基于MADDPG算法的家用电动汽车集群充放电行为在线优化

电动汽车作为电网中的重要负荷,具有较高的需求响应潜力.为降低电动汽车集群用能成本,缓解电网峰值负荷压力,文中首先分析了V2G模式下电动汽车的用电特性,构建了电动汽车集群充放电调度模型,通过成本分析为充放电调度提供决策依据.然后应用多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)算法对电动汽车集群进行充放电行为的实时优化,利用用户的历史用电数据完成学习过程,并依据当前的用电信息进行调度决策.算例分析表明,该方法可以进行电动汽车集群充放电行为的实时在线优化决策,在保证用户用电需求的前提下,提高用户用电经济性,实现峰值负荷的转移.     

含电动汽车的微电网规划研究

作为新型环保节能汽车,电动车的应用规模正在迅速增长,将电动车纳入微网也是电网发展的趋势.电动汽车电力需求灵活,且能量具有双向流动性,成为当前微电网平衡负荷的重要组成部分.该文建立一个含电动汽车的微电网经济调度模型,并在算例中采用Lingo软件进行求解.通过改进模型调节微网中的各项能源出力,并在优化目标中加入环境治理成本,得出接入微电网的最优电动汽车组合,实现降低微网能源损耗、提高资源利用率的目标.     

面向联络线计划功率的直流微电网优化调度

针对可再生能源日渐高比例接入大电网,需要建立主动配电网系统来跟踪和响应大电网的调度需求,提出了一种基于联络线计划功率将微电网转变为主动配电网的经济性调度策略。该策略以风光储直流微电网并网运行系统成本最低为目标,运用改进麻雀搜索算法求解系统运行成本。与无联络线计划功率调度策略的调度结果进行了对比,结果表明,所提调度策略在满足大电网削峰填谷指令的同时,将系统的并网运行成本降低了9.79％。由此验证了该调度策略对于直流微电网并网经济性调度具有可行性。     

热电联产型家庭能源枢纽调度优化模型研究

为改进现有能源利用方式并减少能源支付成本,本文提出了一个由电动汽车、光伏系统和储能系统等组成的热电联产型家庭能源枢纽模型。以能源支付成本最小化为目标,对所提出的模型进行优化调度。通过控制响应电器的能耗,调度电动汽车和储能系统的充放电,协调光伏出力来确定能源枢纽的最佳运行模式,并采用粒子群优化算法对模型进行求解。为证明模型的合理性和有效性,以某地区智能电网环境下冬季家庭负荷数据作为仿真算例进行验证。仿真结果表明,在电价最高的11∶00~16∶00时段,天然气全部分配给CHP用以转化为电能和热能,减少了从电网的购电量,节约了成本。该研究减少了家庭能源支付费用,为智能家庭能源消费的优化调度提供了理论依据。     

计及电动汽车充电与可再生能源协同调度的负荷特性分析

电动汽车与可再生能源的协同调度是促进可再生能源消纳、平抑可再生能源并网带来的波动、减少电动汽车无序充电对电网影响的有效手段。本文以降低光伏发电入网后电网的净负荷波动为目标,建立电动汽车与光伏发电协同调度的数学模型。同时,针对现有的研究缺乏对电动汽车有序充电后的电网和电动汽车负荷特性进行定量分析的问题,提出特性评价指标,用于定量分析电动汽车响应调度后电网的负荷特性,并评估协同调度的效果和影响。最后,采用天津市某区域的数据进行仿真分析,结果表明,本文所提出的协同调度模型在不同光伏渗透率下均能有效地平抑可再生能源波动,减少负荷峰谷差。     

基于HSA的家庭能量管理系统优化调度研究

针对家庭能量管理系统的经济性与环保性,本文基于和声搜索算法,提出了一种家庭能量管理系统的优化调度方法。以减少用户的用电成本和碳排放量为目标,将家庭负荷分为可调度负荷、不可调度负荷和储能负荷等,根据光伏发电预测值、不可调度负荷预测值、室外温度采集值以及用户设置的舒适度条件,建立了家庭能量管理系统数学模型,并采用改进的和声搜索算法对模型进行优化求解,得到了各时段可调度负荷的工作状态以及蓄电池和电动汽车的充放电功率。仿真结果表明,该方案有效减少了用户的用电成本和碳排放量,实现了电网需求侧节能减排。该研究为智能电网环境下家庭能量管理系统的建设提供了一定的参考价值。     

V2G技术参与微电网能量协调控制的仿真研究

运用V2G技术将电动汽车作为发电调峰设备,可以有效改善城市用电高峰时段微电网负荷过高的负担。首先,建立了微电网应用V2G协调电能的数学模型,使用一种基于粒子群算法的调度策略;其次,提出了改进的PSO算法并进行仿真验证,将仿真结果与先前的粒子群算法进行对比,仿真结果表明:应用电动汽车V2G技术可平滑电网日负荷曲线,协调微电网电能实现"削峰填谷",且该算法较之前算法在效果上更加突出;最后,提出了V2G技术在未来发展的方向与建议。     

新型“电子皮肤”让人与虚拟现实互动更真实

<正>中国科学院沈阳自动化研究所智能微电网课题组在智能电网优化调度领域取得进展。该课题组在国际上首次提出了一种基于深度强化学习技术的微电网实时能源优化方法。该方法考虑可再生能源出力的随机性及其对电网交流潮流约束的影响,利用一个深度递归神经网络对微电网当前运行状态进行特征提取,并在     

基于自适应ASO算法的微电网优化调度

为了提高微电网的运营经济性和能源利用效率,提出了一种基于自适应原子搜索优化算法（Adaptive Atomic Search Optimization Algorithm,AASO）的微电网优化调度策略。在原子搜索优化算法（ASO）的基础上引入自适应思想,提高算法的收敛速度和精度,加强全局寻优能力。搭建一个包括光伏、风力等多种分布式发电设备的微电网数学模型,以微电网的经济环保性作为优化目标,并在孤岛和并网运行模式下进行算例寻优求解。结果表明,该算法在微电网优化调度上的寻优能力和收敛速度,均强于粒子群优化（PSO）算法,有效提高了微电网运行的经济环保性。     

基于IPSO算法的建筑级综合能源系统优化调度

为节约建筑级综合能源系统的运营成本,提高电网供电的可靠性,本文提出了一种基于随机权重粒子群算法的建筑级综合能源系统优化调度策略,构建了建筑级综合能源系统优化调度模型,以运行能源成本最小化为目标函数,采用随机权重粒子群算法对模型进行求解,并引入实际算例进行仿真,对基于规则的控制策略和优化调度控制策略进行比较。仿真结果表明,与基于规则的控制策略相比,本文提出的优化调度策略可以显著降低运行能源成本,对电网的削峰填谷起到一定的促进作用。该研究为建筑级综合能源系统优化调度问题提供了理论依据。     

风电与电动汽车协同并网调度环境与经济模型*

建立了风电与电动汽车协同并网环境与经济优化调度模型。采用Weibull分布模拟风速进而得出风电出力,用蒙特卡罗模拟法模拟定量电动汽车不同V2G模式功率。调度风电与电动汽车协同入网,车主响应系统调度满足与风电、负荷时空互补性,最大程度地消纳风电、减小负荷曲线的波动。以火电机组的运行成本和CO2排放量最小化为目标,应用改进粒子群多目标优化算法求解模型,在MATLAB环境下仿真分析比较电动汽车不同V2G模式和入网数量对机组优化结果的影响。     

基于双重粒子群算法的电动汽车参与配网优化调度

研究电动汽车参与含分布式光伏电源的配电系统的协同调度问题. 首先,建立了分布式光伏和电动汽车充电负荷的数学模型,给出了两种协同调度策略:电动汽车充电位置优化和电动汽车充电时段优化. 优化模型以配电系统网损最小为目标,分别就充电地址不固定和固定两种情况进行优化. 然后,使用蒙特卡洛法对电动汽车充电负荷情况进行模拟,使用双重粒子群算法对优化模型进行最优求解. 最后,用一个33节点系统作为算例系统对所提出的调度策略进行仿真验证,证明了优化策略能平抑电网波动,减少配电系统网损.     

高占比新能源电源接入区域电网的无功优化策略研究

从高占比风电、光伏接入电网运行的安全性和稳定性等方面综合考虑,建立了以电压偏移量和网损最小为目标的无功优化模型。利用MATLAB软件对风电、光伏电站接入IEEE-33节点系统进行无功优化仿真分析,采用多目标粒子群（MOPSO）算法进行无功优化调度方案求解。基于Pareto前沿解的MOPSO算法可为决策者根据不同需求提供方案,并且同时达到提高测试系统的电压稳定性、降低网损的目标,验证了所提优化策略的有效性。     

考虑负荷优化的光储充电站储能经济性配置研究

为缓解电动汽车充电对电网的冲击,提升充电站的经济性,对光储一体化充电站储能配置展开研究. 首先分析了充电站电动汽车的负荷特性,结合峰谷电价,制定了储能运行策略. 然后通过建立储能配置双层规划模型,保证了充电站负荷最大程度优化的同时实现价格套利. 最后通过算例分析,得到商业区充电站储能经济性配置方案. 将该配置方案与以峰谷差作为优化指标的传统储能配置方案对比,结果表明该方案有效增加了总削峰量,并将充电站年购电成本进一步降低.     

面向电动汽车无线充电市场的迭代双边拍卖算法

在智能电网中,分布式能源具有灵活性,可以支持来自电动汽车的快速变化的无线充电需求。针对无线充电市场采用迭代双边拍卖算法进行电能供需匹配,分布式能源作为电能卖方,汇集商汇集电动汽车的充电需求,作为电能买方,买卖方按照自身效益最大化的原则进行出价。代理商作为拍卖师,根据出价进行电能分配和定价,可以在买卖方隐私信息未知的情况下最大化总效益。仿真结果表明,该算法可以最大化供需双方的总效益,且具有较快的收敛速度,能够保证电动汽车与分布式能源之间电能分配的高效性。     

电动汽车接入对光储电站电压质量的影响

电动汽车具有负荷和移动储能的双重特性,合理利用电动汽车的移动储能特性可以改善电压质量,减少电网储能装置的配置,提高能源的利用率。首先,建立了基于光储电站的微电网系统;然后,以光储电站母线电压为控制对象,提出了电动汽车的控制策略;最后,用MATLAB/Simulink对电动汽车接入电网改善电压质量的可行性进行了分析和验证。     

电动汽车充电负荷预测系统研究

根据规划的电动汽车在未来规模化的应用将对电网产生重要影响,电动汽车充电负荷预测是分析电动汽车接人电网的基础,目前还没有比较成熟的方法。综述电动汽车接人对电网的影响和电动汽车负荷预测的研究现状,分析充电负荷预测的影响因素,并基于分布函数的蒙特卡洛计算模拟,开发一套区域电动汽车充电负荷预测系统,可实现对不同电动汽车种类、不同电池容量、不同充电方式、不同充电频率等情况下的综合预测,为电动汽车接人电网的影响分析和调控策略制订提供理论和技术支持。     

20 MW光伏发电系统与电气一次设计

根据20 MW光伏发电系统的工程条件和需求,系统总体方案采用分块发电、集中并网方式,光伏组件选用260 W多晶硅太阳能组件,光伏阵列运行方式为固定式安装式,倾斜角为23°,逆变器为500 k W,光伏方阵的南北间距为5.2 m。对电气一次系统的接入电力系统、电气主接线和电气设备布置进行了设计。根据计算结果可知,该系统的平均年上网电量为17 954 MW·h,年等效满负荷利用时间为896.4 h,容量系数为0.102,节能和环保效益良好。     

V2G模式下电动汽车的有序充放电策略

电动汽车规模化接入电网会对配电网的安全运行造成负面影响,研究如何控制电动汽车的充放电过程有利于配电网的安全经济运行。以削峰填谷作为优化目标,建立了基于电动汽车与电网互动(V2G)技术的光储式电动汽车充电站系统模型,提出了电动汽车定时模式、定峰模式、负荷整形模式以及V2G与储能配合模式4种有序充放电策略。基于MATLAB软件平台的算例仿真结果表明,所提策略可在一定程度上起到削峰填谷的作用,验证了所提策略的可行性和有效性。     

户用风力发电与电网联合供电模式浅析

在分析风力发电发展现状,以及目前几种小型风力发电常用供电模式的基础上,指出了“户用风力发电与电网联合供电”模式具有更大的发展潜力,并将其与“风光互补”模式在经济性方面进行了详细的对比分析.介绍了这种模式在节能、环保,以及安全性等方面的突出优点和国内外研究现状,认为在电网覆盖地区,为了减少消耗不可再生能源、保护环境、降低电网负荷,值得推广“户用风力发电与电网联合供电”模式.