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。     

电动汽车对微网优化运行的影响分析

概述了电动汽车的功率特性,以蒙特卡洛模拟法仿真电动汽车的充放电行为,建立了电动汽车无序充电和有序充放电的负荷模型。在分时电价机制下,以计及电动汽车接入的微网经济效益最大为目标,制定了优化调度策略。分析比较了电动汽车无序充电和有序充放电对微网优化运行的影响,表明电动汽车有序充放电接入模式不仅对主网起到＂移峰填谷＂的作用,还可以有效提高微网自身的经济效益。     

分时电价机制下计及用户需求响应的微网优化调度模型

为充分利用分时电价特点解决微网优化调度问题,提出基于用户需求响应的微网系统模型,在此基础上,综合考虑微网系统各部分运行特点及成本,构建分时电价机制下微网系统优化调度模型。采用遗传算法优化分布式电源出力、储能系统充放电策略以及微网与主网的能量交互,促进主网的削峰填谷,实现电力资源高效配置。最后以某微网系统典型负荷日运行调度为例,验证了所提模型的有效性。     

计及电动汽车的微电网经济调度方法

针对电动汽车接入后微电网的节能减排发电调度问题,提出了结合电动汽车有序充放电控制的微电网多目标经济调度方案。分析电动汽车的行驶特性,建立基于峰谷分时电价的有序充放电负荷模型。以微网发电成本和环境效益的综合最优为目标函数,采用改进遗传算法,根据实时负荷供电需求,动态确定各可控分布式电源出力大小。在Matlab平台上以一个包含风、光、柴油发电机、微型燃气轮机、燃料电池以及电动汽车的小型微电网系统为例进行仿真。仿真结果表明:所提调度方法通过合理引导电动汽车的有序充放电,减少了负荷高峰时段微电网各发电单元的供电负担,以尽量低的发电成本实现良好的环境效益,验证了该优化调度方案的可行性和有效性。     

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。     

基于博弈的多微网需求响应

针对含多微网的配电网需求响应问题,提出双层交互调度方案,分别建立微网内部的功率优化模型和基于博弈的多微网竞价博弈模型。以各微网运行成本最低为目标,考虑基于分时电价机制和可中断负荷的需求响应,对微网内部可控单元进行功率优化,其调度结果应用于进一步的多微网博弈过程,各微网基于自身剩余供电功率和运行成本提出竞价策略,辅以利益均衡性指标,得到最优策略并完成对配电网层级的需求响应。以IEEE9节点系统为算例进行仿真,验证了本文模型及方法的有效性。     

考虑用户响应度的电动汽车有序充放电策略

针对大量电动汽车无序充电引起的负荷"峰上加峰"等问题,提出了考虑用户响应度的有序充放电策略。在基于消费者心理学原理建立的分时电价和放电电价下用户需求响应模型的基础上,建立了常规型、保守型、友好型电动汽车充放电模型。最后通过蒙特卡洛仿真验证所提出的电动汽车有序充放电策略的有效性。同时,验证了分时电价的电价差和放电电价的增大,能更好地激励用户参与电价响应。     

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。     

计及灵活性负荷资源需求响应和不确定性的楼宇微网调度双层优化模型

针对含分布式发电资源和灵活负荷资源的楼宇微网消纳可再生能源的问题,以电动汽车为灵活性资源,构建了计及需求响应和充放电不确定性的楼宇微网调度优化模型。首先,构建了灵活性负荷资源的电价型需求响应模型和激励型需求响应模型;其次,将电动汽车视为产消一体者,分别采用马尔科夫链和信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT)处理充放电不确定性;最后,以净收益最大化、光伏消纳最大化、用户满意度最大化、二氧化碳排放量最小化构建确定型楼宇微网调度优化模型。通过算例分析验证了所构建优化模型的有效性,该模型不仅提高了系统的清洁能源消纳率,减少了二氧化碳排放量,还能够为用户带来一定的收益,挖掘灵活性负荷资源参与微网调度的潜力,最终实现供用双方的效益双赢。     

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。     

动态分时电价机制下的电动汽车分层调度策略

大量电动汽车（electric vehicle,EV）无序充放电会对电力系统的安全与经济运行产生不利影响。在此背景下, 提出在动态分时电价环境下, 以削峰填谷和消纳本地光伏（photovoltaic,PV）发电出力为目的的电动汽车分层调度策略。在该策略中,电动汽车充放电计划由用户自主响应分时电价并经本地电动汽车调度机构调整后确定。首先, 建立以最大化电动汽车用户效益为目标的电动汽车充放电优化模型。接着, 以消纳本地光伏出力为目标, 发展本地电动汽车调度机构的优化调度模型。之后, 基于实时更新的配电系统预测负荷曲线, 构造动态分时电价更新策略。最后, 采用蒙特卡洛仿真方法模拟电动汽车的出行特性和充电需求, 并以包含3个居民小区的配电系统为例对所提方法的有效性进行了验证。     

计及电动汽车接入的供电可靠性最优分时电价模型

针对大规模电动汽车接入配电网对供电可靠性造成的影响及当前关于分时电价的研究较少涉及供电可靠性的问题,对考虑电动汽车有序充电的供电可靠性最优峰谷分时电价进行研究。首先,改进了基于分时电价的电动汽车有序充电控制方法;其次,研究了电动汽车对分时电价的响应模型及行驶特性模型;再次,以供电可靠性最优作为目标函数,建立峰谷分时电价模型,并建立了可靠性指标随负荷变化的三次样条插值模型以提高分时电价模型优化过程中可靠性指标的求解速度;最后,结合RBTS-Bus6测试系统,用蒙特卡洛模拟法对电动汽车充电行为及电网元件故障进行仿真分析。算例结果证明了所提的模型和方法的正确性与合理性。     

考虑负荷削减的居民区充电站分时电价设计

分时电价作为一项有效的需求响应手段，为解决居民区由于电动汽车渗透率的不断增加而原有电力设备不能满足充电需求的问题提供了方向。首先基于电动汽车用户的出行习惯和调度选择建立负荷曲线，然后以总负荷峰谷差最小为目标对总负荷进行一次调整，最后结合负荷削减成本，以用户综合电费敏感度最小为目标得到分时电价，实现了对总负荷的二次调整。此外，在模型求解过程中对粒子群算法进行了改进。算例表明，可以通过电价设计使得负荷聚合商有能力满足电动汽车充电需求，并且该方法确定的电价有利于引导电动汽车车主由不允许聚合商调度转向允许聚合商调度，算例还表明改进的粒子群算法收敛速度更快。     

基于MOFA算法的微网系统优化调度

针对大规模电动汽车入网给微电网带来的影响,在并网运行方式下,以微电网运行成本、环境治理成本和电动汽车用户充放电成本的综合效益为目标,考虑电动汽车的时空分布特性,提出了分时电价下电动汽车有序充放电的调度方案。建立了包含风、光、储、燃料电池、微型燃气轮机、电动汽车及负荷的微网系统多目标经济调度模型,采用多目标萤火虫（MOFA）算法对调度模型进行求解,并与多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行对比。基于MATLAB平台,以某典型微电网系统为例进行仿真,调度周期为一天,算例结果验证了所提方案、模型和算法的有效性。     

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。     

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。     

面向局域配电网的电动汽车充电控制系统

根据局域配电网的特点,建立了满足电网和电动汽车用户需求的充电控制系统模型。该系统包括充电分时电价时段划分模块、有序充电模块和用户响应评价模块。充电分时电价时段划分模块利用模糊聚类和曲线特点辨识的方法,并结合用户响应评价模块的分析结果,对充电分时电价进行了时段划分。根据时段划分的结果,有序充电模块以用户充电费用最低和尽早充电以及电网负荷曲线方差最小为目标对电动汽车进行有序充电管理。对充电控制系统进行了建模仿真,仿真结果表明:与即来即充的无序充电结果相比,该系统不仅以最低的充电费用完成用户的充电需求,而且利用电网昼夜负荷较低处充电,合理分散了用电高峰期电动汽车的充电功率。     

基于分时电价的电动汽车调度策略研究

电动汽车作为一种新兴负荷,大量接入配电网会对电能质量、频率稳定、电压稳定等产生一系列影响。通过对现有的分时电价制度进行分析,在配电网方面以系统负荷均方差最小化和系统负荷峰谷差最小化为目标函数。在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本和电池损耗成本最低作为目标函数,建立电动汽车多目标优化调度模型。通过云自适应粒子群算法进行寻优。仿真结果表明:该调度策略适合于分时电价,与固定电价相比优化了系统负荷同时降低了用户成本。价差更大、均值更高的分时电价2与分时电价1相比略微增加了用户成本,但它对电网的调峰能力明显增强。     

考虑需求侧协同响应的热电联供微网多目标规划

热电联供(Combined Heat and Power, CHP)型微网集成了多种分布式能源,能源利用率较高,具有光明的应用前景。科学合理的系统规划是CHP型微网经济、高效运行的基础。基于此提出考虑需求侧热、电协同响应的CHP型微网多目标规划方法,规划目标兼顾经济指标和碳排放指标。需求侧热电协同响应模型基于建筑物和热水箱的热力学特性,同时考虑可转移电负荷的调度,从而建立基于需求侧协同响应的CHP型微网多目标混合整数线性规划模型。以居民区CHP型微网规划为例进行算例仿真,验证了方法的有效性。结果表明,应用需求侧热电协同响应可降低CHP型微网所需配置的燃气锅炉和储热罐容量,使系统综合成本明显降低。