考虑实时需求侧响应的光储充电站容量优化配置方法

针对光储充电站参与实时需求侧响应的经济性评估问题,提出考虑实时需求侧响应的光储充电站容量优化配置方法。首先,考虑电网频率响应需求,在满足负载需求的基础上通过优化光储系统充放电行为建立充放电策略;然后,考虑锂电池不同荷电状态(SOC)下的充电功率非线性特点,建立储能电池充电功率分段线性化模型;最后,以光储系统全寿命周期内部收益率最大化为经济性评估指标,建立双层规划模型。算例分析表明,所提算法可使光储充电站实现较高收益水平。

基于遗传算法的电动汽车实时优化模型与实现

电动汽车作为冲击性负荷接入微电网,不仅会影响微电网的稳定性,还会增加电动汽车用户的用电成本。为加强电动汽车与微电网间协作,充分利用电动汽车在微电网能量调度中的高度灵活性,本文提出一种基于遗传算法的电动汽车实时优化模型。首先构建电动汽车实时需求侧响应函数,以充放电价格为杠杆有序引导用户充放电。然后以用户用电成本和微电网运营商发电备份成本最小化为目标,建立电动汽车实时充放电模型,采用遗传算法进行仿真求解。算例结果表明,所提出的电动汽车实时充放电优化模型和决策能有效降低微电网负荷峰谷差、减少微电网的日前发电备份成本,并为参与V2G服务的用户减少用电成本。