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智能电网中大规模电动汽车(plug-in hybrid electricvehicle,PHEV)和可再生能源(renewable energy resource,RES)发电的接入,使得电网由传统的自上而下的集中控制转变为分布式控制,潮流也从单一流动转变为双向流动,直接影响传统发电机组的功率输出。电动汽车能够向电网提供辅助服务(vehicle to grid,V2G),改变了传统经济调度单一的发电商利益模式。车主充电行为的随机性和可再生能源发电的间歇性也加大了对电网调节能力的要求。为此文章构建了基于智能电网的动态经济调度模型,该模型包含电动汽车和可再生能源发电,以发电成本(含电动汽车入网服务成本)和车主充电成本最低、环境污染最小和等效负荷率最高为优化目标,在满足用电需求的前提下,动态调节电动汽车充放电时间和功率,匹配负荷和可再生能源发电波动。最后以10机组系统为例对该模型进行了分析,证明了所提模型的合理性和有效性。 相似文献
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风电、光伏等间歇性电源的大规模接入,给电网的安全稳定运行带来了诸多影响,如电力系统调频压力显著增大。传统的火电机组提供调频辅助服务受到爬坡约束限制,存在调节速率低、加速机组老化等缺点,难以满足调频需求。电动汽车(electricvehicle,EV)可受电网直接控制参与车网互动(vehicle-to-grid,V2G),具有迅速响应系统指令,提供调频辅助服务的能力。为更好地匹配电力系统的调频要求,在考虑电动汽车用户行为特性的基础上,提出考虑用户积极性的电动汽车与机组联合调频的两阶段随机优化调度模型,实现火电机组调频容量大、调频速度慢及电动汽车调频容量小、调频速度快的优势互补。采用动态场景法以广东电网的调频信号数据作为输入生成动态场景集在IEEE39节点系统进行仿真分析,验证了所提调度模型的正确性与有效性。 相似文献
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针对电动汽车(electric vehicle,EV)时空转移随机性造成的电网波动问题,计及车主的性别差异、车主实时出行目的地不同和车辆双向行驶,提出了一种基于出行随机性双向出行链的EV充放电调度策略。考虑车主实际出行过程,建立EV双向出行链模型;考虑到男女车主出行过程中的性别差异,确定男女实时出行概率模型;以降低电网的波动为目标函数,考虑车主实时出行需求和EV实时荷电状态(state of change,SOC)建立调度模型,并依据所建立模型对EV进行充放电调度。在约280 m2的区域进行仿真分析,结果表明:双向出行链模型更接近用户实际出行规律,其调度策略能够在满足用户实际出行需求的同时,更好地抑制电网波动性。 相似文献
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电动汽车与电网互动可以实现削峰填谷、参与调频、提供备用等作用,对于电网的安全经济运行和提高新能源发电消纳能力具有重要意义。围绕电动汽车与电网互动的调控技术、市场机制和基础设施这3方面的关键问题进行分析。首先,对电动汽车与电网互动的层次与目标进行了梳理;其次,对电动汽车与电网互动的集中式控制、分布式控制、分层控制策略进行了分析;再次,对电动汽车与电网互动的成本-效益、商业模式与市场机制的研究进行了总结并提出了建议;进一步讨论了电动汽车与电网互动的设施与通信技术标准的发展现状;最后,对电动汽车与电网互动的研究和应用进行了展望。 相似文献
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考虑移动储能特性的电动汽车充放电调度策略 总被引:1,自引:0,他引:1
电动汽车作为一种分布式储能,具备与电网互动的能力,其最大的特点是移动性。基于停车生成率思想对电动汽车移动储能特性展开分析,建立电动汽车移动储能模型,以网格化区域为单位描述电动汽车的移动行为。以最小化电网负荷波动为优化目标,计及电网潮流约束、电池性能约束、车主需求约束和车辆移动性约束,提出了电动汽车移动储能与可再生能源协同参与电动汽车与电网互动策略。算例对于不同移动特性、不同电动汽车规模2种场景进行仿真,表征了移动储能特性对策略的影响,验证了模型和策略的有效性。 相似文献
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大规模电动汽车无序充电会加剧电网的峰谷差,并影响电能质量和变压器寿命。文章从群体的角度考虑分布式控制框架下电动汽车实时充放电优化的互动调度策略,根据接入电动汽车不同的充电需求,提出以充电结束时刻为分群特征的实时调度方法,并采用双层优化模型求解集群整体和单辆电动汽车的最优充放电功率问题。上层以日负荷波动和调度惩罚最小化为目标,建立考虑电动汽车充放电的大规模集群实时互动调度模型。下层考虑电动汽车车主的充放电成本,求解单辆电动汽车充放电功率的最优跟踪问题。以典型的区域配电网负荷数据为例,通过仿真验证了分布式控制下的实时充电优化策略可以保证电网的可靠运行,同时兼顾各方利益。 相似文献
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预警负荷会严重影响电力系统的安全经济运行。面向参与车辆到电网(vehicle to grid,V2G)服务的电动汽车用户,综合考虑预警负荷、预警电价和充电激励措施对充放电过程的影响,提出基于改进粒子群算法(improved particle sw arm optimization,IPSO)的电动汽车充放电优化策略。通过计算预警负荷发生时的放电奖励,建立预警负荷电价模型、电池容量损耗模型,基于分时电价和放电激励制度建立用户充放电成本模型。此外,引入长短时记忆的概念,提出改进粒子群优化算法。在上述模型和算法的基础上,以最小化用户成本为优化目标,计及用户充电需求和充放电功率等约束,提出不同预警负荷情况下的充放电优化策略。在MATLAB中完成了仿真验证,结果表明,在已知预测预警负荷的前提下,采用文中的充放电优化策略能够提高电动汽车用户V2G参与度,有效降低用户成本,并缓解预警负荷发生时电网压力。 相似文献
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基于双层优化的电动汽车充放电调度策略 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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由于能源短缺、温室效应和大气污染等多方面原因,各个国家和科研机构都纷纷致力于发展各种新型低污染、能源利用率高的插入式电动汽车汽车.近年来混合动力汽车和纯电池电动汽车都得到了较大的发展,阻碍其规模化的原因除了新型汽车本身的技术问题之外,电网技术对其的兼容与支持程度也成为一个重要原因.本文就混合动力汽车和纯电池电动汽车规模化带给电网的影响及电网技术所需要的变革进行了适当讨论.提出以智能电网为基础,实现电动汽车统一协调控制.在兼容和支持电动汽车规模化的同时降低电力生产和维护成本,提高电力系统的可控性和可靠性. 相似文献
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随着新能源发电、电动汽车的大规模发展,电网的调节能力持续下降,新能源消纳的压力日益增加,配电网的薄弱性逐渐暴露。电动汽车与电网互动技术的推广应用对于充电需求的满足、配电网建设压力的缓解、电动汽车灵活性资源的利用及新能源消纳都具有重要意义。文中从电动汽车与电网互动的技术研究、相关政策与标准制定、基础设施及能量管理等平台、信息安全以及示范应用五大方面入手,对电动汽车与电网互动领域的研究现状进行了系统总结,指出了现有研究中的不足之处,并进一步探讨了未来电动汽车与电网互动领域的潜在研究方向。 相似文献
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电动汽车与智能电网从V2G到B2G的全新结合模式 总被引:1,自引:0,他引:1
有关电动汽车的多数研究中,均将电动汽车与其动力电池一体化看待,因此将电动汽车的移动、分散和分布式决策等属性等同于电池的属性,因而诞生了V2G的概念及其诸多的复杂问题。通过将电动汽车与动力电池进行资产关系解耦,进而实现电动汽车动力服务与电池向电网充放电的时间地点的双重解耦,使建设大型集中储能充电站成为可能。在此基础上,V2G的概念被扩展为B2G,从而揭示了电池与电网交互能量的本质。论述了从V2G向B2G发展的必要性和先进性,同时也探讨了实现B2G所面临的运营、管理和技术等方面的挑战及其可能的解决方法,展示了发展B2G技术对于智能电网的美好前景。 相似文献