人工智能优化调度算法

新能源微电网中的人工智能优化调度算法在人工智能技术快速发展的今天,新能源微电网已成为可持续发展的重要组成部分。

在这一背景下,人工智能优化调度算法的应用将对新能源微电网的运行效率和节能减排效果产生重要影响。

本文将重点探讨新能源微电网中人工智能优化调度算法的应用,以及其优势和挑战。

一、新能源微电网简介新能源微电网是指将传统电网、新能源发电设施、电动汽车、储能技术等结合在一起,通过智能化管理和控制实现多能服务互补、互联互通的小型电网系统。

新能源微电网具有独立运行、自主供电、自动管理等特点,是实现清洁能源利用和提高能源利用效率的有效途径。

二、人工智能在新能源微电网中的应用意义人工智能技术在新能源微电网中的应用,可以实现对电能的优化调度,提高电网运行的智能化、自动化水平,优化新能源发电和用电的匹配关系,降低电网运行成本,提高能源利用效率,降低排放量,推动新能源微电网的发展。

三、人工智能优化调度算法的原理人工智能优化调度算法是通过模拟人类智能行为,利用深度学习、遗传算法、模拟退火算法等技术,对新能源微电网中电能的生成、消耗、储存等环节进行优化调度,实现最佳运行状态。

四、人工智能优化调度算法的优势相比传统调度算法,人工智能优化调度算法具有更强的智能化和自适应性,可以根据实时数据和电网运行情况智能调整调度策略,提高电网运行的稳定性和效率。

五、人工智能优化调度算法的挑战然而,人工智能优化调度算法的应用也面临一些挑战,包括智能算法的计算复杂度高、数据获取和处理的难度大等问题,需要进一步研究和解决。

六、案例分析:人工智能优化调度算法在新能源微电网中的应用以某新能源微电网为例,通过引入人工智能优化调度算法,成功实现了对新能源的灵活调度和优化利用,提高了电网的运行效率和稳定性,为当地清洁能源利用和环境保护作出了积极贡献。

七、人工智能优化调度算法对新能源微电网的影响人工智能优化调度算法的应用,将进一步推动新能源微电网的发展和普及,提高清洁能源利用率,减少对传统能源的依赖,降低电网运行成本,实现可持续发展目标。

智能电网中的电力系统优化调度策略

智能电网中的电力系统优化调度策略

智能电网中的电力系统优化调度策略概述智能电网是指利用现代信息技术和先进通信技术进行电力生产、传输、分配和消费的高效能电力系统。

其中,电力系统的优化调度策略是确保智能电网能够实现高效、可靠和可持续运营的关键因素之一。

本文将探讨智能电网中的电力系统优化调度策略,并分析其对电力系统运行的影响。

一、能源管理和需求响应智能电网的关键目标是实现能源的高效管理和灵活调度。

通过实时监测和分析电力系统的运行状态、负荷需求和能源供应情况,智能电网可以根据需求的变化进行相应的调整。

而这种需求响应的方式主要依赖于先进的数据处理和通信技术。

例如,通过智能电表的安装,电力系统可以实时监测用户的用电情况,并根据需求调整电力供应的方式和时段。

同时,智能电网还可以利用可再生能源和储能技术,将分散的能源资源进行有效管理和调度,实现能源的可持续利用。

二、电力负荷预测和优化调度电力负荷预测是电力系统优化调度的重要环节。

通过对历史负荷数据的分析和建模,智能电网可以预测未来的负荷需求,并根据需求的变化制定相应的优化调度策略。

例如,根据预测的负荷需求,智能电网可以合理安排发电机组的运行计划,以及调整电力网络的输电线路。

同时,通过与用户进行有效的信息共享,智能电网可以调整用户的用电行为,实现负荷的平衡和优化。

这种负荷预测和优化调度策略可以有效提高电力系统的供需匹配程度,并降低能源的浪费和环境的负荷。

三、能源交易和市场运行智能电网中的电力系统优化调度策略还包括能源交易和市场运行。

通过建立高效的能源交易平台和市场机制,智能电网可以实现电力资源的灵活配置和交易。

例如,智能电网可以利用电力市场的竞价机制,通过对电力供应和需求进行定价,实现电力资源的高效分配和调度。

同时,通过电力市场的建立,智能电网可以促进可再生能源的开发和应用,推动新能源产业的发展。

这种能源交易和市场运行的调度策略可以有效提高电力系统的运行效率和经济性。

四、故障监测和智能维护电力系统的故障监测和智能维护是智能电网中的一项重要任务。

智能电网的优化与调度

智能电网的优化与调度随着人们对能源需求的不断增长,智能电网作为一个解决方案逐渐受到了广泛关注。

智能电网利用先进的信息通信技术,实现了电力的高效使用和稳定供应,提升了能源的可持续发展。

这一系统从电力生成到消费的整个过程进行了优化和调度,可以满足不同用户的需求,提高电网的效率和可靠性。

智能电网的优化从多个方面展开。

首先是能源的利用率。

智能电网通过实时监控和智能控制,使得电力系统能够在不同负载条件下自动调整能源的分配和使用。

例如,在低负荷时,可采用储能技术存储多余的电力,以供高负荷时使用。

智能电网还可以识别能耗较高的设备,提供节能建议,从而降低能源浪费。

其次,智能电网通过集成可再生能源和传统能源,提高能源的可持续发展。

可再生能源如太阳能和风能具有不稳定性,它们的产生和消耗之间的不匹配性导致了能源的浪费。

智能电网可以利用先进的预测算法,准确预测可再生能源的供给,并通过储能技术和调度策略,使得可再生能源能够更好地与传统能源进行协调,提供稳定的电力供应。

智能电网的调度是实现优化的关键环节。

通过应用智能调度算法,智能电网可以根据用户需求和系统状态,实时调整能源的供应和分配。

例如,在用户需求高峰时段,智能电网可以优化电力分配,从而避免供应不足和过载的问题。

智能电网还可以根据电力成本和环境因素,智能调度不同发电设备的运行模式,实现成本最小化和碳排放最小化。

另外,智能电网还可以通过智能计量和数据分析,为用户提供个性化的能源管理服务。

通过智能电表和传感器的应用,智能电网可以实时监测用户的能耗和行为模式。

通过对这些数据进行分析,智能电网可以帮助用户了解自身能源消耗情况,并提供相应的节能建议。

智能电网还可以根据用户的需求,提供定制化的电力计划,以满足不同用户的能源需求。

总而言之,智能电网的优化与调度是实现电能高效利用和可持续发展的关键。

通过智能电网的应用,能源的供应和使用得到了优化,能源的浪费得到了减少,电力系统的可靠性和效率得到了提升。

如何利用智能电力技术优化微电网中的电力调度

如何利用智能电力技术优化微电网中的电力调度随着能源需求的不断增长,微电网的概念在现代能源系统中变得越来越重要。

微电网是一个相对独立的能源系统,可以自给自足地提供电力给一个特定的区域或者建筑物。

为了保证微电网的可靠性和经济性,电力调度在其中起着至关重要的作用。

电力调度是指按照一定的规则和策略,合理地安排和调配电能的过程。

传统的电力调度依赖于运营人员的经验和手动操作,但是随着智能电力技术的发展,利用这些技术优化微电网中的电力调度变得可能。

其中,智能电表是实现这一目标的关键设备之一。

智能电表具有远程读取电能信息的能力,可以实时监测电力使用情况,并与其他设备进行通信。

基于智能电表的数据,就可以建立微电网的负荷预测模型,从而为电力调度提供参考。

在微电网中,电力的调度主要可以分为两个方面:负荷调度和分布式发电优化。

负荷调度是指根据电力需求的变化,动态地分配能源供应,以尽量满足不同时期的需求。

而分布式发电优化则是利用智能电力技术,实现对分布式能源的合理管理,提高能源利用效率。

负荷调度的关键在于负荷预测。

利用智能电表的数据,可以将历史电力使用情况与天气、季节和人口等因素进行关联分析,从而预测出未来的负荷需求。

然后,根据预测结果,合理地安排能源供应,以确保电力的稳定供应。

同时,还可以针对不同的用户提供差异化的负荷服务,例如利用电能存储设备对峰谷电价进行优化,减少用户的用电成本。

对于分布式发电优化,智能电力技术可以帮助实现对分布式能源的精确监测和优化控制。

通过监测分布式能源的产生和消耗情况,可以及时发现和解决能源供应中的问题,确保能源的稳定分配。

此外,还可以利用智能电力技术对分布式能源进行优化控制,例如通过调整发电机组的负荷分配,最大限度地提高发电效率。

除了负荷调度和分布式发电优化,智能电力技术还可以在微电网中起到其他重要的作用。

例如,通过智能电表的数据,能够实现对电力损耗的实时监测和分析,及时发现并解决损耗问题,提高电力的利用效率。

智能电网中的电力调度与优化

智能电网中的电力调度与优化电力调度和优化是智能电网中的关键技术之一,它可以帮助电网实现更高效、更可靠、更安全的运行。

随着智能电网的快速发展,电力调度和优化技术也在不断升级完善。

本文将从技术特点、应用场景、挑战和未来发展等方面,探讨智能电网中的电力调度和优化。

一、技术特点电力调度和优化技术在智能电网中具有以下几个特点:1. 数据化电力调度和优化首先需要大量的数据支持,如各类传感器、电表、监测装置等获取的电网状态信息和用电负荷信息。

这些数据需要进行收集、存储、传输和处理,以实现对电网状态的全面了解和实时感知。

同时,还需要分析历史数据和预测数据,以便进行长期的电力规划和决策。

2. 智能化电力调度和优化技术需要结合人工智能、机器学习、大数据等技术,实现聪明化的决策和管理。

通过自适应算法、预测模型、优化算法等手段,实现智能的电力调度和优化。

3. 分布式智能电网中通常存在多个发电站点、多个负荷点和多个储能装置,因此电力调度和优化需要进行分布式设计,将整个电网分为多个子区域进行管理,以提高整个系统的灵活性和可控性。

二、应用场景电力调度和优化技术在智能电网中有许多应用场景,包括以下几个方面:1. 电网稳定性控制智能电网的稳定性是电力调度和优化的重要关注点,通过实时监测和预测电网状态,采用智能算法进行电力调度和优化,可以使电网保持稳定状态,防止因异常情况而导致的宕机或网络崩溃。

2. 能源和用电负荷平衡智能电网中各个节点的能源和用电负荷分布不均,因此需要进行合理的分派和调度,以实现电力平衡和能源利用最大化。

通过分析历史数据和预测数据,智能算法可以进行最佳操作和调度,以满足电网的需求。

3. 储能装置管理智能电网中储能装置具有重要的作用,可以用于削峰填谷、应急备用、能源存储等功能。

电力调度和优化技术可以通过分析储能装置的状态和需求,实现最优的储能管理和控制。

4. 能源利用效率提升智能电网中的能源利用效率对于环境保护和资源节约具有重要的意义。

电力系统中的微网优化调度问题研究

电力系统中的微网优化调度问题研究随着能源需求的不断增长和对清洁能源的需求,微网作为一种新兴的能源系统概念,正受到越来越多的关注。

微网是指由多个分布式能源资源(DERs)和负载组成的能源系统,能够与传统电网进行连接和脱离。

微网具有多种形式,比如小型配电网、自治微网以及虚拟电厂等。

无论是哪种形式,优化调度是微网运行和管理的关键问题之一。

微网优化调度旨在实现微网内DERs和负载的最佳匹配、最佳资源利用和功率平衡,以提高能源效率、降低能源成本并确保微网的可靠性和稳定性。

微网中的DERs包括太阳能光伏(PV)系统、风力发电机、燃料电池、储能系统等。

这些DERs的功率输出和响应特性与传统电厂不同,其天气和负荷变化等外部环境因素也会影响微网的运行。

因此,微网优化调度问题的研究需要考虑这些特殊因素以及微网内部复杂的能源配置和功率分配。

微网的调度问题主要涉及以下几个方面:资源分配、负载管理、能量存储和能量交换等。

首先,资源分配问题涉及确定DERs的功率输出和负荷需求之间的最佳匹配。

这需要考虑到各种能源资源的供应情况,如太阳能和风能等,同时也考虑到负载需求的变化和优先级。

其次,负载管理问题是从微网内部角度来优化DERs和负载之间的匹配。

通过灵活地分配负载和调整DERs的优先级,可以实现功率平衡,减少能源浪费,并确保稳定和可靠的供电。

第三,能量存储是微网优化调度的重要部分。

能量存储系统(ESS)可以在峰谷时段储存多余的能量并在高峰时段释放能量以满足负荷需求。

通过合理配置和控制ESS,可以有效地应对能源波动和负载变化,提高微网的稳定性和可靠性。

最后,能量交换是微网调度中的另一个重要问题。

微网可以与传统电网进行连接,也可以通过微网之间的能量交换来调整微网内DERs的功率输出和负载的需求。

通过合理利用能量交换,可以实现微网之间的互补和协同,提高整体能源利用效率。

为了解决微网优化调度问题,研究者们提出了各种优化算法和方法。

例如,基于数学规划的方法可以通过建立数学模型来描述微网的能量流动和功率平衡,然后利用优化算法求解最优解。

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智能电网中微电网优化调度综述智能电网是一种智能技术系统,它包括优先使用清洁能源、动态定价以及通过调整发电、用电设备功率优化负载平衡等特点。

终端用户不仅能从电力公司直接购买用电,同时还可以从储能设备中获取新能源和清洁能源,例如太阳能、风能,燃料电池、电动汽车等。

另一方面智能电网具备高速、双向的通信系统,供电端与用电端实现实时通信、并且系统能够保证电网安全、稳定和优化运行。

具有坚强、自愈、兼容、优化等特征。

微电网是一种新型的网络结构,是实现主动式配电网的一种有效的方式。

由一组微电源、负荷、储能系统和控制装置构成的系统单元,可实现对负荷多种能源形式的高可靠供给。

微电网中的电源多为容量较小的分布式电源,即含有电力电子接口的小型机组,包括微型燃气轮机、燃料电池、光伏电池、小型风力发电机组以及超级电容、飞轮及蓄电池等储能装置,它们接在用户侧,具有成本低、电压低及污染低等特点。

开发和延伸微电网能够促进分布式电源与可再生能源的大规模接入,使传统电网向智能网络的过渡[1]。

1、微电网的组成及结构微电网是由多种分布式电源(既包含有非可再生能源发电的燃料电池、微型燃气轮机;又包含可再生能源发电的风力和光伏发电单元等),再加上控制装置、储能装置和用电负荷共同组成。

微电网的组成结构十分灵活,可以满足某片区域的特殊供电需求。

微电网不仅可以通过公共连接点(PCC)与大电网连接,采用并网运行模式;还可以在大电网电能质量下降或者电网故障而影响到微电网内负荷正常用电时,在公共连接节点(PCC)处与大电网断开,采用孤岛运行模式。

典型的微电网结构如图1-1 所示。

它是由热电联产源(CHP)如微型燃气轮机、燃料电池,非CHP源如风力发电机组、光伏电池组及储能装置等组成。

微电源和储能设备通过微电源控制器(MC)连接到馈线A和C。

微电网通过公共连接点(PCC)连接到配网中进行能量交换,双方互为备用,提高了供电的可靠性[2]。

图1-1典型的微电网结构2,微电网电源的组成及特性微型电源的类型多种多样,包括风力发电机组、太阳能光伏电池、微型燃气轮机、燃料电池和蓄电池等。

2.1 风力机组发电在各种新能源利用过程中,风力发电是最重要的一种形式。

风力发电是通过天然风吹动风机叶片带动发电机转子旋转而发电。

风力发电系统主要由风力机、齿轮箱、发电机、电力电子接口、变压器等主要部分组成。

风力发电机(WT)发出的电能是经风能转化而来。

风力发电机通过利用叶轮旋转将风的动能转化为机械能,然后叶轮通过机械驱动力系统带动发电机,发电机再将机械能转化为磁场的能量,并最终转化为电能。

风电的输出功率与风速大小有直接关系,具有明显的间歇性和随机性。

当风速小于风力发电机组的切入风速时,发电机组不工作,即不发电;当风速大于切入风速后,发电机组开始并网发电,此时风机机组的输出功率随着风速的增大而增大;当风速增大到风力发电机组的额定风速时,其输出功率基本稳定在发电机组的额定输出功率。

当风速继续增大至超出切出风速时,风力机组将抱闸停机,以保护风力机组不被大风损坏。

2.2 太阳能光伏发电光伏发电技术直接将光能转化为电能,根据太阳电池半导体材料的光伏效应,产生直流电能。

太阳能发电技术主要包括了太阳能光伏发电和太阳能热发电,在微电网中,主要采用太阳能光伏发电。

按照运行方式的不同,光伏发电系统分为独立运行系统和并网运行系统。

独立光伏发电系统是指仅依靠太阳能电池供电的光伏发电系统。

并网光伏发电系统是将太阳能电池发出的直流电逆变成交流电,与电力网并联运行,该方式下可避免了安装储能蓄电池,节省费用。

太阳能光伏发电(PV)的基本原理是利用太阳能电池(一种类似于晶体二极管的半导体器件)的光生伏打效应,当光照射到太阳能电池上时,在其PN结两端就会产生电压,从而将太阳的辐射能转变为了电能。

太阳能光伏发电的能量转换器就是太阳能电池,即光伏电池。

光伏电池的运行特性与光照强度和光伏电池的运行温度直接相关,而光照强度和运行温度的随机性与波动性较大,这使得光伏电池的发电输出功率持续变化。

光伏电池输出功率与短路电流随着光照强度的增强而成比例增大,开路电压随着光照强度的增强而缓慢增大,开路电压和输出功率与环境温度成反比,短路电流随着环境温度的上升而缓慢增加。

因此,光伏电池是一种间歇性极强的分布式电源,它不具备有功输出的调节能力,因此也就无法满足微电网电压和频率调节功能。

2.3 微型燃气轮机发电可再生能源技术和热电联产技术是分布式能源技术的两个重要分支。

可再生能源利用技术力求“开源”,而热电联产技术重在“节流”。

热电联产与可再生能源在技术上彼此独立,而在应用当中优势互补,集中体现了分布式能源的特点和优势。

微型燃气轮机正是热电联产在微电网中的一个重要应用。

微型燃气轮发电机组由微型燃气轮机、燃气轮机直接驱动的内置式高速逆变发电机和数字电力控制器(DPC)等部分组成,其中的核心设备——微型燃气轮机(MT)是一种新型的小型热力发电机,由燃气轮机、压气机、燃烧室、回热器、发电机及电力控制部分构成,功率范围在数百千瓦以下,以天然气、甲烷、汽油、柴油等为燃料,采用回热式循环。

其发电效率可达30%,如实行热电联产,效率可提高到75%。

微型燃气轮机的工作原理是:从离心式压缩机出来的高压空气现在回热器内由涡轮排气预热,然后进入燃烧室与燃料混合、燃烧,高温燃气送入向心式涡轮做功,带动高速发电机发电。

发电机首先发出高频交流电,然后转换成高压直流电,再转化为工频交流电。

而通过透平排出的高温尾气可用来预热燃烧室中的压缩空气,从而减少燃烧过程中的燃料消耗,提高系统能源的综合利用效率。

回热器排出的尾气可以通过溴化锂制冷机或热交换器来满足冷、热负荷的需求。

2.4 燃料电池发电燃料电池发电装置是一种综合的能量转换装置,反应过程中产生的热能可回收外供,产生的直流电可由换流器转换成交流电。

燃料电池发电系统由以下几个部分组成:1)燃料供给转换装置,包括给煤器和煤气发生器;2)空气供给装置,包括过滤器和空气压缩机;3)电池本体,包括电极、电解质和外电路;4)热量回收装置,即余热锅炉。

作为燃料电池发电系统的最重要装置——燃料电池(FC)是一种将燃料化学能转换为电能的发电设备。

其发电原理是将天然气、甲酫等含氢燃料与空气等氧化剂反应,通过电化学反应过程中氢氧离子的定向移动,在外部电路产生电位差,形成低压直流电。

2.5 蓄电池发电储能装置在微电网中主要起到了以下两种作用:1)能量缓冲。

风力发电、光伏发电等可再生能源发电具有间歇性和不稳定性的特点,而可控微源如微型燃气轮机和燃料电池对负荷波动反应较慢。

因此微电网中必须装设相当容量的储能装置来保证微电网运行的可靠性。

2)削峰填谷。

当微电网系统的自然能源充足时,发出的多余电能可以通过储能装置储存起来,减少能源的浪费;当系统的自然能源匮乏时,储能装置又能为系统提供一定的电能,保证系统的正常运行。

因此,基于系统可靠性与经济性的考虑,微电网都应配备一定数量的储能装置。

当前的储能技术主要有以下三类:1)化学储能,包括铅酸电池、液流电池、钠硫电池等蓄电池;2)物理储能,包括抽水蓄能、飞轮储能、压缩空气储能等;3)电磁储能,包括超级电容器储能、超导储能等。

而其中蓄电池以价格低廉、性能稳定等优点在微电网中得到了广泛的应用。

蓄电池的性能参数主要包括:电池容量、荷电状态、放电深度、充电深度、循环寿命等几个方面。

3、微电网的优化调度微电网优化调度是一种非线性、多模型、多目标的复杂系统优化问题。

传统电力系统的能量供需平衡是优化调度首先要解决的问题。

微电网作为一种新型的电力系统网络也是如此。

微电网能量平衡的基本任务是指在一定的控制策略下,使微电网中的各分布式电源及储能装置的输出功率满足微电网的负荷需求,保证微电网的安全稳定,实现微电网的经济优化运行。

与传统的电网优化调度相比,微电网的优化调度模型更加复杂。

首先,微电网能够为地区提高热(冷)/电负荷,因此,在考虑电功率平衡的同时,也要保证热(冷)负荷供需平衡。

其次,微电网中分布式电源发电形式各异,其运行特性各不相同。

而风力发电、光伏发电等可再生能源也易受天气因素影响。

同时这类电源容量较小,单一的负荷变化都可能对微电网的功率平衡产生显著影响。

最后,微电网的优化调度不仅仅需要考虑发电的经济成本,还需要考虑分布式电源组合的整体环境效益。

这就无形中增加了微电网优化调度的难度,由原来传统的单目标优化问题转变成了一个多目标的优化问题。

因此,微电网的优化调度必须从微电网整体出发,考虑微电网运行的经济性与环保性,综合热(冷)/电负荷需求、分布式电源发电特性、电能质量要求、需求侧管理等信息,确定各个微电源的处理分配、微电网与大电网间的交互功率以及负荷控制命令,实现微电网中的各分布式电源、储能单元与负荷间的最佳配置。

目前,对含多种分布式电源的微电网优化调度问题,国内外学者已做了一些相关的研究。

针对多目标的微电网调度问题,文献[3]建立了计及运行成本最低与环境效益最佳的两个目标函数优化模型,采用线性相加的方式将多目标优化问题转换成单目标优化问题。

文献[4]针对不同分布式电源的特性以及成本,对传统意义下的微网经济调度模型进行了修正,将环境成本、发电成本和旋转备用成本作为多目标,建立了环保经济的微网多目标模型。

在研究微电网优化调度算法上,文献[5]针对分布式发电的特点,提出分布式发电系统运行成本最低的机组组合模型,并针对各类分布式电源的特点,制定相应的调度策略,采用用改进的遗传算法进行求解。

采用细菌觅食算法,该算法将多种微网分布式电源组成的空间矢量作为一个细菌,优化问题的解对应搜索空间中细菌的健康状态,通过对细菌的趋向性操作、复制操作和迁徙操作来迭代计算来求解问题。

当前,我国在微电网优化运行研究中,尤其是优化调度方面,我们的研究还存在不足,主要包括多目标优化问题的处理、智能优化算法的选择以及与市场运行方案相关的微电网优化调度运行策略对调度模型的影响,微电网的调度模型与运行策略、市场方案往往相互分开,没能做到优化调度与运行策略、市场方案一体化。

参考文献[1] 王成山,李鹏. 分布式发电、微网与智能配电网的发展与挑战[J]. 电力系统自动化.[2] 黄文涛,伊能灵,钟勇等. 微电网结构特性与分析[J]. 电力系统保护与控制.[3] 雷金勇, 谢俊, 甘德强等. 分布式发电供能系统能量优化及节能减排效益分析[J]. 电力系统自动化.[4] 丁明, 包敏, 吴红斌, 马婉玲, 茆美琴. 复合能源分布式发电系统的机组组合问题[J]. 电力系统自动化.[5] 刘小平, 丁明, 张颖媛等. 微网系统的动态经济调度[J]. 中国电机工程学报.[6] 张贞. 基于多种分布式电源的微电网优化运行研究[M]. 长沙理工大学.[7] 刘同旭. 智能电网环境下的分布式发电系统研究[M]. 上海交通大学.[8] 陈靖,李雨薇,习朋,李涛. 微网系统经济运行优化[J]. 华东电力.[9] 曹相琴,鞠平,蔡昌春. 微电网仿真分析与等效化简[J]. 电力自动化设备.[10] 郭力,王成山.含多种分布式电源的微网动态仿真[J].电力系统自动化.基于多目标的微电网优化调度方法及仿真微电网的优化调度不仅需要满足微电网内部用户的各类负荷要求,考虑包括风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机等发电特性各异的分布式电源出力配合,还需要考虑微电网与配电网之间的电能交易。

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