虚拟发电厂在大规模风电并网中的应用

风电的间歇性、远距离、大规模、难预测等特性使其接入电网对电力系统规划建设、生产运行、安全稳定造成重大影响。针对电力系统实时调度模式下大规模风电场并网调度难题,提出了虚拟发电厂的设想,通过把某区域的风力发电机组和常规水、火电机组及其他储能设备进行等效实现电网功率有效控制。以某千万kW风电基地为例,建立了虚拟发电厂数据模型并采用实际电网运行数据验证了方案的可行性。     

含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略

对于含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂,由于可调度充放电的电动汽车数量和风电机组出力均存在明显的不确定性,这样虚拟电厂在电力市场中参与竞价时就必须考虑这些不确定性。在此背景下,计及上述不确定性因素的影响,并在下述假定的基础上研究了含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略:风机出力的上下限为随机变量;日前能量市场和调节市场电价均为波动区间已知的随机变量;虚拟电厂中可调度充放电的电动汽车数量足够大,能够在平抑虚拟电厂内的风电机组出力波动的同时参与调节市场竞价。在同时考虑电动汽车电池放电损耗成本以及调节备用被实际调用比例的情形下,构建了虚拟电厂参与日前能量市场和调节市场的联合竞价策略的鲁棒优化模型。之后,采用IBM公司开发的高效商业求解器CPLEX 12.2对模型进行了求解。最后,通过算例对所构建的模型和采用的方法进行了验证,算例结果表明了所建立模型的合理性和求解方法的有效性。     

含大规模风电的电力系统频率稳定性研究

介绍了电力系统频率的波动原因及其危害,阐述了风电大规模接入对系统频率稳定的影响,并建立了含风电电力系统模型,仿真验证了风速波动、解耦控制以及不同风电穿透功率三种情况下,风力发电机组并网运行后对电力系统频率稳定性所带来的影响。     

含电动汽车储能与分布式风力发电的虚拟发电厂优化运行

利用电动汽车作为储能解决风力发电的不足,联合配电网中的分布式风力发电与电动汽车形成虚拟发电厂,参与到日前电力市场中。通过对虚拟发电厂市场化建模,利用滚动时域分析方法,分析对比了无电动汽车参与的虚拟发电厂和含电动汽车储能的虚拟发电厂在效益方面的表现。针对电动汽车与分布式风力发电单元所有者不同以及电动汽车储能电池参与虚拟发电厂后会造成损耗的问题,对电动汽车的补偿机制进行分析说明。算例分析表明,相比于无电动汽车储能的虚拟发电厂,含电动汽车储能的虚拟发电厂的整体效益得到了很大程度的提升。同时,所提电动汽车补偿机制可有效地激励车主参与虚拟发电厂的运营。     

考虑大规模风电和电动汽车入网的协同优化调度

为了实现发电机组的经济调度,同时减少污染气体的排放和等效负荷的波动,结合电动汽车与电力系统之间能量双向流动的特点,考虑风力发电的间歇性和电动汽车充放电的随机性对电网的影响,以发电成本、排污成本和等效负荷波动方差最小为多目标函数,构建了计及风电和插入式混合电动汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicles,PHEVs)的协同优化调度模型。并应用基于ε占优的多目标粒子群算法进行求解,该方法能保证外部存档非劣解的收敛性和分布性,克服了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解多目标优化问题极易收敛到伪pareto前沿和收敛速度慢的缺陷。最后,通过仿真实验,验证了所构建多目标协同优化调度模型与单目标优化调度模型相比,能有效平抑可再生能源发电出力波动,降低发电总成本和排污成本。     

大规模风电接入对美国电力系统运行的影响和平抑策略

至2010年底,美国的风电装机容量仅次于中国,居世界第二。考虑政府的支持政策和可观的风资源储量,有专家预见,未来美国40%的电能可来自于风力发电。在详细分析大规模风电接入对美国电力系统运行产生的影响的基础上,文中提出了需应对的几个方面的挑战。分析结果显示,最关键的挑战来自于风电功率的波动特性,可将其转化为系统负荷减去风...     

车载小型风力发电系统在电动汽车中的应用

阐述了车载小型风力发电系统在电动汽车中的应用,该系统把电动汽车和风力发电系统两者结合起来,当汽车行驶时,它可以利用风力发电装置将风能转化为电能。该系统用于电动车中,可以减少电动汽车能耗,并延长电动汽车的行驶里程,还能减少电动车的充电以节约电能,起到环境保护的作用。     

含大规模电动汽车的电力系统机组组合问题研究

大规模电动汽车(electric vehicles,EV)接入电网将会对电力系统的规划、运行及市场运营产生很大的影响.针对大规模EV接入电网后的机组组合问题进行了研究,提出了一种计及EV充电需求的电力系统机组组合模型,把满足EV充电需求纳入约束条件,以某一辆EV在某一个时段是否进行充电作为可优化控制变量,以10机系统24h内的机组组合为算例,在不同EV规模下,对比了3种不同充电控制策略,即无序充电策略、分时电价策略、智能充电策略对电力系统机组最优组合优化结果的影响.由计算可知对EV采取适当的充电控制策略可以降低电力系统发电成本.     

风电电动汽车协同调度对电网的影响

建立包含风电功率和电动汽车充电功率在内的机组组合模型,分析电动汽车自由充电、延迟充电和智能充电三种充电模式下的电网运行经济性、电网风电接纳能力,并利用清洁发展机制(CDM)中计算电量边际排放因子(OM)的"简单OM"方法计算不同充电策略下的碳减排效益。     

哈密地区大规模风电接人系统方案分析

结合哈密地区“十二五”电网发展规划和哈密风区大型风电场的规划,提出哈密地区3个风区风电开发汇集方案和风电接入系统方案,并通过电压分析、无功补偿分析和短路电流分析说明提出的风电接入方案的合理性,为今后哈密地区风电开发建设提供参考依据。     

电动汽车与智能电网从V2G到B2G的全新结合模式

有关电动汽车的多数研究中,均将电动汽车与其动力电池一体化看待,因此将电动汽车的移动、分散和分布式决策等属性等同于电池的属性,因而诞生了V2G的概念及其诸多的复杂问题。通过将电动汽车与动力电池进行资产关系解耦,进而实现电动汽车动力服务与电池向电网充放电的时间地点的双重解耦,使建设大型集中储能充电站成为可能。在此基础上,V2G的概念被扩展为B2G,从而揭示了电池与电网交互能量的本质。论述了从V2G向B2G发展的必要性和先进性,同时也探讨了实现B2G所面临的运营、管理和技术等方面的挑战及其可能的解决方法,展示了发展B2G技术对于智能电网的美好前景。     

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。     

入网电动汽车集群的分层控制方法

电动汽车（electric vehicle,EV）规模化接入电网需要合理的控制框架和算法。为了优化电动汽车的充放电管理,首先介绍了电动汽车代理商（aggregator）的概念,并在此基础上提出了一种电动汽车集群的分层控制架构。基于电动汽车分层控制的结构,构建了电动汽车双层优化控制数学模型,从而实现了电网负荷削峰填谷的目的。为了避免随着电动汽车数目增加导致的集中式方法难以求解的问题,提出了一种改进的求解算法,将高维的优化问题分解成多个低维的子优化问题,得到了很好的收敛特性,显著提高了计算效率。最后,通过不同的算例场景,验证了所提出模型与改进算法的有效性和实用性。     

电动汽车充电站对电网的影响研究

建立了电动汽车（EV）充电站模型,从EV充电状态、充电站与上级电网的距离、充电站内充电机不同充电状态组合等三方面,仿真分析了EV充电站对电网电能质量的影响.根据仿真结果给出EV充电站的优化措施.     

风电和电动汽车组成虚拟电厂参与电力市场的博弈模型

风电与电动汽车(EV)等储能装置联合运行,有助于缓解风电不确定性对电网带来的影响。为了研究风电商与EV聚合商以合作模式组成虚拟电厂(VPP)参与电力市场投标竞争对市场均衡结果的影响,基于寡头竞争的博弈均衡理论,分别建立风电商和EV聚合商以VPP合作模式参与投标竞争,以及以非合作模式独立参与投标竞争的电力市场多时段随机博弈均衡模型,采用场景生成与削减技术计入风速不确定性,并引入投标偏差惩罚机制。根据合作博弈理论,采用Shapley值法对VPP合作收益在风电商和EV聚合商之间进行分配。最后,算例分析验证了模型的合理性和有效性,并表明风电商和EV聚合商以VPP合作模式参与投标竞争时,能有效减少投标偏差,并能增加风电商和EV聚合商各自的利润,因而风电商和EV聚合商具有自愿组成VPP参与电力市场竞争的动机。     

电动汽车接入电网的影响与利用

未来电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)的大规模接入,将给电力系统规划和运行带来不可忽视的影响。从电动汽车充电负荷建模与仿真计算、电动汽车接入对电力系统的影响、电动汽车的充放电控制与利用3大方面,讨论电动汽车接入电网的研究现状。指出电动汽车充电负荷分析应考虑的主要因素;总结电动汽车接入对电源发展、电网运行、充电设施与配电网规划方面的影响,并分析电动汽车有序充电及与电网互动(vehicle to grid,V2G)的研究现状和应用难点。最后,对今后的研究方向进行讨论。     

基于随机森林算法的电动汽车充放电容量预测

文中提出一种电动汽车充放电容量的组合预测方法.首先,基于电动汽车历史充电数据和用户参与电动汽车与电网互动(V2G)意愿的调查数据,分析车辆荷电状态(SOC)特性、出行时间特性以及用户对价格的敏感度,建立随机森林分类模型,判断车辆是否参与V2G调度,并对影响用户决策的特征因素进行重要性评估.其次,采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车出行和充放电情况,并分别预测充放电容量.最后,以办公区为例进行仿真,对比分析多种充放电模式下的电动汽车充放电行为与负荷分布.所构建的随机森林分类模型的准确率为0.917,能够有效区分V2G计划时段内电动汽车的充放电行为,仿真结果验证了所提预测框架的有效性.     

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。     

含风电场与电动汽车充换电站的电力系统经济调度

在分析风电和电动汽车发展形势的基础上,提出将电动汽车充换电站视作储能电站引入电网调度,为含有风电场的系统提供备用.通过对风电出力和充换电站可用容量的预测,考虑风电和充换电站建立经济调度模型,提出模型优化策略,并采用粒子群优化算法（PSO）求解.通过算例验证了模型和算法的正确性和有效性.     

电动汽车V2G接入电网对电网负荷的影响分析

随着电动汽车的大规模普及以及智能电网的应用,未来将会有大量电动汽车通过V2G （vehi-cle-to-grid）接入电网,电动汽车充电将会给电网负荷带来巨大的挑战。分析了电动汽车V2G接入电网的影响因素,建立了基于蒙特卡洛模拟的电动汽车充电负荷计算方法。通过分别建立随机充电和V2G充电2个模型,对比在不同的电动汽车渗透率下的电网充电负荷,得出V2G可控充电对于平衡电网高峰负荷以及利用低谷电力有着积极作用的结论。