考虑分布式电源和电动汽车集群调度的配电网络重构

随着分布式电源和电动汽车等灵活性电力资源大量接入配电网,对系统安全可靠性提出了更高要求。提出一种考虑分布式电源和电动汽车集群调度的配电网络重构方法,以提高系统可靠性和经济性。在考虑电压偏差的基础上,以故障停电损失成本作为衡量电网可靠性的经济性指标,对网络拓扑结构进行重新构建。首先以线路的开关状态、电动汽车充、放电状态及功率为决策变量,建立以综合成本最小为目标的配电网络重构模型;然后针对配电网络重构模型,采用共生生物搜索算法进行模型求解;最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

基于随机潮流的含电动汽车配电网内分布式电源规划

随着分布式电源(DG)和电动汽车的大量发展,对接入配电网的电动汽车与DG进行协同研究具有重要意义。文中以协调配电公司、DG投资商和公共社会三者之间利益为出发点,综合考虑了配电公司的运行费用、DG投资商的投资费用,以及DG的环境效益和电动汽车入网(V2G)所节省的电网投资等社会效益,建立了基于机会约束规划的含V2G配电网中DG优化规划的数学模型,采用基于混合编码的改进自适应遗传算法对该模型进行了求解。在优化计算过程中充分考虑了负荷预测值的不确定性、风电源的输出功率的随机性以及电动汽车充放电功率的不确定性,提出了电动汽车充放电对系统最大功率影响的数学模型,并采用基于半不变量法的随机潮流算法对规划模型中的约束条件进行了检验。最后,以某实际配电网系统为仿真算例,在不同置信水平约束下对该系统内DG分别进行了优化规划,验证了文中所建数学模型及相应求解算法的有效性。     

考虑源-荷随机协调特性的配电网概率潮流多目标优化方法

分布式电源(distrubuted generation,DG)和电动汽车(electric vehicle,EV)随机充放电环境下的配电网优化运行是目前一项重要的研究课题,通过建立分布式电源和电动汽车充放电的随机概率模型,进而构建出配电系统在随机因素下的运行状态。在满足电网运行的潮流约束条件下,以系统优化成本、有功损耗期望、电压偏差期望为目标函数,建立配电网概率优化的模型,使用基于概率潮流的混沌粒子群算法对模型求解,得出配电网优化运行的策略。最后以IEEE 33节点系统为算例,验证所提方法的正确性与有效性。     

考虑时序特性含电动汽车配电网分布式电源优化配置

由于电动汽车负荷是一个综合性的影响因素复杂的时空负荷,因此在配电网分布式电源规划的时候需要对电动汽车负荷的时空特性加以考虑。基于电动汽车时空特性与分布式电源的时序特性,建立包含可入网电动汽车、分布式电源以及储能装置的配电网分布式电源优化模型。以配电网年度总成本为优化目标,利用蒙特卡洛模拟得到时空特性的电动汽车负荷,依据协调控制策略,采用引入变异和交叉操作的混合粒子群算法对建立的模型进行优化求解。最后通过某实际地区进行算例分析,验证了所建立模型的正确性以及求解方法的有效性。     

考虑电价影响的电动汽车削峰填谷水平评价

为了避免电动汽车充放电行为的无控性对配电系统负荷曲线造成的不良影响,首先从能量平衡的角度出发,以电动汽车行驶里程所耗电量为依据估算电动汽车的充放电量。然后考虑电价对车主充放电的影响,以电动汽车充放电代数费用最小为目标进行充放电时间段优化。最后研究以平抑负荷曲线为目的的电动汽车充放电优化方案,采用动态规划法进行电动汽车充放电优化。提出的方法和模型在PGE 69节点配电系统中进行仿真,对于不同电价体系下配电系统中的电动汽车削峰填谷水平进行了评价。仿真结果证明了在电价的影响下,所提出的电动汽车充放电控制策略能够有效进行负荷削峰填谷。     

光伏不平衡接入的配电系统中电动汽车有序充电策略

摘 要：电动汽车和分布式光伏电源的广泛接入可能会加剧配电系统的负荷峰谷差和三相不平衡问题。在此背景下, 探讨以优化负荷轮廓和减小配电系统三相不平衡为目标的电动汽车有序充电策略。首先, 根据汽车出行特性和电池充电过程, 对充电负荷进行建模。之后, 在配电系统三相模型基础上,通过控制电动汽车充电接入相、充电功率和充电时间, 建立以优化负荷轮廓和减小三相不平衡为目标的电动汽车有序充电优化模型, 并采用自适应遗传算法求解。最后, 以修改的IEEE 33节点测试系统为例对所提方法进行仿真计算,结果表明：采用所提方法,电动汽车充电负荷可避开系统负荷高峰并起到“填谷”作用, 并有效缓解了分布式光伏发电引起的三相功率不平衡问题。     

含电动汽车和分布式电源的主动配电网动态重构

分布式电源和大量电动汽车充电功率的间歇性和随机性使配电网重构面临新的挑战。在此背景下,提出了一种基于区间数方法的含电动汽车和分布式电源的动态重构策略。文中引入区间数以描述分布式电源出力和电动汽车充电负荷的不确定性,以区间数描述最小化网损为目标函数,提出依据动态降损参数的动态时段划分,建立配电网动态重构的数学模型,在利用KrawczykMoore区间迭代法对潮流方程进行求解的同时引入仿射乘除运算代替区间乘除运算,改善了区间运算过于保守的问题。最后,结合邻域搜索以及克隆选择算法提出了求解上述模型的优化方法,以实现考虑多种不确定因素下主动配电网动态重构。算例分析证明所提方法相较于传统人工智能算法具有优越性。     

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。     

计及分布式电源动态行为的配电网重构优化策略

解决分布式电源高渗透率地区电压越限的根本方法是实施合理的配电网规划。现有方法存在着人工智能算法初始域搜索半径过大以及动态时段划分与拓扑寻优分离的问题。引入半不变量法计算随机潮流来处理分布式电源动态行为带来的不确定性,并采用改进的NSGA-II算法实现配电网重构,提出了一种计及分布式电源动态行为的配电网重构概率约束优化策略和求解方法。特别提出了在网架寻优的基础上再在时间层面上依据优压参数再次整合优化来构建配电系统动态重构数学模型,最后采用嵌套基因回路搜索策略改进NSGA-Ⅱ算法并求解上述优化模型,以解决传统配电网规划中对强相关性随机变量考虑较少的不足。IEEE-33节点配电系统算例验证了所提方法的有效性。     

考虑不确定性的含DG与EV配电网无功电压协调优化方法

利用双馈风电机组和光伏发电系统等能够提供无功功率的分布式电源作为一种电压调节手段与传统的电压调节方式结合,在计及电动汽车入网充电作为一种随机负荷的情况下,建立了考虑不确定性的含分布式电源与电动汽车的配电网无功电压协调优化模型。以节点电压期望值平均偏差最小为目标函数,同时加入有功网损期望值和节点电压期望值最大偏差值为罚函数,使用本文提出的一种改进果蝇优化算法对优化模型进行求解。最后利用IEEE 33节点系统进行仿真计算并与粒子群算法进行比较,证明了本文所提出的优化模型和算法的有效性。