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。     

计及可入网电动汽车的电力系统机组最优组合

可入网电动汽车（PEV）广泛接入电力系统后,其相应的充放电行为会对系统规划、运行和市场运营带来一些新问题甚至挑战。就PEV广泛接入电力系统后的机组最优组合问题进行了研究。以发电机组的运行成本和CO2排放量的加权和最小化为目标函数,把每时段内充放电的PEV数量作为可优化调度变量,采用分段线性化方法把机组最优组合问题转化为...     

考虑电动汽车入网技术的电力系统机组组合研究

为了提高电动汽车入网技术（V2G）的电力系统机组组合实用性和经济性,提出一种考虑可入网电动汽车（PEV）的数量变化和电池电荷状态变化的机组组合算法。利用电池电荷状态与充放电电量之间的关系,结合预估的不同时段入网PEV数量,确定每天入网PEV的净充电总需求量。构建考虑电动汽车入网技术的电力系统机组组合模型,以发电成本为目标函数,加入电池电荷状态的罚函数,求解电力系统机组的出力计划和入网PEV的充放电控制计划。分析了不同情景下充放电最优控制和机组组合结果,对比了不同PEV充电模式对电力系统机组组合结果的影响。算例分析结果表明,该方法可以有效的节省机组成本,实现电动汽车的连续调度,证明了该方法的正确性和有效性。     

计及可入网电动汽车的微网系统经济调度

概述了电动汽车的功率特性,以蒙特卡洛法仿真电动汽车的充放电行为,得到不同规模的电动汽车接入电网时的负荷特性曲线。分析了电动汽车无序充电时的需求特性和电动汽车接入网络时有序充放电容量曲线,并构建了能够计及可入网电动汽车的微网多目标经济调度模型。基于Visual C++软件平台,采用优先顺序法,以某地区某日经济调度为例,计算得到不同策略、不同目标函数下的最优调度结果。最后,通过比较分析,验证了所提模型的有效性和可行性。     

计及电动汽车和风电出力不确定性的随机经济调度

电动汽车和可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战。在此背景下,构建了能够计及可入网电动汽车(plug-inelectric vehicle,PEV)和风电机组的不确定性的随机经济调度模型。首先采用随机仿真方法研究PEV的充电与放电功率的概率分布。之后,在假设风速服从Rayleigh分布的前提下,导出了风电机组出力概率分布的表达式。通过理论分析得到了风电机组和电动汽车接入网络(vehicle to grid,V2G)的电源出力的数学期望的解析表达式,并在此基础上,构建了电力系统随机经济调度模型。最后,以IEEE118节点系统为例说明了所提出的随机经济调度模型的基本特征。     

考虑电动汽车规模化入网的动态经济调度

构建含有插电式混合电动汽车(PHEVs)充放电的动态经济调度数学模型,以社会总成本(机组燃煤费用、启停费用、废气的排放成本、PHEVs用户的经济效益)最小为目标函数,并引入相应的约束条件.提出一种双种群带精英学习策略的微分进化算法,以求出该模型的最优调度方案.10机系统仿真结果表明,借助合理的发电计划,PHEVs的规模化入网能够实现对日负荷“削峰填谷”的作用.     

基于双层优化的电动汽车充放电调度策略

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。     

计及可入网电动汽车的微电网电源优化配置

计及可入网电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)、微电网中多种分布式电源(distributed generation,DG)输出功率的不确定性,综合考虑了DG投资、运维等成本,以及微电网带来的节能、降损、减少用户停电损失收益等因素,进行微电网电源的优化配置。PEV接入微电网后,可以根据微电网的实际运行情况作为储能装置补充原有储能元件,从而减少储能元件容量,提高微电网的经济性。从PEV参与微电网运行调度出发,建立计及PEV的微电网电源优化配置模型。算例结果表明,该模型最优解可以确保投资的最佳经济性,获得较大社会经济收益,为含PEV的微电网电源优化配置提供理论依据。     

基于电动汽车入网特性的电网经济调度研究

电动汽车的充放电行为受到间接的成本约束和直接的集中调度控制。本文建立了计及电动汽车充放电行为的机组组合模型,从机组组合的角度分析了受调度电动汽车的充放电行为。在GAMS的MINLP优化求解的基础上,以10台机组系统24时段的机组最优组合为例,分别讨论了有无惩罚函数的情况、全时段充放电和定时充放电的情况。由此得出结论,惩罚函数的添加,能够有效地改善系统"削峰填谷"效果。针对本文算例,考虑机组成本和电动汽车充放电成本,所允许的电动汽车放电的临界成本系数大约为45$/MW。     

低碳调度下机组组合问题的混沌遗传混合优化方法

提出了一种求解低碳调度下机组组合问题的混沌遗传混合优化方法。采用控制基因与参数基因编码方式对机组发电计划进行编码,通过结合电碳特征优先次序、混沌映射和随机生成3种方法提高初始种群多样性;将混沌迭代搜索引入到遗传算法的进化过程之中,构造新的变异算子,改进遗传算法过早收敛的缺点,并且在变异过程中进行按电碳特征优先权确定的区间偏移,达到了加快算法收敛速度的目的。通过算例验证了混沌遗传混合优化方法具有较好的收敛特性和全局搜索能力。     

配电系统中电动汽车与可再生能源的随机协同调度

电动汽车和可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战。在此背景下,构建了能够计及可入网混合动力电动汽车(PHEV)和风电、光伏发电系统出力不确定性的随机协同优化调度模型。首先,分析了PHEV的行驶耗电和随机充放电行为。之后,在假设风速服从Rayleigh分布、光照服从Beta分布的前提下,导出了风电机组和光伏发电系统出力的期望、方差及二阶原点矩的表达式。在此基础上,发展了以平抑可再生能源出力波动为目标的电力系统随机协同优化调度模型,并应用交叉熵算法进行求解。最后,以33节点配电系统为例说明了所提出的随机协同优化调度模型的基本特征。     

电动汽车对电力系统的影响及其调度与控制问题

首先概述了电动汽车发展的技术、经济、环境和政策背景,简要综述了大量电动汽车广泛应用对电力系统的影响,评述了现有文献中提出的电动汽车调度与控制方法。然后就电动汽车广泛接入对电力系统所带来的经济价值评估、电动汽车调度及其优化算法、电动汽车充放电控制等问题提出了研究建议。     

电动汽车提供辅助服务的经济性分析

合理控制/调度电动汽车充放电,可以为电力系统提供辅助服务,改善系统运行的安全性和经济性.基于美国新泽西地区的汽车日常交通行为数据,建立了分析电动汽车提供调频和旋转备用的经济效益的数学模型,并就如何控制充放电以使电动汽车代理的总收益最大化作了分析.电动汽车的调频和旋转备用总收益包括备用容量收益、电能收益和环境保护补偿收益;其成本则包括电池充电成本和电池损耗.以纽约独立系统调度机构所管理的辅助服务市场模式为例进行了计算分析,仿真结果表明,在电力市场环境下电动汽车通过代理机构提供调频和旋转备用服务在经济上是可行的.     

考虑风电和电动汽车等不确定性负荷的电力系统节能减排调度

可入网电动汽车(plug-in hybrid electric vehicles,PHEVs)和风电等可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新挑战.为此,综合考虑了负荷和风电的不确定性、可入网电动汽车的智能充放电控制以及PHEVs与风电的协调互补和系统的节能减排,构建了计及碳排放的调度模型.先采用多场景模拟技术将风电和负荷不确定性的随机过程分解为若干典型的离散概率场景;再采用多代理技术将24 h对应为24个工作代理,工作代理负责火电、风电和PHEVs之间的静态调度;协同代理负责工作代理之间的动态协调.最后对含10机火电机组、PHEVs和风电的系统进行仿真.结果表明,多场景模拟能减少调度求解难度;含风电和PHEVs的系统能有效协调风电和PHEVs,减少其运行成本和碳排放量;通过调节节能与减排需求对应的权重,可以实现节能和减排之间的有效折衷.     

电动汽车参与电力系统优化调度的谈判策略

以电动汽车为代表的灵活电力负荷参与电力系统优化调度可以改善系统运行的经济性,对于这类负荷电力公司或相关管理机构应给予适当的经济激励。考虑到电动汽车代理商与电力系统调度机构之间的信息不对称,这部分经济激励应该由电力公司和电动汽车车主代理通过谈判来确定。在此背景下,研究了电动汽车代理商与电力公司针对电动汽车参与日前优化调度的谈判策略。首先,建立了计及电动汽车代理商参与系统优化调度的数学模型和电动汽车代理商的充电需求模型。之后,根据电动汽车代理商和电力公司分别对电动汽车参与系统优化调度为电力公司带来的收益和电动汽车代理可能遭受的损失的估计,分别给出了其谈判报价策略和报价调整策略。最后,以修改的IEEE 30节点系统为例,对所提出的电动汽车代理商谈判策略进行了仿真分析,说明了所提方法的基本特征。     

电动汽车与分布式发电入网的协调控制研究

当大规模的电动汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)和分布式发电(distributed generation,DG)接入电网时,车主充电行为的随机性和分布式发电的间歇性加大了对电网调节能力的要求。文章建立了电动汽车和分布式发电协调控制的多目标优化模型。该模型以等效负荷率最大、节点电压越限和损耗率最小、入网服务成本和车主充电成本最低为目标,动态调节电动汽车充放电功率,能很好地匹配负荷和分布式发电的功率波动,降低分布式发电间歇性对电网的影响。最后用实例进行仿真,并对结果进行了深入分析。