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峰谷分时电价下会在基础负荷低时形成新的负荷峰。建立了一个以电动汽车充放电费用最小,电动汽车接入所引起的电网损失最小以及对电压稳定性的影响最小为优化目标的电动汽车充、放电调度数学模型,并通过凸优化算法解决了多变量、多目标和高维优化问题。考虑反复潮流计算的繁琐性,利用网络损耗灵敏度和L-P灵敏度来提升调度效率,并将电压稳定作为约束来保证调度过程中不会出现电压失稳的情况。最后在改进的IEEE33节点配电网系统中进行算例验证,表明本文所提方法可以降低充放电费用,满足用户对经济性的考虑,另外可以降低电动汽车充电负荷对系统的网络损耗和电压稳定的影响。 相似文献
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为提高电力系统对光伏的接纳能力,降低光伏波动对电力系统运行的影响,提出一种考虑电池储能-抽水蓄能复合储能的电力系统日前-日内两阶段“源-储-荷”协调优化调度策略。首先,在日前调度模型中,以最小化系统总运行经济成本为目标,综合复合储能资源和负荷侧各类需求响应资源对电网进行双端协调优化。然后,在日内短时间尺度上,供需双端协调优化机组出力与需求侧响应,充分发挥抽水蓄能的调峰能力以及电池储能对光伏波动的抑制作用。所提模型通过CPLEX软件求解,算例结果验证了该模型能协调优化系统内各类可调节资源,有效降低系统弃光率。 相似文献
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在聚合商管理模式下,对大规模插电式电动汽车(electric vehicles, EV)调节容量的高效利用可降低系统运行成本,助力可再生能源(renewable energy resources, RES)消纳。同时,随着EV快速充电设施的普及,相较于慢充而言,快充模式下EV参与电网辅助服务时可能存在更多灵活性,但无疑也考验着电力系统承受能力。为充分利用需求侧灵活性资源,考虑将快速充电概念应用于电动汽车入网(vehicle to grid, V2G)场景中,即考虑双向的快速功率,提出考虑EV充放电模式灵活性的配电网日前经济调度方法,其包含2个模型:考虑充放电模式的EV聚合模型与配电网经济调度模型。通过算例分析验证了该策略可提升EV可调度区域灵活性,并能为配电网经济调度带来可观效益。 相似文献
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《可再生能源》2017,(1)
随着风电的大规模入网,其间隙性和随机性导致弃风现象严重,电动汽车的快速发展为风电消纳提供了新途径。文章以风电消纳最多、负荷方差最小和火电机组发电成本最低为目标函数,综合考虑电力系统的功率供需平衡、火电机组和风电出力等约束条件,建立了基于分时充电电价的电动汽车消纳风电的机组调度优化模型。根据电动汽车负荷对充电电价的响应,得出电动汽车的充电负荷,进而得到电力系统总负荷,以此为基础采用分步优化的方法对模型进行求解。首先以负荷方差最小和风电消纳最多为目标,通过多目标遗传算法NSGA-II对风电出力进行优化;然后以火电机组的发电成本最低为目标对火电机组的出力进行优化,达成风火机组的联动调度。算例结果表明,对电动汽车实行分时充电电价能够提升风电的消纳能力,平滑负荷曲线,降低火电机组的发电成本。 相似文献
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《可再生能源》2016,(10)
文章针对微网多目标优化调度算法研究中的问题,提出基于偏好权重向量的第二代非劣支配排序遗传算法(PWV-NSGA-II),利用NSGA-II在多目标空间求解的特性以及决策者的偏好信息,一次性获取多个偏好权重下的Pareto折中解集。同时,设计了基于偏好程度的优秀个体选择策略,兼顾了决策者的偏好和种群的多样性。将PWV-NSGA-II应用在所建立的微网经济/环保多目标调度模型中,并详细分析了不同运行模式下算法的优化结果。分析结果表明,PWV-NSGA-II算法能有效地反映决策者的偏好信息,并能较好地适应不同运行模式下优化模型的变化,具有较强的鲁棒性,对于解决实际的微网多目标优化问题有一定的参考意义。 相似文献
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针对传统热电联供型微网运行存在的问题,文章引入光热电站,并结合风力发电、光伏发电、电加热器、储能系统构成热电联供型微网,提出了一种计及微网运行成本的新能源热电联供型微网运行优化策略。该优化策略综合考虑与外部电网交互成本、各设备维护成本、储能老化成本及热电功率平衡约束等因素,建立了热电联供型微网运行优化模型,并采用YALMIP工具箱进行求解。结果表明:该模型运行成本降低了6.2%,电加热器配合光热电站可以提高微网的运行灵活性,实现电-热能量的双向流动,光热电站在一定范围内增大了发电规模,可有效降低微网运行成本。 相似文献
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针对电力系统采用分时电价单一激励下电动汽车有序充电难以应对风力发电与日内负荷的供需变化,从而形成峰谷差的问题,提出一种基于电动汽车灵活储能的分时电价与动态碳配额双重激励调度策略。首先,根据蒙特卡洛对电动汽车充电负荷进行预测,并建立其电池损耗模型。在此基础上,根据日前预测中各个时段不同供电设备的出力以及碳排放与碳配额的占比,在考虑微电网发电成本以及用户期望荷电状态的前提下以微电网并网功率均方差最小和用户收益最大为优化目标。通过动态调整分时电价和阶梯碳价,并运用优化的灰狼算法对模型进行求解,制定出合理的充放电计划以充分发挥电动汽车作为柔性负荷的特点,从而实现平抑微电网负荷曲线波动的目的。最后,将所提策略与无激励和单一激励策略进行仿真分析对比,结果显示负荷峰谷差分别降低了30.1%和18.6%,验证了其有效性和优越性。同时车主用户收益的提高和碳排放量的降低,验证了电动汽车的环保特性需要与清洁能源协同发展。 相似文献
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针对风电和光伏之间、风电和负荷之间呈负相关,光伏和负荷之间呈正相关问题,在进行含分布式电源的配电网优化时考虑不确定因素间的相关性问题,利用概率潮流中的拉丁超立方采样法和Cholesky分解进行相关性样本的采集,将生成的秩相关系数矩阵加入概率潮流计算中,在对配电网网架优化的基础上进行分布式电源的规划,应用改进的粒子群算法... 相似文献