一种基于单元数量控制的电动汽车充换电站电池充放电策略

电动汽车充换电站兼顾电力系统电源与负荷的双重属性,因而,充分挖掘其柔性、灵活的供需电特性,对其做出合理的充换电决策,具有十分重要的现实意义。传统的充放电控制策略以连续的充电电量为决策变量,然而,受电池荷电状态与数量限制,此类模型的最优解往往难以与现实对应。由此,基于日前分时电价,本文提出双向能量交换下以电池充放台数为决策变量的充换电站充放电二阶段优化控制方法,方法第一阶段以充换电站运行的最小支出费用为目标,在其基础上,第二阶段以站内满充电池数量最大为目标寻求最优充换电策略。以实际山东焦庄充换电站为例,比较了无序充电与本文有序充放电的充电负荷及费用支出,分析了本文提出的以电池充放台数为决策变量和传统方法以连续充电电量为决策变量的优化结果的区别,验证了本文提出方法的有效性。     

基于全景可观的深度聚合电网模型、求解方法及其应用

电力系统调度与控制正面临全局统筹、紧密协同的局面，而对外部电网的等值简化是该决策顺利实施的前提和关键。由于传统等值简化方法对等值电网“源”“网”“荷”的增加或删减操作改变了其结构和主动量、被动量，从而在电网全局统筹过程中，使调度与控制的精度面临挑战。对此，在电网全景可观环境下，提出了深度聚合电网模型及其求解方法和应用。首先，给出了发电厂、联络站的聚合方法，形成聚合电网模型。并在此基础上，将聚合厂站融合到输电线路，建立了深度聚合电网模型。然后，推导了深度聚合电网模型未知量与可调控量(发电机功率)之间的函数关系，并使用长短期记忆网络对其参数进行求解。最后，以经济调度应用为例进行仿真验证，证明了所提方法的有效性。