新型电力系统下综合电动汽车充电站的优化运行

构建以新能源为主体、用电负荷多元化发展的新型电力系统是实现中国"双碳"目标的重要途径.源与荷双重不确定性的考验,对电力系统调控平衡能力及运行调度方式提出了更高的要求.本文提出一个集成了插电式电动汽车(Plug-in Electric Vehicles,PEV)、新能源发电、固定储能,并与商业建筑物相结合的双向综合电动汽车充电站(Integrated Electric Ve?hicle Charging Station,IEVCS),建立了一个考虑其时间特性及协同互动的四阶段智能优化控制算法.目标在于最大程度地降低考虑了用户满意度及潜在不确定性的IEVCS运行成本,同时通过调整PEV充放电、电池储能充放电、电网供给电量、可调整负荷等的优化调度来保障实时供需平衡.文中分析了该算法每个阶段的作用,并验证了每个阶段在应对源荷不确定性状况时为电力供给提供更多弹性及冗余度的必要性.     

天气影响下基于风险评估的电动汽车光伏充电站需求响应

在“碳达峰、碳中和”背景下，新能源发电逐渐占主导地位，电动汽车数量增长显著，电动汽车光伏充电站将在需求响应方面有重要作用。该文提出一种天气影响下基于风险评估的电动汽车光伏充电站的需求响应方案，根据构建的“预测—预防—响应”三阶段流程图，结合电网及天气的地理信息系统(geographic information system, GIS)数据进行多层时空数据整合分析，作出风险地图；并据此进行天气对用户影响的风险评估，对装备有光伏发电的电动汽车充电站的运行成本进行建模，优化充电站资源在日前储备市场的参与方案；在用户参与下分别进行需求侧管理(demand side management, DSM)和停电应急管理(outage management, OM)，并进行案例研究。该文研究能有效预测天气对电力用户影响并将其可视化，并验证了带有光伏发电的电动汽车充电站，有助于减轻天气对电力供应造成负面影响的作用。