考虑用户满意度的电动汽车双层充放电调度研究

针对规模化电动汽车随机接入电网的能量调度问题,提出考虑用户满意度的电动汽车双层充放电调度模型。其中,上层模型以配电网负荷方差最小为目标,并考虑调度中心与代理商的互动因素;下层模型以两阶段调度策略为基础,在代理商跟随配电网调度计划的前提下,注重提高用户满意度。采用粒子群算法对调度模型进行分析,结果表明:所建模型不仅能很好地平抑负荷波动,还可有效提高用户满意度。     

考虑用户可调度潜力的负荷聚合商优化调度策略

充分挖掘需求侧资源的可调度潜力可以为电力系统调度提供可靠的数据支持。然而，需求侧资源的可调度潜力与用户内部心理因素、外部环境因素和电网运行工况密切相关，需要对其进行详细的建模分析。以居民用电负荷中占比较重的空调负荷和电动汽车作为研究对象，首先，从用户舒适度和物理层面建立数学模型，充分挖掘需求侧柔性负荷的可调度潜力。其次，在可调度潜力的基础上，采用负荷聚合商和居民用户签订协议的直接负荷控制模式，以负荷聚合商的利益最大化为目标函数，利用非合作博弈理论解决了各聚合商之间的最优投标决策问题。仿真算例验证了该模型不仅可以激励需求侧柔性负荷资源积极参与电力市场调控，实现各方的经济利益最大化，也可以有效减小负荷需求峰谷差，缓解电网供需平衡压力。     

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。     

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。     

计及电动汽车充电调度可行域的电力系统机组最优组合

大量电动汽车无序充电会给电力系统的安全与经济运行带来严重负面影响,因此如何优化调度电动汽车充电就成为值得研究的重要问题。现有的电动汽车充电优化调度方面的研究工作未能很好地统筹考虑用户出行需要和充电能量需求,这是旨在研究的核心问题。首先,通过分析电动汽车用户的出行需要和充电能量需求,可得到电动汽车充电调度的可行域。之后,对传统的机组最优组合模型进行扩展,考虑电动汽车充电调度的可行域约束,形成兼顾电动汽车出行需要和充电能量需求的电力系统机组最优组合模型。最后,用一个包括10台发电机组的算例系统说明所提方法的可行性和有效性。仿真结果表明在不影响用户日常出行需求的情况下通过优化调度电动汽车充电过程可以实现削峰填谷,进而改善电力系统运行的经济性。     

配网运行方式调度及其发展趋势分析

配电网智能化建设,对于传统配电网运行效果来看,具有更强的自愈能力、安全性能以及电能质量,并且可以实现与用户之间的互动,满足配电网与用户信息化和可视化管理要求.但是在配电网智能化建设和运行中,因为电网结构和运营模式的差异性,传统的调度模式已经无法满足实际运行需求,还需要在现有基础上做深入的研究,积极应用各项新型技术,以满足实际电网建设和市场运营要求,对配电网智能调度模式进行优化.     

基于MADDPG算法的家用电动汽车集群充放电行为在线优化

电动汽车作为电网中的重要负荷,具有较高的需求响应潜力.为降低电动汽车集群用能成本,缓解电网峰值负荷压力,文中首先分析了V2G模式下电动汽车的用电特性,构建了电动汽车集群充放电调度模型,通过成本分析为充放电调度提供决策依据.然后应用多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)算法对电动汽车集群进行充放电行为的实时优化,利用用户的历史用电数据完成学习过程,并依据当前的用电信息进行调度决策.算例分析表明,该方法可以进行电动汽车集群充放电行为的实时在线优化决策,在保证用户用电需求的前提下,提高用户用电经济性,实现峰值负荷的转移.     

智能电网中电动汽车快速有序充电实时电价优化方法

针对智能电网中电动汽车的有序充电调度问题,提出了用电价杠杆调节电动汽车快充负荷的实时电价机制,引入了愿望度模型,以电网负荷峰谷差最小为目标函数,充电站愿望度和用户愿望度为约束条件,建立了优化数学模型,并通过遗传算法对该优化模型进行求解。最后基于某地区2020年的预测数据进行算例仿真,结果表明,提出的实时电力定价机制可以有效降低峰谷差,保障充电站利益,满足用户充电需求,达到电网、充电站和用户的共赢。     

面向大规模电动汽车并网的需求侧管理方案对比分析

电动汽车充电在时间和空间上都存在着不确定性,大量的电动汽车接入电网可能导致电网负荷的明显波动,影响系统运行效率及安全稳定性,因此有必要研究电动汽车接入电网的运行规律并对其实施需求侧管理。以插电式混合动力汽车为研究对象,针对大规模电动汽车并网充电提出两种需求侧管理方案:基于中央调度程序的二次规划调度方法和基于能量限制器和功率限制器的多智能体系统调度方法,并对某典型地区配电网中的电动汽车进行仿真分析,评估和量化插电式混合动力汽车入网引起的负荷需求增长问题。算例结果从最优性、适应性和可扩展性三个方面说明多智能体调度方法优于二次规划调度方法。     

计及电动汽车充电与可再生能源协同调度的负荷特性分析

电动汽车与可再生能源的协同调度是促进可再生能源消纳、平抑可再生能源并网带来的波动、减少电动汽车无序充电对电网影响的有效手段。本文以降低光伏发电入网后电网的净负荷波动为目标,建立电动汽车与光伏发电协同调度的数学模型。同时,针对现有的研究缺乏对电动汽车有序充电后的电网和电动汽车负荷特性进行定量分析的问题,提出特性评价指标,用于定量分析电动汽车响应调度后电网的负荷特性,并评估协同调度的效果和影响。最后,采用天津市某区域的数据进行仿真分析,结果表明,本文所提出的协同调度模型在不同光伏渗透率下均能有效地平抑可再生能源波动,减少负荷峰谷差。     

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。     

一种抑制配网电压波动的电动汽车有序充放电策略

电动汽车的迅速发展给人类生活带来了便利,但如果大量电动汽车无序接入电网会对电网质量带来不利影响。为了提高配网电压的稳定性,提出一种抑制配网电压波动的电动汽车有序充放电策略,在考虑用户行驶需求和习惯的前提下,提出了电动汽车调压的可调度模型。以配网电压方差为目标函数、电动汽车可调度容量为优化变量,采用ROSEN梯度投影法和粒子群算法对目标函数进行求解与优化,得出各个节点电动汽车的最优出力值,从而对节点上电动汽车的充放电行为进行调度,达到抑制电压波动的目的。仿真结果表明:采用该方法能够有效减少配网电压的波动,解决大量电动汽车接入电网所带来的电压问题。     

基于HSA的家庭能量管理系统优化调度研究

针对家庭能量管理系统的经济性与环保性,本文基于和声搜索算法,提出了一种家庭能量管理系统的优化调度方法。以减少用户的用电成本和碳排放量为目标,将家庭负荷分为可调度负荷、不可调度负荷和储能负荷等,根据光伏发电预测值、不可调度负荷预测值、室外温度采集值以及用户设置的舒适度条件,建立了家庭能量管理系统数学模型,并采用改进的和声搜索算法对模型进行优化求解,得到了各时段可调度负荷的工作状态以及蓄电池和电动汽车的充放电功率。仿真结果表明,该方案有效减少了用户的用电成本和碳排放量,实现了电网需求侧节能减排。该研究为智能电网环境下家庭能量管理系统的建设提供了一定的参考价值。     

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。     

基于电动汽车接入的智能配电网规划研究

智能配电网是城市配电网的未来发展方向,也是智能电网的重要组成部分[1]。本文根据某中小城市的汽车发展情况,对电动汽车接入的智能配电网的充换电设施,充换电综合监控及运营管理规划进行研究,并对电动汽车接入实施设计具有现实的指导意义。     

V2G代理商调频服务经济效益评估

针对电动汽车调频经济调度问题,构建多时段双向充放电优化调度模型,提出启发式预测-校正迭代方法,用于评估电动汽车个体的真实电池寿命折损成本.综合考虑电池寿命折损、调频容量需求和用户出行需求等因素,制定电动汽车的充放电和调频容量计划.结合私家车、公交车和出租车的出行规律,设定若干典型调频场景,采用随机时序模拟方法模拟车辆出行参数.仿真分析3类代理商在不同场景下的调频效益以及电池寿命折损情况,说明所提方法和模型的有效性.结果表明,所提出的启发式预测-校正迭代方法能够有效减少电池折损费用预设引起的调度计划偏差.     

V2G代理商调频服务经济效益评估

针对电动汽车调频经济调度问题,构建多时段双向充放电优化调度模型,提出启发式预测-校正迭代方法 ,用于评估电动汽车个体的真实电池寿命折损成本.综合考虑电池寿命折损、调频容量需求和用户出行需求等因素,制定电动汽车的充放电和调频容量计划.结合私家车、公交车和出租车的出行规律,设定若干典型调频场景,采用随机时序模拟方法模拟车辆出行参数.仿真分析3类代理商在不同场景下的调频效益以及电池寿命折损情况,说明所提方法和模型的有效性.结果表明,所提出的启发式预测-校正迭代方法能够有效减少电池折损费用预设引起的调度计划偏差.     

考虑需求响应和边缘计算的配电网分布式优化调度

随着分布式电源、柔性负荷地大量接入,传统配电网中将存在电网公司、分布式电源所有者、柔性负荷等多个利益主体。针对配电网多利益主体协同优化问题,提出了考虑需求响应和边缘计算的配电网分布式优化调度方法。首先,提出虚拟区域分解方法对配电网不同利益主体进行划分,构建基于边缘计算的配电网分区分层优化框架。其次,分别建立配电网、分布式电源和柔性负荷的优化模型,提出以配电网能量管理系统为云计算节点、以智能配变终端为边缘计算节点的配电网分布式优化调度方法。然后,分别构建分布式电源、柔性负荷优化问题的KKT条件对原分层优化模型进行转化。最后,基于修改的IEEE33节点系统对所提分布式优化调度方法进行验证。结果表明,与集中式优化方法相比,所提分布式优化调度方法可以较好地实现配电网中不同主体之间的协同优化。     

关于解决电动汽车快充对电网冲击的设想

传统能源的短缺危机和环境保护的客观要求,新能源汽车是整个汽车产业的需求。而伴随着电动汽车的广泛使用,相对于目前的燃油机车加油站,电动汽车充电站也将成为未来一个很有潜力的行业。本文将阐述电气汽车快充对充电站的设备需求,以及提出一些对于解决快充对电网冲击的设想。     

电动汽车随机充电对配电网影响的研究

电动汽车用户充电行为具有不确定性,大量充电负荷随机接入电网将造成较大的充电需求,给配电网设备运行带来挑战。为研究电动汽车随机充电对配电网的影响,分析家用汽车一天出行行程链结构,采用蒙特卡洛方法抽取每段行程的行驶里程,以当前剩余电量是否满足后续行程要求判断一天充电频次,采用泊松分布分析车辆抵达充电场所的充电起始时间,搭建电动汽车充电负荷模型。仿真结果表明,建立的电动汽车充电负荷模型能较好地反映电动汽车不同渗透率的接入对配电网造成的负荷冲击、电压偏移和网络损耗的影响,缓解电动汽车无序充电造成"峰上加峰"的现象,为电动汽车充电的有序调控和管理打下基础。