考虑电动汽车集群可调度能力的多主体两阶段低碳优化运行策略

在低碳经济背景下,针对大规模电动汽车并网后灵活调度困难和配电网内多主体利益冲突问题,提出了考虑电动汽车集群可调度能力的多主体两阶段低碳优化运行策略。首先,根据电动汽车出行习惯的不确定性,基于蒙特卡洛抽样法,利用闵可夫斯基和建立电动汽车集群的荷储可调度能力模型。然后,考虑配电网运营商与电动汽车聚合商的利益冲突以及电动汽车的灵活性,结合荷储可调度能力,构建碳交易机制下配电网运营商与电动汽车聚合商两主体利益最大化的日前主从博弈模型和实时分配、调整偏差模型。最后,将日前双层模型转化为单层规划问题,并在改进IEEE 33节点系统进行验证。结果表明,电动汽车集群荷储可调度能力模型能够提高调度的灵活性,解决模型变量维度;所提策略降低了系统碳排放,实现了配电网内多主体利益共赢。     

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...     

微电网日内调度计划的混合整数规划模型

为进一步调和微电网日内调度计划模型求解速度与精度的矛盾,提出了一种适用于微电网日内调度计划的混合整数规划模型。构建了蓄电池充放电过程模型,能有效计及充放电循环次数和老化成本;在现有微电网经济调度模型的基础上,建立了考虑电压幅值的线性化潮流方程、基于解析几何的线性化支路容量、公共连接点功率交换和功率因数限制等约束模型。通过算例验证所提模型,结果表明:1所提模型求解精度高,快速稳定收敛于全局最优解,且不依赖于初值;2蓄电池充放电过程模型符合工程实际,克服了现有模型中蓄电池频繁充放电加剧老化的局限性。     

电动汽车实时可调度容量评估方法研究

作为智能电网的重要组成部分,电动汽车通过调控充放电功率可为电网提供备用容量,参与调峰调频等辅助服务,但该容量会受到用户出行需求、电池损耗等因素的影响。基于此,首先分析了电动汽车参与电网调度的控制模式,综合考虑用户出行需求、电池寿命、电池电量等约束,提出了一种规模化电动汽车实时可调度容量的评估算法。最后,模拟了一种以平抑总负荷波动为目标的充放电场景,根据可调度容量所需持续时间,基于所提方法评估出了分别用于电网一次、二次以及三次调频的电动汽车实时可调度容量,验证了该方法的有效性。     

考虑电动汽车集群可调度能力的多主体两阶段低碳优化运行策略EI北大核心CSCD

在低碳经济背景下,针对大规模电动汽车并网后灵活调度困难和配电网内多主体利益冲突问题,提出了考虑电动汽车集群可调度能力的多主体两阶段低碳优化运行策略。首先,根据电动汽车出行习惯的不确定性,基于蒙特卡洛抽样法,利用闵可夫斯基和建立电动汽车集群的荷储可调度能力模型。然后,考虑配电网运营商与电动汽车聚合商的利益冲突以及电动汽车的灵活性,结合荷储可调度能力,构建碳交易机制下配电网运营商与电动汽车聚合商两主体利益最大化的日前主从博弈模型和实时分配、调整偏差模型。最后,将日前双层模型转化为单层规划问题,并在改进IEEE 33节点系统进行验证。结果表明,电动汽车集群荷储可调度能力模型能够提高调度的灵活性,解决模型变量维度;所提策略降低了系统碳排放,实现了配电网内多主体利益共赢。     

利用电动汽车可调度容量辅助电网调频研究

电动汽车既可作为可控性负荷,也可作为分布式电源,能够为电网提供可调度容量,参与调频等辅助服务。但该可调度容量受用户出行需求及电池损耗等因素的制约,不能无限制地调度。基于此,对电动汽车采取\"分散接入,集中控制\"的管理模式,首先基于用户出行需求及电池使用寿命等约束,对电动汽车可调度容量进行评估。进而建立了计及可调度容量的电动汽车集中管理器充放电静态频率特性模型,以单区域系统为例模拟了电动汽车参与负荷调频的作用效果。仿真结果表明,利用电动汽车可调度容量辅助电网调频,不仅可以快速有效地减小系统频率偏差,提高电能质量,还能减小传统调频机组的备用容量,进而提高电网经济性。研究电动汽车参与调频的作用效果时,用户需求及电池损耗是不容忽视的影响。     

考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略

在电力市场环境下,充电站优化投标策略能降低电力成本,甚至通过售电获取收益.文中考虑了电动汽车成为柔性储荷资源的潜力,提出了日前电力市场和实时电力市场下充电站的投标策略.首先,基于闵可夫斯基加法提出了充电站内电动汽车集群模型的压缩方法,并建立了日前可调度潜力预测模型和实时可调度潜力评估模型.同时,考虑充电站间的非合作博弈,建立了电力零售市场下充电站的策略投标模型,并基于驻点法将其转化为一个广义Nash均衡问题.然后,提出了基于日前报价和实时报量的两阶段市场交易模式,并与合作投标模式、价格接受模式和集中调度模式进行对比.最后,基于一个38节点配电系统进行了仿真.仿真结果表明所提出的可调度潜力计算方法能够将电动汽车集群封装为广义储能设备,从而降低了模型的维度.基于可调度潜力的策略投标模型能够挖掘电动汽车的储荷潜力,实现电动汽车与电网的有序互动.     

计及可入网电动汽车最优时空分布的双层经济调度模型

为研究大规模电动汽车入网(V2G)对电网的影响,文中以传统计及网络安全约束的机组组合问题为基础,构建了计及V2G的经济调度双层优化数学模型,并充分考虑电动汽车的时空分布特性,将模型解耦为机组最优组合和电动汽车最优充/放电计划两个子模型。分别采用基于牛顿—拉夫逊潮流计算思路的非线性规划方法和粒子群优化算法求解该模型。算例表明,该模型可以同时获取次日机组调度计划和各时段电动汽车最优充放电计划。时间上,实现24时段实时优化控制;空间上,将V2G调度计划细分到各接入节点,对充放电站的规划选址具有指导意义。模型在实现降低发电成本的同时使得配电网网损最小,且削峰填谷作用明显。     

电动汽车聚合下的微能源互联网优化调度策略

提出了一种含电动汽车负荷的工业园区综合能源系统优化调度策略。首先,基于不同时段的负荷特性差异以及电动汽车用户的需求差异,建立电动汽车柔性充放电模型;其次,针对园区中氢能需求,建立了相关的氢能设备模型;然后,将电动汽车集群、分布式光伏和氢能设备集成至综合能源系统中,经由二阶锥松弛处理形成一体化数学模型;最后考虑具有太阳能光伏与电动汽车集群的工业园区综合能源系统能量管理与能源交易,进一步分析其日常运行状态。研究结果表明：所提策略能兼顾综合能源系统运行收益和风险成本的平衡。

     

基于SCUC的可入网混合电动汽车优化调度方法

在可入网混合电动汽车(PHEV)有望规模化应用的背景下,以传统的计及安全约束的机组最优组合(SCUC)问题为基础,发展了能够容纳PHEV的电力系统优化调度数学模型。所发展的模型以保证系统安全运行为前提,兼顾了PHEV车主的经济效益与发电的碳排放成本。利用PHEV作为可移动电量储存单元的特性,将模型解耦为机组最优组合与计及交流潮流约束的充/放电计划优化2个子模型。应用混合整数规划方法和牛顿—拉夫逊潮流算法迭代求解优化问题,可以同时获取日前机组调度计划和各时段的PHEV最优接纳容量及充/放电计划等结果。最后,以6节点和IEEE 118节点2个系统为例,验证了所构建模型的正确性和有效性。     

Electric Vehicle Charging Scheduling Strategy for Supporting Load Flattening Under Uncertain Electric Vehicle Departures

The scheduled electric vehicle（EV） charging flexibility has great potential in supporting the operation of power systems, yet achieving such benefits is challenged by the uncertain and user-dependent nature of EV charging behavior. Existing research primarily focuses on modeling the uncertain EV arrival and battery status yet rarely discusses the uncertainty in EV departure. In this paper, we investigate the EV charging scheduling strategy to support load flattening at the distribution level of the utility grid under uncertain EV departures. A holistic methodology is proposed to formulate the unexpected trip uncertainty and mitigate its negative impacts. To ensure computational efficiency when large EV fleets are involved, a distributed solution framework is developed based on the alternating direction method of multipliers（ADMM） algorithm. The numerical results reveal that unexpected trips can severely damage user convenience in terms of EV energy content. It is further confirmed that by applying the proposed methodology, the resultant critical and sub-critical user convenience losses due to scheduled charging are reduced significantly by 83.5% and 70.5%, respectively, whereas the load flattening performance is merely sacrificed by 17%.     

考虑电动汽车入网辅助服务的配电网日前调度策略

为避免大量电动汽车(EV)无序充电对电网安全、经济运行的影响,提出了基于电动汽车入网(V2G)辅助服务的配电网日前调度方法。首先,基于智能电网和物联网的历史及实时信息建立EV充放电模型,并进行EV辅助服务参与者的筛选和分类。其次,建立了考虑V2G辅助服务的2层配电网最优经济调度模型。上层模型以网损成本、EV用户成本和系统总负荷均方差最小为目标,优化充电站的充放电功率和电压调节设备的工作状态;下层模型以EV的充放电状态转换次数最少和充电站功率与上层优化结果偏差最小为目标,计算每辆参与辅助服务EV的充放电功率。最后,算例系统仿真验证了所提方法的有效性。     

基于模型预测控制策略的电动车用无刷直流电机回馈制动的研究

电动汽车为了延长续驶里程,需要将电动汽车制动时的能量进行回收,而电机的制动效果直接影响着汽车的安全性和舒适性。提出了一种基于模型预测电流控制的恒值电流回馈制动控制策略。首先介绍了无刷直流电机控制系统单管调制的回馈制动原理,推导出了回馈制动的数学模型公式,然后建立了制动电流闭环调节系统,采用模型预测控制策略对回馈制动电流进行调节,控制回馈制动电流和转矩保持恒定。最后搭建了系统实验平台,实验结果验证了所提出控制策略的有效性,制动过程中制动电流和制动力矩保持稳定。     

电动汽车充电站谐波的工程计算方法

研究电动汽车充电站接入电力系统后对公共电网产生谐波的特点和计算方法。在建立充电站谐波计算仿真模型的基础上,通过对仿真数据及充电站谐波特点的分析,提出一种简化的充电站谐波工程算法,采用线性分段函数近似充电机等值非线性电阻,计算一个充电周期内的谐波变化特性和谐波最大值,最后验证了该算法在工程中的可用性。     

动态分时电价机制下的电动汽车分层调度策略

大量电动汽车（electric vehicle,EV）无序充放电会对电力系统的安全与经济运行产生不利影响。在此背景下, 提出在动态分时电价环境下, 以削峰填谷和消纳本地光伏（photovoltaic,PV）发电出力为目的的电动汽车分层调度策略。在该策略中,电动汽车充放电计划由用户自主响应分时电价并经本地电动汽车调度机构调整后确定。首先, 建立以最大化电动汽车用户效益为目标的电动汽车充放电优化模型。接着, 以消纳本地光伏出力为目标, 发展本地电动汽车调度机构的优化调度模型。之后, 基于实时更新的配电系统预测负荷曲线, 构造动态分时电价更新策略。最后, 采用蒙特卡洛仿真方法模拟电动汽车的出行特性和充电需求, 并以包含3个居民小区的配电系统为例对所提方法的有效性进行了验证。     

电动汽车换电站可用电池组数动态调度策略

电动汽车换电站由于其换电过程耗时短、便于统一管理等优点,成为了电动汽车电能补充的重要方式。但由于电动汽车用户的换电需求具有随机性,目前的预测方法不能很准确地对其进行预测,因此对换电站精确地制定充放电调度计划有较大难度。针对这一问题,建立换电站日前调度与实时调度模型,并通过粒子群算法在Matlab中完成仿真计算。在日前调度模型中通过对用户换电需求的预测制定日前调度计划,在满足各时段需求的前提下优化换电站各时段充放电功率;在实时调度模型中根据各时段需求预测的误差,来动态调整后续时段的调度计划。通过实时调度与日前调度的协调,使换电站抑制了用户实际需求波动影响,同时合理兼顾用户利益、换电站收益与电网的优化运行。     

电动汽车再生制动的模糊PI控制实验研究

再生制动是提高电动汽车续驶里程的有效途径。由于电动车行驶工况复杂多变,其模型参数的变化也相应频繁,传统PI控制无法保证在任一工况下均能达到满意的控制效果。本文设计了模糊PI控制器,通过模糊控制对PI参数在线调节。最后,进行了模糊PI控制器和PI控制器在不同制动模式下的对比试验,结果表明模糊PI控制器控制在响应速度,稳态精度等方面控制效果优于PI控制器。     

基于参数序列化技术的电动汽车集群响应控制策略

为了对集群电动汽车充电负荷进行有效控制,提出了一种基于参数序列化技术,即能量状态优先队列(ESPL)的电动汽车集群响应控制策略。首先,类比热力学可控负荷诸如热泵的温度优先队列方法,确定电动汽车充电模型;继而定义了可与热泵的温度类比的电动汽车能量状态值,并将可与热泵开关状态类比的电动汽车充电状态作为控制对象,提出了用于对电动汽车群体进行控制的ESPL方法,与电动汽车预测模型相互配合,对电动汽车群体进行了有效控制。算例通过构造电动汽车目标功率,验证了此集群响应控制策略的有效性。     

考虑电动汽车碳配额的电力系统调度分析

定义了电动汽车碳配额和碳收益的计算方法,以电动汽车减排量作为其获得的碳配额,可以出售获得利益。以火电利益最大和电动汽车充电成本最低为目标,建立了考虑电动汽车参与碳交易市场的调度模型,并使用多目标粒子群算法对模型进行求解。结果验证了当电动汽车拥有碳配额参与调度,在降低用户成本的同时,电动汽车的碳减排性能能够得到充分的发挥。最后,分析了碳配额价格、风电装机容量以及可调度的电动汽车数量对电动汽车参与调度的影响,发现清洁能源和电动汽车需要同步发展,是电动汽车绿色特性体现的重要基础。