基于V2G技术的微电网最优运营规划策略

将V2G技术应用到微电网中,不仅可以提高微电网运行效率,还可以为电动汽车(EV)用户创造收益。提出了计及V2G技术的微电网最优运营规划策略。首先建立微电网设备的能量平衡模型及约束条件。再针对EV聚合商和微电网运营商分别独立和融为一体两种情况,设计不同的微电网运营优化目标函数,利用序列二次规划算法搜索微电网日常运营成本最小值。最后对住宅用户和商业用户两种对象进行仿真测试。结果表明,充分利用V2G技术,可以提高微电网能源的运营效率,降低微电网总成本。

系统分解协调算法的抽水蓄能电站优化调度

建立了包含抽水蓄能电站的电网统一调度优化模型,即以调度周期内火电燃料成本为最小目标函数,满足系统及各机组约束条件。利用系统分解协调思想,开发了一个结合拉格朗日松弛方法和粒子群优化算法的混合算法,将原优化问题分解为两层优化问题。上层拉格朗日算子优化利用次梯度算法求解,下层各子问题利用粒子群优化算法求解,经过迭代寻优得到最优对偶解后,利用一个启发式算法求得满足系统约束及各机组运行约束的原问题的可行解。最后通过算例验证了模型的合理性及算法的有效性。

共享停车系统的泊位供给与运营成本优化研究

为增强共享停车政策的实施效果,在用户停车需求不确定与网联自动驾驶车辆渗透的背景下,以共享停车系统效益期望值最大化为目标,对其泊位供给数量与运营成本进行了协同优化.本文解析了最优泊位数量和运营成本,揭示了共享停车政策的执行条件和最优运营成本的存在条件.研究发现:首先,构建的共享停车系统效益期望值最大化模型存在唯一的最优泊位数量和最优运营成本;其次,共享停车系统收益量大于其损耗量(一般损耗量和管理损耗量之和)是共享停车政策执行的先决条件;再次,用户对共享泊位需求量最大值上限超过其阈值是最优运营成本存在的必要条件;最后,一定条件下存在网联自动驾驶车辆的渗透率临界值,当渗透率小于(大于)该临界值时,共享泊位需求量最大值上限的阈值随着渗透率的上升而提高(降低).