基于联盟区块链技术的V2V电力交易研究

针对电动汽车用户的里程焦虑,提出一种基于联盟区块链技术的V2V电力交易架构。首先运用联盟区块链技术来建立电动汽车V2V电力交易平台;然后构建电动汽车充电的成本模型和供电的收益模型,并运用二分图表示V2V电力交易双方的关系;最后使用拍卖算法求解二分图的最大权重匹配,从而得到电动汽车V2V电力交易匹配。安全性分析和算例仿真证明了本文提出的基于联盟区块链技术的V2V电力交易架构的安全性和有效性。     

基于区块链技术的电动汽车充电交易探讨

针对规模化电动汽车在充电交易时存在安全性低、自主性差的问题,提出了基于区块链技术的电动汽车充电交易模型。该模型在“多卖方-多买方”的电力市场竞争机制下,利用区块链技术去中心化、安全性高等特点还原电力商品属性,开放用户协商定价的权利。首先阐述了区块链技术在电力系统各领域应用现状。其次基于区块链平台与电力市场相似的网络拓扑形态,建立区块链架构下的电动汽车充电交易模型；最后制定传统电力市场和应用区块链平台的电力交易市场下满足电动汽车聚合商需求的充电方案,对比分析得出区块链去中心化的特点为满足电动汽车聚合商个性化需求提供了可能,同时提升新能源电厂收益,降低火电厂售电量从而减少碳排放。算例结果证明了所提模型的有效性和可行性,为电动汽车充电交易市场提供了一种新思路。     

雷电网络在电动汽车充电交易中的技术前景

针对区块链(block chain)生态系统为能源领域带来的新契机,初步研究了基于区块链技术的电动汽车(electric vehicle,EV)充电交易方案。在分析了区块链技术内涵、交易特征的基础上,提出建立基于雷电网络的电动汽车充电交易管理体系。借助智能合约与中介转账机制,建立了基于雷电网络的链下交易管理通道,并给出了电动汽车用户与充电桩进行链下交易的流程框架,该架构有助于减少链上交易压力,促进交易频率和交易速度的提升、降低区块链交易网络中的管理成本和运行风险等。结合充电桩使用场景,说明了基于雷电网络的交易方式与智能合约的实现过程。最后对区块链在能源交易管理方面的拓展性和可用性做了展望。     

电动汽车V2G接入电网对电网负荷的影响分析

随着电动汽车的大规模普及以及智能电网的应用,未来将会有大量电动汽车通过V2G （vehi-cle-to-grid）接入电网,电动汽车充电将会给电网负荷带来巨大的挑战。分析了电动汽车V2G接入电网的影响因素,建立了基于蒙特卡洛模拟的电动汽车充电负荷计算方法。通过分别建立随机充电和V2G充电2个模型,对比在不同的电动汽车渗透率下的电网充电负荷,得出V2G可控充电对于平衡电网高峰负荷以及利用低谷电力有着积极作用的结论。     

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。     

基于区块链的电动汽车充电桩两阶段交易优化

为了解决电动汽车大规模发展带来的充电交易主体之间的信任问题,提出了基于区块链的电动汽车充电桩两阶段交易优化方法。首先,设计电动汽车充电桩两阶段交易优化框架;然后,为了避免电网负荷过载给电网的安全稳定运行带来影响,以电网容量裕度为约束,引入双向交易市场、P2P交易市场,在各个充电站之间进行充电权交易,构建电网与电动汽车充电桩交易优化模型;其次,为了降低充电站的偏差惩罚成本以及引导电动车车主有序充电,构建了基于需求响应的电动汽车充电桩与车主交易优化模型;最后,以某一仿真场景为例进行算例分析,验证模型的有效性。算例结果表明:基于区块链的两阶段交易优化模型,能提高充电站的收益,降低系统峰谷差。     

基于区块链的智能电网分布式资源管理研究

针对智能电网中分布式能源系统存在的管理困难,电力资源难以调度等问题,提出了一种基于区块链技术的电力网络管理系统。使用以太坊作为开发平台,建立分布式能源的电力交互管理区块链。使用股权证明(PoS)变异算法确立区块链中发用电双方共识机制,指定交易双方中的记账人;通过K-means聚类算法和粒子群优化算法(PSO)来设计分布式电能调度策略,进一步保障电网中能源交易分配的可靠性,最终实现电力运营智能合约下分布式能源的有效管理。实验结果表明：在智能电网中部署电力交互管理区块链,有效解决了分布式能源交易难达成,耗时长的问题,提高了电网中资源管理的合理性。     

电动汽车V2G关键技术的研究

针对规模化电动汽车无序入网造成电网负荷"峰上加峰"的现象,探究电动汽车与电网互动技术(V2G).通过对新能源汽车使用情况及充电情况进行调查,建立了电动汽车V2G响应模型并制定V2G响应策略.以住宅小区为例,对比电动汽车无序充电和应用所提V2G响应策略在电网负荷峰谷差和用户经济效益方面的差异,验证了V2G技术的应用价值.     

V2G技术与电动汽车充电策略研究

电动汽车是一种特殊的电力负荷,可以被视为移动储能设备参与电网的负荷调节,并且其为新能源提供了一个协调平台。本文详细回顾电动汽车与电网互动(Vehicle-to-grid,V2G)技术,介绍V2G提供的各种功能。同时还分析了协调充电、非协调充电、推迟充电以及非高峰充电四个充电策略。     

基于区块链的配电网电力交易方法

为了实现高效、公平、透明的配电网电力交易,提出了基于区块链的配电网电力交易方法。针对当前含新能源的配电网电力交易的难点,结合区块链的技术特点,提出了配电网电力交易的区块链结构。介绍了基于区块链的配电网电力交易的具体实现步骤和交易过程,深入研究基于XML组织区块链主体内容,并将国产安全算法SM2和SM3引入到区块链应用中。最后设计了基于区块链的配电网电力交易情景,证明了基于区块链的配电网电力交易方法的有效性。     

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。     

考虑分区域动态电价机制引导的电动汽车充电优化策略

为应对大规模电动汽车无序充电引起的配电网运行损耗增加问题,提出一种分区域动态电价机制引导的电动汽车(electric vehicle,EV)充电优化策略。该动态电价机制是根据不同区域内的负荷特点建立不同的动态电价,从而优化对应区域的EV充电。其中商业区建立计及充电站充电总功率的动态电价模型,居民区和办公区采用计及风光出力的动态电价模型。同时,提出充电效益系数模型以提升在居民区和办公区用户的充电时间满意度。最后,在IEEE33节点系统上进行仿真验证。结果表明,所提出的基于分区域动态电价机制的EV充电优化策略能够在保证车主利益的同时,降低网损、提高配网电压质量、促进风光消纳以及提升配网的经济性。     

基于去中心化交易模式的充电站日前购电策略

电动汽车充电站大规模建设下,协调充电站的充电功率对配电网的安全经济运行具有十分重要的意义。受制于不同充电站之间的利益冲突以及实时控制技术的瓶颈,电网公司难以对充电站实行集中管理。文中基于去中心化交易模式,提出了充电站参与日前电力市场的购电策略。首先,借助区块链存储技术,设计了适用于充电站日前购电协议的智能合约。然后,采用二阶锥规划求解交流最优潮流模型得到不同时间配电网各节点用电的边际成本,并以此为潮流运行点构建线性化阻塞管理模型,从而得到配电网节点边际电价。最后,考虑电动汽车的停泊特性,以购电成本最小为目标建立了充电站分散式优化调度模型并根据价格信号分散求解。在IEEE 33节点配电网系统中进行了充电站购电策略仿真,仿真结果表明,所提出的充电站日前购电策略能实现分散式调度,改善了配电网的潮流分布;同时,节点边际电价能够作为公平的价格信号引导充电站有序充电,在保证配电网安全经济运行的同时降低充电站的购电成本,提高充电机的利用率。     

计及电量电价弹性的主动配电网多时间尺度优化调度

电动汽车、可再生能源和储能的接入对配电网运行带来了新的挑战,若调度方法和模型制定不当,将影响到配电网的经济性和可靠性,以及电动车主参与调度的积极性。为此,提出了一种主动配电网多时间尺度优化调度方法。首先,在日前阶段构造了基于电量电价弹性的电动汽车充电模型,建立了一种主动配电网日前经济调度模型。然后,在实时阶段通过储能和电动汽车降低可再生能源预测误差对系统的影响。该方法在研究电量电价弹性对电动汽车充电影响机理的基础上,基于不同时间尺度可再生能源预测数据,决策电动汽车、储能和柔性负荷的调用。仿真结果表明,所提方法降低了配电网购电和电动汽车充电费用,减弱了可再生能源预测误差对配电网的影响,优化了负荷特性。     

考虑需求响应和电动汽车参与的主动配电网经济调度

传统配电网主动管理设备容量有限,需充分挖掘用户侧调节作用,需求响应和电动汽车有序充电作为用户侧重要可调度资源,是主动配电网经济调度切实可行的调节手段。与此同时,风光出力的不确定性给主动配电网调度带来的风险不容忽视。基于此,考虑需求响应及电动汽车有序充电,提出基于信息间隙决策理论的主动配电网经济调度模型。该模型综合考虑网损、分布式发电弃电惩罚、上级电网购电和负荷峰谷差惩罚的调度成本,构建基于价格弹性系数矩阵的实时电价需求响应模型,利用蒙特卡洛模拟分析了电动汽车在有序充电和无序充电时的负荷需求,并考虑主动配电网的多种管理手段,针对不同风险偏好的决策者,制定机会模型与鲁棒模型,为主动配电网经济调度提供决策基础。最后通过改进的IEEE 33节点系统验证了所提经济调度模型的有效性。