电力论文哪里有？本文对国内外清洁能源调度、主动配电网优化调度以及需求响应的研究现状进行了归纳总结。基于清洁能源机组（风电、光伏、微型燃气轮机以及 CSP 电站）以及需求响应构建了全清洁能源微网优化调度模型，在此基础上考虑风电、光伏以及太阳辐射指数的不确定性，构建微电网两阶段鲁棒优化模型。
第一章 绪论
1.2.1 清洁能源调度研究现状
清洁能源调度主要是指风电光伏为代表的新能源调度和目前发展比较成熟的水电和燃气发电调度。新能源由于具有较大的不确定性，很难实现区域内全新能源供电，因此要想实现全清洁能源供电，需要将新能源和水电、燃气发电以及储能相结合，以此来提高区域供电的可靠性。
文献[3]将考虑风电波动性的鲁棒优化方法与考虑主从博弈的电网调度模型相结合，构建考虑风电不确定性的含风电场、光伏电站以及燃气电场的全清洁能源的区域电网主从博弈模型，通过算例验证了模型的先进性，使得利益分配均衡度和稳定度能保持在较高的水平。文献[13]以社区为研究对象，提出了社区清洁能源供电的共享机制，将柔性负荷的需求响应考虑在内，提出了包含屋顶光伏、储能系统以及电动汽车的社区用电调度模型，将社区居民用电费用以及清洁能源消纳量最大为优化的目标。通过算例验证了社区共享电力机制的有效性和经济性，对促进清洁能源的消纳起到了重要作用。文献[14]为解决大规模分布式光伏并网的问题，提出组建并网型光储微网的策略，并结合需求响应分析对微电网经济性的影响。通过算例分析验证了该策略的合理性，组件并网型光储微网能够有效消纳光伏，减少光伏并网对系统的影响，同时需求响应能够有效响应光伏发电特性，减少光伏高渗透率对系统安全运行造成的影响，提高微电网效益。文献[15]将光热电站作为可调度的清洁能源，构建了光热电站的热-电转换模型，并结合需求响应，提出了考虑价格型需求响应负荷和光热电站参与的风电消纳经济调度模型，通过算例可以得出光热电站和需求响应负荷的参与可以有效弥补风电反调峰特性的不足，同时光热电站还可以在一定程度上为风电预测和负荷预测误差提供备用从而提高系统安全性的结论。文献[16]为了使负荷与新能源发电时序更靠近，考虑了综合直接负荷和可转移负荷两种需求响应负荷，以各机组出力平均偏差最小、污染排放量最小以及系统经济成本最小为目标构建了微网的优化模型。通过算例证明了该模型对于促进新能源的消纳具有实际价值，不仅提高了新能源的消纳率，还提高了系统的经济性。
第三章 考虑需求响应的全清洁能源微网优化调度的研究
3.2 需求响应概述
3.2.1 需求响应分类
需求响应是指电力用户根据价格信号或者激励机制作出响应，改变固有用电模式的行为[56-58]。需求响应一般可以划分为两种类型：基于价格的需求响应（price-based demand response，PBDR）和基于激励的需求响应（incentive based demand response，IBDR）。在基于价格的需求响应中，一般采用价格-需求弹性来定量表示电价变化对电力用户响应行为特性的影响。在基于激励的需求响应中，激励机制的涉及是关键[59]。电力用户一般可以通过两种途径获得补偿：一种是独立运行商或者电力交易中心等机构对用户的停电价格进行评估，另一种是用户自己申报可中断负荷容量和中断成本。用户可以通过基于激励的需求响应获取一定的收益。具体的需求响应分类如图3.1所示。
第五章 全清洁能源主动配电网优化调度
5.1 引言
主动配电网自2008 年正式提出以来，在国家的大力扶持和相关研究人员的努力下取得了较大的进展。与传统的配电网相比，主动配电网在源——荷两侧都会接入不同的可控单元，通过对这些可控单元的调控来调高风电、光伏的消纳率，加强与电网的交互能力，保证电网的安全稳定运行[77][78]。主动配电网的优化调节手段有以下几种[79]：（1）通过静止无功补偿器（static var compensator, SVC）、电容器组（capacitors banks, CB）等装置补偿无功来对系统进行无功调节；（2）通过分布式电源（Distributed Generation，DG）、储能装置（energy storage system, ESS）等手段对系统进行有功功率的调节；（3）通过需求响应（demand response, DR）等手段改善负荷分布，从而优化系统的资源配置；（4）通过对开关重构、安装智能软开关（soft open point, SOP）等手段对配网的有功无功潮流分布进行调整。本章将综合利用上述手段，构建综合考虑微型燃气轮机、风电、光伏、CSP 电站、可转移负荷、SOP、ESS 以及无功补偿装置（SVC 和 CB）的主动配电网经济调度模型，以配电网运行费用最小为目标函数，实现主动配电网有功无功的协调调度。
在模型求解算法方面，由于 CB 和 ESS 等设备属于离散调节设备，而 SVC 等属于连续调节设备，因此以上构建的主动配电网经济调度模型包含离散变量和连续变量，同时配电网潮流约束以及 SOP 约束中均含有非线性约束，因此该优化问题为混合整数非线性规划问题。目前较多文献[80-90][88]采用粒子群算法、遗传优化算法等启发式算法对配网优化这种非凸问题进行求解，但是运用启发式算法求得的解很可能是局部最优解，并不能保证结果的全局最优性，因此本文采用二阶锥松弛方法将模型转化为混合整数二阶锥规划模型，并在 YALMIP 中调用 GUROBI 求解器进行求解。
5.2 配电系统中调节手段模型
由于 CSP 电站模型已在第三章给出，因此本节对 SOP、DR 以及 ESS 模型进行详细介绍。
智能软开关（soft open point, SOP）是一种应用在配电网中的电力电子装置，用智能软开关替代传统的开关可以在一定程度上起到控制潮流和无功补偿的作用，能够有效改善配电系统的电压，降低网损。智能软开关通过两个换流器和一个直流电容器实现其功能[90]。B2B VSC 型 SOP 控制模式如表 5.1 所示。
第六章 结论与展望
6.2 展望
本文对清洁能源机组以及需求响应模型进行了较为细致的研究，构建了微电网全清洁能源优化调度模型、考虑风电、光伏以及太阳辐射指数不确定性的微电网两阶段鲁棒优化调度模型以及涉及多种配电网调节手段的主动配电网经济调度模型，对各模型进行求解得到优化调度结果。但是本文在很多方面还有考虑不全的地方，可以在后续的研究中更加深入和完善。本文存在不足的地方如下：
（1）本文没有充分利用 CSP 电站储热装置的充放热功能，只涉及电转热环节。在系统供电不足是通过 CSP 电站储热装置放热来给系统供电。后续可以在微电网或者配电网中综合考虑电热两种能量形式，在综合能源优化调度中实现 CSP 电站的充分利用，提高储热装置的利用率。
（2）本文仅在微电网的优化调度中运用了二阶段鲁棒优化方法，考虑了风电、光伏以及太阳辐射指数不确定性对系统优化调度带来的影响，但是在配电网的优化调度中并未考虑这些不确定性，只是将重点放在了配电网经济运行调节手段的研究上。在今后的工作中可以将二阶段鲁棒优化应用到配网优化调度中，以此来考虑各不确定因素对配电网优化调度造成的影响。
（3）价格型需求响应和激励型需求响应都存在一定的不确定性，其中电价弹性系数、激励水平、负荷转移率等因素都是造成负荷响应不确定性的原因。本文构建的微电网优化调度模型和主动配电网优化调度模型均未涉及需求响应负荷响应的不确定性，在后续的工作中需要对模型进一步地完善。
（4）全清洁能源供电的配电网优化调度是一个较复杂的问题，其涉及的影响因素较多，仅对其进行日前的优化调度还是不够的。因此在之后的工作中将深入对日内优化调度以及连续多日优化调度的研究，使得调度计划更为完善，有更强的可执行性。
参考文献（略）
