电动汽车群响应的主动配电网阻塞调度研究

随着主动配电网中电动汽车渗透率的逐渐提高,其无约束或无引导的用电行为不利于配电网的功率平衡控制,甚至会引起网络阻塞。但是,电动汽车群充电在市场模式管控下又具有良好的柔性,鉴于此,该文利用主动配电网中电动汽车灵活的充放电时间转移能力,提出一种计及充放电服务费调整的主动配电网阻塞调度模型。在考虑间歇性分布式电源和电动汽车概率特性的基础上,基于我国电力市场的实际情形,建立充放电服务费调整的运营模式,实现配电系统调度机构与充放电设施运营商之间的双响应调控,引导电动汽车车主制定合理的充放电计划,实现有源配电网阻塞功率调控。算例验证表明,该文的阻塞调度策略可实现降低主动配电网的阻塞效应,有利于提高电网运行的安全性和经济性。     

考虑电动汽车接入配电网优化调度模型研究

针对目前电动汽车的快速普及与发展以及环境污染严重、能源急剧紧缺等问题,研究电动汽车与分布式电源接入配电网,联合参与配电网的优化调度对配电网所产生的影响。首先建立了电动汽车接入配电网的充放电模型,得到电动汽车接入后配电网的负荷曲线;其次,以发电成本最小化为优化目标建立配电网优化调度模型,通过粒子群优化算法对模型求解,最后,分别计算优化调度前后配电网各项特性指标,进而得出结论。     

配电网智能调度模式及关键技术

分布式电源、微电网、储能装置、电动汽车充放电设施接入配电网运行改变了配电网能量平衡的模式,为了推进智能电网建设,在分析配电网及其调度控制特点的基础上给出了配电网智能调度目标和调度对象。为实现配电网的高效运行,提出基于配电网络、电源和负荷互动的多维多阶段递进式配电网智能调度模式,给出了配电网智能调度系统的功能结构。提出为实现配电网智能调度系统必须解决的关键技术,探索了配电网调度的发展趋势,给出了相关研究方向。     

考虑源-荷随机协调特性的配电网概率潮流多目标优化方法

分布式电源(distrubuted generation,DG)和电动汽车(electric vehicle,EV)随机充放电环境下的配电网优化运行是目前一项重要的研究课题,通过建立分布式电源和电动汽车充放电的随机概率模型,进而构建出配电系统在随机因素下的运行状态。在满足电网运行的潮流约束条件下,以系统优化成本、有功损耗期望、电压偏差期望为目标函数,建立配电网概率优化的模型,使用基于概率潮流的混沌粒子群算法对模型求解,得出配电网优化运行的策略。最后以IEEE 33节点系统为算例,验证所提方法的正确性与有效性。     

基于机会约束规划的主动配电网最大供电能力双层优化

与传统配电网不同,接入主动配电网的可控分布式电源能够参与配电网的经济运行。可控分布式电源的出力分配由主动配电网的经济调度策略确定。为实现供电能力最大化,可控分布式电源通常运行在额定状态,这与经济运行的目标相背离。这一矛盾会对最大供电能力计算带来影响。提出一种基于机会约束规划的主动配电网最大供电能力双层优化模型。上层模型用于求解主动配电网的最大供电能力;下层模型在负荷增长的过程中结合主动配电网对可控分布式电源有效管理的特点,对可控分布式电源出力按经济调度原则进行分配。以改进IEEE-33配电系统为例对该模型进行验证,结果表明该模型可获得符合主动配电网经济运行要求的最大供电能力。     

计及电动汽车的微电网经济调度方法

针对电动汽车接入后微电网的节能减排发电调度问题,提出了结合电动汽车有序充放电控制的微电网多目标经济调度方案。分析电动汽车的行驶特性,建立基于峰谷分时电价的有序充放电负荷模型。以微网发电成本和环境效益的综合最优为目标函数,采用改进遗传算法,根据实时负荷供电需求,动态确定各可控分布式电源出力大小。在Matlab平台上以一个包含风、光、柴油发电机、微型燃气轮机、燃料电池以及电动汽车的小型微电网系统为例进行仿真。仿真结果表明:所提调度方法通过合理引导电动汽车的有序充放电,减少了负荷高峰时段微电网各发电单元的供电负担,以尽量低的发电成本实现良好的环境效益,验证了该优化调度方案的可行性和有效性。     

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。     

考虑经济安全性的有源配电网供电能力研究

与传统配电网不同,接入有源配电网的可控分布式电源能够参与配电网的经济运行。可控分布式电源的出力分配由主动配电网的经济调度策略确定。为实现供电能力最大化,可控分布式电源通常运行在额定状态,这与经济运行的目标相背离。而且配电网运行需满足N-1安全准则,而现有文献中的分布式电源(DG)优化运行模型均未计及N-1准则,所得出力策略未必满足系统安全要求。综上所述,为解决这一问题,提出了一种考虑经济调度和N-1安全约束的供电能力模型。以供电能力经济比最小和安全距离均衡比最小为多目标,算例表明所提模型能保证N-1安全,实现了综合考虑系统经济性、安全性下的最优,验证了所提模型是合理、有效的。     

基于无迹变换随机潮流建模的主动配电网优化调度

为了解决风电和电动汽车大量接入主动配电网所引发的随机优化调度问题,利用基于无迹变换的随机潮流计算方法处理风电出力的波动性、电动汽车充电的随机性以及电网负荷的随机波动。进而建立了以电动汽车充电功率和分布式电源出力为优化变量,以配电网运行费用最小、有功网损最小和负荷方差最小为优化目标的主动配电网随机优化模型。同时,采用多目标粒子群算法对模型进行求解,并以改进的IEEE 33节点测试系统为例对该模型进行仿真。仿真结果表明:考虑不确定性和电动汽车有序充电的优化调度模型,可以有效地减少配电网运行的成本、降低网损和缩小峰谷差,验证了所提模型的正确性和有效性。     

主动配电网与输电网协调调度与阻塞管理

针对主动配电网优化调度的研究局限于配电网内部而未考虑与输电网关系的问题,提出了一种计及阻塞管理的输配电网协调优化调度策略。定义了主动配电网的广义投标函数和对外调节裕度作为输、配电网间协调媒介,对系统进行优化调度,通过潮流计算判断输电网的阻塞支路,在阻塞优化中考虑主动配电网中分布式电源的可调度性,利用节点对线路的灵敏度系数进行阻塞管理,消除线路阻塞。上述问题采用改进的粒子群优化算法解决。利用改编的IEEE30节点系统进行仿真实验,验证了所提输配电网协调优化策略与阻塞管理方法的有效性。     

基于深度强化学习的电动汽车实时调度策略

电动汽车(EV)作为一种分布式储能装置,对抑制功率波动有着巨大的潜力。考虑EV接入的随机性及可再生能源出力和负荷的不确定性,利用不基于模型的深度强化学习方法,建立了以最小功率波动及最小充放电费用为目标的实时调度模型。为满足用户的用电需求,采用充放电能量边界模型表征电动汽车的充放电行为。在对所提模型进行日前训练及参数保存后,针对日内每一时刻系统运行的实时状态量,生成该时刻充放电调度策略。最后以某微电网为例,验证了所提基于深度强化学习的调度方法在满足用户充电需求的前提下,可以有效减小微电网内的功率波动,降低EV充放电费用;日内不需要迭代计算,可以满足实时调度的要求。     

电动汽车聚合商对备用服务能力的优化

电力市场环境下实现电动汽车(EV)的聚类,并积极参与有序充/放电,可以为受端电网提供多样化的功率调节手段,有利于大规模间歇性新能源的消纳。站在EV聚合商(aggregator)这一中间环节,能够更全面地分析市场环境下如何有效利用这一分散的可调控资源。聚合商旨在最大化自身收益,而制定合理的EV充/放电策略是达成该优化目标的途径,但策略的制定同时也受制于市场环境、用户用车需求与参与有序充/放电意愿等因素。文中首先分析了影响聚合商充/放电策略的因素,进而提出了可接纳EV参与竞争的用户充/放电合约及相应的市场机制;在此基础上,构建了EV聚合商同时参与现货和备用市场的优化问题,提出了基于效容比指标求解充/放电策略的分布式算法;最后通过实例验证了算法的准确性与高效性。     

融合路网-电网信息的电动汽车充放电行为引导与调控策略

在智慧城市理念快速发展的背景下,电动汽车（EV）无引导的出行与无序的充放电行为影响着电力-交通耦合网络的安全高效运行。针对此问题,提出一种融合路网-电网信息的EV充放电行为引导与调控两阶段优化策略。首先,分析电力-交通耦合网络的交互影响因素和方式,提出EV充放电出行路径引导和调控架构;其次,提出融合路网-电网信息的EV充放电出行决策电价动态更新策略,并建立计及用户时间-经济成本的EV充放电出行路径决策优化模型;然后,兼顾多方主体利益,建立EV充放电调控模型;最后,仿真结果表明,所提策略能够综合考虑路网和电网实时运行状态,充分挖掘EV在路径引导与充放电调控过程中的可调潜力,实现系统协调运行和多方共赢。     

基于TOPSIS方法的居民区电动汽车有序充电策略

针对中国目前超大城市电动汽车保有量的快速增长与现有配电网制约用户充电需求的矛盾,提出了一种基于理想解法的居民区电动汽车有序充电策略,以最大限度调配现有可用的电能资源。通过分析电动汽车出行规律,建立了居民区电动汽车出行、返回、等待、充电的数学模型。在综合考虑充电时间、充电费用、等待时间、充电完成率、小区总负荷变化率等决策指标基础上,建立了基于理想解法的有序充电排序方法,并通过算例仿真进一步对比了分时电价策略下峰谷电价对用户充电行为的影响。仿真结果表明,与现有网格选取法有序充电结果相比,该方法可在保证电动汽车充电完成率和稳定居民区负荷前提下,更好地兼顾电动汽车充电的连续性、便捷性和经济性,为居民区停车场电动汽车有序充电管理提供决策依据。     

考虑电动汽车入网辅助服务的配电网日前调度策略

为避免大量电动汽车(EV)无序充电对电网安全、经济运行的影响,提出了基于电动汽车入网(V2G)辅助服务的配电网日前调度方法。首先,基于智能电网和物联网的历史及实时信息建立EV充放电模型,并进行EV辅助服务参与者的筛选和分类。其次,建立了考虑V2G辅助服务的2层配电网最优经济调度模型。上层模型以网损成本、EV用户成本和系统总负荷均方差最小为目标,优化充电站的充放电功率和电压调节设备的工作状态;下层模型以EV的充放电状态转换次数最少和充电站功率与上层优化结果偏差最小为目标,计算每辆参与辅助服务EV的充放电功率。最后,算例系统仿真验证了所提方法的有效性。     

Day-ahead optimal charging/dischargingscheduling for electric vehicles inmicrogrids

Microgrid as an important part of smart grid comprises distributed generators (DGs), adjustable loads, energy storage systems (ESSs) and control units. It can be operated either connected with the external system or islanded with the support of ESSs. While the daily output of DGs strongly depends on the temporal distribution of natural resources such as wind and solar, unregulated electric vehicle (EV) charging demand will deteriorate the unbalance between the daily load curve and generation curve. In this paper, a statistic model is presented to describe daily EV charging/discharging behaviors considering the randomness of the initial state of charge (SOC) of EV batteries. The optimization problem is proposed to obtain the economic operation for the microgrid based on this model. In dayahead scheduling, with the estimated power generation and load demand, the optimal charging/discharging scheduling of EVs during 24 h is achieved by serial quadratic programming. With the optimal charging/discharging scheduling of EVs, the daily load curve can better track the generation curve. The network loss in grid-connected operation mode and required ESS capacity in islanded operation mode are both decreased.     

计及电动汽车不确定性的有序充电调度策略

大量电动汽车的接入,对智能电网调度提出了新要求。采用合理的充电调度策略可以充分发挥电动汽车在智能电网中削峰填谷等作用。在此背景下,首先分析影响电动汽车充电负荷的因素,根据电动汽车充电特性建立电动汽车充电负荷模型。然后,综合分析电动汽车用户的使用需求,在此基础上建立考虑电动汽车充电不确定性的电网调度随机最优潮流模型。最后,以一标准33节点配网测试系统为例,比较自由模式下和有序充电调度模型下电网负荷曲线,证明了所提出电动汽车充电调度模型在平滑电网等效负荷波动方面的有效性和可行性。     

Day-ahead Resource Scheduling in Distribution Networks with Presence of Electric Vehicles and Distributed Generation Units

Abstract

In this paper a new framework for scheduling of available resources in the distribution networks is developed. In this respect attempts are focused on interactions between charging/discharging profiles of electric vehicles (EVs) and output power of distributed generation units. To reach this goal, the proposed framework is designed as a two-stage optimization procedure. In the first stage, the charging/discharging schedules of EVs are extracted running a linear programing optimization problem taking into account the EV users' constraints and requirements. The usage profiles of the DG units, strategy of buying electricity from the market and also the final charging/discharging patterns of the EVs are set running the second stage of this scheduling framework. The attained mixed-integer non-linear programing optimization problem is linearized and a procedure is organized to check the technical aspect of network. The results show that the proposed energy resource scheduling method satisfies financial and technical goals of network.     

考虑分布式电源和电动汽车集群调度的配电网络重构

随着分布式电源和电动汽车等灵活性电力资源大量接入配电网,对系统安全可靠性提出了更高要求。提出一种考虑分布式电源和电动汽车集群调度的配电网络重构方法,以提高系统可靠性和经济性。在考虑电压偏差的基础上,以故障停电损失成本作为衡量电网可靠性的经济性指标,对网络拓扑结构进行重新构建。首先以线路的开关状态、电动汽车充、放电状态及功率为决策变量,建立以综合成本最小为目标的配电网络重构模型;然后针对配电网络重构模型,采用共生生物搜索算法进行模型求解;最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性。