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1.
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计及电动汽车和风电出力不确定性的随机经济调度 被引次数：26
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赵俊华 文福拴 薛禹胜 董朝阳 辛建波《电力系统自动化》,2010年第34卷第20期
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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-in electric 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IEEE 118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.
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2.
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考虑风电和电动汽车等不确定性负荷的电力系统节能减排调度 被引次数：2
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张晓花 谢俊 赵晋泉 朱陈松 朱昌平 戎海龙《高电压技术》,2015年第41卷第7期
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可入网电动汽车(plug-in hybrid electric vehicles,PHEVs)和风电等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挑战.为此,综合考虑了负荷和风电的不确定性、可入网电动汽车的智能充放电控制以及PHEVs与风电的协调互补和系统的节能减排,构建了计及碳排放的调度模型.先采用多场景模拟技术将风电和负荷不确定性的随机过程分解为若干典型的离散概率场景;再采用多代理技术将24 h对应为24个工作代理,工作代理负责火电、风电和PHEVs之间的静态调度;协同代理负责工作代理之间的动态协调.最后对含10机火电机组、PHEVs和风电的系统进行仿真.结果表明,多场景模拟能减少调度求解难度;含风电和PHEVs的系统能有效协调风电和PHEVs,减少其运行成本和碳排放量;通过调节节能与减排需求对应的权重,可以实现节能和减排之间的有效折衷.
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3.
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考虑大规模风电和电动汽车入网的协同优化调度
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王亦 吴俊明 翟云峰 章三华 张港《电力科学与工程》,2015年第4期
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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 Optimi－zation， 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。
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4.
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基于SCUC的可入网混合电动汽车优化调度方法
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蔡秋娜 文福拴 薛禹胜 辛建波《电力系统自动化》,2012年第36卷第1期
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在可入网混合电动汽车(PHEV)有望规模化应用的背景下,以传统的计及安全约束的机组最优组合(SCUC)问题为基础,发展了能够容纳PHEV的电力系统优化调度数学模型。所发展的模型以保证系统安全运行为前提,兼顾了PHEV车主的经济效益与发电的碳排放成本。利用PHEV作为可移动电量储存单元的特性,将模型解耦为机组最优组合与计及交流潮流约束的充/放电计划优化2个子模型。应用混合整数规划方法和牛顿—拉夫逊潮流算法迭代求解优化问题,可以同时获取日前机组调度计划和各时段的PHEV最优接纳容量及充/放电计划等结果。最后,以6节点和IEEE 118节点2个系统为例,验证了所构建模型的正确性和有效性。
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5.
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含高渗透率光伏发电并网型微网中的电动汽车优化调度方法 被引次数：1
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杨晓东 张有兵 任帅杰 赵波 翁国庆 戚军《电力系统自动化》,2016年第40卷第18期
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针对含高渗透率光伏发电的并网型微网,研究了电动汽车与大规模光伏发电协同增效利用的方法,提出一种以提升光伏发电利用率为目的的电动汽车优化调度模型。为避免依托于中央能量管理系统的集中优化,发展了关联电动汽车交互功率与系统负荷信息、光伏出力信息的虚拟费用理论,在此基础上构造了电动汽车集群的非合作充放电博弈模型,并推导出博弈模型纳什均衡与集中式优化模型最优解的一致性,从而以分散自治的方式规避了集中式优化的弊端。在某办公楼区域光储微网的算例分析中,以光伏发电利用率、等年值成本为微网运行性能评价指标,验证了所述电动汽车优化调度方法的合理性、有效性。
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6.
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考虑可再生能源出力不确定性的多能源电力系统日前调度
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赵书强 李志伟《华北电力大学学报(自然科学版)》,2018年第5期
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随着可再生能源的开发利用,以风电和光伏发电为代表的不确定电源对电力系统安全运行影响越来越大。传统对风电和光伏发电出力不确定的研究,大多假设其预测误差服从正态分布,但正态分布并不能准确描述这一误差分布。基于此,采用人工神经网络直接模拟预测误差的分布规律以确定其对调度方案的影响,同时为了提高模型的求解速度利用神经网络模拟机会约束条件成立的概率水平,将训练好的人工神经网络嵌入机会约束规划模型求解中,形成能够考虑风、光出力不确定性的多能源电力系统日前调度模型。为提高可再生能源消纳能力,调度模型在保证经济性的同时,优化可再生能源的渗透率。采用博弈优化理论,将得到的多目标优化非劣解作为博弈参与者的策略集,进一步通过相互博弈达到纳什均衡的过程寻找最优策略解。最后通过修改的IEEE30节点系统,采用实际风电场和光伏电站出力数据验证了所提模型的有效性。
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7.
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电动汽车供电能源优化组合及智能充电策略
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唐晓瑭 倪桦 王永生《电力建设》,2013年第12期
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为评估电动汽车充电过程中不同种类可再生能源的经济性，构建了智能充电优化模型，得出电动汽车供电电源的最佳电能组合，所涉及发电能源包括风电、光伏发电以及通过可再生能源配额进行补偿的传统化石燃料发电。通过对可再生能源利用情况和电动汽车充电特性进行分析，采用启发式动态规划方法建立智能充电模型，研究风能、太阳能接入电动汽车充电系统后与传统发电能源的协同优化机制，并对电动汽车充电能源组合中各能源的经济性进行敏感性分析。结果表明，电动汽车智能充电策略有利于提高可再生能源的利用率，降低其负荷不稳定性对电力系统的影响，并且风力发电接人充电系统具有成本优化效益，能有效降低充电成本。
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8.
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风光储协同调度的多时间尺度决策方法
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朱海鹏 王泽众 张新平 刘宗杰 雷宇《山东电力技术》,2012年第3期
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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。
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9.
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基于改进化学反应优化算法的电动汽车与可再生能源多目标协同调度
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张智晟 温令云 李国 张伟《电网技术》,2014年第3期
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为减小可再生能源出力波动对电网的影响以及加快电动汽车的普及速率,以最小化可再生能源的出力波动和最大化电动汽车用户收益为目标函数,计及电池储存电量约束、充放电功率约束和充放电次数约束等条件,建立了同时计及可入网电动汽车、风力发电和光伏发电系统的多目标协同调度模型。提出了基于虚拟理想分子的多目标改进化学反应优化算法(chemical reaction optimization algorithm,CROA),并用该算法对模型进行了求解,针对化学反应算法收敛速度慢、精度低的缺陷,在算法中融入了粒子群优化算法的更新模式。算例结果表明,通过合理安排电动汽车的充放电可以有效平抑可再生能源的出力波动和增加电动汽车用户的收益。通过比较验证了基于虚拟理想分子的多目标改进CROA具有较强的寻优能力。
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10.
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基于智能电网的动态经济调度研究
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李惠玲 白晓民 谭闻 董伟杰 栗楠《电网技术》,2013年第6期
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智能电网中大规模电动汽车(plug-in hybrid electricvehicle,PHEV)和可再生能源(renewable energy resource,RES)发电的接入,使得电网由传统的自上而下的集中控制转变为分布式控制,潮流也从单一流动转变为双向流动,直接影响传统发电机组的功率输出。电动汽车能够向电网提供辅助服务(vehicle to grid,V2G),改变了传统经济调度单一的发电商利益模式。车主充电行为的随机性和可再生能源发电的间歇性也加大了对电网调节能力的要求。为此文章构建了基于智能电网的动态经济调度模型,该模型包含电动汽车和可再生能源发电,以发电成本(含电动汽车入网服务成本)和车主充电成本最低、环境污染最小和等效负荷率最高为优化目标,在满足用电需求的前提下,动态调节电动汽车充放电时间和功率,匹配负荷和可再生能源发电波动。最后以10机组系统为例对该模型进行了分析,证明了所提模型的合理性和有效性。
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11.
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基于大数据服务平台的电动汽车有序充放电管理
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杨文涛 王蕾 邹波 张西竹 文福拴 程敏《电力建设》,2018年第6期
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电动汽车(electric vehicle,EV)有序充放电管理可以促进错峰用电和平抑可再生能源发电出力波动。然而,在需求侧,EV有序充放电管理还存在调度任务难执行、充放电参与不便利和信息交互不通畅等问题。在此背景下,分别针对"配电系统-EV"层面和"输电系统-配电系统"层面制定EV有序充放电管理策略。首先,针对在"配电系统-用户"层面的EV大量分散接入、难以统一优化的问题,采用虚拟电厂(virtual power plant,VPP)建模,并制定灵活的管理机制来引导EV有序充放电。为此,开发多功能大数据服务平台(multi-function big-data service platform,M DSP)来分析EV的充放电特性,并通过发布分时电价和签订EV短期充放电协议(short-term charging and discharging agreement,SCDA)等措施,减小EV充放电功率预测不确定性对配电系统调度和运行的影响。接着,基于在"配电系统-EV"层面预测的EV充放电功率,建立"输电系统-配电系统"层面的双层分阶段机会约束规划模型;该模型分别以输电系统调度机构和VPP为上层和下层模型的优化主体,并包括日前优化和实时优化2个阶段。最后,对IEEE 30节点电力系统进行扩展,形成包括输电和配电网络的87节点算例系统,并用该系统对所提出的方法进行说明。
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12.
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插电式混合电动汽车充电对配电网的影响 被引次数：1
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宫鑫 林涛 苏秉华《电网技术》,2012年第36卷第11期
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插电式混合电动汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)的快速发展将对配电网产生重要影响。在此背景下,建立了用于分析PHEV充电对配电网影响的充电负荷模型,提出了用于改善PHEV充电对配电网影响的优化充电策略。分析了影响PHEV充电的2个关键随机因素的概率分布,并计及随机因素,建立了充电功率按照充电曲线变化的PHEV充电负荷的概率模型。PHEV采用自由充电方式和负荷低谷充电方式时对配电网有不同程度的影响,为此提出了考虑随机因素,以负荷方差最小化为目标的优化充电策略。以IEEE40节点辐射型配电网系统为例,通过Matlab仿真,分析了采用3种充电方式时,不同数量的PHEV充电对配电网负荷曲线、网络线损及节点电压偏移的影响。结果表明,采用优化充电方式减小了网络线损和节点电压偏移,有效改善了PHEV充电对配电网的影响。
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13.
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智能电网与负荷调度探讨
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王祥《通讯世界》,2013年第9期
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随着我国社会主义社会的发展,科学技术水平的不断提高,智能电网以其吸纳大量可再生能源、供电系统与用户互动以及负荷调度等优点,受到了国家电网的重视。智能电网部分负荷的用电时间是灵活的,如加热、制冷、电动汽车等,储能设备,如电动汽车的充电设备,利用这些可控负荷追踪风电、光伏等可再生能源发电的出力变化,调度负荷来平衡预测的风电、光伏等的出力曲线,满足功率平衡。负荷调度的基本思路是电力平衡,解决电力系统运行的核心问题,负荷调度成为解决电力平衡的重要手段。
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14.
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计及分布式发电出力与电价不确定性的负荷聚合商电能获取策略
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俞敏 倪琳娜 方鹏 刘福炎 文福拴《电力建设》,2018年第1期
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随着电力系统中间歇性可再生能源发电和电动汽车负荷的渗透率不断提高,新的市场参与者的加入,电力系统运行和电力市场运营中的不确定因素随之增加,为负荷聚合商(load aggregator,LA)的运营和管理带来了新的问题甚至挑战。LA从日前电力批发市场购买电能时需考虑这些不确定因素,并充分利用需求侧资源,在追求利益最大化的同时有效控制风险成本。首先,分布式发电(distributed generation,DG)出力与日前市场电价分别描述为在各自区间内波动的随机变量。之后,以LA的收益最大化为目标,建立考虑DG与需求响应的从日前市场获取电能的鲁棒双层优化模型。最后,以修改的IEEE 33节点配电系统为例说明所提方法的可行性与有效性。
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15.
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考虑大规模电动汽车入网的协同优化调度
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孟安波 卢海明 郭壮志《电测与仪表》,2016年第16期
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就可入网电动汽车（PHEV）广泛接入电力系统后的机组最优组合问题进行了研究。将各时段的燃煤机组出力和 PHEV 充放电数量作为决策变量，以机组燃煤费用最小为目标函数，并引入相应的约束条件，提出一种带有动态约束处理的纵横交叉算法，以求出该模型的最优调度方案。纵横交叉算法采用一种双交叉搜索机制，在扩大了搜索空间同时，保持了种群的多样性，大大增强其全局搜索能力和收敛精度。两种交叉方式通过竞争算子完美的结合起来，所产生结果会呈链式反应在整个种群中蔓延。最后实验部分，以10机组模型为例，证明了此算法能有效解决非凹、约束耦合的发电成本最小化问题。
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16.
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基于光伏预测的微电网能源随机优化调度
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李鹏梅 臧传治 李鹤鹏 李忠文 杨建宏《传感器与微系统》,2015年第2期
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可再生能源的间歇性和负荷的随机性对微电网能源管理系统（ EMS）产生了巨大的挑战。在随机环境下的能源优化调度问题在微电网的研究中具有重要意义。以微电网中光伏发电系统的功率预测为基础，将光伏预测误差当做随机变量，建立了一种基于期望模型的能源随机优化调度模型。用Monte Carlo模拟方法生成了光伏发电预测误差的情景集，应用粒子群优化算法来解决随机优化调度模型。通过与确定性模型产生的调度方案相对比，证明了随机优化调度模型更加有效。
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17.
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特约主编寄语
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胡泽春 滕贤亮《电力系统自动化》,2018年第8期
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正逐步摆脱化石能源依赖,实现大规模可再生能源发展是全球能源变革趋势。预计到2050年,可再生能源出力在能源消费总量中所占比例将达到80%。随着以风电和光伏为代表的大规模可再生能源接入电网,传统的电力系统频率控制问题面临新的挑战和机遇。一方面,随着风电机组和光伏发电系统替代传统火电机组发电,使得在线机组的总转动惯量减小,维持频率质量的能力降低,而可再生能源发电出力的随机波动又加重了系统对调频
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18.
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一种市场环境下的电网友好型多微网优化调度方法
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米师农 张建成 郭伟《电力建设》,2018年第6期
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针对配电网中的多微网系统,提出了一种市场环境下的电网友好型优化调度方法,并建立了日前双层优化调度模型。首先构建了配电网层优化调度模型,通过优化各微网的出力,在保证可再生能源发电比例的同时,减小输电网与微电网向配电网注入功率的波动性,提高配电网运行的经济性,从而提高电力系统接纳微电网的积极性,有助于市场环境下微电网的运行与发展。其次,在微网层,采用多场景技术描述光伏与风电出力的随机性,并将微电网与配电网视为不同的利益主体,设计动态电价激励机制,引导微电网按照配电网需求优化出力,从而建立微网层的经济与环保优化调度模型,协调分布式电源出力。采用模拟退火算法求解模型,仿真算例验证了模型的合理性与有效性。
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19.
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计及安全约束的虚拟电厂两层优化调度
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臧海祥 余 爽 卫志农 孙国强《电力自动化设备》,2016年第36卷第8期
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随着分布式电源接入电网比例不断提高，其出力的随机性和间歇性对电力系统安全稳定运行造成威胁，虚拟电厂（VPP）为有效解决分布式电源并网提供了新思路。风电等可再生能源的发电和电价具有不确定性，如何在不确定环境下提高VPP的可调度性成为研究热点。针对电价预测精度高、误差分布较为规律的特点，采用随机规划法处理电价的不确定性，对于风电等可再生能源的出力，其预测误差通常难以准确地用概率分布描述，采用鲁棒优化法处理，在此基础上建立VPP优化调度的上层经济调度模型。进一步考虑电网的安全约束，建立VPP优化调度的下层安全调度模型，最终形成VPP两层优化调度模型。通过对改进的IEEE 33节点系统及由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成VPP的算例分析，验证了所提模型的可行性和有效性。
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20.
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计及可控负荷的工业微网源荷协同优化调度
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林建熙 史俊祎 文福拴 李力 钱峰 向丽玲《电力建设》,2018年第1期
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含可再生能源发电的热电联供型微网具有较好的经济和环保特性,近年来逐步得到广泛应用。工业微网中的一些负荷需求灵活可控,是潜在的可调度资源。在工业微网运行中如何充分利用这些可控负荷,实施源荷协同优化调度,对提升微网运行效率、促进可再生能源消纳具有重要作用。在此背景下,首先构建了包含多类型可控负荷和可再生能源发电的热电联供型工业微网系统优化运行架构。然后,分别针对工业生产设备、暖通空调、电动汽车这3类可控负荷建立了相应的数学模型。在此基础上,发展了以能源消耗成本最小化为目标的工业微网源荷协同优化调度模型,并采用CPLEX商业求解器求解。最后,以某工业微网为例验证了所提模型的可行性和有效性。
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