计及充电行为特征与可调性的电动汽车集群优化调度

针对传统电动汽车集群优化调度过程中未能充分考虑电动汽车是否具备参与电网响应的物理条件和主观意愿等问题,提出一种基于双向门控循环单元（Bi-GRU）的电动汽车充电行为可调性识别方法,并以聚合商收益最大为目标进行优化调度。首先,利用电动汽车在充电站内的真实数据描述电动汽车用户充电时间特征、充电电量特征,并从影响用户参与优化调度的主观意愿因素出发,分析并描述用户充电偏好;其次,构建充电过程物理矩阵和用户响应意愿矩阵,并采用Bi-GRU模型将电动汽车划分为可调电动汽车集群与不可调电动汽车集群,计算可调集群充电电量与不可调集群充电电量;最后,从电动汽车聚合商利益最大化角度出发,提出考虑分时电价影响的电动汽车集群参与电网优化调度模型及求解策略。算例表明,与传统优化调度方法相比,所提Bi-GRU模型能精准识别电动汽车是否具备可调性,且优化调度策略能在保证聚合商收益最大化前提下有效平抑负荷波动,保证电网安全稳定运行。     

基于弹性温度可调裕度的中央空调集群需求响应双层优化

不同于小容量温控负荷,中央空调具有良好的削峰填谷和需求响应潜力。提出了一种基于弹性温度可调裕度的中央空调控制策略,针对负载率型中央空调终端用户的差异性,结合用户的主观及客观情况,综合考虑用户响应意愿对中央空调负荷群体进行调控,并基于该控制策略,从负荷聚合商角度,构建一种新型双层优化控制模型,满足空调负荷响应出力与目标一致的前提下,通过综合考虑用户的响应意愿,实现聚合商的利润最大化。算例分析结果表明,所提策略研究合理有效,为空调负荷参与电网辅助服务提供相关理论与实施方法。     

考虑多重因素的空调负荷聚合响应潜力评估及控制策略研究

空调负荷已成为电力系统重要的需求响应资源,但由于其类型差异性、接入分散性,造成调度中心难以直接获取其聚合功率并开展调度控制,限制了响应潜力发挥。对此,提出考虑空调负荷聚合响应潜力多类型资源协同调度与精准控制相结合的双层调控框架。在日前调度层,基于近似聚合模型获取空调负荷聚合功率,考虑用户热舒适度、意愿度及可控度等多重因素,建立空调负荷聚合响应潜力评估模型,获取其聚合响应潜力,并结合基础柔性负荷响应特性建立联合调度模型,充分挖掘负荷侧多类型资源参与系统调节的潜力;在日内控制层,针对执行降负荷调温控制策略中空调群组功率跌落现象,为引导其有序参与电网需求响应,建立变状态数的状态队列模型,并引入准备时间对参数异质空调集群进行分组控制,使空调负荷跟随调度计划,提升控制精度,缓解功率跌落对系统运行产生的影响。最后,通过某简化配网系统进行仿真分析,结果表明:所提双层调控框架在调度层可深度挖掘并引导利用空调负荷响应潜力,在控制层实现精准控制并削弱功率跌落负面影响,工程应用价值显著。     

基于参数辨识与状态估计的温控负荷响应能力动态评估

温控负荷在通过需求响应提供电网辅助服务方面蕴含着巨大潜力,但负荷单元数量多、位置分散、状态变化快等特点为温控负荷的管理与开发增加了难度。为便于负荷管理中心掌握温控负荷的响应能力,进行实时的响应控制和调度优化,提出一种温控负荷响应能力动态评估方法。针对大量温控负荷响应能力相关信息获取困难的问题,提出了模型参数辨识方法和运行状态估计算法;为有效评估负荷集群响应能力,提出了考虑响应功率和响应时长2个能力指标的集群响应能力聚合算法;设计了温控负荷响应能力动态评估流程,分别在用户本地端和负荷管理中心实现响应能力的精确计算和简化估计,并通过周期性同步消除累积误差。仿真分析表明,所提方法的评估结果能够表征温控负荷的需求响应能力。     

交通–配电网耦合下电动汽车集群可调控裕度及优化运行策略

规模化电动汽车接入电网在各时段均存在一定可调控潜力,可通过充放电优化运行的方式调控电动汽车集群参与电网需求响应,提升配电网充裕水平。提出了一种交通–配电网耦合模式下的电动汽车集群可调控裕度及优化运行策略,利用挖掘出的灵活性对配电网可靠性进行提升。首先建立交通–配电网耦合系统,模拟用户状态参数变化得到日内电动汽车用户初始充电负荷时空分布。以电量–时间响应裕度指标为依据将各节点入网电动汽车聚类为充电集群,可延迟充电集群和放电能力集群。之后根据交通–配电网耦合关系分析得到各配电网节点的动态可调控裕度,进而实现对各节点电动汽车集群参与响应的协同优化调控。仿真结果表明,基于交通–配电网耦合下电动汽车集群可调控裕度所提的优化运行策略可在兼顾用户出行的同时提升电网可靠性。     

考虑电网–用户多目标的V2G模式研究

为深入研究用户参与V2G后频繁充放电对用户用车时间的约束情况及V2G的可行性,首先在分析了车辆行驶行为的基础上,构建充电负荷模型,并通过蒙特卡洛法基于统计规律计算了电动汽车在无调控状态下接入电网后的负荷情况,通过与原负荷的比对,分析了电动汽车在无调控状态下对电网的影响情况。其次依据研究现状,利用粒子群算法对电动汽车参与V2G的可行性进行了分析。最后,具体分析了电动汽车响应V2G对用户用车时间的限制性因素,提出电动汽车集群响应V2G后对电动汽车出行行为约束的数学模型,在存在博弈关系的电网调控目标及用户便利度目标之间利用维护全局的帕累托最优集搜寻最优解以平衡双侧问题,并进行了算例分析验证。为应对当前电动汽车优化调度及电力系统双侧问题提供新的理论依据。     

中央空调降负荷潜力建模及影响因素分析

空调负荷由于其热惯性,负荷聚合商可在较小影响用户舒适度的前提下,通过需求侧管理手段对其实施有效管理,降低电网高峰负荷。而中央空调相对于传统分体式空调具有控制手段灵活、可控性强、单体功率大等特点,其参与需求响应项目潜力巨大。文中建立了基于直接负荷控制的中央空调集群降负荷潜力模型和指定降负荷容量下中央空调集群运行方式的求解模型。通过仿真算例定量分析了需求响应事件中室内温度设定范围、需求响应事件持续时间、预制冷方式下提前通知时长、需求响应事件前后负荷增长幅度以及室外温度这5个方面的因素对中央空调集群的降负荷潜力的影响规律,为负荷聚合商将中央空调负荷纳入电网调度提供了理论依据。     

基于模糊融合的多元温控负荷群调控及风电消纳策略

需求侧资源在电网的供需平衡调节中起到了越来越重要的作用，以温控负荷为例，研究了多元负荷的联合调控方法。首先，针对电热水器和空调负荷的用户用电差异化约束，提出了基于模糊隶属模型的归一化约束评价方法；其次，基于模糊隶属评价方法，构建了多元温控负荷集群调控潜力模型，并提出电热水器与空调负荷联合调控的协同方法；最 后，将所提协同控制方法用于风电消纳场景，实现了负荷精准控制。算例表明，所提方法能够在照顾到用户满意度的基础上，实现调控的均衡化与公平化，并达到良好的消纳效果。     

集群空调负荷提供微电网调频备用研究

微电网中空调负荷所占比例逐年增长,集群空调负荷提供备用容量潜力巨大。为准确描述集群空调负荷功率需求特性,根据空调负荷工作过程热交换平衡原理建立基于一阶物理模型的集群负荷模型。考虑负荷响应特性,提出集群负荷目标温度设定值与系统频率线性响应关系的负荷调频模型,通过调整集群负荷目标温度提供调频备用,降低对用户舒适度影响。仿真结果表明,集群负荷参与微电网调频具有可行性和实用性,为负荷侧参与微网运行控制提供基础。     

智能电网需求侧用户参与度研究模型

为充分挖掘智能电网需求侧与用户参与度的响应能力,探究电网需求侧的用电负荷影响,建立了智能电网需求侧用户参与度研究模型。采用聚类算法在噪声、模糊数据中提取特征数据,并对其进行归一化处理。根据智能电网的调配用电需求量,构建收益函数模型;将用户群体划分结果与博弈论相结合,建立不同类型用户博弈论模型,并组建电网需求侧用户参与度研究模型,定义电价收益、价格响应、智能调配用电时间等参数,为智能电网参与市场环境下的用户参与度调控提供了模型支持。以河北电网为测试对象进行测试,结果表明：随着时间的增加以及电价的降低,用户参与比例为89%,用户满意度均值为90%。智能电网需求侧的响应特性受用户参与度的影响,所提模型可以准确完成智能电网需求侧下的用户参与度计算,确保电网需求侧电力市场的供需平衡。     

基于动态下垂控制的温控负荷一次调频控制策略

利用温控负荷(Thermostatically Controlled Loads, TCL)作为调频资源参与电网调频是应对高比例可再生能源并网的有效手段。提出了一种基于动态下垂控制的TCL一次调频控制策略。考虑聚合商TCL平均温度状态(State Of Temperature, SOT)、调频容量和系统频率变化率,构建动态下垂控制模型,实时调整下垂控制系数,改变TCL聚合商调频参与度。在这种情况下,当向上调频时,锁定关状态TCL;当向下调频时,锁定开状态TCL,确保频率快速恢复至额定值附近。同时,为确保用户的舒适度,利用TCL的SOT优先级排序列表派遣法,确定TCL参与调频顺序。最后,在Matlab/Simulink平台上进行仿真分析,仿真结果验证了文中所提策略在确保用户舒适度、改善频率质量等方面的有效性。关键词：需求响应;温控负荷;下垂控制;频率变化率;一次调频中图分类号：TM73     

考虑机组优化选取的含风电电网滚动优化调度方法

提出一种包含调整机组优化选取策略的滚动优化调度方法。根据负荷及风电超短期预测信息,首先考虑等效负荷(负荷+风电)预测偏差和机组调节容量匹配、机组爬坡量和等效负荷波动量匹配,以及减少外送断面越限原则进行调节机组优化选取。在此基础上,以机组调整成本及弃风量最小为目标,建立优化模型并采用改进粒子群优化算法求解。实际算例表明,考虑机组优化选取的滚动优化调度实现了超短期时间尺度上对负荷及风电预测偏差的自动跟踪调节,提高了发电计划的准确性,同时有效降低了综合发电成本和外送断面功率越限的风险,提高了电网运行的经济性和安全性。     

考虑响应意愿的电动汽车群-空调集群需求响应策略研究

可再生能源大规模并网,给电力系统安全运行带来了严峻的挑战。需求侧资源(如电动汽车、空调)具有巨大的需求响应潜力,能够参与电网有功调度,积极消纳可再生能源。因此,提出了考虑响应意愿的电动汽车-空调集群需求响应策略。首先,考虑价格、荷电状态及温度等多重因素的影响,基于Takagi-Sugeno-Kang模糊模型量化了电动汽车群和空调集群的响应意愿,采用三角隶属度函数描述意愿的不确定性。在此基础上,建立了电动汽车-空调集群响应潜力评估模型,获取集群需求响应的可调度裕度。然后,考虑价格型需求响应负荷、风光发电以及响应意愿的不确定性,建立了激励型需求响应策略模型。根据模糊机会约束规划理论,将模糊期望约束和模糊机会约束转化为确定性的清晰等价形式。最后,通过算例仿真分析验证了模型的有效性和可行性。     

基于负荷聚合商模式的电网协同优化调度

在新能源在电网的渗透率增高以及柔性负荷作为调节手段出现的背景下,选取合适的调度模式,使得海量分布式的负荷资源参与电网调控,能够帮助实现削峰填谷、平滑负荷曲线等目标。基于负荷聚合商模式的协同控制结构,对包括电动汽车、空调负荷与储能设备的负荷资源进行聚合,建立了日前经济调度模型;在负荷聚合商的集群内部控制中,考虑设备的调度潜能,提出一种基于裕度指标的状态队列优先算法,实现部分负荷优先响应。最后,仿真算例得出了负荷聚合商参与电力系统的日前协同调度运行计划,验证了优化方法以及调控策略的可行性。     

基于暖通负荷集群响应能力的电力系统频率控制策略

为提升系统频率稳定水平,提出了一种基于暖通空调负荷集群响应能力的电力系统频率控制策略,采用建筑采暖热泵作为可控负荷参与系统调频服务.首先,通过构建等值热力学参数模型来描述热泵的控制温度动态过程.进而根据用户温度舒适范围确定单体热泵的调频可控域,判断热泵是否可参与调频响应,保障热泵工作过程中的控制温度满足用户需求.同时,...     

基于自适应下垂控制的直流微电网群分层协调控制

为了确保配网故障时直流微电网群的稳定运行,本文根据子微网的运行工况,将微网划分不同的运行模式,提出一种基于储能自适应下垂控制的协调控制策略来确保母线电压稳定。该策略通过微网中央控制器实时检测公共直流母线电压波动控制各子微网间并联或独立运行,从而来维持各子微网直流母线电压稳定。同时,采用自适应下垂控制协调并联运行的子微网中储能单元根据各自荷电状态和最大输出能力自动分配负荷功率。利用MATLAB/Simulink搭建直流微电网群仿真模型,仿真结果表明该策略可协调直流微电网群母线电压稳定并可自动分配不同储能单元之间的负荷功率。     

计及电气特性的空调负荷建模及集群控制策略

为充分发挥温控负荷的调控潜力,以空调负荷为例,对空调负荷建模及集群控制策略进行了研究。首先从热力学模型与电气模型两方面建立了完善的空调负荷模型;其次考虑空调的启停次数以及使用寿命等实际因素,提出了一种基于改进温度优先序列的空调负荷集群群内控制策略;最后分析了负荷电压变化对集群响应功率的影响,基于频率下垂控制,提出了一种考虑功率响应偏差、电压约束以及集群等效荷电状态的空调负荷集群控制策略。基于MATLAB/Simulink的仿真结果表明,所提的空调负荷集群控制策略能够平抑微电网功率波动,同时能够有效降低空调的启停次数,减小对空调使用寿命的影响。     

计及用户舒适性与公平性的热泵负荷集群控制策略

温控负荷作为一种需求侧典型柔性负荷,具有应用规模大、可调节性强等特点,可通过集中控制辅助实现新能源消纳。以典型温控负荷电热泵作为调控对象,提出了一种计及用户舒适性与公平性的负荷调控策略。该策略考虑温控负荷温度变化对用户舒适度的影响,以平均舒适度与最佳舒适度偏差量最小为目标,建立数学模型并利用自适应粒子群优化算法求取最佳任务分配量;同时计及热泵参与响应的公平性,在负荷集群控制环节引入控制频次约束对调控策略进行修正,以解决单个热泵控制频率过高的问题。通过仿真验证所提调控策略可减少负荷平均舒适度与最佳舒适度偏差量,并有效避免了负荷调控频次过多的现象,提升了温控负荷参与调控过程中的用户体验。