基于双重激励含电动汽车的虚拟电厂优化调度

近年来,电动汽车因其在节能减排中具有优势而发展迅猛,但若无序充电则会导致系统负荷“峰上加峰”,在分时电价激励下,电动汽车有序充放电也会引起新的峰谷差出现。为了解决该问题,利用主从博弈思想,提出基于分时电价和碳配额双重激励的含电动汽车的虚拟电厂优化调度模型。首先,引入等效负荷的概念,并根据等效负荷制定双重激励政策,引导电动汽车峰时放电、谷时充电。虚拟电厂作为激励政策的制定者处于主体地位,以收益最大为目标函数,电动汽车作为激励政策的接受者处于从体地位,以成本最小为目标函数。最后,对所建立的优化模型求纳什均衡解,并和仅考虑分时电价激励对比。算例结果表明,所提模型可以提高虚拟电厂和电动汽车的总体收益,同时可以避免新的峰谷差出现。     

考虑微电网波动性的电动汽车电价制定策略

针对含电动汽车的微电网运行优化问题,微电网的可再生能源出力和负荷都具有不确定性,如果不能正确有序地处理二者的关系,将会使微电网的经济性与稳定性受到影响,故根据可再生能源出力与负荷的实时关系和负荷的波动情况,为电动汽车负荷制定分时-动态电价,鼓励电动汽车负荷参与微电网需求响应,从而优化微电网运行.最后以某地区微电网模型对...     

计及电动汽车参与多元需求响应的微电网多时间尺度优化调度模型

为深入挖掘电动汽车的可调度潜力,缓解含高比例新能源微电网的供能压力,结合多元需求响应技术,提出一种考虑电动汽车资源参与的微电网多时间尺度优化调度模型。在日前调度阶段,一部分电动汽车资源与价格型需求响应技术相结合,以用户的综合满意度为目标进行优化。微电网基于价格型电动汽车资源的调度计划,以经济低碳成本最低与灵活性满足度最大为目标进行优化,确定各侧可调资源的调度安排。在日内调度阶段,另一部分电动汽车资源与激励型需求响应技术相结合。微电网能量管理中心作为领导者,以运营成本最小为目标,激励型电动汽车群作为跟随者,以用电成本最小为目标,构建微电网日内主从博弈模型进行滚动优化,双方基于补贴价格与用能策略进行博弈。最后,基于某微电网场景进行仿真验证,结果表明所提模型能够降低用户用电成本,减少负荷曲线的峰谷差,实现新能源的全消纳。     

基于合作博弈的需求侧响应下光储微电网优化配置

在电力市场环境下,考虑需求侧响应和储能系统对微电网的影响,通过合作博弈的方式进行系统联合优化配置。提出一种在需求侧用户适当转移负荷的情况下实行分时电价的微电网运行策略,用于实现微电网收益最大化和最优可靠性。首先,建立了转移负荷的用户、分时电价下进行负荷响应的用户和储能系统的目标函数和模型。其次,利用合作博弈的方式将三方进行联合优化配置,采用迭代算法求出了三方联合优化纳什(Nash)均衡点(最优配置方案)。基于此提出系统联合优化运行策略。将该模型和算法应用于甘肃某一实际光伏微网系统,验证了其有效性。     

基于主从博弈和贪心策略的含电动汽车主动配电网优化调度

随着入网的电动汽车规模增加,为了实现电网与车主的双赢不仅要考虑其无序充放电对电网负荷的影响,还要计及双方的成本。基于此,建立了主动配电网与电动汽车主从博弈模型。上层以配电网运行成本最低为目标,通过合理的电价及激励策略引导电动汽车充放电,并协调优化分布式电源及储能;下层基于贪心策略进行两阶段优化,先以分时电价下充放电成本最低为目标优化充放电策略,在不减少收益的约束下,再最大化电网对减小负荷波动给予的激励调整策略。通过改进的IEEE 33节点系统算例分析表明,该模型在最大化双方利益的同时极大地缩小了负荷峰谷差,避免了大量电动汽车充电引起新的高峰。     

含电动汽车虚拟电厂的区间主从博弈优化调度

“双碳”背景下,大量电动汽车为虚拟电厂提供了灵活的储能资源。虚拟电厂运营商与电动汽车主存在利益博弈,且运行过程受诸多不确定性因素影响,这对优化调度工作提出了挑战。为此,提出了一种含电动汽车虚拟电厂的区间主从博弈双层优化模型。上层模型以虚拟电厂运行成本最小为优化目标,考虑功率平衡与储能系统约束,并根据所求得上层目标更新相应电价信息;下层优化模型基于电价信息,以电动汽车主用电费用最小为优化目标,求解聚合电动汽车功率,并将其返给上层优化模型。算例分析结果表明,区间主从博弈双层优化模型可兼顾虚拟电厂运营商与电动汽车主的双边利益,并能有效提高系统的鲁棒性。     

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...     

基于主从博弈的含电动汽车虚拟电厂协调调度

电动汽车作为配电网中最为重要的主动负荷,其充电优化管理成为目前售电侧开放下的重点研究领域之一。而虚拟电厂作为电网分布式能源管理的重要解决方案,其传统定义侧重于在发电侧聚合小容量分布式能源以提高可再生能源在电网中的消纳程度。结合售电侧开放下的电力市场改革需求,文中提出以虚拟电厂作为售电实体参与电动汽车充电管理的协调调度优化模型。在能量市场交易模型中,虚拟电厂作为分布式能源与电动汽车的聚合代理商参与电力市场电能申报与交易;在主从博弈模型中,虚拟电厂通过主从博弈制定合理的售电价格引导电动汽车的有序充电入网,并通过协调调度集中整合优化分布式能源。算例分析表明,通过虚拟电厂的集中优化管理可以有效实现分布式能源与电动汽车的能源互补并提升整体运行经济性。     

基于微电网的需求响应优化策略

新能源微电网的广泛接入对电网的需求响应提出了更高的要求。在需求响应系统中引入微电网作为参与因素,设计了基于微电网的需求响应系统的原理架构,提出了基于微电网的需求响应建模原则与方法。在此基础上,分别建立了基于微电网的分时电价和实时电价两种模式下需求响应优化策略。以上海某地电力需求响应系统为例,针对包含微电网的需求响应特性,仿真验证了分时电价和实时电价两种模式的需求响应优化效果。     

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。     

基于区块链含电动汽车的微电网组合出力优化策略

文章针对电动汽车充放电交易中车主与服务商之间缺乏信任,大量电动汽车无序充放电造成电网峰上加峰的问题,提出基于电动汽车联盟链的互信交易架构和调度策略。首先,引入区块链中白盒密码、智能合约、阻塞管理对电动汽车链上交易机制执行过程进行分析;然后,搭建了电动汽车双层优化调度模型,外层针对鼓励低电价充电时产生的新充电高峰问题,建立基于区块链的电动汽车出行诚信度模型,综合考虑负荷方差和用户诚信度,优化分时电价定价策略,并将优化后的电价曲线输出到内层模型;内层针对偏差电量消除成本较高的问题,利用电动汽车的移动储能特性,实现供求自平衡。最终采用含激励机制的差分进化演化博弈组合算法进行求解,通过算例仿真验证了所提策略的有效性。     

基于联合虚拟储能系统的海岛微电网协同优化策略

可再生能源并网比例逐渐提高的同时,用户侧负荷也在逐年增长。微电网作为分布式新能源消纳的有效方式,其电力电量平衡也面临着巨大挑战。为充分发挥用户侧广义负荷的调控潜力,同时进一步考虑微网运营商、储能运营商以及可调节用户等市场主体参与电能交易时的利益分配问题,该文提出一种考虑虚拟储能系统的海岛微电网多主体博弈的优化调度策略。首先,根据空调负荷、电动汽车的运行特性,分析建筑物的蓄热特性以及电动汽车的充放电特性,建立一种包括空调负荷和电动汽车的联合虚拟储能系统。其次,考虑市场环境下源-荷-储三方利益诉求不同的问题,以微网运营商为领导者,储能运营商和用户为跟随者,构建各主体的交易模式和数学模型,建立一主多从的分布式协同优化模型。最后,通过算例验证所提方法的有效性,即在兼顾多主体利益的同时,能够有效减小峰谷差,减少区域电力系统对传统储能设备的依赖,从而节约投资成本。     

基于生态博弈的含云储能微电网多智能体协调优化调度

分布式储能可以缓解分布式电源大量接入微电网所带来的随机性问题,但高昂的初装成本和运维困难限制了其大规模推广应用.在微电网中引入"云储能"为用户提供高效的"虚拟分布式储能"服务,基于自然界生态系统思想,提出了含云储能微电网多智能体生态博弈协调优化调度模型.根据利益诉求关系,构建了微电网系统多智能体结构,得到微电网运营商、...     

不同电价下含储能系统的微电网经济调度

为了验证不同电价下储能技术的削峰填谷及其在电力系统经济调度中的作用,对含有储能的微电网进行建模分析。建立了含有风机、光伏电池、热电联产系统、燃料电池、燃气锅炉及储能系统的并网型微电网结构,在充分考虑电力市场分时/实时电价的条件下,优化了计及设备维护成本、售热收益和微电网与大电网之间的电能交互成本等的经济模型,并采用混合杂草蝙蝠算法对所提模型进行了优化。以2种电价下不含储能系统的微电网经济调度模型作为对照,通过具体的微电网实例优化了冬季典型日负荷下各微电源的最优机组出力和最佳运行成本。仿真结果验证了所提算法和模型的有效性：储能能够在电价引导下对网内电负荷削峰填谷并降低微电网运行成本;同时,不同电价政策对微电网总运行成本及储能作用的发挥影响不同。     

考虑分时电价机制的微电网优化调度

微电网作为消纳清洁能源的重要途径,优化调度直接影响微电网系统的稳定性与经济性。对微电网各部分进行了详细数学建模,同时引入分时电价机制,综合考虑微电网系统运行约束,建立了多目标优化模型,并调用商业求解器cplex对优化模型进行求解。以某地微电网数据为例进行运行仿真,结果表明该优化模型在考虑环保的同时对经济性有明显提升。     

基于Stackelberg博弈的微电网插入式电动汽车分布式充电控制

插入式电动汽车的充电需求会造成微电网用电负荷加大和电能质量下降,因此需对其充电行为进行有效优化和管理。为此,提出了一种基于Stackelberg博弈的微电网插入式电动汽车分布式充电控制方法。建立了微电网侧和电动汽车用户侧的Stackelberg博弈模型,提出了一种基于原始-对偶的分布式充电控制算法,利用函数的二阶信息快速更新电动汽车用户侧的购电决策和微电网侧的电价,并通过Krasnosel’skii-Mann不动点块坐标迭代证明了算法的收敛性。通过仿真案例验证了所提算法的收敛性和有效性。结果表明,在资源有限的条件下,当用户数量增多时,电价会增大;当用户数量固定,可售电电量增加时,电价会下降。从计算时间和迭代次数方面对比了仅使用一阶信息的分布式原始-对偶算法,结果验证了所提分布式充电控制算法的有效性和优越性。     

含电动汽车的新能源微电网多目标分层优化调度

电动汽车(EV)和新能源微电网(NEMG)分属不同利益主体。针对EV接入NEMG后的经济运行问题,建立计及EV有序充放电行为和车主综合满意度的NEMG多目标分层调度数学模型并提出求解计算方法。EV层以最大化车主的综合满意度为目标,通过CPLEX软件求解得到EV充放电计划并传递给NEMG层。NEMG层基于EV充放电计划调整微电网内部可控分布式电源出力,以达到最小化系统综合成本和交互功率波动的目标。为求解该高维、非线性和多目标模型,提出基于可信度的三黑洞系统捕获策略多目标粒子群优化算法。仿真结果表明,含EV微电网分层架构相比不分层架构能实现EV和NEMG的互利共赢,验证了所提方法的科学性及有效性。     

基于广义斯塔克尔伯格博弈的微电网能源管理

为了实现微电网的能源优化管理,最大化单个微电网和多个用户的群体效益,基于非合作博弈理论,建立单个微电网和多个用户之间的广义斯塔克尔伯格博弈模型,其中,微电网作为博弈的领导者,以最大化收益为目标优化电价,引导用户调整用电策略,用户作为博弈的追随者,以最大化各自的效用函数为目标,在给定电价下决定用电策略,并影响电价制定。将广义纳什均衡问题转化为变分不等式,并采用固定步长的投影算法和最佳响应算法进行求解。某社区微电网的实例验证了所提模型的有效性。     

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。