多能互補(bǔ)微網(wǎng)魯棒多目標(biāo)運(yùn)行優(yōu)化.pdf

1、多能互補(bǔ)微網(wǎng)是體現(xiàn)新型電力能源技術(shù)發(fā)展水平以及探索能源與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境和諧發(fā)展道路的重要研究課題。基于能量調(diào)度的微網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化可以促進(jìn)不同能源形式相互融合和降低能源生產(chǎn)成本，因此成為多能互補(bǔ)微網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。然而，面對(duì)外界復(fù)雜的運(yùn)行環(huán)境和內(nèi)部多能量流耦合等系統(tǒng)特征，以穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境友好為綜合優(yōu)化目標(biāo)的多能互補(bǔ)微網(wǎng)運(yùn)行問(wèn)題仍需要進(jìn)行深入研究。
　　本文針對(duì)涉及可再生能源和負(fù)荷多重不確定性、經(jīng)濟(jì)與環(huán)境多重優(yōu)化目標(biāo)、需求響應(yīng)機(jī)制

2、等情況下的多能互補(bǔ)微網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化這一復(fù)雜問(wèn)題，以包含光伏發(fā)電、冷熱電聯(lián)供單元、地源熱泵、蓄電池和負(fù)荷的并網(wǎng)型多能互補(bǔ)微網(wǎng)為研究對(duì)象，從系統(tǒng)工程優(yōu)化角度研究多能互補(bǔ)微網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化方法，為建立面向復(fù)雜運(yùn)行工況的高效益和魯棒性微網(wǎng)運(yùn)行方法體系奠定了一定的理論基礎(chǔ)，為系統(tǒng)優(yōu)化理論在多能互補(bǔ)微網(wǎng)運(yùn)行中的應(yīng)用提供參考。具體研究?jī)?nèi)容和研究成果如下:
　　首先，針對(duì)“以熱定電”和“以電定熱”模式下帶有可再生能源和負(fù)荷多重不確定性的微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題

3、，提出了基于后悔度準(zhǔn)則的微網(wǎng)魯棒多階段經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化方法?？紤]到微網(wǎng)運(yùn)行的保守性問(wèn)題，采用帶有魯棒測(cè)度的最小最大后悔度描述微網(wǎng)多階段運(yùn)行模型。由于所提模型中存在多階段耦合特征，基于凸規(guī)劃對(duì)偶定理將模型中的非分離約束轉(zhuǎn)換為分離約束，并據(jù)此簡(jiǎn)化多階段優(yōu)化模型為雙層優(yōu)化模型，然后提出拉格朗日兩段松弛和交叉熵混合算法求解模型。仿真結(jié)果表明，所提經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化方法可以在不確定性最大擾動(dòng)下找出最小經(jīng)濟(jì)后悔度，進(jìn)而獲得最優(yōu)經(jīng)濟(jì)效益，實(shí)現(xiàn)對(duì)微網(wǎng)運(yùn)行保守度的

4、調(diào)節(jié)。
　　其次，針對(duì)“以熱定電”和“以電定熱”模式下微網(wǎng)運(yùn)行花費(fèi)、二氧化碳排放和一次化石能源消耗的多目標(biāo)運(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題，提出了基于啟發(fā)式調(diào)度規(guī)則和改進(jìn)多目標(biāo)交叉熵算法的微網(wǎng)多目標(biāo)運(yùn)行優(yōu)化方法?？紤]到多目標(biāo)之間的協(xié)同和博弈關(guān)系可能導(dǎo)致運(yùn)行方案偏離微網(wǎng)建設(shè)初衷，設(shè)計(jì)啟發(fā)式調(diào)度規(guī)則修正Pareto運(yùn)行方案的生成，并進(jìn)一步縮減可行解域和提高求解效率。為保障微網(wǎng)Pareto運(yùn)行方案的多樣性和最優(yōu)性，采用樣本分段生成策略和參數(shù)更新機(jī)制改進(jìn)多目

5、標(biāo)交叉熵算法。仿真結(jié)果表明，所提多目標(biāo)運(yùn)行優(yōu)化方法可通過(guò)一次求解獲得Pareto最優(yōu)解集，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和能耗目標(biāo)的同時(shí)最優(yōu)。
　　然后，針對(duì)可再生能源與負(fù)荷多重不確定性以及經(jīng)濟(jì)與環(huán)境多重優(yōu)化目標(biāo)在微網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中并存的現(xiàn)狀，提出了基于集合的最小最大魯棒多目標(biāo)的微網(wǎng)不確定性和多目標(biāo)聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行方法。考慮到隨機(jī)性場(chǎng)景對(duì)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境目標(biāo)的不同影響難以生成魯棒性的運(yùn)行方案，依據(jù)Pareto魯棒最優(yōu)解定義構(gòu)建帶有魯棒測(cè)度的微網(wǎng)最小最大多目標(biāo)運(yùn)

6、行優(yōu)化模型，并針對(duì)所提多目標(biāo)雙層規(guī)劃模型的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了內(nèi)層多目標(biāo)優(yōu)化和外層集值優(yōu)化的雙層求解框架。仿真結(jié)果表明，所提運(yùn)行優(yōu)化方法在抑制不確定性擾動(dòng)的同時(shí)，獲得了微網(wǎng)運(yùn)行的最優(yōu)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境效益，并可調(diào)節(jié)運(yùn)行方案在多目標(biāo)框架下的魯棒性。
　　最后，針對(duì)需求響應(yīng)機(jī)制下的微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境運(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題，以及運(yùn)行過(guò)程中存在的可再生能源與負(fù)荷不確定性擾動(dòng)，提出了基于點(diǎn)的最小最大魯棒多目標(biāo)的微網(wǎng)供需雙側(cè)協(xié)同運(yùn)行優(yōu)化方法?？紤]到負(fù)荷對(duì)價(jià)格和激勵(lì)的不