基于风力发电影响的热电联产微电网优化调度

由于风能、太阳能等可再生能源的随机性和间歇性特点,大规模可再生能源并网将会给微电网的安全稳定运行带来严重威胁。该文考虑风力发电的输出功率不稳定特点,利用微电网中热负荷和电负荷的联动,平抑风力发电的波动性,建立考虑风力发电影响的热电联产微电网优化调度模型。为进一步求解该文建立的模型,采用抽样随机近似法处理风力发电的机会约束条件,从而使优化调度模型转化为具有确定性的非线性规划问题,再采用粒子群优化算法求解仿真模型。仿真结果验证了该文数学模型的合理性和有效性。

集中充电站和电池更换点的联合规划选址

完善充、换电基础设施建设,有利于电动汽车的推广普及。在"集中充电,统一配送"背景下,提出了一种集中充电站和电池更换点的联合规划选址方法。首先,以规划方案的年基建投资成本、电池配送成本和用户换电行驶成本之和最小为目标,构建联合规划选址模型。其次,基于排队理论以电池更换点的运行成本和用户等待成本综合最小为原则,优化电池更换点内的换电服务台数和换电机器人数。然后,利用加权Voronoi图划分各集中充电站和电池更换点的服务范围。最后,以包含49个路网节点区域的联合规划选址进行算例仿真,并分析了不同区域基建成本对规划选址的影响。结果表明,集中充电站和电池更换点的联合规划选址能使系统的基建投资、电池配送和用户的换电成本达到综合最优。

基于路径优化的电池配送站选址定容规划

电池配送站选址定容与电池配送量和配送路径密切相关。以电池配送站建设成本和物流运输成本之和最小为目标,构建了一种基于路径优化的电池配送站选址定容规划模型。该模型引入虚拟电池配送站节点表示同一座电池配送站的多次换电服务,考虑了车辆载荷对单位里程费用的影响。通过云模型粒子群算法对优化模型求解,有效避免了模型陷入局部最优。采用26节点配送系统进行仿真,计算出候选配送站的最优站址和容量。

市场化的电动汽车充电站规划布局研究

电动汽车充电站作为城市公共基础服务设施,其布局应根据实际的充电需求进行选址和定容。以市场化的充电站规划建设为背景,构建了以投资运行商和电动汽车充电用户成本最小化为目标的选址优化模型。考虑基于累积前景理论的用户路径选择模型,引入随机用户平衡配流模型,模拟规划区内需要充电的电动汽车数量,建立充电需求模型、定容优化配置模型。分析影响充电站规划建设的因素,进行权重分配,通过加权Voronoi图实现服务范围划分,应用帝国主义竞争算法实现充电站的优选。算例分析表明,所提出的模型和方法对于充电站规划建设的合理性和有效性。

基于改进蝙蝠算法的微电网优化调度

在分析微电网中相关电源发电技术的基础上,建立以发电成本、污染物排放费用、甩负荷补偿费用和微电网网损补偿费用最小的多目标数学优化模型,应用超效率数据包分析评价方法,将多目标优化转换为单目标规划问题。鉴于传统蝙蝠群体易聚集于局部极值,导致早熟,将混沌序列以及自适应调整策略融入到蝙蝠优化算法,提出一种改进型多目标蝙蝠优化算法,为克服算法本身对缺乏变异机制的缺陷,利用混沌理论以及动态自适应调整机制的特性,对蝙蝠算法参数进行调整。最后通过算例验证所提算法具有良好的实用性和适应性,同时也验证了所提模型的实际意义。