基于微电网的电动汽车换电站运营策略

提出了一种基于微电网的电动汽车换电站运营模式,建立了换电站充放电模型。根据换电站内充放电装置和电池组的约束,结合含有风电、光伏、燃料电池、微型燃气轮机、柴油发电机等电源的微电网,提出了含电动汽车换电站的微电网优化调度策略,并将换电站接入模式与传统储能电站接入模式进行了对比。算例表明,换电站也可以发挥削峰填谷的作用,且更具经济性。最后对市场容量、换电池价格及可再生能源渗透率等因素对经济性的影响进行了分析,提出的激励指数可为换电池价格、电池租赁价格的制定提供参考。     

考虑随机性的微电网日前调度与储能优化模型

针对微电网中可再生能源发电的随机性,以运行成本最小为优化目标,建立了微电网日前调度和储能优化的调度模型。首先,分别对传统发电机组和储能系统建立了确定性模型,并对可再生能源发电机组建立随机模型。然后,考虑到可再生能源发电机组的线性成本函数和传统发电机组的二次成本函数,并结合功率平衡和功率交换限制等约束条件建立了优化模型。通过不同成本函数的可再生能源发电机组和传统发电机进行了仿真。结果表明,该模型可以获得最优调度结果,同时实现储能电池的最优储能。     

考虑电动汽车的微电网复合储能容量优化配置

复合储能在微电网功率平衡、平抑可再生能源波动、提高电池使用寿命等方面有着显著作用,是未来微电网储能发展方向之一。针对含有风力发电和光伏发电的微电网,考虑微电网中电动汽车有序充放电,建立复合储能容量优化模型。通过经验模态分解分割平抑任务,最后利用粒子群优化算法对所搭建模型进行求解。比较无电动汽车、电动汽车随机充电和有序充放电3种模式下的容量优化配置结果。通过搭建仿真,对有序充放电模式下复合储能的功率分解以及荷电状态进行分析,验证了该方法在平抑波动方面的有效性。     

考虑不确定因素下含充换储一体化电站的微网能量优化

电动汽车直接接入电网并不能实现真正意义上的低碳,将电动汽车通过充换电站(battery charging-swapping station,BCSS)接入微网就地消纳可再生能源,并和储能电站(energy storage station,ESS)组成电动汽车充换储一体化电站(charging-swapping-storage integrated station,CSSIS)作为微网的储能系统,能够降低电动汽车对微网运行的影响,同时提高储能可调节容量。针对微网内风机、光伏的不确定性以及负荷的波动性,建立了基于机会约束规划的经济优化模型,以一定置信水平下满足备用需求作为可靠性约束,基于峰谷分时电价优化一体化电站和燃料电池出力,并确定联络线交互功率。对CSSIS充放电功率在BCSS和ESS之间进行分配时,应用滑动窗口法优先调度BCSS充放电,安排ESS承担剩余功率,从而使BCSS具有较稳定的运行环境,也为ESS提供可调节容量支撑。以一个具体微网为例验证了所提策略的有效性。     

含分布式电源和电动汽车的微电网协调控制策略

微电网中包含可再生能源和电动汽车等不确定性电源和负载,不利于微电网的稳定运行。基于风光储的微电网系统,考虑电动汽车的时空分布特性,提出一种动态电价调整策略。根据可再生能源出力和负荷的实时数据,求出当前微电网中的不平衡功率,根据当前不平衡率(UR),发布对应的电价信息,充分调动电动汽车参与微电网的调度,实现微电网中可再生能源和电动汽车间的协调控制。最后通过搭建微电网仿真模型对所提动态电价调整策略进行验证,通过对比电动汽车无序充电和有序充放电情况下微电网的等效负荷以及储能运行情况,来验证该策略在微电网运行优化方面的有效性。     

计及负荷可控性的微网储能容量优化配置

合理配置储能容量,是保证以可再生能源为主体电源的独立微网经济可靠运行的关键。基于微网地下水开采负荷的可控性,提出可再生能源/储能/负荷协调的微网系统功率分配策略。在此基础上,考虑蓄电池储能的运行特性对其寿命影响,提出微网电池储能的容量优化模型。以中国西北地区风光互补独立微网为例,对电池储能容量优化进行研究,仿真结果验证了所建模型的合理性。     

以换电站为负荷的微电网系统建模与优化

建立以换电站为负荷的微电网系统稳态模型,结合各发电单元和换电站的特点,以微电网系统运行成本最低为目标,以满足用户需求、发电单元和充放电功率平衡为约束条件,对微电网系统运行进行优化。采用粒子群优化算法进行模型求解,将微电网系统的运行成本设为适应度函数,将各发电单元出力及微电网与主网间的功率交换设为粒子位置。算例分析表明,通过对各发电单元出力进行优化,可以降低微电网运行成本,并充分发挥微电网削峰填谷能力。     

独立光储直流微电网分层协调控制

针对独立运行的光储直流微电网,提出分层协调控制策略。第一层控制光伏和储能系统等单元独立运行,且各单元变流器可依次对母线电压进行自动调节。采用自适应下垂控制协调多组储能来稳定母线电压并根据最大功率和荷电状态自动协调不同储能电池之间的负荷功率分配。当独立直流微电网中所需储能系统充电功率超过其最大允许功率时,光伏系统由最大功率跟踪控制切换为下垂模式控制母线电压稳定,且不同光伏单元可根据各自最大功率自动分配负荷功率,同时采用电压前馈补偿控制动态调整下垂控制器的参考电压将母线电压提升至额定值。为了提高运行效率并增强直流母线电压的稳定性,第二层控制根据母线电压协调不同变流器的工作方式,确保不同工作模式下均有变流器根据电压下垂特性控制直流电压来维持系统内的有功功率平衡。最后在Matlab/Simulink搭建仿真模块,分别验证在三种不同工作模式下所设计分层控制策略的有效性。仿真结果表明,该分层控制可实现独立直流微电网的稳定运行。     

基于电池储能系统动态调度的微电网多目标运行优化

微电网系统的优化运行应考虑经济性、环保性、可靠性以及对可再生能源的响应特性等多方面因素。以电池储能系统(BESS)为研究对象,提出一种基于动态规划的多目标优化方法,以最优化经济效益、最大化可靠性、最小化可再生能源功率波动、最符合可再生能源发电计划作为微电网优化运行的目标,应用模糊理论和二元对比定权法将其转化为单目标优化问题,从而获得BESS的动态最优调度策略。算例表明,该方法具有良好的优化效果。     

多元复合储能在独立微电网中运行策略及容量优化研究

针对独立供电的微电网,分析后备电源电池储能、超级电容器、柴油机的运行策略,以此为基础提出微电网内考虑混合储能系统成本的最大化可再生能源利用率、最大化电池储能使用寿命和最大化因减少柴油机运行而减少的环境效益为优化目标函数的混合储能优化配置模型,并通过多变异位自适应遗传算法求得多元复合储能系统容量的优化配置。通过仿真计算验证所提策略的正确性与有效性。     

计及可再生能源不确定性的孤岛微电网概率潮流计算

随着具有不确定性的可再生能源接入孤岛微电网的比例不断提高,传统确定性条件下孤岛微电网的潮流计算受到挑战。基于有功功率—频率/无功功率—电压(P-f/Q-U)控制和有功功率—电压/无功功率—频率(P-U/Q-f)控制两种下垂控制策略,在计及可再生能源的不确定性时,建立了综合控制下孤岛交流微电网的概率潮流计算模型,并提出了一种改进的三步LevenbergMarquardt(MTLM)算法对潮流方程进行求解。采用基于Sobol序列的拟蒙特卡洛模拟获得具有随机性的可再生能源出力和负荷的样本,进而对38节点孤岛交流微电网进行概率潮流计算,通过对比验证了MTLM算法的快速收敛性和鲁棒性,研究了不同下垂控制策略下系统频率和电压的概率分布情况,分析了具有随机性的高比例可再生能源接入对孤岛微电网的影响。     

基于稀疏多项式混沌展开的孤岛微电网概率潮流计算

考虑到可再生能源的不确定性对微电网运行的影响,传统确定性潮流计算难以全面描述系统运行状态与潮流分布情况。在计及微电网源荷随机性与相关性的情况下,文中建立了孤岛交流微电网的概率潮流模型。进一步,提出了一种稀疏多项式混沌展开方法用于快速准确得到孤岛微电网的输出响应,在含有高维输入随机变量时,有效提高了孤岛微电网的概率潮流计算效率。采用接入多台分布式电源的33节点孤岛微电网系统进行仿真,通过与传统方法的对比,验证了所提方法的高效性和准确性。     

基于一致性理论的独立微电网分布式动态经济调度

独立微电网是提高可再生能源利用率的有效途径,动态经济调度是微电网系统运行的重要环节。文中给出了独立微电网动态经济调度模型,提出了一套基于一致性理论的分布式实现方法,各参与者依靠本地计算以及邻居间的少量信息交互实现系统优化。计算分为两个阶段:在第一阶段,各单元通过平均一致性算法获得全网信息,并以最大化利用可再生能源为目标预设可控负荷的用电计划;在第二阶段,各单元通过更新发电机或储能系统时段间的出力上下限,将原问题解耦为一系列单时段经济调度问题,再采用一致性牵引算法根据等微增率准则逐个计算每个时段的最优出力。通过仿真算例验证了所提模型与算法的有效性。     

兼顾可靠性与经济性的孤岛型光储微电网容量配置方法

可靠性和经济性是孤岛型光储微电网容量配置的2个重要参照,但不能同时最优.为协调二者矛盾,提出了一种兼顾可靠性与经济性的孤岛型光储微电网容量配置方法.该方法针对概率类、频率及持续时间类指标,从容量及功率角度进行了可靠性评估与经济性分析,对比研究了不同负荷点接入光储微电网的配置方案.结果表明:一定储能配置方案下,光伏容量的增加可优化概率类指标,但频率及持续时间类指标变化并非单调;合理的储能配置能进一步优化概率类指标,降低或平抑系统平均停电次数指标对微电网的冲击;在负荷水平较低处安装微电网可实现可靠性与总成本的最优折中.     

Multi-agent approach to modeling and simulation of microgrid operation with vehicle-to-grid system

This study presents the modeling and simulation of a vehicle-to-grid (V2G) system within a microgrid considering the requirements of various components of the microgrid system such as distributed renewable energy resources (DERs), plug-in electric vehicles (PEVs) and non-PEV loads. The system modeling is carried out using an agent-based methodology where components of the microgrid are modeled as agents. The use of PEV car batteries collectively as a virtual power plant (VPP) enables PEVs to not only act as loads but as energy sources alongside DERs such as wind and solar power generation. The smart control and scheduling of the charging and discharging of the PEVs by the charging station can be used to achieve sustainable integration of a high number of PEVs in the microgrid power system. In addition to simulating a microgrid operation, results of this study show how agents’ behavior change based on factors such as penetration of renewable energy, penetration of PEVs, travel pattern of PEV drivers and price of energy generation.     

基于功率监测和频率变化率的孤岛微电网紧急切负荷控制

考虑到微电网中的储能配置特点和孤岛微电网等效转动惯量难以准确确定的问题,分别提出了基于超级电容器功率监测和基于微电网频率变化率与反馈信息的孤岛微电网紧急切负荷控制策略。前者充分利用了微电网中的功率型储能设备,简单、可靠但不具有通用性;后者利用首次切负荷之后的反馈信息进行补充切负荷,能在近似估计孤岛微电网等效转动惯量的情况下比较准确地确定孤岛微电网中的有功缺额并进行紧急切负荷控制。利用DIgSILENT/PowerFactory建立了微电网模型,仿真结果验证了所提出的两种切负荷控制策略的有效性。     

微电网储能系统调度日SOC初值确定方法

新能源微电网孤岛运行时,微电网的经济性和可靠性依赖于储能系统ESS（energy storage system）的功能发挥。在以天为单位的调度中,对ESS功能的需求转化为在综合考虑多天微电网能量需求的情况下对每日ESS的能量调度,其中含电池荷电状态SOC（state of charge）每天初值的确定。通过分析微电网多日供用电典型工况对调度日ESS的SOC初值的不同需求,基于多时间尺度预测和调度方法,提出了一种ESS调度日SOC初值的确定方法。设计了调度模型,引入每日SOC终值下限约束,根据多日工况对ESS的能量需求给出该下限值,进而以该调度模型进行多时间尺度调度确定下一日SOC初值,并作为下一日调度的输入。日调度和确定SOC初值滚动递进,使得基于该ESS的调度计划能够满足微电网多日能量需求。分析和算例说明了该方法的有效性。     

计及源荷不确定性及需求响应的离网型微电网两阶段日前经济调度

离网型微电网在远洋海岛、偏远地区等有举足轻重的作用,但源荷不确定性对其稳定运行具有一定负面影响。为减轻日内调度压力,提出了一种适用于离网型微电网的两阶段日前调度模型。利用混沌相空间重构、多目标粒子群、数据驱动及线性规划等方法,通过灵活资源调控降低源荷不确定性所带来的弃风和失负荷等负面影响,可在降低调度成本的基础上,兼顾系统高效性及可靠性。第一阶段以微电网综合运行成本最低,可再生能源就地利用率最高及系统失负荷率最小为目标,建立了计及需求响应的离网型微电网多目标经济调度模型。第二阶段针对第一阶段调度后产生的弃风与失负荷,采用极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)及XGBoost构建了蓄电池消纳弃风模型和调频电源调度模型。最后通过仿真算例的对比表明,需求响应对于系统高效性的增强是以增加调度成本和降低负荷可靠性为代价的,相比之下,所提两阶段日前调度方法可在降低调度成本的基础上,同时兼顾系统高效性及可靠性,为偏远地区和海岛等地区的离网型微电网运行提供参考。     

基于Sobol’法的孤岛微电网潮流全局灵敏度分析

随着可再生能源发电在微电网中的渗透率不断提高,微电网运行的不确定性显著增加,有必要准确评估输入变量对微电网状态的影响,以提高系统的运行控制水平。计及孤岛微电网中分布式电源和负荷的不确定性,基于有功—频率/无功—电压的下垂控制策略,构建了综合控制下的孤岛微电网概率潮流计算模型,并采用具有鲁棒性的自适应LM(Levenberg-Marquardt)算法进行求解。在此基础上,针对系统状态的不确定性,基于Sobol’全局灵敏度理论,建立了一种考虑源荷不确定性的孤岛微电网概率潮流灵敏度分析法,用于辨识影响系统状态的关键因素。通过对有多台分布式电源接入的33节点孤岛交流微电网系统进行仿真,获得了各输入变量的一阶灵敏度和总灵敏度,分析了输入变量对系统状态的影响,验证了所提方法的有效性。     

基于储能运行策略的孤岛型微网可靠性分析

作为孤岛型微网的重要组成部分,储能系统的运行策略直接影响着微网的供电可靠性。首先建立了孤岛型微网的发电电源和储能的评估模型;其次,建立了负荷切除原则和储能运行策略;最后,采用改进的时序蒙特卡罗法,对孤岛型微网进行可靠性评估,并在改进RBTS BUS6系统上进行仿真计算,结果表明,该方法能有效地计算分析孤岛型微网的供电可靠性。