考虑用户响应度的电动汽车有序充放电策略

针对大量电动汽车无序充电引起的负荷"峰上加峰"等问题,提出了考虑用户响应度的有序充放电策略。在基于消费者心理学原理建立的分时电价和放电电价下用户需求响应模型的基础上,建立了常规型、保守型、友好型电动汽车充放电模型。最后通过蒙特卡洛仿真验证所提出的电动汽车有序充放电策略的有效性。同时,验证了分时电价的电价差和放电电价的增大,能更好地激励用户参与电价响应。     

基于分时电价的电动汽车有序充电控制策略设计

文中以减小电网峰谷差作为主要目标,结合电网分时电价时段划分与局域配电网负荷波动情况,提出了电动汽车充电分时电价时段划分方法,并建立了以用户充电费用最小和电池起始充电时间最早为控制目标的数学模型.利用蒙特卡洛方法模拟电动汽车用户的充电行为,对比分析了电动汽车在无序充电和有序充电模式下的仿真结果,表明:通过电动汽车响应充电分时电价,能够有效减小峰谷差,并提高用户满意度.针对电动汽车用户对有序充电的不同响应系数,仿真计算了局域配电网的负荷曲线,结果表明:受充电分时电价影响的用户越多,对于抑制因电动汽车接入而引起的局域配电网负荷的波动越有利.     

一种日前发电调度与日前分时电价联合优化模型

为充分发挥电价对市场需求的调节作用,有效引导需求侧资源参与电网调度,提出一种日前发电调度与日前分时电价(Time-of-Use, TOU)联合优化模型。考虑分时电价对用户收益的影响,以最大化社会福利和最小化峰谷差为目标函数,通过源荷两侧的协调调度来增强分时电价的实施效果。考虑负荷响应的差异性,对各类负荷实施不同的分时电价。计及电网公司让利约束,在保障用户和电网公司利益的前提下,电网公司以让利的形式将因分时电价带来的电网缓建获益适当转嫁给用户,以实现经济效益的共享。结合NSGA-II算法和优先顺序法求解该多目标优化问题,根据最大满意度法从Pareto解集中选取最优解。通过对修改的IEEE 39节点系统算例的仿真,验证了所提模型的有效性。     

基于阶梯碳价和自适应分时电价的电动汽车有序充电

将阶梯碳价与分时电价的耦合关系进行内联,提出了一种基于阶梯碳价和自适应分时电价的电动汽车有序充电策略。利用蒙特卡罗方法生成电动汽车的无序充电场景;建立阶梯碳价模型和自适应分时电价模型;以电网日负荷均方差最小、电动汽车用户充电总成本最小和发电商碳交易成本最小为目标函数,建立电碳双定价机制下的电动汽车有序充电模型,并采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),结合熵权逼近理想解排序(TOPSIS)模型求解Pareto解集的最优折中解;对4种碳交易机制下的优化结果进行对比分析。仿真结果表明,在有奖励阶梯碳价和自适应分时电价机制下电网负荷波动平抑效果最佳且发电商碳交易成本最小,验证了所提模型的合理性和可行性。     

电动汽车峰谷分时电价时段充电优化模型

利用峰谷分时电价引导电动汽车用户进行有序充电,在减小大规模电动汽车接入电网对其造成的影响的同时,还能减小电网峰谷差。在得到电动汽车充电负荷的基础上,通过实际案例验证了电价时段和响应度对充电负荷曲线的影响;进而构建以电网负荷峰谷差最小所对应的峰谷电价时段为目标的优化模型,利用粒子群算法进行优化求解;通过算例分析验证了该模型的有效性。     

面向局域配电网的电动汽车充电控制系统

根据局域配电网的特点,建立了满足电网和电动汽车用户需求的充电控制系统模型。该系统包括充电分时电价时段划分模块、有序充电模块和用户响应评价模块。充电分时电价时段划分模块利用模糊聚类和曲线特点辨识的方法,并结合用户响应评价模块的分析结果,对充电分时电价进行了时段划分。根据时段划分的结果,有序充电模块以用户充电费用最低和尽早充电以及电网负荷曲线方差最小为目标对电动汽车进行有序充电管理。对充电控制系统进行了建模仿真,仿真结果表明:与即来即充的无序充电结果相比,该系统不仅以最低的充电费用完成用户的充电需求,而且利用电网昼夜负荷较低处充电,合理分散了用电高峰期电动汽车的充电功率。     

基于区域峰谷分时电价的电动汽车有序充电研究

随着电力市场的发展,差异化电价机制的出现为引导大规模电动汽车的有序充电行为提供了一种新的思路。因此,提出了一种能够引导电动汽车有序充电的最优区域峰谷分时电价计算模型。首先,基于城市区域用电行为的差异特性,将用电区域分为居民区、办公区、工业区、商业区等四个区域,并运用隶属度函数法研究区域分时电价峰谷时段划分方法;然后,基于弹性系数法建立电动汽车用户响应量对区域峰谷分时电价的响应关系。最后,以日峰谷差和用户充电成本最小为优化目标,建立最优区域峰谷分时电价计算模型。仿真结果表明所提出的电动汽车区域峰谷分时电价计算模型能够有效降低用户充电成本和系统日峰谷差,有效引导电动汽车进行有序充电。     

基于用户响应度的电动汽车有序充放电策略

针对大规模电动汽车接入对微电网经济运行造成不利影响的问题,提出基于峰谷分时电价的电动汽车有序充放电控制方法。采用传递闭包法对峰谷电价时段进行划分,并考虑到用户的响应度,分析车主不同充放电行为对于微电网负荷的影响,构建在保证微电网稳定前提下,增加微电网收益的电动汽车有序充放电的优化调度数学模型,并采用混沌理论改进灰狼算法对问题进行求解。通过仿真,证明所提的策略能合理分配电动汽车充电时段,激励用户参与电价响应,增加微电网的收益,实现电动汽车与微电网的协调运行。     

分时充电价格下电动汽车有序充电引导策略

研究了电动汽车分时充电价格的制定方法,提出了基于分时充电价格引导及储能系统的电动汽车有序充电引导策略,在降低运营商购电成本和用户充电费用的同时,实现智能电网中充电负荷的友好接入。首先,在电网分时电价的基础上,以充电站运营商购电成本最小为目标得到目标充电负荷曲线;而后,以引导后充电负荷与目标负荷偏差最小为目标并考虑用户响应程度,运用粒子群算法寻优得到充电峰平谷时段的划分结果和分时充电价格的最优解。用文中提出的有序充电引导策略对实际充电站典型负荷进行计算,验证了控制策略的有效性和可行性。     

基于动态分时电价的电动汽车充电站有序充电策略

提出基于动态分时电价的电动汽车充电站有序充电控制方法。该方法在综合考虑用户的充电需求和电网负荷水平的基础上,以削峰填谷为目标,采用启发式算法动态求解接入充电站电动汽车的分时电价时段,由用户自主响应,以实现充电站内电动汽车有序充电。为验证所提方法的有效性,采用蒙特卡洛方法模拟用户充电需求,对电动汽车充电站在有序充电和无序充电两种情形下的配电变压器负荷、充电站运营经济效益和用户充电成本进行仿真计算和分析。结果表明:相较无序充电方法,用户通过自主响应充电站制定的动态分时电价激励,可显著降低充电站的运营成本和电动汽车用户的充电成本,并有效实现充电负荷削峰填谷。     

基于博弈论的电动汽车放电电价研究

利用V2G充放电技术可以实现电网"削峰填谷"的目的,而合理的充放电电价是用户参与此过程的根本动力,解析电网公司与用户的博弈过程成为关键。建立以电网公司收益最大和用户花费最小为目标的双层规划。通过以负荷样本方差最小为优化目标的控制方案,求出了电动汽车参与度与年放电量和电网峰荷的降低量的关系,进而采用混沌算法求得电网公司和用户的纳什均衡。算例结果表明:在放电电价高于博弈电价的合理激励下,用户参与V2G的比例越大,电网峰荷降低量越大,且降低了用户的用车成本。为电网公司制定放电电价提供了参考依据。     

基于用户行为的分时电价时段划分和价格制定

以往分时电价的时段划分仅考虑负荷曲线的数值变化,忽视了时段划分对分时电价的制定和对用户行为的影响,使得分时电价优化受限,需求侧响应不能达到最优的效果。为此提出了基于用户行为的分时电价时段划分和价格制定模型,首先通过模糊聚类法初步制定峰段、平段、谷段,然后将峰谷时段的起始时间和终止时间设为待优化的变量,并根据消费者心理学建立用户电价电量响应行为模型,最后以用户满意度和电网收益最大化为目标,同时对分时电价和时段划分进行优化。仿真结果显示,与直接根据FCM模糊聚类分析方法划分时段相比,该模型更能针对负荷特性激励用户响应分时电价,促使用户响应曲线更加平滑,进一步降低调峰成本,验证了该模型通过优化时段划分方法提高社会福利的有效性。     

计及需求响应和电动汽车调度的CHP微网优化运行

针对电动汽车入网造成系统峰谷差增大的问题,以包含电动汽车负荷的热电联产(combined heat and power,CHP)微网为研究对象,提出一种计及需求响应和电动汽车有序调度的优化模型。首先,以分时电价为决策变量,建立基于峰、平、谷分时电价的用户常规负荷需求响应模型。其次,结合分时电价和需求响应后的负荷曲线,引导电动汽车有序充放电参与微网调度。以微网运行成本最小为目标建立日前优化调度模型,采用粒子群优化算法对模型进行求解。最后,以某地区并网型CHP微网为算例,验证了所提模型的有效性和经济性。     

含电动汽车的交直流混合微网优化调度

为减少电动汽车充电对电网的影响和提高新能源的消纳率,将电动汽车纳入交直流混合微网,根据电动汽车时空特性,建立其无序充电模型。基于分时电价机制,建立了电动私家车不同响应度和电动出租车充电站不同响应模式下的有序充电模型,结合充电方式和交直流混合微网结构特性建立了以日前发电成本最小为目标的微网优化运行模型,通过算例对比了电动汽车无序充电和有序充电对微网调度经济性的影响,证明了有序充电的经济性。算例比较了直流侧同一分时电价响应模式下不同响应度情况对调度目标的影响,以及同一响应度下不同响应模式的结果。通过结果对比,验证了所提出模型的经济性和有效性。     

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。     

考虑电网需求匹配度的多EV聚合商需求响应削峰优化建模

针对电动汽车(EV)参与需求响应(DR)以解决配电网峰荷加剧问题时出现的电动汽车聚合商(EVA)响应量与电网需求量不匹配的问题,提出了考虑电网需求匹配度的DR机制,以实现较为灵活和精准的DR.提出考虑电网需求的DR机制流程,对电网响应用户需求量和EVA响应能力进行评估,并提出满足比和用户参与率用于评估多EVA的响应程度,基于此建立欠响应和过响应约束模型;提出考虑补偿电价的用户响应概率模型;提出申报匹配度用于反映EVA申报量与电网需求量的匹配程度,并基于此建立多EVA响应量申报机制和激励电价报价机制;提出响应匹配度以反映EVA完成申报任务的程度,从而提出考虑各EVA响应情况和总体削峰效果的激励电价调整机制,将其作为EVA没有完成响应任务时的惩罚手段;建立各方参与DR的净收益模型,提出DR综合目标,并基于粒子群优化算法对电网公司和EVA决策进行优化.通过算例仿真验证了所提决策优化方法和多EVA参与的DR模型的有效性.     

基于价值函数的电动汽车充电价格引导研究

电动汽车的大量接入将给电网的稳定运行带来危害,通过充电价格的调整可以合理引导电动汽车的充电行为,减小电动汽车负荷对电网的影响。基于价值函数推导出自弹性系数和互弹性系数的计算公式,在考虑对用户的引导程度不同和电网负荷波动的情况下提出了2种分时电价方案,并建立了电动汽车充电的分时电价引导模型。对比分析2种不同方案下的最优分时电价,结果表明实行分时电价可以对电动汽车用户的充电行为进行有效引导,并且峰谷电价差增大,更有利于平抑电网的负荷波动,提高用户充电的经济性     

计及电动汽车入网的电价联动模型

电动汽车不同的充放电控制与利用策略对电网负荷曲线产生不同的影响,从而影响到峰谷分时电价政策的制定与实施。提出计及电动汽车入网的电价联动模型。首先,应用蒙特卡洛模拟法模拟一定数量电动汽车充放电功率曲线;然后,供电侧基于用户需求响应调整销售侧峰谷分时电价,以优化用户负荷曲线;最后,将用户响应后的用户负荷曲线与电动汽车充放电功率曲线叠加得到新的电网负荷曲线,在此基础上,调整发电侧峰谷上网电价,以平衡用户侧削峰填谷及电动汽车入网给发、供电侧带来的效益。结合实际数据,设置3种电动汽车入网方式和2种充放电电价模式对模型进行仿真,结果验证了模型的有效性。     

计及用户响应电价关联与多主体共赢的电动汽车充放电定价优化

针对电动汽车用户响应电价时存在的不确定行为,导致配电网负荷波动及运营商成本增加的问题,提出了一种计及用户响应电价关联与多主体共赢的电动汽车充放电定价优化方法。首先,根据用户对充放电电价的响应方式,分析了不同用户充放电转移与电价变化的关联关系;然后,定义了单位投入成本函数,以电网负荷峰谷差最小、运营商节省成本最大及用户用电满意度最大为优化目标,以电动汽车行驶里程、电池电量、充放电时间和车网互动放电电价为约束条件,构建了协调多主体利益的充放电定价多目标优化模型;最后,在人工鱼群算法的基础上,结合免疫算法和Pareto最优解集,提出了基于收缩空间的改进免疫鱼群算法对多目标优化模型进行求解。算例分析结果表明,所提定价优化方法在降低系统负荷峰谷差和运营商成本的同时,增强了对用户分时段有序接入电网的调控能力,验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略

传统的分时电价政策忽略了用户参与分时电价政策的意愿,且用户电价电量响应行为建模未考虑用户调整用电行为成本,为此提出基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略。分析用户改变用电行为所产生的调整成本与节省用电费用的关系,推导分时电价机制下用户电价电量响应行为模型。当用户改变用电行为后,其生产成本高于实行分时电价前的电费,则对用户参与分时电价政策的意愿评估为零,不纳入分时电价实施范围。仿真及实验结果显示,与不选择用户范围的传统分时电价模型相比,该模型能够反映用户调整用电行为过程,科学选择参与分时电价政策的用户范围,实现电网和用户的总效益最优。