基于随机潮流的含电动汽车配电网内分布式电源规划

随着分布式电源(DG)和电动汽车的大量发展,对接入配电网的电动汽车与DG进行协同研究具有重要意义。文中以协调配电公司、DG投资商和公共社会三者之间利益为出发点,综合考虑了配电公司的运行费用、DG投资商的投资费用,以及DG的环境效益和电动汽车入网(V2G)所节省的电网投资等社会效益,建立了基于机会约束规划的含V2G配电网中DG优化规划的数学模型,采用基于混合编码的改进自适应遗传算法对该模型进行了求解。在优化计算过程中充分考虑了负荷预测值的不确定性、风电源的输出功率的随机性以及电动汽车充放电功率的不确定性,提出了电动汽车充放电对系统最大功率影响的数学模型,并采用基于半不变量法的随机潮流算法对规划模型中的约束条件进行了检验。最后,以某实际配电网系统为仿真算例,在不同置信水平约束下对该系统内DG分别进行了优化规划,验证了文中所建数学模型及相应求解算法的有效性。     

基于二阶锥规划的含DG与EV配电网分布式发电有功协调方法

分布式电源出力的不确定性与电动汽车充电的随机性给配电网运行效益带来一定的影响。本文根据分布式发电功率和电动汽车充电功率的不确定性,提出了分布式电源出力状态概率模型和电动汽车充电功率状态概率模型,在此基础上形成系统多状态运行空间,建立了含DG和EV配电网分布式发电有功协调模型。以期望的运行成本与期望的停电损失最小为优化目标。利用二阶锥规划,将目标函数和约束条件函数中的非线性形式通过旋转锥转换为线性形式,而新变量间则用特殊结构的锥集表示,从而简化了优化模型。以IEEE14节点的配电系统为例,对所研究的模型与算法进行了验证与分析,获得了较好的效果。     

计及入网电动汽车和分布式电源的配电系统重构

分布式电源和入网电动汽车充放电功率的波动性和随机性使配电系统重构面临新的挑战。在此背景下,提出一种计及入网电动汽车和分布式电源的配电系统机会约束优化重构模型和求解方法。首先,以1d为重构周期、最小化网损为目标函数构建配电系统重构的数学模型;其次,在计及负荷和分布式电源不确定性的基础上分析了电动汽车的充放电策略,并基于半不变量法和Cornish-Fisher级数展开推导了随机潮流公式;之后,提出了改进的遗传算法求解所提出的优化模型。最后,以IEEE-33节点配电系统为例来说明所提出的模型和方法的有效性。     

含可入网电动汽车（V2G）和分布式电源的配电网优化规划

考虑配电网中可入网电动汽车（V2G）、负荷和分布式电源（DG）输出功率的波动性,进行配电网优化规划。以协调配电公司和分布式电源投资商（包括V2G）两者的利益为出发点,引入V2G和DG的发电环境效益作为协调因子;以配电公司和投资商总费用最小为目标函数,采用计及V2G和DG的配电网随机潮流计算结果进行约束条件的检验,建立了基于机会约束规划模型的含V2G和DG的配电网随机规划数学模型。应用基于混合编码的改进自适应遗传算法对模型进行了求解。算例结果表明,通过优化模型所建的配电网网架,能更好地接纳V2G的前提下取得最优经济性,并且协调配电公司与V2G和DG投资商之间利益。     

考虑电动汽车不确定性因素的配电网分布式电源优化布置

分布式电源和电动汽车的规模化接入对配电网经济运行和电能质量产生了较大影响。分布式电源和电动汽车的功率具有不确定性。为实现分布式电源的合理配置,提出了一种考虑电动汽车不确定性因素的分布式电源优化布置方法。首先,以网络损耗最小、电压偏移最小和系统稳定性高为优化目标,利用机会约束规划方法建立分布式电源优化配置模型。然后,采用支持向量机算法和多目标粒子群算法对上述模型进行求解,得到其Pareto解集。以IEEE 37节点配电网为例对所提模型进行验证,结果表明该模型可以有效得到合理的配置方案。     

含分布式电源的主动配电网双层规划模型

基于分解协调原理建立分布式电源双层规划模型,研究分布式电源在主动配电网中的合理规划问题。上层规划以节点网损灵敏度为原则,从系统网络损耗的角度确定分布式电源的安装位置与容量;下层规划根据分布式电源的投资效益、电压偏差指标建立多目标优化规划数学模型用于确定分布式电源的最佳出力。提出一种改进的多目标粒子群算法进行模型求解,通过对IEEE-33节点配电系统进行仿真计算验证所建模型和算法的可行性和有效性。     

含分布式电源与充电站的配电网协调规划

分布式电源与电动汽车充电站共同接入配电网,对配电网规划和运行具有重要的影响。提出一种综合协调规划方法,该方法能够实现分布式电源选址定容、充电站位置及容量、配电网架建设和改造的综合优化规划。考虑风光资源和负荷的随机波动性,以配电系统投资、运行维护和环境成本的随机期望值最小为目标,建立了含分布式电源与充电站的配电网协调规划模型,采用改进遗传算法进行求解。以一个待扩展的辐射状配电网络为例,仿真计算结果表明,对含分布式电源与充电站的配电网进行综合协调规划,能够提高电网的经济和环境效益,得到的规划方案更为合理。     

考虑可控负荷影响的主动配电系统分布式电源优化配置

在常规的配电网分布式电源优化配置基础上,结合主动配电系统特点,考虑可控负荷的影响,建立了分布式电源双层优化配置模型。上层模型用于求解接入主动配电系统的分布式电源最优位置和容量;下层模型用于求解各时段最优的可控分布式电源出力和可控负荷大小,并利用鲁棒优化理论,采用盒式不确定集合表征风力发电、光伏发电等不可控分布式电源出力的不确定性。利用该模型,可以在求解分布式电源优化配置问题的同时考虑运行调度的因素,从某种程度上实现主动配电系统电源规划与运行的统筹。最后采用蝙蝠算法求解双层优化模型。通过对IEEE 33节点配电系统进行算例分析,并与遗传算法、粒子群优化算法进行对比,验证了所提模型的合理性以及蝙蝠算法的适用性和较强的全局寻优能力。     

含电动汽车充电站的主动配电网二阶段鲁棒规划模型及其求解方法

基于电力-交通耦合单元联系主动配电网和交通系统,针对耦合系统中配电负荷、分布式电源和电动汽车充电需求的不确定性,提出一种含电动汽车充电站选址决策的主动配电网二阶段鲁棒规划模型。第一阶段优化投资决策方案,在考虑第二阶段可行性的基础上展开规划,不仅包括电动汽车充电站的选址、配电线路的升级与扩建,而且考虑分布式电源、静止无功补偿器、有载调压变压器、储能等设备的投资;第二阶段考虑运行层,用于不确定参数的关键场景辨识和可行性检测。针对所提模型呈现的min-max-min形式的二阶段优化问题,采用列约束生成与Benders分解相结合的二阶段法进行求解。最后,以一个由改进的33节点配电系统和25节点交通系统耦合而成的网络为例进行仿真,仿真结果证明了所提模型和算法的有效性。     

基于区间鲁棒控制的配电信息物理双层设备协调配置方法

为提高配电网消纳高比例分布式电源的经济性,充分利用一次侧储能和二次侧主动调控的灵活性,该文提出一种基于区间鲁棒控制的配电信息物理双层设备协调配置方法。首先,建立分布式电源控制选点与储能配置的协调优化综合经济性模型,而后,考虑源荷不确定性,以电压越限风险水平为约束,建立配电网区间鲁棒优化运行模型,形成双层优化模型;最后,给出基于差分进化算法的求解流程,并以IEEE-33节点配电系统为例验证模型的有效性,同时仿真分析不同可接受风险水平和设备价格对配置的影响,为高渗透配电网的经济消纳方案提供有益的参考。     

含电动汽车的主动配电网多目标分层优化调度

为了协调电动汽车车主和主动配电网之间的利益关系,本文提出了一种考虑电动汽车充电综合满意度和主动配电网运行效益的多目标分层优化方法。上层注重最大化电动汽车车主的充电利益,采用归一化法向约束法求解电动汽车的最优充放电计划,并将其作为下层的输入。下层目标为最大化主动配电网的运行效率,根据电动汽车的充放电计划调整可控分布式电源的输出功率,采用二阶锥规划法和带权极小模理想点法求解该非线性多目标问题。仿真结果表明,本文提出的含电动汽车的主动配电网多目标分层优化框架能够实现电动汽车车主和主动配电网的双赢,证明了该方法的有效性和合理性。     

基于交互能源机制的电动汽车充电站日前能量优化管理

针对光伏充电站能量优化管理问题,现有研究大多以电网为主体,而较少考虑其具备的产消者特性。为此,结合交互能源机制,提出了一种含光伏发电的电动汽车充电站日前能量优化管理方法。在初步保证配电网安全稳定运行的前提下,建立考虑光伏电源不确定性问题的充电站电能分布式交易模型。其次,利用拉格朗日分解原理和次梯度法进行求解得到日前电能计划,实现了电动汽车充电站间能量的优化共享和可再生能源的就地消纳,同时也保护了充电站信息隐私。最后,通过算例分析证明了所提模型的合理性和有效性。     

考虑用户出行成本预算的电力-交通耦合网络充电站定价策略

随着电动汽车的规模化发展,研究如何有效考虑用户的出行行为机理并制定合理的充电站充电价格,对电力-交通网络的协同优化调度具有重大意义。针对此问题,提出了考虑用户出行成本预算的电力-交通耦合网络充电站定价策略。首先,建立考虑出行成本预算的交通用户均衡模型,将均衡状态通过变分不等式进行等效描述,从而对电动汽车出行需求和充电行为进行刻画。其次,构建考虑功率削减的配电网二阶锥优化模型,将充电站定价问题转化为含有变分不等式约束的优化问题,并根据问题设计交替迭代算法和外梯度算法进行求解。最后,通过算例对所提模型和方法的有效性进行验证,结果表明了考虑出行成本预算对耦合网络充电定价的必要性。     

考虑EV换电站调度和区块链数据存储的电网分布式优化

随着电动汽车规模的迅速增长和主动配电网的发展,对包含电动汽车的电力系统进行调度优化变得越来越重要。文中提出一种包含电动汽车换电站优化调度的三层分布式算法,相比于传统的中心化算法,该算法对于趋于分散布局的现代电力系统更加适用。在此基础上,构建了针对该模型的区块链数据存储与共识体系,保证所有历史数据不被篡改和可追溯。此外,提出了适用于该算法的电动汽车换电站车辆入网(V2G)的电价引导模型,能够准确地引导电动汽车换电站的V2G行为。针对优化运行中可能存在的线路阻塞问题,采用动态约束集法对优化结果进行了校正。最后,通过对15节点测试系统进行仿真,验证了该模型对于分布式电网布局的适用性。     

考虑用户便捷性和配网接纳能力的EV充电站选址定容

充分考虑规模化电动汽车(EV)使用过程中受限于交通便利性、接入过程中不宜超过配电网接纳能力的问题,提出一种区域范围内EV充电站选址定容优化规划方法。首先,应用蒙特卡罗方法分析有序、无序充电2种不同场景下EV接入配电网的负荷需求特点;其次,构建考虑交通便利性和配电网接纳能力的EV充电站选址定容优化模型,并应用粒子群和Voronoi相结合的方法对其进行求解,先后实现区域范围内EV充电站选址确定、充电站内充电桩个数优化;最后,通过典型的北方城区实际案例,验证所提优化规划模型的合理性,以期为我国EV充电站的规划建设提供借鉴。     

基于仿射鲁棒优化的多站融合协同优化调度

为解决新能源出力不确定性的多能电站（数据中心、电动汽车充电站、分布式光伏、风电、储能站）优化运行和收益分配问题,提出基于仿射鲁棒优化的多站融合协同优化策略。考虑数据中心与其余子系统分属不同运营商,对多站融合系统中各子系统进行建模,其中数据中心的负载具有可平移负荷的特性;通过盒式不确定集对风电和光伏出力的不确定性进行建模;以多站融合协同总收益最大化为目标函数,采用仿射鲁棒优化方法进行求解。提出了基于影子价格的能源站与数据中心站的收益分配方法。最后,通过仿真算例说明了所提模型的有效性和所提收益分配方法的合理性。     

基于无迹变换随机潮流建模的主动配电网优化调度

为了解决风电和电动汽车大量接入主动配电网所引发的随机优化调度问题,利用基于无迹变换的随机潮流计算方法处理风电出力的波动性、电动汽车充电的随机性以及电网负荷的随机波动。进而建立了以电动汽车充电功率和分布式电源出力为优化变量,以配电网运行费用最小、有功网损最小和负荷方差最小为优化目标的主动配电网随机优化模型。同时,采用多目标粒子群算法对模型进行求解,并以改进的IEEE 33节点测试系统为例对该模型进行仿真。仿真结果表明:考虑不确定性和电动汽车有序充电的优化调度模型,可以有效地减少配电网运行的成本、降低网损和缩小峰谷差,验证了所提模型的正确性和有效性。     

分时电价下电动汽车路径选择和充电导航策略

电动汽车路径选择和充电导航优化有助于提高用户出行效率,缓解大规模无序充电对配电系统安全运行的影响。考虑路径选择、电池容量及充放电状态互斥约束,构建了在分时电价机制下用户出行时间最优和充电成本最优两种不同决策目标下的电动汽车路径选择和充电导航优化模型。以某市中心20 km×20 km区域内包含4座快速充电站的交通网络及其所属配电系统为例进行数值仿真,分析了不同决策目标对用户出行路径以及电动汽车充放电对配电系统的影响,验证了所提模型和方法的可行性和有效性。