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。     

规模化电动汽车和风电协同调度的机组组合问题研究

基于电动汽车通过集中控制器与电网交互的模式,考虑集中控制器所辖区域电动汽车负荷每个调度时段的可控特性,提出将集中控制器充电负荷作为机组组合模型的控制变量。通过蒙特卡洛抽样模拟电动汽车并网场景,计算集中控制器的可调度上限值和下限值,建立了规模化电动汽车与风电协同调度的机组组合模型。算例分析结果表明了应用提出的机组组合模型提高风电消纳能力和降低系统运行成本的有效性。     

区域电网电动汽车充电与风电协同调度的分析

增加风电消纳能力是电网的一项长期任务,而未来电动汽车充电与风电之间潜在的协同性为智能电网平台上多资源的协调互补利用提供了一种可能。文中研究了电动汽车充电的负荷特性以及不同充电方式对电网的影响。在此基础上,建立了多时间尺度的电动汽车—风电协同调度数学模型。以华北电网和西北电网的规划和实测数据为基础,分析了调度电动汽车充电以平滑电网等效负荷波动、消纳夜间过剩风电的可行性。     

基于两步制自适应求解算法的风电?电动汽车多种并网模式效益对比分析模型

针对可入网电动汽车和风电出力随机性对电力系统运行状态的影响,综合考虑电动汽车在无控充电、持续充电、延迟充电和完全优化充电模式下的运行特点,并结合系统运行的约束条件构建了风电?电动汽车协同调度多目标优化模型。然后,提出了基于改进?约束方法与模糊决策理论的两步制自适应模型求解方法,得到隶属度最优的系统运行方案。最后,以IEEE36节点10机系统进行算例仿真并对电动汽车并网数量进行敏感性分析,结果表明:所提方法在求解风电?电动汽车协同调度问题时具有可行性和有效性;电网汽车在完全优化充电模式下并网具有更好的削峰填谷效果,能够为风电提供更多的备用服务,降低弃风电量;随着电动汽车并网数量的增加,风电弃风电量和火电发电成本均逐渐降低。     

风光储协同调度的多时间尺度决策方法

大规模可再生能源的接入给电网调度带来重大挑战,而电动汽车充电与风电、光伏发电等可再生能源之间潜在的协同性为电网更多的接纳可再生能源提供了一种可行途径。通过优化地区电网电动汽车充电站的充电计划,在满足电动汽车能源需求的前提下,能够平滑电网等效负荷波动、减轻火电机组调峰压力,进一步提高消纳可再生能源的能力。且日前计划、滚动计划、实时调度的多时间尺度协同调度决策模型的建立,能够逐级消减风电、光伏等可再生能源预测误差的影响,进一步改善等效负荷的负荷特性。最后给出了以某地区电网的实际数据为基础的应用实例,证明模型的有效性。     

风电电动汽车协同利用对电网风电接纳能力的影响

建立包含电动汽车充、放、耗电约束的风电电动汽车协同利用模型,根据决策变量的不同将充放电模式分为自由充电、不含V2G(Vehicle to grid)和含有V2G的风电电动汽车协同利用。以风电利用率和风电在电网能源结构中电量占比作为衡量水平,分析不同充电模式、电动汽车数量和风电装机容量下的风电接纳能力。含有V2G的风电电动汽车协同利用能够最大限度提高电网风电接纳能力,且在风电装机容量较大时更能显示出含有V2G的协同利用充放电模式的优势,含有V2G的风电电动汽车协同利用是实现大规模风电并网的有效方式,同时一定负荷和风电装机水平的电网存在一个最佳匹配的电动汽车数量。     

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。     

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。     

考虑大量EV接入的电-气-热多能耦合系统协同优化调度

随着能源互联网的发展,在未来多能源网络将深度耦合的大背景下,传统的电网调度模式已不能够满足对多能源系统协同优化的要求,电动汽车的大量推广也给制定更合理的调度策略,支撑多能源系统运行带来了新的挑战和机遇。基于上述背景,文中考虑电网潮流、天然气网潮流、能源中心供能和电动汽车出行及充电需求等约束,利用模糊理论处理电动汽车总体需求及风电出力的不确定性,以全系统供能成本和污染物排放最小为目标,建立了计及大量电动汽车接入下的多能源系统协同调度模型,并采用内点法进行求解。最后,以典型的11节点多能源系统为算例,分析了电动汽车不同充放电模式和不同能源中心结构下的调度策略及效益,并比较了不同接入车数与不同置信水平下的调度结果,验证了电动汽车参与多能源系统的协同调度能够提升系统运行的经济性。     

计及碳排放的输电网侧“风–车协调”研究

中国风电主要从输电网接入,为实现电动汽车清洁充电,有必要从输网侧开展计及碳排放的"风–车协调"研究。根据电动汽车输电网侧调度特点,提出了电动汽车集群调度模型。结合碳捕集和常规电厂电碳模型,建立了综合考虑发电成本、碳排放成本的输网侧"风–车协调"调度模型。在Matlab环境下通过cplex软件对模型进行求解。以IEEE 14母线系统为例,研究了单向有序、双向有序充电下的"风–车协调"在减少全网碳排放和弃风量,平抑火电波动的效果。研究了不同断面约束下"风–车协调"的效果。结果表明,当电动汽车大量接入时,通过有序充电下的"风–车协调",可在不同断面约束下实现汽车清洁充电并提高风电利用率。     

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。     

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。     

计及电动汽车充电负荷的风电-光伏-光热联合系统协调调度

考虑大规模电动汽车(Electricvehicle, EV)随机接入含高比例可再生能源电力系统后会进一步加大系统运行的稳定性问题,根据风光特性将联合系统划分为"有风有光"、"有风无光"、"有光无风"、"无风无光"四种运行模式,提出一种计及EV充电负荷的风电-光伏-光热协调调度策略。在"多能源端"通过外加电加热模块将盈余电功率转换成热功率储存在光热电站(Concentrating solar power,CSP)的蓄热系统(Thermal energy storage,TES)中,在可再生能源出力不足时,通过TES放热推动汽轮机组出力,从而减少功率波动性。在"负荷侧"将EV负荷划分为无序EV、单纯有序EV和V2G(Vehicle-to-grid)三种不同的EV负荷。最后利用Matlab进行仿真分析,仿真结果验证了所提调度策略在减少净负荷方差、增大可再生能源消纳、减小传统机组波动等方面的有效性。     

计及电动汽车充放电的微电网多目标分级经济调度

根据各调度单元的运行特性,提出一种含有负荷级、源荷级以及源网荷级的多目标分级微电网经济调度策略。首先,负荷级依据用户行驶习惯利用电动汽车的储能特性调控微电网原始负荷波动;其次,源荷级优先使用风、光出力支持微电网负荷用电,同时通过多目标粒子群优化算法,利用储能、完全可调度电动汽车最大化消纳可再生能源及最小化源荷级的综合运行成本;最后,源网荷级利用柴油机和主网联络线消纳来自源荷级剩余的微电网“净负荷”,并且将富余的风、光功率入网获得收益,使电动汽车群、微电网与主网达到经济性、高效性以及安全性的统一效果。以某具体的算例对所提策略进行仿真分析,并与电动汽车随机充电运行及不分级调度运行的情况进行对比,验证了所提策略的科学性及有效性。