能源互联网背景下的电动汽车协同管理研究

立足于区域能源互联网视角,从用户供电需求出发,探讨了电动汽车接入场景下的协同管理方法。首先根据用户出行需求进行电动汽车充电负荷建模,然后以用户峰谷负荷差及充电成本的综合优化为目标,利用分时电价机制引导电动汽车车主的充电行为,实现区域内负荷的削峰填谷,保障电网安全有序运行,最后基于MATLAB验证了控制策略的可行性。研究成果为后续能源互联网建设过程中源—网—储—荷协同管理提供了一定的指导。     

计及实时电价的柔性负荷系统需求侧响应机制研究

针对分布式发电(DG)供电量在不同时刻具有波动性且随机性所引起的直接供电无法充分满足负荷用电需求的问题,对被供电对象中的柔性负荷进行了负荷控制研究,通过合理规划柔性负荷的用电时段以使其从需求侧响应DG供电;并对储能设备的充放电策略进行了探索,进而从供应侧匹配了负荷用电需求,最后提出了一种基于改进的遗传算法的需求侧响应机制,建立了减少用电成本与寻求电量供需平衡为双重目标的多目标整数不等式规划问题,利用Matlab仿真平台对家居混合供电系统的能量优化调度进行了测试。研究结果表明,该算法能够实现完善供需匹配度、提高DG电能利用率、保障用户经济效益的功能,系统响应迅速、可靠性高。     

计及电动汽车的配电网概率潮流计算及接纳能力分析研究

针对电动汽车充电负荷具有随机性、间歇性的特点,对电动汽车用户充电行为的数据进行了统计,建立电动汽车功率需求模型,并通过蒙特卡洛模拟法计算出了电动汽车充电负荷功率需求的期望与标准差。针对电动汽车负荷随机接入IEEE33节点配电系统,利用Matlab软件编程并进行了概率潮流计算,采用前推回代法计算出了各节点电压、电流、支路功率的期望、方差、概率密度函数等数学统计特性。介绍了电动汽车接纳能力的概念并从电压越限的角度对IEEE33节点配电系统接入电动汽车的接纳能力进行了分析。研究结果表明,为了保证电力系统稳定安全的运行,应当控制无序充电的电动汽车数量。     

新的基于需求侧响应下的光储微电网运行策略

对现阶段光储微电网进行充分了解和研究,使光储微电网经济效益最大化,同时保证光储微电网的稳定性,一种新的基于需求侧响应下的光储微电网运行策略应运而生。根据用户需求改变可转移负荷的使用时间,将可转移负荷的使用进行重新安排,在用电低谷阶段减少配电容量及在用电高峰期释放负荷,在不同时间段定制不同电价,人为调控用电需求量,使得电力资源合理使用,进而提高微网的稳定性与可靠性。在此前提下,利用博弈论寻找到与转移负荷用户及分时电价用户和储能方的Nash均衡点,达到光储微电网的最大收益。     

负荷聚合商参与风光消纳调度策略研究

大量分布式电源接入电网导致配电网调度和控制难度大大增加，使电网供需平衡问题越来越严重。为了平抑电网峰谷差，提高风光等分布式电源的就地消纳率，引入另一市场主体负荷聚合商，负荷聚合商提供电网和居民交互的平台，可以充分开发负荷侧的利用价值，为电网提供需求响应资源。以一个经负荷聚合商管辖的居民社区为对象进行调度策略研究，社区中包含风光分布式电源，居民负荷中主要的聚合对象为电动汽车。负荷聚合商将居民用户进行聚合，挖掘其需求响应价值。受居民用户负荷可调度潜力的限制，在最大程度地不影响居民生活的情况下，以负荷聚合商自身收益和风光消纳率最大为目标进行多目标优化。算例仿真结果表明，所提出的风光消纳方案可以有效提高电网对风光电的消纳，缓解电网供需平衡压力。     

分时段多目标下电动汽车的有序充电研究

现采用蒙特卡洛方法预测区域电动汽车负荷需求,利用隶属度函数对日负荷进行时段划分,考虑不同时段电动汽车响应不同、需求目标不同建立分时段多目标的电动汽车充电策略,并以典型区域电网负荷数据为例,验证该方法的有效性和可行性。     

电力电子变压器优化控制策略研究

针对传统控制策略不平衡负荷引起电压不对称的问题,提出了电力电子变压器优化控制策略。通过分析电力电子变压器的工作原理,计算不考虑谐波情况下的三相不平衡线性负载,根据正、负、零序电压相量图,研究负载不平衡对电力电子变压器电压产生的影响。同时,使用双移相控制策略,调节内移相度,抑制回流功率,通过输入均压、输出均流措施,抑制网侧电流谐波,完成电力电子变压器优化控制。由实验结果可知,使用双移相控制策略的控制效果较好。     

考虑电动汽车参与的配电网经济运行模型研究

随着能源需求的日益增长以及风电并网比例的提高,如何协调电力系统中源-网-荷之间的协调互动显得越发困难,因此提出一种考虑电动汽车参与的配网经济运行模型。首先,利用电力系统中的“非同调”现象作为电网结构优化的理论基础,对配网结构进行优化;然后,在负荷侧考虑电动汽车的可调度性,采用需求响应调整充电负荷,协助消纳风电出力;最后,以系统运行成本最小为目标建立网-荷协同配网经济运行模型。仿真结果表明：通过对配网结构进行优化有助于提高系统的经济性,需求响应引导电动汽车有序调整充电负荷有助于风电出力消纳,网-荷协调更有利于提高系统运行的经济性以及供电可靠性。     

基于Matlab的电力系统负荷频谱分析研究

简要介绍了快速傅立叶变换技术,结合电力系统实际负荷数据,利用Matlab软件对负荷进行频谱分析。结果表明,频谱分析能够有效识别电力用户周期性规律,充分挖掘负荷特性,对短期负荷预测和需求响应项目的普及具有重要意义。     

基于电动汽车聚合商参与需求响应业务的配网能量优化控制

电动汽车作为一种特殊的可移动储能装置,对电网公司而言是一种优质的需求响应资源.为充分利用该类资源,以电网公司为主体,提出一种基于电动汽车聚合商参与需求响应业务的配网能量优化控制方法.该方法在电网公司下发需求响应事件时,电动汽车负荷聚合商根据电网公司需求响应事件要求及区域内电动汽车充电站需求响应能力,以配网网损最小为目标函数建立数学模型,通过蒙特卡洛模拟得到各充电站分配方案.并以南方地区某一 10kV线路为例,通过多充电方案对比,验证了此策略的有效性.     

基于嵌入式Linux的电力负荷管理终端的设计

电力负荷管理终端是电力需求侧有效管理的重要工具.介绍了一种以32位高性能CPU S3C2410为核心,以嵌入式Linux为处理平台,以GPRS作为数据传输平台的负荷管理终端的设计方案,可实现多种用电参数的集中采集、主动上报和负荷(电量)的实时控制,以及用户侧重要告警信息的实时反馈,具有功耗低、处理速度快、信息量丰富等特点.     

变频空调集群参与需求响应控制策略讨论

近年来，变频空调由于节能、舒适性上的优势已经占据越来越高的市场份额，研究变频空调在需求响应中的控制策略具有重要意义。现有的空调负荷参与需求响应的控制策略一般以定频空调为对象，对于变频空调的研究较少。本文对几种经典易行，且能够在电力系统辅助服务中发挥有效作用的控制策略进行了介绍。     

基于多目标优化的含电动汽车充换储一体化设施的微电网能量管理及协调控制策略研究

含电动汽车充换储一体化设施的微电网由于负荷用电的不确定性,使得微电网联网功率产生随机性,造成配电系统电压波动、功率不平衡等问题。为解决上述问题,开展了基于多目标优化的微电网能量管理及协调控制策略研究,通过微电网需求侧负荷分类控制、基于多目标优化的微电网动态运行管理以及微电网日前优化调度等控制策略,实现对微电网的能量优化管理;根据建立的多目标优化策略,对微电网系统上层、下层进行协调控制,并通过微电网能量管理策略优化联网功率,为含电动汽车充换储一体化设施的微电网的稳定运行提供理论依据。     

电力负荷管理系统在需求侧管理中的应用探究

主要阐述了电力负荷管理系统的使用优点,对电力需求侧管理的必要性及优点进行了分析,提出了多种切实可行的建议,并就电力负荷管理系统在需求侧管理中的应用进行了详细的探究。     

电力负荷控制技术及其在需求侧管理中的应用

在介绍电力负荷控制技术基本概念、应用范围的基础上,重点阐述了电力负荷控制的几种技术实现形式及各自的原理,并概述了基于电力负荷控制技术的负荷控制系统的基本功能和需求侧管理的内容及意义.最后分析了将电力负荷控制技术应用到需求侧管理中的优势和对解决电力供应短缺问题的重要意义.     

一种为智能电网调频服务的制冷机用电响应控制策略

随着新能源发电的增长,电力供需失衡已成为阻碍智能电网发展的重要因素。为了保障电网安全运行,维持电力供需平衡,供电侧经常需要预留成本高昂的电力系统备用发电容量。电力需求侧(如工业和住宅区)提供响应一次变频控制的可行性已被验证。但在商业建筑大型机电系统(如中央空调系统)中电力需求控制的潜力及策略很少被提及和研究。基于此,分析了商业建筑中冷量需求管理的潜力,同时计算了冷机对应可减少的电力需求量。在保障室内热舒适性的前提下,提出了一种基于建筑热物理模型的冷机用电响应控制策略。相较于传统的室内温度设定值重设策略,新策略不仅可以准确预测出可降的电力需求量,而且其快速响应特征可以满足电网对电力调频的要求。对新策略进行了模拟测试,计算了可供一次调频使用的电量,以及新策略应用对室内热舒适性的影响。     

浅谈如何加强电力需求侧管理工作

概述了电力需求侧管理的定义以及开展电力需求侧管理的意义，针对当前电力需求侧管理中存在的问题，对如何提高电力需求侧管理水平策略进行了研究探讨。     

计及最优储能容量的家庭微网能量策略研究

家庭微网作为电力用户侧需求响应的综合平台,在考虑经济运行的同时也注重用户的舒适度。针对家庭微网中用电负荷季节性差异,以及家庭微网中储能容量的差异带来运行成本的不同,以年为周期进行家庭微网的建模与仿真更为合理,同时为家庭微网规划出一个最优的储能系统容量。以蓄电池充放电功率和可调度负荷功率为优化变量,建立不同偏好因子下家庭微网年总运行费用最低模型,最后通过遗传算法优化得到不同偏好因子下家庭微网中最优储能容量及年最优运行费用。仿真结果表明,该模型能够满足不同偏好因子下家庭微网的最优运行。     

基于电力物联网和BP神经网络的用电行为优化研究

电力物联网有利于建设电力用户用电行为大数据，为用电行为的识别和优化奠定基础。鉴于此，搭建了基于电力物联网的用电行为管控系统，根据数据流量需求和功能部署方案采用分层建设的体系架构。终端层用于向各用电设备提供接口和协议转换服务，具备边缘计算和安全防护功能，实现分布式资源的弹性管理。采用BP神经网络对用户用电功率进行预测，实现用电行为识别。在满足各种安全稳定约束条件下，以用电经济性为目标，对用户用电成本进行核算，并对用电行为进行优化，用以提高用户互动水平，实现电力需求侧管理向需求侧响应的转变。     

电动汽车充电负荷预测的研究

电动汽车的负荷预测对电力系统的调度和电网安全稳定运行具有重要意义。现采用蒙特卡洛法根据汽车保有量建立了电动汽车充电负荷的预测方法,并根据用户行为习惯采用电动汽车充电起始时间概率分布和行驶里程的密度函数对电动汽车充电负荷进行仿真,结果表明,随着电动汽车规模的增加,电动汽车负荷给电网负荷带来了不可忽视的影响,采取相应措施对电动汽车充电负荷进行有效引导应成为未来的研究重点。