多时间尺度下的微网系统优化调度策略研究

在当前能源领域，随着可再生能源（如风力、太阳能）的大规模接入，以及用户需求响应机制的引入，对电力系统的灵活性资源优化配置提出了新的挑战。灵活性资源主要指能够快速调整发电量以适应电网负荷变化的资源。为了应对这些挑战，研究者提出了基于多时间尺度的优化配置策略，本文将详细介绍这一策略的相关知识点。 关键词解析： 1. 多时间尺度 多时间尺度概念指的是在一个相对较大的时间范围内，比如一天甚至一周，以及一个相对较小的时间范围内，如几分钟或几小时，都进行资源的优化配置。这有助于从宏观和微观两个层面，对整个系统的运行效率和成本进行统筹兼顾。 2. 模型预测控制（MPC） 模型预测控制是一种先进的过程控制方法，它利用数学模型对系统未来的行为进行预测，并在此基础上优化当前时刻的控制输入，以达到系统性能最优化。在微网系统的灵活性资源优化配置中，MPC可以用来预测负荷和可再生能源输出，以实现在预测周期内的最优调度。 3. 日内滚动优化 日内滚动优化是在模型预测控制的基础上，随着系统运行和新信息的获取，周期性地重新进行调度优化。这种策略使得调度更加灵活和适应性强，能更好地应对预测误差和实际运行中的不确定性。 程序解析： 1. MATLAB MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、算法开发等领域。在多时间尺度的灵活性资源优化配置中，MATLAB可以用来编写和测试优化模型，利用其强大的数学库和工具箱进行数据分析。 2. YALMIP YALMIP是MATLAB的一个工具箱，它提供了一套高级建模语言，用于定义和解决优化问题。YALMIP可以调用多种求解器，如CPLEX，以求解线性规划、二次规划、半定规划等问题。 3. CPLEX CPLEX是一个高效的数学优化求解器，它可以解决线性规划、整数规划等优化问题。CPLEX在工业界和学术界有着广泛的应用，尤其擅长解决大规模、复杂的优化问题。 设备与内容解析： 1. 多能源微网系统 多能源微网系统包含多种微源，包括风力场、光伏电站、微型燃气轮机、蓄电池、余热锅炉、热泵、储热罐等。这些设备的共同特点是响应速度快，能够有效平衡可再生能源的波动性和负荷的随机性。 2. 数学模型构建 在多能源微网系统中，对每种微源都需要构建相应的数学模型。这些模型描述了微源的运行特性，包括发电效率、响应时间、运行成本、污染物排放等参数，为优化调度提供了基础。 3. 考虑负荷需求响应机制的优化调度策略 负荷需求响应机制是利用价格信号激励用户改变他们的电力消费模式，以应对电网负荷变化。在日前阶段，基于负荷需求预测和分时电价，建立优化调度模型，旨在平滑负荷曲线和减小系统调峰压力。而在日内阶段，则通过进一步优化各分布式电源的功率输出，提高调度精度，最终得到不同阶段下各微源的最优功率曲线及运行成本。 综上所述，本文介绍的基于多时间尺度的灵活性资源优化配置策略，结合了先进模型预测控制、日内滚动优化以及高性能优化求解器等技术，旨在提高微网系统运行效率、降低成本并增强系统对可再生能源波动性和负荷变化的适应能力。