基于模型预测控制含充换储一体站的配电网优化运行

提出一种综合考虑电动汽车充换储一体站与主动配电网的优化调度模型。基于快充用户行驶行为特点、城市道路速度-流量实用模型分别建立快充站和换电站模型,并结合梯级储能集成为一体站模型。在含有风机、光伏、微型燃气轮机和一体站接入的主动配电网中建立优化调度模型,并将模型转化为混合整数二阶锥模型求解。使用基于模型预测控制的多时间尺度优化调度策略实现对配电网日前调度、日内滚动调度和实时反馈校正,减少了分布式电源和负荷的预测误差对配电网运行的影响。以某市公交线路实际道路情况为例,验证了所提出的优化调度策略具有能够满足电动汽车充电负荷需求、抑制功率波动并降低配电网运行维护费用的优势。     

考虑源荷不确定性的直流配电网模糊随机日前优化调度

针对直流配电网中分布式可再生能源出力及典型直流类负荷的不确定性,提出了综合考虑负荷自弹性系数以及电价型需求响应的不确定性负荷模型;在考虑可再生能源随机性的基础上,通过签订日前充电合同将电动汽车这类高可调度单元转换为确定性负荷;以直流配电网与上级电网联络线功率最平滑及日前调度成本最小为优化目标,建立了模糊随机日前优化调度模型,并采用熵权法确定两者权重进行求解.以某直流配电网为例,针对不同场景、不同光伏出力、不同置信水平以及不同的电动汽车合同签订率,验证了优化调度模型的有效性、优越性.     

风光储协同调度的多时间尺度决策方法

大规模可再生能源的接入给电网调度带来重大挑战,而电动汽车充电与风电、光伏发电等可再生能源之间潜在的协同性为电网更多的接纳可再生能源提供了一种可行途径。通过优化地区电网电动汽车充电站的充电计划,在满足电动汽车能源需求的前提下,能够平滑电网等效负荷波动、减轻火电机组调峰压力,进一步提高消纳可再生能源的能力。且日前计划、滚动计划、实时调度的多时间尺度协同调度决策模型的建立,能够逐级消减风电、光伏等可再生能源预测误差的影响,进一步改善等效负荷的负荷特性。最后给出了以某地区电网的实际数据为基础的应用实例,证明模型的有效性。     

微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型

针对微电网中电动汽车充放电及风光荷预测误差带来的问题,提出一种在微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型,由日前调度计划和日内短期滚动优化调度构成。日前调度模型兼顾微电网与电动汽车车主双方利益,以微电网运行成本最低、所有电动汽车车主充电总成本最低为目标;滚动调度模型以实际等效负荷与日前调度计划中等效负荷匹配程度最大为目标,将实际车主充电总成本不大于日前计划车主充电总成本作为约束条件考虑。最后使用适用于电动汽车充电优化问题的灰狼优化算法求解,优化结果表明,微电网通过多时间尺度优化调度可以有效降低运行成本,并减小预测误差带来的影响,同时电动汽车车主也可以获得一定的经济利益。     

基于多场景模糊集和改进二阶锥方法的配电网优化调度

随着分布式光伏大量接入,储能、电动汽车、可平移的主动负荷等多种资源均参与到配电网调度之中,配电网亟需在消纳可再生能源的同时降低调度成本.针对光伏出力不确定性和复杂多资源接入下的配电网调度问题,提出了基于模糊集理论和改进二阶锥方法的日前-日内两阶段调度模型及求解算法.首先利用历史统计数据,基于event-wise模糊集理论构建了光伏出力不确定性调度模型,并进一步提出了考虑多类型主动负荷、电动汽车、储能在内的多种调节资源协同的日前-实时两阶段优化调度模型.日前调度采用改进的鲁棒随机优化方法求解,有效处理分布式光伏的不确定性影响,实现光伏消纳最大化的目标;实时调度则提出了二阶锥边界修正迭代算法,综合利用主动负荷响应、电动汽车多种手段追踪匹配光伏出力,实现以运行成本最小为目标的优化调度.最后,基于IEEE-33节点算例系统的仿真分析论证了所提方法的有效性.     

基于模型预测控制的主动配电网多时间尺度有功无功协调调度

随着大量可再生能源的接入,主动配电网在如何应对分布式电源出力不确定性以及负荷波动方面面临极大挑战,同时也对运行过程的经济性和安全性提出了更高要求。为解决上述问题,提出基于模型预测控制的主动配电网多时间尺度有功无功协调调度方法。基于模型预测控制实现主动配电网日前调度,日内滚动调度以及实时反馈校正,减少可再生能源间歇性以及负荷预测误差对配电网运行的影响。同时考虑配电网有功无功耦合特性,通过有功无功协调优化来降低网络损耗,减少无功设备频繁动作所产生的操作成本,在保证主动配电网安全运行的同时进一步实现运行效益最大化。通过仿真分析计算,证明了所提方法的可行性和有效性。     

基于模型预测控制的微电网多时间尺度协调优化调度

微电网多时间尺度优化调度是消纳间歇性分布式能源的有效技术手段,针对传统基于潮流断面信息的多时间尺度优化方案易出现机组调节响应不及时、计划跟踪误差较大等问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的多时间尺度协调调度方法。在日前调度阶段,综合考虑电价峰谷差、储能寿命及可再生能源随机性,建立了以系统运行成本最低为优化目标的最优经济调度模型。在日内调度阶段,为应对可再生能源日前预测误差带来的联络线功率波动,同时为确保储能满足日运行能量平衡约束,提出了一种基于MPC的日内滚动优化校正策略。采用有限时间窗内的滚动优化调度代替传统单断面优化调度,提前感知未来一段时间内的可再生能源出力及联络线计划的变化从而对机组出力进行调整,同时结合时域滚动和系统实时状态的反馈校正,更大限度地消除了微电网中不确定性因素的影响,确保了日前计划的合理性及系统运行的稳定性。以某示范微电网为例,通过算例分析验证了所提模型及算法的有效性。     

考虑新能源功率品质分层和可平移负荷的配电网有功调度

针对含大规模可再生能源接入下的配电网有功调度问题,提出了简易的可再生能源的功率品质分层方法及其调度策略,通过设置以电动汽车充电功率为例的可平移负荷,以含储能电池、电动汽车租赁、以及发电成本的综合运行管理成本、可平移负荷不满意度以及弃风量为优化目标,建立有功调度优化模型。以污染物排放量作为辅助指标选择最优方案,所建模型能够兼顾系统运行经济性、环境效益,以及错峰充电的社会影响。通过NSGA-II求解该多目标优化模型,通过算例仿真和对比验证了所提模型的正确性和有效性,所提可再生能源功率分层方法简单有效,可为实际配电网的调度运行提供参考和数据支撑。     

多时间尺度下主动配电网源-储-荷协调经济调度

电力市场细分众多,主动配电网内资源的性能经济性各不同,且不平衡功率惩罚较重,主动配电网能否有效消纳可再生能源,减少不平衡功率惩罚,很大程度上依赖于运行调度是否合理。基于此,提出日前主辅市场下主动配电网多时间尺度优化经济调度模型。该模型考虑市场竞争以及时间尺度间的调度衔接优化,通过协调调度可再生分布式电源、储能以及负荷侧各类需求响应,在促进可再生能源消纳、减小不平衡功率的同时提升主动配电网运行经济性。首先,分析了主动配电网多源协调调度并网方式与辅助服务市场性能划分。其次,综合考虑储能的快速调节与能量时移特性以及需求侧响应时间尺度特性,以日前调度收益最大以及日内运行成本最小为目标,建立多时间尺度协调调度模型。然后,基于二进制扩充法与拉丁超立方采样将模型转化为混合整数线性规划问题进行求解。最后通过算例验证了模型的正确性与有效性。     

计及多时间尺度需求响应资源的微电网能量优化调度策略

随着电力体制改革的深入,用户侧微电网逐渐形成多方投资+集中管控的运营模式,研究计及运营商利益的微电网能量优化具有重要的现实意义。文章提出一种以运营商购售电收益最大化和需求响应补偿成本最小化为目标的微电网能量优化调度策略。该策略计及需求响应多时间尺度特性,将集群空调和集群电动汽车2种需求响应资源纳入日前-日内-实时3种时间尺度调度计划中,并根据各阶段可再生能源预测信息以及电价信号,逐级优化储能出力和需求响应供应量,实现运营商的全局利益最大化。负荷聚集商基于集群空调和集群电动汽车的控制模型预测各时段可控负荷容量并实时响应调度指令。最后,通过算例验证本文所提调度策略的有效性。     

基于交通信息和配电网全成本电价的电动汽车充电负荷调度方法

电动汽车的集中充电行为会在一定程度造成交通拥堵,为解决这一问题,综合考虑交通信息和电网信息,基于边际定价理论得到配电网节点边际电价和交通阻塞成本,构建电动汽车充电的全成本电价模型。在此基础上,提出一种考虑交通信息和配电网全成本电价的电动汽车充电负荷调度方法。通过仿真算例验证,该方法在满足电动汽车充电需求的同时可以有效缓解交通拥堵。     

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...     

基于萤火虫与粒子群混合优化算法的移动储能调度

近年来,受规模化电动汽车无序充电、高比例新能源功率波动等因素影响,配电网存在负荷峰谷差较大、网损较高、配电网运行成本高的问题。提出基于萤火虫与粒子群混合优化算法的移动储能调度方法。分别建立电动汽车、移动储能车、氢燃料发电车的移动储能模型,建立负荷峰谷差、配电网网损和配电网运行成本多目标函数,为了降低排名异常的概率,引入Tent混沌映射、柯西变异算子、萤火虫算法中的模糊自适应惯性权值,求解多类型移动储能共同参与调度的最优方案。算例分析结果表明,所提方法能够有效减少负荷峰谷差、降低配电网网损和降低配电网运行成本。     

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。     

基于MOFA算法的微网系统优化调度

针对大规模电动汽车入网给微电网带来的影响,在并网运行方式下,以微电网运行成本、环境治理成本和电动汽车用户充放电成本的综合效益为目标,考虑电动汽车的时空分布特性,提出了分时电价下电动汽车有序充放电的调度方案。建立了包含风、光、储、燃料电池、微型燃气轮机、电动汽车及负荷的微网系统多目标经济调度模型,采用多目标萤火虫（MOFA）算法对调度模型进行求解,并与多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行对比。基于MATLAB平台,以某典型微电网系统为例进行仿真,调度周期为一天,算例结果验证了所提方案、模型和算法的有效性。     

基于区块链含电动汽车的微电网组合出力优化策略

文章针对电动汽车充放电交易中车主与服务商之间缺乏信任,大量电动汽车无序充放电造成电网峰上加峰的问题,提出基于电动汽车联盟链的互信交易架构和调度策略。首先,引入区块链中白盒密码、智能合约、阻塞管理对电动汽车链上交易机制执行过程进行分析;然后,搭建了电动汽车双层优化调度模型,外层针对鼓励低电价充电时产生的新充电高峰问题,建立基于区块链的电动汽车出行诚信度模型,综合考虑负荷方差和用户诚信度,优化分时电价定价策略,并将优化后的电价曲线输出到内层模型;内层针对偏差电量消除成本较高的问题,利用电动汽车的移动储能特性,实现供求自平衡。最终采用含激励机制的差分进化演化博弈组合算法进行求解,通过算例仿真验证了所提策略的有效性。     

含大规模电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度方法

针对大规模电动汽车接入配电网无序充电带来的负荷峰值增加等问题,提出一种含大规模电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度方法。首先基于蒙特卡洛抽样方法分析了大规模电动汽车的充电负荷需求;然后,以含大规模电动汽车接入的主动配电网运行成本最小化和负荷曲线方差最小化为优化目标,综合考虑电动汽车的充电需求和配电网的运行约束,构建含规模化电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对多目标优化模型进行求解,针对多目标优化得到的帕累托(Pareto)最优解集规模大,蕴含信息丰富,导致运行人员难以决策的问题,提出一种基于模糊聚类的方法对多目标Pareto最优解集进行筛选。通过改进的IEEE 34节点算例的多场景对比分析,结果表明:所提出的模型和方法可在保证系统经济运行的同时,有效利用电动汽车的优化充电降低系统负荷峰谷差。     

考虑用户充电决策行为的电动汽车充电引导策略

快充站(fast charging station,FCS)是电动汽车(electric vehicle,EV)的重要能源供给设施。随着EV的推广应用,快充负荷也逐渐攀升,对配电网运行产生了一定影响。然而,快充负荷作为一种需求侧响应资源,可通过有序充电控制缓解EV接入给配电网运行带来的负面影响,因此文中提出考虑用户充电决策行为的EV充电引导策略。首先,考虑动态交通路况影响,利用出行链理论构建EV移动模型,进行用户出行模拟,并刻画剩余电量的时空分布。其次,考虑剩余电量、充电设施分布与充电服务价格,利用后悔理论构建用户充电决策模型,并刻画充电负荷时空分布。然后,以配电网网损最小为目标,构建充电服务价格优化模型,通过优化公共FCS的充电服务价格,引导充电负荷时空分布。最后,对不同服务价格方案进行对比,结果表明,文中方法对小容量车型的引导效果更好,且用户时间消耗等效折算系数越大,文中方法对充电负荷引导的效果越好。     

考虑负荷时空均衡和弹性响应的电动汽车快充电价定价策略

为了引导电动汽车有序充电,提出了一种考虑负荷时空均衡和弹性响应的电动汽车快充电价定价策略。引入交通流理论描述交通路网,建立电动汽车快充负荷时空分布模型;考虑配电网调度和电动汽车快充负荷的弹性需求,构建源-荷互动下的快充电价定价架构,并基于潮流追踪法从时空双维度推导快充电价的计算方法;在此基础上,计及电动汽车负荷弹性响应特性,以提升配电网的负荷均衡性为目标,建立快充电价定价策略,并通过迭代算法求解该定价策略。算例仿真结果表明,所提定价策略能够有效引导电动汽车进行有序快充,激励电动汽车用户与配电网友好互动,提升负荷的时空分布均衡性。