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微电网经济优化调度策略...
供电与供热系统的联系不断加强，关于热电联产微电网优化的研究也陆续出现。[1]提出了一种含风电、储能和热电联产机组的微电网多时间尺度优化模型。[2]和[3]利用电锅炉解耦热定额约束，解决了电力系统范围外火电厂的风电消纳问题。[4]在热电联产微电网中引入光热发电站辅助系统运行，为解决光伏发电问题提供了有效途径。[5]—[9]提出了一种电热联合调度模型，利用储热设备增加热电联产机组的弹性。文献 [10][11] 总结了光伏发电与热电联产的组合运行，一般配备一定容量的储热以补偿光伏电力输出的不稳定性。文献 [12] 总结了配备大储热容量的电热系统应对可再生能源消纳问题的应用前景。文献 [13]-[15] 提出了风储联合运行系统，具有一定的可调度性，但储能成本较高，实际应用中需慎重考虑。上述文献对热电联产微电网的讨论，均未考虑微电网运行中的需求响应。
电动汽车充电站分散电力调度策略
摘要：本文讨论了电动汽车充电站的分散式电力调度。电力调度问题通过实时 Stackelberg 博弈解决。在这个博弈中，领导者是电动汽车充电站 (EVCS)，追随者是电动汽车。EVCS 的偏好被设计为自给自足、为电动汽车提供充电服务以及维持电池储能系统的能量水平，这些偏好通过不同的效用函数来描述。此外，追随者的偏好是最大化他们的电动汽车充电功率。学习算法利用共识网络以迭代分散的方式达到广义 Stackelberg 均衡，作为电动汽车之间的电力调度。模拟中的静态和动态案例研究都验证了所提策略的成功实施、对不确定性的灵活性以及对电动汽车数量的可重构性。与以电动汽车平均充电时间、电池储能系统充放电次数、电网能量交换为衡量标准的集中式基准策略相比，该策略也具有优异的性能。最后，建立了一个缩小规模的实验实现，以验证基于博弈论的策略的功能性和有效性。
电动汽车充电站中的分散电力调度策略
摘要在这项研究中，讨论了电动汽车（EV）的充电站中的分散电源调度。电源调度问题通过实时的Stackelberg游戏解决。在此游戏中，领导者是EV充电站（EVC），而追随者是EV。EVC的偏好被设计为自我足够，为电动汽车提供充电服务，并保持电池储能系统（BESS）的能量水平，这些电池储能系统（BESS）是通过不同的实用程序功能描述的。此外，追随者的偏好是最大化其EV充电能力。学习算法利用共识网络以迭代分散的方式达到广义的Stackelberg平衡作为电动汽车之间的功率调度。模拟中的静态和动态案例研究都验证了所提出的策略的成功实施，对不确定性的灵活性以及对电动汽车数量的可配置性。与具有标准的集中基准策略相比，它的性能也出色，即平均电动汽车充电时间，贝斯的充电数量和排放率和能量交换到电网。最后，建立了一个缩小的实验实现，以验证基于游戏理论的策略的功能和有效性。
混合能源系统的技术控制和优化调度策略
摘要：优化调度是混合能源系统 (HES) 优化的一个主要问题。由于可再生能源技术的资本成本高昂，高效且有效的调度模型至关重要，该模型能够以最低净现值成本 (NPC) 满足负载需求。多种能源混合优化 (HOMER) 软件固有的调度算法、循环充电 (CC) 和负载跟踪 (LF) 对于建模和优化 HES 非常有用。在这些控制策略中，在每个时间步骤使用燃料电池系统 (FC) 或电池储能系统 (BES) 的决定都是基于最低成本选择。此外，FC 与 BES 同时运行会降低 FC 的运行效率。这些缺陷会影响 HES 的优化设计。本研究介绍了一种调度算法，该算法专门设计用于通过最大限度地利用 FC 而不是 HES 的其他组件来最小化 NPC。该框架解决了原生 HOMER 调度算法的调度缺陷。 MATLAB 版本 2021a，Mathworks Inc.，美国马萨诸塞州纳蒂克 HOMER 软件中的 Link 功能用于实现所提出的调度 (PD) 算法。结果表明，与 CC 和 LF 控制调度策略相比，PD 可节省 4% 的成本。此外，FC 约占 HES 总发电量的 23.7%，高于 CC (18.2%) 和 LF (18.6%)。开发的模型在优化 HES 以实现最小 NPC 和高效能源管理时可为工程师和利益相关者带来益处。
孤岛混合微电网的调度策略分类与优化
1 澳大利亚墨尔本工程技术学院电气工程与工业自动化系 2,3,9 孟加拉国帕布纳科技大学电气电子与通信工程系，帕布纳- 6600 4,6 澳大利亚堪培拉新南威尔士大学工程与信息技术学院，澳大利亚首都领地 2610 5 马来西亚霹雳州特罗诺斯里伊斯干达国油大学电气电子工程系智能电网能源研究中心 (CSMER) 7 澳大利亚维多利亚州吉朗迪肯大学科学工程与建筑环境学院信息技术学院 8 孟加拉国帕布纳科技大学电气电子工程系，帕布纳-6600
基于排污权交易的储能能源枢纽优化调度策略
摘要 — 本文重点研究多种供能方式与弹性负荷的区域能源系统的优化调度问题。针对多能源系统（MES），建立了包含储能系统和集成电动汽车（EV）的能源枢纽（EH）模型。基于该模型分析了污染物交易市场对总运行成本的影响，进一步提出了实现MES购电成本和排污税成本最小的优化调度策略。最后，比较了固定模式和响应模式的经济效益，讨论了储能装置和多能互补模式对能源利用效率的贡献。仿真结果表明，EH优化调度策略能够合理协调各种能源互补模式，同时能够提高EH的运行经济性，保证需求侧获得更好的响应效果。敏感性分析表明污染物排放价格变化对减排的影响。
基于双层优化的电动汽车电池更换站与孤立微电网经济调度策略
进入21世纪以来，我国发展迅速，电动汽车作为汽油车的替代逐渐进入大众的视野。目前，电动汽车换电问题正成为制约其发展的主要因素，新能源的合理开发与研究成为当务之急。微电网成为符合要求的合理产品。然而，微电网系统并非十全十美，如今的换电站集充放电储能功能于一体，与微电网互动形成能量交换。然而，如今的微电网系统面临能源供需关系紧张、负荷不稳定等问题。如何协调微电网与电动汽车换电站两个运营主体的良好互动，保证各自的利益，最终实现节能减排，利于社会发展的目标具有很强的现实意义。本文对电动汽车换电站与孤立微电网的经济调度策略进行研究。建立基于双层优化理论的经济调度模型，将换流站与孤立微电网作为两个独立的实体；基于多目标优化理论将两者整合为一个系统，研究孤立微电网的经济效益。
基于云边协同架构的配变供电区域群实时分布式调度策略
针对配电网长期尺度预测偏差问题，提出一种基于智能变压器供电区域边一致性算法的云边协调快速调节策略。云对边缘变压器供电区域簇进行全局初始优化分配，簇对边缘区域进行二次协同优化分配。建立基于一致性算法的簇内快速功率交互模型，以调度费用微增长率为一致性变量，使得簇调节量最优分配到各个变压器供电区域，使得所有变压器供电区域总调度费用最小。仿真算例验证了本文基于智能站簇边一致性算法的云边协同快速控制策略的有效性。
风能和太阳能光伏系统的联合调度策略，以掌握竞争市场的不平衡成本
摘要：可再生能源与活性热电厂的整合有助于全球绿色环境。要实现可再生 - 热杂交系统的最大可靠性和可持续性，需要考虑大量约束，以最大程度地减少情况，这是由于可再生能源的不可预测性而产生的。在风集成放松管制的系统中，风电场需要在运行日期之前向独立系统操作员（ISO）提交发电场景。基于他们提交的出价，ISO安排了来自不同生成站的发电，包括热和可再生。由于风流的不确定性质，总是有可能不填充风电场的日程安排量。市场中这种违规行为可能会对发电公司施加经济负担（即失衡成本）。太阳能光伏电池可用于减少放松管制系统中不可预测的风饱和度的不利经济影响。本文为太阳能光伏和风电场的混合操作提供了一致，胜任和有效的操作方案，以最大程度地降低不平衡成本，这是由于实际风速和预测风速之间的不匹配而导致的不平衡成本。修改的IEEE 14-BUS和修改IEEE 30总线测试系统已用于检查所提出的方法的有用性。在这项工作中使用了三种优化技术（即，序列二次编程（SQP），智能花优化算法（SFOA），蜂蜜ba算算法（HBA））进行了比较研究。在这里提出了总线加载因子（BLF），以识别系统中最敏感的总线，用于放置风电场。SFOA和HBA优化技术已在这种类型的经济评估问题中第一次使用，这是本文的新颖性。在此处引入了总线加载因子（BLF），以识别系统中最敏感的总线。实施工作后，已经可以看到，太阳能光伏系统的运行减少了不平衡成本对可再生综合失调电源系统的不利影响。
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。