采用双层优化模型的电动汽车 有序充放电策略研究

针对大规模电动汽车集中式控制与优化方法的不足,采用V2G(Vehicle to Grid,V2G)双层优化模型。第一层优化模型建立以车主充电成本最小的目标函数,并考虑电池充放电损耗;第二层优化建立以电网日负荷峰谷差最小为目标函数,以第一层计算的优化结果为约束并求解,利用模拟退火算法对模型进行迭代求解。结果表明:与无序充电相比,双层优化协调保证了电网经济运行和用户的充电费用最小,从而实现电动汽车有序充放电控制。     

基于改进化学反应优化算法的电动汽车与可再生能源多目标协同调度

为减小可再生能源出力波动对电网的影响以及加快电动汽车的普及速率,以最小化可再生能源的出力波动和最大化电动汽车用户收益为目标函数,计及电池储存电量约束、充放电功率约束和充放电次数约束等条件,建立了同时计及可入网电动汽车、风力发电和光伏发电系统的多目标协同调度模型。提出了基于虚拟理想分子的多目标改进化学反应优化算法(chemical reaction optimization algorithm,CROA),并用该算法对模型进行了求解,针对化学反应算法收敛速度慢、精度低的缺陷,在算法中融入了粒子群优化算法的更新模式。算例结果表明,通过合理安排电动汽车的充放电可以有效平抑可再生能源的出力波动和增加电动汽车用户的收益。通过比较验证了基于虚拟理想分子的多目标改进CROA具有较强的寻优能力。     

基于虚拟电价的含电动汽车并网型微网经济调度策略

大规模可再生能源和电动汽车接人微网,可再生能源出力的波动性和电动汽车充放电行为的无序性会导致微网弃风弃光严重,也给微网的经济调度带来了挑战.在传统峰谷电价基础上结合可再生能源出力及等效负荷的功率差额提出了含电动汽车并网型微网经济调度策略.首先根据微网可再生能源和负荷功率水平分析微网调度优先级.以微网的运行成本最小和最大化消纳光伏为目的 ,构建虚拟花费最小的目标函数优化模型.最后在实例中采用改进的粒子群算法进行求解,对比采用动态虚拟电价和传统峰谷电价、实时电价3种方式下微网一个调度周期的光伏利用率、负荷峰谷差、微网的运行成本来验证所提方法的有效性.     

基于智能电网的动态经济调度研究

智能电网中大规模电动汽车(plug-in hybrid electricvehicle,PHEV)和可再生能源(renewable energy resource,RES)发电的接入,使得电网由传统的自上而下的集中控制转变为分布式控制,潮流也从单一流动转变为双向流动,直接影响传统发电机组的功率输出。电动汽车能够向电网提供辅助服务(vehicle to grid,V2G),改变了传统经济调度单一的发电商利益模式。车主充电行为的随机性和可再生能源发电的间歇性也加大了对电网调节能力的要求。为此文章构建了基于智能电网的动态经济调度模型,该模型包含电动汽车和可再生能源发电,以发电成本(含电动汽车入网服务成本)和车主充电成本最低、环境污染最小和等效负荷率最高为优化目标,在满足用电需求的前提下,动态调节电动汽车充放电时间和功率,匹配负荷和可再生能源发电波动。最后以10机组系统为例对该模型进行了分析,证明了所提模型的合理性和有效性。     

基于V2G技术的电动汽车实时调度策略

随着电动汽车逐渐普及,其对电网的影响也不断扩大。为加强电动汽车与电网间协作,充分利用电动汽车在电网能量调度中的高度灵活性,提出一种基于V2G技术的电动汽车实时调度策略。首先以降低充电成本和网损成本为目标,建立电动汽车调度模型。然后通过构建网损灵敏度指标分析电网节点性能,基于电网负荷制定分时电价,通过潮流计算和凸优化算法实时求解得到电动汽车充放电策略。最后以IEEE 33节点配电网为例验证了所提策略可以有效降低充电成本与网损成本,同时分析了电动汽车渗透率、V2G占比对车网协作效果的影响。     

基于需求响应的电动汽车充放电电价与时段研究

大规模电动汽车无序充放电将会对电网负荷造成"峰上加峰"的不良影响,因此合理引导充放电行为至关重要。首先,计及电动汽车反向入网(vehicle-to-gride,V2G)情况,在综合考虑电动汽车用户成本和电网公司利益的基础上,制定了电动汽车充放电电价上下限。然后,以电网负荷峰谷差率最小和电动汽车用户参与V2G成本最低为目标,建立了充放电时段优化模型。最后,用NSGA-II算法对该模型进行寻优求解。算例表明,通过价格型需求侧响应的引导策略,对实现系统负荷"削峰填谷"和提高电动汽车用户收益具有一定效果。     

考虑V2G模式的配电网风光-电动汽车协同调度优化研究

风光组合发电的自然间歇性与随机性给电网的安全稳定运行带来极大挑战,同时也制约了风、光发电产业的发展。为减小地区电网负荷峰谷差,增强对可再生能源的接纳能力,以地区电网等效负荷波动最小和用户充电成本最低为目标,建立考虑电动汽车与电网互动(Vehicle-to-Grid,V 2 G)模式并计及风电和光伏出力的多目标协同调度模型,以合理安排电动汽车的充放电行为。定义了各目标的隶属度函数,通过运用最大模糊满意度法,将该多目标优化问题转化为单目标非线性优化问题,并运用纵横交叉优化算法(CSO)进行求解,得到最优调度方案。算例结果验证了模型的有效性和求解方法的可行性。     

电动汽车分布式储能控制策略及应用

在分析电动汽车动力电池特性的基础上提出了电动汽车分布式储能的概念。在满足电池约束、电网约束和车主约束的基础上提出了电动汽车分布式储能的控制策略。电动汽车分布式储能控制中心根据实时电动汽车并网(vehicleto-grid,V2G)参与情况以及电动汽车自身充放电标志,将所有电动汽车分为EVs1和EVs2两个车群:EVs1负责充电,EVs2负责放电。车群管理系统根据每辆电动汽车上一时刻充放电状态以及电网对分布式储能的功率要求,动态管理每个车群。每辆电动汽车实现了与分布式储能控制中心的信息双向交换,和与电网的能量双相交换。通过提高分布式可再生能源可调度性的算例仿真,验证了所提电动汽车分布式储能控制策略显著提高可再生能源可调度性的同时,大幅降低了电动汽车充放电切换次数,从而减缓了电动汽车动力电池寿命的衰减。     

微网下V2G技术经济性的分析与研究

随着微网系统的不断完善与发展,电动汽车作为可控负荷,逐步参与到了微网的联合调度中。利用蒙特卡罗模拟法对电动汽车无序接入微网的充电负荷进行计算,得到电动汽车无序接入后的负荷分布,验证电动汽车无序充电会对微网运行造成很大的压力,且成本较高。基于此,以一个办公场所内的微网系统为研究对象,提出了一个对电动汽车进行3层控制的充放电策略,建立了基于V2G模式的充放电模型。对所建模型采用一种变惯性权值的粒子群算法进行优化求解,使算法全局和局部搜索能力更强。通过得到各机组的组合出力情况,对整个办公场所的用电成本进行对比分析。结果表明,将电动汽车以V2G模式接入微网更具经济性。     

V2G模式下基于电动汽车分群方法的配电网多目标优化运行策略

为减小电动汽车无序入网与分布式能源的波动性给配电网带来的影响,提出了一种V2G(vehicle to grid)模式下基于电动汽车分群方法的配电网运行策略。在系统宏观与具体网络拓扑结构2个层面,依据车主费用、配电网负荷均方差与网损搭建了内外嵌套模型,基于电动汽车充放电与分布式能源配合,对源网荷三方协调优化,得到配电网的最优运行工况。基于开始充电时刻和车主期望电量充电所需时间2个特征值的电动汽车分群方法,在减少变量维度的同时,也考虑到了车主的出行需求。采用GA-PSO(genetic and particle swarm optimization algorithm)算法在4种场景下的算例仿真表明,该策略在保障电动汽车车主利益的同时,可有效降低配电网负荷水平、平抑负荷波动、减小峰谷差、改善电压水平以及减小网损。     

考虑交互功率与可再生能源功率波动的微电网调度优化模型

电动汽车的发展普及与V2G (Vehicle to Grid)思想的提出,对微电网系统的经济、安全运行带来了新的挑战,如何合理调度电动汽车有序充放电,促进微电网的经济、平稳运行成为当下的研究热点。针对含电动汽车的风光储并网型微电网环境,构建了最小化微电网与外部电网交互功率和平抑可再生能源功率波动的多目标调度优化模型。通过对某商业区域微电网运行算例的仿真求解,从微电网运行经济效益、日交互电量以及出力功率平均变化量等方面验证了所建模型的合理性和正确性。算例结果表明,以微电网为平台集成利用具有一定出行规律的电动汽车与可再生能源是一种理想的协同利用模式,既可以提高微电网运行的经济效益,又能有效改善微电网的交互功率和出力波动。     

Optimal Dispatch of Vehicle-to-Grid (V2G) Battery Storage Using p-ELECTRE Method and Its Impact on Optimal Scheduling of DGs in Distribution System

Abstract

In recent past, the number of electric vehicles (EVs) have increased significantly due to their various advantages to environment. With the proper charging and discharging of EVs with vehicle-to-grid (V2G), electrical system can get controllable storage/generations and at the same time, EV owners can earn profits. This paper presents a novel dispatch strategy to determine, when and at what rate EV battery should charge/discharge in order to maximize profits to EV owners and responding to power system’s requirements while considering the effect of renewable DG power availability. This objective depends on many criteria like buying and selling price of energy, battery state of charge (SoC), Renewable DG power availability, and load leveling. To solve these, a new multi-criteria decision analysis method, Probabilistic Elimination and Choice Expressing Reality (p-ELECTRE), is developed. The proposed optimal dispatch strategy is applied to 100 and 200?EV fleets with random travel plan. Further, the effect of these fleets with optimal dispatch strategy is tested on IEEE 33 bus distribution system with added DGs. Furthermore, optimal power dispatch of DGs in EV-rich distribution system is obtained by BAT optimization algorithm (BOA). The simulation results demonstrate the feasibility and benefits of the proposed technique.     

基于V2G技术的城市电网供电恢复策略

随着电动汽车的大量推广,城市电网中的电动汽车总容量逐渐增加,基于电动汽车入网(V2G)技术,考虑电动汽车的放电能力,将其作为辅助电源配合应急供电车可快速恢复失电负荷,在有效降低失电损失的同时,具有灵活性好、能降低应急储能和应急供电车等传统应急能源的配置成本等优点。建立了电动汽车的放电模型,以此评估可供调配电动汽车电池的电源水平;将失电负荷的重要度、容量等因素作为有限电源分配的依据,以最小化负荷失电损失为目标,结合遗传算法和改进鲸鱼算法进行求解,提出了基于V2G技术的供电恢复优化策略。算例仿真结果验证了所提方法的可行性和优越性,可为未来电动汽车大规模接入后城市电网的供电恢复策略研究提供新的思路。     

电动汽车参与电网调峰的分析研究

将电动汽车作为可移动储能元件并入电网,进行统一的管理和调度,在电网负荷低谷期充电,在负荷高峰期进行放电,可对电网进行调峰,拉平负荷曲线。提出一种电动汽车与电网互联V2G模型,及其参与电网调峰的分析模型,以分析电动汽车参与电网调峰的效果。该模型通过将每天的负荷曲线分段,按照电动汽车的所存储的能量和负荷曲线,采用粒子群寻优算法对其充放电时间进行优化计算。通过仿真实验分析,本文所提出的控制模型对电网调峰分析有良好的效果,可用于将来电动汽车并网控制的分析。     

考虑系统正负备用的电动汽车优化调度策略研究

大规模电动汽车和风电场的接入加大了电网运行的风险,将对电网备用容量产生影响。考虑电网正负备用容量配置成本,提出电动汽车优化调度策略,旨在降低电网正负备用容量配置,并提高风电利用率。首先,运用模糊聚类算法分析风力出力的不确定性,得出系统差额概率密度函数;然后,基于改进电量不足期望指标(IEENS)和风能浪费风险指标(IEWWR)引入电力系统正负备用配置需求;最后,以用户充放电成本和正负备用成本最小为优化目标,建立电动汽车优化调度模型。仿真计算结果表明,该策略能够有效降低用户充电成本和系统正负备用容量投入成本,提高电网经济运行水平。     

含复合储能微电网的多目标优化运行

针对包含光伏、液流电池和锂电池的并网型复合储能微电网,提出一种基于二人零和博弈权重系数法的多目标优化方法。为实现微电网可再生能源利用最大化、并网运行冲击最小,本文以微电网购电费用和联络线功率波动两者最小为目标建立多目标优化模型。为兼顾各个目标,提出基于二人零和博弈的加权系数法将该模型转化为单目标优化问题进行求解。根据一个实际微电网进行算例验证,结果表明该优化方法可有效提高微电网运行经济性,并有效减少联络线功率波动。     

基于两阶段鲁棒优化的西南地区微电网经济调度

针对西南地区可再生能源储备丰富的特点,考虑微电网中可再生分布式能源出力和负荷的不确定性对微电网运行调度的影响,搭建了两阶段鲁棒优化经济调度模型,求解系统在极端运行场景下的经济性最优解。模型考虑系统功率平衡和输出功率约束、需求响应负荷约束以及微电网与配电网的交互约束,通过不确定性调节参数处理微电网中的不确定性,调节模型的保守度。随后通过Benders分解算法将模型分为主问题和子问题求解,并采用对偶理论对内层模型进行解耦。最终得出的结果验证了所搭建模型的有效性,为微电网接入西南电网后的调度策略提供参考。     

含三端口电力电子变压器的交直流混合微网分层优化

三端口电力电子变压器(PET)具有交流、直流接口,便于主网和交直流混合微网的协同优化。针对PET容量小、过载能力差的现状,提出一种分层优化模型:PET层以对公共耦合点负荷曲线削峰填谷为目标,从而优化主网、交流微网和直流微网的功率调度曲线;交流微网和直流微网以降低各自运行成本为目标、上层调度曲线为约束协调各微源出力,并在下层优化中计及了储能放电深度、荷电状态对运行成本的影响,将镜像转换和自适应惯性权重引入粒子群优化算法中对其进行求解。参照浙江某地交直流微网示范工程构建算例,验证了所提优化模型和求解方法的有效性。     

计及电动汽车充放电的微电网多目标分级经济调度

根据各调度单元的运行特性,提出一种含有负荷级、源荷级以及源网荷级的多目标分级微电网经济调度策略。首先,负荷级依据用户行驶习惯利用电动汽车的储能特性调控微电网原始负荷波动;其次,源荷级优先使用风、光出力支持微电网负荷用电,同时通过多目标粒子群优化算法,利用储能、完全可调度电动汽车最大化消纳可再生能源及最小化源荷级的综合运行成本;最后,源网荷级利用柴油机和主网联络线消纳来自源荷级剩余的微电网“净负荷”,并且将富余的风、光功率入网获得收益,使电动汽车群、微电网与主网达到经济性、高效性以及安全性的统一效果。以某具体的算例对所提策略进行仿真分析,并与电动汽车随机充电运行及不分级调度运行的情况进行对比,验证了所提策略的科学性及有效性。     

电动汽车与电网互动：综述与展望

随着新能源发电、电动汽车的大规模发展,电网的调节能力持续下降,新能源消纳的压力日益增加,配电网的薄弱性逐渐暴露。电动汽车与电网互动技术的推广应用对于充电需求的满足、配电网建设压力的缓解、电动汽车灵活性资源的利用及新能源消纳都具有重要意义。文中从电动汽车与电网互动的技术研究、相关政策与标准制定、基础设施及能量管理等平台、信息安全以及示范应用五大方面入手,对电动汽车与电网互动领域的研究现状进行了系统总结,指出了现有研究中的不足之处,并进一步探讨了未来电动汽车与电网互动领域的潜在研究方向。