电动汽车参与电力系统优化调度的谈判策略

以电动汽车为代表的灵活电力负荷参与电力系统优化调度可以改善系统运行的经济性,对于这类负荷电力公司或相关管理机构应给予适当的经济激励。考虑到电动汽车代理商与电力系统调度机构之间的信息不对称,这部分经济激励应该由电力公司和电动汽车车主代理通过谈判来确定。在此背景下,研究了电动汽车代理商与电力公司针对电动汽车参与日前优化调度的谈判策略。首先,建立了计及电动汽车代理商参与系统优化调度的数学模型和电动汽车代理商的充电需求模型。之后,根据电动汽车代理商和电力公司分别对电动汽车参与系统优化调度为电力公司带来的收益和电动汽车代理可能遭受的损失的估计,分别给出了其谈判报价策略和报价调整策略。最后,以修改的IEEE 30节点系统为例,对所提出的电动汽车代理商谈判策略进行了仿真分析,说明了所提方法的基本特征。     

电动汽车参与V2G的最优峰谷电价研究

电动汽车与电网互动(vehicle-to-grid,V2G)的市场机制是V2G实施的重要基础。在分析电动汽车放电成本和效益的基础上,给出了电动汽车放电电价定价的上下限。考虑了用户起始充放电时刻的Poisson分布特性,基于经济学理论提出了电动汽车放电需求函数。建立了以电网总负荷波动最小为目标,以满足用户充放电时间、充放电需求等为约束条件的电动汽车与电网互动的最优峰谷电价模型。以京津唐电网为例,得到了电动汽车充放电的最优峰谷电价和对应时段,验证了所提方法的有效性。     

基于演化博弈的车网双向互动策略研究

随着电动汽车技术的快速发展,数量庞大的车载电池将成为电网削峰填谷的重要资源,制定合理的放电电价有利于调动车网双方参与互动的积极性。以电动汽车用户和电网公司收益均衡为目标,基于演化博弈理论建立车网双方演化博弈模型,研究了车网动态演化稳定过程,得到了满足双方利益需求的放电电价范围。算例结果表明：放电电价存在特定的响应范围,只有在该范围内,车网双方才可以从中受益,从而实现良性互动。可为电网公司放电电价的制定提供参考依据。     

基于车辆行驶行为特性建模的电动汽车充放电策略与分析

为分析电动汽车充放电对区域配电网的影响,减小充电负荷对电网的负面冲击,对离家时间、到家时间、每日行程个数和单个行程距离4个关键要素进行建模,建立了车辆行驶行为特性模型。基于行驶行为特性,通过两阶段优化模型,对电动汽车充放电代理商(aggregator)建立了考虑电池充放电寿命损耗的"最小费用?最小波动"(minimum-costleast-fluctuation,MCLF)的充放电策略。该方法的目标是在满足用户需求的基础上,减少充放电代理商的运营费用,并将充放电负荷波动降到最低。仿真实验结果验证了该方法的有效性,并且表明:当电池成本降至现阶段的1/4,放电电价提高到0.6元/kW?h,电动汽车参与对电网放电才会有显著的经济收益;谷电价时长为8 h可以有效减小电动汽车充电对电网造成的冲击。     

基于减法聚类及自适应模糊神经网络的短期电价预测

提出了基于Takagi-Sugeno模型的自适应模糊神经网络的短期电价预测方法。首先采用减法聚类方法确定自适应模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件参数和结论参数,最后将影响未来日电价的相关因素输入到训练好的自适应模糊神经网络中进行电价预测。以美国加州电力市场公布的1999年负荷与电价数据进行模型训练和预测,结果表明采用该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。     

考虑用户响应程度的电动汽车分时电价策略*

本文提出了一种综合考虑用户和电力公司利益的电动汽车分时电价策略。结合用户充电特性,建立了电动汽车需求响应模型。以用户和电网经济效益最大和电网波动最小为目标,通过NSGA-II算法求得了问题的Pareto解集。结合模糊隶属度的方法找到了其中的折中解,并作为最优分时电价。进一步,研究政府补贴额对用户响应参与度的影响,并定量计算出使用户达到最大响应度的最小补贴值。结果表明,分时电价响应制度能很好地激励用户参与到电价响应中来。同时,政府适当增加补贴能更好激励用户参与电价响应。本文提出的电价政策对电网公司具有一定的指导意义。     

计及风电消纳的电动汽车负荷优化配置研究

利用电动汽车的储能特性和可调控特性,通过优化电动汽车充放电功率,可以改善负荷特性,促进风电消纳。分时电价已经成为削峰填谷、提高电力资源利用效率的一项有效措施,考虑到现有分时电价时段划分较为固定,尤其对于包含风电的系统,难以匹配电力系统供需差异,提出了基于动态分时电价时段的电动汽车优化调度策略。考虑到电动汽车规模迅速增加,根据充电桩的位置将电动汽车划分给各代理商。由控制中心与代理商进行分层控制,上下层分别从电网侧和用户侧的角度进行优化。为了提高用户的参与度,建立了电池损耗模型。为了让分时电价综合考虑到风电出力的变化以及负荷的变化,建立了动态分时电价时段划分模型。最后通过仿真实验验证所提策略可以有效的降低负荷波动,降低用户用电成本,同时可以增加风电的消纳。     

两部制电价机制下的发电权双边交易谈判模型

发电权交易有利于优化电源结构, 促进节能降耗。发电权交易可以通过集中竞价或双边谈判实现。针对基于双边谈判的发电权交易模式, 研究了两部制电价机制下的发电权双边交易谈判策略, 建立了基于贝叶斯模型的多目标谈判模型。首先, 提出了两部制电价机制下发电权买卖双方的交易效益计算模型; 然后, 利用贝叶斯学习模型逐步修正对谈判对象价格底线的估计, 并在此基础上综合考虑议题权重及最大风险度来确定新一轮报价, 通过多轮谈判后获得最终谈判价格;最后, 通过算例对所提出方法进行了说明。计算结果表明, 最终交易价格收敛于理论最优解附近, 且受谈判双方出价策略影响。     

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。     

多智能体代理下电力双边谈判中的模糊贝叶斯学习模型

在基于多智能体(multi-Agent)代理技术的电力双边谈判中,提高Agent的环境自调节能力对提高谈判效率有着重要意义。该文通过将贝叶斯学习模型引入到基于Agent环境下的电力双边谈判中来赋予Agent学习的能力,使其能够根据动态环境调整自我认识,从而达到提高谈判效率的目的。与此同时,考虑到谈判环境的模糊不确定性,分别运用模糊集和模糊概率理论构建Agent的模糊贝叶斯学习模型,并给出在这种环境下Agent的点报价策略和区间报价策略。最后结合算例证明,谈判双方在都采取模糊贝叶斯学习情况下的谈判效率要比一方或双方都不采取贝叶斯学习情况下的谈判效率要高,而双方采取区间报价策略能有效缩减谈判时间,为决策者提供了更有弹性的决策空间。     

电网经济调峰研究的探讨

在分析电网分析运行的基础上,考虑厂网分开、竞价上网等电力体制改革发展需要,提出将综合上网电价作为电网调峰经济目标,在经济调峰中把发电煤耗、网损、综合上网电价作为目标进行研究,建立相应的目标函数模型,确定电网经济调峰的约束方程。应用模糊数学理论,导出反映电网经济调峰模糊特性的隶属函数,建立电网经济调峰的多目标模糊非线性优化模型。将所提出的多目标模糊非线性优化模型应用黑龙江省电网运行中。应用结果表明,提出的模型调峰经济性好,可操作性好,易于在实际电网调度中推广应用。     

确定用户实时输电价格的贝叶斯双边拍卖优化模型

从电力监管机构的角度出发,提出采用博弈论确定实时输电定价的方法.设计了一种激励机制模型,该机制使得电网企业和用户主动揭露出其真实的经济信息;运用贝叶斯双边拍卖模型计算出最优的实时输电电价,实现电网企业和用户双方利益的最大化;通过简单算例模拟出不同用户的实时输电电价.     

基于区域峰谷分时电价的电动汽车有序充电研究

随着电力市场的发展,差异化电价机制的出现为引导大规模电动汽车的有序充电行为提供了一种新的思路。因此,提出了一种能够引导电动汽车有序充电的最优区域峰谷分时电价计算模型。首先,基于城市区域用电行为的差异特性,将用电区域分为居民区、办公区、工业区、商业区等四个区域,并运用隶属度函数法研究区域分时电价峰谷时段划分方法;然后,基于弹性系数法建立电动汽车用户响应量对区域峰谷分时电价的响应关系。最后,以日峰谷差和用户充电成本最小为优化目标,建立最优区域峰谷分时电价计算模型。仿真结果表明所提出的电动汽车区域峰谷分时电价计算模型能够有效降低用户充电成本和系统日峰谷差,有效引导电动汽车进行有序充电。     

实时电价下含V2G功能的电动汽车理性充放电模型及其分析

为了利用实时电价实现电动汽车理性充电,以电动汽车运营收益最大化为目标,以满足电动汽车动力电池充放电容量及电动汽车行程需求为约束条件,构造了一个电动汽车充放电收益最大化模型,该模型较好地表示电动汽车充放电决策。以美国家庭出行调查为依据,根据用户充出行规律,采用蒙特卡洛模拟法模拟用户行程需求,对电动汽车充放电运行的经济效益进行仿真计算和分析。研究结果表明,通过响应电网实时电价,理性充放电模型可显著提高电动汽车的经济效益。同时,由于夜间电价相对便宜而白天相对较高的电价激励,电动汽车多在配电系统负载率较低时充电,在系统峰荷附近反向放电,从而起到削峰填谷的效应。     

计及电动汽车用户响应特性的充电站实时电能共享机制

电动汽车用户参与本地充电站电能共享既能满足充电站电能共享需求,也能通过优化配置本地电能资源给参与者带来收益。考虑到传统电力市场准入门槛高、交易成本高等问题限制了本地电能共享,文中计及电动汽车用户响应特性,提出了基于价格一致性的充电站实时电能共享机制。首先,计及道路拥堵情况、预共享电价、节点边际电价和用户充放电成本效用参数等电动汽车用户驾驶行为影响因素,建立了电动汽车用户选择模型。接着,在本地电能共享网络中,推导了集中式调度模式下社会福利最大化模型的对偶问题,进而提出了基于价格一致性的实时电能共享机制,以共享电价作为一致性变量,参与者间通过信息交互达成价格认同,最终实现电能共享社会福利最大化。最后,在路网-电网-电能共享网络耦合系统中进行了仿真。仿真结果表明,道路通行时间和预共享电价对电动汽车用户选择行为影响最大,高充电效用和低放电成本的电动汽车用户参与充电站电能共享能够同时提升个体和整体经济效益。     

计及电动汽车入网的峰谷电价时段优化模型研究

针对电动汽车有序充电和放电对电网削峰填谷方面的影响,提出峰谷电价时段的优化模型。首先,根据私家车主的出行习惯,构建无序模式的放电概率模型;然后,基于峰谷电价时段,构建用户响应峰谷电价差的有序充电和放电时刻选择算法;其次,考虑峰谷电价响应度,使用蒙特卡罗法模拟得到电动汽车充放电功率的日负荷曲线,与原始电网负荷叠加,得到考虑电动汽车充电和放电功率的实际负荷曲线;在此基础上,构建以电网负荷峰谷差率最小为目标的峰谷电价时段的优化模型,并使用遗传算法对其优化求解;最后,通过算例验证了模型的正确性。     

电网绿色电力认购交易定价机制研究

在分析绿色电力价格形成机制的基础上,研究了上网电价之差、输配电价之差、税收成本、管理成本和旋转备用补偿对绿色电力销售电价的影响。以最高销售收入为目标函数,将销售电价对用户购买意愿的影响线性化,提出了基于用户自愿的绿色电力销售电价定价模型和计算方法。通过对山西电网风电绿色电力价格的实例计算,验证了该模型的实用价值。     

计及车主满意度的电动汽车最优峰谷分时电价模型

分析了电动汽车随机充电模型以及V2G放电模型,建立了电动汽车车主对电价变化的需求响应模型。设计了一套能够影响电动汽车充、放电行为的最优峰谷分时电价定价方案,该方案能同时兼顾电网的利益、电动汽车车主的利益和电动汽车车主的满意度。算例验证表明,该方案求解得到的最优峰谷分时电价能够有效地引导电动汽车在谷时段充电、峰时段放电,在改善负荷曲线的同时兼顾了车主的满意度。     

计及电池放电损耗的电动汽车充放电优化调度策略

针对现有电动汽车充放电策略对电池放电损耗考虑不够深入的问题,提出一种计及电池放电损耗的充放电优化调度策略。该策略以峰谷分时电价为背景,根据电池损耗模型计算电池放电损耗并计入用户用电成本,建立以电网负荷波动和用户用电成本为目标函数,以充放电功率、电池可用容量、不可用时段和出行SOC要求为约束条件的多目标优化调度模型,采用基于杂交的混合粒子群算法求解。利用Matlab进行算例仿真,针对不同电池损耗模型、不同调度车辆数以及不同分时电价下调度策略的优化效果进行了对比分析,验证了该策略的可行性和有效性。     

计及用户响应电价关联与多主体共赢的电动汽车充放电定价优化

针对电动汽车用户响应电价时存在的不确定行为,导致配电网负荷波动及运营商成本增加的问题,提出了一种计及用户响应电价关联与多主体共赢的电动汽车充放电定价优化方法。首先,根据用户对充放电电价的响应方式,分析了不同用户充放电转移与电价变化的关联关系;然后,定义了单位投入成本函数,以电网负荷峰谷差最小、运营商节省成本最大及用户用电满意度最大为优化目标,以电动汽车行驶里程、电池电量、充放电时间和车网互动放电电价为约束条件,构建了协调多主体利益的充放电定价多目标优化模型;最后,在人工鱼群算法的基础上,结合免疫算法和Pareto最优解集,提出了基于收缩空间的改进免疫鱼群算法对多目标优化模型进行求解。算例分析结果表明,所提定价优化方法在降低系统负荷峰谷差和运营商成本的同时,增强了对用户分时段有序接入电网的调控能力,验证了所提方法的有效性和优越性。