基于V2G的EPS功能的应急电源优化分配

研究了基于V2G的EPS储能源容量配置现状与待恢复区域应急电源需求问题,考虑电网的社会关联影响,提出了基于EPS功能的城市电网应急电源优化方案。根据恢复区域优先级确定综合指标权重系数;在保证电动汽车次日正常工作前提条件下(时间约束,容量约束等),以网络总费用最小为目标函数,利用三角模糊数表征应急电源物流时间的不确定性,求解EV最优路径;通过遗传算法得出应急电源最优分配方案。通过算例分析结果对验所提模型的合理性与有效性进行了验证。     

基于改进QPSO算法的BIPV建筑削峰填谷双层优化配置策略

针对BIPV建筑负荷削峰填谷和接入配电网后考虑网损、电压偏差的选址优化问题,提出了一种BIPV建筑双层能源系统优化模型。模型下层在考虑DG成本和环境成本的前提下,利用储能对负荷进行削峰填谷,模型上层在考虑配电网网损、电压偏差的前提下对BIPV和储能的选址方案进行优化。在求解该双层模型时利用量子理论中的量子行为和概率表达特性设计了一种改进的多目标量子粒子群算法,在解的处理上引入了一种动态ε不可行度约束支配函数。以IEEE30节点系统为参考系统,算例优化结果表明:BIPV建筑负荷峰谷差、配电网网损和电压偏差得到了有效降低,证明了所提配置优化策略的可行性;同时也表明,所提算法在全局寻优能力和种群多样性方面得到了明显提升。     

计及V2G价格激励的电动汽车削峰协同调度策略

为了改善城市电力负荷峰谷差增大给配电系统稳定经济运行带来的影响,提出了电动汽车(EV)削峰协同调度策略,通过价格信号引导EV这类新型灵活资源参与辅助服务,从而平滑系统负荷曲线并减少EV用户的用电成本.首先,结合系统的削峰需求,提出了车网互动(V2G)激励价格机制;然后,构建基于出行链的EV出行需求模型和基于出行需求的耗...     

含分布式电源的配电网中混合储能优化配置

以光伏及风力发电为代表的分布式电源,其出力的波动性、间歇性及随机性等特点使得所接入的配电网面临来自规划、运行的多重挑战,储能装置的快速响应特性使其成为应对间歇式电源在配电网渗透率日益提高形势下电网安全经济运行问题的重要手段。针对配电网的削峰填谷及平滑负荷变化场景需求,搭建了以成本和电力系统优化运行为目标,同时计及电网和储能装置运行约束的混合储能系统容量优化配置模型,并基于典型储能功能定位计算得出储能类型及容量。算例分析结果表明,该模型智能化地实现了典型场景下混合储能的优化配置。     

考虑碳中和目标与成本优化的可再生能源大规模发展规划

提出一种碳中和目标下我国可再生能源大规模发展规划的两阶段多目标优化框架。考虑最大碳减排量与最小发电成本构建可再生能源大规模发展的多目标优化模型,设置碳中和目标达成时间与可再生能源投资总额变化的仿真情景,以考察中国可再生能源的发展趋势,分别利用多目标粒子群算法、多属性决策方法求出非支配解集,选取最优方案。结果显示,按时实现碳中和目标需主要可再生能源累计装机总量达到约8 435 GW,光伏、风电、生物质能发电、水电分别约3 863 GW、3 882 GW、163 GW、527 GW,碳减排贡献分别占37%、53%、5%和5%;应持续大力发展占据主导地位的光伏和风电,但在投资增长情景下生物质能发电、光伏的装机量和碳减排量增长幅度更大,可考虑给予适当政策和投资倾斜。     

考虑电动汽车V2G的分布式电源优化配置

电动汽车(electric vehicle,EV)的车网互联(vehicle to grid,V2G)与风光等可再生能源分布式电源(distributed generation,DG)的不稳定出力,给配电网带来不确定性.首先在考虑EV行驶特征随机性的基础上提出以削峰填谷与用户充电费用为目标的有序充放电V2G策略,建立EV充放电功率的概率模型.其次,在考虑风速、光照强度、负荷以及EV充放电功率的随机性以及相关性的基础上,建立了以配电网总成本、环境收益和供电质量为目标函数的多目标DG优化配置模型.然后采用萤火虫算法(firefly algorithm,FA)求解出全局最优配置方案.最后采用实际算例进行仿真,通过分析仿真结果,证明所提出模型与方法的可行性.     

电动汽车充放电站在电网调峰中的应用

介绍电动汽车充放电站的充放电特性,预测充放电站的充电容量和可调度放电容量,提出一种充放电站参与电网调峰平衡的方法。基于某地区2015年典型日负荷曲线,研究不同规模电动汽车对电网峰谷差的影响,结果表明充放电站有良好的"削峰填谷"效果,可极大缓解电网的调峰压力。     

基于V2G技术的电动汽车实时调度策略

随着电动汽车逐渐普及,其对电网的影响也不断扩大。为加强电动汽车与电网间协作,充分利用电动汽车在电网能量调度中的高度灵活性,提出一种基于V2G技术的电动汽车实时调度策略。首先以降低充电成本和网损成本为目标,建立电动汽车调度模型。然后通过构建网损灵敏度指标分析电网节点性能,基于电网负荷制定分时电价,通过潮流计算和凸优化算法实时求解得到电动汽车充放电策略。最后以IEEE 33节点配电网为例验证了所提策略可以有效降低充电成本与网损成本,同时分析了电动汽车渗透率、V2G占比对车网协作效果的影响。     

基于改进QPSO算法的主动配电网削峰填谷策略研究

相较于传统配电网,主动配电网具有分布式电源利用率高、网损低、可控性强等特点,其优化运行为典型的多目标优化问题。文中同时考虑储能系统削峰填谷在平滑负荷曲线和分布式电源运行经济性两方面的性能,建立了典型主动配电网多目标优化模型;考虑该模型具有多维非线性特点,提出了一种基于量子粒子群(QPSO)的改进算法,利用量子理论中的量子行为和概率表达特性,在算法的全局寻优能力和种群多样性方面得到明显提升。最后,算例分析验证了该方法的可行性。     

车网互联（V2G）支持高峰电力的技术经济分析

针对城市高峰电力负荷大、持续时间短的特点,采用车网互联（V2G）模式,通过电动车集群晚间低谷充电,白天停驶时反馈给电网以支持高峰电力负荷,有利于城市电网削峰填谷,并提高能源利用效率。以带有30 kW·h动力电池的电动车集群集中放电来支持上海地区12 h的800 MW高峰电力为例,通过V2G模式中成本和收益的经济核算,发现电动车主和电网企业都能从V2G模式中受益。与风能、太阳能一样,V2G模式是一种节能、环保、可持续发展的模式。     

基于电动汽车与电网互动技术的充电站控制策略研究

针对电动汽车与电网互动技术充电站控制策略需要考虑的电网、车辆、用户三方面因素,提出该控制策略需要解决的充放电车辆选择与电流/功率确定问题,分析电动汽车与电网互动技术各组成部分之间的控制关系,负荷曲线整形的充放电模式和实现该充放电模式的电动汽车与电网互动技术充电站控制策略流程,并对实现控制策略的具体算法进行探讨和算例分析。     

计及电动公交车V2 G响应的区域综合能源系统两阶段优化调度

针对高渗透可再生能源与电动公交车接入系统带来的弃风弃光及总用电负荷波动问题,提出了一种考虑电动公交车“车到网”（vehicle to grid, V2G）响应的区域综合能源系统两阶段优化调度方法。首先,考虑电动公交车运营计划,将电动公交车集群V2G响应嵌入到区域综合能源系统优化调度之中,形成以整个系统总运行成本最小为目标的第一阶段调度策略;然后,第二阶段调度模型在第一阶段优化结果的基础上,以系统中所有用电设备产生的总电负荷波动率最小为目标,进一步优化各设备调度计划和能源交互策略;最后,对比分析4种场景下电动公交车集群与各能源设备协调调度的结果,仿真表明所提模型能够提高区域综合能源系统的风光消纳能力和运行经济性,同时减小系统的总用电负荷波动,验证了该调度方法的有效性。     

考虑电网–用户多目标的V2G模式研究

为深入研究用户参与V2G后频繁充放电对用户用车时间的约束情况及V2G的可行性,首先在分析了车辆行驶行为的基础上,构建充电负荷模型,并通过蒙特卡洛法基于统计规律计算了电动汽车在无调控状态下接入电网后的负荷情况,通过与原负荷的比对,分析了电动汽车在无调控状态下对电网的影响情况。其次依据研究现状,利用粒子群算法对电动汽车参与V2G的可行性进行了分析。最后,具体分析了电动汽车响应V2G对用户用车时间的限制性因素,提出电动汽车集群响应V2G后对电动汽车出行行为约束的数学模型,在存在博弈关系的电网调控目标及用户便利度目标之间利用维护全局的帕累托最优集搜寻最优解以平衡双侧问题,并进行了算例分析验证。为应对当前电动汽车优化调度及电力系统双侧问题提供新的理论依据。     

电动汽车V2G接入电网对电网负荷的影响分析

随着电动汽车的大规模普及以及智能电网的应用,未来将会有大量电动汽车通过V2G （vehi-cle-to-grid）接入电网,电动汽车充电将会给电网负荷带来巨大的挑战。分析了电动汽车V2G接入电网的影响因素,建立了基于蒙特卡洛模拟的电动汽车充电负荷计算方法。通过分别建立随机充电和V2G充电2个模型,对比在不同的电动汽车渗透率下的电网充电负荷,得出V2G可控充电对于平衡电网高峰负荷以及利用低谷电力有着积极作用的结论。     

基于V2G技术的城市电网供电恢复策略

随着电动汽车的大量推广,城市电网中的电动汽车总容量逐渐增加,基于电动汽车入网(V2G)技术,考虑电动汽车的放电能力,将其作为辅助电源配合应急供电车可快速恢复失电负荷,在有效降低失电损失的同时,具有灵活性好、能降低应急储能和应急供电车等传统应急能源的配置成本等优点。建立了电动汽车的放电模型,以此评估可供调配电动汽车电池的电源水平;将失电负荷的重要度、容量等因素作为有限电源分配的依据,以最小化负荷失电损失为目标,结合遗传算法和改进鲸鱼算法进行求解,提出了基于V2G技术的供电恢复优化策略。算例仿真结果验证了所提方法的可行性和优越性,可为未来电动汽车大规模接入后城市电网的供电恢复策略研究提供新的思路。     

基于向量序优化算法的多目标多阶段电源扩展规划

提出了一种基于向量序优化算法的多目标多阶段电源扩展规划方法。首先,将可靠性指标和环境指标纳入到常规的经济性电源规划模型,统筹考虑电源扩建中多方面的综合效益,构建多目标多阶段电源扩展规划模型;然后,利用向量序优化算法对模型进行求解,并基于隶属度函数确定最优规划方案;最后,基于仿真算例验证了本文方法的正确性和有效性。     

可再生能源与热电联供混合微网能量协调优化

针对可再生能源与热电联供混合微网的能量协调优化,基于对可再生能源、微型燃气轮机以及储能等典型分布式能源的功率响应特性分析,提出多时间尺度的能量协调优化方法,即通过"时""分"以及"秒"时间尺度的能量协调完成混合微网运行优化:"时"时间尺度优化策略制定各分布式能源合理的机组组合方式以及运行发电计划;应用改进型欧拉滑动平均预测模型,提取混合微网功率波动的快慢变化过程,进一步优化各分布式能源"分"和"秒"时间尺度的功率输出。对所述混合微网能量协调优化策略进行了仿真分析与实验研究,验证了协调优化策略的有效性和可行性。     

基于环境和经济双重约束的电源结构优化研究

电力工业对国民经济的发展起着先导和支撑作用,是能源发展的战略中心.同时,电力工业在中国节能减排和能源结构转型升级中担任重要角色.首先,结合"十三五规划"对能源发展的新要求,运用目标规划理论建立兼顾环境和经济目标的电源结构优化模型,研究电源资源的可持续发展问题;再以四川省电源结构资料为例进行仿真计算,利用碳价格系数,寻求...