电能量—调频市场联合优化模式研究

  目的  调频作为电力系统稳定运行的机制与保障,其辅助服务市场化已提上日程。电能量-调频联合优化成为一种市场组织模式。以PJM市场为研究大背景,对考虑调频资源性能差异的电能量-调频市场联合优化模式进行研究。  方法  通过建立调频辅助服务定价调整模型,以及电能量-调频联合优化模型,应用于某实际省级电网进行仿真,设置丰水期、枯水期典型场景,并与国内电能量-调频分阶段出清模式进行对比,从调频资源出清、对现货市场购电费用影响、调频市场活跃程度三个方面进行详细研究。  结果  分阶段模式下,快速调频资源具有明显优势,且造成电能量市场购电费用上升。电能量-调频联合优化模式中,快慢调频资源出清结果受定价调整策略影响,电能量市场购电费用上升幅度较分阶段模式小,且其调频市场出清价格以及波动程度均较分阶段模式高。  结论  具有合理价格调整策略的电能量-调频联合优化模式有助于实现调频性能差异机组合理竞争,激发市场活力。     

分布式电源电动汽车充电站储能系统电价分析

含分布式电源的电动汽车充电站的可再生能源供给常常小于电动汽车充电负荷,须要配电网辅助补充部分电能,不利于配电网的稳定运行。文章提出基于微电网内不平衡率的充电站储能系统的电能与电网电能联动策略。考虑配电网有峰、谷、平3种电价,故将充电站储能系统SOC分成3部分与之相对应,根据微网内可再生能源实时出力与负荷求出不平衡率U_R。当充电出现缺额时,由充电站储能系统和电网以不平衡率为比例协同补充充电缺额,实现了微电网内的能源协调控制。文章采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车负荷,通过对比不同用户响应度的配电网等效负荷和充电站储能系统SOC,验证了该策略在微电网运行优化的有效性。该策略充分发挥了充电站储能系统和电网的联合运行优势,减小了电网负荷峰谷差,优化了电网负荷曲线。     

分布式能源接入后的电动汽车实时电价响应控制策略

随着电动汽车的规模化应用,为了缓解电网的压力,越来越多的分布式能源被接入。然而,电动汽车充电站的可再生能源供给一般小于电动汽车充电负荷,须与大电网联合运行。针对分布式能源与电网之间的协同增效利用,提出了微电网内的充电站储能系统与电网相互协调的策略。在建立电动汽车负荷模型的基础上,根据微网内可再生能源实时出力与负荷需求的求解不平衡率,使充电站储能系统和大电网根据不平衡率按一定比例协同运行。当电动汽车接入电网充电时,首次利用强化学习算法建立电价控制模型,实现两者的能源协调控制。以某地区的微网为例进行仿真分析,通过对比不同用户响应度的配电网负荷和充电站储能系统,验证该策略在微电网与大电网协同运行优化的有效性。该策略发挥了充电站储能系统和电网的联合运行优势,减小了电网负荷峰谷差,优化了电力负荷曲线,对解决如何有效地结合分布式能源和大电网对电动汽车进行充电等问题具有一定的实际意义和价值。     

电动汽车充电负荷预测模型及对城市 负荷影响研究

摘要： 电动汽车充电站或充电设备集群的负荷变化情况受具体车流量、电池充电时长、电池起始荷电状态（state of charge,SOC）、充电设备数量等多种因素的影响,变化规律复杂,各个充电站的负荷曲线形态差异很大,难以从本质上表征负荷的一般性规律。从影响充电负荷变化规律的进站车流量入手,研究电动车辆进站流量、充电时长、充电站充电能力等对充电负荷的具体影响,提出适用于充电站负荷快速计算的简化公式和计及多种影响因素的仿真方法。以西北某市为算例,结果表明,该方法能够方便、有效地预测电动汽车充电负荷的时空分布特性,为分析其对电网的影响及充电设施规划等提供依据。     

楼宇型天然气分布式能源系统的典型案例分析

  目的  以各类建筑全年典型日冷、热、电负荷需求作为计算基础,得出分布式能源系统优化配置和运行策略。  方法  能源站配置了内燃机、烟气-热水型溴化锂机组、离心式电制冷（热泵）机组、地源热泵、天然气热水锅炉及水蓄冷（热）罐等多种节能节资装置,实现了能源的梯级利用,更好地匹配用户端负荷需求。  结果  研究结果表明,在技术、经济上具有一定的可行性。  结论  能源站合理配置机组可节省投资,环保节能。利用峰谷电价差,降低运行费用,提高系统效益。     

基于动态规划的电动汽车用户侧充电优化方法

实现电动汽车有序充电是将电动汽车纳入智能电网的重要内容之一。从电动汽车用户需求角度出发,提出了以用户为充电过程决策主体的有序充电方法。以充电费用最低为目标建立了用户侧优化模型,并应用动态规划建立了求解方法。按照给定算例,对电动汽车的充（放）电过程进行了决策。计算结果表明,在满足功率约束和用户充电目标的前提下,通过用户优化控制策略可有效减少电动汽车充电过程产生的费用。该文提供了电动汽车有序充电的用户层方案。     

考虑分时电价和系统峰谷差动态约束的电动汽车有序充电策略

大规模电动汽车并网充电需要同时考虑聚合效应的经济效益和其对电力系统的影响。以电动汽车用户充电费用最优为目标,在考虑充电时间、并行充电汽车数量等传统约束的基础上,结合分时电价与实际负荷曲线,将充电行为对峰谷差和负荷波动的影响作为约束条件,提出了一种新的电动汽车充电行为有序充电策略。基于该策略,利用蒙特卡洛方法模拟了电动汽车用户行为,对比分析了分时电价环境下电动汽车无序充电和有序充电对电网负荷曲线的影响。仿真结果表明:考虑峰谷差和负荷波动约束,通过电动汽车实时响应分时电价,可避免大量电动汽车集中充电而产生新的负荷高峰,且在显著降低电动汽车充电费用的同时,可以实现平滑负荷波动并减少系统的峰谷差。     

基于负荷跟踪和客户低感知的电动汽车群调个控充电管理方法

针对电动汽车充电站对电网负荷调控指令跟踪精度低、充电客户对站内负荷分配不满意的问题,文章提出了基于负荷跟踪和客户低感知的电动汽车群调个控充电管理方法。首先,基于改进的条件生成对抗网络建立电动汽车单体可调度潜力的预测模型,可根据客户车辆电池管理系统历史上报的充电数据,生成车辆调度潜力时序曲线。然后,根据电动汽车充电集群的调度潜力总曲线和来自电网的负荷调控信号,提出计及能量损失和客户低感知的负荷分解优化模型,使用改进的多目标麻雀搜索算法进行求解,并在四川成都的电动汽车充电站验证了所提模型的合理性,证实其能有效地降低对客户车辆的控制功率损失,提高对调度负荷控制信号的跟踪精度,同时提高单个充电客户的感知满意度。     

考虑风电消纳的电动汽车充电站有序充电控制

为实现电动汽车充电站对风电的充分利用,降低充电负荷对配网系统运行带来的负面影响,本工作提出一种考虑风电消纳的电动汽车充电优化策略.首先采用蒙特卡罗仿真法对不同数量电动汽车的充电负荷进行预测;然后,在综合考虑风电出力和电动汽车充电需求的基础上,根据风电功率的波动,动态调整分时电价,以包含充电负荷在内的配电网负荷峰谷差最小和用户充电花费最低为控制目标,建立电动汽车有序充电模型,采用改进的粒子群优化算法对模型求解,此外,通过与电动汽车直接接入配网充电的无序情形对比,结果表明,所提策略有效降低充电行为对配电网冲击的同时,能够直接促进风电消纳,提高用户充电的经济性.     

基于激励补偿机制的电动汽车充电站规模优化

针对电动汽车用户行为的随机性和特殊性,基于排队理论建立了考虑误工补偿、环境价值补偿的用户充电费用最小和充电站充电设施费用最小的多目标数学模型;研究不同充电站规模、补偿情况下用户和充电代理商的收益变化,为合理选取充电站建设规模提供参考方案。与此同时,文章采用了日前申报机制引导电动汽车用户的充电行为。研究结果表明,通过合理的配置充电设施,可以使电动汽车用户和充电站均获得理想收益,从而验证了所建模型的实用性和有效性。     

Economic evaluation of fast charging electric vehicle station with second-use batteries energy storage system

由于电动汽车快速充电站大功率快速充电的特性会对电网的稳定造成冲击,因此考虑在电动车快速充电站中配置电池储能系统（BESS）,对充电站负荷进行削峰填谷,从而减少充电站变压器配置容量、缓解大功率快速充电对电网的不利影响。考虑到目前我国大量退役动力电池亟待回收利用的现状,结合梯次利用电池储能系统,建立了基于电动汽车快速充电站整体成本与收益的经济性评估模型,以快速充电站年净收益最大为目标函数,采用改进的遗传算法对模型优化求解。结合算例对快速充电站不配置储能、配置常规电池储能和配置梯次电池储能等不同情况进行了经济性评估,并综合考虑经济性与储能削减负荷的效果,确定了梯次电池储能系统最优容量配置方案。     

双碳、双区背景下深圳电力需求预测

  目的  为了适应“双碳”和“双区”新背景下深圳未来用电特征的研究，反映新形势下诸多新因素的影响，需要在传统电力需求预测方法上进行修正，建立新的预测体系。  方法  在电量预测上，一方面以碳强度控制为导向，结合对全社会电气化水平的要求，提出“自上而下”的预测方法；另一方面以改进的细分部门法和新型负荷修正法，进行“自下而上”预测，相互佐证；在负荷预测上，充分考虑需求侧管理、相关削峰手段的影响。  结果  通过量化分析“双碳”目标下能源供应及消费结构调整，“双区”驱动下新基建、产业结构调整和转移等重要因素的影响，对深圳“十四五”及中远期全社会用电量进行预测，并对深圳未来最高负荷和负荷特性发展趋势进行预判。  结论  所提方法为其他地区进行新形势下电力需求预测提供了新思路，预测结果也为深圳后续电源和电网规划及调度运行等提供了重要参考。     

辅助火电机组调峰系统的储热参数设计研究

  目的  为适应原有火电机组对新能源电力消纳的需求,提高其调峰能力是关键因素之一。  方法  储热系统作为燃煤热电机组“热电解耦”的重要方式,评价其参数匹配性具有工程参考价值。文章采用一种耦合储热装置来增加燃煤机组深度调峰能力的方法,并结合热负荷以及电负荷的功率曲线,对储热装置参数的影响规律展开了系统研究。  结果  结果表明:以区域负荷曲线为典型案例,随着储热罐的储热容量和充放热速率参数的提高,储热系统对机组的热负荷调节能力先逐渐提升并在分别在112.75 MW和129 37 MW·min时达到上限,此时深度调峰参数为77 MW左右;此外,储热容量与充放热速率具有一定的匹配关联,二者中瓶颈因素将直接制约系统的深度调峰性能。  结论  通过对储热和放热边界情景的积分,精确的展示了储热罐在辅助调峰过程的中作用,同时结合其运行策略的优化设计能够进一步分析储热辅助调峰系统的参数匹配关系,为后续火电机组耦合储热系统的参数设计提供参考。     

社区型能源互联网下的虚拟电厂参与电力市场策略分析

  [目的]  为了减少风能和太阳能为代表的DERs产能间歇性、随机性、不可控的影响,以及参与电力市场竞争出现不利因素,提出了社区型能源互联网模型。  [方法]  考虑了由风电场、光伏电站和负荷组成的虚拟电厂(virtual power plant, VPP)集群所构成的社区型能源互联网模型,将单VPP进行互联,在满足单VPP内部供需平衡基础上,将盈余电量通过VPP集群进行博弈共享,最后与电力市场进行交易,实现逆向售电。  [结果]  模型实现了社区型能源互联网利益最大化目标,同时加上需求响应(demand response, DR)实现用户节约使用电费的目的。  [结论]  通过社区能源互联网示范工程,提出适合VPP运行策略模型,通过建立的收益在不同场景下验证发用电策略的可行性,为社区能源互联网的建设及交易指明方向。     

Design scheme for fast charging station for electric vehicles with distributed photovoltaic power generation

The demand for fast charging is increasing owing to the rapid expansion of the market for electric vehicles. In addition, the power generation technology for distributed photovoltaic has matured. This paper presents a design scheme for a fast charging station for electric vehicles equipped with distributed photovoltaic power generation system taking the area with certain conditions in Beijing as an example construction site. The technical indexes and equipment lectotype covering the general framework and subsystems of the charging station are determined by analyzing the charging service demand of fast charging stations. In this study, the layout of the station is developed and the operation benefits of the station is analyzed. The design scheme realizes the design objective of “rationalization, modularization and intelligentization” of the fast charging station and can be used as reference for the construction of a fast charging network in urban area.     

电动汽车与风电协同入网的双层优化策略

文章提出了一种电动汽车(EV)与风电协同入网的双层优化模型。该模型上层以电动汽车与风电协同入网时负荷方差与充电站运营商购电成本最小为目标,得到电动汽车与风电联合的负荷指导曲线。模型下层以电动汽车和风电实际等效负荷与负荷指导曲线偏差最小为目标,进行实时负荷跟随。为保证电动汽车进行有序的充放电,提出了用户综合评价系数和放电影响因子等电动汽车参数,对电动汽车进行队列划分和充放电优先级排序。仿真结果表明,电动汽车与风电协同优化调度,不仅能够减小风电预测误差的影响,促进风电消纳,还能增加充电站运营商的收益,同时实现削峰填谷的目的。     

满足主变N-1的变电站储能定容方法及经济分析

  目的  在保证变电站平均负载率相对合理、提高变电站利用小时数的前提下,为了解决目前电网存在的高峰负荷过高造成的变电站主变压器短时间重载问题,延缓电网的建设投资,保证电网经济运行,文章提出了基于满足主变N-1供电要求的变电站储能定容方法。  方法  首先,建立储能定容数学模型实现对负荷运行曲线削峰填谷、降低变压器最高运行负载率;然后,构建锂离子电化学储能定容经济目标函数,并开展建设锂离子电化学储能和扩建主变的建设投资对比,分析储能定容经济性;最后,结合实际变电站,提出储能配建规模的建议及经济可行的储能建设成本。  结果  通过分析,随着未来锂离子电化学储能单位造价降低,储能功率可按照变电站容量15%、充放电时长2 h考虑,储能系统单位造价降低至1 200元/kWh左右时,建设储能的经济优势明显。  结论  所提出的储能定容方法可以有效解决变电站短时间重载问题,并具备较常规输变电工程更优的经济性。     

Smart management of distinct plug‐in hybrid electric vehicle charging stations considering mobility pattern and site characteristics

Management of plug‐in hybrid electric vehicles (PHEVs) is an important alternative energy solution to accord the prevailing environmental depletion. However, adding PHEVs to the existing distribution network may stimulate issues such as increase in peak load, power loss, and voltage deviation. Addressing the aforementioned issues by incorporating distinct mobility patterns together will develop an attractive energy management. In this paper, suitable location of the charging station is presented for a novel 2‐area distribution system following distinct mobility patterns. A comprehensive study by considering the optimal, midst, and unfit site for placing the charging station is incorporated. For managing the charging sequence of PHEVs, a meta‐heuristic solving tool is developed. The main contribution of this programming model is its ability to schedule the vehicles simultaneously in both the areas. The efficiency of the proposed energy management framework is evaluated on the IEEE 33‐bus and IEEE 69‐bus distribution systems. The test system is subjected to different scenarios for demonstrating the superior performance of the proposed solving tool in satisfying the convenience of vehicle owner along with reducing the peak demand. The results show that charging at low electricity price period and discharging at high electricity price period enables the minimum operational cost.