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有源配电系统电压调节中的储能模型预测调度
摘要 — 在本文中，提出了一个模型预测调度框架，利用储能系统 (ESS) 来调节配电系统的电压。目标是利用 ESS 资源协助调节电压，同时减少有载分接开关 (OLTC)、电容器组等传统设备的使用率。所提出的框架是两阶段解决方案的一部分，其中次级层根据 1 小时的发电和负载预测每 5 分钟计算一次 ESS 调度，而主层将处理实时不确定性。在本文中，制定了调度 ESS 的次级层。仿真结果表明，通过提供有功和无功支持来调度 ESS 可以最大限度地减少配电网中的 OLTC 移动，从而延长传统机械设备的使用寿命。索引词 — 有源配电网、分布式能源、储能、模型预测控制、电压调节。
基于改进SPEA2和改进NSGA2的智能电网经济调度方法
当前环境危机的严重性促使可再生能源发电与智能电网的融合发展。可再生能源的接入使得智能电网的经济调度变得复杂。因此，智能电网的经济调度模型非常必要。本文提出了一种同时考虑经济性和污染排放的智能电网经济调度模型。用于仿真的智能电网模型由风能、太阳能、燃料电池和火电构成，燃料电池的使用使智能电网实现多能源互补。针对传统集中式通信方式容易发生通信拥塞的缺陷，本文采用多智能体信息交换方法提高稳定性和效率。在该模型的解决方法方面，本文提出了改进强度帕累托进化算法2（ISPEA2）和改进非支配排序遗传算法2（INSGA2）来解决智能电网的经济调度问题。将强度帕累托进化算法2(SPEA2)、非支配排序遗传算法2(NSGA2)及其改进算法同时应用于所提出的智能电网经济调度仿真模型，仿真结果表明ISPEA2和INSGA2是有效的，ISPEA2和INSGA2在精度或运行时间上均比SPEA2和NSGA2有所提高。
区域气电联供系统分布式注气经济调度分析
随着热电联产、燃气发电等能源转换技术的发展，区域综合能源系统中电、气、热等多种能源形式高度耦合。本文针对区域电力—天然气系统（REGS），重点研究电力系统与天然气系统的相互作用，提出一种基于分布式注气的REGS综合分析模型，以区域能源站（RES）为能量耦合环节，综合考虑分布式注气成本、弃风惩罚以及能源网络约束，优化REGS能量流，以最小化RES运行成本。进一步以多个RES和分布式注气为控制，研究各类可调资源对REGS运行成本经济性、可再生能源消纳灵活性以及压力保障能力安全性的影响。随后，研究了不考虑注气点的系统优化调度策略和考虑氢气或提质沼气作为注气属性的相应策略。数值算例表明，随着分布式注气点的引入，考虑沼气升级和注氢的经济调度策略提高了系统的经济性、降压水平和风电消纳率，对提高REGS的稳定性和灵活性具有重要意义。© 2020 由 Elsevier Ltd. 出版。
可再生能源义务下最大可再生能源渗透的多目标随机经济调度
本文提出了一种可再生能源义务政策框架下的随机多目标经济调度模型。该模型在可再生能源义务下最大限度地降低发电机和旋转备用的总运营成本，同时最大限度地提高可再生能源的渗透率。风电和光伏发电厂的间歇性被纳入可再生能源义务模型。为了最大限度地降低与火电增加相关的循环成本，电池储能系统单元被纳入模型以协助系统旋转备用。创建动态场景来处理可再生能源的间歇性。由于所有可能场景的计算复杂性，采用场景减少方法来减少场景数量并解决所提出的随机可再生能源义务模型。为可再生能源义务提出了帕累托最优解，并进行了进一步的决策以评估与帕累托前沿相关的权衡。为了证明所提出的随机可再生能源义务模型的有效性，使用了两个 IEEE 测试系统，即改进的 IEEE 30 总线和 IEEE 118 总线系统。在这两个测试系统中，所提出的模型都可以实现高可再生能源渗透率，同时最小化预期运营成本。在大型 IEEE 118 总线测试系统中，计算效率
第4.2部分：在实时能源和运营储备市场中提交调度数据
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最终用途节约形状测量文档：需求灵活性措施的调度计划生成
完美预测方法通过模拟获得年度负荷曲线作为预测负荷，代表完美负荷预测的情景。区间抽样方法 (1) 根据温度特性将日期分为具有代表性的区间，(2) 对每个区间的样本日进行模拟以创建具有代表性（或预测）的负荷，以及 (3) 根据区间分类为一年中的所有日期分配具有代表性的负荷。固定时间表方法为一个季节或一年中的所有日期定义统一的峰值窗口开始和结束时间，假设每日峰值时间固定。基于 OAT 的预测方法使用 OAT 的统计数据（最小值和最大值）作为峰值负荷的指标，并指定建筑负荷对温度的延迟响应时间。固定时间表和基于 OAT 的预测方法
结合电池退化模型的混合可再生能源和电池系统调度优化模型
近年来，现有电网中可再生能源系统的整合度不断提高，加上缺乏综合调度模型，导致了电力浪费。本文提出了一种混合可再生发电机加电池系统的混合整数非线性优化模型，目标是最大化长期利润。先前的研究表明，电池的高和低充电状态 (SOC) 都会损害其使用寿命，并会导致电池容量随时间降低。此外，增加充电和放电循环次数也会导致容量降低。本文对这两个因素进行了建模，并将容量损失与 SOC 和电池完成的循环次数联系起来。容量损失在优化模型的目标函数中受到惩罚，从而不鼓励高和低 SOC 以及频繁循环。滚动时间范围优化方法用于克服在长期时间范围内实现全局最优的计算困难。通过考虑电池退化，该模型能够最大限度地提高电力调度到电网的利润，同时最大限度地延长电池的使用寿命。本文使用考虑多种电池容量的光伏系统发电时间序列样本，在案例研究中运用了该模型。结果表明，与在调度决策中忽略电池退化的传统模型相比，最佳电池寿命有所延长。最后，我们分析了电池操作决策与由此产生的容量衰减之间的关系。[DOI：10.1115/1.4052983]
表征和综合用于电池能量存储峰值剃须的电池能量存储
储能系统（ESS），例如锂离子电池，如今正在可再生网格系统中使用，以提供网格应用中运行所需的容量，功率和快速响应，包括峰值剃须，频率调节，备用功率和电压支持。每个应用程序在ESS上施加了不同的占空比。这代表与能源产生和需求相关的电荷/放电文件。不同的占空比特征可能会对ESS的绩效，寿命和持续时间产生不同的影响。在锂离子电池中，存在各种化学物质，它们在特定能量，功率和循环寿命方面拥有不同的特征，最终决定了它们的可用性和性能。因此，占空比的表征是确定如何正确设计锂离子电池系统的关键。鉴于用法依赖性降解轨迹，这项研究任务是研究网格电池独特衰老行为的关键步骤。可以通过最佳应用锂离子电池在网格能量存储中实现明显的能源和成本节省，从而可以更大的利用可再生网格系统。在本文中，我们提出了一种基于无监督的学习和频域技术的方法，以表征网格特定的峰值剃须应用的占空比周期。最后，我们提出合成义务周期，以模仿用于实验室测试的电网动态行为。[doi：10.1115/1.4050192]
考虑灵活的需求响应和能源存储的电力系统的低碳调度策略
传统化石能源的消费带来了不可避免的环境保护问题，这也使工业发展中的低碳过渡即将到来。在低碳过渡过程中，电力行业起着非常重要的作用。但是，可再生能源（例如风能和光伏）的大规模整合为电力系统调度带来了新的特征。如何设计一种考虑低碳需求和经济成本的调度策略已成为电力系统的主要关注点。诸如需求响应（DR）和能源存储（ES）之类的灵活资源可以与这些可再生能源资源合作，从而促进可再生能源的产生和低碳过程。因此，在本文中提出了考虑灵活DR和ES的电力系统的低碳调度策略。首先，建立了基于其行为特征的DR和ES模型。然后，根据中国的清洁开发机制（CDM）提出了碳排放指数。最后，通过碳排放指数和浮动资源调度模型的组合提出了功率系统的低碳调度策略。模拟结果表明，提出的调度策略可以显着改善风能消耗并减少碳排放。
竞价和调度模型对大型电力系统中储能利用的影响
摘要 — 能源存储是实现低排放电力系统的关键推动因素，但需要适当的调度模型才能与大容量电力系统中的其他发电资源进行经济协调。本文分析了不同的调度模型和竞价策略如何影响非管制电力系统中不同持续时间的存储利用率。我们使用动态规划模型根据价格预测计算存储的运营机会值，并使用机会值结果作为设计市场竞价的基础。我们比较了单周期经济调度中的两种市场竞价和调度模型：一种没有充电状态 (SoC) 约束，一种有 SoC 约束。我们使用来自纽约独立系统运营商的历史实时价格数据测试了两种存储调度模型，结合了不同的价格预测和存储持续时间。我们将利用率与完美价格预测案例的结果进行比较。我们的结果表明，虽然价格预测准确性对于容量少于四小时的短时存储至关重要，但持续时间超过十二小时的存储即使使用简单的日前价格预测也可以轻松实现高于 80% 的利用率。在单周期实时调度中，将存储投标建模为依赖于 SoC，将在所有持续时间情况和投标策略中提供约 5% 的存储利用率改进，而更高的可再生能源份额可能会提高存储利用率，因为负价格的发生率更高。索引术语 — 储能、动态规划、电力系统经济学