考虑光伏不确定性影响的高速公路光储换一体化能源管理策略

针对光伏出力不确定因素影响下的高速公路能源管理,分别从确定性光伏出力和不确定性光伏出力2个维度,研究了夏季晴朗日、黄金周和冬季雨雪日3种不同条件的出行场景在并网单一电价和并网分时电价下的光储换一体化的服务区电动汽车换电问题;以光伏自洽率最大和经济效益最高为目标函数,以微电网功率平衡以及供需两端用能特性为约束,建立了考虑光伏不确定因素的高速公路光储换一体化能源管理优化问题模型;考虑到传统遗传算法收敛速率慢、局部搜素能力差与易陷入“早熟”的缺点,提出了一种基于精英保留策略和快速非支配排序策略的改进多目标量子遗传算法。研究结果表明:夏季晴朗日、黄金周和冬季雨雪日的出行场景在考虑不确定性和确定性影响的光伏出力2种情形下皆可保证电动车换电需求,在场景气象条件限制下可再生能源利用率达到10.31%~78.27%,并取得较好的日经济效益,同时在夏季晴朗日、黄金周和冬季雨雪日光储换一体化服务区的CO_(2)排放量分别下降了62.5%、41.3%和10.3%;从并网用电模式角度考量,分时电价与单一电价相比,其光伏自洽率和碳减排量无显著差异,但日经济效益提升10%,因而分时电价方案比单一单价方案具有更高的性价比。