计及动态电价的电动汽车充放电优化调度

针对传统分时电价易导致负荷出现新的尖峰和不能随实际电动汽车入网动态调整的问题,提出基于动态电价的电动汽车充电站有序充放电控制方法.考虑部分电动汽车电池电量回馈电网的能力,将电动汽车的充放电价与充放电状态及功率作为决策变量,构建以最大化充电站收益和最小化充电站与配电网交互功率波动为目标的电动汽车充放电优化调度数学模型,并采用改进的粒子群优化算法求解该多变量、高维优化问题.运用蒙特卡洛法模拟不同数量的电动汽车充放电需求,对比分析仿真结果,所提方法能够根据电动汽车入网数量动态调整电价,提高充电站收益,减小配电网负荷的峰谷差,平抑负荷波动,实现电动汽车的有序充放电和达到服务电网的目的.     

考虑用户综合满意度的居民区电动汽车充放电优化策略

当前电动汽车充放电研究缺乏对用户侧,特别是用户出行便利性与收益的考量。为此,分析居民区电动汽车用户的出行特性和出行需求,建立了包含用户出行便利度和充放电经济度的用户综合满意度模型,以此模型为目标提出了最大化用户综合满意度的电动汽车充放电优化策略,并使用遗传算法对其求解,通过算例仿真验证了所提模型的有效性。利用该模型还研究了电动汽车规模化入网对电网负荷波动的影响,基于某居民区负荷数据进行仿真计算,对比分析了不同峰谷电价对电动汽车充放电优化策略的影响,结果表明:通过峰谷分时电价引导电动汽车入网可降低负荷峰谷差,且随着峰谷电价差的增加,更多的用户为电网提供削峰填谷辅助性服务,负荷峰谷差和均方差随之降低。     

计及电动汽车入网的电价联动模型

电动汽车不同的充放电控制与利用策略对电网负荷曲线产生不同的影响,从而影响到峰谷分时电价政策的制定与实施。提出计及电动汽车入网的电价联动模型。首先,应用蒙特卡洛模拟法模拟一定数量电动汽车充放电功率曲线;然后,供电侧基于用户需求响应调整销售侧峰谷分时电价,以优化用户负荷曲线;最后,将用户响应后的用户负荷曲线与电动汽车充放电功率曲线叠加得到新的电网负荷曲线,在此基础上,调整发电侧峰谷上网电价,以平衡用户侧削峰填谷及电动汽车入网给发、供电侧带来的效益。结合实际数据,设置3种电动汽车入网方式和2种充放电电价模式对模型进行仿真,结果验证了模型的有效性。     

基于分时电价的电动汽车充放电多目标优化调度

大规模电动汽车无序充电易造成电网负荷"峰上加峰"等后果,这严重影响电网安全运行,因此合理调度充电行为至关重要。基于分时电价制度和电动汽车可入网的情况,针对电动汽车调度机构建立了计及电网负荷波动及用户成本的多目标优化模型,采用交叉遗传粒子群算法求解得到次日优化充放电计划。基于某商用楼宇负荷数据进行算例仿真,对比分析了分时电价与固定电价下的仿真结果及不同分时电价对调度策略的影响,结果表明:分时电价引导下的调度策略在减小电网峰谷差与提高用户经济性上都具有更大优势;受峰谷电价差增大与尖峰电价的影响,新的分时电价下电网调峰效果更加明显,但用户成本却因平均电价上浮而增高。     

电动汽车充放电多目标优化调度策略研究

电动汽车作为新型负荷接入电网给原有的配电网带来一系列问题,有效的控制策略可以减小电动汽车充放电对电网的影响。针对电动汽车的入网情况和现有的分时电价制度,从配电网方面考虑以最小化配电网负荷均方差与最小化系统负荷峰谷差为目标函数建立电网负荷波动的数学模型。兼顾电网和用户双方共同的利益,在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本最低作为优化的目标函数建立多目标的电动汽车优化调度模型。基于某商用楼宇负荷进行算例仿真,采用常惯性粒子群算法进行求解。仿真结果表明,分时电价引导下的调度策略可以减小峰谷差,提高用户的经济性。增大平均电价情况下调峰效果显著,用户成本会因平均电价上浮而增高。     

计及风电消纳的电动汽车负荷优化配置研究

利用电动汽车的储能特性和可调控特性,通过优化电动汽车充放电功率,可以改善负荷特性,促进风电消纳。分时电价已经成为削峰填谷、提高电力资源利用效率的一项有效措施,考虑到现有分时电价时段划分较为固定,尤其对于包含风电的系统,难以匹配电力系统供需差异,提出了基于动态分时电价时段的电动汽车优化调度策略。考虑到电动汽车规模迅速增加,根据充电桩的位置将电动汽车划分给各代理商。由控制中心与代理商进行分层控制,上下层分别从电网侧和用户侧的角度进行优化。为了提高用户的参与度,建立了电池损耗模型。为了让分时电价综合考虑到风电出力的变化以及负荷的变化,建立了动态分时电价时段划分模型。最后通过仿真实验验证所提策略可以有效的降低负荷波动,降低用户用电成本,同时可以增加风电的消纳。     

电动汽车峰谷分时充放电价同步优化模型研究

电动汽车在无引导机制下入网会导致负荷随机性变化,增加系统控制难度。通过制定电动汽车峰谷分时充放电价能够引导电动汽车用户分时段入网参与充放电,进而有利于系统负荷的削峰填谷。首先,通过蒙特卡罗模拟法建立单台电动汽车无序模式下充放电功率模型,并分析规模化入网对系统负荷的影响;然后,构建电动汽车充放电价同步优化模型,建立电动汽车充放电电量与充放电价的联系,实现充放电价的同步优化;最后,利用粒子群优化算法对模型进行求解。算例表明,通过制定电动汽车峰谷分时充放电价同步优化策略能够达到系统负荷削峰填谷的目的,同时能够增加电动汽车用户的收益。     

基于主从博弈和贪心策略的含电动汽车主动配电网优化调度

随着入网的电动汽车规模增加,为了实现电网与车主的双赢不仅要考虑其无序充放电对电网负荷的影响,还要计及双方的成本。基于此,建立了主动配电网与电动汽车主从博弈模型。上层以配电网运行成本最低为目标,通过合理的电价及激励策略引导电动汽车充放电,并协调优化分布式电源及储能;下层基于贪心策略进行两阶段优化,先以分时电价下充放电成本最低为目标优化充放电策略,在不减少收益的约束下,再最大化电网对减小负荷波动给予的激励调整策略。通过改进的IEEE 33节点系统算例分析表明,该模型在最大化双方利益的同时极大地缩小了负荷峰谷差,避免了大量电动汽车充电引起新的高峰。     

基于不确定性测度的居民小区电动汽车充电分时电价制定策略

针对电力市场条件下,电动汽车响应分时电价的不确定性而导致的居民负荷随机波动加剧等问题,提出了基于不确定性测度的居民小区电动汽车充电定价策略。首先,引入价格弹性系数定量描述考虑电动汽车对分时电价的响应概率,建立电动汽车充电负荷动态概率模型。其次,引入熵和越限概率对负荷动态概率波动进行测度,在保证居民小区变压器期望过载时间不越限的前提下,以电动汽车代理商的期望收益最大为目标建立定价策略模型。再次,采用双层粒子群优化算法对定价策略进行优化求解。最后,以某居民小区为例进行仿真研究,结果表明,所提出的定价策略不仅能保证代理商收益的增加,而且能够有效减小居民小区内各时段变压器过载运行的风险,降低居民小区内总负荷波动的不确定性。     

动态分时电价机制下的电动汽车分层调度策略

大量电动汽车（electric vehicle,EV）无序充放电会对电力系统的安全与经济运行产生不利影响。在此背景下, 提出在动态分时电价环境下, 以削峰填谷和消纳本地光伏（photovoltaic,PV）发电出力为目的的电动汽车分层调度策略。在该策略中,电动汽车充放电计划由用户自主响应分时电价并经本地电动汽车调度机构调整后确定。首先, 建立以最大化电动汽车用户效益为目标的电动汽车充放电优化模型。接着, 以消纳本地光伏出力为目标, 发展本地电动汽车调度机构的优化调度模型。之后, 基于实时更新的配电系统预测负荷曲线, 构造动态分时电价更新策略。最后, 采用蒙特卡洛仿真方法模拟电动汽车的出行特性和充电需求, 并以包含3个居民小区的配电系统为例对所提方法的有效性进行了验证。     

电动汽车集群充放电演化博弈协同策略

针对多电动汽车参与电网需求响应互动场景下电动汽车充放电协同调度需求,提出一种电动汽车聚合商动态定价并指导电动汽车规模化入网参与电力需求响应调度的两阶段博弈模型。首先,构建电动汽车聚合商动态定价下计及电动汽车聚合商成本和电动汽车充放电价格的非合作博弈模型。其次,提出基于logit协议的电动汽车充放电调度多策略集演化博弈模型。最后,联合求解两阶段博弈的演化均衡和纳什均衡,得到各主体的最优策略。算例仿真表明,所提模型能有效实现电网负荷的削峰填谷,同时兼顾电动汽车聚合商和电动汽车用户的经济利益。     

考虑预警负荷的电动汽车充放电优化策略

预警负荷会严重影响电力系统的安全经济运行。面向参与车辆到电网(vehicle to grid,V2G)服务的电动汽车用户,综合考虑预警负荷、预警电价和充电激励措施对充放电过程的影响,提出基于改进粒子群算法(improved particle sw arm optimization,IPSO)的电动汽车充放电优化策略。通过计算预警负荷发生时的放电奖励,建立预警负荷电价模型、电池容量损耗模型,基于分时电价和放电激励制度建立用户充放电成本模型。此外,引入长短时记忆的概念,提出改进粒子群优化算法。在上述模型和算法的基础上,以最小化用户成本为优化目标,计及用户充电需求和充放电功率等约束,提出不同预警负荷情况下的充放电优化策略。在MATLAB中完成了仿真验证,结果表明,在已知预测预警负荷的前提下,采用文中的充放电优化策略能够提高电动汽车用户V2G参与度,有效降低用户成本,并缓解预警负荷发生时电网压力。     

基于需求响应的电动汽车充放电电价与时段研究

大规模电动汽车无序充放电将会对电网负荷造成"峰上加峰"的不良影响,因此合理引导充放电行为至关重要。首先,计及电动汽车反向入网(vehicle-to-gride,V2G)情况,在综合考虑电动汽车用户成本和电网公司利益的基础上,制定了电动汽车充放电电价上下限。然后,以电网负荷峰谷差率最小和电动汽车用户参与V2G成本最低为目标,建立了充放电时段优化模型。最后,用NSGA-II算法对该模型进行寻优求解。算例表明,通过价格型需求侧响应的引导策略,对实现系统负荷"削峰填谷"和提高电动汽车用户收益具有一定效果。     

基于智能代理分布式管理系统的电动汽车充放电策略

随着电动汽车的发展与普及,提出了一种用于协调电动汽车充放电的智能多代理分布式管理系统。建立以用户充电费用支出和负荷曲线峰谷差最小化为目标的多目标优化策略,采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车用户行为。在峰谷电价的引导下,用户利用谷时段充电、峰时段放电提高自身利益,在初步得到理想的充电时段区间后,引入学习训练机制调整可间断充放电分段数,使负荷曲线最终达到理想的削峰填谷效果,采用宽容分层序列法求解多目标优化。优化结果表明本文的策略平抑负荷波动效果显著,能有效减少用户支出,增加用户收益,实现电网与用户互利双赢。     

基于V2G技术的电动汽车实时调度策略

随着电动汽车逐渐普及,其对电网的影响也不断扩大。为加强电动汽车与电网间协作,充分利用电动汽车在电网能量调度中的高度灵活性,提出一种基于V2G技术的电动汽车实时调度策略。首先以降低充电成本和网损成本为目标,建立电动汽车调度模型。然后通过构建网损灵敏度指标分析电网节点性能,基于电网负荷制定分时电价,通过潮流计算和凸优化算法实时求解得到电动汽车充放电策略。最后以IEEE 33节点配电网为例验证了所提策略可以有效降低充电成本与网损成本,同时分析了电动汽车渗透率、V2G占比对车网协作效果的影响。     

V2G模式下微网电动汽车有序充电策略研究

为了应对V2G(Vehicle-to-Grid)模式下大规模电动汽车接入给电网带来的诸多挑战,针对现有电动汽车调度策略对大规模电动汽车充放电需求考虑不足的问题,提出一种微电网电动汽车有序充电策略。调度策略可根据当前微电网负荷状态、电动汽车充电需求等实时数据,采用模糊控制算法优化安排电动汽车充电计划,满足电动汽车充电需求同时实现对电网的削峰填谷。利用该调度策略对某配电区域600辆电动汽车进行充电,并与传统即时充电策略进行比较分析。仿真结果表明,基于模糊控制算法的电动汽车有序充电策略能够有效避免大量电动汽车接入电网引起负荷尖峰的问题,为电网提供削峰填谷的服务,实现用户和电网的双赢。     

基于用户响应度的电动汽车有序充放电策略

针对大规模电动汽车接入对微电网经济运行造成不利影响的问题,提出基于峰谷分时电价的电动汽车有序充放电控制方法。采用传递闭包法对峰谷电价时段进行划分,并考虑到用户的响应度,分析车主不同充放电行为对于微电网负荷的影响,构建在保证微电网稳定前提下,增加微电网收益的电动汽车有序充放电的优化调度数学模型,并采用混沌理论改进灰狼算法对问题进行求解。通过仿真,证明所提的策略能合理分配电动汽车充电时段,激励用户参与电价响应,增加微电网的收益,实现电动汽车与微电网的协调运行。     

面向电动汽车集群实时充放电优化的分群调度机制

大规模电动汽车无序充电会加剧电网的峰谷差,并影响电能质量和变压器寿命。文章从群体的角度考虑分布式控制框架下电动汽车实时充放电优化的互动调度策略,根据接入电动汽车不同的充电需求,提出以充电结束时刻为分群特征的实时调度方法,并采用双层优化模型求解集群整体和单辆电动汽车的最优充放电功率问题。上层以日负荷波动和调度惩罚最小化为目标,建立考虑电动汽车充放电的大规模集群实时互动调度模型。下层考虑电动汽车车主的充放电成本,求解单辆电动汽车充放电功率的最优跟踪问题。以典型的区域配电网负荷数据为例,通过仿真验证了分布式控制下的实时充电优化策略可以保证电网的可靠运行,同时兼顾各方利益。     

计及电池动态损耗的电动汽车分层调度策略

针对集中式控制方式在进行规模化电动汽车有序控制时优化时间过长,影响控制实时性的问题,提出一种计及电池动态损耗的电动汽车分层调度策略.首先,电动汽车用户计及电池动态放电损耗,以用户用电成本最小为目标建立V2G优化模型,求解得到可接受计划集.接着,本地调度机构以电动汽车接入对负荷波动的平抑效果最好和负荷波动调节产生的额外成本最小为目标建立优化模型,确定实际充放电计划并提交.最后,配电网控制中心针对配电网安全运行约束,对充放电计划进行管理控制,引导不合理的充放电行为.以包含3个本地调度机构的IEEE 33节点配电系统为例,利用MATLAB进行算例仿真,验证了该分层调度策略的可行性和有效性.