基于动态分时电价的电动汽车有序充放电调度策略

针对电动汽车无序充放电行为对电网的影响,以及传统的峰谷分时电价容易造成新的负荷高峰、无法考虑电动汽车的动态特性等问题,建立了动态分时电价的有序充放电调度策略。以电动汽车充放电电价、电动汽车充放电状态和充放电功率为决策变量,构建了以电动汽车充放电成本最小、电动汽车接入造成的网络损耗最小和节点电压偏差最小为优化目标的电动汽车充放电调度数学模型,并通过凸优化算法解决了多变量、多目标和高维优化问题;综合考虑电动汽车充电需求和配电网运行约束,在改进的IEEE33节点系统中进行算例验证。结果表明,动态分时电价克服了传统峰谷分时电价下的弊端,能够根据电动汽车的动态特性来调整电价。所提调度策略融合了灵敏度分析方法,可大幅缩短调度过程中潮流计算的时间,并能有效降低电动汽车的充放电成本以及电动汽车接入对网络损耗和节点电压的影响,对于含电动汽车的电网实际调度具有一定的参考意义。     

分时电价下考虑需求响应的微电网经济调度方法

为了实现微电网发电侧和用户侧双赢,提出一种考虑需求响应的孤岛微电网多目标经济调度模型。该模型在分时电价机制下引入需求响应,构建含用电效用和用电成本的负荷侧效益目标函数,同时,建立微电网发电侧成本最小目标函数。基于上述目标函数,通过调整使得微型燃气轮机的增量成本一致,实现微电网发电总成本最小。同时,根据分时电价调节可调负载的最优接入量,使得用户侧总收益在每个时段达到最大。为了验证模型的有效性,建立孤岛微电网仿真平台对需求响应的效果进行测试。仿真结果表明:所提出的经济调度模型能够在实现发电侧成本最小化的同时,实现负荷侧效益的最大化;在分时电价机制下引入需求响应后,用户侧效益提高了104%。     

灵活性负荷参与电网调度的经济优化运行

在“碳达峰、碳中和”的背景下,大规模新能源并网使系统出现了调峰压力大、新能源消纳难等问题。随着灵活性负荷占比的不断增大,根据灵活性负荷的不同特性,针对系统面临的问题提出了“源-网-荷-储”相协调的双层优化运行模型。首先,基于分时电价策略引导用户用电行为,建立提升源荷双方综合满意度以及净负荷波动最小的上层多目标模型,利用粒子群算法对上层模型进行求解得到优化后的负荷需求响应并带入下层模型中。其次,根据源荷双方的供需关系,确定参与调度灵活负荷的运行方式,构建以系统调度运行成本最小为目标的下层模型,并采用Cplex求解器求解。最后,以某地区实际系统为例,结果表明了灵活性负荷参与电网调度可缓解电网调峰压力,提高了可再生能源消纳能力,并验证了本文所提模型的有效性。     

基于补偿激励的电动汽车与电网联合优化调度

为减少电动汽车(EV,Electric Vehicle)无序充放电对电网造成的冲击影响和促进新能源消纳,考虑EV集群的储能能力和可调备用负荷特性,提出一种基于补偿激励用户引导的电动汽车-新能源-区域电网联合优化调度控制策略。充分考虑车主充放电意向和所能接受的充电成本,建立EV充放电服务系统(EV-CDSS,Electric Vehicle Charging and Discharging Service System)。利用接入系统的EV集群储能作用,辅助区域火电,平抑区域电网功率的波动,改善EV无序充放电,并提高区域电网稳定性和节省EV充电成本。以典型的区域配电网负荷及风光电厂输出功率数据为例,通过仿真,验证了所搭建的EV-CDSS及控制策略的可行性和有效性。     

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。     

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。     

考虑电动汽车及需求侧响应的综合能源系统优化调度

为了进一步提高综合能源系统的运行经济性和可再生能源消纳能力,在负荷侧分析了电、热负荷需求侧响应以及电动汽车的可调度价值,同时采用场景分析法考虑风电和光伏发电出力的不确定性.提出一种需求侧响应和电动汽车协同作用的综合能源系统双层随机优化调度模型.上层模型利用分时电价激励的价格型需求侧响应,以净负荷波动方差最小为目标函数,...     

基于需求响应的含光伏电力系统优化及其算法改进

为解决光伏并网发电的不稳定性以及发电调度成本高的问题,建立了以发电调度成本最小为目标的含光伏电力系统优化模型。该模型借助电价的需求响应来增加对负荷的调控能力,以减少光伏的不稳定性对发电调度优化结果造成的影响。为求解该模型,对经典的遗传算法进行了改进。仿真结果表明:考虑需求响应有利于含光伏电力系统负荷削峰填谷,提高机组发电的稳定性,并且降低了含光伏电力系统机组的发电调度成本,验证了所建模型的正确性和有效性。     

基于信息间隙决策理论和电动汽车有序充放电的微电网优化调度

计及区域微电网源-荷两方面不确定性,针对电动汽车(electric vehicles, EV)接入微电网充电所导致的负荷侧波动不确定性问题,提出有序充放电策略进行削峰填谷并构建多目标规划模型;针对新能源机组发电量不确定性问题,引入信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT)进行模拟分析。首先构建多目标规划函数并对其模糊归一化处理,然后引入改进混沌映射粒子群算法(improved chaos map particle swarm optimization, CMPSO),求得微电网综合运行成本和负荷需求波动量的最优值,最后对经信息间隙决策法优化后的多目标模型进行仿真分析。算例结果验证了优化后的模型对EV入网所带来的负荷波动起到了较好的削峰填谷作用,所采用的IGDT优化模型相较于其他优化方法,能更好地适应严重奈特式不确定性场景,有效协调所搭建模型的鲁棒性与优化调度经济性之间的矛盾。     

基于合作博弈的农村微电网群与配电网运行优化方法

针对农村高渗透率新能源接纳问题,提出了基于合作博弈理论的农村微电网群与配电网运行优化方法.通过建立包含风电、光伏、沼气发电、储能和可中断负荷的微电网运行成本最小目标函数,优化微电网内不同时间段各电源的出力水平、蓄电池充放电和可中断的负荷.以各微电网自身运行成本最小为目标,考虑风、光、沼气发电日内的互补性和负荷特性,建立基于合作博弈论的微电网群合作联盟,使余电微电网与缺电微电网实现电能互用,降低联盟整体运行成本,增加配电网运营商收益.采用Shapley值法对联盟的节省成本进行分配,实现各微电网节省成本的公平分配.仿真算例证明了该方法的有效性.     

配电网与微电网群日前电能交易纳什议价方法

随着售电侧电力市场改革的不断深入,研究配电网与微电网群之间的电能交易问题对推动区域电网经济效益具有重要意义。针对此问题,本文研究提出了一种基于纳什议价的配电网与微电网群日前电能交易方法。该方法在充分考虑可再生能源发电和电力负荷波动对微电网电能交易调度影响的基础上,以配电运营商与微电网运营商在电网电价下的最优交易成本作为纳什议价的谈判破裂点,构建了配电运营商与多个微电网运营商分别独立议价的合作博弈模型。其合作博弈均衡的求解问题可转化为社会效益最大化和支付效益最大化两个连续子问题,并采用交替方向乘子法进行分步求解。最后,通过算例分析验证了所提方法对提升区域电网中电能交易主体经济效益的有效性。     

基于优先级排序的用户侧电网调峰机制

传统的分时电价环境下,居民用户大量负荷转移至低电价时段,形成新的负荷高峰。为了缓解这一状况,提出了居民用户参与电网调峰的激励机制。以用户最小用电成本为目标函数,对家庭用电设备进行分类并建立数学模型;考虑调峰功率约束和补偿费用约束,运用改进的逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS）,并通过用户响应次数、响应功率等4个指标对每轮次参与调峰的用户进行优先级排序,最终确定参与调峰的用户名单。案例分析结果表明能够降低用户用电成本,减小系统的峰谷差。所提方法能够引导用户有序参与电网调峰,实现用户用电策略的优化。     

基于改进多目标粒子群优化算法的配电网削峰填谷优化

电力系统削峰填谷优化作为负荷管理的重要手段,而储能系统在削峰填谷的功能显得尤为突出,以负荷峰谷差为目标的单目标优化已经无法全面评价储能系统在削峰填谷上的优势,为更好地体现储能系统在负荷管理上的优势,考虑以经济效益为调度目标的多目标优化问题(multi-objective optimization problem,MOP)显得尤为重要。基于此以负荷峰谷标准差和分时电价构建了配电网削峰填谷的多目标优化模型进行研究。提出基于拥挤距离排序的改进多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,为改善算法陷入局部最优提出了变异机制的二次寻优,通过设置一定容量的外部档案存储非支配的帕累托(Pareto)最优解,最终获得Pareto最优前沿面。最后通过采用模糊隶属度法求解折中最优解,算例分析验证了本文所提模型的实用性和改进算法的有效性。     

考虑电动汽车充放电的智慧社区强化学习能源优化调度策略

为提高智慧社区能源系统(smart community energy system, SCES)运行的经济性,引入了电动汽车作为储能设备,并在此基础上提出了一种基于强化学习的新型智慧社区能源系统运行优化调度策略。首先,基于各能源设备运行机理构建了新型智慧社区能源系统模型,该模型考虑了电动汽车作为储能设备入网运行对负荷和供需平衡的影响。其次,将电动汽车分为耗能组和储能组,分别作为用电负荷和储能设备参与系统运行。分析了新型智慧社区能源系统多种能源设备的能量耦合关系,进而建立了电动汽车及各能源设备的非线性约束条件,并重新设计了算法的状态空间、动作空间以及奖励函数。再次,运用基于深度双Q网络(double deep Q network, DDQN)的新型智慧社区能源优化调度策略解决能源系统运行优化问题。最后,以某社区为例,仿真验证了所提策略可有效提高智慧社区能源系统运行的经济性。     

基于主从博弈的含电动汽车综合能源系统运行策略

综合能源系统(IES)是解决能源生产与分配等问题的重要能源系统之一,考虑电动汽车作为综合能源系统中重要的主动负荷,合理引导其充电能促进综合能源系统的高效运营,提出了综合能源系统与电动汽车的主从博弈优化运行模型。在主从博弈框架下,以综合能源系统为领导者,各电动汽车为跟随者,构成一主多从优化调度模型。根据博弈的阶段性特点,提出基于引力搜索算法和混合整数线性规划的两阶段主从博弈求解方法。算例对比分析表明,通过主从博弈,综合能源系统能合理地引导电动汽车有序充电,有效整合分布式能源并提高了运行的整体经济收益。     

基于光伏发电量预测的含氢储能微网分段优化调度

针对多储能微网如何高效、经济运行,搭建了基于光伏发电的含氢储能、蓄电池储能的微网系统,采用一种日前预测调度与日内实时调度相结合的分段调度策略。在日前预测调度阶段,采用基于麻雀搜索算法优化支持向量机模型提高对日前的光伏发电量和负荷预测的精度,以微网最小使用成本为目标,考虑系统运行的可靠性,采用改进粒子群算法制定微网的日前最优调度策略。在日内调度阶段,考虑氢储能系统的响应延迟特性,以蓄电池为灵活补充元件,制定实时调整微网运行策略,消除预测误差带来的影响。最后,结合实际算例分析,验证了分段优化调度的可行性。结果表明,提出的方法能够有效预测数据,减少微网调度的响应时间,提高系统运行的经济性和稳定性。     

广东实施峰谷电价及其效果探讨

研究了广东省的峰谷电价政策及其实施效果。通过对佛山市某些典型大工业用户依据电价政策变化而进行的负荷调整情况的分析表明峰谷电价新政策在一定程度上促使了企业进行生产的重新安排以减少电费开支，并在总体上促进了电力消费。