计及出行行为调整的综合能源系统双层博弈优化策略

针对园区综合能源系统中各个主体的利益难以兼顾及新能源汽车出行计划临时变动会对系统运行带来不利影响的问题,提出了考虑车主出行行为调整的电热氢综合能源系统双层博弈优化运行策略。首先,建立以能源运营商(IESO)、负荷聚合商(ULA)和新能源汽车负荷聚合商(NEVLA)为主体的Stackelberg-Shapley双层博弈框架;其次,将双层博弈框架嵌入两阶段模型预测控制滚动调度模型中,并在第1阶段引入惩罚博弈机制,抑制车主按照个人意愿无序改变充电计划的行为;最后,联合沙丘猫优化算法与CPLEX求解器对博弈模型进行求解。仿真结果表明:所提策略与无惩罚博弈机制的滚动优化运行策略及考虑惩罚博弈机制的单断面优化运行策略对比,能源运营商的收益分别提高了4.43%、7.75%,负荷聚合商的剩余价值分别提高了6.48%、12.18%,电动汽车负荷调度成本分别减少了13.64%、4.43%,验证了所提策略具有更好的系统运行经济性。

基于V2G负荷反馈修正的电热氢综合能源系统多层协调优化调度

含电动汽车和氢燃料电池汽车的综合能源系统可以实现多能协调互补,有效推动“双碳”目标的实现,但车辆出行计划的临时变动会对系统带来不利影响。为此,提出了包含对车联网(V2G)负荷反馈修正的电热氢综合能源系统多层协调优化策略。基于3层优化的协调配合,电动汽车充放电管理层综合考虑负荷曲线方差和车主不满意度,制定充放电计划并传递给模型预测控制滚动优化层。在滚动优化过程中,实时识别非计划车辆数,自主运行车联网负荷反馈修正层,从而消除车辆出行计划临时改变所带来的不利影响。仿真结果表明,所提策略在实现车主与运营商双赢的同时,提高了系统运行经济性并改善了主网联络线计划值跟踪情况。