电动汽车充换储一体化电站的优化调度策略及应用

随着电动汽车数目的 增加,需要不断提升其能源优化管理策略,以充分发挥电动汽车潜能,实现低碳经济供电的目标.针对含电动汽车的充换储一体化电站,研究其预测能源优化管理问题.首先,基于电动汽车出行链特性分析,采用蒙特卡洛算法对电动汽车负荷量进行预测.然后,针对电动汽车充换储一体化电站、可中断负荷和分布式电站组成的虚拟电厂,以...     

考虑电动汽车支持的电力系统恢复多目标最优策略

间歇性可再生能源和以电动汽车为代表的主动负荷广泛接入对电力系统恢复问题提出了新的挑战。现有电力系统恢复方面的研究工作尚未系统考虑电动汽车等主动负荷接入所带来的影响。在此背景下,构建了考虑电动汽车作用的多目标系统恢复方案优化模型。首先,以电动汽车充换电站为单位,分析了电动汽车在系统恢复过程中可能提供的辅助作用。其次,结合系统停电恢复需求,提出了恢复线路最少、恢复速度最快和网架电压最均衡3个系统恢复优化目标,构建了计及电动汽车辅助作用的多目标系统恢复方案优化模型。最后,以IEEE 30节点系统为例对所建立的多目标优化模型进行了验证,并分析了电动汽车对优化系统恢复方案的作用和效果。     

采用随机约束和多目标算法的电动汽车换电站能量管理

针对电动汽车换电站的能量管理进行优化。由于实时电价环境下电动汽车换电站的能量管理具有一定的风险性,因此所建的模型考虑了电动汽车换电需求和市场电价的不确定性,是以运行成本的期望和方差为目标的电动汽车换电站的能量管理模型,并采用基于免疫克隆选择的多目标智能优化算法进行求解。算例仿真结果表明通过所提出的模型可以实现电动汽车换电站购电成本的降低,并通过负荷转移给电网带来好处。     

含分布式电源和电动汽车的微电网协调控制策略

微电网中包含可再生能源和电动汽车等不确定性电源和负载,不利于微电网的稳定运行。基于风光储的微电网系统,考虑电动汽车的时空分布特性,提出一种动态电价调整策略。根据可再生能源出力和负荷的实时数据,求出当前微电网中的不平衡功率,根据当前不平衡率(UR),发布对应的电价信息,充分调动电动汽车参与微电网的调度,实现微电网中可再生能源和电动汽车间的协调控制。最后通过搭建微电网仿真模型对所提动态电价调整策略进行验证,通过对比电动汽车无序充电和有序充放电情况下微电网的等效负荷以及储能运行情况,来验证该策略在微电网运行优化方面的有效性。     

含电动汽车换电站的微电网孤岛运行优化

由于风电、光伏等可再生能源具有间歇性,独立运行的微电网会经常出现功率缺额或过剩,给系统运行带来不利影响。对微电网内重要单元,如电池储能电站、电动汽车换电站、可中断负荷等分别进行了分析并建模,结合系统功率平衡、备用需求等约束,建立微电网独立运行优化模型,利用CPLEX软件求解该混合整数规划问题。算例中对以电动汽车换电站和电池储能电站作为储能单元的微电网分别进行讨论,结果表明,相比传统电池储能电站,电动汽车换电站作为储能装置,通过协调优化,可以提高微电网的可再生能源接纳能力,提高微电网可靠性,并更具经济性。     

考虑动力电池梯次利用的光伏换电站容量优化配置方法

光伏换电站是电动汽车充放电设施与可再生能源集成利用的典型形式之一,该文提出一种考虑动力电池梯次利用的光伏换电站容量优化配置方法。在一定的系统结构及能量交换策略下,根据电动汽车换电需求,以光伏换电站的年最大利润为目标,建立了系统容量优化配置模型。为确定动力电池逐年的梯次利用容量,参考容量退化模型和电动汽车日行驶里程的统计模型,建立了基于蒙特卡洛模拟法的动力电池梯次利用容量计算模型。采用微分进化算法求解优化模型,并重点分析了系统年运营利润的计算过程。以某地区的光伏换电站规划为算例,分析验证了模型的合理性。     

基于多模态多目标果蝇优化的风光燃储微网优化调度

为了实现风光燃储微电网经济环保优化运行,提出了基于种群分区多模态多目标果蝇优化的微网优化调度算法。引入可平移负荷和可中断负荷响应,建立了以风光燃储微电网的运行经济成本和环境污染成本最小为目标函数的多目标优化模型。模型的求解采用三分区的多策略多模态多目标果蝇优化算法——将果蝇种群分为3个区并引入特殊拥挤距离,自适应地调整收敛性和多样性。与5种其他算法进行对比仿真实验,结果表明,所提出的风光燃储微网优化调度算法在全局最优求解、收敛性、多样性以及所得到的最优解集精度等方面具有明显的优势,能有效降低微电网优化的运行成本和环境成本。     

考虑柔性负荷的风光储微电网多时间尺度优化调度

基于极限学习机算法预测风光储功率以及柔性负荷功率,从时间角度出发,先制定日前优化调度,根据实时预测结果对日前优化调度结果采用粒子群算法进行滚动优化,其优化调度的目标为成本最低、网损最小。仿真结果表明：考虑柔性负荷的调峰能力、多目标函数、多时间尺度的优化调度方法能够有效提升含风光储综合能源的经济效益、社会效益,增加了可再生新能源发电的消纳能力,为源荷共同参与削峰填谷协调调度提供了参考。     

电动汽车换电站调度优化问题下的约束罚函数

传统的罚函数约束问题处理方式极易陷入局部最优,难以达到理想的优化效果。针对这一问题,提出了一种新的约束罚函数处理方法,该方法结合粒子群优化算法的原理特性和已有的自适应罚函数方法,组成了分段穿透罚函数。以粒子群优化算法为求解工具,对计及分时电价和可再生能源的电动汽车换电站多目标调度模型进行优化,在MATLAB仿真平台上对比了传统严格递增罚函数、自适应罚函数和分段穿透罚函数方法,验证了所提分段穿透罚函数处理方法具有求解速度快、全局寻优能力强的特点,能有效解决电动汽车换电站调度优化中的高维、高约束问题。     

考虑V2G及碳排放量的风光储综合能源系统协调优化运行

结合我国“碳达峰”、“碳中和”目标的提出,文中将电动汽车的充放电特性考虑到风光储综合能源系统中,建立了以碳排放量最小为目标函数的综合能源系统协调优化模型。该模型通过利用电动汽车的充放电特性,以此调整综合能源系统的负荷曲线,在系统调峰调频的基础上实现系统的经济最优与碳排放达标。文中利用改进的禁忌-细胞膜优化算法对模型进行求解,经过算例分析表明,该优化方案能通过对常规电负荷与电动汽车负荷的平移和替换,平抑系统负荷波动,实现经济的最优与碳排放量的控制。     

基于深度强化学习的大规模电动汽车充换电负荷优化调度

针对大规模充换电站的聚合优化调度问题,提出一种基于SAC深度强化学习的充换电负荷实时优化调度策略。该策略充分考虑了负荷调控过程中的用户因素、系统因素和市场因素,能够实现大规模电动汽车与各类电力系统主体的友好互动。首先,考虑充换电站的发展规模和调度性能建立联合运行框架;其次,提出考虑多重用户特征的可调性识别模型对电动汽车的实际可调性进行判断;进而,考虑充换电站优化调度的多重时空特征,构建不同场景下可调充换电负荷的优化调度模型;然后,基于SAC算法求解并网充换电负荷的实时调度方案;最后,以电动汽车聚合优化虚拟电厂负荷为例,验证了SAC算法应用于大规模电动汽车充换电负荷实时优化调度的经济性和高效性。     

基于有序充电策略的换电站及分布式电源多场景协调规划方法

通过引入电动汽车换电站的有序充电策略,以系统建设运行成本、综合净负荷波动指标以及网络能量损耗最小为目标,提出统筹考虑电动汽车换电站和分布式电源的多场景协调规划方法,并给出满足电动汽车换电需求约束和备用电池存在性约束的备用电池调度方案和最少备用电池计算方法。结合风光电源出力的季节特性,针对IEEE 33节点系统,利用生物地理优化算法进行多场景规划仿真分析,验证了所提规划方法可利用换电站有序充电策略平抑配电网综合净负荷波动,起到了削峰填谷的作用,大幅降低了网络能量损耗,显著提高了风光电源的可规划容量;同时所采用的最少备用电池计算方法,可充分考虑换电站内备用电池在一天中的循环利用,在维持有序充电策略周转的前提下能有效缓解电池储备压力,大幅降低了换电站投资成本。     

高比例新能源电网多源最优协同调频策略

随着大规模可再生能源对电网渗透率的不断增加,大型风光电站也开始参与到电网的调频当中.首先,建立了功率响应总偏差、调频里程支出最小化的多目标互补控制模型,以解决不同调频资源的动态功率分配问题.为解决该非线性优化问题,采用多目标蝠鲼觅食优化算法(multi-objective manta ray foraging opti...     

可再生能源配额制下风光储联合参与现货市场的交易决策

可再生能源配额制与现货市场建设的并行推进引起风电发电商、光伏发电商及储能电站（风光储）联合参与现货市场的交易决策发生变化。通过构建双层交易决策模型,对可再生能源配额制下风光储联合参与日前电能量及调频辅助服务市场的交易决策进行求解分析。模型上层以风光储总利润最大化为目标,同时考虑到风光储的内部调控,求解风光储最优交易策略;下层实现日前电能量和调频辅助服务市场的联合出清及绿色证书市场的清算。通过库恩-塔克（Karush-Kuhn-Tucker,KKT）条件、强对偶定理等方法将双层模型转换为混合整数线性规划问题进行求解。最后,通过算例验证了所提模型的有效性。结果表明：所提框架与模型能够优化风光储报量报价决策;可再生能源配额制的引入丰富了风光储的套利手段,风光储内部调控更加活跃;风光渗透率及配额制考核权重的变化对风光储的交易决策有重要影响。     

计及充换放储一体化电站的主动配电网故障恢复

建立了电动汽车区间负荷模型和充换放储一体化电站(简称一体站)区间负荷紧急支撑模型,提出一体站区间负荷紧急支撑策略及其孤岛区间负荷供电范围划分策略。基于区间理论分析,以系统孤岛负荷、开关动作次数和网损分别作为不同层的优化目标,建立主动配电网故障恢复多层优化区间模型。提出混沌模拟退火帝国竞争算法对故障恢复区间模型进行优化,并提出基于仿射数的区间Dist-Flow法用于潮流计算。算例结果表明所提方法快速、有效。     

电动汽车充换储一体站的建模

电动汽车充换储一体站是集充电站、换电站和梯级储能电站于一体的电动汽车（electric vehicle ，EV）集中型综合供储能电站，可以发挥充电站和换电站的可调度潜力，并能够减小功率波动。提出了一种新型电动汽车充换储一体站模型，该模型综合考虑了电动汽车快充站、换电站和梯级储能电站。首先，基于快充用户的行驶行为特点，建立了电动汽车快充站模型；其次，根据城市道路速度流量实用模型，建立了电动汽车换电站模型；最后，结合梯级储能模型，构建了集成的电动汽车充换储一体站模型。以某地区公交线路实际道路情况为仿真算例，验证了提出的一体站模型能够满足电动汽车充电负荷的需求，且具有降低运维成本和抑制功率波动的优势。     

考虑V2G模式的配电网风光-电动汽车协同调度优化研究

风光组合发电的自然间歇性与随机性给电网的安全稳定运行带来极大挑战,同时也制约了风、光发电产业的发展。为减小地区电网负荷峰谷差,增强对可再生能源的接纳能力,以地区电网等效负荷波动最小和用户充电成本最低为目标,建立考虑电动汽车与电网互动(Vehicle-to-Grid,V 2 G)模式并计及风电和光伏出力的多目标协同调度模型,以合理安排电动汽车的充放电行为。定义了各目标的隶属度函数,通过运用最大模糊满意度法,将该多目标优化问题转化为单目标非线性优化问题,并运用纵横交叉优化算法(CSO)进行求解,得到最优调度方案。算例结果验证了模型的有效性和求解方法的可行性。     

基于微网的电动汽车与电网互动技术

随着电动汽车的渗透率越来越高,其无序充放电行为会给电网的正常运行带来负面影响。电动汽车与电网互动(V2G)是一个很好的解决办法。基于微网的V2G模式被用于电动汽车与电网之间的能量交换,并建立了以微网负荷波动最小、可再生能源利用率最大及车主获得的收益最大为优化目标的多目标优化模型。针对该优化模型的求解,首先提出了变阈值优化算法,并在此基础上进行了改进,提出了充放电速率可调优化算法。优化结果证明了这两种算法能够通过合理的调度来提高可再生能源利用率,改善微网内部电量供应和需求不平衡问题以及增加电动汽车车主的收益。     

基于电动汽车一体化电站的虚拟电厂智能调度

随着能源供应的日趋紧张,电动汽车的迅速发展势在必行,大量的电动汽车储能电池的无序充电将给电网造成负面冲击。为此,提出一体化电站的运营模式,建立包含有电动汽车充换储一体化电站和可中断负荷的虚拟电厂控制模型;以运行成本最小为调度目标,运用二进制粒子群算法,实现虚拟电厂的经济调度。最后,运用仿真算例验证了调度方案的可行性。结果表明,在虚拟电厂的控制下,充换储一体化电站与可中断负荷相互配合,可大大缓解高峰用电的紧张,起到削峰填谷的作用。     

计及柔性负荷和换电站的综合能源系统优化调度

在“碳达峰，碳中和”背景下，未来能源发展将由单一的能源系统向综合能源系统转变。随着电动汽车车网互动技术的发展与应用，柔性负荷占比的显著提升，综合能源系统中的可调度资源将愈加丰富。在此背景下，本文将含电动汽车换电站和多类型柔性负荷的综合能源系统作为研究对象。首先，建立包含风电、储能、热电联产机组、燃气锅炉等设备的综合能源系统模型。其次，在计及电、热、气柔性负荷响应的基础上，将电动汽车换电站的充放电特性考虑到综合能源系统的优化调度中，以系统运行成本最小为目标，构建综合考虑多类型柔性负荷响应和换电站有序调度的综合能源系统优化模型。最后采用Yalmip进行建模并调用Cplex求解器对模型求解。算例结果表明，调度周期内系统运行成本降低了13.04%，风电消纳率提高8.65%，负荷峰谷差降低24.58%，验证了所提模型在降低系统运行成本、削峰填谷以及消纳风电等方面的有效性。