基于自适应遗传算法的规模化电动汽车智能充电策略研究

电动汽车充电负荷在时空上具有不确定性,大规模电动汽车无序充电会导致配电网峰值负荷超过设备允许极限,给电网运行带来严重影响。以平滑配电网日负荷曲线为优化目标,建立了考虑各电动汽车用户充电需求约束的规模化电动汽车智能充电控制策略求解模型,并采用自适应遗传算法求解。以IEEE33节点配电网系统为例,基于蒙特卡洛随机模拟规模化电动汽车并网场景,对比研究了无序充电和智能充电两种控制模式下电动汽车负荷对配电网的影响,验证了利用所提方法对实现平滑负荷的有效性。     

基于需量管理的两阶段大用户储能优化模型

为推进用户侧储能商业化应用,对用户侧储能从规划和运行两方面综合考虑,提出了一种需量管理捆绑峰谷套利的工业大用户储能评估及优化调度方法。首先,在储能评估阶段,以用户的综合成本最小搭建储能评估模型,评估用户加装储能的经济性并优化储能配置;然后,在调度优化方法方面,构建了储能月前和日内两阶段优化模型。在月前优化中,确定用户上报的最大需量;在日内优化中,基于最大需量约束,优化每日的储能充放电功率。最后,在MATLAB平台基于CPLEX求解器分别对4家典型工业大用户进行算例仿真,验证了模型的经济有效性,并为用户侧储能电池的商业化推广提供了可行性方案。     

厘米尺度亲疏水间隔表面水下气膜维持效果及机理研究

目的 面向水下航行器减阻技术挑战,克服现有全超疏水表面气膜维持效果较差的问题,提出了厘米尺度的亲疏水间隔表面水下气膜维持思路,以获得更高的水下减阻性能。方法 采用k-ω湍流模型对厘米尺度的亲疏水间隔表面、全超疏水表面进行了流速0.5 m/s的水流冲刷模拟仿真,其中亲疏水间隔表面设定凹槽中的超疏水表面接触角为165°,亲水间隙接触角为45°;全超疏水表面的接触角均为165°。随后基于仿真结果,对厘米尺度的2种表面在不同水流速度和供气条件下进行水流冲刷实验,研究了这2种表面在不同实验条件下的气膜形状变化。结果 仿真结果显示亲水间隙的存在使凹槽内的气体受到钉扎束缚作用,可以实现气膜维持。实验结果显示在厘米尺度下,全超疏水表面在流速为0.55 m/s的条件下气膜维持情况较好,但在流速达到0.94 m/s,雷诺数为Re=14 030时,实验部分的流动状态为湍流状态,凹槽内气膜覆盖的面积时有变化,能覆盖的面积一般不超过凹槽面积的50%,很难维持完整的气膜;而在0～1.2 m/s的流速范围内,亲疏水间隔表面能够在超疏水区域始终维持稳定气膜表面,具有好的气膜维持效果。结论 相比均匀的全超疏水表面,亲疏...     

利用电动汽车可调度容量辅助电网调频研究

电动汽车既可作为可控性负荷,也可作为分布式电源,能够为电网提供可调度容量,参与调频等辅助服务。但该可调度容量受用户出行需求及电池损耗等因素的制约,不能无限制地调度。基于此,对电动汽车采取"分散接入,集中控制"的管理模式,首先基于用户出行需求及电池使用寿命等约束,对电动汽车可调度容量进行评估。进而建立了计及可调度容量的电动汽车集中管理器充放电静态频率特性模型,以单区域系统为例模拟了电动汽车参与负荷调频的作用效果。仿真结果表明,利用电动汽车可调度容量辅助电网调频,不仅可以快速有效地减小系统频率偏差,提高电能质量,还能减小传统调频机组的备用容量,进而提高电网经济性。研究电动汽车参与调频的作用效果时,用户需求及电池损耗是不容忽视的影响。     

计及电池损耗的电动公交车参与V2G的优化调度策略

考虑动力电池的损耗成本,提出一种电动公交车参与电动汽车与电网互动(V2G)的多时间尺度优化调度策略。首先,依据工程经济学原理建立动力电池的损耗模型。然后,在日前阶段的上层以公交公司的日运营成本最小为目标,采用迭代法对电池损耗成本和充电站的充放电计划进行联动优化;下层模型在上层优化结果的基础上,以配电网负荷峰谷差最小为目标,进一步优化充电站的充放电计划。日内阶段对光伏出力和配电网基础负荷功率进行滚动更新,以公交公司日运营成本最小和日前、日内计划偏差最小为目标对日前计划进行修正。最后,从公交公司和电网2个角度对无序充电、有序充电、参与V2G的3种方案进行对比分析,验证了电动公交车参与V2G时的优越性,并通过灵敏度分析表明不同V2G补偿系数下公交公司运营成本的变化趋势。     

碳排放约束下虚拟电厂鲁棒优化竞标模型

虚拟电厂中的可再生能源发电出力和电力市场的电价具有不确定性特征,在虚拟电厂的竞标中如何处理这些不确定性因素的影响值得深入研究。应用鲁棒优化的方法处理风电出力和电力市场电价的不确定性,同时考虑碳排放约束对虚拟电厂竞标的影响,建立虚拟电厂鲁棒优化竞标模型。算例分析结果验证了所提模型的经济性和鲁棒性,显示了鲁棒优化法处理含有不确定性参数的优化问题的有效性,且碳排放约束会使虚拟电厂竞标策略发生变化。