储能聚合商自营共享模式下电能交易方法

针对用户侧分布式储能成本较高、利用率低、运营模式单一等问题,提出了一种兼具电能自营和储能共享模式的储能聚合商(ESA)自营共享电能交易方法,ESA分别从与电网公司、用户的电能交易中获益。基于分时电价和用户负荷预测,建立ESA控制储能充放电的日前优化模型,以ESA与电网之间的交易成本最小化为目标,获得ESA日前各时段的充放电电量,并将其作为ESA实时优化和定价的储能控制策略。以最大化ESA效益为主目标、最大化用户日效益为从目标,以内部电价为控制变量、用户用电量为状态变量,以内部电价限价、用电刚性需求等为约束,建立一种基于主从博弈的电能交易实时优化模型。算例仿真表明:ESA对日前储能充放电的决策获得了最低购电成本;主从博弈优化的电能交易决策了内部电价,提升了ESA和用户的经济效益。ESA自营共享电能交易方法是电力系统在共享经济模式下的有效尝试。     

计及源-荷不确定性的虚拟电厂多目标鲁棒优化调度

为解决虚拟电厂内部参与者的功率再分配问题,建立计及源-荷不确定性的虚拟电厂多目标日前鲁棒优化调度模型。所提模型中对于风电、电负荷及热负荷采用可调不确定集合来描述,并以运行成本与碳排放量作为多目标优化调度的目标函数。应用对偶理论将多目标鲁棒模型转化为多目标确定性模型。为了更好地获得帕累托前沿解集,采用增广ε-约束法将多目标优化重构为单目标优化问题。应用考虑样本相关性与差异性的客观赋权法与综合评价法获取帕累托解集中的理想解。研究结果验证了所提模型的正确性及多目标问题处理方法的有效性。     

考虑关键气象因素的时间卷积网络充电桩负荷预测

为解决电动汽车EV(electric vehicle)充电负荷易受气象因素影响产生“时移”的问题,提出一种考虑关键气象因素的时间卷积网络充电桩负荷预测方法。首先分析不同气象因素即气温、降雨、风速、降雪、相对湿度、日照总强度对EV充电负荷的影响,利用最大相关最小冗余准则提取关键气象因素。其次,为简化相似日选取步骤并保证分类准确性,引入孪生网络选取不同天气类别下充电负荷相似日。最后以关键气象因素和相似日历史负荷作为时间卷积网络的输入向量进行EV充电负荷预测。对比实验表明,考虑气象影响可有效提高负荷预测精度。