考虑时序特性的分布式电源对配电网的影响

针对分布式电源出力时序特性与负荷时序特性,研究了风力发电和光伏发电在不同的渗透率组合情况下对系统网损的影响及网损最小时的电压变化规律。运用前推回代法潮流计算程序对其接入辐射状配电网前后有功损耗和电压进行精确计算,并采用系统总网损、电压改善程度来评价分布式电源对系统网损和电压的影响程度。通过IEEE13节点系统的仿真试验,总结了风力发电和光伏发电在不同的渗透率组合情况下对配电网功率损耗的影响,并找出了使网损最小的风力发电与光伏发电最优安装容量的比例。     

光伏发电系统接入10kV配电网的设计策略

常规的配电网设计以运行稳定性和安全性为主,无法适应高压或低压的运行环境,导致电压越限并增加网损。提出了光伏发电系统接入10kV配电网的设计策略分析这一课题。首先根据地域、气候等因素选择光伏发电设备,并进行合理配置,同时在光伏接入点处增设10kV配电网防电涌,确保配电网运行的稳定性与安全性。其次利用光伏逆变器的无功调控能力,调控光伏发电系统接入配电网的越限电压,保障光伏发电系统在有功输出的同时,避免电压越限导致的线路损耗问题,从而实现配电网的优化目标。实验结果表明,应用所提方法的配电网能够经济性运行,具有较高的推广价值。     

有源配电网电压控制技术研究综述

规模化、高渗透率的分布式电源接入是未来配电网发展的重要方向。有效的电压控制技术可以在保障系统安全稳定的前提下,提高分布式电源渗透率,降低网损和改善电压质量。为适应大规模分布式电源出力的间歇性和不确定性,有源配电网电压控制技术已成为当前研究的热点。分析了分布式电源接入对配电网电压的影响;从被动电压控制和主动电压控制两个方面总结了有源配电网的电压控制方法。结合当前的研究现状分析,总结了各配电网电压控制模式的适用范围及特点,继而指出有源配电网电压控制技术发展需解决的几个问题。     

电动汽车充电站直流接入技术研究综述

针对电动汽车及电动汽车充电站以直流方式接入电网的接口电路、控制方法等问题,对电动汽车接入直流电网的难点技术进行了研究。结合直流配电网技术的发展以及目前国内外已有的研究成果,提出了电动汽车充电站接入直流配电网的合理方式。同时,详细分析了以双向DC/DC变流器为主的接口换流装置的种类与功能,并以是否带电气隔离为切入点,将双向DC/DC变换器分为两类,并从拓扑结构、效率、控制难易等方面深入比较其利弊,最后针对三种典型的双向DC/DC变换器进行了比较与效率分析。研究结果表明,双向三电平变换器以其高效、拓扑结构简单、可靠等诸多优点最适于应用于接口技术中。     

主动配电网“源-荷-储”协调优化控制方法研究

针对现有主动配电网运行优化控制未考虑储能及电动汽车响应调度费用问题,设计了主动配电网源荷储协调控制架构,提出了一种考虑配电网综合运行效益的"源-荷-储"协调优化方法。该方法以周期内配电网综合运行效益最大为目标,建立分布式电源、含电动汽车、储能、无功补偿的主动配电网协调优化模型,运用IEEE33节点系统验证了方法的有效性。结果表明,该方法可以有效地利用储能及电动汽车等控制资源,在配电网运行经济性、运行电压控制质量方面具有优越性。     

考虑时空分布特性的电动汽车充电站并网策略研究

随着越来越多的电动汽车投入市场,对电动汽车充电站的建设需求越来越多,充电站的建设规模越来越大。大规模充电站的接入势必会对配电网经济运行产生较大影响,因此,选择合理的并网策略至关重要。现对比分析电动汽车充电站在不同时间维度或空间布局下接入电网后,日负荷特性指标变化情况,进而反映出电网对于不同时间维度或不同空间分布下并网的电动汽车充电站充电负荷的适应性,从而提出电动汽车充电站最优并网策略,为指引电动汽车充电站合理并网提供参考。     

基于改进粒子群算法的主动配电网有功无功协调优化控制

针对主动配电网有功无功协调优化控制过程中受到网络环境的影响,导致主动配电网的运行稳定性下降,为此提出了基于改进粒子群算法的主动配电网有功无功协调优化控制。根据主动配电网接入系统的连接原理,以电压稳定性和运行经济性为优化目标,表征了配电网运行状态并计算出电力系统的网损,将系统的潮流方程、无功补偿容量和状态变量作为约束条件,构建了主动配电网有功无功协调模型,利用改进粒子群算法的寻优策略,对配电网有功无功之间的平衡点进行了线性化处理,通过建立时滞微分方程,消除了网络环境对主动配电网有功无功协调优化控制过程的影响,结合射影反馈控制系统,实现了主动配电网有功无功的协调优化控制。实验结果表明,基于改进粒子群算法的协调优化控制方法在控制误差方面具有很好的性能,还可以提高协调优化控制的效率。     

电力系统无功优化综述

综合评述了包括网损最小化、最小电压偏差、系统电压稳定裕度最大以及多目标等经典电力系统无功优化数学模型,同时结合近年热点研究的电力市场和分布式发电等新技术,重点分析了包含交直流电力系统、电力市场以及风力发电接入的复杂电力系统无功优化问题,阐述了各自不同的特点,总结了不同系统无功优化关键因素和目标函数的差异。     

基于谐波限值的分布式电源准入功率研究

针对分布式电源接入配电网后会对电网电能质量产生不利影响的问题,对分布式电源的接入容量及位置进行了研究。在以配电电能质量符合国家标准的前提下,采用一种结合人工蜂群算法的分布式电源准入功率最大化配置方法对分布式电源准入功率进行了计算。针对多种分布式电源接入配电网的情况,首先分析了不同接入位置和不同容量的分布式电源对电网的影响;然后考虑了分布式电源对配电网电压偏差和谐波的影响;最后利用算例对优化配置方法的可行性进行了测试,确定了分布式电源接入配电网的优化配置方案。研究结果表明,该优化方案能够达到优化目标,满足电压调整和谐波畸变限制的约束条件,最大化地提高分布式电源准入功率,同时为分布式电源最佳接入点提供参考。     

基于电动汽车聚合商参与需求响应业务的配网能量优化控制

电动汽车作为一种特殊的可移动储能装置,对电网公司而言是一种优质的需求响应资源.为充分利用该类资源,以电网公司为主体,提出一种基于电动汽车聚合商参与需求响应业务的配网能量优化控制方法.该方法在电网公司下发需求响应事件时,电动汽车负荷聚合商根据电网公司需求响应事件要求及区域内电动汽车充电站需求响应能力,以配网网损最小为目标函数建立数学模型,通过蒙特卡洛模拟得到各充电站分配方案.并以南方地区某一 10kV线路为例,通过多充电方案对比,验证了此策略的有效性.     

蚁群算法求电动汽车最优行驶路径与充电方案

针对目前电动汽车动力电池容量有限、充电时间较长的问题,为缓解用户出行顾虑,提出蚁群算法优化电动汽车行驶路径与充电方案。在基本路网结构中加入了对充电站分布的考虑,应用蚁群算法分别对分段路线和全局充电方案进行优化,最终将两部分结合形成全局的最优行驶路径。试验结果表明,算法推荐的行驶路线可以做到所需的充电时间最短且全局的耗电值最小,算法是有效的。     

融合动态能耗与路网信息的电动汽车充电路径规划策略

针对电动汽车续驶里程短的问题，以电动汽车为研究对象，基于“车路网”智能系统建立了道路拓扑模型、阻抗评价模型以及整车能耗模型，分别以电动汽车行驶时间最优、能耗最优和综合最优为目标，运用A*算法对电动汽车进行了充电路径规划。以福州市区交通为实例，采集了各路段主要行驶工况数据，将规划路段与行驶工况数据匹配用于车辆行驶时间和能耗的预测，并结合充电等待时间计算各目标阻抗成本。研究结果表明：所提出的充电路径规划策略能够根据驾驶员的不同需求分别规划出考虑时间、能耗以及综合最优的充电路径。     

含风、光发电单元的电动汽车充电站智能网络控制系统

针对风、光电等可再生能源以及电动汽车的广泛发展,对EV充电站与可再生能源的综合利用架构进行了分析,探讨了集成可再生能源发电单元的充电站运行模式和盈利方式,设计了一种含风光发电单元的电动汽车充电站网络控制系统。综合考虑EV入网、需求信息和站内功率补偿需求,提出了一种无需可再生能源出力预测实体的EV充电站智能控制策略。从功能需求角度出发,设计了充电站智能网络控制通信架构,为智能控制的决策与执行以及站内辅助管理功能的具体实现提供了有力支撑。研究结果表明,该控制系统能够有效改善站内可再生能源利用效率,并提高充电站运营者和EV用户的经济性,可以为示范城市充电基础设施的运行提供依据和技术支撑。     

基于深度强化学习的锂电池快速充电控制策略

安全高效的锂电池充电控制策略对于电动汽车的发展具有重要推动作用。针对锂电池的快速充电问题,提出一种综合考虑锂电池充电速度、能量损耗、安全约束多目标优化充电控制策略。基于动作-评价网络框架,利用基于近端策略优化的深度强化学习算法,训练出使得充电目标对应的奖励函数最大的充电策略神经网络和策略评估神经网络。然后,利用训练完成的充电策略神经网络根据当前电价和电池SOC智能决策出最优的充电电流。该充电控制策略的优势在于能够在保证快速充电的同时,实现充电花费最小化。同时,充电策略神经网络在线运算量较小,与基于模型的在线优化算法相比更能满足充电控制的实时性要求。最后,仿真结果表明,该充电控制策略与传统恒流-恒压法相比,具有兼顾充电速度与电费支出的优势,满足快速充电任务需求的同时,最高可降低25%的充电成本。     

基于人工智能算法的电力系统无功优化调度研究

提出了一种自启发人工智能算法,以解决电力系统无功优化调度问题。该方法基于多变量优化理论,寻找实际发电量、发电机电压、分接变压器变比和无功补偿装置尺寸等控制变量的最佳组合,使网络总损耗最小。基于IEEE-30总线系统的25个变量对该算法进行了测试,并与3种现有算法进行了比较,验证了此算法的有效性,表明所提出的算法能高效实现最优化调度方案的制定。     

基于网络分析的发电机无功优化研究

为解决发电机无功优化的问题,提出了一种具有概念清晰、计算便捷等特点的基于网络分析的发电机无功优化方法。该方法的实现过程包括,首先利用节点功率平衡的关系以及支路电压损耗的关系,得到了各节点电压以及支路无功潮流对除平衡节点以外的发电机节点无功出力以及平衡节点电压的近似灵敏度;其次,根据基于无功潮流追踪的网损分摊方法,将有功网损分摊到各发电机节点,且按照网损分摊的大小选取了发电机无功优化点;然后,通过各支路潮流以及节点电压,建立了近似的网损优化模型,且计算得到了发电机无功优化点的优化量;最后,用IEEE39节点系统验证了所提方法的有效性以及可行性。研究结果表明,所采取的措施能同时改善无功功率分布以及电压水平,具有一定的实用价值。     

插电式混合动力汽车的次优能量管理策略

从实际应用角度出发,针对插电式混合动力汽车提出了一种次优能量管理策略,借助随机动态规划获得了最优的挡位与功率分配,提出了算法内部约束与外部修正相结合的方法来解决最优策略在实际应用中可能出现的频繁升降挡问题,并采用瞬时优化算法解决换挡过程中的最优功率分配问题。研究结果表明：与传统的瞬时优化控制策略相比,所提策略的燃油经济性有显著的提升效果。     

Synthetical efficiency-based optimization for the power distribution of power-split hybrid electric vehicles

Now the optimization strategies for power distribution are researched widely, and most of them are aiming to the optimal fuel economy and the driving cycle must be preknown. Thus if the actual driving condition deviates from the scheduled driving cycle, the effect of optimal results will be declined greatly. Therefore, the instantaneous optimization strategy carried out on-line is studied in this paper. The power split path and the transmission efficiency are analyzed based on a special power-split scheme and the efficiency models of the power transmitting components are established. The synthetical efficiency optimization model is established for enhancing the transmission efficiency and the fuel economy. The identification of the synthetical efficiency as the optimization objective and the constrain group are discussed emphatically. The optimization is calculated by the adaptive simulated annealing （ASA） algorithm and realized on-line by the radial basis function （RBF）-based similar models. The optimization for power distribution of the hybrid vehicle in an actual driving condition is carried out and the road test results are presented. The test results indicate that the synthetical efficiency optimization method can enhance the transmission efficiency and the fuel economy of the power-split hybrid electric vehicle （HEV） observably. Compared to the rules-based strategy the optimization strategy is optimal and achieves the approximate global optimization solution for the power distribution. The synthetical efficiency optimization solved by ASA algorithm can give attentions to both optimization quality and calculation efficiency, thus it has good application foreground for the power distribution of power-split HEV.     

基于单只电池的蓄电池组均充管理的研制

针对变电站、通讯基站用直流备用电源和电动汽车用直流动力电源,本文分别提出蓄电池组分只分时均充管理(BTMS)和分只同时均充管理方法(BSMS)。以AT89C51单片机为系统控制核心,达到对单只电池的充电闭环控制,以专家系统作为优化控制策略,提高单只电池容量利用率和使用寿命。基于该理念研制样机,并进行测试,结果显示三只试验电池终止电压差在0.05 V范围内,效果明显。目前已在贵州省罗甸供电局边阳变电站运行2年,系统性能稳定,蓄电池寿命提高一倍,容量利用率提高28%,基本达到预期目标。     

不同类型电动汽车充电站的谐波抑制方法研究

针对不同类型电动汽车充电站的谐波问题,对不同类型电动汽车充电站的谐波抑制方法进行了研究,首先对电动汽车充电站谐波的产生原因进行了分析,然后通过PSCAD电力系统仿真软件分析了主流车载、非车载充电机产生的谐波情况,并研究了多台谐波含量高的非车载充电机共同作用时的谐波特点。针对非车载充电机存在的谐波问题,对改进整流环节主动治理和加入滤波器集中治理两类方法进行了研究。对增加不控整流脉波数、采用PWM整流方法的主动治理方法以及加入并联有源滤波装置的集中治理方法进行了仿真分析。比较了几种方法在仿真中的谐波治理效果,对治理效果好的并联有源滤波器方案进行了模拟负载试验。研究结果表明:并联型有源滤波器能够实时检测电动汽车充电站中谐波电流的变化,并输出补偿电流跟踪检测出的谐波电流;当充电站中谐波电流发生突变时,可以在几个工频周期内完成补偿,可以将谐波含量降低到2.73%,各次谐波含量中最高仅为0.69%,有效将谐波含量降低到国家标准之下。