电动汽车光伏充电站的多目标优化调度方法

电动汽车光伏充电站是实现电动汽车对可再生能源就地消纳利用的典型集成方式,本文针对光伏充电站运行中的优化调度问题展开研究。介绍了光伏充电站的典型结构、组成单元功能及基本运行策略。综合分析电动汽车充电、光伏发电及储能系统等多方面的运行特性,提出考虑购电费用和蓄电池循环电量的多目标优化调度数学模型;构造含电动汽车充电时间、蓄电池充放电功率及电池荷电状态(SOC)范围、配电网供电功率、系统功率平衡的约束条件;在此基础上,通过非支配排序遗传算法(NSGA)-II算法对多目标优化模型进行求解。结合具体算例,在不同日照和蓄电池初始SOC条件下,获得多组Pareto最优解集;从中选取典型调度方案,分析各组件功率调节的合理性;最后,通过与即时充电方案的比较,优化结果在购电费用和蓄电池循环电量上表现出明显的优势。本文所提的优化调度方法,将为示范城市充电基础设施的运行提供理论依据和技术支撑。     

微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型

针对微电网中电动汽车充放电及风光荷预测误差带来的问题,提出一种在微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型,由日前调度计划和日内短期滚动优化调度构成。日前调度模型兼顾微电网与电动汽车车主双方利益,以微电网运行成本最低、所有电动汽车车主充电总成本最低为目标;滚动调度模型以实际等效负荷与日前调度计划中等效负荷匹配程度最大为目标,将实际车主充电总成本不大于日前计划车主充电总成本作为约束条件考虑。最后使用适用于电动汽车充电优化问题的灰狼优化算法求解,优化结果表明,微电网通过多时间尺度优化调度可以有效降低运行成本,并减小预测误差带来的影响,同时电动汽车车主也可以获得一定的经济利益。     

考虑需求响应及电能交互的多微电网优化调度

为了进一步提升多微电网系统的经济运行水平,首先分析了配电网侧微电网的具体结构,包括光伏、燃气轮机、需求响应负荷以及电储能单元,其中需求响应负荷包括可中断负荷、温控负荷;接着构建了考虑需求响应及电能交互的多微电网日前调度优化模型,以多微电网整体的用电成本最低为优化目标,各单元的运行约束与电能交互限制为约束条件;最后以三个微电网的微电网群为算例,验证所构建模型的有效性,其能够有效降低多微电网系统的运行成本。     

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。     

计及电动汽车用户需求的直流微电网经济调度策略

随着电动汽车的快速发展,电动汽车参与微电网调度受到越来越多的关注,研究考虑电动汽车用户需求的能量管理问题有助于微电网的稳定经济运行.基于此,文章提出一种计及电动汽车用户需求的直流微电网经济调度策略.针对电动汽车用户对于充电时间和充电速度需求方面的问题,建立分级充电价格下的电动汽车分类模型,包括即时型、弹性型、补偿型和夜...     

计及天气对电动汽车接入家庭型微电网供需侧影响的经济调度模型

天气因素对电动汽车接入家庭(vehicle-to-home, V2H)微电网经济调度有显著的影响,仅从供给或需求侧量化其影响无法反映源荷间的实际联动关系。从分析典型V2H微电网结构入手,在供给侧和需求侧,分别搭建了受天气影响的光伏与储能装置出力模型和电动汽车负荷与家庭负荷模型;由此,建立了以局域用户电能支出成本为目标的V2H微电网经济调度模型,并采用粒子群算法对4种典型天气情形下的经济调度策略进行求解。仿真实验表明,为克服天气对V2H微电网经济效益的显著影响,选择合理的储能单元是必要手段,其单元容量、充放电次数等性能参数对优化调度结果有直接影响;同时考虑供给侧和需求侧的微电网经济调度模型较传统单一侧调度更能反映实际系统联动情况,验证了所提模型的合理性与有效性。     

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。     

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。     

考虑需求响应与碳排放的光储充电站容量配置

针对在光储充电站容量规划中未充分考虑电动汽车充电需求的时间转移特性而导致电动汽车对光伏直接利用率较低的问题,提出了一种考虑需求响应与碳排放的光储设备容量配置方法.首先,基于充电补贴价格与响应时长两方面因素,建立了电动汽车需求响应模型.然后,结合光伏出力特性,提出了以光储充电站新能源消纳为目标的电动汽车充电补贴及储能充、放电联合运行策略.其次,以光储充电站年投资运行成本和碳排放量最小为目标,建立了考虑需求响应运行策略的光储充电站容量配置优化模型,提出了基于遗传算法的光储容量配置求解方法.最后,通过算例仿真,验证了所提模型和方法的有效性与实用性.     

含风光柴蓄的海岛独立微电网多目标优化调度方法

针对独立微电网运行中的优化调度问题展开研究。介绍了独立微电网的典型结构、组成单元功能;综合分析光伏和风力发电、柴油机发电及储能系统等多方面的运行特性,提出考虑柴油机发电费用和蓄电池循环电量的多目标优化调度数学模型;构造含蓄电池充放电功率及SOC范围、柴油机发电功率、系统功率平衡的约束条件;在此基础上,通过NSGA-II算法对多目标优化模型进行求解。结合具体算例,在不同日照和风力条件下,获得多组Pareto最优解集;从中选取典型调度方案,分析各组件功率,验证了模型的合理性。     

一种基于直流微电网的电动汽车充电优化控制策略

针对可再生能源、电动汽车充电和电网峰谷负荷不协同问题,研究了直流微电网环境下光伏、储能和电动汽车充电的协同优化控制策略。首先给出了直流微电网的系统结构及其单元功能模型,建立直流微电网条件下的电动汽车优化充电模型,分析比较含多种约束条件的充电经济性。根据不同场景的功率需求,制定含光伏和电动汽车充电需求预测的微电网能量管理优化控制策略。最后通过实际直流微电网算例分析,验证了该优化控制策略在直流微电网环境中能够实现可再生能源与电动汽车充电装置的协同增效,为解决大规模电动汽车充电负荷和可再生能源消纳问题提供了参考。     

考虑用户禀赋效应和环保意识不确定性的微电网鲁棒优化调度方法

需求侧响应作为解决微电网源荷不匹配的有效方案，提高其响应效率，能够有效地从用户侧改善负荷曲线，提高源荷匹配性。然而，除经济因素以外，需求侧响应实际参与程度极易受到用户心理等不确定性因素的影响。为此，在考虑各种源荷不确定性的基础上，为了充分利用需求侧资源，该文建立一种在需求侧响应中考虑用户心理因素不确定性的微电网鲁棒优化调度模型。根据负荷类型的不同，分别建立基于价格和基于激励的需求侧响应方案，对于其中居民普通负荷和电动汽车负荷的激励型需求侧响应模型，通过引入禀赋效应和环保意识来描述用户心理因素的不确定性。然后，利用列和约束生成算法求解优化模型，得到最恶劣场景下的最优微电网经济调度方案。最后，通过算例分析验证所提模型以及求解方案的有效性，结果表明，考虑用户心理因素不确定性可以有效提高微电网系统运行的经济性和鲁棒性，并为微电网运营商针对性提高需求侧响应参与度提供一定的参考，同时通过调节不确定性参数的取值，运营调度人员可以在经济性和稳定性之间进行合理选择。     

考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度

针对目前并网型微电网实现资源协同优化,提高微电网运行的经济性与环保水平,建立了考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度模型。在微电网负荷侧考虑分时电价和新能源消纳来优化负荷曲线,并采用多重指标对优化方案进行评价,在微电网发电侧考虑碳排放限额,对微电网内部分布式电源进行优化调度以实现微电网综合运行成本最低的目标。采用混沌粒子群算法（chaos particle swarm optimi-zation, CPSO）求解该优化问题,通过算例仿真分析了柔性负荷占比0%、10%、20%和不同碳排放量额度约束下的优化结果,验证了模型与算法的有效性。     

考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度

针对目前并网型微电网实现资源协同优化,提高微电网运行的经济性与环保水平,建立了考虑需求响应和碳排放额度的微电网分层优化调度模型。在微电网负荷侧考虑分时电价和新能源消纳来优化负荷曲线,并采用多重指标对优化方案进行评价,在微电网发电侧考虑碳排放限额,对微电网内部分布式电源进行优化调度以实现微电网综合运行成本最低的目标。采用混沌粒子群算法（chaosparticleswarmoptimization,CPSO）求解该优化问题,通过算例仿真分析了柔性负荷占比0%、10%、20%和不同碳排放量额度约束下的优化结果,验证了模型与算法的有效性。     

基于分时电价和需求响应的家庭微电网系统协同控制策略及其实现

家庭微电网是智能配电网的重要组成部分和主要建设内容,随着智能电网的不断发展,家庭居民用电将参与电网的优化调度运行。为了适应社会的这种需要,首先以家庭可调度负荷、电动汽车和家用蓄电池工作状态作为约束条件,以用户用电成本最低和净负荷曲线平坦度为优化目标,建立了家庭微电网系统优化调度模型。其次,结合空调和热水器的工作负荷特性,提出了一种基于分时电价和需求响应的家庭微电网系统协同控制策略。对以北京市某居民小区的典型家庭微电网系统为实例的分析结果表明,采用基于所提出的优化调度模型的家庭微电网系统,可以实现对分布式光伏发电、家用蓄电池、电动汽车、家庭负荷设备的优化调度和控制。     

基于电动汽车价格弹性需求响应的综合能源系统优化调度

针对电动汽车无序充电行为影响综合能源系统运行经济性的问题,提出一种考虑电动汽车电池荷电状态（stateof charge,SOC）弹性电价需求响应的综合能源系统优化调度策略。该策略首先分析了电动汽车充电行为,提出了考虑SOC的电动汽车弹性电价,建立基于电动汽车SOC因子的价格弹性需求响应优化调度模型;其次,在满足系统正常运行的前提下,以综合能源系统运行成本最小为目标,建立含电动汽车需求响应的区域综合能源系统模型,并采用混合线性规划进行求解;最后,根据电动汽车SOC弹性电价引导电动汽车参与需求响应,设置了3个场景进行对比,从电负荷、需求响应和热负荷3个方面分析了综合能源系统设备出力情况和系统运行成本。仿真结果表明,通过SOC弹性电价引导电动汽车参与综合能源系统需求响应,具有较好的可行性和经济性。     

计及需求侧管理的新能源微电网多目标优化调度方法

提出了一种考虑需求侧管理的新能源微电网多目标优化调度方法。首先,为了改善用电结构,计及微电网的新能源消纳、用户购电成本和负荷的平稳性,建立了基于微电网中可控设备负荷转移的需求侧管理多目标优化模型;然后以微电网的经济性和环保性为优化目标,建立了包含风力和光伏发电的并网型微电网多目标优化调度模型;最后采用改进的多目标粒子群优化算法求解模型。算例结果表明,所提方法在提高新能源消纳、降低用户的购电成本并实现负荷削峰填谷的同时,能进一步降低经济和环境成本。     

新能源汽车一体充能站框架及能量优化调度方法

新能源汽车的发展能够有效地改善环境污染,为了提供更安全、高效的充能服务,提出了一种多目标能量优化调度方法。文中首先定义了新能源汽车一体充能站的概念,建立风、光、氢、储、新能源汽车一体充能站模型,并进行结构分析以及运行策略分析。然后,针对含有风力发电系统、光伏发电系统、电动汽车快充装置、制氢、储氢、充氢装置的新能源汽车充能站建立优化调度模型,兼顾电动汽车充电需求与氢燃料汽车的充氢需求,以综合运行成本与蓄电池组循环电量为目标函数,采用NSGA-Ⅱ算法对多目标优化问题进行求解,并给出充能站各组件的优化调度方案。最后,对优化结果进行分析并与常规调度方案进行对比可以看出优化调度方案具有明显优势。     

考虑电动汽车优先级需求的两阶段优化调度策略

随着光伏发电渗透率的升高,光伏出力的不确定性会影响电网的安全稳定运行。而利用电动汽车(EV)移动储能的特性可以实现EV和光伏的协同增效。本文基于EV能量调度的灵活性,构建了考虑用户充电需求的EV两阶段优化调度模型：在日前预调度阶段,建立光伏的就地消纳偏差最小、EV充电完成率最大、EV用户出行成本最小的多目标优化函数,并引入充放电系数对EV的充电行为进行优化;在实时调度阶段,负荷聚合商结合各时段EV的实际充电需求,根据调度优先级对优化后的充放电系数修正,保证EV充电的公平性,制定出最优的充放电策略。通过综合考虑EV用户对于充电完成度和充电成本的不同需求,对不同充电模式、不同权重系数进行分析,同时考虑了用户改变充电需求的情况,验证本文所提策略在降低光伏消纳偏差量、满足用户充电需求方面具有明显效果。