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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. 相似文献
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为避免电动汽车无序放电行为可能对电网造成的危害,以微电网为研究对象,研究家用型电动汽车的出行特性,针对电动汽车放电过程与微电网系统供需差额匹配问题,提出电动汽车预约-违约放电机制。在此基础上,考虑到电动汽车数量多且用户行为差异大及电动汽车违约的不确定性,制定了含“微电网-EV聚合商”及“EV聚合商-电动汽车”的两段式调度,第一段调度采用以微电网最小运行成本为目标的优化策略;第二段调度针对电动汽车放电功率分配问题,提出考虑荷电状态,以用户放电综合收益差最小为目标的分配策略。进一步,考虑电动汽车的违约不确定性,并在预约放电计划及调度策略等方面采取对策。最后,在Matlab平台建立含风机、光伏、储能、电动汽车的小型微电网系统,通过仿真算例验证预约、违约放电机制及调度策略的有效性。 相似文献
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基于双层优化的电动汽车充放电调度策略 总被引:3,自引:0,他引:3
大量电动汽车无序充放电会给电力系统的安全与经济运行带来严重的负面影响。为避免这一问题,引入了对电动汽车进行分层分区调度的理念,并构建了基于双层优化的可入网电动汽车充放电调度模型。在上层模型中,通过优化各电动汽车代理商在各时段的调度计划(包括充电负荷和放电出力),使系统在研究时间区间内总负荷水平的方差最小化,从而实现削峰填谷;在下层模型中,通过各电动汽车代理商对其所管辖电动汽车充放电时间的优化管理,以便与上层的调度计划尽可能一致。之后,采用AMPL/IPOPT和AMPL/CPLEX高效商业求解器对上下层问题分别进行迭代求解。最后,以包含5个电动汽车代理商的、修改的IEEE 30节点测试系统为例,说明了所提出的模型与方法的基本特征。 相似文献
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为深入挖掘电动汽车的可调度潜力,缓解含高比例新能源微电网的供能压力,结合多元需求响应技术,提出一种考虑电动汽车资源参与的微电网多时间尺度优化调度模型。在日前调度阶段,一部分电动汽车资源与价格型需求响应技术相结合,以用户的综合满意度为目标进行优化。微电网基于价格型电动汽车资源的调度计划,以经济低碳成本最低与灵活性满足度最大为目标进行优化,确定各侧可调资源的调度安排。在日内调度阶段,另一部分电动汽车资源与激励型需求响应技术相结合。微电网能量管理中心作为领导者,以运营成本最小为目标,激励型电动汽车群作为跟随者,以用电成本最小为目标,构建微电网日内主从博弈模型进行滚动优化,双方基于补贴价格与用能策略进行博弈。最后,基于某微电网场景进行仿真验证,结果表明所提模型能够降低用户用电成本,减少负荷曲线的峰谷差,实现新能源的全消纳。 相似文献
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微电网作为消纳清洁能源的重要途径,优化调度直接影响微电网系统的稳定性与经济性。对微电网各部分进行了详细数学建模,同时引入分时电价机制,综合考虑微电网系统运行约束,建立了多目标优化模型,并调用商业求解器cplex对优化模型进行求解。以某地微电网数据为例进行运行仿真,结果表明该优化模型在考虑环保的同时对经济性有明显提升。 相似文献
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针对电动汽车接入后微电网的节能减排发电调度问题,提出了结合电动汽车有序充放电控制的微电网多目标经济调度方案。分析电动汽车的行驶特性,建立基于峰谷分时电价的有序充放电负荷模型。以微网发电成本和环境效益的综合最优为目标函数,采用改进遗传算法,根据实时负荷供电需求,动态确定各可控分布式电源出力大小。在Matlab平台上以一个包含风、光、柴油发电机、微型燃气轮机、燃料电池以及电动汽车的小型微电网系统为例进行仿真。仿真结果表明:所提调度方法通过合理引导电动汽车的有序充放电,减少了负荷高峰时段微电网各发电单元的供电负担,以尽量低的发电成本实现良好的环境效益,验证了该优化调度方案的可行性和有效性。 相似文献
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可再生能源出力的不确定性给市场定价机制带来了挑战,实现市场参与者的利益均衡分配成为亟待解决的关键问题。提出一种计及风电出力不确定性的节点边际电价市场出清机制。建立配电网与多微电网协调优化调度的双层模型,上层模型为考虑风电出力及功率交互不确定性的配电网数据驱动鲁棒经济调度模型,下层模型为考虑电价型需求响应的微电网数据驱动鲁棒经济调度模型。通过配电网与微电网之间功率交互与电价信息的传递进行上、下层模型的迭代求解,实现不同市场参与者的利益均衡分配。测试系统的仿真结果验证了所提模型及求解方法的有效性。 相似文献
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传统的电动汽车(electricvehicle, EV)集中优化方法在实际应用中面临调度困难、计算量大、缺乏真实数据支撑等问题,无法准确揭示各主体间的交互行为。为此,提出一种考虑路网和用户满意度的集群EV主从博弈优化调度策略。首先基于真实出行数据和路网数据模拟用户出行行为。其次,负荷聚合商(loadaggregator, LA)整合EV负荷资源,对相似出行特性的EV进行聚类。在双层主从博弈模型中,LA作为上层领导者,聚类后的各EV子群作为下层跟随者。考虑EV用户不同消费偏好,通过优化LA定价策略、新能源及储能系统出力计划、EV集群充放电策略实现纳什均衡,达到各主体共赢,并使用改进遗传算法进行求解。最后,利用仿真验证了所提模型可有效提升LA收益及EV用户消费者剩余,增加新能源消纳,并可为不同消费偏好的用户提供差异化服务。 相似文献
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考虑电动汽车随机接入的微网优化调度 总被引:2,自引:0,他引:2
在电动汽车(EV)行驶统计规律的基础上,提出EV智能接入模式下的微网优化调度模型,微网调度机构根据不同EV用户需求、可再生能源功率、其他负荷功率以及EV充放电过程需满足的约束,给出包括EV在内的微网内所有设备的运行策略。该模型可利用CPLEX软件求解。以14节点微网系统为例,分别对EV随机充电模式、错峰充电模式以及智能接入模式下的微网调度运行进行优化,结果表明,智能接入模式下的EV作为分散式储能单元,与微网内集中式储能元件协调配合,发挥移峰填谷的作用,更具经济性。 相似文献
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随着电力体制改革的进行,售电公司的数量及市场交易的形式不断增加,同时竞争也日益激烈。针对即将开展的电力现货市场交易,提出了包含多市场、多时段的售电公司动态交易策略,全面考虑了用户电量,市场电价等不确定因素,引入用户侧负荷作为平衡资源。利用多目标优化思想,建立了包含售电公司综合售电收益和用户满意度最大化的优化模型。并提出一种结合拉丁超立方抽样,场景缩减法和改进多目标差分进化算法的优化方法对所提模型进行求解。最后通过算例分析,验证了所建模型和方法的有效性,为售电公司参与市场竞争提供了有效的参考。 相似文献
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以大规模新能源接入、电动汽车等柔性负荷为研究背景,建立电动汽车负荷调度模型,以系统发电成本和配电网安全稳定运行为优化目标,对含有电动汽车的柔性负荷调度模型建立含多目标优化的协调调度模型。采用基于ELM的改进遗传算法对协调调度模型求解,通过双目标的对比分析,求得与实际情况相近的最优解。最后通过算例验证的结论指出:适当增加电动汽车规模可有效降低发电成本,更好地发挥削峰填谷、调节供需平衡的作用;通过协调以电动汽车为代表的柔性负荷规模可以得到更为优化的调度策略。 相似文献
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为减少微电网的运行成本和电动汽车用户充电成本,降低电动汽车的充电失败率和缺充电量。文章建立了基于住宅区微电网和工业园区微电网的联合微电网模型。利用蒙特卡洛法随机产生电动汽车的出行时间,将电动汽车作为分布式电源并入联合微电网,建立了基于充电紧迫度、放电裕度的电动汽车有序充放电的模型。将引力搜索算法和粒子群优化算法优势互补,提出了一种基于线性递减权重的混合粒子群引力搜索算法,并利用其对模型进行求解。算例结果表明,基于线性递减权重的混合粒子群引力搜索算法有更快的收敛速度和全局搜索能力;通过充电紧迫度、放电裕度对电动汽车的充电方式、放电量进行控制,充电失败率、充电成本均明显将低;将电动汽车并入联合微电网后,减少了柴油机的工作时间和从大电网的购电量,降低了联合微电网的运行成本。 相似文献
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电力储能系统接入电网在保证电力系统安全稳定运行方面具有诸多优势,执行储能系统调度策略能够实现削峰填谷,并从中获得经济效益.在不同的分时电价下,储能系统调度策略获得的经济效益往往具有差异性,因此定量研究不同分时电价下储能系统调度策略的效益潜力,对提高电力系统的整体经济效益具有重要意义.建立了考虑多重分时电价的储能系统调度策略效益潜力评估模型,量化储能系统调度策略在多重分时电价下的经济效益.以2018年某地的实际负荷数据为分析对象,采用改进粒子群优化算法验证所提储能系统调度策略的有效性,分析结果表明,所提储能系统调度策略效益潜力评估模型对提高电力系统的经济效益具有实用价值. 相似文献
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随着微电网内分布式可再生能源的渗透率提升,灵活资源调度不足导致的弃光和失负荷会对微电网运行造成较大的影响。通过充分调度各类分布式灵活资源,提出一种计及源荷相关性的微电网日前风险调度策略。在考虑灵活资源的独立微电网调控架构下,采用考虑相关性的拉丁超立方抽样方法处理分布式光伏及负荷的不确定性,分析相关性影响下的微电网期望调度成本、弃光与失负荷损失成本及条件风险成本,构建总调度成本期望值最小的日前优化调度模型。仿真结果表明,所提策略通过合理调度灵活资源及预留备用容量,能够有效平衡微电网运行经济性及运行风险。 相似文献
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针对新能源出力存在不确定性的情况,提出了一种基于多代理技术的微网社区双阶段能量调度策略,分为日前调度和实时调度两个阶段。在日前调度阶段,微网间调度代理(Dispatch Agent)运用蒙特卡洛模拟技术生成场景,通过引入微网之间能量互传模式,计算对应的能量调度矩阵,运用粒子群算法代理(PSOAgent)求解该场景下最优日前调度计划。在实时调度阶段,微网i代理(MGi Agent)基于日前最优期望调度计划,接收新能源t时刻出力数据并与预测期望值进行比较,快速制定t时刻实时调度计划,满足微网i的t时刻供需平衡且运行成本最小,实现微网社区的经济运行。通过与传统多时间尺度方法的对比实验,仿真结果表明所提出的方法在实时调度环节比传统方法具有更小的调度偏差,并且可以有效减少微网社区的弃风弃光现象。 相似文献