考虑可转移负荷的微电网两阶段调度模型

基于两阶段优化的主动配电网有功无功协调调度方法杭晨辉;黄哲;孟凡成;史佳琪【摘要】分布式可再生能源出力的不确定性和主动配电网的有功、无功相互耦合,都会影响主动配电网的安全经济运行.文章提出了两阶段随机优化的主动配电网有功、无功协调调度方法,在考虑电力市场电价及保证配电网安全运行的前提下,最小化配电网主体的运行费用,采用二阶锥松弛和线性化技术将主动配电网的有功、无功优化转化为混合整数二阶锥凸优化,以快速求解.最后,以IEEE 33节点辐射型配电网为例,验证了所提模型能够有效处理风光随机性,通过有功无功的协调优化保证配电网的安全稳定运行.【期刊名称】《可再生能源》【年(卷),期】2019(037)001【总页数】8页(P71-78)【关键词】主动配电网;两阶段随机优化;分布式电源;混合整数二阶锥优划【作者】杭晨辉;黄哲;孟凡成;史佳琪【作者单位】国网内蒙古电力集团公司,内蒙古呼和浩特 010020;国网内蒙古电力集团公司,内蒙古呼和浩特 010020;国网内蒙古电力集团公司,内蒙古呼和浩特010020;华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京 102206【正文语种】中文【中图分类】TK510 前言主动配电网可以实现风、光等分布式能源（Distributed Generation，DG）的接入，可有效提高可再生能源的综合利用率，因此，主动配电网为当前研究热点[1]，[2]。

以优化调度为核心的能量管理技术是主动配电网的关键技术[3]。

然而，分布式可再生能源具有随机波动性，且预测精度较低，给主动配电网的安全、经济运行带来挑战。

配电网线路的电阻和电抗数值接近，有功、无功耦合，通过对配电网的有功优化可以降低发电成本，而无功优化可以保证系统安全运行，降低配电网网损，间接提高运行经济性。

因此，对配电网进行有功和无功的协调优化能够在保证安全运行的同时实现运行效益最大化。

文献[4]提出了针对辐射型配电网最优潮流的二阶锥（Second-Order Cone，SOC）规划凸松弛理论，为主动配电网最优潮流问题的全局寻优奠定了重要理论基础。

一种“源-网-荷-储”协同优化调度模型
王季;陈瑞
【期刊名称】《电气自动化》
【年(卷),期】2022(44)3
【摘要】为在配电网调度中使每种资源的价值最大化,建立一种基于双层模型的“源-网-荷-储”协同的配电网优化调度策略,通过上下层目标的相互配合达到最终优化效果。

首先,主要考虑分布式风电、分布式光伏在调动配电网中的可控负载和储能配合清洁能源出力的优化调度。

其次,以最低年度综合成本为模型的上层优化目标,以负荷变化量最优为下层优化目标,采用实时优化的协调优化策略。

最后,结合遗传随机权重粒子群算法求解优化模型,通过对IEEE 33节点系统进行仿真分析。

仿真结果表明,基于“源-网-荷-储”协同的配电网双层优化模型是一种更有效且更经济的调度模型。

【总页数】4页(P22-24)
【作者】王季;陈瑞
【作者单位】甘肃省机械科学研究院有限责任公司;兰州理工大学电气工程与信息工程学院;甘肃省工业过程先进控制重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TM734
【相关文献】
1.一种系统整体最优化的“源—网—荷—储”天然气运营模型
2.兼容需求侧资源的“源-网-荷-储”协调优化调度模型
3."源网荷储"协同的园区微电网优化调度
4.电力物联网下分布式状态感知的源网荷储协同调度
5.源网荷储多元协同调度体系研究与实践
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微电网中电力负荷的优化调度策略研究微电网是指由多个分布式能源源、负荷以及能量存储设备组成的小型电力系统，具有独立控制、运营管理和微网之间互联的特点。

随着可再生能源的不断发展和应用，微电网作为一种能源供应的新模式，正逐渐引起人们的关注。

然而，在实际应用中，微电网中电力负荷的合理调度问题一直是一个具有挑战性的研究方向。

本文将从优化调度策略的角度出发，对微电网中电力负荷的优化调度策略进行研究。

一、微电网电力负荷的特点分析微电网中的电力负荷主要有两种类型：稳定负荷和可调负荷。

稳定负荷是指微电网中一些不需要频繁调整的负荷，如基础照明、通信设备等；可调负荷是指微电网中一些需要频繁调整的负荷，如电动汽车充电桩、空调等。

不同类型的电力负荷对于优化调度策略提出了不同的要求和挑战。

稳定负荷需要确保稳定的供电，因此，其调度策略主要考虑供需平衡和经济性。

对于这类负荷，我们可以通过合理规划电力能源源和储能设备的配置，以及建立先进的能源管理系统来实现稳定供电。

此外，还可以通过负荷预测和负荷曲线平滑等方法，对稳定负荷进行合理调度，降低系统的负荷波动，提高供能效率。

可调负荷的优化调度策略则更加复杂。

可调负荷的调度既需要考虑供需平衡和经济性，还需要考虑用户需求的特点和电力系统的安全性。

例如，对于电动汽车充电桩来说，其调度策略既需要满足用户的充电需求，又需要兼顾电网的负荷平衡和电动汽车电池的寿命。

因此，对于可调负荷的调度策略，需要结合实时数据采集和监测，建立动态模型，采用智能算法进行优化。

此外，还可以考虑与用户的动态交互，通过灵活的电价机制和用户行为引导，实现电力负荷的优化调度。

二、微电网电力负荷优化调度策略的研究进展目前，关于微电网电力负荷的优化调度策略已经有了一定的研究进展。

下面将从源管理、负荷预测、储能配置和智能算法等几个方面进行介绍。

1. 源管理源管理主要是指对微电网中的分布式能源源进行合理规划和管理，以实现供需平衡和经济性。

负荷预测与能量调度技术在微电网中的应用研究与实现一、引言微电网是指由多种能源互联的小型电力系统，它可以自主地运行而无需依赖传统的电力供应网络。

在微电网中，负荷预测和能量调度是关键技术，旨在提高能源利用率和稳定性。

本文将对负荷预测和能量调度技术在微电网中的应用进行研究与实现。

二、负荷预测技术负荷预测技术主要通过分析历史负荷数据和建模预测来预测未来的负荷需求。

常用的负荷预测方法包括统计模型、人工智能等。

统计模型利用历史负荷数据进行数据分析和建模，如时间序列分析、回归分析等。

人工智能方法包括神经网络、支持向量机等，它们通过机器学习对历史数据进行训练，并利用已有的模型来预测未来的负荷需求。

负荷预测技术的应用可以帮助微电网管理者优化能源调度和决策，以实现能源的高效利用。

三、能量调度技术能量调度技术主要通过合理调度微电网中各种能源的产生和消耗，以满足负荷需求和保持能源供应的稳定。

常用的能量调度方法包括建模优化、最优控制等。

建模优化方法通过建立微电网的数学模型，并利用优化算法对其进行优化，以实现最佳的能量调度策略。

最优控制方法则通过对微电网的控制策略进行优化，以实现对能源的最优利用。

能量调度技术的应用可以保证微电网在不同情况下的供能可靠性和经济性。

四、负荷预测与能量调度技术联合应用负荷预测技术和能量调度技术的联合应用可以进一步提高微电网的运行效率和稳定性。

首先，通过负荷预测可以准确预测未来的负荷需求，从而为能量调度提供准确的输入参数。

其次，在能量调度过程中，可以根据预测的负荷需求和能源产生情况制定合理的调度策略，以确保能源供应的可靠性和高效性。

最后，在微电网实际运行中，随时根据新的负荷预测结果和实时能源情况进行调整，以实现动态的能量调度。

五、实现案例以某小型微电网为例，对负荷预测和能量调度技术进行实验。

首先，收集微电网历史负荷数据并进行预处理，包括数据清洗和特征提取。

然后，基于统计模型和人工智能方法对历史数据进行训练，并利用已有模型预测未来的负荷需求。

第36卷第1期2015年1月电力建设Electric Power Construction Vol.36，No.1Jan ，2015基金项目：国家高技术研究发展计划项目（863项目）（2011AA05A107）；国家自然科学基金国际合作项目（51261130473）；高等学校博士学科点专项科研基金（20120032130008）资助。

微电网规划设计方法综述王成山，焦冰琦，郭力，原凯（智能电网教育部重点实验室（天津大学），天津市300072）摘要：微电网是解决分布式发电并网和偏远地区或海岛供电的有效途径，具有广阔的应用前景。

微电网的建设需依托有效的规划设计方法，但因可再生能源和储能装置的接入，使得微电网规划设计与传统的电网规划方法出现较大区别。

该文从技术角度阐述了微电网规划设计的关键环节，分建模方法、求解算法与优化软件3个层面，逐一介绍了该领域的最新进展；并重点针对其中的规划设计与运行优化的耦合性、可靠性计算方法以及主要的设计软件进行了论述；最后从微电网自身、综合能源网、与配电网协调规划等视角，对微电网规划设计方法未来的研究方向进行了展望。

关键词：微电网；规划设计；运行优化；可靠性；优化算法；规划设计软件Ｒeview of Methods of Planning and Design of MicrogridsWANG Chengshan ，JIAO Bingqi ，GUO Li ，YUAN Kai（Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education （Tianjin University ），Tianjin 300072，China ）ABSTＲACT ：As an effective approach to connect the distributed generation to the grid and to supply energy to remote areas and islands ，microgrids present wide application prospect．It ’s impossible to build a microgrid without the help of efficient method of planning and design of microgrids．However ，the access of renewable energy sources and energy storage system to power system results in a great difference between the planning and design method of microgrid and the one of traditional power system．The paper presents the key steps of planning and design of microgrids on the technique side ，reviews the state-of-the-art techniques of planning models ，solving algorithms and softwares related to this field ，and at the same emphatically discusses the coupling between planning and operation of microgrids ，the calculation of reliability and the main planning softwares．Finally ，from the perspectives of microgrids themselves ，integrated energy network and coordinated planning with distribution system ，some proposals on the methods of planning and design of microgrids are proposed．KEYWOＲDS ：microgrid ；planning and design ；operation optimization ；reliability ；optimization algorithm ；planning and design software中图分类号：TM 715文献标志码：A文章编号：1000－7229（2015）01－0038－08DOI ：10.3969/j．issn .1000－7229.2015.01.0060引言微电网是指由分布式电源、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等汇集而成的小型发配电系统，是一个能够实现自我控制和管理的自治系统［1］。

两阶段优化调度模型摘要：1.引言2.两阶段优化调度模型的概念和特点3.两阶段优化调度模型的应用实例4.两阶段优化调度模型的优缺点分析5.结论正文：【引言】随着社会经济的发展，优化调度问题在各行各业中日益突出。

为了解决这一问题，人们提出了许多优化调度模型，其中两阶段优化调度模型是一种较为常见的模型。

本文将从概念、特点、应用实例、优缺点等方面对两阶段优化调度模型进行介绍和分析。

【两阶段优化调度模型的概念和特点】两阶段优化调度模型是指将整个调度过程分为两个阶段进行的优化调度方法。

第一阶段是制定计划阶段，主要是根据生产或运输需求，制定出一个初步的调度计划；第二阶段是执行计划阶段，主要是根据第一阶段制定的计划，对各个环节进行调度。

这种模型具有以下特点：1.具有较强的实用性，适用于各种生产和运输调度问题；2.可以根据实际情况进行灵活调整，具有较好的适应性；3.考虑了整个调度过程的先后顺序，有利于提高调度效率。

【两阶段优化调度模型的应用实例】两阶段优化调度模型在生产和运输领域中有广泛的应用，例如：1.制造业生产调度：在制造业中，两阶段优化调度模型可以根据生产需求和设备能力，制定合理的生产计划，从而提高生产效率；2.物流运输调度：在物流运输中，两阶段优化调度模型可以根据货物的运输需求和运输能力，制定合理的运输计划，从而提高运输效率。

【两阶段优化调度模型的优缺点分析】两阶段优化调度模型具有以下优缺点：优点：1.考虑了整个调度过程的先后顺序，有利于提高调度效率；2.具有较强的实用性，适用于各种生产和运输调度问题；3.可以根据实际情况进行灵活调整，具有较好的适应性。

缺点：1.模型的建立和求解较为复杂，需要一定的计算能力；2.在实际应用中，可能存在两阶段之间信息不对称的问题，影响调度效果。

【结论】综上所述，两阶段优化调度模型是一种具有较强实用性和适应性的优化调度方法。

在生产和运输领域中，该模型可以根据实际需求制定合理的调度计划，从而提高调度效率。

考虑风光不确定性的微网两阶段鲁棒优化调度在当前能源转型的背景下，微电网作为一种新型的能源供应方式，已受到广泛关注。

微电网通过在局部范围内集成分布式能源资源和能源存储设备，具备供电可靠性高、能源效率高、经济性强等优势。

然而，由于可再生能源的特殊性，包括气象因素、天然资源限制等原因，微电网中的风光能的供应存在一定的不确定性。

为了解决风光不确定性对微电网运行的影响，并使其具备更好的鲁棒性，需要进行两阶段鲁棒优化调度。

该调度方法分为第一阶段的预测和第二阶段的优化两部分。

首先，第一阶段我们需要进行风光能的预测。

根据历史数据、气象预报、能源供应情况等信息，利用概率统计方法（如时间序列分析、贝叶斯统计等）对未来一段时间内的风光能供应进行预测。

这一步骤可以帮助我们了解风光能的概率分布，从而更好地估计其不确定性。

在第一阶段得到风光能预测之后，接下来是第二阶段的优化调度。

在这一阶段，需要考虑到风光能的不确定性，将其建模为一个随机变量。

通过鲁棒优化方法，我们可以找到一个最优的调度策略，使得微电网在不同风光能情况下都能够实现最优化的运行目标。

在此过程中，需要考虑到微电网的电力需求、存储装置的能量管理、综合能源系统的运行等多个方面的因素。

对于鲁棒优化调度的具体方法，可以采用线性规划、整数规划、非线性规划等优化模型，并引入风光能的不确定性约束。

同时，还可以结合模糊理论、粒子群算法、遗传算法等智能算法进行求解，以获得更优的调度策略。

此外，为了提高微网的鲁棒性，还可以考虑引入灵活性资源，如电动车、柔性负荷等，以调整供需平衡。

同时，在设计微网的配置时，可以采用多能互联、冗余装置等策略，提高供电可靠性。

总结起来，风光不确定性是微电网运行中必须面对的挑战之一、通过两阶段鲁棒优化调度，可以在考虑到风光能不确定性的情况下，实现微电网的最优化运行，提高其鲁棒性和可靠性。

对于未来的能源转型和可再生能源的普及，该方法具有重要的研究和应用价值。

两阶段优化调度模型【最新版】目录一、引言二、两阶段优化调度模型的概述1.第一阶段：制定初始调度计划2.第二阶段：根据实际情况调整调度计划三、两阶段优化调度模型的应用实例四、两阶段优化调度模型的优点与局限性五、结论正文一、引言随着社会经济的快速发展，各种复杂系统日益增多，如何有效地对这些系统进行管理与调度，成为学者和工程师们关注的焦点。

在这个背景下，两阶段优化调度模型应运而生，它为解决实际问题提供了一种行之有效的方法。

本文将从模型概述、应用实例以及优缺点等方面对两阶段优化调度模型进行介绍。

二、两阶段优化调度模型的概述两阶段优化调度模型是一种分阶段进行优化调度的方法，主要包括以下两个阶段：1.第一阶段：制定初始调度计划在这个阶段，调度系统会根据预先设定的目标和约束条件，制定一个初始的调度计划。

这个计划通常是在不完全信息或者预测的情况下制定的，因此可能存在一定的不确定性。

2.第二阶段：根据实际情况调整调度计划在实际运行过程中，系统的状态和环境条件可能会发生变化，这时候就需要对初始调度计划进行调整。

调整的目的是使实际运行状态尽量接近预设目标，同时满足系统的约束条件。

这个过程通常是一个动态调整的过程，需要根据实际情况灵活应对。

三、两阶段优化调度模型的应用实例两阶段优化调度模型在许多领域都有广泛的应用，以下举几个实例：1.交通运输领域：对于交通信号控制、公共交通调度等问题，可以采用两阶段优化调度模型，提高交通系统的运行效率。

2.生产制造领域：在生产制造过程中，可以根据实际生产情况，对生产计划进行动态调整，以实现生产目标。

3.电力系统领域：在电力系统的运行和调度中，可以利用两阶段优化调度模型，实现电力资源的最优配置。

四、两阶段优化调度模型的优点与局限性优点：1.考虑了系统的动态性和不确定性，能够应对实际情况的变化。

2.采用分阶段优化，可以降低问题的复杂度，提高求解效率。

局限性：1.对模型的建立和参数设置要求较高，需要有丰富的实际经验和理论基础。

负荷预测模型的设计与实现在现代社会中，电力作为一个重要的资源，对于国家的经济和社会发展起着至关重要的作用。

而负荷预测模型则是保证电力的稳定供应的重要工具。

负荷预测模型的设计与实现一直是电力行业一项重要的研究领域。

本文将介绍负荷预测模型的设计与实现的相关内容。

一、负荷预测模型的基本概念负荷预测模型是指通过对历史负荷数据进行分析，从而预测未来一段时间内的负荷量，以便对电力系统的供需关系进行调度和管理。

负荷预测模型的目的是为了提高电力系统的可靠性、经济性和安全性，避免因负荷变化而导致的电力供应短缺或浪费。

负荷预测模型通常可以分为三类：短期预测、中期预测和长期预测。

其中，短期预测一般用于24小时及以下的时间段内，中期预测为24小时至7天，长期预测为1个星期至1年。

根据预测的时间范围不同，采用的方法也不同。

二、负荷预测模型的设计思路负荷预测模型的设计一般分为三个步骤：数据预处理、特征提取和模型构建。

其中，数据预处理是指对原始数据进行清洗、过滤和标准化处理，使得数据具有可比性和可用性；特征提取是指从数据中提取出反应负荷变化的重要特征，包括趋势、周期、节假日和天气等；模型构建是指根据数据和特征建立合适的预测模型，如ARIMA、BP神经网络、支持向量回归等。

三、负荷预测模型的实现方法1. 时间序列分析法时间序列分析法是一种基于时间序列数据的预测方法，其核心是利用历史数据中的时间相关性来对未来的数据进行预测。

该方法的优点是能够考虑到历史数据的趋势、季节性和周期性等因素，但其不足之处是对噪声和异常数据的敏感性较高。

2. 统计回归法统计回归法是通过对多个因素进行线性回归分析，从而进行预测的方法。

对于负荷预测来说，常用的因素包括天气、时间、经济因素等，可以将这些因素作为自变量，负荷作为因变量，进行多元线性回归预测。

该方法的优点是可解释性较高，但无法考虑到非线性因素的影响。

3. 人工智能方法人工智能方法包括神经网络、遗传算法等，这些方法主要利用机器学习技术，从大量数据中学习模式和规律，并应用学习到的知识进行预测。

两阶段优化调度模型（原创版）目录一、引言二、两阶段优化调度模型的概念和原理1.两阶段优化调度模型的定义2.两阶段优化调度模型的基本原理三、两阶段优化调度模型的应用1.在生产调度中的应用2.在物流调度中的应用四、两阶段优化调度模型的优缺点分析1.优点2.缺点五、结论正文一、引言随着社会经济的发展，各种生产和物流系统日益复杂化，对调度优化的需求也日益增加。

在这种背景下，两阶段优化调度模型应运而生，为解决复杂的调度问题提供了有力的理论支持。

本文将对两阶段优化调度模型进行详细介绍，包括其概念、原理、应用和优缺点分析。

二、两阶段优化调度模型的概念和原理1.两阶段优化调度模型的定义两阶段优化调度模型是一种求解复杂调度问题的优化算法。

它将整个调度过程分为两个阶段：第一阶段是制定调度计划，第二阶段是根据实际情况进行调度调整。

通过这两个阶段的互动，达到优化调度目标的目的。

2.两阶段优化调度模型的基本原理两阶段优化调度模型的基本原理是在满足约束条件的前提下，通过调整调度策略，使系统的目标函数达到最优。

具体来说，就是在第一阶段，根据预先设定的目标函数和约束条件，制定出一套调度计划；在第二阶段，根据实际运行情况，对调度计划进行调整，使目标函数值不断逼近最优解。

三、两阶段优化调度模型的应用1.在生产调度中的应用在生产调度领域，两阶段优化调度模型可以有效提高生产效率、降低生产成本。

例如，在制定生产计划时，可以通过该模型充分考虑各种生产资源的约束条件，合理安排生产顺序和资源分配，从而达到优化生产目标的目的。

2.在物流调度中的应用在物流调度领域，两阶段优化调度模型可以帮助企业提高运输效率、降低运输成本。

例如，在货物配送过程中，该模型可以根据实际运输情况，实时调整运输路线和货物分拣顺序，确保货物能够尽快送达目的地。

四、两阶段优化调度模型的优缺点分析1.优点两阶段优化调度模型具有较强的适应性和灵活性，可以应对各种复杂的调度问题。

同时，该模型具有较好的求解效率，可以在较短时间内得到满意的调度结果。