基于分布式电源与电动汽车的微电网能量调度策略

通过调动本地负荷包含电动汽车的储能模块,对分布式电源输出功率进行消纳,为微电网功率的波动提供了可靠的解决方案。针对微电网的能量管理系统提出双层超前调度策略,其中上层维持微电网长期能量平衡,下层通过调动储能以及电动汽车协调充电,实现微电网平滑的交换功率。基于一座典型微电网的运行数据,利用Simulink平台在多种情景下进行仿真,验证了所提出微电网能量管理策略。     

计及客户满意度的电动汽车多代理充电定价策略

发展电动汽车已成为当今社会的迫切需求,其大规模充电将对电力系统造成深远影响。由于大量车主的充电行为具有较强的随机性与自主性,因此,电动汽车的集中控制往往难以实现有效调度。文中通过分析车主的充电偏好,建立了客户满意度(CSD)模型;在此基础上,提出了基于多代理的充电站协调定价策略,实现了基于价格信号的电动汽车分布式控制。接着,利用Java多代理开发框架(JADE)搭建了协调充电模型,完成了电动汽车、充电站、电网代理的行为与通信功能。最后,由仿真结果验证了所提策略下电动汽车的电网友好型充电机理,并分析了电网约束与车主偏好的影响。     

基于分布式控制的电动汽车分层优化调度

针对传统的集中式控制方式计算量大,电动汽车用户难以接受集中控制指令的问题,采用基于分布式控制的电动汽车充放电分层管理框架,适用于大规模电动汽车的优化调度。采取用户自主提交可接受充电计划集、本地运营商审核、配电网控制中心统一调度的方式对电动汽车的充放电行为进行管理。在对电动汽车的充放电负荷进行建模的基础上,分别建立电动汽车智能体最大化自身收益的车网互动优化模型、本地运营商最小化负荷峰谷差的优化调度模型,以及配电网控制中心的安全控制调度模型,兼顾各个层次的效益。以包含3个本地运营商的IEEE 33节点系统为例,对各个层次的行为及控制策略进行仿真,验证了所述分层管理架构的有效性。     

基于改进贪心算法的大规模电动汽车充电行为优化

大规模电动汽车入网,不仅会增加有序充电控制的复杂度,还会引发负荷节点电压越限等配电网安全问题。在考虑负荷节点电压等配电网安全约束的情况下,提出基于改进贪心算法的大规模电动汽车充电优化策略。在建立电动汽车充电优化模型的基础上,通过设计合理的贪心策略,克服了贪心算法容易陷入局部最优的缺陷,实现电动汽车的最优充电控制。利用贪心算法的灵活性,提出对节点电压和线路容量分时段控制的配电网安全控制策略,迭代求解满足约束的充电站容量上限,降低了问题求解的难度。最后,以包含3个本地代理商的IEEE 33节点配电系统为例进行仿真分析。结果表明:改进贪心算法具有较高的计算效率和较好的寻优特性,适用于大规模电动汽车的充电优化;配电网安全控制策略能够确保负荷节点电压在安全约束之内,减少充电负荷对本地配电网电能质量的影响。