计及用户电池损耗的电动汽车分布式两阶段调度策略

规模化电动汽车(Electric Vehicle,EV)的无序充电行为给电网造成了压力,因此研究EV有序调度策略对保证电网的安全运行具有重要意义.为此,文中提出一种计及用户电池损耗的分布式两阶段调度策略.在调度前定性分析调度意愿和调度能力以筛选可调度车辆,并在第一阶段提出了平均充电率指标,结合最小充电成本完善用户侧优化...     

基于电动汽车参与调峰定价策略的区域电网两阶段优化调度

针对电动汽车(EV)和风电、光伏等新能源发电大规模入网造成的功率波动、调度成本过高以及运行稳定性差等问题,该文提出一种基于电动汽车参与调峰定价策略的区域电网两阶段优化调度方案。首先,根据EV负荷运行特性进行分类,分别建立刚性、可调度、灵活型和智能换电四种EV负荷模型;其次,考虑EV参与调峰的各项成本,基于模糊层次分析法(FAHP),给出EV调峰定价策略;然后基于该策略对区域电网进行两阶段优化调度。在第一阶段以负荷峰谷差最小为目标,并在此目标下对EV调峰定价进行决策,以降低电力系统调峰容量调整区域电网负荷分布;在第二阶段依托第一阶段得到的调峰定价曲线,以EV用户充电费用最小为目标安排EV负荷。最后利用算例仿真验证了EV参与调峰的有效性、合理性以及该定价策略的经济性。     

计及电价不确定的电动汽车聚合商区间调度策略

合理优化电动汽车(EV)的充放电过程,为电网提供辅助服务.文中构建了EV参与削峰填谷的市场机制,提出响应的补偿机制;建立了计及市场电价不确定性的聚合商多目标区间调度模型;引入ε约束将原多目标优化模型转化为单目标确定性模型,得到各利润偏差下的Pareto解,进一步构建模糊满意度函数,综合满意度最高的Pa-reto解即为模型最优解.算例分析结果表明:在所建立的市场机制下,聚合商可根据市场需求,与电力公司实现良好地双向互动;运用多目标区间方法求解后,可实现模型经济性与鲁棒性的均衡,进一步验证了调度策略的可行性、有效性.     

考虑用户积极性的电动汽车与机组联合调频的两阶段随机优化调度模型

风电、光伏等间歇性电源的大规模接入,给电网的安全稳定运行带来了诸多影响,如电力系统调频压力显著增大。传统的火电机组提供调频辅助服务受到爬坡约束限制,存在调节速率低、加速机组老化等缺点,难以满足调频需求。电动汽车(electricvehicle,EV)可受电网直接控制参与车网互动(vehicle-to-grid,V2G),具有迅速响应系统指令,提供调频辅助服务的能力。为更好地匹配电力系统的调频要求,在考虑电动汽车用户行为特性的基础上,提出考虑用户积极性的电动汽车与机组联合调频的两阶段随机优化调度模型,实现火电机组调频容量大、调频速度慢及电动汽车调频容量小、调频速度快的优势互补。采用动态场景法以广东电网的调频信号数据作为输入生成动态场景集在IEEE39节点系统进行仿真分析,验证了所提调度模型的正确性与有效性。     

计及激励型需求响应的电动汽车聚合商充电优化调度

研究了电动汽车聚合商如何决策最优的经济激励值和充电量,以达到收益最大化的目的。提出了用户向聚合商交流其充电情况的主动需求响应方式;构造了基于经济激励的电动汽车聚合商的最优充电调度模型,所建立的调度模型是一个二层模型,上层以聚合商收益最大为目标,以用户主动需求响应量为约束,下层为实时电力市场的出清模型,上层模型中的市场电价来自于下层模型;将该模型转化为混合整数线性规划模型,采用拉格朗日替代法与分支切割法的协同组合方法求解。算例分析表明所提模型能够提高聚合商的收益。     

考虑道路交通模型的电动汽车聚合商短时调度策略和响应激励设计

为调度电动汽车提供短时需求响应,建立考虑道路交通模型的电动汽车短时需求响应模型,计及用户行驶过程、充放电过程成本,综合考虑电动汽车评分、用户参与率以及距离引起的响应不确定性,设计两步式定价的响应激励方法,并提出电动汽车聚合商短时调度策略。聚合商模拟用户实际响应情况进行调度决策,参与竞价,并根据出清结果调整调度计划。算例验证了所提模型的有效性。     

空调负荷聚合商的优化调度策略研究

基于聚合商的服务运作模式,对空调负荷调度策略展开研究,正常运行过程中寻求负荷的平滑接入,削峰运行过程中寻求最优削峰效果,通过算例分析表明了调度策略的合理性。     

计及模糊随机不确定性的聚合商调度策略

可中断负荷响应行为中的随机和模糊因素通常同时存在,即统计规律本身包含高阶不确定性,针对高阶不确定性背景下的聚合商调度决策问题,在可中断负荷传统的削减率模糊模型的基础上考虑其随机性,建立模糊随机机会约束规划模型,求解可中断负荷的最优响应容量,并进行相应的风险评估。计及高阶不确定性的模糊随机模型和传统的模糊模型的算例对比结果表明,计及高阶不确定性的决策方法更稳健,能减小调度决策的风险,体现了响应可靠性对决策者利润的影响,可为聚合商的调度提供指导。     

电动汽车聚合商对备用服务能力的优化

电力市场环境下实现电动汽车(EV)的聚类,并积极参与有序充/放电,可以为受端电网提供多样化的功率调节手段,有利于大规模间歇性新能源的消纳。站在EV聚合商(aggregator)这一中间环节,能够更全面地分析市场环境下如何有效利用这一分散的可调控资源。聚合商旨在最大化自身收益,而制定合理的EV充/放电策略是达成该优化目标的途径,但策略的制定同时也受制于市场环境、用户用车需求与参与有序充/放电意愿等因素。文中首先分析了影响聚合商充/放电策略的因素,进而提出了可接纳EV参与竞争的用户充/放电合约及相应的市场机制;在此基础上,构建了EV聚合商同时参与现货和备用市场的优化问题,提出了基于效容比指标求解充/放电策略的分布式算法;最后通过实例验证了算法的准确性与高效性。     

"预约/随需"充放电服务模式下电动汽车聚合商服务策略

现有充放电服务模式研究中,电动汽车聚合商大多依托用户时移灵活性进行充放电引导,未从用户入网规律性角度考虑。基于此,文章提出“预约/随需”充放电服务模式,以服务预约的方式提前锁定入网规律性用户的充电需求,从而提升电动汽车聚合商的引导效果。首先梳理了“预约/随需”服务业务流程;其次从用户服务角度出发,综合经济影响及便利影响两方面,以最大化用户效用为目标,构建各类用户的最优服务购买策略,分析用户购买意愿;最后从电动汽车聚合商的角度出发,构建基于效用的用户服务选择行为分析模型,帮助其把握不同用户选择的影响,并模拟主从博弈过程进行定价寻优,构建价格引导策略。算例结果表明,相较于现有单一服务模式,“预约/随需”服务模式不仅提升了用户服务质量,而且也节约了电动汽车聚合商的购电成本。     

考虑充放电激励机制的电动汽车聚合商参与能量-调频市场多阶段运营策略

完善电动汽车(EV)主动参与充放电双向互动调频的激励机制,综合考虑EV充放电行为在能量-调频市场中的多阶段交互影响,有利于准确评估聚合商参与电力市场的收益。提出了EV聚合商参与多品种市场的多阶段运营策略,以实现聚合商的运营收益最大化。基于充电行为特征的统计数据,建立单体EV的功率及能量响应边界,并考虑用户参与充电和放电控制的差异性,结合用户自身偏好、电池损耗,提出EV集群的充放电激励机制,并在此基础上建立EV集群功率及能量的响应边界约束。基于EV充放电调节控制的时序性和多阶段市场的调频需求,建立考虑多阶段时序交互的多品种市场运营收益优化模型。结合PJM市场的运营案例,验证所提充放电激励机制和运营策略的有效性,结果表明其能在保障用户充电需求的基础上,有效提升聚合商参与能量-调频市场的收益。     

计及电动汽车充放电的微电网多目标分级经济调度

根据各调度单元的运行特性,提出一种含有负荷级、源荷级以及源网荷级的多目标分级微电网经济调度策略。首先,负荷级依据用户行驶习惯利用电动汽车的储能特性调控微电网原始负荷波动;其次,源荷级优先使用风、光出力支持微电网负荷用电,同时通过多目标粒子群优化算法,利用储能、完全可调度电动汽车最大化消纳可再生能源及最小化源荷级的综合运行成本;最后,源网荷级利用柴油机和主网联络线消纳来自源荷级剩余的微电网“净负荷”,并且将富余的风、光功率入网获得收益,使电动汽车群、微电网与主网达到经济性、高效性以及安全性的统一效果。以某具体的算例对所提策略进行仿真分析,并与电动汽车随机充电运行及不分级调度运行的情况进行对比,验证了所提策略的科学性及有效性。     

基于虚拟聚合和ACOPF的电动汽车优化调度策略

近年来配电网电动汽车渗透率逐渐增大,导致配电网潮流分布差异愈发明显,对配电网进行阻塞管理是智能电网的必要环节。综合考虑柔性负荷的弹性,提出了一种基于虚拟聚合和交流最优潮流（AC optimal power flow,ACOPF）的电动汽车分散式调度策略。首先从多个市场主体协同关系出发,设计了电动汽车灵活负荷参与配电网调度的框架;其次结合电动汽车站内充电时序关系建立电动汽车虚拟聚合模型;然后考虑负荷弹性,基于ACOPF建立配电网市场经济安全调度和站内电动汽车调度双层优化模型。最后仿真结果表明所提出的策略能改善配电网的潮流分布,提升求解效率;同时,节点边际电价能够作为公平的价格信号引导电动汽车有序充电,实现电动汽车分散式调度并降低成本。     

V2G模式下计及供需两侧需求的电动汽车充放电调度策略

随着电动汽车(EV)渗透率日益增长,研究EV的有序充放电策略对缓解EV规模化入网带来的负面影响、保证电网的经济安全运行具有重要的意义.为此,提出了一种计及用户和电网两侧需求的EV日内调度策略.首先,考虑用户响应调度的意愿和能力,确定EV调度可行性;然后,在第一阶段用户侧优化中通过定义平均放电率指标、动态放电损耗成本完善...     

基于电动汽车两阶段充电站分配的聚合商定价方法

随着“双碳”目标的提出,电动汽车数量与日俱增,充电桩数量不足导致电动汽车充电排队时间增加、聚合商定价等问题日益凸显。针对上述问题,提出电动汽车两阶段充电站分配的聚合商定价方法。首先将聚合商与电动汽车签约模式分为完全调度、奖罚机制调度和自由调度三类,考虑外部因素对电动汽车能耗影响并建立路网模型。然后采用改进A*算法求解最短路径,在A*算法的估价函数中引入时间因子。同时根据交通能耗、不间断行驶时间、红绿灯等待时间等因素改进估价函数。聚合商根据电动汽车的充放电需求、库伦定律得到充电站对电动汽车的吸引力。再建立电网-聚合商-电动汽车供应链,并进行两阶段的合理定价及充电站分配。最后通过算例验证聚合商定价方法可以显著提高调峰效率和聚合商利润,减少电动汽车排队时间及交通能耗。     

计及核电调峰的新能源电力系统两阶段随机优化调度

近年来,随着世界范围内的能源危机越来越严重,新能源作为缓解能源危机的有效途径之一发展迅速。然而新能源具有不确定性的特点,大规模的新能源并网会给电力系统优化调度带来新挑战。在新能源和核电高速发展的情况下,电力系统峰谷差变大使得电力系统调峰压力增加。为解决调峰问题,建立了核电灵活调峰模型,同时构建了一种考虑新能源的运用核电进行灵活调峰的电力系统两阶段随机调度优化模型:第一阶段决定机组启停情况,第二阶段则根据第一阶段做出的决定对机组出力进行优化,以实现运行成本最小化。通过对IEEE标准24节点测试系统以及一个实际系统进行测试,验证了核电厂进行调峰的可行性和经济性。     

基于信息间隙决策理论的电动汽车聚合商日前需求响应调度策略

电动汽车用户对于需求侧调控的响应存在相当比例的不确定性,当电动汽车充电信息不完整时,高效处理充电行为不确定性问题的方法仍然较少。因此,采用信息间隙决策理论对用户响应不确定性进行精确建模,并量化评估了相应的机会收益和风险损失。首先,为了量化分析聚合商对电动汽车预测响应率与实际响应率之间的可接受偏差度,将聚合商确定性的成本决策问题转换为计及电动汽车响应不确定度的优化问题。其次,根据聚合商对于策略风险成本的接受程度,将调度模型分为乐观型和悲观型。基于信息间隙决策理论依据给定成本与预期成本的偏差分别生成对应的机会策略和鲁棒策略,不同风险偏好的聚合商可根据此算法结果采取相应的优化策略来保证期望收益。最后,仿真结果表明,在有限充电信息环境下,所提算法能有效应对电动汽车响应不确定性问题,降低电动汽车充电聚合商的总调度成本。     

计及风电与电动汽车随机性的两阶段机组组合研究

风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战.在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型.首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法...     

计及用户贡献度的电动汽车主从博弈差异化充电套餐设计

随着电力市场体制改革的不断深化,为改善国内大部分城市尚未达到激励大规模电动汽车(EV)参与需求响应的现状,并充分调动EV用户参与碳市场、绿电市场的积极性,提出了一种基于EV用户画像的多市场融合充电套餐策略。在保障用户充电满意度的前提下,激励用户改变自身的充电行为,降低电网负荷峰谷差,实现EV聚合商的利润最大化。构建了主方以EV聚合商利润最大化为目标的套餐制定模型和从方以用户效用最大化为目标的套餐决策模型,采用Nash-Q算法求出纳什均衡解。通过实例表明差异化充电套餐策略有效提高了EV聚合商的营业利润、降低了用户充电成本。     

基于智能合约的电动汽车充电服务费自适应调整机制

为了解决传统集中式电动汽车充电服务费统一定价难以满足新型电力系统精度与灵活性需求的问题,提出了一种基于智能合约的电动汽车充电服务费自适应调整机制。通过建立考虑购售电双方收益的充电服务费优化模型,从购售电双方收益及负荷引导需求两方面对充电服务费进行优化;同时运用智能合约技术,制定更加精确、更具针对性的单座充电站的充电服务费调整策略。通过算例进行仿真验证,结果表明相较于传统定价模式,所提自适应定价模式下的负荷引导能力和交易双方的收益水平都具备显著优势。