考虑大规模电动汽车入网的经济调度问题

针对大规模的电动汽车无序入网充电导致电力系统运行不稳定的问题,提出了基于峰谷分时电价进行有序充放电的策略,该策略考虑了电动汽车用户的响应程度对其实际应用的影响。具体阐述了峰谷分时电价划分的方法和用户充放电时刻的选择。根据电动汽车时空分布规律,分别构建了电动汽车无序充电和基于峰谷分时电价的有序充放电模型。从微网系统和用户侧两方面建立了以微网系统运行成本、系统负荷波动、车主充电成本为目标函数的经济调度模型。采用粒子群算法对算例模型进行求解,得到了不同充放电方式下电动汽车和其各分布式微源的出力结果,验证了有序充放电策略的有效性和可行性。研究结果表明峰谷分时电价机制下的有序充电明显优于无序充电,电动汽车车主对有序充电的响应程度越高,越能提高微网系统的经济效益和环境效益。     

考虑电动汽车用户响应的微网经济调度

针对电动汽车接入微电网后的经济调度问题,对微电网可分布式电源的出力进行了研究。首先分析电动汽车的行驶特性,在其无序充电负荷模型的基础上,建立了同时考虑电动汽车用户响应度和用户满意度的峰谷分时电价电动汽车有序充放电模型。然后构建一个含电动汽车及风、光、燃气轮机和柴油机的微网系统,以实现微网经济性和环保性运行为双重优化目标,采用改进粒子群算法,来得到不同控制策略下的优化调度结果。仿真结果表明,电动汽车有序充放电,可以有效实现削峰填谷,并且可以在保证良好环境效益的同时提高微网运行的经济性。     

居民区电动汽车充电负荷建模研究

分析了电动汽车的充电电池结构,给出了单台电动汽车充电功率的计算公式.研究了对电动汽车充电负荷起决定作用的电池剩余荷电量和电动汽车返回时间两个随机因素的分布特性,并用蒙特卡洛法模拟这两个随机因素,提出了居民区电动汽车充电负荷的建模方法.方法能够较好地切合居民区电动汽车充电负荷的实际情况,对制定引导电动汽车用户有序充电的措施和配电网优化运行意义重大.     

基于分时电价的小区电动汽车有序充电策略研究

随着电动汽车的研究和使用逐步得到完善,按照当前电网的负荷运行能力,大量的充电负荷随机接入电网必然会对电网造成很大的影响,给配电网的运行带来巨大挑战。为了减小电动汽车充电给配电网带来的影响,考虑提高电网利用效率、经济性充电、避峰填谷等因素,本文分析电动汽车的充电方式、用户出行习惯、开始充电时刻以及日行驶里程等,建立小区充电负荷模型,在保证小区变压器安全运行的条件下,基于峰谷电价分时电价构建以用户充电费用最小为目标函数,满足小区电动汽车用户的充电需求。最后,运用蒙特卡洛法(Monte Carlo method)进行算例仿真和分析验证。     

含光、储、电动汽车居民小区电力负荷综合管理系统

电动汽车、小型光伏发电装置在居民配电系统获得日益广泛的应用,改变了居民负荷需求特征,给现有系统带来一系列问题.为提高居民小区光伏利用率,引导电动汽车有序充电,针对含光、储及电动汽车的居民小区,研究光伏出力及电动汽车充电行为的不确定性及特征,利用集中设置的储能装置,在不改变既有配电系统一次拓扑结构的前提下,构造居民小区电力负荷综合能源管理系统,并提出直接和间接负荷控制相结合的综合能源管理控制和调度策略.该系统及其控制策略利用分时电价机制间接调节电动汽车充电行为,避免夜间充电高峰;利用合理设置的集中储能装置,通过直接控制,转移多余光伏出力,充分消纳光伏出力,同时达到最大化用户收益和解决变压器白天光伏反向送电过载问题的目的.以实际居民小区实测数据为基础,对不同场景的仿真分析验证了方法的可行性和有效性.     

计及电动汽车的综合能源系统概率潮流计算

针对电动汽车充电负荷呈现出的随机性和波动性向综合能源系统注入了大量不确定性问题,通过蒙特卡洛抽样法,建立电动汽车充电负荷概率模型、电/气/热网络和耦合元件模型;考虑了发电机阀点效应、热电联产机组的部分负荷效应以及分布式平衡节点;提出了计及电动汽车不确定性的综合能源系统概率潮流计算方法.研究结果表明:所提出的算法可以求解计及电动汽车充电负荷不确定性的概率潮流.研究结论初步突破了对传统潮流的认识,帮助电网运行人员获取全网的潮流信息.     

电动汽车充电对静态电压稳定裕度影响的研究

根据蒙特卡洛算法预测出2030年电动汽车并网充电的典型日负荷曲线,基于Matlab仿真平台的PSAT工具箱建立ZIP负荷模型,研究2030年汽车保有量为300万辆背景下,电动汽车渗透率分别为20%、40%和60%情况下,电动汽车无序并网充电引起电网最大负荷参数变化,通过分析电动汽车并网充电时最大负荷参数的变化来分析电网电压稳定性裕度.研究表明大规模电动汽车无序充电对电网电压稳定的影响较大,尤其是在电网比较薄弱且负荷过重的情况下,极易引起电网电压失稳的现象.提出在大规模电动汽车V2G技术下并网充电,充电调峰作用,可以提高电网运行的稳定性.     

基于电价响应模型的电动汽车充电优化策略

大量的电动汽车接入电网充电需要考虑经济效益和系统稳定性的影响,为了减少由于电动汽车的无序充电对配电网负荷引起的较大波动,提出了一种基于电价响应和电网激励的电动汽车有序充电优化策略。首先,在充分考虑用户的充电需求和电网安全运行的基础上,以负荷最小峰谷差为目标函数,采用遗传算法求取峰谷时段电动汽车充电数量最优解;其次,构建了电动汽车峰谷电价优化模型,建立了电动汽车充电数量与峰谷电价之间的关系,实现了电动汽车充电价格的最优定价机制;最后,考虑到充电站运营商实施分时电价前后的总收益不受损害,引入了电网公司为减少负荷峰谷差而给出的激励机制。通过对算例的分析,提出了基于电价引导的电动汽车有序充电策略,在降低了运营商的购电成本和用户充电成本的同时,实现了系统负荷削峰填谷的目的,验证了所提控制策略在节约能源方面具有有效性和合理性。     

考虑源荷不确定性的综合能源系统日前经济调度

针对可再生能源出力及负荷不确定性对综合能源系统日前经济调度的影响,基于由热电联产系统、储热、蓄电装置以及电锅炉等组成的电热综合能源系统,研究了考虑源荷不确定因素的日前经济调度问题.将系统中可再生能源出力以及电热负荷均用梯形模糊参数表示,构建了基于可信性理论的模糊机会约束规划优化调度模型;采用模糊机会约束的清晰等价类将含模糊参数的机会约束规划模型转化为确定性的混合整数规划模型,在Python环境中建模,利用Gurobi求解器求解.最后,通过算例分析了储能装置对于提高系统经济性的作用以及源荷不确定性程度、不同置信水平对系统运行成本的影响,验证了所提模型的有效性.     

微网热电储能容量配置优化

可再生能源发电和负荷具有随机性,因而储能装置是保证微网安全稳定的重要组成部分.针对某热电联供微网,提出了类比蓄电池的蓄热罐出力建模方法,在此基础上建立了基于经济调度热电储能优化配置模型.采用多场景方法考虑微网中的随机因素,运用人工蜂群算法优化不同容量下微网运行方式,比较不同储能容量下微网的综合成本,从而确定最优储能方案.通过算例验证了所提方法、模型能有效降低微网的综合成本.     

智能电网中基于动态优先级的插电式电动汽车充电管理(英文)

随着智能电网的发展和插电式电动汽车市场占有率的提高,大量随机的电动汽车充电活动将导致极大的电网峰荷和峰均比,给智能电网的稳定性和发电利用率带来严重影响,电动汽车用户多样的充电需求也为充电管理提出了更高的要求,采用动态优先级调度的实时充电管理方法是解决以上问题的有效途径.首先引入了智能电网中接入网的网络结构,进而提出一种可实现实时管理的智能电表子表,并基于队列理论对电动汽车充电过程划分为3个步骤,基于以上划分提出每个步骤的实时管理方案.进一步地,采用松弛时间来反映不同紧急程度的充电请求,并基于此设计了动态优先级的充电调度方法.仿真结表明所提充电管理方案有利于降低电网峰荷、提高发电利用率,并有效改善了电动汽车在中、低市场占有率下的充电准点率.研究结果有助于对未来电动汽车的发展和部署提供决策支持.     

基于插电式电动汽车储能的智能家居动态规划能量管理策略

电动汽车储能为可持续能源供应和分布式能源储存提供了新的机遇和挑战.文中提出基于插电式电动汽车储能的智能家居能量管理问题,并应用动态规划方法完成能量管理策略设计.根据系统结构对系统功率流和PEV电池组进行建模.在家庭能量需求和PEV充电需求约束下,以分时电价和分时家庭能量需求为背景,提出用电成本最小的动态规划能量管理策略优化问题.仿真验证了不同家庭能量需求、不同车辆行驶工况下所提方法的系统经济性,仿真结果表明夏令时和冬令时分别节省家庭日用电费用约50%和27%.      

基于实时电价的含电动汽车微电网两阶段优化调度

为解决大量电动汽车无序充电对微电网负荷曲线产生新的峰值或峰上加峰等现象,提出了V2G(vehicle to grid)下两阶段优化方法,第一阶段考虑实时电价的前提下以满足用户充电需求为目标建立电动汽车有序充放电模型,第二阶段以微电网综合成本最低和微电网出力波动最小为目标,确定电动汽车有序充放电功率。为了解决多目标优化的问题,本文采用改进型多目标粒子群算法（IMPSO）。为验证本文方法的有效性,用蒙特卡洛法模拟某微电网内电动汽车的充电需求后采用本文方法优化,结果证明本文调度方法降低微电网经济成本和出力波动的同时,降低了用户成本。     

电动汽车充电规律对配电网影响的分析与建模

结合美国电网实际运行数据和道路交通情报,基于电动汽车类型、配电网裕量、季节时段等多元因素拟合电动汽车充电时间的规律性曲线,并构建电动汽车充电规律对配电网的影响模型.算例表明该模型能够较好地反映电动汽车在不同时段、不同比例的接入对配电网造成的影响,有利于对配电网的投资建设、安全预警和电动汽车的优化调度进行决策.     

基于V2G的电动汽车有序充放电控制策略

大规模电动汽车作为移动存储的电力负荷,其无序充电行为将会导致电网出现负荷峰谷差加大、负荷率降低等问题。文中分别从电网侧和用户侧的角度,研究基于车网互动(V2G,vehicle to grid)的电动汽车有序充放电控制策略。在电网侧以负荷曲线均方差最小为目标函数,在用户侧以电动汽车用户参与V2G获得的经济收益最大化为目标函数,并且考虑到电动汽车实际充放电功率、可用容量及用户日常设置等约束条件,采用粒子群优化算法进行仿真求解。分别以重庆2020年、2025年和2030年电动汽车有序充放电为例,对电动汽车在电网侧和用户侧的有序充放电进行优化控制仿真分析。算例结果表明,所提出的电网侧和用户侧电动汽车有序充放电优化控制模型能有效降低负荷峰谷差、平滑负荷曲线并为参与V2G服务的用户带来经济收益。     

基于权重的居住区配电网下动态功率分配策略

大规模电动汽车的随机接入将导致小区配电网超出安全限制容量。如何利用可用的电力资源为电动汽车进行功率公平分配,降低电网运行风险是一个重要问题。为此提出了一种基于权重的居住区配电网下的电动汽车动态功率分配策略。基于电动汽车各项申报信息和小区电网状态,将电动汽车的已充电时长、停留时长及荷电状态作为评价指标,利用熵权法确定电动汽车充电权重;并结合加权最大最小公平分配算法,根据充电权重对小区随时变化的可用负荷进行公平分配。通过蒙特卡洛模拟的MATLAB仿真验证策略的有效性。仿真结果表明策略能依据小区实时负荷曲线,最大化利用可用电能去动态适应快速变化的充电需求,有效提升了电网和用户满意度。     

电动公交车充换电站运营体系的动态建模

基于城市建设、充换电站规模、物流系统等多种元素,构建了适用性广泛的电动公交车充换电体系模型.根据公交车的运行特点,实现对电动公交车电池自动更换系统的模拟,建立了电动公交车充换电站的工作模型.针对换电站的电池实时需求,模拟了电池物流系统数据,进而模拟集中充电站的电池充电负荷曲线,分析集中充电站的充电行为和控制措施对电网负荷的影响.算例表明,该模型能够很好地反映一定区域内电动公交车充换电站的承载能力和运营效果,以及对电网负荷的影响.     

储能型光伏系统电池容量优化配置及经济性分析

独立型光储微电网作为光伏应用的有效形式得到了广泛的使用,其中系统的经济性优劣主要依赖储能的类型和配置调控方案。基于此,根据独立光伏系统的建模思想,在给定负荷变化规律的前提下,以最大化利用光伏输出能量为目标,建立光伏能量最大化利用模型,将光伏发电单元和储能单元作为整体进行容量优化配置。通过算例分析,获得目前较为典型的5种储能电池和光伏容量的优化配置结果,在此基础上,为使系统经济性最优,进一步引入年均成本为目标并建立相应模型,得到了5种电池和混合储能电池的经济对比分析结果,最后对5种电池对应的放电时间、循环效率和寿命进行了敏感性分析。结果表明,在同等配置条件且满足项目指标的要求下,能量型铅酸电池和功率型铅酸电池组成的混合电池具有更好的经济性,其次为钠硫电池和铁锂电池,全钒液流电池成本最高。     

基于分时电价的用户侧光伏储能系统容量配置

光伏与储能系统的配合使用已经是一种趋势,在用户侧合理配置光伏电池与储能电池的容量,可以明显提高用户的经济效益。为了提高用户在分时电价下的经济效益,本文基于用户侧典型日光伏发电曲线与典型日用户负荷特征曲线,结合用户分时电价,设计储能系统的能量调度策略,建立经济优化模型,并基于量子粒子群优化算法对模型进行求解,得出光伏与储能系统的最优容量。仿真分析和结果表明,本文方法可以明显提高分时电价条件下用户的经济效益,对大电网的削峰填谷也有一定的积极作用。     

计及分时电价的微能源网源荷储协同优化调度

针对并网型小容量微能源网,提出一种改进储能-分时电价调度策略,考虑需求侧管理,从源荷储三方面对系统进行协同规划,降低系统的经济成本和碳排放量。利用网格搜索法确定储能系统的最优出力参数,将免疫机制引入粒子群算法以提升其寻优能力,并用于求解微能源网日前调度方案。从储能系统出力、微能源网运行的经济性和环保性以及算法的寻优效果等方面进行仿真分析,结果表明：所提策略和算法能够求得更优的设备出力方案,在不同季节均能够有效减少微能源网的经济成本和碳排放量。