供需两侧协同优化的电动汽车充放电自动需求响应方法

自动需求响应(automatic demand response,ADR)是能源互联时代需求响应的最新实现形式,研究如何实现电动汽车的充放电ADR,有助于提升响应水平。为此提出供需两侧协同优化的电动汽车充放电ADR方法,该方法在综合考虑用户充电需求和配网负荷水平的条件下,以用户充放电收益最大、平抑系统负荷波动为目标,协调基于价格、激励的需求响应开展ADR项目。在此基础上,采用条件风险价值为风险计量指标,结合用户心理,建立用户响应意愿自动决策模型,以实现配网内电动汽车充放电的ADR。以某配电系统为例的仿真结果表明,相较于无序充电和基于价格的需求响应,所提方法能够协同优化供需两侧,显著提高需求侧车均年收益;有效平抑供电侧负荷波动及削减负荷峰值。     

V2G模式下计及供需两侧需求的电动汽车充放电调度策略

随着电动汽车(EV)渗透率日益增长,研究EV的有序充放电策略对缓解EV规模化入网带来的负面影响、保证电网的经济安全运行具有重要的意义.为此,提出了一种计及用户和电网两侧需求的EV日内调度策略.首先,考虑用户响应调度的意愿和能力,确定EV调度可行性;然后,在第一阶段用户侧优化中通过定义平均放电率指标、动态放电损耗成本完善用户侧需求,在第二阶段优化中考虑电网削峰填谷的优化需求;最后,通过两阶段优化求解获得计及供需两侧需求的EV充放电调度策略.与以成本导向为目标的充放电调度策略的仿真结果进行对比可知,所提调度策略有效地降低了用户成本和电池损耗,减小了负荷峰谷差,平抑了负荷波动,实现了电网与EV用户双方的共赢.     

轨迹数据驱动的电动汽车充电需求及V2G可调控容量估计

电动汽车（EV）充电需求估计是研究电动汽车与电网互动（V2G）的重要前提。为此,提出一种行驶轨迹数据驱动的EV充电需求预测模型,并进一步考虑用户多维效益,构建用户选择参与V2G响应的用户决策模型,分析区域V2G响应能力的调控潜力。首先,对行车轨迹大数据集进行清洗与挖掘,基于动态能耗理论构建了EV充电需求时空分布预估模型。其次,基于社会行为学理论并综合考虑用电需求效用、经济效用、环保效用以及社会效用,构建了EV用户选择参与V2G响应的概率选择模型。该模型不仅考虑了EV用户的异质性,而且体现了用户决策的交互影响。最后,建立V2G可响应容量调度模型,分析V2G响应资源对区域负荷的调节效果。结果表明,所提模型不仅能有效估计某城市区域的EV充电需求时空分布特性,而且能挖掘该区域选择参与V2G响应的EV潜在用户数量,为研究V2G响应资源对区域负荷的调控潜力提供了支撑。     

计及滚动评价的居民群需求响应策略

开展需求响应能够有效地平抑负荷波动、降低负荷用电峰谷差,但用户响应的不确定性,极大地阻碍了需求响应业务的开展。为此,策略依托以聚合商为中心的需求响应架构,以基线负荷功率推演为支撑,考虑用户实时状态、满意度和自动需求响应的实施特性,建立响应评估模型,采用滚动评价的方式,以评价结果为导向降序选择可预期性强的用户参与业务,尽可能降低居民用户群参与下的自动需求响应的不确定性。仿真结果表明,策略可以在节约需求侧资源的同时降低用户群响应误差比例。     

价格与激励需求响应下电动汽车负荷聚集商调度策略

电动汽车作为一种重要需求响应资源,在智能电网中起到重要作用。结合价格型与激励型需求响应措施,提出2种电动汽车负荷聚集商调度策略:固定签约策略及灵活签约策略。固定签约策略假定部分电动汽车用户与负荷聚集商签订固定周期激励调度协议,负荷聚集商以收益最大化及负荷波动最小化为目标进行优化。而灵活签约策略以电动汽车一次充放电过程为调度周期,考虑每个调度周期内电动汽车用户对充电方案的选择,同样以收益最大化及负荷波动最小化为目标进行优化。其次,分析了固定签约策略与灵活签约策略下参与激励调度电动汽车数量,以及不同激励折扣对负荷聚集商综合效益和电动汽车充电成本的影响等。最后,通过改进多目标粒子群算法求解该问题。仿真结果表明,固定及灵活2种签约策略均能有效提高负荷聚集商效益,而灵活签约策略更可降低电动汽车充电成本。     

基于粒子校正优化的智能小区需求响应调度策略

针对复杂智能用电环境配电网侧波动最小优化目标下的智能用电小区多用户日负荷需求响应调度问题,提出一种基于粒子校正优化的智能用电小区用电需求响应调度策略。首先综合考虑智能家居的基本负荷、可调度负荷、电动汽车负荷和储能装置负荷等约束条件,建立了计及罚系数的多用户智能用电调度模型;然后为求解该模型,提出基于粒子校正的混合粒子群算法,通过解决用户负荷分配最优求解中偏离约束问题,实现优化调度的效果;最后进行算例仿真实验,经过对比分析,结果表明文中所提策略对包含多种新型用能负荷的用户需求响应调度有着良好的负荷平抑配电网波动效果,能较好地实现配电网削峰填谷的目的。     

基于主从博弈的负荷聚合商日前市场最优定价策略

负荷聚合商通过需求响应整合用户侧资源,并由此向电网提供负荷平抑服务以获得收益。因此,聚合商的响应定价策略和用户响应偏好直接影响用户响应精度,进而影响聚合商市场收益。文中将参与需求响应的负荷资源作为广义需求侧资源,提出基于价格激励的需求响应机制,建立考虑用户偏好的用户效用模型和聚合商收益模型。进而,以用户和聚合商两者利益最大化为目标构建主从博弈模型,求解模型获得聚合商最优补偿定价策略,分析用户用电弹性以优化用户响应。最后,采用美国PJM市场数据进行算例仿真,结果表明基于主从博弈的最优定价策略能够充分考虑用户响应偏好差异,有效降低用户综合成本,通过平抑负荷波动提高聚合商市场收益。     

基于积分制和分时电价的电动汽车混合型精准需求响应策略

针对当前我国绝大部分城市还难以大规模地实现电动汽车需求响应的情况,开展了配电网中电动汽车充电需求响应研究,提出一种基于积分制和分时电价的电动汽车混合型精准需求响应策略。该策略的目的是在降低电网灵活性资源的投资成本、负荷峰谷差和不匹配功率的同时,降低电动汽车用户的充电成本。基于带精英策略的快速非支配排序遗传算法对多目标优化模型进行求解,并考虑了用户响应不确定性和响应策略的多样性。仿真结果表明所提混合型精准需求响应策略可以降低用售双方的成本,实现负荷削峰填谷和平抑不匹配功率,且都优于单一型需求响应策略。     

需求响应下的电动汽车充电设施配置模型

随着双碳目标、新基建等政策的推行,电动汽车数量增长成为必然的趋势,电动汽车用户将成为需求响应的重要主体之一。用户在参加需求响应的过程中将会改变电动汽车充电时间以及电量,带来充电负荷需求的时空迁移,原有的充电设施规划结果需要调整。基于此,考虑价格型需求响应以及激励型需求响应对电动汽车规划结果的影响,首先从用户角度出发,以用户充电成本最低为目标函数建立不同需求响应模式下电动汽车充电行为模型,并提出峰谷电价下的电动汽车需求响应策略,预测充电需求时空分布;在给定初选站址的情况下,从投资者的角度出发,以建设运营总利润最大化为目标建立充电设施规划模型,对充电站是否建设以及建设规模进行规划。最后应用算例对不考虑需求响应、考虑价格型需求响应、考虑激励型需求响应下的电动汽车充电设施进行规划,并对需求响应参与度、需求响应价格对运营商投资收益率的敏感性进行了分析。     

规模化电动汽车有序充电分层控制策略研究

电动汽车作为一种特殊电力负荷大规模投入电网后,对其有序充电策略进行研究,能够降低充电负荷对电网的冲击、平抑负荷波动,降低用户充电费用。文中以电动私家车为研究对象、居民小区为应用场景,提出了一种上层根据居民小区的充电需求与负荷方差最小的优化目标确定功率指导曲线、下层同时考虑下发的指导曲线以及充电站峰谷差最小的优化目标来满足用户充电需求的有序充电优化方法。分析充电模式等因素对电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电负荷的影响,并基于蒙特卡洛方法进行充电负荷预测的计算;提出了电动汽车有序充电的分层控制架构,并建立了能够平抑总体负荷波动、降低变电站负荷峰谷差的双层优化模型,采用粒子群算法进行计算;以某居民小区为例进行仿真计算,对比电动汽车在不同渗透率下使用该优化充电方法前后的结果。结果表明,该控制策略使充电负荷的高峰期往后推迟至基础负荷的用电低谷期,实现了负荷曲线的“削峰填谷”,且随着渗透率的增加,在降低负荷峰谷差、平抑负荷波动方面的优化效果更好;在充电费用方面,有序充电情况下充电费用减少了29.0%,降低了电动汽车用户的充电负担。     

考虑需求响应和电动汽车负荷路-电耦合特性的配电网可靠性评估

随着电动汽车的普及,大量的无序充电行为给配电网可靠性带来负面影响.文章建立了考虑需求响应和路电耦合特性的配电网可靠性评估模型,准确预测电动汽车时空分布负荷并对其进行调度,改善可靠性指标.提出了路电耦合模式结构及时空负荷预测框架;建立了路网模型、用户模型、考虑需求响应的充电负荷补充模型,得到电动汽车负荷时空分布;基于双向...     

基于居民出行模拟的电动汽车负荷时空分布预测

针对电动汽车充电负荷时空分布预测中的随机性、不确定性问题,本文在已有出行链理论研究的基础上,提出了一种融合出行链理论与实际地理信息的电动汽车负荷预测方法。论文分析了基于出行链理论的EV时空分布模型,对影响电动汽车充电需求的因素进行了建模分析,用以模拟用户的出行行为特性。同时,通过对目标区域的路网进行建模,按功能区进行划分,将出行链理论的用户行为特性与目标地理信息相结合,通过Floyd算法对电动汽车用户的出行路径进行了规划设计,以预测电动汽车充电需求负荷。算例结果表明,所提出的模型能能够基于实际地理信息,预测电动汽车充电负荷的时空分布,分析不同功能区域、不同类型城市下的电动汽车充电需求负荷特性。     

考虑分布式光伏和电动汽车接入的配电网空间负荷预测方法

针对大规模分布式光伏和电动汽车接入配电网对空间负荷预测影响的问题,提出一种考虑远景年屋顶分布式光伏饱和安装、大规模电动汽车参与V2G的城市配电网空间负荷预测方法。区分不同小区,依据相应的容积率和可利用率系数计算屋顶光伏饱和安装面积,结合历史辐射值数据计算光伏出力。基于改进型停车生成率模型预测停车需求,结合日行驶里程、停车特性和充放电策略,建立电动汽车V2G负荷预测模型,利用蒙特卡罗仿真得出V2G负荷时空分布情况。采用改进型负荷密度指标法,实现对考虑时序的配电网传统日负荷的预测。以某规划区为例,预测结果表明:屋顶分布式光伏和电动汽车V2G对配电网空间负荷预测结果影响较大,且对不同小区负荷影响的程度不同。     

计及电动汽车渗透率的台区负荷预测研究

大量电动汽车接入给配网台区负荷带来了巨大的影响,为了更好地进行配电台区的负荷调度和扩容规划,研究计及电动汽车渗透率的台区负荷预测。首先对多源的负荷预测数据进行缺失、重复、异常预处理并对处理后的数据进行负荷聚类分析;然后分析电动汽车渗透率对台区负荷的影响并建立相应的负荷预测模型;接着建立基于ANFIS-RBF算法的台区负荷预测算法,并采用某地实际模型和数据进行台区负荷预测实例仿真,分析不同电动汽车渗透率下的台区负荷预测结果并验证本文所提算法的优越性。     

计及行车计划编制的电动公交车有序充电策略

为了提高电动公交车的经济性并兼顾公交车和电网的利益,需综合考虑电动公交车的充电策略和行车计划编制问题.首先,生成满足时间接续关系和电池电量约束的可行车次链,建立以充电成本最低为优化目标的可行车次链有序充电阶段1模型和以总运营成本最低为优化目标的最优车次链选择模型;然后,分别以白天和夜间充电负荷波动最小为优化目标,建立最优车次链有序充电阶段2模型和夜间充电二次规划模型;最后,以一条公交车线路为例对所提模型进行验证,结果表明所提模型和方法能满足公交车公司制定行车计划的需求,实现了电动公交车总运营成本最低的目标,同时通过有序充电达到了减少充电成本和平抑充电负荷波动的目的,对指导电动公交车制定充电策略和行车计划具有重要的参考价值.     

改进二阶自适应法在电力需求预测中的应用

针对趋势预测法仅适合于平稳时间序列,而电力预测中数据不平滑的特点,提出一种改进的二阶自适应预测方法,通过数据预处理平滑历史数据后,自适应调整预测模型的参数,并对实际供电企业的售电量和负荷进行了分析,证明了提出模型达到了一级精度要求,预测结果令人满意。     

充电式电动汽车停车场的V2G模型及接入配电网方案优化研究

从配电网潮流分析的角度出发,建立了基于电价引导原则的车网互联(V2G)功率模型。针对充电式电动汽车停车场负荷接入配电网的馈线和接入点选择问题,以减小馈线网损和日内电压波动为目标,建立了考虑V2G行为的接入规划模型。结合实例分析了负荷类型和光伏渗透率对规划方案的影响,算例结果表明电动汽车的V2G行为对配电网运行效益有显著影响,且不恰当接入方案下V2G行为可能会给配电网带来明显的负面影响。     

Demand-side management in smart grid operation considering electric vehicles load shifting and vehicle-to-grid support

Demand fluctuation in electric power systems is undesirable from many points of view; this has sparked an interest in demand-side strategies that try to establish mechanisms that allow for a flatter demand curve. Particularly interesting is load shifting, a strategy that considers the shifting of certain amounts of energy demand from some time periods to other time periods with lower expected demand, typically in response to price signals.In this paper, an optimization-based model is proposed to perform load shifting in the context of smart grids. In our model, we define agents that are responsible for load, generation and storage management; in particular, some of them are electric vehicle aggregators. An important feature of the proposed approach is the inclusion of electric vehicles with vehicle-to-grid capabilities; with this possibility, electric vehicles can provide certain services to the power grid, including load shifting and congestion management. Results are reported for a test system based on the IEEE 37-bus distribution grid; the effectiveness of the approach and the effect of the hourly energy prices on flattening the load curve are shown.     

基于综合需求响应的工业园区联络线功率控制

为平抑可再生能源系统所引起的联络线功率波动,工业园区通常采取整合园区内部所有源荷设备进行统一集中管理或基于电力需求响应的简单源荷互动运行模式,未能充分挖掘园区多能负荷综合需求响应的潜力。在分析工业园区用能特点的基础上,文中提出了一种基于综合需求响应的联络线功率控制方法,建立了园区与生产任务相关的储能、空调负荷以及电动汽车的综合需求响应特性模型,并通过激励多元用户进行需求响应以平抑功率的波动,有效实现了兼顾综合运行成本及跟踪控制误差的联络线功率控制。结合南方某蓄电池生产工业园区进行算例分析,结果表明该方法能降低园区经济损失,使内部负荷用户受益,并确保对联络线功率计划的有效跟踪。