基于阶段分时电价响应的电动汽车充电负荷优化策略

针对电动汽车的充电负荷优化问题,提出一种基于阶段分时电价响应的电动汽车充电负荷优化策略。该策略在考虑电动汽车负荷因素的前提下,建立电动汽车充电负荷模型,并通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车无序充电的负荷变化。在峰、谷、平段电价弹性矩阵的基础上,细分不同的等分时间段建立阶段分时电价模型,构建以用户充电总费用和系统总负荷均方差最小为优化目标的电动汽车分时电价优化模型,采用改进的混沌多目标遗传算法对模型进行求解优化。实验对比结果验证了该策略的有效性和经济性,在给定数据条件下用户充电总费用和系统总负荷均方差较传统分时电价方案分别降低了0.409 1万元和37.151 MW。     

基于分时电价的电动汽车有序充放电策略研究

为了减缓电动汽车无序充电造成的负荷波动,提出一种基于分时电价的电动汽车有序充放电策略。构建了居民区电动汽车负荷模型,在考虑负荷均方差、用户充放电成本和电动汽车充电量的情况下,建立多目标优化函数,并采用改进粒子群算法求解多维优化问题。仿真结果表明,所提有序充放电策略能在有效平缓电网负荷曲线的同时,增大电动汽车充电电量和减少用户充放电成本,最大程度满足用户出行需求。     

考虑配电网运行安全的出行电动汽车充电引导策略

电动汽车在节能减排、推动“双碳”进程等方面有着传统汽车无法比拟的优势。然而，大规模出行电动汽车无序充电可能会加重配电网负荷波动甚至引起节点电压过低等安全问题。为此，提出了考虑配电网运行安全的出行电动汽车充电引导策略。首先，基于配电网原始负荷及节点电压情况，建立了分区域分时电价定价模型，建立电价与负荷情况之间的相关性；其次，以所制定的电价为基础，在各个充电站分别制定电动汽车充电行为预备调度方案，调度的原则是电动汽车的充电费用最低，从而引导电动汽车在负荷低谷进行充电，参与配电网的负荷优化；再次，建立以充电费用、出行总时间以及行程距离三者权值之和最小为目标的电动汽车充电站选择函数，为电动汽车推荐充电站并规划最优行驶路径，同时提升用户经济性和配电网运行的安全性；最后，以修改的IEEE33节点配电网为例，验证了该策略可以有效提升电动汽车用户出行满意度并兼顾配电网的运行安全。     

计及动态电价的电动汽车参与微电网调度双层优化策略

电动汽车(Electric vehicle,EV)充电负荷变化量受微电网爬坡性能限制,因此本文考虑微电网机组爬坡特性,提出一种计及动态电价的EV参与微电网调度双层优化策略。上层为EV 负荷模型,分析不同类型EV快/慢充特性 ,考虑微电网电价对EV充电需求的引导,建立以用户满意度最大为目标的EV负荷模型。下层为多微电网运行模型,根据微电网净负荷大小制定动态电价策略,考虑EV充电负荷对微电网新能源的消纳及电源爬坡的需求,优化各微电网区域动态电价,以微电网净负荷波动及运行成本最小为目标,建立多微电网区域运行模型。最后以某城市区域微电网及EV充电需求算例分析进行验证,结果表明：与固定电价及峰谷分时电价相比,所提方法实现了EV负荷在微网区域的有序充电、平抑净负荷波动的效果,能够有效降低充电行为对微电网安全经济运行的影响。     

考虑V2G用户响应度的峰谷电价时段优化有序充电

针对电动汽车有序充电实现削峰填谷效果的问题,提出了考虑V2G用户响应度的峰谷分时电价优化有序充电控制策略。通过蒙特卡洛模拟法得到规模化电动汽车的充电负荷,并在此基础上建立了不考虑V2G响应度和考虑V2G响应度的有序充电控制优化模型,其中前者以谷电价时段区间为变量,以配电网负荷曲线方差为目标函数,后者以谷电价时段区间及峰谷时段的电价为变量,以综合考虑电动汽车对配电网负荷曲线方差的影响及用户满意度为目标函数。算例分析表明两种有序充电策略都能有效改善系统运行安全性,但考虑V2G用户响应度的有序充电策略更能反映实际情况。     

考虑分时电价和系统峰谷差动态约束的电动汽车有序充电策略

大规模电动汽车并网充电需要同时考虑聚合效应的经济效益和其对电力系统的影响。以电动汽车用户充电费用最优为目标,在考虑充电时间、并行充电汽车数量等传统约束的基础上,结合分时电价与实际负荷曲线,将充电行为对峰谷差和负荷波动的影响作为约束条件,提出了一种新的电动汽车充电行为有序充电策略。基于该策略,利用蒙特卡洛方法模拟了电动汽车用户行为,对比分析了分时电价环境下电动汽车无序充电和有序充电对电网负荷曲线的影响。仿真结果表明:考虑峰谷差和负荷波动约束,通过电动汽车实时响应分时电价,可避免大量电动汽车集中充电而产生新的负荷高峰,且在显著降低电动汽车充电费用的同时,可以实现平滑负荷波动并减少系统的峰谷差。     

基于分时电价的电动汽车充放电多目标优化调度

大规模电动汽车无序充电易造成电网负荷"峰上加峰"等后果,这严重影响电网安全运行,因此合理调度充电行为至关重要。基于分时电价制度和电动汽车可入网的情况,针对电动汽车调度机构建立了计及电网负荷波动及用户成本的多目标优化模型,采用交叉遗传粒子群算法求解得到次日优化充放电计划。基于某商用楼宇负荷数据进行算例仿真,对比分析了分时电价与固定电价下的仿真结果及不同分时电价对调度策略的影响,结果表明:分时电价引导下的调度策略在减小电网峰谷差与提高用户经济性上都具有更大优势;受峰谷电价差增大与尖峰电价的影响,新的分时电价下电网调峰效果更加明显,但用户成本却因平均电价上浮而增高。     

考虑用户满意度的户用型微电网日前优化调度

随着家居负荷控制技术和智能电网技术的不断成熟,户用型微电网优化调度已成为实现用户个性化、差异化用电服务的重要手段。首先根据户用型微电网内不同家居负荷的运行特性,建立了固定负荷、时移负荷和可调负荷模型。然后在分时电价(TOU)条件下,针对包含光伏资源、储能资源、负荷资源的户用型微电网,综合考虑用户的用电舒适度和经济性,以用户满意度最大为目标函数建立了日前优化调度模型。采用遗传和禁忌混合算法求解所提出的日前优化调度模型。通过算例验证模型和所提方法的有效性,仿真结果表明:所提模型能根据不同的用电需求为用户提供相应的优化调度方案;合理的峰谷电价比是引导用户积极参与需求侧响应的重要因素,峰谷电价比设置过高或过低均不利于需求侧响应的实施。     

考虑奖励机制的电动汽车充电优化引导策略

随着电动汽车（electric vehicle,EV）的大规模推广,其无序充电严重威胁电网的安全稳定运行,积极引导EV用户参与充电优化策略,对于提高电网的安全稳定性具有重要意义。为此,基于充电优化管理调度思路,提出一种考虑奖励机制的EV充电优化引导策略,在分时电价的基础上,计入用户在降低电网负荷波动中的奖励机制,考虑充电位置固定、不确定用户的出行需求,确定EV的充电时间及充电位置,达到用户满意度最高的目的;利用EV动态响应的实时优化算法,对所提的优化调度模型进行求解。仿真结果验证了所提策略的有效性和可行性,该优化调度策略不仅能有效改善负荷低谷时段集中充电形成新的负荷高峰的问题,而且可明显降低用户的充电成本及电网负荷波动。     

基于多群组均衡协同搜索算法的电动汽车充放电多目标优化

大规模电动汽车无序充电将会给电网安全运行带来巨大压力,合理利用V2G(vehicle to grid)技术制定最优充放电策略可以有效改善电网运行状况。在满足电动汽车充电需求的基础上,基于经典电池损耗模型和分时电价,以日负荷曲线波动最小和计及电池放电成本的用户充电成本最小为目标建立了电动汽车充放电多目标优化模型,采用多群组均衡协同搜索算法(EMGSS)进行帕累托前沿和最优折中解的求取,以滚动优化的方式满足综合考虑日间/夜间不同的随机的充电需求并进行优化计算,最大限度地实现电网侧和用户侧的双赢。通过仿真案例验证了该模型可以有效地平抑日负荷曲线波动并且降低用户充电成本。     

考虑移动特性的电动汽车最优分时充电定价策略

随着电动汽车产业的规模化发展,制定合理的价格机制对于引导电动汽车有序充电具有重要的意义。电动汽车负荷区别于常规负荷的最大特点是其具有移动性,基于停车生成率理论,建立考虑随机性的电动汽车移动性模型。针对电动汽车用户的特点,建立了考虑电池荷电状态的电动汽车需求价格弹性模型,以统筹电网和车主双方利益为目标,提出了基于移动特性的电动汽车最优分时充电电价定价策略。算例仿真结果表明,基于所提模型和策略求解得到的最优分时充电电价能够起到平滑负荷曲线、降低车主费用的作用。     

考虑需求响应的含风电电力系统的优化调度

建立了考虑电价响应和用户满意度的含风电电力系统优化调度新模型。该新模型融入电价响应这一用电调度方式来优化调整次日的负荷曲线,以降低风电的反调峰特性和间歇性对优化调度的影响,同时通过引入用户用电满意度约束,确保所做出的调整让用户满意。该模型改变了一味通过协调优化发电侧资源去配合风电并网的传统模式,形成了发电资源和负荷资源共同协调优化配合风电并网的新模式。算例分析表明,所提出的考虑需求响应的含风电电力系统的优化调度模型,可以在满足用户用电满意度的前提下,降低系统运行费用,特别是大幅降低了机组的启停费用,提高了含风电电力系统运行的经济性。     

基于聚类算法的电动汽车充放电分时电价优化

随着电动汽车的增多,电动汽车无序充电会给电网运行带来较大的负面影响。同时,随着电力市场改革,实施分时电价是必然的选择,通过合理设置充放电分时电价能够引导电动汽车用户的有序充放电。本文以私家车为研究对象,根据用户的充电持续时间、充电开始时间特征进行K-均值聚类分析得到用户日常的充电规律,建立减少电网波动及减少用户用电成本的目标函数,最后通过布谷鸟搜索算法进行最佳分时电价的求解。通过小区实际负荷实例验证此分时电价调度策略能够有效的减少用户用电成本,改善电网运行状况。     

电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化

大量电动汽车无序充电会给电力系统尤其是配电系统的安全与经济运行带来影响甚至挑战。针对集中式优化与控制方法的不足和固定电价策略的缺陷,基于拉格朗日松弛法,将传统的电动汽车充电站有序充电调度集中式优化问题分解为N个子问题(N为需充电电动汽车数量),提出了有序充电调度的分散式优化策略。优化模型以充电站收益最大为目标函数,考虑了用户用电需求、充电时间、变压器容量等约束和充电站分时电价策略。为验证所提方法的有效性,采用蒙特卡洛法模拟电动汽车充电需求,对采用集中式优化和分散式优化策略的有序充电和无序充电情形,以及充电站售电固定电价和分时电价模式下的充电站收益、削峰填谷效果、计算效率等进行仿真计算和分析。结果表明,所提方法相比于无序充电及充电站固定电价策略,可显著提高收益;相比于集中式优化,计算效率更高;充电站采用售电分时电价虽有"填谷"效果,但平抑负荷波动效果并不十分理想。     

计及需求侧响应的微网经济优化调度

针对微网的运行特性以及用户对微网的影响,构建包含需求侧响应的微网经济优化调度模型。以需求侧负荷中的可转移负荷为主要研究对象,从用户的用电需求以及微网经济效益与环境效益出发,结合分时电价,对不同时段负荷的转入转出情况进行分析。对比负荷转移前后各微源的调度情况,分析负荷转移对于综合成本的影响。以不提高环境成本为前提,采用人群搜索算法对调度模型进行求解。算例表明微网经济优化调度中考虑需求侧响应,能够"削峰填谷",提高微源利用率,降低微网运行费用。     

计及电动汽车接入的区域综合能源系统双层日前协调优化调度

规模化电动汽车(electric vehicles, EV)的接入对区域综合能源系统(regional integrated energy system, RIES)优化调度提出了新的挑战,文章提出了计及分布式电源和电动汽车源荷双向互动的RIES双层日前优化调度策略。首先,采用蒙特卡洛法模拟电动汽车无序充电,在此基础上利用分时电价引导负荷侧的电动汽车有序充电;然后,基于电力市场和碳交易市场,充分考虑源侧风光出力和负荷侧价格型需求响应等过程中的不确定性因素,以日系统经济成本和碳交易成本最低为目标进行系统优化调度,并采用改进粒子群算法进行求解;最后,通过仿真算例分析可得,文章提出的双层优化调度策略能够有效降低系统的负荷峰谷差,在实现电动汽车有序充电的同时,能够有效提升用户用电满意度、降低碳排放量以及增加系统经济效益。     

电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略

大规模电动汽车的无序充电行为将给电网带来强烈的冲击,威胁电网安全经济运行。本文针对电动汽车快充背景下的充电负荷优化调度问题,提出了电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略。在上层模型中,利用电网分时电价以充电站运营商购电成本最小为目标,确定电动汽车充电负荷在时间维度上的最优分配。下层模型中,提出根据充电站拥挤程度制定动态分时分区充电电价,以用户充电费用与充电用时最少为优化目标,使用采取非线性递减分组率的改进猫群算法求解各时段电动汽车空间维度下的充电选择。最后通过算例验证了所提策略的有效性,能够满足电网、充电站运营商与电动汽车用户三方的利益,适用于大规模电动汽车快充的友好接入。     

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。     

考虑电动汽车充电和需求侧响应的光伏微电网多目标优化调度

本文针对考虑电动汽车充电和需求侧响应的光伏微电网优化调度问题展开研究。首先,对包含电动汽车充电装置的光伏微电网的典型结构及其组成单元功能进行简要分析。在此基础上,以系统的总运行费用及与电网的交换电量最小为目标,综合考虑功率平衡、储能的荷电状态、可转移负荷的时间范围、电动汽车的充电时间等约束条件,构建了在分时电价和需求侧响应机制下的光伏微电网多目标优化模型。其次,针对模型具有多目标、多约束和非线性等特点,提出了基于非支配排序遗传算法的优化求解策略。最后,利用实际的光伏微电网结构和运行数据,在Matlab平台上对不同折旧成本时的优化方案进行仿真分析,获得光伏微电网优化调度问题的多组Pareto最优解集。通过分析选取的典型调度方案,验证优化模型的合理性和有效性。     

分时电价环境下的办公建筑空调负荷双层柔性优化控制策略

空调系统是办公建筑中电力能源消耗较大的终端设备,其不合理的运行方式导致用电效率低下,实现空调系统的用电优化已成为电力需求响应的重要研究内容之一。为了降低用户用电费用和提高空调系统能效,提出了分时电价环境下的办公建筑空调负荷双层柔性优化控制策略。在上层模型中,考虑室外温度变化和分时电价信息,通过柔性调节空调系统的预冷时间和设定温度,实现兼顾用电费用最省和用户舒适度最优的效果,并将得到的空调系统冷负荷量输出给下层模型。在下层模型中,根据多台冷水机组性能(Coefficient of Performance, COP)特性的不同,优化负载率的分配,达到冷水机组总体能效最大的效果。采用粒子群算法求解双层模型,通过算例仿真,比较空调系统在不同运行模式下的结果,验证了所提策略可以有效地提高冷水机组的效率,降低用电费用。