面向电力系统灵活性的电动汽车控制策略

随着碳中和目标的不断推进,我国可再生能源消纳面临的形势会更加严峻,亟须挖掘更多的电力系统灵活性调节资源。电动汽车作为一种新型可变负荷,能够通过与电网的互动增强电力系统的灵活性,保障系统的经济安全运行。该文针对现阶段缺乏面向电力系统灵活性的电动汽车充放电控制研究的现状,对面向电力系统灵活性的电动汽车控制策略进行研究。给出电力系统和电动汽车的灵活性定义,设计了“最大可提供灵活性计算—电力系统灵活性需求计算—电动汽车灵活性控制”的灵活性调度方案,以充分挖掘电动汽车的灵活性调节潜力,促进可再生能源消纳。算例分析表明,该文提出的电动汽车灵活性控制策略能够极大地改善电力系统的灵活性,同时该文模型的求解时间为秒级,完全可以满足电力系统地实时灵活性调度需求。     

基于负荷均衡加载的电力系统分布式经济调度策略

在构建以新能源为主题的新型电力系统背景下,电网面临以电动汽车为代表的电气化交通负荷剧增的巨大挑战。针对上述问题提出一种负荷均衡优化模型,将负荷均衡后的集群电动汽车依次并入电网。然后应用多智能体一致性算法,以发电机组的增量成本和集群电动汽车的增量效益作为一致性变量,设计一种集群电动汽车参与电力系统经济调度的算法,通过分布式优化方式解决经济调度问题。建立4种典型的仿真情景,分别验证集群电动汽车分步参与电力系统分布式优化调度的有效性、对不同通信拓扑和功率受约束情况的适用性以及分布式优化算法在集群电动汽车参与经济调度时“即插即用”的能力。在IEEE 39节点系统上进行算例仿真,验证了策略的有效性。     

电动汽车参与电力系统优化调度的谈判策略

以电动汽车为代表的灵活电力负荷参与电力系统优化调度可以改善系统运行的经济性,对于这类负荷电力公司或相关管理机构应给予适当的经济激励。考虑到电动汽车代理商与电力系统调度机构之间的信息不对称,这部分经济激励应该由电力公司和电动汽车车主代理通过谈判来确定。在此背景下,研究了电动汽车代理商与电力公司针对电动汽车参与日前优化调度的谈判策略。首先,建立了计及电动汽车代理商参与系统优化调度的数学模型和电动汽车代理商的充电需求模型。之后,根据电动汽车代理商和电力公司分别对电动汽车参与系统优化调度为电力公司带来的收益和电动汽车代理可能遭受的损失的估计,分别给出了其谈判报价策略和报价调整策略。最后,以修改的IEEE 30节点系统为例,对所提出的电动汽车代理商谈判策略进行了仿真分析,说明了所提方法的基本特征。     

电动汽车辅助调峰的经济调度策略研究

电动汽车规模化接入电网和集群化管理,为电力系统调峰提供了新途径。在构建集群式管理体系和研究市场电价机制的基础上,提出了一种在满足系统调峰要求下,以电动汽车运营商和用户收益最大化为目标的调峰经济调度模式,通过改变充放电边界曲线调控电动汽车充放电,优化电动汽车充放电时间,实现削峰填谷。算例仿真的结果表明,所提出的电动汽车调峰经济调度模式在满足调峰要求的条件下,能够使电力系统、运营商和用户三方收益最大化。     

基于需求响应的电动汽车经济调度

提出了一种基于需求响应的电动汽车充电策略,根据电网实时电价信息优化电动汽车用户充电电价触发值,降低用户充电成本。同时,研究了含大规模电动汽车的电力系统机组组合问题。在此基础上建立了基于需求响应的电动汽车经济调度模型,通过对电动汽车用户行为特性的预测,以电网公司收益最大化为目标,优化制定电动汽车充电电价,转移电动汽车充电负荷。算例分析结果表明,提出的经济调度模型可以起到降低峰谷差率的作用,且与无序充电情景相比,能够明显降低系统的运行费用,可以实现电动汽车大规模接入电网时的经济调度。     

大规模风电并网下的电力系统调度决策研究

风电功率预测对电力系统的功率平衡和经济调度意义重大。介绍了风电场输出功率的预测方法及影响因素,给出了含风电场的电力系统经济调度模型及相关求解方法,并研究了预测与机组组合滚动优化的配合机制以及储能、电动汽车等多种资源与风电协调互补等问题。指出储能、电动汽车等可调度资源能够有效平抑风电等可再生能源的间歇性和波动性,是实现消纳大规模风电、节能减排、保障电网安全稳定的有效途径。     

基于多代理技术的电动汽车充电协调控制机制

随着电动汽车产业的发展,电动汽车充电行为将对电力系统造成很大影响。为了兼顾电网、充电站、电动汽车三者的利益,实现灵活、快速的调度,提出一个基于多代理系统(MAS)的电动汽车充电控制机制。讨论了各层代理的具体功能和相互间的协调方式,着重分析了电网与充电站之间、充电站与电动汽车之间功率的调配及相关电价的制定。     

风电与电动汽车协同并网的电力系统动态环境经济多目标模糊优化调度模型

为协调电动汽车与风电并网给电力系统经济调度带来的影响,构建了考虑插电式混合电动汽车入网的含风电场电力系统环境经济多目标调度模型。而风力发电和负荷的不确定性因素必将增加调度难度,为此应用模糊理论实现风电与电动汽车协同并网的模糊化建模,利用满意度指标将确定性环境与经济的多目标问题转化为单目标优化问题,在采用线性下降搜寻思路和考虑边界约束的粒子信息分享方法对传统粒子群算法进行改进的基础上,采用改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法求解所提出的动态环境与经济调度模型,从电网运行和车主需求角度出发,考虑了系统旋转备用和车主日常出行等制约关系。经过仿真以及对不同场景下多个调度方案的对比分析,验证了模型的合理性和以及改进PSO算法对解决此类动态调度问题的优越性。     

计及电动汽车和风电出力不确定性的随机经济调度

电动汽车和可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战。在此背景下,构建了能够计及可入网电动汽车(plug-inelectric vehicle,PEV)和风电机组的不确定性的随机经济调度模型。首先采用随机仿真方法研究PEV的充电与放电功率的概率分布。之后,在假设风速服从Rayleigh分布的前提下,导出了风电机组出力概率分布的表达式。通过理论分析得到了风电机组和电动汽车接入网络(vehicle to grid,V2G)的电源出力的数学期望的解析表达式,并在此基础上,构建了电力系统随机经济调度模型。最后,以IEEE118节点系统为例说明了所提出的随机经济调度模型的基本特征。     

电动汽车充放电与风力/火力发电系统的协同优化运行

提出一种通过控制规模化电动汽车的充放电,使其能够与现有的风力/火力发电系统协同运行的优化调度策略。针对传统含电动汽车的电力系统优化模型没有考虑电动汽车用户成本,实用性不高的缺陷,建立了包含电网运行经济性、电动汽车用户成本、CO2排放、最小弃风量的多目标优化模型;提出了将改进的NSGA-II遗传算法和加权尺度法相结合的智能优化算法。应用该算法,求出多目标动态优化模型的帕累托前沿,获得了最符合实际的电力系统综合优化调度方案。对所提出的多目标优化调度方法进行了仿真计算,结果证明,采用所提优化策略可以获得最佳的火电、风电与电动汽车之间的出力方案。该方案符合实际,在合理的电动汽车用户成本范围内可有效地降低电网运行成本、风力发电弃风量和大气碳排放量,应用价值较高。     

含电动汽车虚拟电厂参与碳交易时的经济与环境调度

适当设计的碳交易机制是实现碳减排目标的有效途径,而电动汽车(electric vehicle,EV)的大量应用可望产生明显的环境效益。在此背景下,针对包括EV、燃气轮机、风电、光伏发电的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与碳交易时的情形,建立了经济与环境调度优化模型。首先,简要介绍了碳交易机制,并阐述了VPP参与碳交易时的优化调度问题及其与电力系统的交互方式。之后,建立了VPP经济与环境调度的混合整数二次规划(mixed integer quadratic programming,M IQP)模型,以VPP总体收益最大为优化目标,计及了燃气轮机运行成本、碳排放成本、EV充放电成本等。最后,采用商业求解器YALMIP/CPLEX对所建立的优化模型进行求解,并用算例说明了可行性与有效性。     

计及电动汽车不确定性的有序充电调度策略

大量电动汽车的接入,对智能电网调度提出了新要求。采用合理的充电调度策略可以充分发挥电动汽车在智能电网中削峰填谷等作用。在此背景下,首先分析影响电动汽车充电负荷的因素,根据电动汽车充电特性建立电动汽车充电负荷模型。然后,综合分析电动汽车用户的使用需求,在此基础上建立考虑电动汽车充电不确定性的电网调度随机最优潮流模型。最后,以一标准33节点配网测试系统为例,比较自由模式下和有序充电调度模型下电网负荷曲线,证明了所提出电动汽车充电调度模型在平滑电网等效负荷波动方面的有效性和可行性。     

考虑电动汽车碳配额的电力系统调度分析

定义了电动汽车碳配额和碳收益的计算方法,以电动汽车减排量作为其获得的碳配额,可以出售获得利益。以火电利益最大和电动汽车充电成本最低为目标,建立了考虑电动汽车参与碳交易市场的调度模型,并使用多目标粒子群算法对模型进行求解。结果验证了当电动汽车拥有碳配额参与调度,在降低用户成本的同时,电动汽车的碳减排性能能够得到充分的发挥。最后,分析了碳配额价格、风电装机容量以及可调度的电动汽车数量对电动汽车参与调度的影响,发现清洁能源和电动汽车需要同步发展,是电动汽车绿色特性体现的重要基础。     

电力工业市场化改革对电力系统恢复的影响

电力工业的市场化改革对电力系统恢复问题具有一定的影响.文中分析和比较了在传统的电力工业中和在电力市场环境下的电力系统恢复问题,从黑启动机组、黑启动成本、电力系统恢复试验、运行调度和配电系统恢复等方面阐述了电力市场改革对电力系统恢复的影响.到目前为止,在国际上大多数实际运营的电力市场中,电力系统恢复辅助服务仍然是基于成本补偿而非市场机制获取的.     

基于双层优化的电动汽车充放电调度策略

大量电动汽车无序充放电会给电力系统的安全与经济运行带来严重的负面影响。为避免这一问题,引入了对电动汽车进行分层分区调度的理念,并构建了基于双层优化的可入网电动汽车充放电调度模型。在上层模型中,通过优化各电动汽车代理商在各时段的调度计划(包括充电负荷和放电出力),使系统在研究时间区间内总负荷水平的方差最小化,从而实现削峰填谷;在下层模型中,通过各电动汽车代理商对其所管辖电动汽车充放电时间的优化管理,以便与上层的调度计划尽可能一致。之后,采用AMPL/IPOPT和AMPL/CPLEX高效商业求解器对上下层问题分别进行迭代求解。最后,以包含5个电动汽车代理商的、修改的IEEE 30节点测试系统为例,说明了所提出的模型与方法的基本特征。     

大规模风电接入的电力系统低碳经济调度

以大规模风电并网为背景,以实现有效接纳风电和低碳经济调度这两大目标为目的,在考虑到风电所具有的波动性和随机性的基础上,通过引入穿透因子,并对风电概率特性进行分析,提出一种将风电作为约束的经济调度模型。在此模型中,通过引入排放价格因子这一权重系数将原有的双目标优化问题转化为单目标优化问题,并在此基础上建立了一种兼顾经济高效和低碳环保的目标函数。本文以一个含9台常规燃煤机组和1个大型并网风电场的电力系统为例进行仿真分析,其数值结果验证了所提模型的有效性。     

一种实用的电力系统在线动态经济调度模型

电力系统中的动态经济调度问题是时间上和空间上相关联的一个复杂的最优决策问题。对于一个实际运行的电力系统,如果研究周期内没有整体资源的限制,在某时刻的决策状态是否整体最优仅仅取决于未来有限的时期,此决策问题在空间上和时间上的关联强弱与这个时期长短(称为前瞻时间)关系密切。研究某时刻决策状态是否整体最优与前瞻时间的关系是核心。基于这一思想,研究前瞻时间变化对动态优化调度结果的影响,确定从可行解到最优解的前瞻时间变化范围,达到在线动态经济调度。     

计及电动汽车用户需求的直流微电网经济调度策略

随着电动汽车的快速发展,电动汽车参与微电网调度受到越来越多的关注,研究考虑电动汽车用户需求的能量管理问题有助于微电网的稳定经济运行。基于此,文章提出一种计及电动汽车用户需求的直流微电网经济调度策略。针对电动汽车用户对于充电时间和充电速度需求方面的问题,建立分级充电价格下的电动汽车分类模型,包括即时型、弹性型、补偿型和夜间型等4种充电类型。参与微电网调度的用户提前一天通过手机App上传预约信息,微电网调度中心综合用户预约信息和可再生能源与重要负荷的日前预测数据,以系统的运行维护成本和联络线功率波动最小为目标,考虑各单元相关约束条件,对电动汽车的充电时间合理规划。最后通过算例仿真结果验证了调度策略的经济性和有效性。     

考虑规模化电动汽车与风电接入的随机解耦协同调度

大规模电动汽车并网和风电出力的随机性增加了电力系统安全经济运行的难度。针对风电出力难以预测的特点,同时兼顾电网侧和电动汽车聚合商侧的运行效益,建立了风电、火电以及电动汽车鲁棒双层随机优化调度模型。为了提高求解效率,基于近似Benders算法构建了电动汽车与电网之间的互动关系。此外,针对规模化电动汽车之间难以协同优化的问题,运用辅助问题原理对电动汽车个体之间的耦合关系进行了解耦,将电动汽车群的联合优化转化成为单辆电动汽车调度的并行计算,实现了对电动汽车个体的调度。最后,针对改进的IEEE 39节点算例进行了仿真分析,验证了所提模型和算法的有效性。