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.     

考虑电动汽车和5G基站的电力-信息-交通耦合网络需求响应策略

电动汽车(EV)是具有移动负荷和通信用户双重属性的主体,为充分挖掘其参与需求响应产生的可调度潜力并降低电网负荷波动,提出了电力-信息-交通网络耦合背景下EV和5G基站需求响应策略。首先,分析了EV和5G基站参与下的多网络耦合关系。其次,建立了EV集群和5G基站集群的灵活性模型。基于此模型,提出了两阶段需求响应优化调度策略：第1阶段以通信成本最小为目标,为EV提供充电导航和路径规划并优化基站用能模式;第2阶段以配电网负荷波动最小为目标,制定EV的充放电策略。最后,通过某城市交通模型的测试,分析了调度策略对基站运行、配电网负荷、潮流和用户的影响,验证了模型和方法的有效性。     

基于冗余配置的电动汽车虚拟储能参与电网调峰研究

利用电动汽车作为储能装置,在用电高峰期将电能反馈回电网,可以减小电网负荷波动。本文在考虑电动汽车行为特性基础上,提出基于冗余配置的电动汽车虚拟储能参与电网调峰的控制方法。针对电动汽车作为移动储能的可用容量和功率均实时变化的问题,以负荷波动最小为目标,综合考虑电动汽车日行驶里程和出行结束时间等约束条件,根据电动汽车虚拟储能满足调度需求的概率确定冗余配置,建立基于冗余配置的电动汽车虚拟储能参与电网调峰优化控制模型,利用粒子群优化算法对模型进行求解。通过某地区电网负荷实际运行数据进行仿真,仿真结果表明,加入电动汽车虚拟储能后的“合成负荷”比原始负荷曲线更加平滑,峰谷差明显减小。本文方法提高了电动汽车虚拟储能参与电网调峰的可靠性,为电动汽车参与电网调峰提供了理论依据。     

计及电动汽车需求和分时电价差异的区域电网LSTM调度策略

针对电动汽车(electricvehicle,EV)和风电大规模接入电网对系统调度、运行等方面带来的挑战,该文基于长短期记忆网络(long short term memory network,LSTM),提出一种计及电动汽车需求和分时电价差异的区域电网经济调度策略。首先,根据需求差异将并网EV分为刚性EV、快充灵活EV和慢充灵活EV 3种类型,并分别建立负荷模型。其次,考虑快/慢充灵活EV响应速度和分时电价的差异,以及常规发电机组、快速响应机组的电源特性,将该策略分为日前、模型训练和日内3个阶段。在日前阶段考虑区域电网机组运行成本和电动汽车车主支付费用建立了多目标优化调度模型;模型训练阶段,通过大量数据训练LSTM网络得到日内调度模型;日内阶段,将日前调度结果和日内超短期预测数据输入到日内调度模型中,得到日内可控单元调度计划。最后,通过日后复盘验证了策略的有效性和经济性。     

基于云边协同的电动汽车实时需求响应调度策略

随着电动汽车(electric vehicle,EV)数量不断增加,EV接入电网后参与电网需求响应实时优化调度的时延问题变得愈加明显。时延问题不仅影响着电网响应质量,也导致用户的响应收益降低。基于此背景,该文提出基于云边协同的EV实时需求响应调度策略。首先,对EV可调度负荷模型展开分析;其次,结合EV移动特性建立云边协同任务卸载策略;最后,以中心云负荷差最小和边缘云响应收益最大为目标建立调度决策模型。为了分析存在时延情况下EV用户的响应收益,该文进一步从用户响应量和用户响应等待时间对用户收益进行建模分析。仿真结果不仅验证了该文所提方法可以有效降低负荷峰谷差和提高聚合商、用户侧的收益,还证明其在大规模EV参与实时调度过程中的优越性。     

基于V2G的电动汽车充放电双层优化调度策略北大核心CSCD

针对大规模电动汽车(EV)随机接入电网时,电动汽车无序充电将会导致电网用电量增加,负荷峰谷差值变大,如何有效降低电动汽车带来的用电负荷风险是未来关注的重点。文中提出了基于车网互动(vehicle to grid,V2G)的电动汽车充放电双层优化调度策略。其中,上层模型以电网总负荷方差最小和代理商调度计划偏差最小为目标函数;下层模型以用户参与调度意愿和调度能力为基础,在代理商配合调度中心计划的前提下,注重提高用户参与度和用户收益最大化。采用多种群遗传算法对模型进行分析,结果表明,所建模型不仅能够很好的平抑电网负荷波动,有效降低负荷峰谷差,并使参与V2G服务的用户经济收益最大化。     

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。     

基于新能源-负荷相似性的源荷储协调调峰优化调度

合理利用可调节负荷的响应特性来实现源荷储的协调调度,可有效缓解新能源、负荷的不确定性所带来的调峰压力。基于新能源-负荷（NER-L）相似性,建立可调节负荷响应目标。基于相关系数,建立能准确刻画负荷对新能源出力跟踪匹配程度的NER-L相似性指标,并将指标引入所建源荷储协调调峰的双阶段优化调度模型。第一阶段模型以NER-L相关系数最大为目标,确定可调节负荷在各时段的响应功率并获得最优电网负荷;第二阶段模型以弃风弃光量最小、调峰运行成本最低为目标,优化火电机组及储能出力。以IEEE 30节点系统为例,对NER-L相似性、净负荷峰谷差、系统调峰运行经济性及新能源弃电功率进行计算分析,结果验证了所提模型的有效性。     

考虑负荷聚合商诚信度及用户满意度的日前调峰市场双层优化模型

新能源大规模并网对电力系统调峰带来较大挑战,在传统电源侧调峰空间逐步殆尽的背景下,亟需高效的市场机制引导用户侧灵活负荷主动参与调峰市场以维持电网安全稳定。结合用户实际情况,综合考虑用户满意度及负荷需求,提出了电动汽车、电采暖、储能等灵活负荷聚合参与日前调峰的市场机制,并建立了聚合商参与日前调峰市场出清及用户侧灵活负荷调度的双层优化模型。其中,上层模型考虑负荷聚合商诚信度的影响,以调度成本最低为目标进行日前市场出清;下层模型考虑用户满意度,以签订合同的形式调用用户侧灵活资源。仿真结果验证了将不同负荷聚合进行联合调度的可行性,表明所提出的策略能明显降低系统调度成本,保证市场调峰的可靠性,确保电网安全可靠运行。     

基于分时电价的电动汽车充放电多目标优化调度

大规模电动汽车无序充电易造成电网负荷"峰上加峰"等后果,这严重影响电网安全运行,因此合理调度充电行为至关重要。基于分时电价制度和电动汽车可入网的情况,针对电动汽车调度机构建立了计及电网负荷波动及用户成本的多目标优化模型,采用交叉遗传粒子群算法求解得到次日优化充放电计划。基于某商用楼宇负荷数据进行算例仿真,对比分析了分时电价与固定电价下的仿真结果及不同分时电价对调度策略的影响,结果表明:分时电价引导下的调度策略在减小电网峰谷差与提高用户经济性上都具有更大优势;受峰谷电价差增大与尖峰电价的影响,新的分时电价下电网调峰效果更加明显,但用户成本却因平均电价上浮而增高。     

考虑最优弃能率的风光火储联合系统分层优化经济调度

大规模可再生能源的全额并网消纳需要安排大量火电机组参与调峰调频等辅助服务,可能造成电网调峰难度、系统调度成本及运行风险的增加。为实现风、光等可再生能源的最经济消纳,首先分析了火电机组调峰过程及合理弃风弃光对电网调峰的影响机理;进而,综合考虑电网调峰难度及整体经济性,构建了基于最优弃能率的数学模型,并提出了一种最大化风光火储联合系统经济效益的调度策略;在此基础上,建立了以电网净负荷方差最小为上层优化目标、电网运行成本最小为下层优化目标的双层优化调度模型。最后,选取IEEE-30节点作为算例系统进行分析,结果验证了所提模型的有效性与可行性。     

计及用户电池损耗的电动汽车分布式两阶段调度策略

规模化电动汽车(Electric Vehicle,EV)的无序充电行为给电网造成了压力,因此研究EV有序调度策略对保证电网的安全运行具有重要意义.为此,文中提出一种计及用户电池损耗的分布式两阶段调度策略.在调度前定性分析调度意愿和调度能力以筛选可调度车辆,并在第一阶段提出了平均充电率指标,结合最小充电成本完善用户侧优化...     

考虑电动汽车入网辅助服务的配电网日前调度策略

为避免大量电动汽车(EV)无序充电对电网安全、经济运行的影响,提出了基于电动汽车入网(V2G)辅助服务的配电网日前调度方法。首先,基于智能电网和物联网的历史及实时信息建立EV充放电模型,并进行EV辅助服务参与者的筛选和分类。其次,建立了考虑V2G辅助服务的2层配电网最优经济调度模型。上层模型以网损成本、EV用户成本和系统总负荷均方差最小为目标,优化充电站的充放电功率和电压调节设备的工作状态;下层模型以EV的充放电状态转换次数最少和充电站功率与上层优化结果偏差最小为目标,计算每辆参与辅助服务EV的充放电功率。最后,算例系统仿真验证了所提方法的有效性。     

电动汽车充放电多目标优化调度策略研究

电动汽车作为新型负荷接入电网给原有的配电网带来一系列问题,有效的控制策略可以减小电动汽车充放电对电网的影响。针对电动汽车的入网情况和现有的分时电价制度,从配电网方面考虑以最小化配电网负荷均方差与最小化系统负荷峰谷差为目标函数建立电网负荷波动的数学模型。兼顾电网和用户双方共同的利益,在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本最低作为优化的目标函数建立多目标的电动汽车优化调度模型。基于某商用楼宇负荷进行算例仿真,采用常惯性粒子群算法进行求解。仿真结果表明,分时电价引导下的调度策略可以减小峰谷差,提高用户的经济性。增大平均电价情况下调峰效果显著,用户成本会因平均电价上浮而增高。     

分时电价引导电解铝负荷参与百色区域电网调峰研究

随着并网风电装机容量越来越大,现有的调度模式难以应对风电出力的随机性,为提高区域电网调峰和消纳风电的能力,提出利用分时电价引导电解铝负荷参与火力发电机组调峰的联合优化调度模型,模型以系统总的发电成本最小为目标,以区域电网运行数据为算例进行仿真验证,结果表明所提模型能够提高系统运行经济性和风电消纳能力。     

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。     

大规模分散式充电桩参与电网负荷优化技术研究

电动汽车（electric vehicles, EV）发展迅速,分散式充电桩参与电网调控蕴含巨大潜力。对比负荷运行典型评估指标,将负荷波动率作为优化目标,重点构建了分散式充电桩参与电网负荷优化的多目标优化模型,提取负荷波动率的关键特征,建立表征负荷波动率的优化目标函数;引入电力奖励积分解决电价不灵活的问题,构建用户成本优化目标函数;以南京市区某配网馈线的典型夏季负荷为例,利用MATLAB工具对2 000辆可参与日调峰汽车、500辆可参与夜填谷汽车的负荷优化进行仿真分析,结果显示电网负荷波动率明显下降,用户成本大大降低。     

基于GA-PSO的电动汽车换电站时空双层充电优化策略

针对电动汽车(Electric Vehicle, EV)用户换电体验不佳、换电站备用电池组空闲、充电成本过高及配电网负荷特性恶化的问题,建立了兼顾EV用户、换电站和电网公司三方利益的时空双层充电优化模型。该模型采用双层时空解耦结构,上层模型以满足EV用户个性化需求为目标,重点解决空间尺度上换电站的选择问题。下层模型在时间尺度上采用一种两阶段优化策略,第一阶段以充电成本最小为目标重点关注电池组充电方案的制定问题,第二阶段虑及电网激励以配电网负荷波动最小和峰谷差最小为目标重点关注充电方案的优化问题。最后,采用Monte Carlo法模拟EV用户的换电需求,采用GA-PSO(遗传-粒子群算法)对提出的时空双层优化模型进行迭代求解。以某典型城区为例,仿真验证了所提模型与方法的正确性。     

考虑奖励机制的电动汽车充电优化引导策略

随着电动汽车（electric vehicle,EV）的大规模推广,其无序充电严重威胁电网的安全稳定运行,积极引导EV用户参与充电优化策略,对于提高电网的安全稳定性具有重要意义。为此,基于充电优化管理调度思路,提出一种考虑奖励机制的EV充电优化引导策略,在分时电价的基础上,计入用户在降低电网负荷波动中的奖励机制,考虑充电位置固定、不确定用户的出行需求,确定EV的充电时间及充电位置,达到用户满意度最高的目的;利用EV动态响应的实时优化算法,对所提的优化调度模型进行求解。仿真结果验证了所提策略的有效性和可行性,该优化调度策略不仅能有效改善负荷低谷时段集中充电形成新的负荷高峰的问题,而且可明显降低用户的充电成本及电网负荷波动。     

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。