CN114188980B - 一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法 - Google Patents

一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114188980B
CN114188980B CN202111493160.0A CN202111493160A CN114188980B CN 114188980 B CN114188980 B CN 114188980B CN 202111493160 A CN202111493160 A CN 202111493160A CN 114188980 B CN114188980 B CN 114188980B
Authority
CN
China
Prior art keywords
unit
micro
storage device
energy storage
power
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111493160.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114188980A (zh
Inventor
徐潇潇
刘涛
叶肖华
张伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hangzhou Hongsheng Electric Power Design Consulting Co ltd
Original Assignee
Hangzhou Hongsheng Electric Power Design Consulting Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hangzhou Hongsheng Electric Power Design Consulting Co ltd filed Critical Hangzhou Hongsheng Electric Power Design Consulting Co ltd
Priority to CN202111493160.0A priority Critical patent/CN114188980B/zh
Publication of CN114188980A publication Critical patent/CN114188980A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114188980B publication Critical patent/CN114188980B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • H02J3/466—Scheduling the operation of the generators, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a given demand
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明涉及一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法，包括以下步骤：步骤一：基于经验分布方法预测新能源出力区间和负荷水平区间；步骤二：根据调度偏好设置成本函数，得到最小化成本函数；步骤三：根据调度偏好确定约束条件，所述约束条件生成基于潮流分配系数矩阵的数学优化模型；步骤四：根据所述新能源出力区间、所述负荷水平区间、所述最小化成本函数和所述数学优化模型，求解得到透明微电网群机组经济运行域。上述技术方案能够在考虑储能装置运行约束的前提下，快速求解出计及电网源荷不确定性的微电网群机组优化运行区间，即“经济运行域”，可应用于日内实时滚动调度计划生成，具有较大的工程应用价值和推广前景。

Description

一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法
技术领域
本发明涉及大电网优化调度运行领域，特别是涉及一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法。
背景技术
传统的电网调度计划制定方法是基于电网元件的抽象建模并通过优化算法进行求解得出。近年来，随着高比例新能源、大量储能装置以及微电网群大量接入电网，电网不确定性进一步增加，传统的调度计划制定方法已经很难满足如今大电网的调度需求。在此背景下，有学者提出“经济运行域”概念，用以描述电网优化调度区间范围。然而，相关研究内容主要应用于大电网场景，在拥有大量储能装置的微电网群场景仍缺乏相关研究。
发明内容
本发明的目的在提供一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法，以解决现有大电网“经济运行域”应用场景受限的问题。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法，包括以下步骤：
步骤一：基于经验分布方法预测新能源出力区间
Figure BDA0003400037190000011
和负荷水平区间
Figure BDA0003400037190000012
其中，/>
Figure BDA0003400037190000013
和/>
Figure BDA0003400037190000014
分别表示新能源出力预测的下限值和上限值，/>
Figure BDA0003400037190000015
和/>
Figure BDA0003400037190000016
分别表示负荷水平预测的下限值和上限值；
步骤二：根据调度偏好设置成本函数，得到最小化成本函数；
步骤三：根据调度偏好确定约束条件，所述约束条件生成基于潮流分配系数矩阵的数学优化模型；
步骤四：根据所述新能源出力区间、所述负荷水平区间、所述最小化成本函数和所述数学优化模型，求解得到透明微电网群机组经济运行域。
优选地，所述成本函数包括微电网群机组启停成本Css、微电网群机组燃料成本Cfuel、微电网群的弃风或切负荷的惩罚成本Cunb、微电网群机组备用成本 Cres、微电网群的购电成本Cpur；所述调度偏好为以上各部分成本的一种或多种的组合,得到最小化成本函数；
所述微电网群机组启停成本具体为：
Figure BDA0003400037190000021
其中，G为可调度机组集合，T为时段总数，cg,ss为机组g单次开机或停机所需的费用，yg,t为机组g在t时刻开机的指示变量，yg,t取值1或0，1表示机组启动，0表示机组不启动，zg,t为机组g在t时刻停机的指示变量，zg,t取值1或0， 1表示机组停机，0表示不停机；
所述微电网群机组燃料成本具体为：
Figure BDA0003400037190000022
其中，ag、bg、cg分别为机组g 燃料成本的二次项系数、一次项系数和常数项系数，Pg,t为机组g在t时刻的基准出力，ug,t为机组g在t时刻的启停状态；
所述微电网群弃风或切负荷的惩罚成本具体为：
Figure BDA0003400037190000023
其中， lst、wct分别为不考虑风电不确定场景下t时刻切负荷功率、弃风功率，
Figure BDA0003400037190000024
分别为风电出力最恶劣场景下的切负荷功率、弃风功率，cshed为单位切负荷补偿费用，cwc为单位弃风惩罚费用，λ为反映决策者偏好的风险权重；
所述微电网群机组备用成本具体为：
Figure BDA0003400037190000031
其中，cres,g为机组g单位备用成本，/>
Figure BDA0003400037190000032
和P g,t分别为机组g在t时刻的可调节功率上限和调节后功率下限；
所述微电网群购电成本具体为：
Figure BDA0003400037190000033
其中，cj,t为 t时刻，微电网j的购电电价，N表示微电网集合，/>
Figure BDA0003400037190000034
为t时刻微电网j的购电功率。
优选地，所述约束条件包括机组技术出力边界约束、爬坡及滑坡约束、最短连续开机或停机时间约束、开机或停机指示变量约束、线路传输容量区间约束、电力平衡区间约束、储能装置充放电约束中的一种或多种组合。
优选地，所述机组出力上下限约束具体为：
Figure BDA0003400037190000035
其中，/>
Figure BDA0003400037190000036
和/>
Figure BDA0003400037190000037
分别为机组g技术出力下限和上限。
优选地，所述爬坡及滑坡约束具体为：
Figure BDA0003400037190000038
Figure BDA0003400037190000039
其中，RUg和RDg分别为机组g每小时爬坡和滑坡功率上限。
优选地，所述最短连续开机或停机时间约束具体为：
Figure BDA00034000371900000310
Figure BDA00034000371900000311
其中，
Figure BDA0003400037190000041
和/>
Figure BDA0003400037190000042
分别为累积时间段数下机组最短停机和开机时间。
优选地，所述开机或停机指示变量约束具体为：yg，t≥ug，t-ug，(t-1)、 zg，t≥-ug，t+ug，(t-1)。
优选地，所述线路传输容量区间约束具体为：
Figure BDA0003400037190000043
Figure BDA0003400037190000044
TWPt W+TGPt G+TDPt D≤Fmax；
其中，TW、TG、TD分别为对应新能源节点、可调度机组节点及负荷节点的潮流分配矩阵，Pt D为t时刻负荷节点的注入功率向量，
Figure BDA0003400037190000046
P t W、Pt W分别为 t时刻新能源节点注入功率向量的上限、下限、基值，/>
Figure BDA0003400037190000047
P t G、Pt G分别为t 时刻可调度机组节点注入功率向量的上限、下限、基值，Fmax为线路的最大有功传输功率向量。
优选地，所述电力平衡区间约束具体为
Figure BDA0003400037190000048
Figure BDA0003400037190000049
其中，Dt为t时刻的系统总负荷。
优选地，所述微电网储能装置充放电约束具体为：
Figure BDA00034000371900000410
Figure BDA00034000371900000411
Figure BDA0003400037190000051
Figure BDA0003400037190000052
其中，
Figure BDA0003400037190000053
为二进制变量，表征电池储能装置的放电与充电状态；/>
Figure BDA0003400037190000054
和/>
Figure BDA0003400037190000055
分别为充放电功率的最大限值；/>
Figure BDA0003400037190000056
为t时刻储能装置e存储的能量；/>
Figure BDA0003400037190000057
和/>
Figure BDA0003400037190000058
分别储能装置存储能量的上界与下界；/>
Figure BDA0003400037190000059
和/>
Figure BDA00034000371900000510
分别为储能装置的充放电效率。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
上述技术方案中所提供的考虑储能装置的微电网群经济运行域生成方法能够在考虑储能装置运行约束的前提下，快速求解出计及电网源荷不确定性的微电网群机组优化运行区间，即“经济运行域”，可应用于日内实时滚动调度计划生成，具有较大的工程应用价值和推广前景。
具体实施方式
下面将对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本发明实施例提供了一种本发明提供了一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法，包括以下步骤：
步骤一：基于经验分布方法预测新能源出力区间
Figure BDA0003400037190000061
和负荷水平区间
Figure BDA0003400037190000062
Figure BDA0003400037190000063
和/>
Figure BDA0003400037190000064
分别表示新能源出力预测的下限和上限值，/>
Figure BDA0003400037190000065
和/>
Figure BDA0003400037190000066
分别表示负荷水平预测的下限和上限值；
步骤二：根据调度偏好设置成本函数，成本函数具体包括微电网群机组启停成本Css、微电网群机组燃料成本Cfuel、微电网群的弃风或切负荷的惩罚成本 Cunb、微电网群机组备用成本Cres，调度偏好可以是以上各部分成本的一种或多种的组合、微电网群的购电成本Cpur；比较选择出最小化成本函数；
所述微电网群机组启停成本具体为：
Figure BDA0003400037190000067
其中，G为可调度机组集合，T为时段总数，cg,ss为机组g单次开机或停机所需的费用，yg,t为机组g在t时刻开机的指示变量，yg,t取值1或0，1表示机组启动，0表示机组不启动，zg,t为机组g在t时刻停机的指示变量，zg,t取值1 或0，1表示机组停机，0表示不停机；
所述微电网群机组燃料成本具体为：
Figure BDA0003400037190000068
其中，ag、bg、cg分别为机组g燃料成本的二次项系数、一次项系数和常数项系数，Pg,t为机组g在t时刻的基准出力，ug,t为机组g在t时刻的启停状态；
所述微电网群弃风或切负荷的惩罚成本具体为：
Figure BDA0003400037190000071
其中，lst、wct分别为不考虑风电不确定场景下t时刻切负荷功率、弃风功率，
Figure BDA0003400037190000072
分别为风电出力最恶劣场景下的切负荷功率、弃风功率，cshed为单位切负荷补偿费用，cwc为单位弃风惩罚费用，λ为反映决策者偏好的风险权重；
所述微电网群机组备用成本具体为：
Figure BDA0003400037190000073
其中，cres,g为机组g单位备用成本，
Figure BDA0003400037190000074
和P g,t分别为机组g在t时刻的可调节功率上限和调节后功率下限；
所述微电网群购电成本具体为：
Figure BDA0003400037190000075
其中，cj,t为t时刻，微电网j的购电电价，N表示微电网集合，
Figure BDA0003400037190000076
为t时刻微电网j的购电功率。
步骤三：根据调度偏好确定约束条件，所述约束条件包括机组技术出力边界约束、爬坡及滑坡约束、最短连续开机或停机时间约束、开机或停机指示变量约束、线路传输容量区间约束、电力平衡区间约束、储能装置充放电约束中的一种或多种组合；
所述微电网群机组出力上下限约束具体为：
Figure BDA0003400037190000081
其中，
Figure BDA0003400037190000082
和/>
Figure BDA0003400037190000083
分别为机组g技术出力下限和上限。
进一步地，所述微电网群机组爬坡及滑坡约束具体为：
Figure BDA0003400037190000084
Figure BDA0003400037190000085
其中，RUg和RDg分别为机组g每小时爬坡和滑坡功率上限。
进一步地，所述微电网群机组最短连续开机或停机时间约束具体为：
Figure BDA0003400037190000086
Figure BDA0003400037190000087
其中，
Figure BDA0003400037190000088
和/>
Figure BDA0003400037190000089
分别为累积时间段数下机组最短停机和开机时间。
进一步地，所述微电网群机组开机或停机指示变量约束具体为：
yg，t≥ug，t-ug，(t-1)；
zg，t≥-ug，t+ug，(t-1)；
进一步地，所述线路传输容量区间约束具体为：
Figure BDA00034000371900000812
Figure BDA00034000371900000813
TWPt W+TGPt G+TDPt D≤Fmax
其中，TW、TG、TD分别为对应新能源节点、可调度机组节点及负荷节点的潮流分配矩阵，Pt D为t时刻负荷节点的注入功率向量，
Figure BDA0003400037190000091
P t W、Pt W分别为 t时刻新能源节点注入功率向量的上限、下限、基值，/>
Figure BDA0003400037190000092
P t G、Pt G分别为t 时刻可调度机组节点注入功率向量的上限、下限、基值，Fmax为线路的最大有功传输功率向量。
进一步地，所述微电网群机组电力平衡区间约束具体为：
Figure BDA0003400037190000093
Figure BDA0003400037190000094
Figure BDA0003400037190000095
其中，Dt为t时刻的系统总负荷。
进一步地，所述微电网群储能装置充放电约束具体为：
Figure BDA0003400037190000096
Figure BDA0003400037190000097
Figure BDA0003400037190000098
Figure BDA0003400037190000099
其中，
Figure BDA00034000371900000910
为二进制变量，表征电池储能装置的放电与充电状态；/>
Figure BDA00034000371900000911
和/>
Figure BDA00034000371900000912
分别为充放电功率的最大限值；/>
Figure BDA00034000371900000913
为t时刻储能装置e存储的能量；/>
Figure BDA00034000371900000914
和/>
Figure BDA00034000371900000915
分别储能装置存储能量的上界与下界；/>
Figure BDA00034000371900000916
和/>
Figure BDA00034000371900000917
分别为储能装置的充放电效率。
步骤四：根据预测新能源出力区间
Figure BDA00034000371900000918
和负荷水平区间/>
Figure BDA00034000371900000919
最小化成本函数以及约束条件生成基于潮流分配系数矩阵的数学优化模型，并求解得出微电网群机组经济运行域，例如可使用cplex求解器进行求解。
本发明所提供的考虑储能装置的微电网群经济运行域生成方法能够在考虑储能装置运行约束的前提下，快速求解出计及电网源荷不确定性的微电网群机组优化运行区间，即“经济运行域”，可应用于日内实时滚动调度计划生成，具有较大的工程应用价值和推广前景。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (8)

1.一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：基于经验分布方法预测新能源出力区间
Figure QLYQS_1
和负荷水平区间/>
Figure QLYQS_2
，其中，/>
Figure QLYQS_3
和/>
Figure QLYQS_4
分别表示新能源出力预测的下限值和上限值，/>
Figure QLYQS_5
和/>
Figure QLYQS_6
分别表示负荷水平预测的下限值和上限值；
步骤二：根据调度偏好设置成本函数，得到最小化成本函数；
所述成本函数包括微电网群机组启停成本
Figure QLYQS_7
、微电网群机组燃料成本/>
Figure QLYQS_8
、微电网群的弃风或切负荷的惩罚成本/>
Figure QLYQS_9
、微电网群机组备用成本/>
Figure QLYQS_10
、微电网群的购电成本/>
Figure QLYQS_11
；所述调度偏好为以上各部分成本的包含微电网群的购电成本的一种或多种的组合,得到最小化成本函数；
所述微电网群机组启停成本具体为：
Figure QLYQS_12
，其中，/>
Figure QLYQS_13
为可调度机组集合，T为时段总数，/>
Figure QLYQS_14
为机组g单次开机或停机所需的费用，/>
Figure QLYQS_15
为机组g在t时刻开机的指示变量，/>
Figure QLYQS_16
取值1或0，1表示机组启动，0表示机组不启动，/>
Figure QLYQS_17
为机组g在t时刻停机的指示变量，/>
Figure QLYQS_18
取值1或0，1表示机组停机，0表示不停机；
所述微电网群机组燃料成本具体为：
Figure QLYQS_19
，其中，/>
Figure QLYQS_20
、/>
Figure QLYQS_21
、/>
Figure QLYQS_22
分别为机组g燃料成本的二次项系数、一次项系数和常数项系数，/>
Figure QLYQS_23
为机组g在t时刻的基准出力，/>
Figure QLYQS_24
为机组g在t时刻的启停状态；
所述微电网群弃风或切负荷的惩罚成本具体为：
Figure QLYQS_27
，其中，
Figure QLYQS_28
、/>
Figure QLYQS_30
分别为不考虑风电不确定场景下t时刻切负荷功率、弃风功率，/>
Figure QLYQS_26
、/>
Figure QLYQS_29
分别为风电出力最恶劣场景下的切负荷功率、弃风功率，/>
Figure QLYQS_31
为单位切负荷补偿费用，/>
Figure QLYQS_32
为单位弃风惩罚费用，/>
Figure QLYQS_25
为反映决策者偏好的风险权重；
所述微电网群机组备用成本具体为：
Figure QLYQS_33
，其中，
Figure QLYQS_34
为机组g单位备用成本，/>
Figure QLYQS_35
和/>
Figure QLYQS_36
分别为机组g在t时刻的可调节功率上限和调节后功率下限；
所述微电网群购电成本具体为：
Figure QLYQS_37
，其中，/>
Figure QLYQS_38
为t时刻，微电网j的购电电价，N表示微电网集合，/>
Figure QLYQS_39
为t时刻微电网j的购电功率；
步骤三：根据调度偏好确定约束条件，所述约束条件生成基于潮流分配系数矩阵的数学优化模型；
所述约束条件包括机组出力上下限约束、爬坡及滑坡约束、最短连续开机或停机时间约束、开机或停机指示变量约束、线路传输容量区间约束、电力平衡区间约束、储能装置充放电约束中的包含储能装置充放电约束的一种或多种组合；
步骤四：根据所述新能源出力区间、所述负荷水平区间、所述最小化成本函数和所述数学优化模型，求解得到透明微电网群机组经济运行域。
2.根据权利要求1所述的考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法，其特征在于，所述机组出力上下限约束具体为：
Figure QLYQS_40
，其中，/>
Figure QLYQS_41
和/>
Figure QLYQS_42
分别为机组g技术出力下限和上限。
3.根据权利要求1所述的考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法，其特征在于，所述爬坡及滑坡约束具体为：
Figure QLYQS_43
；/>
Figure QLYQS_44
；其中，/>
Figure QLYQS_45
和/>
Figure QLYQS_46
分别为机组g每小时爬坡和滑坡功率上限，/>
Figure QLYQS_47
分别为机组g技术出力上限。
4.根据权利要求1所述的考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法，其特征在于，所述最短连续开机或停机时间约束具体为：
Figure QLYQS_48
；
Figure QLYQS_49
；
其中，
Figure QLYQS_50
和/>
Figure QLYQS_51
分别为累积时间段数下机组最短停机和开机时间。
5.根据权利要求1所述的考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法，其特征在于，所述开机或停机指示变量约束具体为：
Figure QLYQS_52
、/>
Figure QLYQS_53
。
6.根据权利要求1所述的考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法，其特征在于，所述线路传输容量区间约束具体为：
Figure QLYQS_54
；
Figure QLYQS_55
；
Figure QLYQS_56
；
其中，
Figure QLYQS_58
、/>
Figure QLYQS_60
、/>
Figure QLYQS_63
分别为对应新能源节点、可调度机组节点及负荷节点的潮流分配矩阵，/>
Figure QLYQS_59
为t时刻负荷节点的注入功率向量，/>
Figure QLYQS_62
、/>
Figure QLYQS_65
、/>
Figure QLYQS_67
分别为t时刻新能源节点注入功率向量的上限、下限、基值，/>
Figure QLYQS_57
、/>
Figure QLYQS_61
、/>
Figure QLYQS_64
分别为t时刻可调度机组节点注入功率向量的上限、下限、基值，/>
Figure QLYQS_66
为线路的最大有功传输功率向量。
7.根据权利要求1所述的考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法，其特征在于，所述电力平衡区间约束具体为
Figure QLYQS_68
、
Figure QLYQS_69
、/>
Figure QLYQS_70
；其中，/>
Figure QLYQS_71
为t时刻的系统总负荷。
8.根据权利要求1所述的考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法，其特征在于，所述储能装置充放电约束具体为：
Figure QLYQS_72
；
Figure QLYQS_73
；
Figure QLYQS_74
；
Figure QLYQS_75
；
其中，
Figure QLYQS_77
为二进制变量，表征电池储能装置的放电与充电状态；/>
Figure QLYQS_79
和/>
Figure QLYQS_81
分别为充放电功率的最大限值；/>
Figure QLYQS_78
为t时刻储能装置e存储的能量；/>
Figure QLYQS_80
和/>
Figure QLYQS_82
分别储能装置存储能量的上界与下界；/>
Figure QLYQS_83
和/>
Figure QLYQS_76
分别为储能装置的充放电效率。
CN202111493160.0A 2021-12-08 2021-12-08 一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法 Active CN114188980B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111493160.0A CN114188980B (zh) 2021-12-08 2021-12-08 一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111493160.0A CN114188980B (zh) 2021-12-08 2021-12-08 一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114188980A CN114188980A (zh) 2022-03-15
CN114188980B true CN114188980B (zh) 2023-06-30

Family

ID=80603857

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111493160.0A Active CN114188980B (zh) 2021-12-08 2021-12-08 一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114188980B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114662798B (zh) * 2022-05-17 2022-09-06 浙江大学 一种基于电网经济运行域的调度方法及装置、电子设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107634518A (zh) * 2017-09-21 2018-01-26 国网福建省电力有限公司 一种“源‑网‑荷”相协调的主动配电网经济调度方法
CN112202210A (zh) * 2020-10-15 2021-01-08 东北大学 一种基于鲁棒优化的信息能源耦合微电网运行系统及方法
CN112381375A (zh) * 2020-11-09 2021-02-19 浙江大学 一种基于潮流分配矩阵的电网经济运行域快速生成方法
CN112531788A (zh) * 2020-12-17 2021-03-19 浙江大学 考虑多重不确定性和自趋优运行的透明微网群规划方法
CN113240166A (zh) * 2021-04-29 2021-08-10 四川大学 考虑高比例新能源消纳的微能源网日前经济调度方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160043548A1 (en) * 2013-08-15 2016-02-11 Nec Laboratories America, Inc. Rolling stochastic optimization based operation of distributed energy systems with energy storage systems and renewable energy resources

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107634518A (zh) * 2017-09-21 2018-01-26 国网福建省电力有限公司 一种“源‑网‑荷”相协调的主动配电网经济调度方法
CN112202210A (zh) * 2020-10-15 2021-01-08 东北大学 一种基于鲁棒优化的信息能源耦合微电网运行系统及方法
CN112381375A (zh) * 2020-11-09 2021-02-19 浙江大学 一种基于潮流分配矩阵的电网经济运行域快速生成方法
CN112531788A (zh) * 2020-12-17 2021-03-19 浙江大学 考虑多重不确定性和自趋优运行的透明微网群规划方法
CN113240166A (zh) * 2021-04-29 2021-08-10 四川大学 考虑高比例新能源消纳的微能源网日前经济调度方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
An energy management strategy for multi-energy microgrid clusters based on Distributionally Robust Optimization;Lei Su等;《2020 International Conference on Smart Grids and Energy Systems (SGES)》;全文 *
考虑可再生能源不确定性的电力系统多阶段鲁棒调度方法;施云辉;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士) 工程科技Ⅱ辑;全文 *
计及源荷不确定性的多时间尺度滚动调度计划模型与方法;袁泉等;《电力系统保护与控制》;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114188980A (zh) 2022-03-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Li et al. A coordinated dispatch method with pumped-storage and battery-storage for compensating the variation of wind power
CN106160091B (zh) 促进可再生能源消纳的电动汽车换电站充放电调度方法
Fuchs et al. Technology overview on electricity storage
Li et al. On the determination of battery energy storage capacity and short-term power dispatch of a wind farm
Ahmed et al. Dynamic grid stability in low carbon power systems with minimum inertia
CN112381375B (zh) 一种基于潮流分配矩阵的电网经济运行域快速生成方法
CN109599881B (zh) 一种基于锰酸锂电池储能系统的电网调频调压方法
CN112886645B (zh) 一种基于氢能超高比例的新能源电力系统运行模拟方法
CN111555366B (zh) 一种基于多时间尺度的微网三层能量优化管理方法
CN110661301B (zh) 一种水光蓄多能互补发电系统的容量配置优化方法
CN110165715B (zh) 一种将电动汽车储能式充电站接入虚拟电厂的方法
CN105207207B (zh) 基于能量管理的孤网状态下的微电网系统调度方法
CN108197766A (zh) 一种包含微电网群的主动配电网优化调度模型
CN107104462A (zh) 一种用于风电场储能调度的方法
CN112366684A (zh) 一种海岛微电网系统
CN116599148A (zh) 一种面向新能源消纳的氢电混合储能两阶段协同规划方法
CN108695875A (zh) 智能软开关和储能装置联合接入的配电网运行优化方法
CN114997544A (zh) 一种氢光储充电站容量优化配置方法及系统
CN114188980B (zh) 一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法
CN112269966B (zh) 一种考虑备用需求的通信基站虚拟电厂发电容量测量方法
CN104281984A (zh) 一种用于微电网经济运行的供电方法
Bayani et al. Short-term operational planning problem of the multiple-energy carrier hybrid ac/dc microgrids
CN112039057B (zh) 一种基于两阶段调度的低电压治理方法
Yang et al. Collaborative optimization of wind-solar-storage configuration in county distribution network considering near-zero carbon emission
CN114123257A (zh) 考虑储能功率约束的日前调度方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant