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火电-水电-风电-太阳能混合系统日前调度的多阶段稳健优化
摘要 大规模不确定、不可控的风电和太阳能发电的并网给现代电力系统的运行带来了新的挑战。在水资源丰富的电力系统中，具有高运行灵活性的水力发电是提高风电和太阳能发电渗透率的有力工具。本文研究了火电-水电-风电-太阳能发电系统的日前调度。考虑了可再生能源发电的不确定性，包括不确定的自然水流入和风能/太阳能发电量。我们探讨了在多阶段稳健优化 (MRO) 框架下如何利用水力发电的运行灵活性和火电-水电的协调来对冲不确定的风电/太阳能发电。为了解决计算问题，采用混合决策规则将原始多层结构的 MRO 模型改写为双层模型。将列和约束生成 (C&CG) 算法扩展到 MRO 案例中以求解双层模型。所提出的优化方法在三个实际案例中进行了测试。计算结果证明了水力发电能够促进不确定的风能和太阳能发电的适应能力。
延长日前的市场参与福利研究
这项研究估计了从扩展日间市场（EDAM）创建的客户成本节省的成本，以告知研究参与者的决策过程：北加州北加州的平衡机构（BANC），爱达荷州电力公司，洛杉矶水与电力部（LADWP），Pacificorp（Paceforp）（Paceforp）（PAC）和Sacramento Municipal Itility ittility distility（Scarmento Municipal Itility ititality intility of。该研究是与参与者合作设计的，以模拟2032年的EDAM，作为代表EDAM运营的第一个十年的代表年。它为合理的EDAM足迹模拟了EDAM市场设计的具体细节，而不是基于涵盖整个西部西部电力协调委员会（WECC）地区的通用批发市场设计的EDAM近似。我们使用节点生产成本模型，该模型可为所有发电机和WECC中的总线产生位置价格。该模型的节点结构捕获了传输限制，包括平衡权威区域内的内部约束（BAAS），以产生系统调度结果，与西方能源不平衡市场（WEIM）的未来市场成果紧密相吻合以及EDAM的未来结果。以这种方式，研究参与者可以更大的保证，结果可以合理地近似Nyam的实际功能，并更有信心依靠研究结果来进行决策过程。基于模拟的市场条件，估计的收益可能是保守的。
考虑电能和热能的微型燃气轮机微电网日前优化调度
摘要。微电网被视为建筑物中各种分布式能源整合的关键要素。它们能够在并网和孤岛模式下运行，并在吸收可再生能源方面表现出巨大的潜力。然而，间歇性可再生能源的广泛实施，再加上可变电价，大大增加了微电网运行的不确定性。本文分析了一个综合能源系统的运行策略，该系统包括微型燃气轮机、地源热泵、光伏板，旨在满足商业建筑的供暖和电力需求。为了促进这一努力，开发了一个微型燃气轮机的神经网络模型，重点是快速计算时间和高精度地捕捉非设计性能。此外，使用 Modelica 语言开发和验证了地源热泵、光伏板的数学模型。使用 Dymola 优化包来推导系统的日前调度和一小时间隔，目的是最大限度地降低与系统相关的电力和供暖成本。结果表明，在分析期间，总成本可以降低约 51%，这表明在系统运行中节省成本的途径很有希望。
日前和日内电力经济调度...
摘要 为提高可再生能源的渗透率，本文提出了一种考虑虚拟储能的电氢综合能源系统模型。具体而言，对电氢综合能源系统进行数学建模。考虑到建筑物的热特性和用户的需求响应，将虚拟储能系统集成到模型中以优化系统的整体性能。针对可再生能源发电、负荷预测和功率波动的不确定性，提出了日前和日内优化调度策略。日前优化模型协调各组件的输出以最小化日运行成本，从而得到24小时运行计划。日内调度模型旨在通过滚动优化细化日前策略来平滑功率波动并提高系统稳定性。提出了四个比较案例来验证所提出的模型。本研究的定量结果表明，在电氢综合能源系统中引入虚拟储能系统具有多个显著优势。通过优化运营成本，系统的设备成本显着降低，可再生能源的整合显著提高，有效促进可持续发展。此外，虚拟储能的应用，最大程度发挥氢能优势，同时助力减少碳排放，为未来能源体系的可持续性提供有力支撑。
基于随机多目标优化模型的多能源微电网日前调度
摘要：处理多目标问题有几个有趣的好处，其中之一是它为决策者提供了有关帕累托前沿的完整信息，以及对问题所涉及的各种权衡的清晰概述。选择这样的代表性集合本身就是一个多目标问题，必须考虑选择的数量以显示表示的均匀性和/或表示的覆盖范围，以确保解决方案的质量。在本研究中，由于包含诸如多能源多微电网 (MMG) 的运营成本和配电公司 (DISCO) 的利润等目标，日前调度已转变为多目标优化问题。所提出的系统的目的是确定热电联产 (CHP) 装置、燃气锅炉、储能和需求响应计划以及电力和天然气 (NG) 交易的最佳日前运行。电力和天然气由 MG 与 DISCO 以动态和固定价格进行交易。通过场景生成和概率密度函数，考虑了风速、太阳辐射、电力和热量需求的不确定性。通过使用混合整数线性规划 (MILP) 进行场景缩减，生成的场景数量显著减少。使用 ε 约束方法并将其作为混合整数非线性规划 (MINLP) 进行求解，以获得满足这两个非线性目标函数需求的解决方案。
日前市场改进最终提案
在这些改进之下，日前市场的综合远期市场将继续共同优化能源和辅助服务，但也会在同一共同优化中包括不平衡储备，以保留资源的灵活爬坡能力用于实时调度，并投入提供这种爬坡能力所需的资源。不平衡储备将确保日前市场安排足够的灵活储备，以满足日前和实时市场之间出现的净负载不平衡和爬坡需求。净负载不平衡是日前净负载预测和实际实时净负载之间的变化。净负载不平衡是由于净负载预测的不确定性以及每小时日前市场计划和实时市场计划之间的粒度差异造成的。近年来，由于 CAISO 电网中受天气依赖的供应和负载资源不断增加，这些不平衡现象有所加剧。
利用深度强化学习实现日前电力市场的储能套利
摘要 — 可再生和分布式能源资源的大规模整合增加了能源价值链各个层面对灵活性的需求。储能系统被视为灵活性的主要来源。它们有助于维持安全可靠的电网运行。问题是这些技术是资本密集型的，因此需要新的算法来实现套利，同时确保财务可行性。为此，在本研究中，我们开发了一种基于约束深度 Q 学习的竞价算法，以确定日前电力市场中的最佳竞价策略。所提出的算法确保符合储能系统约束。它将不完善但相当准确的 24 小时前价格预测数据作为输入，并返回最佳竞价策略作为输出。数值结果和敏感性分析表明，所提出的算法有效地包含了价格预测不确定性的影响，以保证财务可行性。索引术语 — 储能、能源套利、深度强化学习、深度 Q 网络、日前电力市场。
基于自适应模拟退火粒子群算法的风光互补氢能储能系统日前运行分析
摘要：随着低碳经济的不断发展，利用可再生能源替代化石能源的能源结构调整已成为必然趋势。为提高可再生能源在电力系统中的比例，提高可再生能源制氢发电系统的经济性，本文基于电化学储能和氢储能技术，建立了风光互补氢储能系统运行优化模型，采用自适应模拟退火粒子群算法进行求解，并与标准粒子群算法进行了比较。结果表明，改进算法求解的日前运行方案全天可节省系统运行成本约28%。算例分析结果表明，建立的模型充分考虑了系统中设备的实际运行特点，在分时电价机制下，通过调节从电网购入的电量和蓄电池的充放电功率，可以减少风能和太阳能的浪费。系统日前调度优化在保证制氢功率满足氢气需求的同时，实现了日系统运行成本最小化。
已发布版本的引用（APA）：Alilou，M.，Gharehpetian，GB，Ahmadiahangar，R.，Rosin，A.，＆Anvari-Moghaddam，A.（2022）。日前计划
摘要：智能家居中电力和信息的双向通信有利于对具有充电和放电能力的设备（如电动汽车和电力存储系统）进行优化管理。这些设备的调度可以考虑家用可再生能源装置、家庭能源消耗、电网电价和其他预定参数，以提高其效率以及智能家居的技术和经济指标。本文研究了一种基于决策向量和层次分析法的新型框架，以找到这些设备的最佳运行时间表，从而实现智能家居的日前性能。电动汽车和电力存储系统的初始数据是随机建模的。这项工作的目的是通过电动汽车和电力存储系统的优化运行来最大限度地降低智能家居的电力成本和峰值需求。首先，根据市场价格、家用光伏板的发电功率和智能家居的电力需求，引入这些设备充电和放电的不同决策向量。其次，利用层次分析法实现各类决策准则的优先级别，并计算最终决策向量。最后，考虑电动汽车与储能设备的运行约束以及充放电优先级约束，基于最终决策向量选择电动汽车与储能系统的运行计划。将所提方法应用于考虑不同决策准则优先级别的样本智能家居。数值结果表明，虽然电力需求排序较高的决策准则组合对智能家居的技术经济指标改善效果最好，分别约为12%和26%，但所提方法在所有场景下均具有合适的性能，可用于选择电动汽车与储能系统的最优运行计划。