计及季节特性与日特性的多源-荷联合场景生成方法研究

场景生成是应用序贯蒙特卡洛方法进行含可再生能源的电力系统可靠性评估的基础。传统的时间序列生成方法不能同时反映出风–光–荷的季节性变化趋势与昼夜变化的规律,并且鲜有研究同时考虑风–光–荷在时间上的相关性。该文将一年的数据分为12个部分,按月份对风–光–荷历史数据的季节特性与日特性进行特征提取,形成该地区的天气–负荷特征参数库,并提出基于伊藤随机过程的时间序列生成模型,在此基础上生成多源–荷联合场景。仿真结果显示,该文提出的时间序列生成方法体现出了风–光–荷的季节特性以及日特性。生成的多源–荷联合场景满足了风–光–荷在时间上的相关性,在反映某地区风–光–荷的实际情况时有更高的准确性。

基于用户偏好的电动汽车储能V2G策略优化

近年来我国电动汽车行业飞速发展,其中电动汽车入网技术(vehicle-to-grid,V2G)在中国新电力系统和能源互联网中是成本较低、规模较大、安全性能较好的一项新兴技术,成为未来发展的趋势。由于当前V2G技术不够成熟,试点项目较少,用户参与V2G的放电行为特征数据和V2G参与电力市场的案例分析较少。为了更加精准模拟电动汽车放电行为和评估V2G的经济效益和社会效益,以电动汽车用户的空闲时间和对放电截止容量的接受度为分类标准对电动汽车用户群进一步划分,建立了不同偏好的电动汽车用户V2G充放电负荷曲线,以聚合商收益为目标建立了优化函数模型。通过算例分析可知,不同的调度计划对不同类型电动汽车的需求不尽相同;对不同用户群进行分类调度的收益明显高于对单一群体调度的收益,并且不同车型组合优化调度比单一车型优化调度效果更优。对优化前后参与V2G的电动汽车的碳排放进行评估,评估结果显示优化后减碳率达到20%。由此可得优化后的策略在经济效益和社会效益上相比于原始模型都有所提升。