考虑道路交通模型的电动汽车聚合商短时调度策略和响应激励设计

为调度电动汽车提供短时需求响应,建立考虑道路交通模型的电动汽车短时需求响应模型,计及用户行驶过程、充放电过程成本,综合考虑电动汽车评分、用户参与率以及距离引起的响应不确定性,设计两步式定价的响应激励方法,并提出电动汽车聚合商短时调度策略。聚合商模拟用户实际响应情况进行调度决策,参与竞价,并根据出清结果调整调度计划。算例验证了所提模型的有效性。     

价格与激励联合需求响应下电动汽车长时间尺度充放电调度

为充分调动电动汽车充放电潜力,降低电动汽车接入对电网的影响,提出了一种价格与激励联合需求响应下电动汽车长时间尺度充放电调度策略。首先,制定了结合价格型与激励型需求响应的联合需求响应措施,以这两类需求响应对电动汽车进行分群,并针对不同电动汽车群分别进行长时间尺度优化。其次,将需求响应措施作为电动汽车聚合商与电动汽车间的调度通道,以电动汽车聚合商净收益最大及负荷波动最小为目标,建立电动汽车聚合商调度模型;以电动汽车调度成本最小及心理效应最小为目标,建立电动汽车长时间尺度调度模型。最后,以100辆电动汽车为例的仿真结果表明,所提调度策略能在长时间宏观尺度上有效提高电动汽车聚合商净收益,同时减小负荷波动及降低电动汽车调度成本。     

价格与激励需求响应下电动汽车负荷聚集商调度策略

电动汽车作为一种重要需求响应资源,在智能电网中起到重要作用。结合价格型与激励型需求响应措施,提出2种电动汽车负荷聚集商调度策略:固定签约策略及灵活签约策略。固定签约策略假定部分电动汽车用户与负荷聚集商签订固定周期激励调度协议,负荷聚集商以收益最大化及负荷波动最小化为目标进行优化。而灵活签约策略以电动汽车一次充放电过程为调度周期,考虑每个调度周期内电动汽车用户对充电方案的选择,同样以收益最大化及负荷波动最小化为目标进行优化。其次,分析了固定签约策略与灵活签约策略下参与激励调度电动汽车数量,以及不同激励折扣对负荷聚集商综合效益和电动汽车充电成本的影响等。最后,通过改进多目标粒子群算法求解该问题。仿真结果表明,固定及灵活2种签约策略均能有效提高负荷聚集商效益,而灵活签约策略更可降低电动汽车充电成本。     

基于信息间隙决策理论的电动汽车聚合商日前需求响应调度策略

电动汽车用户对于需求侧调控的响应存在相当比例的不确定性,当电动汽车充电信息不完整时,高效处理充电行为不确定性问题的方法仍然较少。因此,采用信息间隙决策理论对用户响应不确定性进行精确建模,并量化评估了相应的机会收益和风险损失。首先,为了量化分析聚合商对电动汽车预测响应率与实际响应率之间的可接受偏差度,将聚合商确定性的成本决策问题转换为计及电动汽车响应不确定度的优化问题。其次,根据聚合商对于策略风险成本的接受程度,将调度模型分为乐观型和悲观型。基于信息间隙决策理论依据给定成本与预期成本的偏差分别生成对应的机会策略和鲁棒策略,不同风险偏好的聚合商可根据此算法结果采取相应的优化策略来保证期望收益。最后,仿真结果表明,在有限充电信息环境下,所提算法能有效应对电动汽车响应不确定性问题,降低电动汽车充电聚合商的总调度成本。     

计及用户贡献度的电动汽车主从博弈差异化充电套餐设计

随着电力市场体制改革的不断深化,为改善国内大部分城市尚未达到激励大规模电动汽车(EV)参与需求响应的现状,并充分调动EV用户参与碳市场、绿电市场的积极性,提出了一种基于EV用户画像的多市场融合充电套餐策略。在保障用户充电满意度的前提下,激励用户改变自身的充电行为,降低电网负荷峰谷差,实现EV聚合商的利润最大化。构建了主方以EV聚合商利润最大化为目标的套餐制定模型和从方以用户效用最大化为目标的套餐决策模型,采用Nash-Q算法求出纳什均衡解。通过实例表明差异化充电套餐策略有效提高了EV聚合商的营业利润、降低了用户充电成本。     

基于负荷聚合商的需求侧响应优化模型研究

在电力市场中,由于用户参与市场的形式存在差异,需求侧的响应能力会影响电力供需场景下的价格波动。为了提升电力市场的稳定性和可靠性,考虑用户负荷调整能力,设计了需求侧资源聚合响应优化模型。首先,建立涵盖多种用户参与形式的需求侧响应架构,分析该架构下不同形式参与的用户需求响应机理,构建考虑间接参与用户主动响应的市场出清模型,并提出了相应的结算方法,保证该架构中需求响应机制的可持续性;然后,将电力市场中需求侧资源聚合商的收益映射至投标决策,提出需求响应在负荷削减与负荷转移2种合同模式下的投标优化模型;最后,通过算例对模型进行验证。计算结果表明,按照该投标策略,需求响应在选定的指标衡量下,改善了配电网可靠性及用户效益,验证了所提方法的合理性及有效性。     

基于集群响应的规模化电动汽车充电优化调度

大规模电动汽车(EV)的充电需求和充电负荷分布将呈现出规律性,从群体的角度对EV进行优化调度,可以降低问题的维度,提高优化计算的效率。基于区域EV的集群响应特性,建立了以负荷峰谷差最小化为目标的EV群体充电概率分布模型。在此基础上,根据EV群体对充电电价的灵敏度,建立EV集群响应的实时电价模型,通过电价对EV的充电行为进行有序引导,从而实现电网的"移峰填谷"策略。以典型的区域配电网负荷数据为例,验证了文中EV充电优化调度方法的有效性。最后,对EV群体响应实时电价的灵敏度,以及不同灵敏度下EV群体和代理商的节省成本进行讨论。     

电动汽车聚合商对备用服务能力的优化

电力市场环境下实现电动汽车(EV)的聚类,并积极参与有序充/放电,可以为受端电网提供多样化的功率调节手段,有利于大规模间歇性新能源的消纳。站在EV聚合商(aggregator)这一中间环节,能够更全面地分析市场环境下如何有效利用这一分散的可调控资源。聚合商旨在最大化自身收益,而制定合理的EV充/放电策略是达成该优化目标的途径,但策略的制定同时也受制于市场环境、用户用车需求与参与有序充/放电意愿等因素。文中首先分析了影响聚合商充/放电策略的因素,进而提出了可接纳EV参与竞争的用户充/放电合约及相应的市场机制;在此基础上,构建了EV聚合商同时参与现货和备用市场的优化问题,提出了基于效容比指标求解充/放电策略的分布式算法;最后通过实例验证了算法的准确性与高效性。     

基于需求响应的电动汽车经济调度

提出了一种基于需求响应的电动汽车充电策略,根据电网实时电价信息优化电动汽车用户充电电价触发值,降低用户充电成本。同时,研究了含大规模电动汽车的电力系统机组组合问题。在此基础上建立了基于需求响应的电动汽车经济调度模型,通过对电动汽车用户行为特性的预测,以电网公司收益最大化为目标,优化制定电动汽车充电电价,转移电动汽车充电负荷。算例分析结果表明,提出的经济调度模型可以起到降低峰谷差率的作用,且与无序充电情景相比,能够明显降低系统的运行费用,可以实现电动汽车大规模接入电网时的经济调度。     

需求响应下的电动汽车充电设施配置模型

随着双碳目标、新基建等政策的推行,电动汽车数量增长成为必然的趋势,电动汽车用户将成为需求响应的重要主体之一。用户在参加需求响应的过程中将会改变电动汽车充电时间以及电量,带来充电负荷需求的时空迁移,原有的充电设施规划结果需要调整。基于此,考虑价格型需求响应以及激励型需求响应对电动汽车规划结果的影响,首先从用户角度出发,以用户充电成本最低为目标函数建立不同需求响应模式下电动汽车充电行为模型,并提出峰谷电价下的电动汽车需求响应策略,预测充电需求时空分布;在给定初选站址的情况下,从投资者的角度出发,以建设运营总利润最大化为目标建立充电设施规划模型,对充电站是否建设以及建设规模进行规划。最后应用算例对不考虑需求响应、考虑价格型需求响应、考虑激励型需求响应下的电动汽车充电设施进行规划,并对需求响应参与度、需求响应价格对运营商投资收益率的敏感性进行了分析。     

计及电价不确定的电动汽车聚合商区间调度策略

合理优化电动汽车(EV)的充放电过程,为电网提供辅助服务.文中构建了EV参与削峰填谷的市场机制,提出响应的补偿机制;建立了计及市场电价不确定性的聚合商多目标区间调度模型;引入ε约束将原多目标优化模型转化为单目标确定性模型,得到各利润偏差下的Pareto解,进一步构建模糊满意度函数,综合满意度最高的Pa-reto解即为模型最优解.算例分析结果表明:在所建立的市场机制下,聚合商可根据市场需求,与电力公司实现良好地双向互动;运用多目标区间方法求解后,可实现模型经济性与鲁棒性的均衡,进一步验证了调度策略的可行性、有效性.     

考虑激励型需求侧响应的电-气互联系统两阶段随机优化调度

电力和天然气网的耦合和互联,为风电等新能源的消纳提供了新方式。文章在考虑电转气(power to gas,P2G)设备和激励型需求响应(incentive demand response,IDR)的备用服务后,构建了电-气互联系统(integrated pow er and gas system,IPGS)带补偿两阶段随机优化调度模型。模型的决策目标包含基于风电预测出力的日前确定性调度经济成本,以及考虑实时风电场景的功率平衡补偿成本。同时计及激励型需求响应不确定性后,建立了需求响应经济补偿分段线性化模型。以IEEE 39节点电网和修改的比利时20节点天然气网组成的系统进行仿真,分析系统运行成本和天然气网的备用容量裕度,验证了所提模型的有效性。此外,进一步分析了激励型需求响应的响应概率对电-气互联系统经济调度的影响。     

计及电动汽车充电需求的孤岛微网可靠性计算方法

由于远离大陆,独立海岛上的微网多运行于孤岛模式,不与配电网发生功率交换,微网内部实现电力供需平衡,同时,电动汽车充电需求的接入给孤岛微网的可靠运行带来了影响。提出了一种计及电动汽车充电需求的孤岛微网可靠性计算方法。首先,通过模拟用户的出行行为建立了基于出行链理论的电动汽车充电负荷模型,计及风电和储能特性提出了微网运行策略和负荷分块削减策略。其次,考虑电动汽车充电需求,提出了年均充电中断次数、系统平均充电可用性等新型指标,构建了与传统配电网有差异的微网供电可靠性评估体系。最后,对改进的RBTS Bus6馈线F4系统进行了可靠性评估。算例结果表明,微网运行策略和电动汽车充电需求对孤岛微网的供电可靠性影响显著。     

考虑交通网络流量的电动汽车充电站规划

充电站的合理选址和定容对电动汽车的规模化应用具有重要意义.考虑到充电站具有城市交通公共服务设施以及普通用电设施的双重属性,以俘获的交通流量最大、配电系统网络损耗最小以及节点电压偏移最小为目标,建立了充电站最优规划的一个多目标决策模型.首先,采用超效率数据包络分析评价方法,确定归一化后各个目标函数合理的权重系数,把多目标优化问题转换成单目标优化问题.之后,采用改进的二进制粒子群优化算法求解该单目标优化模型.最后,以33节点配电系统以及25节点交通网络为例,说明了所发展的模型和方法的基本特征.     

计及碳排放的电动汽车充电站多目标规划

合理的电动汽车充电站规划是推广应用电动汽车的基础。提出一种计及碳排放的电动汽车充电站多目标选址定容规划模型,模型以充电站建设运行成本、用户充电耗费时间和驶向充电站引起的碳排放为综合优化目标,以充电站的容量限制为约束条件,并采用Pareto最优前沿分析可选的选址定容方案。为确定可选站址所服务的区域范围,提出一种基于需求点栅格化和Voronoi图求解的计算方法。最后,通过案例分析验证了该规划模型和求解方法的实用性和有效性,为电动汽车充电站的选址定容提供了新的思路。     

考虑需求响应特征的多站融合协同优化调度

多站融合是新型的变电站模式,对多站融合中的需求响应资源进行合理调控能够有效缓解供需不平衡,提高电力系统综合运行效率,实现资源优化配置。基于多站融合的一般形式,建立了数据中心的负荷模型、电动汽车充电站模型以及储能电站模型。从充电费用、削峰填谷和配电网损耗3个方面建立了基于需求响应资源的多元多目标协同优化调度模型,为简化问题的求解复杂度,将多个子目标组合转化为单目标模型,采用基于粒子群算法的带权重极小模理想点法求解该多目标优化问题。通过算例分析比较了几种不同优化方案下的计算结果,验证了所提模型的有效性。     

基于激励补偿机制的电动汽车充电站规模优化

针对电动汽车用户行为的随机性和特殊性,基于排队理论建立了考虑误工补偿、环境价值补偿的用户充电费用最小和充电站充电设施费用最小的多目标数学模型;研究不同充电站规模、补偿情况下用户和充电代理商的收益变化,为合理选取充电站建设规模提供参考方案。与此同时,文章采用了日前申报机制引导电动汽车用户的充电行为。研究结果表明,通过合理的配置充电设施,可以使电动汽车用户和充电站均获得理想收益,从而验证了所建模型的实用性和有效性。     

负荷聚合商模式下考虑需求响应的超短期负荷预测

为更好地管理用户侧需求响应资源,减小超短期负荷预测误差,提出了一种在负荷聚合商模式下考虑需求响应的超短期负荷预测方法。首先,分析负荷聚合商的需求响应机制,考虑用户用能习惯、自建光伏、储能行为以及电热耦合,分别对每一类需求响应资源建立优化模型,并通过模糊参数表达用户参与需求响应的不确定性,以改善优化模型;调用CPLEX求解器求解得到综合各类资源后的需求响应信号。然后,在考虑历史负荷数据的基础上引入该需求响应信号,建立迭代预测的长短期记忆网络模型。算例通过3种预测场景的对比,验证了计及需求响应信号能够有效减小预测误差,且考虑需求响应不确定性能够进一步提高预测精度。