计及电动汽车负荷特性的虚拟电厂优化调度

基于分析电动汽车接入虚拟电厂后对虚拟电厂调度产生的影响,首先,通过运用三峰高斯分布函数拟合电动汽车充电起始时间、对数正态分布拟合电动汽车行驶里程,分析电动汽车的时空分布特性,并基于有限制的充放电功率制定了有序充放电策略。其次,以EVPP综合收益最大化与申报偏差率最小化构建了EVPP调度优化模型,并运用引入了狮群选择法的改进NSGA-II算法搜寻最优解。最后,以包含燃气轮机、风电机组、光伏机组、电动汽车的EVPP进行算例分析。算例分析结果表明：一方面改进NSGA-II算法比传统NSGA-II算法相比求解效率高,优化效果更佳;另一方面实行功率控制的充放电策略不仅能够减少峰谷差,还能实现电动汽车峰谷时段平稳的变化。     

含电动汽车充电站商业型虚拟电厂的日前调度优化策略研究

研究商业型虚拟电厂运行机制能为新能源电源入网提供一定的技术支撑。将风力发电系统、光伏发电系统、储能系统、电动汽车充电站整合为一个虚拟发电厂,可显著降低因新能源单独并网时的出力不确定性及电动汽车无序充电对电网造成的不良影响,减轻电网压力,并可有效促进新能源消纳。以虚拟电厂经济效益最优为目标,在满足各约束条件的前提下,对其进行调度优化策略研究。通过线性惯性权重粒子群算法及非线性惯性权重粒子群算法对所提模型进行求解,结果表明采用非线性惯性权重粒子群算法不仅能避免过早收敛陷入局部最优而且得到的效益更高。通过算例验证了该模型的合理性及求解方法的有效性。     

基于双重激励含电动汽车的虚拟电厂优化调度

近年来,电动汽车因其在节能减排中具有优势而发展迅猛,但若无序充电则会导致系统负荷“峰上加峰”,在分时电价激励下,电动汽车有序充放电也会引起新的峰谷差出现。为了解决该问题,利用主从博弈思想,提出基于分时电价和碳配额双重激励的含电动汽车的虚拟电厂优化调度模型。首先,引入等效负荷的概念,并根据等效负荷制定双重激励政策,引导电动汽车峰时放电、谷时充电。虚拟电厂作为激励政策的制定者处于主体地位,以收益最大为目标函数,电动汽车作为激励政策的接受者处于从体地位,以成本最小为目标函数。最后,对所建立的优化模型求纳什均衡解,并和仅考虑分时电价激励对比。算例结果表明,所提模型可以提高虚拟电厂和电动汽车的总体收益,同时可以避免新的峰谷差出现。     

考虑需求响应用户参与度的主动配电网优化调度

随着主动配电网中分布式能源的大量接入,需求响应这一灵活可调度资源的价值越来越受到重视。基于价格型和激励型需求响应的响应特性,考虑需求响应的用户参与度,计及购电成本、网损成本、发电成本、储能成本以及需求响应成本,建立了以配电网日运行成本最小为目标函数的主动配电网调度模型。通过改进的粒子群算法对模型求解。修改后的IEEE33节点配电系统算例验证了所提模型的有效性,证明了提高需求响应用户参与度在改善系统运行特性上的有利作用。     

含风电及电动汽车虚拟电厂参与电力市场的优化调度策略

可再生能源发电及电动汽车充电的不确定性给电力系统运营带来新的挑战。针对含有风力发电和电动汽车充放电的虚拟电厂参与到电力市场中包含的不确定性问题,提出了一种混合储能虚拟电厂参与电力市场的优化调度策略。基于轮盘赌机制建立风力发电不确定性模型,将电动汽车的不确定性参数引入该模型,通过分析电力市场需求,制定基于不确定模型的随机优化调度方案。通过算例验证该方案的有效性和适用性,为混合储能虚拟电厂参与电力市场调度提供指导。     

多协同市场下含电动汽车虚拟电厂的优化调度

随着我国《碳排放权交易管理办法》施行,虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为一种能够有效解决大规模分布式能源及电动汽车入网波动的手段,其在碳交易市场与其他能源市场下的调度优化成为研究热点.在此背景下,本文虚拟电厂引入电动汽车、电转气以及碳捕集设备,利用电转气与碳捕集设备的联合作用使得电力市场、天...     

电动汽车参与下的虚拟电厂多目标优化调度

为了实现虚拟电厂中分布式发电机组的经济调度,同时减少虚拟电厂运行产生的污染,结合电动汽车与电力系统之间能量双向流动的特点,考虑虚拟电厂运行对环境的影响,建立了电动汽车参与下的虚拟电厂多目标优化调度模型。为了求解该模型,采用基于向量求值的粒子群优化算法(Vector Evaluated Particle Swarm Optimization,VEPSO),并通过8节点虚拟电厂仿真,对比分析多目标与单目标条件下优化调度结果,验证了所提出的方法可以使虚拟电厂以低成本运行,同时实现良好的环境效益。     

含电动汽车虚拟电厂的区间主从博弈优化调度

“双碳”背景下,大量电动汽车为虚拟电厂提供了灵活的储能资源。虚拟电厂运营商与电动汽车主存在利益博弈,且运行过程受诸多不确定性因素影响,这对优化调度工作提出了挑战。为此,提出了一种含电动汽车虚拟电厂的区间主从博弈双层优化模型。上层模型以虚拟电厂运行成本最小为优化目标,考虑功率平衡与储能系统约束,并根据所求得上层目标更新相应电价信息;下层优化模型基于电价信息,以电动汽车主用电费用最小为优化目标,求解聚合电动汽车功率,并将其返给上层优化模型。算例分析结果表明,区间主从博弈双层优化模型可兼顾虚拟电厂运营商与电动汽车主的双边利益,并能有效提高系统的鲁棒性。     

基于电动汽车一体化电站的虚拟电厂智能调度

随着能源供应的日趋紧张,电动汽车的迅速发展势在必行,大量的电动汽车储能电池的无序充电将给电网造成负面冲击。为此,提出一体化电站的运营模式,建立包含有电动汽车充换储一体化电站和可中断负荷的虚拟电厂控制模型;以运行成本最小为调度目标,运用二进制粒子群算法,实现虚拟电厂的经济调度。最后,运用仿真算例验证了调度方案的可行性。结果表明,在虚拟电厂的控制下,充换储一体化电站与可中断负荷相互配合,可大大缓解高峰用电的紧张,起到削峰填谷的作用。     

计及用户分级的虚拟电厂经济调度

虚拟电厂(Virtual Power Plant, VPP)通过需求响应(Demand Response, DR)引导用户参与电力市场,充分发挥了分布式电源的调度灵活性。而传统的VPP调度策略局限于单一响应用户类型,为此,提出了一种计及分级用户边际停电成本的VPP经济优化调度模型,并综合考虑风、光、DR不确定性影响。首先基于各用户响应的共性及特性,建立了DR激励模型。其次以激励相容为约束,建立了兼顾系统运行成本和DR效用的VPP经济优化调度模型。最后通过算例分析验证了所提模型的可行性。结果表明,相较传统需求响应激励策略,计及用户主动性和多元性可进一步提升VPP内供需双方经济效益,实现供需侧效益均衡。     

含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度

随着电动汽车和分布式电源接入电网的比例不断提升,虚拟电厂为有效解决电动汽车、分布式电源并网提供了新思路。由于可调度充放电的电动汽车数量和分布式电源出力存在明显的不确定性,因此虚拟电厂优化调度时必须考虑这些不确定性。在此背景下,采用场景模拟技术处理风电出力的不确定性,形成经典场景。针对可调度电动汽车数量的随机性与不确定性,利用鲁棒优化方法建立了原模型的对偶模型,构建含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度模型。算例分析证明了所提模型具有实用性和有效性,在优化调度模型中考虑不确定性的影响,可减小实际日运行成本,提高优化策略的鲁棒性。结果表明鲁棒系数和置信水平影响了日运行成本,通过合理制定燃气轮机等常规机组的发电计划可以减小日运行成本。     

含电动汽车的微网的智能优化调度

首先通过分析车辆一天的出行特性,拟合电动汽车日常驾驶距离与开始充电时间的概率分布,采用基于蒙特卡罗模拟的方法来计算电动汽车的充电负荷。然后综合考虑微网的经济效益和环境效益,建立微网的优化调度的数学模型,并提出了一种改进的粒子群算法对该数学模型进行求解。最后以某地区某日负荷为算例,对不同方案下的运行状态进行经济性分析,并在Matlab环境下编程实现该算例,验证了所提方法的可行性和合理性。     

计及潮汐电站的虚拟电厂优化调度

多种分布式电源接入电网给电力系统的调度带来了很多不确定性,为此引入虚拟电厂以提高包含分布式能 源的电力系统稳定性.潮汐能作为一种分布广泛的可再生能源,有大规模利用的前景,故提出了计及潮汐电站的虚拟 电厂,通过虚拟电厂和潮汐电站的联合运行,优化虚拟电厂各分布式能源的出力.仿真结果表明了其模型的合理性, 且能够获得更好的稳定性和经济效益.     

基于主从博弈的含电动汽车虚拟电厂协调调度

电动汽车作为配电网中最为重要的主动负荷,其充电优化管理成为目前售电侧开放下的重点研究领域之一。而虚拟电厂作为电网分布式能源管理的重要解决方案,其传统定义侧重于在发电侧聚合小容量分布式能源以提高可再生能源在电网中的消纳程度。结合售电侧开放下的电力市场改革需求,文中提出以虚拟电厂作为售电实体参与电动汽车充电管理的协调调度优化模型。在能量市场交易模型中,虚拟电厂作为分布式能源与电动汽车的聚合代理商参与电力市场电能申报与交易;在主从博弈模型中,虚拟电厂通过主从博弈制定合理的售电价格引导电动汽车的有序充电入网,并通过协调调度集中整合优化分布式能源。算例分析表明,通过虚拟电厂的集中优化管理可以有效实现分布式能源与电动汽车的能源互补并提升整体运行经济性。     

计及动态电价的电动汽车充放电优化调度

针对传统分时电价易导致负荷出现新的尖峰和不能随实际电动汽车入网动态调整的问题,提出基于动态电价的电动汽车充电站有序充放电控制方法.考虑部分电动汽车电池电量回馈电网的能力,将电动汽车的充放电价与充放电状态及功率作为决策变量,构建以最大化充电站收益和最小化充电站与配电网交互功率波动为目标的电动汽车充放电优化调度数学模型,并采用改进的粒子群优化算法求解该多变量、高维优化问题.运用蒙特卡洛法模拟不同数量的电动汽车充放电需求,对比分析仿真结果,所提方法能够根据电动汽车入网数量动态调整电价,提高充电站收益,减小配电网负荷的峰谷差,平抑负荷波动,实现电动汽车的有序充放电和达到服务电网的目的.     

电动汽车充放电多目标优化调度策略研究

电动汽车作为新型负荷接入电网给原有的配电网带来一系列问题,有效的控制策略可以减小电动汽车充放电对电网的影响。针对电动汽车的入网情况和现有的分时电价制度,从配电网方面考虑以最小化配电网负荷均方差与最小化系统负荷峰谷差为目标函数建立电网负荷波动的数学模型。兼顾电网和用户双方共同的利益,在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本最低作为优化的目标函数建立多目标的电动汽车优化调度模型。基于某商用楼宇负荷进行算例仿真,采用常惯性粒子群算法进行求解。仿真结果表明,分时电价引导下的调度策略可以减小峰谷差,提高用户的经济性。增大平均电价情况下调峰效果显著,用户成本会因平均电价上浮而增高。     

含电动汽车虚拟电厂参与碳交易时的经济与环境调度

适当设计的碳交易机制是实现碳减排目标的有效途径,而电动汽车(electric vehicle,EV)的大量应用可望产生明显的环境效益。在此背景下,针对包括EV、燃气轮机、风电、光伏发电的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与碳交易时的情形,建立了经济与环境调度优化模型。首先,简要介绍了碳交易机制,并阐述了VPP参与碳交易时的优化调度问题及其与电力系统的交互方式。之后,建立了VPP经济与环境调度的混合整数二次规划(mixed integer quadratic programming,M IQP)模型,以VPP总体收益最大为优化目标,计及了燃气轮机运行成本、碳排放成本、EV充放电成本等。最后,采用商业求解器YALMIP/CPLEX对所建立的优化模型进行求解,并用算例说明了可行性与有效性。     

考虑分时电价及光热电站参与的多能源虚拟电厂优化调度

针对分布式风电、光伏并网对电网调度运行的影响,利用光热电站(concentrating solar power plant,CSP)出力可调的特点,联合储能电池构建包含风电、光伏、光热及储能电池的多能源虚拟电厂(virtual power plant,VPP).根据光热及储能电池特性,基于分时电价制定运行策略,以各时段...     

考虑用户参与度的电动汽车能效电厂模型

为充分挖掘电动汽车集群的响应能力,探究补偿电价对用户参与度的影响,建立了考虑用户参与度的电动汽车能效电厂模型,该模型能够为能效电厂参与电力市场交易机制提供模型基础。构建了可综合考虑有功和无功响应能力的单体电动汽车的车网互动(V2G)模型;进而对电动汽车交通行为特性进行统计分析,根据不同类型电动汽车的响应特性,提出了考虑补偿电价的电动汽车用户参与度响应模型;在此基础上建立了考虑用户参与度的电动汽车能效电厂模型,定义了能效电厂有功和无功响应能力、储能能力、价格响应的成本函数,为能效电厂参与市场环境下电网的调度控制提供关键的模型参数。利用典型算例验证了考虑用户参与度的电动汽车能效电厂模型的有效性,仿真结果表明能效电厂的响应及储能能力具有时间分布特性,而能效电厂的价格响应特性受补偿电价的影响。