考虑时序特性和环境成本的并网型分布式电源选址定容规划

基于分布式电源出力和负荷的典型时序特性,建立考虑环境成本的并网型分布式电源选址定容规划模型,以配电网建设费用、损耗费用、购电费用和分布式电源运行费用最小为目标函数,采用可处理PV节点的前推回代潮流计算方法判断规划方案是否满足潮流约束及计算网络损耗。同时,为克服粒子群算法的"早熟"问题,提出了一种将联系数与粒子群算法相结合的改进粒子群算法,并用改进算法对模型进行优化。IEEE13节点系统仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

基于无迹变换随机潮流建模的主动配电网优化调度

为了解决风电和电动汽车大量接入主动配电网所引发的随机优化调度问题,利用基于无迹变换的随机潮流计算方法处理风电出力的波动性、电动汽车充电的随机性以及电网负荷的随机波动。进而建立了以电动汽车充电功率和分布式电源出力为优化变量,以配电网运行费用最小、有功网损最小和负荷方差最小为优化目标的主动配电网随机优化模型。同时,采用多目标粒子群算法对模型进行求解,并以改进的IEEE 33节点测试系统为例对该模型进行仿真。仿真结果表明:考虑不确定性和电动汽车有序充电的优化调度模型,可以有效地减少配电网运行的成本、降低网损和缩小峰谷差,验证了所提模型的正确性和有效性。     

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。     

含充电站及光伏电源的配电网协调规划

电动汽车与光伏电源对配电网规划与运行带来新的机遇与挑战。考虑二者同时接入的影响,提出一种含充电站及光伏电源的配电网协调规划模型与方法。本方法计及光伏电源、用户充电以及负荷波动的随机性,结合半不变量随机潮流计算方法,建立以充电站、光伏电源投资成本,电动汽车用户充电成本,线路投资成本,网络损耗成本和环境效益为目标函数,综合考虑投资经济性、用户充电便捷性、环保性以及电网运行限制的机会约束规划模型;然后,采用离散量子粒子群算法对模型进行求解。最后,以改进的IEEE33节点系统以及其模拟的交通路径系统为例,证明所提模型及算法的可行性及有效性。     

电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略

大规模电动汽车的无序充电行为将给电网带来强烈的冲击,威胁电网安全经济运行。本文针对电动汽车快充背景下的充电负荷优化调度问题,提出了电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略。在上层模型中,利用电网分时电价以充电站运营商购电成本最小为目标,确定电动汽车充电负荷在时间维度上的最优分配。下层模型中,提出根据充电站拥挤程度制定动态分时分区充电电价,以用户充电费用与充电用时最少为优化目标,使用采取非线性递减分组率的改进猫群算法求解各时段电动汽车空间维度下的充电选择。最后通过算例验证了所提策略的有效性,能够满足电网、充电站运营商与电动汽车用户三方的利益,适用于大规模电动汽车快充的友好接入。     

基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标优化配置

针对可再生分布式电源(DG)及电动汽车(EV)大规模接入给配电网带来的用电量增长以及电压波动问题,提出一种基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标协调优化配置方法.通过提取城市路网的拓扑结构,监测路网流量,基于交通规划软件TransCAD进行起讫点(OD)矩阵反推,构建出行概率矩阵以描述用户的出行特性;基于蒙特卡洛方法模拟EV的时空分布特性,考虑EV、DG与常规负荷的时序特性,并基于改进K-means算法构建风-光-负荷的典型运行场景;兼顾电网侧与用户侧,以综合效益、系统负荷波动以及充电耗时成本为目标,构建DG和EV充电站的多目标联合配置模型,并采用改进粒子群优化算法进行求解.结合IEEE 33节点配电网与某城区主干道路网模型进行仿真分析,结果验证了所建模型的有效性与可行性.     

含分布式电源及电动汽车充电站的配电网多目标规划研究

电动汽车充电站的定容选址问题对配电网络和交通网络都会产生影响,所以在分布式电源规划时应同时考虑。文章建立了路径选择模型与交通满意度评价模型,并研究了分布式电源的时序特性与互补性。考虑分布式电源同时为配电网负荷和充电站供电,建立了总成本最小、网络损耗最小和交通满意度最高的电动汽车充电站与分布式电源定容选址模型。并采用新的多目标自由搜索算法对上述模型进行求解,得到Pareto解集。最后以IEEE33节点配电网为例进行仿真计算,并采用交互式模糊决策对结果进行分析。结果表明,上述方法能得到合理的分布式电源与电动汽车充电站接入位置及其容量配置方案,所提模型和算法是可行且有效的。     

基于时序特性含储能装置的分布式电源规划

基于风力发电、光伏发电和5类不同负荷的时序特性,以配电网的投资成本、维护成本、购电费用、可靠性成本、环境污染补偿费用之和最小为目标函数,建立分布式电源和储能装置的选址定容规划模型。该模型采用负荷、分布式电源和储能装置协调优化的策略,对钠硫蓄电池储能装置的容量及功率进行优化配置,以在不过多装设储能装置及保证配电网经济性、可靠性的前提下,提高配电网对分布式电源接纳能力。采用粒子群优化算法对典型算例进行求解,结果验证了所提模型和方法的正确性和有效性。     

不同场景下快速充电站的分层储能配置

针对电动汽车快速充电站短期充电功率高、负荷利用率低等问题,提出了充电桩配置分布式储能系统(energy storage system, ESS)和充电站配置集中式ESS两种储能结构。基于充电、基本容量、ESS、变压器和变流器、效率因素引起的电能损失等成本,提出了分层ESS优化配置策略;基于充电站充电系统的拓扑结构,结合多个充电桩充电负荷的时序特性,利用线性规划法对ESS配置结果进行了经济性比较,分析了各部分在总成本中的影响。算例结果表明,以充电站综合成本最低为目标,在直流母线上配置集中式ESS更为经济。     

区域电动汽车充电站规划的模型与算法

合理确定电动汽车充电站的规模及位置,建立了一种电动汽车充电站选址定容的最优费用模型.模型以居民负荷的分布情况模拟电动汽车的数量,用层次分析法给出候选站址的权系数,在候选站址与变电站的距离、电动汽车充电站的安装费用、电动汽车数量等条件的约束下,目标函数还加入了充电站的运行费用、网损费用和充电站配电变压器的投资.模型中电动汽车充电电价采用实时电价.为验证模型的有效性,采用粒子群算法对一假设算例进行优化求解,结果表明该模型具有一定的可行性.     

考虑电动汽车充电负荷的配电系统场景概率潮流分析

提出了一种同时考虑分布式光伏出力和电动汽车充电负荷随机特性的配电系统场景概率潮流分析方法。首先,在考虑车主交通行为与充电模式随机特性的基础上,采用蒙特卡洛模法对充电站典型日内的充电负荷进行模拟,给出充电负荷曲线集。接着,采用K-means聚类分别对充电负荷曲线集和光伏历史出力曲线集进行聚类,给出充电负荷和光伏出力的概率场景集,并以此为基础构建潮流分析场景集。最后,采用前推回代法进行所有场景下的配电系统潮流分析。按场景概率对潮流结果进行汇总,给出概率潮流分析结果。基于IEEE 33节点配电系统的仿真计算验证了所提模型及方法的有效性。     

含光伏分布式电源配电网的电动汽车充电站机会约束规划

针对我国某些主要地区的光伏分布式电源与电动汽车充电站的联合利用问题,提出了电动汽车充电站在含光伏分布式电源的配电网中的联合选址规划问题。针对光伏电源出力与充电站负荷的随机性分布,引入机会约束原则,对充电站选址规划的目标函数与约束条件基于置信区间进行相应处理。引入两层级中心选址模型,建立了考虑投资成本、系统有功损耗、交通网络评估指标的多目标函数,在约束条件下选用组合优化问题性能上表现优异的蝙蝠算法对充电站选址模型进行全局寻优,得到优化问题的最优解。通过对IEEE 33节点算例进行仿真计算,体现该理论良好的寻优性能,从而验证其应用在含随机出力光伏分布式电源配电网电动汽车充电站选址规划领域的合理性与有效性。     

考虑环境成本和时序特性的微网多类型分布式电源选址定容规划

基于不同类型负荷和分布式电源的时序特性以及不同类型分布式电源的环保性能,建立考虑环境成本的微网分布式电源选址定容规划模型,以分布式电源投资费用、燃料费用、网络损耗费用和环境赔偿费用最小为目标函数,采用基于蒙特卡罗模拟的随机潮流计算方法判断规划方案是否满足潮流约束及计算网络损耗。最后采用遗传算法对规划模型进行求解。算例结果验证了模型的合理性。     

考虑车辆充电调度机制的电动公交车充电站规划

针对电动公交车充电站的最佳充电容量难以确定及其充电效率低的问题,提出了一种在站址既定情况下考虑车辆充电调度机制的电动公交车充电站优化规划方法。首先,根据电动公交车的发车状态模拟电动公交车日常运行中的电能消耗,生成电动公交车的总运行负荷时序曲线;然后,基于生成的运行负荷时序曲线,构建充电需求度指标,制定电动公交车的充电调度机制;最后,在满足电动公交车充电需求的同时兼顾充电站精细化规划的要求,建立以充电能力最强、投资运行成本最小、光伏能源综合利用指标最大为优化目标的充电站多目标优化规划模型,并采用小生境多目标粒子群优化算法对该模型进行求解,以确定电动公交车充电站的充电桩数量以及光伏发电系统和配电变压器的容量。工程实例分析结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

分时充电价格下电动汽车有序充电引导策略

研究了电动汽车分时充电价格的制定方法,提出了基于分时充电价格引导及储能系统的电动汽车有序充电引导策略,在降低运营商购电成本和用户充电费用的同时,实现智能电网中充电负荷的友好接入。首先,在电网分时电价的基础上,以充电站运营商购电成本最小为目标得到目标充电负荷曲线;而后,以引导后充电负荷与目标负荷偏差最小为目标并考虑用户响应程度,运用粒子群算法寻优得到充电峰平谷时段的划分结果和分时充电价格的最优解。用文中提出的有序充电引导策略对实际充电站典型负荷进行计算,验证了控制策略的有效性和可行性。     

光-储一体电动汽车充电站储能规划

为合理规划电动汽车充电站资源,提出计及多种客观因素的光-储一体电动汽车充电站储能优化配置方法。首先,对电动汽车充电站进行建模;然后,建立计及用户出行特性、季节与排队因素影响的电动汽车充电负荷预测模型,并提出计及环境温度影响的储能系统寿命衰减模型;最后,以充电站成本-收益最优为目标建立储能双层优化配置模型,在内层优化中考虑其边际寿命损耗成本。算例结果表明,所提储能规划方法在满足电动汽车充电需求的同时,可实现充电站运营效益提升。     

计及风光储与充电站的主动配电网双层协同规划

分布式电源与电动汽车充电站的大量接入已对配电网的经济性、电压质量等产生了重要影响。基于这个背景,本文对电动汽车的充电需求进行了分析,以规划总成本最低、节点电压质量最优为目标,提出了一种计及风光资源、储能以及充电站的主动配电网双层协同规划模型,采用改进的NSGA-II算法进行求解。通过改进的IEEE-33节点算例进行仿真,将不同规划方法所得到的规划方案结果进行对比,验证了所提模型的有效性。本文的研究可为含有分布式电源与充电站的主动配电网协同规划提供新思路。     

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。     

多重随机特性下的电动汽车充电网络机会约束规划

针对分布式光伏接入背景下的电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电网络规划问题,建立了同时考虑分布式光伏出力与EV充电负荷随机特性的机会约束规划模型。首先,采用场景概率法分析配电系统规划典型日内的概率潮流特性。在此基础上,给出EV充电网络机会约束规划模型中的节点电压偏移机会约束与线路潮流越限机会约束。在充电站建设总数和最低建设容量给定的情况下,模型通过优化充电站的建设位置和建设容量,尽可能降低配电系统的网损。采用遗传算法对EV充电网络机会约束规划模型进行求解。此外,为提高遗传算法的寻优性能,面向EV充电网络机会约束规划模型的物理特征,对遗传算法中的变异操作算子和交叉操作算子进行了改进。基于IEEE 33节点配电系统的仿真实验验证了所提方法的有效性。     

光伏电源与电动汽车充电站在配电网中的选址定容

光伏电源和电动汽车充电站的迅速发展对其接入的配电网产生很大影响,就配电网中光伏电源和充电站选址定容问题进行研究,考虑光照辐射的随机性、电动汽车充放电以及负荷不确定性,采用随机潮流算法,以光伏电源和充电站投资、运行总成本,网络损失,以及环境成本为目标函数,建立了基于机会约束的优化配置模型,运用改进的保留精英策略非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行求解。最后,以IEEE33节点配电系统为例进行算法求解,通过交互武模糊决策对结果进行分析。结果表明,该方法可以使光伏电源和充电站得到优化配置,验证了模型和算法的有效性。