考虑大规模风电和电动汽车入网的协同优化调度

为了实现发电机组的经济调度,同时减少污染气体的排放和等效负荷的波动,结合电动汽车与电力系统之间能量双向流动的特点,考虑风力发电的间歇性和电动汽车充放电的随机性对电网的影响,以发电成本、排污成本和等效负荷波动方差最小为多目标函数,构建了计及风电和插入式混合电动汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicles,PHEVs)的协同优化调度模型。并应用基于ε占优的多目标粒子群算法进行求解,该方法能保证外部存档非劣解的收敛性和分布性,克服了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解多目标优化问题极易收敛到伪pareto前沿和收敛速度慢的缺陷。最后,通过仿真实验,验证了所构建多目标协同优化调度模型与单目标优化调度模型相比,能有效平抑可再生能源发电出力波动,降低发电总成本和排污成本。     

大规模电动汽车集群分层实时优化调度

为解决电动汽车的大规模实时优化调度问题,根据接入电动汽车不同的期望充电完成时间,将其划分为若干个不同优先级的电动汽车集群,在满足车主充电需求、配电网安全运行的同时,建立了考虑电动汽车充放电的大规模集群实时优化调度模型。该调度模型主要分为两个层次:首先,采用灰狼优化(GWO)算法对上层调度进行求解,从而获得各个电动汽车集群的充放电策略;然后,利用提出的能量缓冲一致性算法,制定出集群内的各辆电动汽车的底层充放电策略。仿真算例表明:所搭建的集群优化模型能明显降低电动汽车的大规模实时优化调度难度,同时,GWO算法和能量缓冲一致性算法在求解电动汽车的大规模优化调度问题上,更具有实用性和快速性。     

考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略

随着经济发展和化石燃料短缺、环境污染严重的矛盾日益尖锐,电动汽车(Electric Vehicle, EV)的发展和普及将成为必然趋势。大规模无序充电的电动汽车接入电网充电将给电网带来强大的冲击,并可能导致电网局部过负荷,威胁电网运行的安全性和经济性。因此研究了发电机、电动汽车、风力的协同优化计划问题,提出了一种基于输电和配电系统层面的电动汽车充放电计划双层优化调度策略。在输电网层,以减少发电机组的运行成本、PM2.5排放量、用户的总充电成本和弃风电量为目标,建立了基于机组最优组合的上层优化调度模型;在配电网层,以降低网损为目标,考虑网络安全约束和电动汽车的空间迁移特性,建立了基于最优潮流的下层优化调度模型。在基于标准10机输电网和IEEE33节点配电网的电力系统仿真模型上,对所提的基于双层优化的大规模电动汽车充放电调度策略进行了仿真分析,验证了所提双层优化调度策略的有效性和优越性。     

多态场景下考虑出行链重构的电动汽车多目标协同优化调度

电动汽车用户日内的充电计划具有规律性,但在突发事件影响下,电动汽车用户的充电行为则具有突发性和主观性。突发事件由用户影响到电动汽车的充放电过程,最终波及电力系统的稳定运行。首先,考虑实际出行中距离变化时用户的充电意愿,提出充电意愿模型,模拟用户的充电意愿区间;然后,基于电动汽车出行时空特性,将影响调度计划的突发事件分为4类,模拟4种事件对既定调度计划的影响,并综合考虑气温和电价等因素,对电动汽车进行充放电调度;最后,提出多态场景下储能站协同电动汽车的能量管理策略,对常态及两种极端条件下的电动汽车进行充放电调度。采用区域电网进行仿真,分析出行链重构在行为场景、事件类型、调度策略、集群规模、用户参与度和风电规模的条件中对电动汽车充放电调度的影响,验证了所提模型的合理性和有效性。     

电动汽车充放电多目标优化调度策略研究

电动汽车作为新型负荷接入电网给原有的配电网带来一系列问题,有效的控制策略可以减小电动汽车充放电对电网的影响。针对电动汽车的入网情况和现有的分时电价制度,从配电网方面考虑以最小化配电网负荷均方差与最小化系统负荷峰谷差为目标函数建立电网负荷波动的数学模型。兼顾电网和用户双方共同的利益,在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本最低作为优化的目标函数建立多目标的电动汽车优化调度模型。基于某商用楼宇负荷进行算例仿真,采用常惯性粒子群算法进行求解。仿真结果表明,分时电价引导下的调度策略可以减小峰谷差,提高用户的经济性。增大平均电价情况下调峰效果显著,用户成本会因平均电价上浮而增高。     

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。     

基于模糊控制的区域电动汽车入网充放电调度策略

提出一种基于模糊控制的电动汽车入网(V2G)充放电调度策略。首先,提出V2G管理系统的整体结构,其主要由有序充电调度系统和V2G变流器控制系统组成,前者合理安排各充电桩的充放电功率,实现削峰填谷的辅助功能;后者响应上层调度下发的功率指令,控制实际充放电行为,提供稳定的电能变换和能量交换的接口。然后,在有序充电调度系统中综合当前配电网的负荷特点,对当前接入充电站的全部电动汽车进行调配,并采用模糊控制算法计算充放电功率并下发给各充电桩,改善区域电网的负荷特性,实现削峰填谷的辅助功能。最后,通过仿真实验证明所提有序充电调度系统在满足电动汽车充电需求的同时,能够充分地利用电动汽车负荷的灵活性;在实现对电网削峰填谷的同时,有效地避免了电网负荷低谷时段大量电动汽车充电引起新负荷尖峰的问题。     

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。     

考虑电动汽车规模化入网的动态经济调度

构建含有插电式混合电动汽车(PHEVs)充放电的动态经济调度数学模型,以社会总成本(机组燃煤费用、启停费用、废气的排放成本、PHEVs用户的经济效益)最小为目标函数,并引入相应的约束条件.提出一种双种群带精英学习策略的微分进化算法,以求出该模型的最优调度方案.10机系统仿真结果表明,借助合理的发电计划,PHEVs的规模化入网能够实现对日负荷“削峰填谷”的作用.     

考虑规模化电动汽车与风电接入的随机解耦协同调度

大规模电动汽车并网和风电出力的随机性增加了电力系统安全经济运行的难度。针对风电出力难以预测的特点,同时兼顾电网侧和电动汽车聚合商侧的运行效益,建立了风电、火电以及电动汽车鲁棒双层随机优化调度模型。为了提高求解效率,基于近似Benders算法构建了电动汽车与电网之间的互动关系。此外,针对规模化电动汽车之间难以协同优化的问题,运用辅助问题原理对电动汽车个体之间的耦合关系进行了解耦,将电动汽车群的联合优化转化成为单辆电动汽车调度的并行计算,实现了对电动汽车个体的调度。最后,针对改进的IEEE 39节点算例进行了仿真分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

Probabilistic Constrained Load Flow Considering Integration of Wind Power Generation and Electric Vehicles

A new formulation and solution of probabilistic constrained load flow (PCLF) problem suitable for modern power systems with wind power generation and electric vehicles (EV) demand or supply is represented. The developed stochastic model of EV demand/supply and the wind power generation model are incorporated into load flow studies. In the resulted PCLF formulation, discrete and continuous control parameters are engaged. Therefore, a hybrid learning automata system (HLAS) is developed to find the optimal offline control settings over a whole planning period of power system. The process of HLAS is applied to a new introduced 14-busbar test system which comprises two wind turbine (WT) generators, one small power plant, and two EV-plug-in stations connected at two PQ buses. The results demonstrate the excellent performance of the HLAS for PCLF problem. New formulae to facilitate the optimal integration of WT generation in correlation with EV demand/supply into the electricity grids are also introduced, resulting in the first benchmark. Novel conclusions for EV portfolio management are drawn.     

计及电动汽车和可再生能源不确定因素的多目标分布式电源优化配置

大规模电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)和风光等可再生能源发电并网使配电网分布式电源(distributed generation,DG)定容选址需考虑更多的不确定因素,为此,利用机会约束规划方法建立了以环境效益、供电可靠性、DG总费用和有功损耗最优为目标的DG优化配置模型,并提出蒙特卡洛模拟嵌入改进量子粒子群(improved quantum particle swarm optimization algorithm-Monte Carlo simulation,IQPSO-MCS)的方法进行求解。在优化配置中考虑了风电、光伏、微型燃气轮机3种DG的选址和定容;并针对输出功率不确定的风力发电、光伏发电和电动汽车建立了概率模型,利用蒙特卡洛模拟法将随机性问题转化为确定性问题,实现含不确定因素的配电网随机潮流计算;最后由带自适应变异机制的IQPSO算法全局寻优得到最优配置方案。以IEEE 33节点测试配电系统为例,验证了所提模型和方法的有效性和实用性。     

计及天然气管网压力能发电的IES优化调度

针对天然气管网压力能利用率低及各能源负荷波动导致能源系统不稳定等问题,提出考虑天然气管网压力能发电技术的电-热-气综合能源系统(integrated energy systems,IES)优化调度方法。首先通过?分析法建立天然气压力能发电模型,然后基于天然气管存调控技术提出一种准动态压力能发电模型;结合能源设备模型,构建了天然气管网压力能与电、气、热相结合的IES架构。并通过分时电价的激励,达到电力负荷的削峰填谷以及系统的经济运行。引入算例,分析比较3种场景下系统运行成本、系统净负荷波动以及各部分出力,验证了所提调度方法能够有效改善电网负荷波动并降低系统的运行成本。     

计及可入网电动汽车的微电网电源优化配置

计及可入网电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)、微电网中多种分布式电源(distributed generation,DG)输出功率的不确定性,综合考虑了DG投资、运维等成本,以及微电网带来的节能、降损、减少用户停电损失收益等因素,进行微电网电源的优化配置。PEV接入微电网后,可以根据微电网的实际运行情况作为储能装置补充原有储能元件,从而减少储能元件容量,提高微电网的经济性。从PEV参与微电网运行调度出发,建立计及PEV的微电网电源优化配置模型。算例结果表明,该模型最优解可以确保投资的最佳经济性,获得较大社会经济收益,为含PEV的微电网电源优化配置提供理论依据。     

含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度

随着电动汽车和分布式电源接入电网的比例不断提升,虚拟电厂为有效解决电动汽车、分布式电源并网提供了新思路。由于可调度充放电的电动汽车数量和分布式电源出力存在明显的不确定性,因此虚拟电厂优化调度时必须考虑这些不确定性。在此背景下,采用场景模拟技术处理风电出力的不确定性,形成经典场景。针对可调度电动汽车数量的随机性与不确定性,利用鲁棒优化方法建立了原模型的对偶模型,构建含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度模型。算例分析证明了所提模型具有实用性和有效性,在优化调度模型中考虑不确定性的影响,可减小实际日运行成本,提高优化策略的鲁棒性。结果表明鲁棒系数和置信水平影响了日运行成本,通过合理制定燃气轮机等常规机组的发电计划可以减小日运行成本。     

考虑节能发电调度的发电竞价上网机制

为了将节能发电调度办法的实施落到实处,基于节能发电调度基本原则,提出在发电竞价规则中引入能耗因子、网损因子、环境排放因子进行排序等,研究电量报价、能耗、网损、及排放的辨证折算关系和理论计算公式,建立节能发电调度与发电竞价机制结合模型,以作为发电调度决策的依据.算例证明,该方法能更好的实现节能、环保和经济目标.     

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。