【《能源局域网的优化调度问题研究国内外文献综述》5300字】

能源局域网的优化调度问题研究国内外文献综述目录TOC\o"1-3"\h\u25787能源局域网的优化调度问题研究国内外文献综述 1189881.1能源互联网的研究现状 1228931.2能源局域网优化调度相关研究 2202551.3.1能源局域网优化调度研究 274431.3.2多能源局域网优化调度研究 366051.3能源局域网研究的关键问题 4217121.4.1电力系统的安全可靠性 485451.4.2可再生能源的消纳水平 420309参考文献 5能源互联网的研究现状目前能源互联网作为解决大规模可再生能源就地利用和消纳的最有效的办法ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>曾鸣</Author><Year>2016</Year><RecNum>243</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[19]</style></DisplayText><record><rec-number>243</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="fv2ddffz0rrf02eerx4p5a2kdvfpadwprdv0"timestamp="1609252466">243</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>曾鸣</author><author>杨雍琦</author><author>刘敦楠</author><author>曾博</author><author>欧阳邵杰</author><author>林海英</author><author>韩旭</author></authors></contributors><auth-address>华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室;华北电力大学经济与管理学院;国网信通产业集团北京中电普华信息技术有限公司;</auth-address><titles><title>能源互联网“源–网–荷–储”协调优化运营模式及关键技术</title><secondary-title>电网技术</secondary-title></titles><periodical><full-title>电网技术</full-title></periodical><pages>114-124</pages><volume>40</volume><number>01</number><keywords><keyword>能源互联网</keyword><keyword>协调优化</keyword><keyword>源–网–荷–储</keyword><keyword>关键技术</keyword></keywords><dates><year>2016</year></dates><isbn>1000-3673</isbn><call-num>11-2410/TM</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[15]，但是根据目前对于能源互联网能源管理策略的发展和研究现状，在理论探索和实际项目实践过程中仍遇到很多问题和挑战ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>别朝红</Author><Year>2017</Year><RecNum>298</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[20]</style></DisplayText><record><rec-number>298</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="fv2ddffz0rrf02eerx4p5a2kdvfpadwprdv0"timestamp="1610174857">298</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>别朝红</author><author>王旭</author><author>胡源</author></authors></contributors><auth-address>电力设备电气绝缘国家重点实验室(西安交通大学电气工程学院);</auth-address><titles><title>能源互联网规划研究综述及展望</title><secondary-title>中国电机工程学报</secondary-title></titles><periodical><full-title>中国电机工程学报</full-title></periodical><pages>6445-6462+6757</pages><volume>37</volume><number>22</number><keywords><keyword>能源互联网</keyword><keyword>耦合多能源系统</keyword><keyword>能量枢纽</keyword><keyword>热电联产</keyword><keyword>优化规划</keyword><keyword>需求响应</keyword></keywords><dates><year>2017</year></dates><isbn>0258-8013</isbn><call-num>11-2107/TM</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[16]。能源互联网下需要能量在供给侧和需求侧实现实时传输交换，在需求侧的用户可以通过自动需求响应的方式参与到能源互联网的负荷优化调度过程中ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>程林</Author><Year>2016</Year><RecNum>300</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[21]</style></DisplayText><record><rec-number>300</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="fv2ddffz0rrf02eerx4p5a2kdvfpadwprdv0"timestamp="1610174948">300</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>程林</author><author>刘琛</author><author>朱守真</author><author>田浩</author><author>沈欣炜</author></authors></contributors><auth-address>电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系);</auth-address><titles><title>基于多能协同策略的能源互联微网研究</title><secondary-title>电网技术</secondary-title></titles><periodical><full-title>电网技术</full-title></periodical><pages>132-138</pages><volume>40</volume><number>01</number><keywords><keyword>能源互联微网</keyword><keyword>低碳智慧示范区</keyword><keyword>多能源协同</keyword></keywords><dates><year>2016</year></dates><isbn>1000-3673</isbn><call-num>11-2410/TM</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[17]。另外，在能源互联网供能于用能储能之间的交互模式对整体能源调度提出了更高要求ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>张子阳</Author><Year>2020</Year><RecNum>301</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[22]</style></DisplayText><record><rec-number>301</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="fv2ddffz0rrf02eerx4p5a2kdvfpadwprdv0"timestamp="1610176831">301</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>张子阳</author><author>张聂鹏</author><author>王满商</author><author>雷一</author><author>李海波</author><author>葛路明</author></authors></contributors><auth-address>国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司;清华大学四川能源互联网研究院;中国电力科学研究院有限公司(南京);</auth-address><titles><title>面向可再生能源高比例消纳的综合能源系统优化规划模型研究</title><secondary-title>可再生能源</secondary-title></titles><periodical><full-title>可再生能源</full-title></periodical><pages>1085-1091</pages><volume>38</volume><number>08</number><keywords><keyword>高比例可再生能源</keyword><keyword>综合能源系统</keyword><keyword>能量枢纽</keyword><keyword>灵活性</keyword><keyword>优化规划</keyword></keywords><dates><year>2020</year></dates><isbn>1671-5292</isbn><call-num>21-1469/TK</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[18]。高比例的分布式可再生能源的加入，虽然可在一定程度上实现可持续发展，但是由于可再生能源地理分布分散ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>张俊涛</Author><Year>2020</Year><RecNum>303</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[23]</style></DisplayText><record><rec-number>303</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="fv2ddffz0rrf02eerx4p5a2kdvfpadwprdv0"timestamp="1610176922">303</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>张俊涛</author><author>程春田</author><author>申建建</author><author>李刚</author><author>李秀峰</author><author>赵珍玉</author></authors></contributors><auth-address>大连理工大学电子信息与电气工程学部;大连理工大学水电水信息研究所;云南电力调度控制中心;</auth-address><titles><title>考虑风光不确定性的高比例可再生能源电网短期联合优化调度方法</title><secondary-title>中国电机工程学报</secondary-title></titles><periodical><full-title>中国电机工程学报</full-title></periodical><pages>5921-5932</pages><volume>40</volume><number>18</number><keywords><keyword>水电</keyword><keyword>风电</keyword><keyword>光伏</keyword><keyword>场景集生成</keyword><keyword>调峰</keyword></keywords><dates><year>2020</year></dates><isbn>0258-8013</isbn><call-num>11-2107/TM</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[19]、随机波动的特性ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>毕锐</Author><Year>2019</Year><RecNum>304</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[24]</style></DisplayText><record><rec-number>304</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="fv2ddffz0rrf02eerx4p5a2kdvfpadwprdv0"timestamp="1610177055">304</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>毕锐</author><author>刘先放</author><author>丁明</author><author>方慧</author><author>张晶晶</author><author>陈锋</author></authors></contributors><auth-address>可再生能源与工业节能安徽省工程实验室(合肥工业大学);国网安徽省电力有限公司肥西县供电公司;国网安徽省电力有限公司;</auth-address><titles><title>以提高消纳能力为目标的可再生能源发电集群划分方法</title><secondary-title>中国电机工程学报</secondary-title></titles><periodical><full-title>中国电机工程学报</full-title></periodical><pages>6583-6592</pages><volume>39</volume><number>22</number><keywords><keyword>高比例可再生能源</keyword><keyword>可再生能源消纳</keyword><keyword>集群消纳能力</keyword><keyword>联络开关</keyword><keyword>集群划分</keyword></keywords><dates><year>2019</year></dates><isbn>0258-8013</isbn><call-num>11-2107/TM</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[20]对能源互联网的能源管理和优化提出了更高要求。在推进能源互联网解决分布式可再生能源消纳水平、多种综合能源补偿应用技术水平和加强电网系统安全稳定可靠运行时，从能源互联网提出到现在，相关的理论和工程实践飞速发展[21]。对于能源互联网的能源管理问题，简单的建模方法和精确实时的运行状态分析，是对能源互联网进一步研究的基础。在能源互联网建模方面，主要是对供电侧、需求侧和储能侧进行综合能源管理模型建立。文献ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[22]建立了能源局域网内能源管理的多目标优化模型，进一步优化了能源局域网总系统运行成本；文献ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[23]提出了一种基于量子GA优化算法的能源互联网的能量经济分配模型，将能源互联网系统的经济运行成本和环境保护经费一并考虑；文献ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[24]建立了在不同运行状况下包含风机、光伏系统、储能系统和柴油燃机的能源管控模型；文献ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>刘春雨</Author><Year>2019</Year><RecNum>310</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[28]</style></DisplayText><record><rec-number>310</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="fv2ddffz0rrf02eerx4p5a2kdvfpadwprdv0"timestamp="1610179039">310</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>刘春雨</author></authors></contributors><auth-address>上海电器科学研究所(集团)有限公司;</auth-address><titles><title>基于智能电网的公共建筑能源管理系统的研究</title><secondary-title>现代建筑电气</secondary-title></titles><periodical><full-title>现代建筑电气</full-title></periodical><pages>53-58</pages><volume>10</volume><number>03</number><keywords><keyword>智能电网</keyword><keyword>建筑能源管理系统</keyword><keyword>数据处理</keyword><keyword>需求响应</keyword><keyword>优化调度</keyword></keywords><dates><year>2019</year></dates><isbn>1674-8417</isbn><call-num>31-2037/TM</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[25]提出了满足建筑用户使用分布式能源、储能等无缝接入要求的建筑能源管理系统的总体架构模型；文献ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>隋东旭</Author><RecNum>313</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[30]</style></DisplayText><record><rec-number>313</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="fv2ddffz0rrf02eerx4p5a2kdvfpadwprdv0"timestamp="1610193379">313</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>隋东旭</author><author>魏震波</author><author>周春燕</author><author>杨皓钦</author></authors></contributors><auth-address>国网冀北电力有限公司廊坊供电公司;四川大学电气工程学院;中国核动力研究设计院第一研究所;</auth-address><titles><title>现货市场下基于混合储能技术的微电网偏差电量优化</title><secondary-title>电力系统自动化</secondary-title></titles><periodical><full-title>电力系统自动化</full-title></periodical><pages>1-16</pages><keywords><keyword>现货市场</keyword><keyword>偏差考核因子</keyword><keyword>微电网运营商</keyword><keyword>储能系统</keyword><keyword>博弈分析</keyword></keywords><dates></dates><isbn>1000-1026</isbn><call-num>32-1180/TP</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[26]建立了包含个市场主体自身利益最大化的博弈模型，提出了可跟随偏差电量数值变化的动态考核方法。综上，能源互联网综合能源的模型建立已经有一定的研究基础，但这类模型多是针对广域能源互联网建立的，需要进一步研究一种适用于小型能源局域网的能源调度策略。在能源互联网优化调度研究方面，为了解决能源互联网内的负荷和能源供应的随机性问题，实现能源互联网的实时能源优化调度成为当前研究的重要方向。文献[27]构建了一种根据市场价格调节和微电网自治优化的双层交互结构，利用非均衡蛛网模型建立区域电力市场的定价交易模型；文献[28]考虑了能源互联网内各个对象的运行成本以及购买电网能量所产生的碳排放成本，构建了一个包含可再生能源和储能系统的日前调度优化模型；文献[29]提出了一种多目标优化调度模型，实现了系统总收益最大化和能源利用最优化的目标。能源互联网的能源管理问题主要关注的是整体的能源协调调度，根据每个能源主体的能源变化实现能源的实时平衡管理。能源局域网优化调度相关研究1.3.1能源局域网优化调度研究由于全球城市发展正在向低碳化、智能化模式过渡，这种模式特征是可再生能源(RenewableEnergySource,RES)在能源供给结构中所占比例较高，用户电动汽车(ElectricVehicle,EV)保有量较大[27]。ELN是能源互联网的一类子网，它更接近用户侧，能源供应和消费是一种点对点的能源网[28]。ELN能源分配问题的难度将随着RES的高普及率和EV的广泛接入不断增加，对发电和最终用户双方的电网都会带来重大挑战[29]。因此，在能源管理策略研究中，缓解RES的间歇性和EV的随机性至关重要[30]。目前，能源管理问题的研究可以分成两类：孤岛运行模式和并网运行模式。在这两种模式下，研究者通过提高系统的能量现场存储能力[31]和系统负荷整体调度能力[32]解决能源管理问题。首先是通过使用传统储能作为备份的需求方管理来调度RES[33]，以管理微电网中的负荷配置[34]。第二是将电动汽车作为车辆到电网（V2G）的应用，以有效地部署分布式RES，并在仅RES无法满足需求时提供敏感负载[35]。第三是设计电动汽车充电策略，以避免高峰时段由于不受控制的充电而导致过载，并提供其他辅助服务，例如电能质量改善[36]和频率调节[37]等。但是，在基于居民和充电站的微电网中使用上述技术不足以缓解间歇性和过载干扰微电网能耗管理是一项复杂的任务，因为操作模式、系统配置、目标和实现目标所采用的方案技术是相互关联的[38]，这在更大程度上使系统具有更大的灵活性，如果一起设计，则需要对能源进行级别管理。针对能源局域网能源管理和调度优化问题，文献[39]提出能源局域网利用随机模型预测的优化调度方案来应对可再生能源的间歇性和不确定性以及需求侧的随机波动性问题。在文献[40]中，使用马尔可夫决策过程制定了基于排队网络模型的储能电池系统计费策略。然后通过动态编程求解该模型，以解决不确定性问题。由于随着EV数量的增加，计算负担呈指数增长，因此解决方案受到限制。因此，该问题已转换为基于阈值的等效项，但近似值似乎并不精确。假设未来的信息在文献[41]中已知，则考虑光伏（PV）发电和ESS需求，计算最佳充电功率，以最大程度地降低成本。文献[42]中的作者设计了一种算法来调度由RL和ESS组成的虚拟电厂（VPP）中的能量流，但是由于使用单独的电池，可能会导致较高的初始投资成本。以上研究都是在能源预测的基础上对局域网能源实现能源优化调度，但这种方法与实际调度数据相比存在一定误差，所以研究者们将方向转向了实时能源管理。对于实时能源管理应用，文献[43]考虑了需求的不确定性，文献[44]考虑了可再生能源的不确定性，文献[45]考虑了需求和可再生能源的不确定性，文献[46]考虑了公用事业价格信号中的不确定性，文献[47]考虑了可再生能源发电和价格信号的不确定性。现有的研究主要是在不确定性数据已知的情况下实现整体的能源平衡，但对于系统内时间耦合性强的数据，任意时刻数值并不是一个确定不变的数值，如何在减小数值预测误差的基础上实现局域网内的能源实时平衡是当前的研究重点。1.3.2多能源局域网优化调度研究园区能源互联网(EnergyInternet,EI)实际上是一个包含多个能源局域网(EnergyLocalNetwork,ELN)的能源综合大系统[48]，本文研究的能源局域网均是以电能为核心，其内部也包含了大量的分布式可再生能源[49]。目前的研究大多是针对一个ELN或EI的协调优化运行的研究，而且当能源局域网的内部供需不满足平衡时，都需要向上级电网公司发送电力需求，对内部缺额能源进行补充。对于包含购电大用户和多个能源局域网的区域供电网，随着能源局域网个数的增多，该方式不仅会对电网公司的运营造成压力，也会造成ELN运行的经济性能较差，所以面向具有多个ELN的能源协同优化运行问题得到关注[50]。随着我国电力市场经济的行为和结构复杂化程度的加快，其研究的方法也需要考虑更多的因素。博弈论是在一定的约束条件下，解决多个具有相互作用的决策者之间的市场竞争场景，根据参与者自身的条件和所掌握的其他参与者的信息，来决策自身相应策略的方法。博弈论已被广泛地应用到了经济、生物工程等领域[51]。同样，博弈论也已经应用在与电力经济相关的领域，并取得了一定成果。因此，为分析包含购电大用户和多能源局域网的供电区域网，在已有的研究基础上，本文提出一种新型电能交易非合作博弈模型，其中以电网公司、能源局域网和用户作为博弈参与方建立三方博弈[52]，并提出一种两阶段分层优化算法对博弈模型进行求解，可以实现能源局域网在满足自身能源需求后，根据各种价格影响因素进行有策略地改变自身售电量。能源局域网研究的关键问题能源局域网系统作为能源互联网最基本的调度和优化单元，除了包含分布式可再生能源之外，还包括用户侧的一些电能可控制或中断的负荷设备以及包括以电动汽车为主的具有充放电功能的设备[53]。所以能源局域网的能源管理的关键问题主要包括如何维持包含可再生能源和随机负荷的电力系统的电能稳定性和可靠性，以及提高可再生能源的消纳水平。1.4.1电力系统的安全可靠性作为当前能源领域研究的热点问题，能源互联网代表了将来综合能源系统的组合模式，主要是以通信技术为代表的互联网和高比例渗透的可再生能源的高度结合而成。分布式能源的强非线性、间歇性、波动性等问题务必会给电力系统网络的优化调度控制、能源管理和电网稳定可靠运行带来新的挑战和难题[54]。文献[55]提出了一种基于随机模型预测控制的能源互联网双层协同优化控制模型；文献[56]构建了一种分布式能源总功率预测方法，采用自回归移动平均算法对新能源发电功率进行预测，提出了一种基于源-网-荷互动的分布式能源消纳方法。能源局域网中能源需求侧伴随着一些较小规模的电动车辆通过能源互联网直接接入到电网后，给我国电力系统的安全、可靠以及经济运转方式带来了诸多的挑战。电动汽车在接入能源局域网后，根据当前的电动汽车初始能量状态，可以选择电动汽车是否可以参与放电计划。即电动汽车在能源局域网中有两种存在方式，充电状态时属于用户负荷需求，放电时属于供电储能侧。文献ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>段俊东</Author><RecNum>325</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[36]</style></DisplayText><record><rec-number>325</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="fv2ddffz0rrf02eerx4p5a2kdvfpadwprdv0"timestamp="1610524054">325</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>段俊东</author><author>李高尚</author><author>李一石</author><author>付子恒</author><author>黄泓叶</author></authors></contributors><auth-address>河南理工大学电气学院;河南省国网焦作供电公司;</auth-address><titles><title>考虑风电消纳的电动汽车充电站有序充电控制</title><secondary-title>储能科学与技术</secondary-title></titles><periodical><full-title>储能科学与技术</full-title></periodical><pages>1-14</pages><keywords><keyword>电动汽车</keyword><keyword>风电消纳</keyword><keyword>蒙特卡罗法</keyword><keyword>有序充电</keyword></keywords><dates></dates><isbn>2095-4239</isbn><call-num>10-1076/TK</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[57]为了降低充电负荷对配电网系统运行带来的负面影响，提出一种考虑风电消纳的电动汽车充电优化策略；文献[58]分析能源微电网规划的经济成本，构建了多目标函数规划模型。1.4.2可再生能源的消纳水平随着能源互联网建设步伐的推进，如何提高可再生新能源的渗透率和消纳比率，是当前研究的重点。能源互联网既要保证各个能源之间能够合理、经济、有效的进行能源交互，又要达到提高能源互联网内分布式可再生能源的渗透率和保证环境友好经济的运行。风电和光伏作为近几年大力发展的可再生能源发电形式，也存在因发电过程中存在的不确定性和波动性的问题，导致可再生能源在并网时出现对电网的尖波冲击。目前在提高以光伏和风电为主的可再生能源利用效率研究已有一定基础。文献[59]从价值要素分析、价值载体设计方面构建了区域能源互联网价值形态研究。文献[60]提出可再生能源消纳责任权重制与电力现货市场建设并行推进策略，实际的可再生能源消纳能力将成为用户完成过考核需求的主要完成方式，并且可再生能源电力也将逐步进入电力现货市场参与交易。文献[61]综合考虑以光伏、风电、水电为主的可再生能源电力市场交易模式，提出了现货市场发生弃能时触发的出清机制。文献[62]针对区域综合能源系统需要满足电网调度要求的特点和自身优化问题，提出了一种区域综合能源系统与电网协同的双层多目标模糊优化模型预测控制方法。以上研究为后来研究可再生能源消纳水平提供了研究基础。参考文献[1]田智宇.“十四五”推进绿色发展的挑战、机遇与路径[J].中国经贸导刊(中),2020,(12):106-108[2]刘明远.能源局域网中的分布式能源管理策略研究[D].天津:天津理工大学,2018[3]新时代的中国能源发展[N].2020-12-22[4]丁霞.新能源与可再生能源政策与规划研究[J].现代工业经济和信息化,2020,10(11):54-56+59[5]颜琳.大规模光伏发电对电力系统的影响[J].中国高新科技,2020(21):83-84[6]张福兴,张涛,王锐,等.考虑多源-荷-储协同优化的能源局域网系统能量管理研究[J].电网技术,2017,41(12):3942-3950[7]吴克河,王继业,李为,等.面向能源互联网的新一代电力系统运行模式研究[J].中国电机工程学报,2019,39(04):966-979[8]孙宏斌,郭庆来,潘昭光.能源互联网:理念、架构与前沿展望[J].电力系统自动化,2015,39(19):1-8[9]张彦,张涛,刘亚杰,等.基于随机模型预测控制的能源局域网优化调度研究[J].中国电机工程学报,2016,36(13):3451-3462+3464[10]吴任博,熊文,高扬,等.考虑电-热耦合特性的能源局域网分层控制策略[J].南方电网技术,2018,12(03):85-90[11]殷红旭,刘春秀,赵金勇,等.基于自适应模型预测控制的区域能源互联网两阶段协同调度[J].现代电力,2018,35(04):35-44[12]尹积军,夏清.能源互联网形态下多元融合高弹性电网的概念设计与探索[J].中国电机工程学报,2021,41(02):486-497[13]刘敦楠,庞博,宋莉,等.能源互联网环境下零售主体