电力需求响应机制下基于多主体双层博弈的规模化电动汽车充放电优化调度EI北大核心CSCD

针对电力需求响应机制下电动汽车调度场景涉及的多元决策主体间的复杂博弈互动关系,该文提出多电动汽车聚合商分别整合规模化电动汽车入网参与电力市场竞价,并依据竞价结果指导电动汽车实时充放电优化调度的多主体双层博弈模型。首先,基于logit协议构建电动汽车充放电调度的多策略集演化博弈模型;其次,构建多电动汽车聚合商在电力市场中竞标购/售电价格的非合作博弈模型;再次,用复制者动态描述配电网运营商向各聚合商分配需求响应时段响应电量的策略演化;最后,联合求解双层博弈模型的演化均衡和纳什均衡,得到三主体的最优稳定策略。算例分析表明,提出的模型在实现负荷削峰填谷的同时,可有效平衡电动汽车用户、电动汽车聚合商和配电网运营商三者之间的经济利益。     

电动汽车代理商参与需求响应的多层博弈竞标模型

随着电力市场的发展和电动汽车保有量的增加,为电动汽车(EV)用户提供充放电引导服务的电动汽车代理商(EVA)将成为电力市场需求侧的重要组成部分,电网、EVA、EV之间形成比较复杂的利益关联关系。本文提出了一种基于需求侧充放电竞标的EV调度多层博弈模型,以EVA需求响应为核心,构建EV用户自主选择EVA的演化博弈模型、EVA与EV之间的主从博弈模型以及不同EVA在日前市场竞争的非合作博弈模型,分析了各自之间的效用函数及条件约束,结合各自特点设计了相应的均衡解求解算法。算例分析表明该方法能有效协调电网、EVA及EV之间的互动收益,降低调度成本。     

基于双层优化的电动汽车充放电调度策略

大量电动汽车无序充放电会给电力系统的安全与经济运行带来严重的负面影响。为避免这一问题,引入了对电动汽车进行分层分区调度的理念,并构建了基于双层优化的可入网电动汽车充放电调度模型。在上层模型中,通过优化各电动汽车代理商在各时段的调度计划(包括充电负荷和放电出力),使系统在研究时间区间内总负荷水平的方差最小化,从而实现削峰填谷;在下层模型中,通过各电动汽车代理商对其所管辖电动汽车充放电时间的优化管理,以便与上层的调度计划尽可能一致。之后,采用AMPL/IPOPT和AMPL/CPLEX高效商业求解器对上下层问题分别进行迭代求解。最后,以包含5个电动汽车代理商的、修改的IEEE 30节点测试系统为例,说明了所提出的模型与方法的基本特征。     

电动汽车充放电负荷预测研究综述

随着电动汽车的持续推广以及充电设施的建设和逐步普及,电动汽车将得到越来越多的应用,而电动汽车充电负荷时空分布预测是分析电动汽车接入电网相关研究的基础。首先,分别从车辆性能、充电设施、用户行为习惯等微观层面,以及政策、环境、市场经济等宏观层面总结影响电动汽车充电负荷的关键因素;其次,对电动汽车充电负荷时间分布、空间分布预测方法的发展进行了系统阐述,分析了用户行为不确定性处理技术,同时概括了现有研究中一些新技术的应用情况,并针对电动汽车参与放电潜力评估的研究现状进行了介绍;最后,总结了现有研究方法中存在的不足和改进方向。     

电动汽车充放电多目标优化调度策略研究

电动汽车作为新型负荷接入电网给原有的配电网带来一系列问题,有效的控制策略可以减小电动汽车充放电对电网的影响。针对电动汽车的入网情况和现有的分时电价制度,从配电网方面考虑以最小化配电网负荷均方差与最小化系统负荷峰谷差为目标函数建立电网负荷波动的数学模型。兼顾电网和用户双方共同的利益,在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本最低作为优化的目标函数建立多目标的电动汽车优化调度模型。基于某商用楼宇负荷进行算例仿真,采用常惯性粒子群算法进行求解。仿真结果表明,分时电价引导下的调度策略可以减小峰谷差,提高用户的经济性。增大平均电价情况下调峰效果显著,用户成本会因平均电价上浮而增高。     

基于需求响应的电动汽车充放电策略对比与分析

对电动汽车的充放电进行合理控制能够提高电力系统调度的安全性和经济性,也可以大幅降低电动汽车用户的充电成本.需求响应策略是电动汽车有序充放电的关键技术之一,可以解决大规模电动汽车人网所带来的一系列问题,且能提高可再生能源在电网中的消纳比例,是国内外学者广泛研究的课题.首先,阐述了需求响应的相关背景和相应技术;然后,针对需...     

考虑用户综合满意度的居民区电动汽车充放电优化策略

当前电动汽车充放电研究缺乏对用户侧,特别是用户出行便利性与收益的考量。为此,分析居民区电动汽车用户的出行特性和出行需求,建立了包含用户出行便利度和充放电经济度的用户综合满意度模型,以此模型为目标提出了最大化用户综合满意度的电动汽车充放电优化策略,并使用遗传算法对其求解,通过算例仿真验证了所提模型的有效性。利用该模型还研究了电动汽车规模化入网对电网负荷波动的影响,基于某居民区负荷数据进行仿真计算,对比分析了不同峰谷电价对电动汽车充放电优化策略的影响,结果表明:通过峰谷分时电价引导电动汽车入网可降低负荷峰谷差,且随着峰谷电价差的增加,更多的用户为电网提供削峰填谷辅助性服务,负荷峰谷差和均方差随之降低。     

智能住宅小区的需求响应主从博弈模型

针对含有多个售电商的智能住宅小区,建立了售电商和用户之间的主从博弈模型。在该模型中,用户间的电力消费行为用含有个人隐私的演化博弈模型进行模拟,售电商之间的价格竞争通过非合作博弈模型进行模拟。同时证明了该博弈模型均衡解的存在性并设计算法进行求解。数值结果表明所提出的算法能够快速收敛且具有可扩展性,同时售电商和小区用户之间基于价格的需求响应行为有利于实现电力供需平衡,从而维持智能小区电力系统安全运行。     

电动汽车充放电与风力/火力发电系统的协同优化运行

提出一种通过控制规模化电动汽车的充放电,使其能够与现有的风力/火力发电系统协同运行的优化调度策略。针对传统含电动汽车的电力系统优化模型没有考虑电动汽车用户成本,实用性不高的缺陷,建立了包含电网运行经济性、电动汽车用户成本、CO2排放、最小弃风量的多目标优化模型;提出了将改进的NSGA-II遗传算法和加权尺度法相结合的智能优化算法。应用该算法,求出多目标动态优化模型的帕累托前沿,获得了最符合实际的电力系统综合优化调度方案。对所提出的多目标优化调度方法进行了仿真计算,结果证明,采用所提优化策略可以获得最佳的火电、风电与电动汽车之间的出力方案。该方案符合实际,在合理的电动汽车用户成本范围内可有效地降低电网运行成本、风力发电弃风量和大气碳排放量,应用价值较高。     

基于需求侧放电竞价的电动汽车充放电调度研究

为促进电动汽车与电网协调发展,提出了一种基于需求侧放电竞价的电动汽车充放电调度模型。在日前调度中,负荷聚合商根据电力公司公布的次日需要削减负荷时段。通过对电动汽车用户行为特性的预测,以最大化电动汽车放电量为目标对可控容量进行预测,并参与需求侧放电竞价。电力公司根据负荷聚合商在各时段的出力和报价,以最小化负荷调度成本为目标优化调度计划。在实时调度中,负荷聚合商以最大化其利益为目标对电动汽车进行充放电调度,使得在满足电动汽车用户充电需求的同时,降低充电成本和调度偏差。算例分析表明,电动汽车通过负荷聚合商参与需求侧放电竞价可以起到削峰填谷的作用,对预测精度的分析可以为负荷聚合商的投标决策提供指导。     

基于多代理系统的电动汽车充放电分布式协同调度策略

大规模电动汽车(Electric Vehicles, EV)无序充电行为将增加电力系统运行的安全隐患,而数量庞大的电动汽车充放电优化控制为电力系统能量管控提出了新的挑战。提出一种改进的基于多代理系统(Multi-AgentSystem,MAS)的电动汽车充放电分布式协同调度方法。该方法以负荷填谷为目标,在虚拟电价协同机制框架下,综合考虑了配电网三相负荷平衡、变压器容量约束和节点电压约束,与MAS信息交互机制相结合,通过采用迭代修正虚拟电价的方法,实现EV有序的智能充放电。以IEEE33节点系统为例进行仿真分析,验证了所提方法的特点和有效性。     

考虑时空特性及时间成本的电动汽车有序充放电策略

提出了一种充分考虑不同车型电动汽车(EV)时空特性及车主出行时间便利性的EV有序充放电策略。考虑不同车型的时空特性、电池特性及用户心理特性,建立了EV时空出行特性模型;在综合考虑EV时空特性及车主出行时间成本的基础上,以车主充电成本最小为目标,为车主提供最佳的充电站选择及充放电方案,并计算有序/无序充放电方案的充电成本;车主通过对比2种方案的费用、充放电完成时间等信息自行选择方案,以实现充电站内的EV有序充放电。对多种情景下有序/无序充电方式的经济效益及EV充电负荷进行仿真计算,结果表明所提充放电策略在降低车主充电成本、提升充电站收益的同时提升了充电桩的利用率,且通过削峰填谷缓解了电网的压力。     

计及电价优化和放电节制的电动汽车充电站有序充放电调度

针对充电站无区别对待电动汽车的充放电、未考虑电池损耗的问题,提出了基于节制放电策略和计及充、放电电价与充、放电功率优化的充电站调度模型。模型以配电网与充电站交互功率和充电站运营收益两方面为目标,考虑电动汽车放电时的电池损耗问题,根据配电网原始负荷的波动,提出限制充电站放电行为只针对负荷高峰时段的策略。同时控制电池的单次放电深度,以减小电池的损耗与放电成本。最后通过粒子群算法对模型进行求解,算例的对比与分析验证了所提方法的有效性与合理性。     

电动汽车充放电对电网的影响分析

介绍了目前电动汽车充放电技术的主要三种电能供给模式;交流充放电桩、直流充放电机和电动汽车充放电管理系统的主要作用与功能.重点分析了电动汽车充放电对电网负荷、电能质量、电网规划、配电网调度和继电保护、配电设备和电网交易等方面的影响.最后指出电动汽车的充电行为及其储能特性对未来电网运行的影响和作用将越来越大,研究大规模分布式的家庭充电的影响及电动汽车充放电控制策略将成为该领域的重点.     

电动汽车充放电站的短路故障分析与保护

电动汽车充放电站的功率在电力系统中占有的比重逐渐增大,其站内故障特性与保护控制策略对充放电站及其所在配电网的安全运行十分重要。针对典型直流充放电站,首先介绍了其拓扑结构及AC/DC换流器和DC/DC变换器的结构与控制策略。然后深入分析研究站内发生交流进线三相短路和直流极间短路故障时的动态过程,总结其故障特征并推导出故障电压电流的计算方法。同时在PSCAD/EMTDC中搭建相应仿真模型,验证了分析的正确性。最后对充放电站进行了保护配置分析。     

基于全局和局部最优模型的电动汽车充放电优化调度

电动汽车大规模入网将对电网产生重大影响。针对大规模具有动态响应特性的电动汽车充放电问题,提出了全局最优调度和局部最优调度两种模型。通过电动汽车响应的实时电价模型,分别建立含电池损耗成本、连续可微、带线性约束的凸目标函数。全局最优模型需要负载和电动汽车各项信息求解全局总成本最小的调度方案。局部最优调度模型对电动汽车进行分组,以分布式模式最小化滑动窗口内电动汽车组的总成本。通过内点法对两种模型求解表明:局部最优调度方案可以扩展到大型电动汽车群,对电动汽车的动态到达特性具有弹性。相对于全局最优调度模型复杂的求解信息,局部最优调度方案具有更高的实用性和相近的求解结果。     

基于需求响应的电动汽车充放电电价与时段研究

大规模电动汽车无序充放电将会对电网负荷造成"峰上加峰"的不良影响,因此合理引导充放电行为至关重要。首先,计及电动汽车反向入网(vehicle-to-gride,V2G)情况,在综合考虑电动汽车用户成本和电网公司利益的基础上,制定了电动汽车充放电电价上下限。然后,以电网负荷峰谷差率最小和电动汽车用户参与V2G成本最低为目标,建立了充放电时段优化模型。最后,用NSGA-II算法对该模型进行寻优求解。算例表明,通过价格型需求侧响应的引导策略,对实现系统负荷"削峰填谷"和提高电动汽车用户收益具有一定效果。     

基于合作博弈与动态分时电价的电动汽车有序充放电方法

为减小大量电动汽车无序充电对电网造成的影响，提出了一种电动汽车智能有序充放电策略。基于合作博弈的思想，以电动汽车代理商与电动汽车用户的合作联盟收益最大为目标，建立了电动汽车的动态分时优化充放电模型。采用粒子群算法求解出代理商与电动汽车用户间的动态分时交易电价，并对电动汽车充放电时段进行引导规划。实际的算例结果验证了该策略的有效性和经济性。通过与固定电价策略进行对比分析，表明所提策略不仅能有效减小峰谷差，避免负荷“新高峰”，且可以提高代理商和电动汽车用户的收益。进一步对比不同数量电动汽车入网对优化效果的影响，发现随着入网电动汽车数量的增多，优化效果更明显。     

一种基于单元数量控制的电动汽车充换电站电池充放电策略

电动汽车充换电站兼顾电力系统电源与负荷的双重属性,因而,充分挖掘其柔性、灵活的供需电特性,对其做出合理的充换电决策,具有十分重要的现实意义。传统的充放电控制策略以连续的充电电量为决策变量,然而,受电池荷电状态与数量限制,此类模型的最优解往往难以与现实对应。由此,基于日前分时电价,本文提出双向能量交换下以电池充放台数为决策变量的充换电站充放电二阶段优化控制方法,方法第一阶段以充换电站运行的最小支出费用为目标,在其基础上,第二阶段以站内满充电池数量最大为目标寻求最优充换电策略。以实际山东焦庄充换电站为例,比较了无序充电与本文有序充放电的充电负荷及费用支出,分析了本文提出的以电池充放台数为决策变量和传统方法以连续充电电量为决策变量的优化结果的区别,验证了本文提出方法的有效性。     

峰谷分时电价背景下的居民电动汽车有序充放电策略

针对现有电动汽车充电策略未考虑充电负荷超过供电容量的现实问题,提出一种包含功率限制的电动汽车有序充放电策略。该策略以峰谷分时电价为背景,通过电动汽车向电网进行馈电以及对电动汽车的充电功率进行限制,使居民用电的总负荷曲线趋于平缓,更好地起到削峰填谷的作用。同时在配电设施容量不增加的情况下,提高接纳规模化电动汽车充电的能力。最后通过蒙特卡洛仿真对算例进行分析,证实所提出的包含功率限制的电动汽车有序充放电策略较原有策略更具实用性。