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随着分布式光伏大规模发电的广泛应用,净负荷“鸭型”曲线特征明显,电动汽车白天充电无法充分利用新能源,夜间充电使原有负荷峰值叠加。为避免净负荷“峰上加峰”现象,文中以减小净负荷峰谷差为目标,实现充电负荷转移。首先,基于快慢充行为特征的统计数据,采用蒙特卡洛法模拟用户充电行为,实现未来充电负荷分布的预测,并根据慢充的入网特性以及快充的延迟充电特性建立快慢充负荷约束。然后,基于梯度下降法对负荷转移率进行计算,并引入用户消费心理学构建充电负荷价格响应模型。最后,对电网调峰的经济性进行分析以限定电价变动约束,以净负荷峰谷差最小为目标构建充电引导模型,并利用深度强化学习对其求解。仿真结果表明,所建模型和求解策略能有效引导充电负荷避开净负荷的峰期,并确定合理电价,减小电网的峰谷差。  相似文献   
2.
完善电动汽车(EV)主动参与充放电双向互动调频的激励机制,综合考虑EV充放电行为在能量-调频市场中的多阶段交互影响,有利于准确评估聚合商参与电力市场的收益。提出了EV聚合商参与多品种市场的多阶段运营策略,以实现聚合商的运营收益最大化。基于充电行为特征的统计数据,建立单体EV的功率及能量响应边界,并考虑用户参与充电和放电控制的差异性,结合用户自身偏好、电池损耗,提出EV集群的充放电激励机制,并在此基础上建立EV集群功率及能量的响应边界约束。基于EV充放电调节控制的时序性和多阶段市场的调频需求,建立考虑多阶段时序交互的多品种市场运营收益优化模型。结合PJM市场的运营案例,验证所提充放电激励机制和运营策略的有效性,结果表明其能在保障用户充电需求的基础上,有效提升聚合商参与能量-调频市场的收益。  相似文献   
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