ZIP基于多时间尺度模型预测控制与日内滚动优化的微网系统优化调度策略：精细化平衡风光储热资源，实现微网运维成本最小化与负荷曲线平滑化 ,基于多时间尺度模型预测控制的微网优化调度策略：融入负荷需求响应机制，实 2.85MB

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资源介绍:

基于多时间尺度模型预测控制与日内滚动优化的微网系统优化调度策略：精细化平衡风光储热资源，实现微网运维成本最小化与负荷曲线平滑化。,基于多时间尺度模型预测控制的微网优化调度策略：融入负荷需求响应机制，实现日内滚动优化与多能源协调管理,关键词：多时间尺度；模型预测控制；日内滚动优化； 描述：以包含风力场、光伏电站、微型燃气轮机、蓄电池、余热锅炉、热泵、储热罐和电 热负荷的多能源微网系统为研究对象，构建了各微源的数学模型。 然后，提出一种多时间尺度下考虑负荷需求响应机制的微网优化调度策略。 在日前阶段，以源-荷日前预测数据和分时电价数据为基础，利用价格型需求响应机制引导用户积极参与负荷调整，从而平滑了负荷曲线，减小了系统调峰压力，在此基础上，以微网运维成本、购电成本、购气成本和污染物排放惩罚成本之和最小为优化目标建立了日前优化调度模型；在日内阶段，为了进一步提高调度精度，以各分布式电源日内-日前功率方差最小为目标函数，建立微网日内滚动优化调度模型。 最后，利用YALMIP调用Cplex求解器对日前-日内双级调度模型进行求解，得到日前和日内不同阶段下各分布式电源的最优功率曲线以及运行成本值。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90425914/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90425914/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">多时间尺度下考虑负荷需求响应机制的微网优化调度策略</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="_ _0"></span>：<span class="_ _0"></span>本文以多能源微网系统为研究对象，构建各微源的数学模型，并提出一种多时间尺度</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">下考虑负荷需求响应机制的微网优化调度策略。<span class="_ _0"></span>在日前阶段，<span class="_ _0"></span>通过利用价格型需求响应机制</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">引导用户积极参与负荷调整，平滑负荷曲线，减小系统调峰压力<span class="_ _0"></span>；<span class="_ _0"></span>在日内阶段，以各分布式</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">电源日内<span class="ff2">-</span>日前功率方差最小为目标函数<span class="_ _1"></span>，建立微网日内滚动优化调度模型。最后<span class="_ _1"></span>，通过求</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">解器得到日前和日内不同阶段下各分布式电源的最优功率曲线以及运行成本值。</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">关键词：多时间尺度；模型预测控制；日内滚动优化</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1. <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着能源危机的不断加剧和环境污染问题的日益突出，<span class="_ _3"></span>能源领域的可持续发展成为了全球的</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">重要议题。<span class="_ _4"></span>多能源微网系统作为一种新兴的能源供应和利用方式，<span class="_ _4"></span>具有很大的发展潜力。<span class="_ _4"></span>然</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">而，<span class="_ _4"></span>由于多能源微网系统受到外界环境的影响，<span class="_ _4"></span>需要进行科学合理的优化调度，<span class="_ _4"></span>以实现高效</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可靠的运行。</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2. <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">微网系统建模</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">针对多能源微网系统中的各微源，<span class="_ _0"></span>本文分别构建了相应的数学模型，<span class="_ _0"></span>以便进行系统的优化调</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">度。<span class="_ _5"></span>其中，<span class="_ _5"></span>风力场、<span class="_ _5"></span>光伏电站、<span class="_ _5"></span>微型燃气轮机、<span class="_ _5"></span>蓄电池、<span class="_ _5"></span>余热锅炉、<span class="_ _5"></span>热泵、<span class="_ _5"></span>储热罐和电热负</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">荷均被考虑在内。</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3. <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">多时间尺度下的日前优化调度</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在日前阶段，通过基于源<span class="ff2">-</span>荷日前预测数<span class="_ _1"></span>据和分时电价数据的模型，利用价格型需<span class="_ _1"></span>求响应机</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">制引<span class="_ _1"></span>导用<span class="_ _1"></span>户积<span class="_ _1"></span>极<span class="_ _1"></span>参与<span class="_ _1"></span>负荷<span class="_ _1"></span>调<span class="_ _1"></span>整，<span class="_ _1"></span>从而<span class="_ _1"></span>平<span class="_ _1"></span>滑了<span class="_ _1"></span>负荷<span class="_ _1"></span>曲线<span class="_ _1"></span>，<span class="_ _1"></span>减小<span class="_ _1"></span>了系<span class="_ _1"></span>统<span class="_ _1"></span>调峰<span class="_ _1"></span>压力<span class="_ _1"></span>。在<span class="_ _1"></span>此<span class="_ _1"></span>基础<span class="_ _1"></span>上，</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以微网运维成本、<span class="_ _0"></span>购电成本、<span class="_ _0"></span>购气成本和污染物排放惩罚成本之和最小为优化目标建立了日</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">前优化调度模型。</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4. <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">多时间尺度下的日内滚动优化调度</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在日内阶段，为了进一步提高调度精度，<span class="_ _1"></span>本文以各分布式电源日内<span class="ff2">-</span>日前功率方差<span class="_ _1"></span>最小为目</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">标函数，<span class="_ _6"></span>建立了微网日内滚动优化调度模型。<span class="_ _6"></span>通过对各分布式电源的功率曲线进行优化调整，</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">实现了微网系统的最优调度。</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">5. <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">求解与分析</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文利<span class="_ _1"></span>用<span class="_ _7"> </span><span class="ff2">YALMIP<span class="_"> </span></span>调用<span class="_ _7"> </span><span class="ff2">Cplex<span class="_"> </span></span>求解器对日<span class="_ _1"></span>前<span class="ff2">-<span class="_ _1"></span></span>日内<span class="_ _1"></span>双级<span class="_ _1"></span>调度模<span class="_ _1"></span>型进<span class="_ _1"></span>行求<span class="_ _1"></span>解，<span class="_ _1"></span>得到<span class="_ _1"></span>了日前<span class="_ _1"></span>和日</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">内不同阶段下各分布式电源的最优功率曲线以及运行成本值。<span class="_ _0"></span>通过对求解结果的分析，<span class="_ _0"></span>验证</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">了本文提出的多时间尺度下考虑负荷需求响应机制的微网优化调度策略的有效性。</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">6. <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">结论</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文围绕多时间尺度下考虑负荷需求响应机制的微网优化调度策略展开研究，<span class="_ _3"></span>通过建立日前</div><div class="t m0 x1 h2 y20 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和日内滚动优化模型，<span class="_ _4"></span>并利用求解器得到了最优调度方案。<span class="_ _4"></span>研究结果表明，<span class="_ _4"></span>在日前和日内阶</div><div class="t m0 x1 h2 y21 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">段采取不同的优化策略能够有效提高微网系统的运行效率和经济性。<span class="_ _3"></span>未来的研究可以进一步</div><div class="t m0 x1 h2 y22 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">探索更多的优化调度策略，并考虑更多的影响因素，实现多能源微网系统的更好发展。</div><div class="t m0 x1 h2 y23 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">参考文献：</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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