寒区电动公交充电站选址及定容规划研究

寒区低温环境导致电动公交动力电池容量衰减,充电设施服务范围及规划数量受到影响,给电动公交充电站选址及定容规划带来挑战。为提高电动公交充电站的低温适应性,提出针对寒区电动公交充电站的选址算法及定容模型。首先,在选址规划中,构建充电站渐进覆盖服务半径,利用改进近邻传播聚类算法确定充电站选址点,基于算法聚类中心构建充电站Voronoi图划分充电集群。其次,在定容规划中,构建动力电池低温容量衰减模型,确定寒区电动公交的充电需求;基于容量有限的截尾排队论模型建立充电站有效服务强度、拒绝服务率及充电满意度等约束;引入成本权衡系数,以规划年限内全社会成本最小为优化目标,建立寒区充电站定容规划模型,并设计遗传算法进行求解。最后,以哈尔滨市市区电动公交充电站选址定容规划为例进行分析,算例结果得到9个充电站选址点及其充电集群,以及各充电站的充电机配置数量和各项成本。针对环境温度和成本权衡系数进行灵敏度分析,结果表明:寒区低温环境对充电站的充电机配置数量和各项成本有显著影响,合理权衡充电站和电动公交两者利益有助于提高充电服务满意度,降低全社会成本。

电动汽车集中型充电站选址定容模型

针对充电和换电等单一模式的盲目建设,规划不集中带来的资源利用率低与部分充电需求得不到满足等问题,本文提出一种考虑充电和换电与移动充电的多种充电模式下集中型充电站选址与定容方法。首先,分析不同类型电动汽车的充电行为特性,模拟得到规划区域的充电需求分布;然后,基于最近距离原则采用排队论方法计算电动汽车充电损耗成本,优化移动充电设备自充电时刻,求得电动汽车自充电成本;最后,以集中型充电站建设维护成本、用户损失成本及设备自充电成本总和最小为目标建立选址定容模型,结合某城市部分实际道路网为研究区域,采用遗传算法求解模型,确定规划区域内集中型充电站建设数量、位置及不同设备的配置数量。结果表明:规划区域内建设8座集中型充电站总成本达到最低,充电需求车辆数量与充电功率变化对集中型充电站成本均有较大影响,且优化移动充电设备自充电调度管理,可降低集中型充电站高峰时期32.62%的电网负荷,提高了电网稳定性。

电动汽车充/换电装置的选址定容改建优化策略

针对电动汽车在快速发展中面临的问题,在改建现有设施的思路下,以现有的加油站和停车场作为候选地点,基于M/M/a排队系统,通过构建充/换电装置选址定容模型,将需求分配和充电站定容融入遗传算法进行仿真求解。优化的目标是最小化换电站建设总成本、充电站建设总成本、未覆盖需求的总惩罚成本以及用户排队时间总成本之和。在算例中对单位惩罚成本、充电桩功率、覆盖范围、单位换电站建设成本进行敏感性分析。结果表明:在公共充电站内安装的充电桩并不是功率越大越好,应同时兼顾经济性和适用性。同时,政府可以采用补贴等形式鼓励企业建设换电站。

计及静态电压稳定性的风光电站选址定容协同规划方法

为了降低风光电站并网给电力系统电压稳定性带来的负面影响,提出了计及静态电压稳定性的风光电站选址定容协同规划方法。分析了风光电站的发电特性,并对其建立数学模型;考虑并网等值阻抗和静态电压稳定性的内在制约关系,进一步综合风光电站及其汇集站选址定容、并网点位置等优化目标,建立了风光电站选址定容协同规划模型;基于地图栅格化和分段线性化方法,将所提规划模型转换为混合整数线性规划模型;在此基础上,利用K-means算法提取典型场景,并给出了所提模型的求解流程。基于西南某地区的实际数据进行算例验证,结果表明所提规划方法能够充分发挥规划区域内自然资源的禀赋特性和风光发电互补性,有效提高了风光电站并网后的静态电压稳定性。

路网耦合下计及电动汽车V2G潜力的充电站选址定容研究

电动汽车具备交通运输和移动负荷的双重特性,其大规模的集中充电过程会对交通网和电网同时造成冲击。利用电动汽车的移动属性和车辆到电网(V2G)技术,能够在时空层面优化其充电需求,不仅可以抑制上述冲击,还可以为电网提供额外的储能容量,协助电网削峰填谷和促进新能源消纳。以电网投资建设的充电站为例,提出一种同时考虑交通网和电网因素的充电站选址定容策略,在满足电动汽车充电需求的前提下,优化电动汽车的充电需求以最大化可用储能容量。首先,建立动态交通网模型,结合Floyd算法与区域特性精确模拟电动汽车的行驶路径,预测电动汽车充电负荷的时空特性。其次,基于电动汽车的充电负荷预测结果,以最大化储能容量、充电负荷平均分布、车辆驻车时间最长3个指标初步确定电站选址,然后再根据全时段的统计结果确定充电站的最优选址与容量。最后,以某市主城区的部分实际道路为例,预测充电负荷的时空分布,以最大储能容量为目标完成充电站的选址定容,并分析了优化结果对交通网和电网的影响,结果证明了所提方法的有效性。

定容燃烧弹内闪沸燃烧研究

闪沸喷雾作为一种相变喷雾形式,在替代燃料和零碳燃料的燃烧方面具有重要意义。然而当前的研究大部分集中在喷雾形态研究上,对燃烧机理的研究较少。故本文使用定容燃烧弹对稀薄条件下的闪沸喷雾雾化和燃烧过程进行分析,重点研究闪沸喷雾特性、混合气着火特性、火焰传播特性和燃烧放热特性。结果表明,闪沸喷雾能有效降低着火延迟,提升火焰传播速度,从而有利于能量转换,实现更高的放热率和更高的放热量。并且闪沸喷雾火焰前端形状更加规则,表明更加稳定的火焰传播,有助于提升发动机的热效率和稀燃条件下的燃烧稳定性。

基于功角稳定性的区域电网储能选址定容方法

为了缓解跨传输断面的调峰压力,同时提升电网的功角稳定性,建立了兼顾经济性与功角稳定性的储能选址定容双层优化模型,并给出了模型的求解方法。上层模型考虑区域电网的运行经济性,以储能电站收益最大为优化目标,确定储能配置总容量。下层模型考虑区域电网的功角稳定性,以储能调度期间总网损最小和储能调节区域电网功角稳定性能力最大为优化目标,进行储能选址与总容量的分配。双层模型的上层采用遗传算法进行求解,下层采用改进多目标人工蜂群算法进行求解。以某实际电网为算例进行仿真验证,结果表明,根据所提双层优化模型进行储能配置可以在保证经济性的同时,提升区域电网的功角稳定性。

基于定容燃烧弹的单孔主动预燃室几何参数对燃烧特性的影响研究

基于定容燃烧弹试验平台,采用燃烧可视化方法研究了预混式单孔主动预燃室的几何参数对预燃室点火特性的影响。在火焰发展初期的定压燃烧过程中,将从点火开始到火焰面积达到燃烧弹可视窗口面积一半所用的时间定义为初期火焰发展时间,作为衡量不同几何参数下主动预燃室点火效果的参考指标:在不同喷孔孔径(2.0~4.0 mm)、不同预燃室通道内径(3.0~5.5 mm)、不同下端开口角度(0°~75°)的试验条件下,初期火焰发展时间的最大差异分别为9.3 ms、6.8 ms、2.9 ms,最终得出3个几何参数对单孔主动预燃室点火效果的影响程度排序由大到小依次为喷孔孔径、预燃室通道内径、下端开口角度。

氢氧内燃机增氧定容燃烧特性研究

航天器携带推进剂有限,氢氧内燃机适宜采用纯氢纯氧+富氢燃烧方式,但目前内燃机纯氢纯氧燃烧缺乏地面试验验证。为此开展氢氧内燃机增氧定容燃烧试验,采用内燃机定容燃烧逐步增氧的技术路线,获得增氧乃至纯氧条件下氢氧内燃机的层流燃烧特性,实现氢氧内燃机高性能高可靠工作。试验结果表明:随着氧气浓度的增大,层流燃烧速度随当量比成倍增加,变化的幅度会逐渐减小;高氧气浓度条件下,层流燃烧速度维持在很高的水平,且随当量比的变化很小。

基于LabVIEW的定容燃烧弹控制与数据采集系统设计

为了解决传统定容燃烧弹系统实验操作繁琐、数据采集精度低、数据传输慢和系统控制效果差等问题,设计了一种定容燃烧弹控制与数据采集系统。首先,对定容燃烧弹各系统进行方案设计,结合传感器、点火线圈和高速摄像机等硬件搭建系统的功能模块;其次,完善LabVIEW软件编程上位机对单片机、cRIO控制器组成的下位机的系统控制和数据采集;最后,通过实验测试系统的性能。结果表明:设计的控制与数据采集系统实现了定容燃烧弹系统的集成化,优化了实验步骤,提高了实验效率,提升了数据采集精度和数据传输速度,并实现系统数据采集与控制的数字化、图像化和自动化。所设计的定容燃烧弹控制与数据采集系统可进行预混燃烧及喷雾实验,可为内燃机和燃气轮机等燃烧室的设计及合理应用提供参考。

面向能源互联的主动配电网选址定容研究

传统主动配电网选址定容忽略了能源系统多能互补协调特性,导致成本较高。为此,提出一种基于能源互联的主动配电网选址定容方法。基于能源互联建立目标函数,采用全寿命周期成本理论计及设备购置成本、安装成本、运行维护成本、系统运行成本以及残值回收,以概率形式的配电网选址定容综合成本作为目标函数,构建必要约束模型,包括设备配置容量约束、系统供能可靠性约束、功率平衡约束、设备运行约束。在此基础上,采用改进人工鱼群算法对选址定容算法进行求解。仿真实验结果表明:接入分布式电源相比不接入分布式电源的主动配电网选址定容所需成本更小,改进后的人工鱼群算法计算得出的网损和无功补偿总成本更低,所提方法相对于其他方法的选址定容网损成本和无功补偿成本更低,说明所提方法可以减少主动配电网选址定容的成本,实用性效果较优。

考虑储能调控优化的配电网分布式电源选址定容

稳定配电网潮流分布、明确分布式电源的接入位置和容量是含分布式电源配电网优化运行的重要问题。提出一种基于深度强化学习算法的储能调控优化模型,实现分布式电源配置与用电负荷需求关系的匹配,从而稳定高渗透率下配电网的潮流分布。以线路损耗与电压波动性为损失函数,提出基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容决策模型。在IEEE 14节点系统进行测试,结果表明该算法能够有效选择分布式电源的最佳接入位置和容量,在保证电压幅值不产生过大波动的同时,进一步降低了整体网络的线路损耗。

基于增强卷尾猴搜索算法的分布式电源定容选址方法

在新能源特征和分布情况的影响下,大规模的分布式电源(Distributed Generator,DG)与电动汽车(Electric Vehicle,EV)接入电网,使得电网的结构和运行方式发生了根本性变化。为了提高DG的利用率,降低电网波动,以配电网的年综合成本最小为目标函数,在节点电压、支路功率等安全约束的条件下,建立包含EV充电的配电网DG定容选址的规划模型,并提出一种增强卷尾猴搜索算法对模型进行求解。该算法将野马优化算法中领导者选择的社会行为对传统卷尾猴搜索算法进行改进,以避免出现陷入局部最优的情况。最后对IEEE-33节点典型配电网系统进行仿真计算,并与其他算法结果进行比较,验证本文提出的算法的优越性。

基于改进P-中位的电动汽车充电站选址定容方法研究

针对现有电动汽车充电站选址定容研究中未充分考虑用户充电体验以及未考虑充电负荷的弹性需求的问题,提出一种基于改进P-中位电动汽车充电站选址定容方法。首先,基于P-中位模型,以用户路损成本、充电站固定投资成本和运行维护成本最小为目标,建立电动汽车充电站选址定容数学模型。然后,通过松弛非线性约束,求出充电站最优选址。最后,基于改进排队论考虑充电负荷的弹性需求来优化选址定容模型,得到充电站最优容量。以某地电动汽车充电站规划进行仿真分析,验证了所建模型能够保证充电站规划的可行性和经济性。

考虑光伏场景聚合的配电网光储选址定容

研究光伏场景聚合是实现区域电网分布式光伏与储能联合规划的前提和基础,对促进配电网分布式光伏的充分消纳具有重要作用.通过基于改进的K-means++算法对历史光伏数据进行聚合分析,得到光伏出力的典型场景聚合,从配电网的经济性出发,兼顾系统运行的可靠性、环保性,建立考虑光伏场景聚合的光储选址定容规划模型,引入层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)将多目标优化问题转化为单目标问题,并利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)进行求解.算例结果表明,提出的光伏场景聚合模型更准确刻画光伏出力的不确定性,验证了该模型的有效性和可行性.

考虑区域碳中和的分布式光伏选址定容

“双碳”目标的深入推进为我国能源建设与规划提出明确要求,推动了分布式光伏的飞速发展。分布式光伏可以有效调节区域碳排放架构,但不合理地接入容量和接入位置会对配电网造成不可逆转的冲击。针对分布式光伏入网对配电网的影响,提出了一种考虑区域碳排放的分布式光伏选址定容双层优化模型。外层优化以光伏运维成本最低、配电网有功功率损耗最小、电压偏差最小为目标,结合内层优化所得到的分布式光伏出力值,采用NSGA-II算法求解得到光伏的具体接入位置与接入容量;内层优化以系统综合运行成本最低为目标函数,结合外层光伏规划后的配电网网架结构,采用列和约束生成算法,求解获得该区域达到碳中和所需的光伏出力最小值,为外层分布式光伏规划提供限定条件,最终得到考虑规划区域碳排放的分布式光伏规划方案。最后,基于甘肃省某县级区域开展算例仿真,验证所提模型在降低区域碳排放量、规划区域分布式光伏资源、积极促进区域碳中和方面的可行性,为电网企业制定光伏发电规划提供了科学支撑。

基于多目标双层规划的分布式电源选址定容

针对高比例分布式电源(distributed generators, DGs)并网位置与容量大小优化问题,提出一种解决多DGs选址定容问题的多目标双层优化模型。该模型中上层模型结合损耗灵敏度和电压稳定指数挑选并网位置,下层模型获得并网位置后以有功损耗、电压偏移指数、电压稳定指数为优化目标函数调整DGs容量。其次,由于下层模型中含有非凸的DistFlow潮流方程,通过二阶锥凸松弛技术将下层模型转化为混合整数二阶锥规划模型,并运用多权重法将多目标优化模型转化为易于处理的单目标优化模型。最后在PG&E69节点系统中测试,结果表明,DGs在最佳位置接入特定容量,可显著降低配电网有功损耗,改善电压分布、提高电网电压稳定性。与现有文献中优化算法对比分析,验证了所提模型的有效性,此外,还分析了测试系统接入DGs的最佳数目和渗透水平。

基于改进萤火虫算法的充电桩选址定容优化方法

针对当前充电桩选址定容不合理,导致电动汽车充电效率低的问题,本文引入改进萤火虫算法,研究充电桩选址定容优化方法。分析电动汽车出行时空特性,计算电动汽车充电负荷。以充电桩在一个运行周期内的费用最小化为目标,建立充电桩选址定容模型。利用改进萤火虫算法求解模型,得到最佳选址定容结果。对比试验证明,应用新的方法选址定容可以合理规划充电桩,提升电动汽车充电效率。

基于粒子群算法的配电网分布式电源选址定容方法

针对现有配电网分布式电源选址定容有功网损过大,影响配电网整体运行性能的问题,通过引入粒子群算法,设计研究选址定容方法。在满足配电网安全约束的前提下,构建配电网分布式电源规划模型。基于粒子群算法,规划配电网分布式电源布点,并根据配电网分布式电源进行潮流计算实现定容。实验证明,新的选址定容方法应用可以有效降低有功网损,促进配电网整体运行质量的提升。

基于多目标粒子群算法的配电网储能选址定容分析

介绍了一种基于多目标粒子群算法的配电网储能选址定容方法。该方法综合考虑了节点电压水平、网络损耗以及储能系统总容量三个关键因素,以优化配电网的运行效率和稳定性。通过粒子群算法和多目标优化理论,多个潜在节点上模拟储能系统的选址和定容过程,不仅提升了节点电压水平,降低了网络损耗,还确保了储能系统的经济性和可行性,从而提高配电网的整体运行效率和经济效益。