分时电价下含电动汽车的微电网群双层多目标优化调度

为解决大规模电动汽车无序充电导致电网出现“峰上加峰”现象,依据电动汽车充电地点的不同将配电网划分为居民区、办公区、商业区微电网,提出基于峰谷差、分时电价、用户充电满意度多目标下的电动汽车充电模式,建立了微电网内运营商峰谷差最小—用户充电费用最少和充电满意度最大的双盈多目标优化调度模型,采用上海市实际居民办公商业混合体,基于MATLAB/NSGA-Ⅱ算法求解负荷整形度;采取粒子群优化算法求解电动汽车车主达到充电最优满意度;实现对电动汽车充电时刻和充电功率的引导。实际算例仿真结果表明,该方法能有效降低配电网负荷峰谷差,提高电动汽车充电效率,满足用户充电需求。     

基于EMA的电动汽车协同调度策略研究

针对大规模电动汽车接入电网无序充电的问题,本文以充电站收益和电动汽车用户收益最大为主要目标,以电动汽车充放电功率和电池电量不超过允许范围为约束条件,建立了电动汽车调度模型,采用演化膜优化算法对模型进行求解,同时以某市历史电网负荷参数为例进行分析。算例分析表明,通过充电站和电动汽车用户协同调度,电动汽车充放电可使充电站和电动汽车用户同时获取最大收益。若按算例中汽车日行驶规律计,使用电动汽车的用户每日可获益约29元,且电动汽车数量的增大有利于电网负荷峰谷差的减小。该研究对大规模电动汽车入网的协同调度策略具有一定参考价值。     

考虑负荷优化的光储充电站储能经济性配置研究

为缓解电动汽车充电对电网的冲击,提升充电站的经济性,对光储一体化充电站储能配置展开研究. 首先分析了充电站电动汽车的负荷特性,结合峰谷电价,制定了储能运行策略. 然后通过建立储能配置双层规划模型,保证了充电站负荷最大程度优化的同时实现价格套利. 最后通过算例分析,得到商业区充电站储能经济性配置方案. 将该配置方案与以峰谷差作为优化指标的传统储能配置方案对比,结果表明该方案有效增加了总削峰量,并将充电站年购电成本进一步降低.     

实时电价下电动汽车充电调度优化方法研究

探讨了在实时电价的环境下,以用户充电费用最小为目的,利用电价调节充电负荷分配,实现有序充电调度的方法。在保证用户充电需求的同时,满足在充电费用最优以及日负荷波动和电网负荷峰谷差尽可能小的前提下,建立了新型的电动汽车充电模型。采用遗传算法求解此充电模型,从而得到一个最优方案,根据此方案合理安排各个时段充电内的车辆数。根据蒙特卡洛模拟的电车运行的相关信息数值,运用得到的最优方法以此来对电车充电模拟仿真。仿真结果表明:考虑了峰谷差和日负荷波动约束的有序充电方案可明显降低电动汽车充电费用,同时也能保证电力系统安全稳定运行。     

基于改进隶属度函数的电动汽车充放电多目标优化调度模型

电动汽车充放电多目标优化调度要求兼顾电网与用户的利益,为此提出V2G模式下基于改进隶属度函数的电动汽车充放电多目标优化调度模型.以系统负荷总方差最小、车主充电费用最低为目标,同时引入分时电价引导车主对电动汽车进行有序地充放电,以减小系统负荷峰谷差并促进对风电的消纳.应用反Sigmoid函数替代传统的半降直线型函数,并作为改进隶属度函数,采用最大模糊满意度法将多目标优化问题转化为单目标问题;应用布谷鸟搜索算法对算例进行求解,并验证模型的可行性.最后,分析分时电价的波动、参与调度车辆的数量和电动汽车平均初始电量对优化结果的影响.     

基于sigmoid函数激励需求响应模型的电动汽车有序充电控制策略

基于经济学理论提出电动汽车有序充电电价模型,给出考虑负荷波动和电动汽车车主支出最小为目标的多目标函数,利用蒙特卡罗方法模拟车主的充电行为,最后,采用粒子群算法求解多目标函数;该方法在电价激励机制的控制过程中,加入用户对电价的响应环节,给出满足sigmoid函数的电价激励策略在不同激励陡度参数下对电动汽车充电的引导效果。以某地区为例进行有序充电场景仿真模拟,结果表明:在兼顾车主和充电站运营商利益前提下,电动汽车规模一定时,选择适合的激励陡度参数能改善负荷曲线,使电网负荷波动最小。     

考虑负荷时空分布的电动汽车充电站优化配置

针对电动汽车快充负荷和充电资源错配的问题,运用蒙特卡洛法预测充电站配置变化下的负荷分布,以社会总成本最小化为目标,充分考虑充电站、用户、电网和交通等多方利益,构建了一种新的充电站优化模型,并使用改进的多染色体遗传算法进行求解,得到了适用于区域充电站的规划方案。以上海市浦东新区为例进行算例仿真研究,验证了所提方法的有效性,为解决电动汽车快充负荷与充电资源错配问题提供了有力的决策支持。     

改进粒子群算法的电动汽车时空优化分配策略

兼顾待充电汽车的时间分配和空间分配,以每个时段每个充电站的充电电动汽车数量为决策变量,建立了集中充电时段内充电负荷方差和充电站充电汽车数量方差的数学模型.提出时空优化分配策略,使待充电汽车在时空上达到均衡分配,并在基本粒子群算法基础上结合了线性递减权重和异步变化学习因子方法.基于纽约州独立系统交易运行机构(NYISO)的原始负荷数据进行算例仿真.结果表明,文中提出的电动汽车集中充电调度策略在时空上优化分配待充电汽车,达到了降低负荷峰谷差、减小负荷波动的目的.     

计及荷电状态效益的含电动汽车微电网优化调度

为了应对电动汽车接入微电网后用户仅通过电价响应将会产生新的负荷峰谷差,以及多次充放电带来的电池损耗与使用不便的问题,基于主从博弈的思想,提出了计及荷电状态效益的含电动汽车微电网优化调度模型。上层模型中微电网作为领导者,以微电网运行成本最低为目标制定合理的电价政策对电动汽车的充放电行为进行引导;下层电动汽车用户则计及自身荷电状态效益对电价政策进行响应,以自身效益最大为目标调整充放电策略。通过算例分析表明,所提模型在兼顾主从双方效益与降低微电网负荷峰谷差的同时,能够减少电动汽车充放电次数并使其荷电状态保持在较高水平。     

考虑电动汽车有序充电的电网低谷调峰优化研究

针对上海地区受电比例逐年增大所带来的低谷调峰困难问题,提出了一种分时电价下电动汽车有序充电参与低谷调峰的策略。在上海电网原有峰谷电价的基础上,制定了合理的分时电价体系。以系统运行成本最低为目标,建立了含电动汽车有序充电的低谷调峰优化模型。根据上海电网实际算例,采用优化软件Lingo进行求解,验证了该策略的有效性和可行性。     

V2G模式下电动汽车的有序充放电策略

电动汽车规模化接入电网会对配电网的安全运行造成负面影响,研究如何控制电动汽车的充放电过程有利于配电网的安全经济运行。以削峰填谷作为优化目标,建立了基于电动汽车与电网互动(V2G)技术的光储式电动汽车充电站系统模型,提出了电动汽车定时模式、定峰模式、负荷整形模式以及V2G与储能配合模式4种有序充放电策略。基于MATLAB软件平台的算例仿真结果表明,所提策略可在一定程度上起到削峰填谷的作用,验证了所提策略的可行性和有效性。     

基于粒子群算法的“多站融合”背景下储能站运行策略研究

通过建立数据中心负荷模型、电动汽车充电站负荷模型、储能站充放电模型和5G基站负荷模型,搭建了储能站投资回报率模型。采取两阶段优化方法、粒子群算法对目标函数进行优化,最终得出"多站融合"背景下储能站的最优运行策略。仿真结果表明,典型锂离子电池在合理区间内,峰谷电价差越大,最佳充放电深度越大,在此运行策略下,储能站的经济效益最高。     

基于RBF-NN的电动汽车充电站短期负荷预测研究

为了应对电动汽车大规模并网后对地区电网负荷模式和可靠运行带来的影响,本文以某电动汽车充电站的相关数据为依据,分析研究了电动汽车充电站的负荷特性以及影响负荷变化的主要因素,构建了基于RBF-NN的电动汽车充电站短期负荷预测模型,同时通过仿真算例验证并与BP-NN预测模型进行了比较。结果表明,基于RBF-NN的短期负荷预测模型具有更好的预测精度,适用于电动汽车充电站的短期负荷预测。该研究为下一步工程实践应用提供了理论依据。     

基于马尔科夫链充电负荷预测的多区域充电桩优化配置研究

考虑用户出行习惯的复杂性、多样性,对区域充电桩进行合理的配置以满足充电需求。首先,通过马尔科夫链模型描述电动汽车用户一天出行过程中在行驶、充电、不充电也不行驶3种决策行为下,动力电池荷电状态的变化情况。以此确定该过程中电动汽车用户的实时充电行为,得出不同类型电动汽车的快充、慢充负荷需求。然后,考虑规划区内电动汽车的移动特性及其不同时段不同类型电动汽车辆数,预测各区域各时段充电负荷的需求情况。最后,以投资、运维成本最小为目标建立区域充电桩优化配置模型。该模型计及了电动汽车移动特性均衡等约束条件,并通过粒子群优化算法求解。对33节点4区域系统电动汽车充电负荷需求预测及其充电桩配置进行仿真,仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于双重粒子群算法的电动汽车参与配网优化调度

研究电动汽车参与含分布式光伏电源的配电系统的协同调度问题. 首先,建立了分布式光伏和电动汽车充电负荷的数学模型,给出了两种协同调度策略:电动汽车充电位置优化和电动汽车充电时段优化. 优化模型以配电系统网损最小为目标,分别就充电地址不固定和固定两种情况进行优化. 然后,使用蒙特卡洛法对电动汽车充电负荷情况进行模拟,使用双重粒子群算法对优化模型进行最优求解. 最后,用一个33节点系统作为算例系统对所提出的调度策略进行仿真验证,证明了优化策略能平抑电网波动,减少配电系统网损.     

考虑电动汽车用户行为特性的电力系统经济调度

随着电动汽车的普及,电动汽车充电行为对电网的影响日益突出,大规模电动汽车的无秩序充电将会对电网的安全可靠与经济调度造成较为严峻的负面影响。在此背景下,考虑电动汽车用户行为特性,进行电力系统经济调度问题研究。首先,以实测数据为基础,考虑电动汽车充电的不确定性,分析充电起始时间和持续时间,得到电动汽车充电负荷的时间分布。然后,以系统的煤耗成本与阀点效应成本之和最低为目标函数,并采用罚函数法将约束条件引入其中,建立计及电动汽车充电的电力系统经济调度模型。最后,对电动汽车的不同充电行为,采用布谷鸟搜索算法分别对其进行实例仿真,验证所提模型的正确性,并分析电动汽车不同充电行为对系统的影响。     

转碟式格栅系统在排污中的应用

目前在城市污、雨泵站中仍然大量使用传统的格栅,如果发生严重的杂物拥堵常常会引起排水不畅,给城市交通与人民生活造成很大的影响.本文提出了一种新型转碟式格栅可以有效解决这一问题.     

插入式混合电动汽车充放电行为的概率分析

随着插入式混合电动汽车（PHEVs）的大量使用,其充放电过程将对电网的安全经济运行造成重要的影响.提出与电网连接的PHEVs模型,准确反映PHEVs的充放电特性;开发基于Monte Carlo仿真的插入式混合电动汽车充放电行为的概率分析方法,用以描述PHEVs充放电的随机特性.数值仿真表明PHEVs的放电负荷和汽车接入电网（V2G）的充电容量都具有正态分布特性.