基于协同进化的光伏电站与电动汽车充电站联合规划

现有规划方法未充分考虑分布式光伏电站（DPVG）出力与电动汽车充电站（EVCS）充电负荷的随机特性,针对该问题,文中首先基于场景概率法进行概率潮流分析,并建立基于机会约束的DPVG-EVCS联合规划模型,在确保配电系统运行工况满足机会约束的前提下,优化DPVG与EVCS的建设位置与容量,降低配电系统网损。然后,采用基于遗传算法（GA）的协同进化算法（CA）求解DPVG-EVCS联合规划模型,将待求优化问题分解为EVCS规划子问题与DPVG规划子问题,采用GA进行求解,并通过生态系统协同2个GA种群进化,直至获得待求优化问题的最优解。最后,搭建IEEE 33节点配电系统进行仿真,结果表明文中所提模型可获得合理的规划方案,且CA求解效率高,可显著提升规划人员工作效率。     

云制造系统中区块链排队时延分析与仿真

针对云制造系统中区块链的排队时延问题,探索降低云制造系统中区块链排队时延的因素,提出一种新型的云制造系统区块链模型,在传统云制造系统架构的服务层中引入区块链服务。将制造服务请求在区块链服务的排队时延过程分解为缓冲阶段和共识阶段,使用M/M/1排队模型分析系统指标。提出一种自适应难度值机制,优化不同算力的节点参与共识的机会。并且研究节点收益与节点服务率的关系。仿真结果表明,基于M/M/1排队模型能够反映云制造系统的请求排队时延过程;引入自适应难度值后,算力小的区块链节点有更大的机会获取记账权,且节点的收益与其服务率呈正相关。     

多重随机特性下的电动汽车充电网络机会约束规划

针对分布式光伏接入背景下的电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电网络规划问题,建立了同时考虑分布式光伏出力与EV充电负荷随机特性的机会约束规划模型.首先,采用场景概率法分析配电系统规划典型日内的概率潮流特性.在此基础上,给出EV充电网络机会约束规划模型中的节点电压偏移机会约束与线路潮流越限机会约束.在充...     

考虑电动汽车充电负荷的配电系统场景概率潮流分析

提出了一种同时考虑分布式光伏出力和电动汽车充电负荷随机特性的配电系统场景概率潮流分析方法。首先,在考虑车主交通行为与充电模式随机特性的基础上,采用蒙特卡洛模法对充电站典型日内的充电负荷进行模拟,给出充电负荷曲线集。接着,采用K-means聚类分别对充电负荷曲线集和光伏历史出力曲线集进行聚类,给出充电负荷和光伏出力的概率场景集,并以此为基础构建潮流分析场景集。最后,采用前推回代法进行所有场景下的配电系统潮流分析。按场景概率对潮流结果进行汇总,给出概率潮流分析结果。基于IEEE 33节点配电系统的仿真计算验证了所提模型及方法的有效性。     

基于边际发电成本的联络线交换功率两阶段迭代优化方法

为充分利用联络线功率输送能力,降低电网总体运行成本,提出一种基于边际发电成本的联络线交换功率两阶段迭代优化方法。从各区域电网初始机组组合方案与各联络线初始交换功率出发,分两阶段对联络线交换功率进行迭代优化。首先,在不改变机组开机方式的前提下,基于各区域电网的边际发电成本对联络线交换功率进行第一阶段迭代优化。接着,对区域电网中出力连续等于最小技术出力且发电成本最高的边际机组进行关机操作,在此基础上进行第二阶段迭代优化。该方法与电网实际调度过程联系紧密,且仅需各区域电网提供边际机组的运行信息,保护了各区域电网的数据隐私。最后,基于3个区域电网和3条联络线的仿真实验验证了所提模型和方法的有效性。