导读:本文包含了综合能量流论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:分布式多目标,多目标能量流优化,电-气综合能源系统,多区域互联电力系统
综合能量流论文文献综述
郑宝敏[1]（2019）在《综合能源系统背景下的分布式多目标能量流优化方法研究》一文中研究指出随着我国的电力行业向第叁代电网过渡发展以及现代综合能源系统的逐步建立,区域电网之间、能源网络之间的联系日益紧密,不断扩大的互联电网规模对电网调度的优化计算、数据存储、信息传输带宽等多方面能力提出了越来越高的要求。另外,在开放型电力市场的背景下,对具有多个调度中心的互联大电网以及具有多个决策主体的综合能源系统而言,采用分布式的方法求解其最优能量流的分布更符合各决策主体对信息安全性的要求。并且,在工程实际中,往往期望协调多个目标之间的矛盾,以使几项指标同时达到最优,故需考虑多目标下的能量流优化。为解决上述问题,本文致力于研究综合能源系统背景下的分布式多目标能量流优化算法,并从分布式多目标优化算法的设计、算法应用于求解大规模互联电网多目标最优潮流、算法应用于求解电-气综合能源系统多目标最优能量流叁个方面对多目标能量流优化算法进行了深入的探讨与研究,具体研究内容及成果如下:(1)分析了分布式计算和多目标优化的原理,并根据法线边界交叉法与辅助问题原理法,设计了一种基于目标值交换的分布式帕累托优化算法,并将其应用于求解多区域互联电力系统多目标潮流优化问题,获得了帕累托前沿解集。算法解脱了传统集中式方法对上层优化中心的依赖。在优化过程中,区域电网之间仅需交换少量的边界变量和目标变量信息,最终实现各区域电网的分布自治,以分布的计算模式保证了各区域电网参数的私密性。(2)为直接求出多目标优化问题的最优折中解,结合多目标模糊优化、辅助问题原理法与交替方向乘子法的原理,设计了基于目标值、隶属度和修正变量交换的3种分布式多目标模糊优化算法,并将其应用于求解多区域互联电力系统多目标潮流优化问题,并从优化原理和信息保密效果角度分析和对比了3种算法的差异性,最终基于IEEE 118节点和IEEE 300节点系统搭建潮流优化模型验证了算法的有效性。(3)搭建了一种计及供能成本、碳排放量和净负荷曲线平滑度的电-气综合能源系统多目标优化模型,并将所提的基于目标值交换的分布式多目标模糊优化算法应用求解电-气综合能源系统的多目标电-气能量流优化问题,从而满足能源网络分散自治的需求,最终实现电力网络和天然气网络的分布式调度。本文的工作表明:所提的几种分布式多目标优化算法可有效实现多目标最优能量流(电力潮流)的分布式求解,实现去中心化的多目标优化计算。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-14）
张儒峰,姜涛,李国庆,李雪,陈厚合[2]（2019）在《基于最大熵原理的电-气综合能源系统概率能量流分析》一文中研究指出随着电力系统与天然气系统间耦合程度的日益增强,能源系统间的不确定性因素对电-气综合能源系统(integrated energy systems,IES)运行状态的影响日趋显着,需在其能量流分析中予以考虑。为此,提出一种基于最大熵原理的电-气综合能源系统概率能量流计算方法。首先,考虑燃气机组和电驱动压缩机作为耦合元件,构建电力系统和天然气系统的稳态能量流模型,并提出对应的顺序求解方法;然后,基于风电和不同系统负荷的不确定性模型,提出输出状态变量半不变量的计算方法;在此基础上,基于最大熵原理法计算得到不同系统中节点和支路状态量的概率密度;最后,采用IES 118-20节点和IES 2383-60节点综合能源测试系统对所提算法的准确性和有效性进行分析验证,结果表明,所提算法可实现电–气综合能源系统概率能量流的快速准确计算。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年15期）
张博文,孙永辉,张世达[3]（2019）在《基于SOCP的综合能源系统日前调度概率最优能量流》一文中研究指出随着能源危机的加重,再电气化成为破解能源发展难题的必然选择。根据电气互联综合能源系统作为再电气化的一种新思路,提出利用二阶锥规划求解综合能源系统日前优化调度概率最优能量流的方法。首先,利用电力系统、天然气系统和能源集线器构建综合能源系统日前调度概率模型;然后,将综合能源系统日前调度概率模型放缩为凸模型;接着,采用点估计法求解综合能源系统日前调度概率最优能量流;最后,利用典型算例在MATLAB上的YALMIP平台验证此算法的正确性与有效性。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年06期）
张海峰,汪一波[4]（2018）在《考虑P2G的电-气综合能源系统分布式最优能量流》一文中研究指出由电力系统和天然气系统耦合构成的电-气综合能源系统是"能源互联网"的重要组成部分,是实现能源低碳、高效、环保利用的关键环节。文中提出了一种考虑电转气(Power to Gas,P2G)的电-气综合能源系统分布式最优能量流模型及分布式求解算法。首先对P2G技术中的电转甲烷技术进行简单的概述;其次,以电-气综合能源系统的运行成本为优化目标,综合考虑电力系统、天然气系统运行约束及能量耦合约束,建立电-气综合能源系统的最优能量流(Optimal Energy Flow,OEF)模型;针对电力系统和天然气系统归属于不同利益主体的特点,提出了基于交替方向乘子法(Alternating Direction Multiplier Method,ADMM)的OEF模型求解方法;最后,在IEEE-39节点电力系统和修改的比利时20节点天然气系统组成的电-气综合能源系统进行算例分析,仿真结果表明,考虑P2G的OEF模型可充分提高系统运行经济性,文中的模型求解算法在保证精度的情况下大大提高了计算的求解速度。(本文来源于《电测与仪表》期刊2018年21期）
韩佶,苗世洪,李超,段偲默,李姚旺[5]（2019）在《计及相关性的电-气-热综合能源系统概率最优能量流》一文中研究指出由电力系统、天然气系统和热力系统耦合构成的综合能源系统(IES)是"能源互联网"的重要组成部分,是构建更加经济、环保、高效能源系统的必经之路。该文提出了一种计及相关性的电-气-热IES概率最优能量流计算方法。首先,以IES运行成本为优化目标,综合考虑电力系统、天然气系统、热力系统的运行约束及能量耦合约束,建立了IES最优能量流模型;针对IES中风电接入背景下的不确定性因素,并考虑其相关性,建立IES概率最优能量流模型,并采用基于Nataf变换的叁点估计法对该模型进行求解。对由修改的IEEE 24节点电力系统、比利时20节点天然气系统和巴里岛32节点热力系统构成的IES进行仿真分析,仿真结果验证了该文所建立模型的可行性与有效性。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年05期）
杨帅,陈磊,徐飞,孙亮,陈群[6]（2018）在《基于能量流的电热综合能源系统弃风消纳优化调度模型》一文中研究指出针对叁北地区供热期运行调峰约束导致的弃风问题,提出了基于能量流的电热综合能源系统弃风消纳优化调度模型。首先建立与电力系统模型相容的热力系统能量流模型。以能量流法根据温度变化预测热负荷,并以该结果作为优化调度模型的已知条件。然后以煤耗量最低为目标函数,建立优化调度模型。与传统模型相比,该模型考虑了换热环节约束如换热器热阻约束等。最后通过算例验证该模型的有效性,结果表明:利用电加热站供热,可增加低谷电负荷,降低机组的热定电出力,为风电上网留出空间;用户室内温度影响热负荷大小,进而影响风电消纳总量;计及换热环节约束的优化调度模型计算出的优化调度结果更准确、可信。(本文来源于《电网技术》期刊2018年02期）
王伟亮,王丹,贾宏杰,何桂雄,智云强[7]（2017）在《考虑运行约束的区域电力–天然气–热力综合能源系统能量流优化分析》一文中研究指出能源系统的经济运行与可持续性发展是当今学术界与工业界关注的重点,随着热电联产、热泵、燃气锅炉等低碳技术的发展,区域电力系统、区域天然气系统以及区域热力系统能源耦合愈发紧密,形成了区域电力–天然气–热力综合能源系统,为简单起见,称其为区域电力–天然气–热力系统(regional electricity-gas-heat system,REGHS)。为进一步分析REGHS各能源子系统的互补特性及其协同优化的潜力,首先对上述能源子系统进行建模与求解,基于能源集线器概念,对以区域混合能源站为核心的能源耦合环节进行分析,并形成了REGHS能量流综合求解模型;以经济最优为目标,通过设置合理的运行约束(包括REGHS能源网络约束与HES约束),对REGHS能量流进行优化,为能源供应方案的优选提供了一定的理论根据,引导用户合理、经济用能。经算例验证,通过能源的转换与分配,优化后的REGHS供能成本有效减少,提高了能源综合利用效率,同时,能源子系统均满足其运行约束。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2017年24期）
卫志农,梅建春,孙国强,臧海祥,陈胜[8]（2017）在《电-气互联综合能源系统多时段暂态能量流仿真》一文中研究指出考虑到气网的慢动态特性,研究了电-气互联综合能源系统的多时段暂态能量流仿真,其中电网采用稳态潮流模型,气网采用暂态能量流模型。运用隐式有限差分法将天然气系统暂态能量流方程转化为非线性代数方程组,然后用牛顿法求解以非线性代数方程组描述的综合能源系统的多时段暂态能量流方程。同时,计及了电力系统与天然气系统2个层面的耦合,即燃气轮机与电转气(P2G)技术。最后,基于修改的IEEE 24节点电力系统和比利时20节点天然气系统,计算其多时段暂态能量流。仿真结果表明,在短时间尺度研究中,天然气系统的稳态模型与暂态模型的计算结果存在显着差异。除此之外,还定量评估了P2G对风电消纳的积极影响。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2017年06期）
孙娟,卫志农,孙国强,陈胜,臧海祥[9]（2017）在《计及P2H的电-热互联综合能源系统概率能量流分析》一文中研究指出电转热(P2H)技术可以平抑分布式可再生能源发电功率波动,促进光伏发电的消纳与电-热互联综合能源系统的协同运行。建立了含光伏的电-热互联综合能源系统概率能量流模型,采用Nataf变换对相关非正态的光伏输入随机变量进行抽样,并与拉丁超立方采样相结合,定量评估P2H对电力系统和热力系统概率能量流的影响。实际巴厘岛的算例分析结果验证了所建立模型的有效性。在含光伏的电-热互联综合能源系统中,P2H可促进分布式可再生光伏的消纳,并有效增强系统的安全性。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2017年06期）
马腾飞,吴俊勇,郝亮亮[10]（2016）在《含冷热电叁联供的微能源网能量流计算及综合仿真》一文中研究指出首先给出了微能源网的定义,然后基于能源集线器的概念,建立了冷热电叁联供(CCHP)系统的能量流模型;并将其作为配电网与天然气网的耦合节点,推导了适用于天然气网能量流计算的有限元节点法,提出了一种电—气耦合微能源网的能量流计算方法。提出了CCHP供能率的指标。以openDSS和MATLAB为平台,对含CCHP的微能源网进行综合仿真,分别计算了以电定热和以热定电两种典型运行方式下夏季典型日的逐时能量流。计算结果表明,所提出的能量流计算和综合仿真方法可用于分析微能源网的能量流,CCHP供能率指标可以反映微能源网电—气能源的耦合程度。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2016年23期）
综合能量流论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着电力系统与天然气系统间耦合程度的日益增强,能源系统间的不确定性因素对电-气综合能源系统(integrated energy systems,IES)运行状态的影响日趋显着,需在其能量流分析中予以考虑。为此,提出一种基于最大熵原理的电-气综合能源系统概率能量流计算方法。首先,考虑燃气机组和电驱动压缩机作为耦合元件,构建电力系统和天然气系统的稳态能量流模型,并提出对应的顺序求解方法;然后,基于风电和不同系统负荷的不确定性模型,提出输出状态变量半不变量的计算方法;在此基础上,基于最大熵原理法计算得到不同系统中节点和支路状态量的概率密度;最后,采用IES 118-20节点和IES 2383-60节点综合能源测试系统对所提算法的准确性和有效性进行分析验证,结果表明,所提算法可实现电–气综合能源系统概率能量流的快速准确计算。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
综合能量流论文参考文献
[1].郑宝敏.综合能源系统背景下的分布式多目标能量流优化方法研究[D].华南理工大学.2019
[2].张儒峰,姜涛,李国庆,李雪,陈厚合.基于最大熵原理的电-气综合能源系统概率能量流分析[J].中国电机工程学报.2019
[3].张博文,孙永辉,张世达.基于SOCP的综合能源系统日前调度概率最优能量流[J].电力系统自动化.2019
[4].张海峰,汪一波.考虑P2G的电-气综合能源系统分布式最优能量流[J].电测与仪表.2018
[5].韩佶,苗世洪,李超,段偲默,李姚旺.计及相关性的电-气-热综合能源系统概率最优能量流[J].电工技术学报.2019
[6].杨帅,陈磊,徐飞,孙亮,陈群.基于能量流的电热综合能源系统弃风消纳优化调度模型[J].电网技术.2018
[7].王伟亮,王丹,贾宏杰,何桂雄,智云强.考虑运行约束的区域电力–天然气–热力综合能源系统能量流优化分析[J].中国电机工程学报.2017
[8].卫志农,梅建春,孙国强,臧海祥,陈胜.电-气互联综合能源系统多时段暂态能量流仿真[J].电力自动化设备.2017
[9].孙娟,卫志农,孙国强,陈胜,臧海祥.计及P2H的电-热互联综合能源系统概率能量流分析[J].电力自动化设备.2017
[10].马腾飞,吴俊勇,郝亮亮.含冷热电叁联供的微能源网能量流计算及综合仿真[J].电力系统自动化.2016