面向含风电楼宇的电动汽车优化调度策略EI北大核心CSCD

为解决未来大规模电动汽车充放电调度问题,设计了一种面向含风电楼宇的电动汽车优化调度策略。构建楼宇电动汽车模型,通过楼宇能量管理系统收集电动汽车日前申报信息,根据出行链将其分群,建立电网层–用户层双层优化调度模型。分别以电网消纳风电后的负荷波动率最小,车主出行需求最大为目标函数,采用改进自适应遗传算法依次求解出楼宇整体充放电策略、EV群充放电策略和每辆EV的调度策略。算例结果表明,该优化调度方法可实现电网与用户的利益共赢,且计算维度小,速度快,不易陷入局部最优。     

含风电及电动汽车虚拟电厂参与电力市场的优化调度策略

可再生能源发电及电动汽车充电的不确定性给电力系统运营带来新的挑战。针对含有风力发电和电动汽车充放电的虚拟电厂参与到电力市场中包含的不确定性问题,提出了一种混合储能虚拟电厂参与电力市场的优化调度策略。基于轮盘赌机制建立风力发电不确定性模型,将电动汽车的不确定性参数引入该模型,通过分析电力市场需求,制定基于不确定模型的随机优化调度方案。通过算例验证该方案的有效性和适用性,为混合储能虚拟电厂参与电力市场调度提供指导。     

含电动汽车柔性负荷响应的优化调度策略研究

以大规模新能源接入、电动汽车等柔性负荷为研究背景,建立电动汽车负荷调度模型,以系统发电成本和配电网安全稳定运行为优化目标,对含有电动汽车的柔性负荷调度模型建立含多目标优化的协调调度模型。采用基于ELM的改进遗传算法对协调调度模型求解,通过双目标的对比分析,求得与实际情况相近的最优解。最后通过算例验证的结论指出:适当增加电动汽车规模可有效降低发电成本,更好地发挥削峰填谷、调节供需平衡的作用;通过协调以电动汽车为代表的柔性负荷规模可以得到更为优化的调度策略。     

电动汽车动力电池与风电协同利用的优化调度策略研究

针对如何通过电动汽车与风电协同利用实现负荷曲线削峰填谷问题,主要研究电动汽车动力电池与风电协同优化调度策略。首先建立包含电动汽车、风电和电网负荷需求的电动汽车风电协同利用模型;然后考虑电动汽车作为交通工具和其动力电池的特性,提出了可用时间、电池剩余容量和充放电功率3个约束条件;进一步采用线性递减惯性权值的改进粒子群算法(PSO)进行求解;最后,实验分析了常规、反调峰和正调峰3种风电出力以及不同风电渗透率对模型的影响,以及参与电网互动的电动汽车数量对模型的影响,验证了电动汽车风电协同模型的有效性,实现了对负荷曲线削峰填谷。     

面向电力市场的含风电电力系统的环境经济调度优化

考虑洁净能源在环保问题上低成本的优势,建立了一个面向电力市场的含风电的电力系统环境经济调度优化模型,使电力市场环境下含风电的电力系统优化调度更趋合理和经济,具有较高的可信度。基于遗传算法,运用Matlab工具箱对IEEE30节点系统进行了优化求解与仿真,验证了该模型和算法的正确性和有效性。     

含风电系统的无功优化调度

针对恒速恒频和变速恒频两类控制模式对风电机组分别进行建模,以系统有功网损最小为目标,以常规发电机和恒电压控制模型风机的无功出力、变压器抽头位置和投入的电容电抗组数为控制变量,建立了含风电系统的无功优化模型。采用原对偶内点算法进行求解,对于模型中的离散变量,提出了优化归整轮流迭代的方法来进行处理。对海南电网汛小方式的算例分析表明,该无功优化模型和方法可以明显地降低系统网损和系统运行成本。     

含电动汽车参与的微电网调度策略研究

大量电动汽车入网无序充电会给电网稳定性和可靠性造成不利影响.考虑到电动汽车充放电,以及蓄电池损耗成本和峰谷电价对微电网运行产生的影响,建立以微电网运行成本和环境保护成本最小化为目标的微电网调度模型.应用基于差分进化的改进多目标免疫算法对模型进行优化.通过算例仿真,对比分析在微电网环境下电动汽车无序和有序的调度模式,证明...     

含风力发电的电动汽车充电站区间优化调度

针对风机出力的间歇性与波动性和电动汽车充电负荷的随机性使含风力发电的电动汽车充电站内的源、荷在一定范围内变化的问题,需要采用不确定性分析方法对其进行优化调度.不同于其他调度模型,文中以多场景方法模拟出的区间值代替点值作为风机出力和基础负荷的预测结果,并根据区间运算规则建立了含风力发电的电动汽车充电站区间优化调度模型.其...     

含风电的电力系统鲁棒优化调度

风力发电是目前较为成熟的一种可再生能源发电技术,其出力具有随机性和间歇性,电力部门很难对其进行准确的预测。风电的不确定性给电力系统的经济调度带来重大挑战,如何最大化利用风电资源以及减小风电波动对系统供电侧的影响,是经济调度常需要解决的问题。文中建立了含风电且以最低发电成本为目标的鲁棒优化调度模型,该模型考虑机组的自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)响应来应对不确定性出力波动,维持系统功率平衡。然后模拟实际场景,分析该鲁棒调度方法的安全性和经济性。     

含大规模风电的电力系统优化调度模型

为研究发电侧电力市场环境下,大规模风电并网对电力系统运行方式的影响,提出一种考虑风电极端出力时的火电机组竞价开机方法.其核心思想是以等效最小负荷作为竞价容量,确定火电机组的初步开机机组,而后校验初步开机方式能否满足等效最大负荷的要求;如果不能满足要求,则在等效最小负荷时刻弃风,以提高竞价容量,如此直到开机方式可行.此外,建立总购电费用最小的最优潮流模型,采用约束成本变量法和内点法,求解最优潮流模型,并应用算例验证模型和方法的可行性.     

含电动汽车充电站和风电的配电网无功优化

<正>电动汽车充电负荷的不确定性以及风电机组出力的随机性给配电网无功优化带来了新的挑战。研究了含电动汽车充电站和风电的配电网无功优化模型和算法,建立了电动汽车充电负荷模型和风电出力模型,将风电场作为连续可控的无功源参与无功优化。基于机会约束规划方法建立了含电动汽车充电站和风电的配电网多目标无功优化模型。算例结果表明本文所建配电网无功优化模型能够提高配电网运行的经济性与可靠性。     

含风电集中供热的电力系统优化调度分析

针对"三北"地区弃风严重的现象,结合丹麦消纳风电的经验及我国调度模式,提出了风电集中供热方案。在综合考虑风电出力的不确定性、系统稳定性等约束条件的情况下建立了含风电集中供热的电力系统优化调度模型,在求解方法上构建了一种免疫遗传-拉格朗日松弛混合算法。通过算例仿真,不仅验证了该算法良好的收敛性和稳定性,也验证了风电集中供热方案对风电消纳的积极促进作用。     

基于双重激励协同博弈的含电动汽车微电网优化调度策略

为解决仅实施分时电价政策时电动汽车响应会引起新的负荷峰谷差问题,基于动态非合作博弈的主从博弈思想,提出了基于电价和碳配额双重激励协同博弈的含电动汽车微电网的优化调度策略。该模型考虑新能源发电完全消纳,针对等效负荷曲线制定分时电价和碳配额双重激励政策,以微电网侧为主体,以运行成本最小和极小化负荷均方差为主体侧优化目标;以电动汽车车主侧为从体,以电动汽车成本最低为目标;采用粒子群算法并利用模型解耦特性由内至外求解优化模型纳什均衡点,获得微电网侧最优分时电价和电动汽车充放电方案的集合。通过算例详细对比分析了优化前后各种典型场景,验证了所提模型的削峰填谷效果和整体调度效益。本文的多重政策协同激励策略思想可为电力系统需求侧响应的相关工程实践提供借鉴。     

计及风电预测可靠性的含风电电力系统优化调度模型

针对风电随机性对电力系统安全、经济运行的影响,在考虑风电预测可靠性的基础上,建立含风电的电力系统优化调度模型。将实际风电出力看作随机变量,并通过混合Copula函数对历史风电场出力及其对应预测值建立相关性模型;在得到预测出力后,通过相关性模型获得风电实际出力分布概率;采用机会约束规划建立含风电的电力系统经济调度模型,并在保证系统可靠性的条件下优化风电计划出力。最后通过改进粒子群优化算法求解模型,结果表明该模型和算法可行且有效。     

电动汽车参与日前风电消纳的优化调度技术分析

风电出力的随机波动性和反调峰特性,使其并网后弃风现象较为严重,利用电动汽车充电负荷可提高风电的电量消纳.构建了含电动汽车充电负荷的风电消纳优化调度模型,并设计了相应的求解算法.通过IEEE30节点算例,分析了在无电动汽车、电动汽车无序充电及电动汽车有序充电等场景下的弃风率、渗透率和经济性.结果表明电动汽车采用有序充电模...     

含电动汽车的微网的智能优化调度

首先通过分析车辆一天的出行特性,拟合电动汽车日常驾驶距离与开始充电时间的概率分布,采用基于蒙特卡罗模拟的方法来计算电动汽车的充电负荷。然后综合考虑微网的经济效益和环境效益,建立微网的优化调度的数学模型,并提出了一种改进的粒子群算法对该数学模型进行求解。最后以某地区某日负荷为算例,对不同方案下的运行状态进行经济性分析,并在Matlab环境下编程实现该算例,验证了所提方法的可行性和合理性。     

考虑大规模风电和电动汽车入网的协同优化调度

为了实现发电机组的经济调度,同时减少污染气体的排放和等效负荷的波动,结合电动汽车与电力系统之间能量双向流动的特点,考虑风力发电的间歇性和电动汽车充放电的随机性对电网的影响,以发电成本、排污成本和等效负荷波动方差最小为多目标函数,构建了计及风电和插入式混合电动汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicles,PHEVs)的协同优化调度模型。并应用基于ε占优的多目标粒子群算法进行求解,该方法能保证外部存档非劣解的收敛性和分布性,克服了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解多目标优化问题极易收敛到伪pareto前沿和收敛速度慢的缺陷。最后,通过仿真实验,验证了所构建多目标协同优化调度模型与单目标优化调度模型相比,能有效平抑可再生能源发电出力波动,降低发电总成本和排污成本。     

含电动汽车的交直流混合微网优化调度

为减少电动汽车充电对电网的影响和提高新能源的消纳率,将电动汽车纳入交直流混合微网,根据电动汽车时空特性,建立其无序充电模型。基于分时电价机制,建立了电动私家车不同响应度和电动出租车充电站不同响应模式下的有序充电模型,结合充电方式和交直流混合微网结构特性建立了以日前发电成本最小为目标的微网优化运行模型,通过算例对比了电动汽车无序充电和有序充电对微网调度经济性的影响,证明了有序充电的经济性。算例比较了直流侧同一分时电价响应模式下不同响应度情况对调度目标的影响,以及同一响应度下不同响应模式的结果。通过结果对比,验证了所提出模型的经济性和有效性。     

含电动汽车的智能配电网优化调度研究综述

常规的经济调度已不能满足可再生新能源和电动汽车随机接入所带来的挑战。为了解决接入配电网电动汽车数量逐渐增多和分布式电源并网问题。本文对含电动汽车的智能配电网优化调度进行了详细的分析。首先简要分析了电动汽车接入对电网造成的影响。其次本文从电动汽车接入电网的类型、电动汽车参与优化调度的目标、优化调度模型以及优化调度建模方法四个研究方面详细分析了电动汽车与智能配电网协调优化调度。从优化调度的结果分析可知,把电动汽车考虑进智能配电网的优化调度中能够有效的降低配电网的运行成本,使得车主的充电费用减少,并且提高了分布式电源的利用率。然后对大数据技术在智能配电网优化中的应用进行了简要的介绍。最后对电动汽车与智能配电网协调优化调度提出了展望。