考虑多重不确定性的电动汽车聚合商参与能量-调频市场的鲁棒优化模型

为了充分挖掘电动汽车(EV)参与电力市场交易的市场价值,电动汽车聚合商(EVA)可将众多EV资源聚合起来作为一个投标主体参与日前能量和调频市场。针对EVA参与电力市场的投标决策面临多重不确定性因素影响问题,计及EV电量和功率边界,建立了EVA响应能力评估模型;对EV用户响应意愿、调频信号和市场电价的不确定性进行建模;以EVA的投标净收益最大化为目标,构建一种考虑多重不确定性的EVA参与能量-调频市场的鲁棒优化模型,以合理制定次日各交易时段EVA的基线功率和所提供的调频容量。通过算例验证了模型的有效性,并分析了各种不确定因素对投标净收益的影响,所提策略可为EVA的投标决策提供参考。

基于增广拉格朗日方法的电动汽车聚合商分散充电控制策略

在电动汽车保有量日益攀升的背景之下,研究了配电网中电动汽车聚合商的分散充电控制策略。考虑配电网的系统约束以及所辖电动汽车充电需求的约束,以分时电价机制下的电动汽车聚合商充电收益最大化为目标,建立了电动汽车聚合商的集中充电控制模型。针对集中控制策略在实际应用中所存在的通信量大、通信成本高、计算效率低以及用户隐私泄露等问题,在集中控制模型的基础上,构造增广拉格朗日函数,引入交替方向乘子法,最终提出了电动汽车聚合商的分散充电控制策略,实现了由个体电动汽车根据本地信息计算充电方案的目标。通过仿真结果验证了该分散充电控制策略可以保证电动汽车聚合商的充电收益最大化,而且有着较高的计算效率和较快的收敛速度。

基于信息间隙决策理论的电动汽车聚合商日前需求响应调度策略

电动汽车用户对于需求侧调控的响应存在相当比例的不确定性,当电动汽车充电信息不完整时,高效处理充电行为不确定性问题的方法仍然较少。因此,采用信息间隙决策理论对用户响应不确定性进行精确建模,并量化评估了相应的机会收益和风险损失。首先,为了量化分析聚合商对电动汽车预测响应率与实际响应率之间的可接受偏差度,将聚合商确定性的成本决策问题转换为计及电动汽车响应不确定度的优化问题。其次,根据聚合商对于策略风险成本的接受程度,将调度模型分为乐观型和悲观型。基于信息间隙决策理论依据给定成本与预期成本的偏差分别生成对应的机会策略和鲁棒策略,不同风险偏好的聚合商可根据此算法结果采取相应的优化策略来保证期望收益。最后,仿真结果表明,在有限充电信息环境下,所提算法能有效应对电动汽车响应不确定性问题,降低电动汽车充电聚合商的总调度成本。

计及激励型需求响应的电动汽车聚合商充电优化调度

研究了电动汽车聚合商如何决策最优的经济激励值和充电量,以达到收益最大化的目的。提出了用户向聚合商交流其充电情况的主动需求响应方式;构造了基于经济激励的电动汽车聚合商的最优充电调度模型,所建立的调度模型是一个二层模型,上层以聚合商收益最大为目标,以用户主动需求响应量为约束,下层为实时电力市场的出清模型,上层模型中的市场电价来自于下层模型;将该模型转化为混合整数线性规划模型,采用拉格朗日替代法与分支切割法的协同组合方法求解。算例分析表明所提模型能够提高聚合商的收益。

考虑道路交通模型的电动汽车聚合商短时调度策略和响应激励设计

为调度电动汽车提供短时需求响应,建立考虑道路交通模型的电动汽车短时需求响应模型,计及用户行驶过程、充放电过程成本,综合考虑电动汽车评分、用户参与率以及距离引起的响应不确定性,设计两步式定价的响应激励方法,并提出电动汽车聚合商短时调度策略。聚合商模拟用户实际响应情况进行调度决策,参与竞价,并根据出清结果调整调度计划。算例验证了所提模型的有效性。

考虑电动汽车规模化聚合商的电力市场均衡分析

随着全球环境变化加剧,低碳化、聚合化发展成为电力行业发展研究热点之一,伴随着5G通信、智能控制技术和大数据分析技术的发展,EV(电动汽车)聚合化发展成为可能。为研究EV聚合化对电力市场均衡结果及发电商策略的影响,首先,给出考虑碳排放价格的电力市场发电成本模型及EV聚合成本模型;然后,建立考虑EV聚合商的电力市场古诺均衡模型并进行均衡分析。分析表明:引入EV聚合商后,对市场价格呈现“削峰填谷”效果,EV聚合商套利这一因素对市场均衡价格有着显著影响;在EV聚合商的充放电影响下,随着碳排放价格升高,传统发电商根据市场需求变化,控制自身策略,对市场均衡价格影响显著,碳排放价格的合理选取对发电商决策的具有显著影响,对节能减排,优化电源结构,具有一定的现实意义。

需求响应下基于电动汽车负荷聚合商的充放电电价与时段研究

目前我国因风电与光伏发电产生的可再生能渗透率增高,导致灵活性资源匮乏问题日益突出,因风电和光伏等新能源发电的波动性和不确定性导致电网调峰及保供安全存在较大压力,同时电力市场机制没有完全建设起来,电价市场化机制不够成熟,需求侧响应资源没有被积极的调动。随着我国电动汽车保有量的不断增高,同时电动汽车的无序入网会造成“峰上加峰”的不良影响,因此可以合理安排电动汽车进行有序入网参与需求响应,文中首先介绍了电动汽车参与需求响应产生的积极影响;其次,探究了电动汽车参与需求相应的方式,并确定了以聚合商的方式参与需求响应;然后,设计了电动汽车聚合商的有序充放电策略,提出了电动汽车负荷聚合商参与需求响应的思路,构建了需求响应的交易机制;最后以电动汽车用户、电动汽车负荷聚合商平台与电网共同获益为目标,制定了电动汽车充放电的上下限,并运用数值模拟进行验证,结果表明,在电动汽车聚合商的模式下,通过充放电电价引导用户对充电时段的选择,可以实现三方获益的目标,并且对实现电网系统“削峰填谷”具有一定的效果。

计及差异化服务费定价的电动汽车聚合商两阶段调度策略

电动汽车(electric vehicle,EV)是极具调节潜力的需求侧资源,针对现货市场环境下的电动汽车聚合商(electric vehicle aggregator,EVA)整合和调度EV负荷资源的问题进行研究。首先,考虑EV的车-桩充电负荷差异化建立了EV充电模型。其次,以EVA运营收益最大为目标,兼顾EV车主利益,基于主从博弈关系建立EVA日前优化模型;模型基于场景的随机优化方法考虑市场日前电价的不确定性,解得差异化EV充电服务费价格和EVA日前购电计划。随后,基于能量共享模式对各类EV进行日内滚动优化调度,减小EV接入不确定性给EVA差额交易带来的额外成本。最后,以某市区电动汽车聚合商为案例开展分析,结果表明所提两阶段调度策略能有效应对EV接入不确定性与市场电价不确定性,实现EVA与EV双赢。

配电网与电动汽车光储充电聚合商的协调互动策略

针对配电网与电动汽车光储充电聚合商的优化运行问题进行研究,基于分析目标级联算法设计了一种能够兼顾配电网与聚合商利益的协同调控机制,这一协同调控机制通过指令与反馈的信息交互迭代达到收敛。配电网运营商考虑最优潮流问题,目标为最小化网损;聚合商考虑其运行优化问题,目标为最小化运行电费成本。双方迭代过程中目标均修正为增广拉格朗日函数,从而保证聚合商与配电网连接点的功率一致性。迭代收敛后聚合商对此时的总功率曲线进行校验和再分配,得到每个资源的运行策略。所设计的调控机制使得配电网与聚合商的协同运行优化问题解耦,适用于大规模协同运行优化问题的求解,保证了配电网与聚合商的隐私。

计及电价不确定性和容量衰减的电动汽车充放电商业模式

电动汽车作为移动储能设施,可以通过开展车网协同,促进电力系统的稳定。随着电动汽车的迅速发展,如何设计电动汽车充放电的商业模式成为亟须解决的问题。鉴于此,设计了电动汽车聚合商单独参与现货市场、联合参与现货市场及辅助服务市场2种模式。同时,考虑到电价不确定性和电池容量衰减的影响,对2种模式开展经济性测算和多因素敏感性分析。算例结果表明,电动汽车聚合商联合参与现货市场及辅助服务市场模式的经济性要优于单独参与现货市场模式。在该研究结果的基础上,设计现阶段电动汽车聚合商参与电力市场的商业方案。

电动汽车聚合商参与下的主辅联合市场均衡分析

深度挖掘市场化背景下典型灵活性资源——电动汽车聚合商的能力与价值,是实现未来电网高效运行与电动汽车行业快速发展的重要支撑。文章以电动汽车聚合商为对象,通过主辅联合市场模拟分析,对其市场运营能力进行探索。首先,建立了电动汽车聚合商参与下的电能量市场和调频辅助服务市场交易框架,对电动汽车聚合商参与市场方式及各市场主体的成本进行分析。接着,基于寡头竞争的博弈均衡理论,建立了电动汽车聚合商参与下的能量和调频市场多时段均衡模型。最后,应用非线性互补方法对均衡模型进行求解,并通过典型案例分析对所提模型的合理性和有效性进行校验。结果表明,电动汽车聚合商参与主辅市场竞争后,对负荷及有功电价均有"削峰填谷"的作用;系统上、下调频容量电价均有所下降,且下调频容量电价下降更为明显;系统调频服务购买成本有所降低,且整日用户利润和社会福利均将增加。文章可为未来市场规划及电动汽车聚合商运营提供参考。

考虑电动汽车集群时空能量可调控特性的交直流混合配电网紧急优化调度

针对交直流混合配电网存在强随机性分布式电源接入、电力电子变流器的过载能力受限的特点,提出了考虑电动汽车(EV)集群时空能量可调控特性的交直流混合配电网紧急优化调度方法。基于负荷在紧急状态下的响应特性差异建立紧急响应负荷模型,基于紧急优化调度的实际需要和EV集群中各单元的荷电状态、并离网状态差异性特点建立EV聚合商紧急调控模型;综合考虑调度单元的经济性与系统可靠性,建立紧急优化调度模型;基于改进的IEEE 33节点交直流混合配电网构建2种故障场景,基于最差净负荷功率曲线进行优化求解,并将EV集群与容量相当的传统储能的紧急优化调度结果进行对比,结果验证了所提方法的灵活性、有效性及经济优越性。

“预约/随需”充放电服务模式下电动汽车聚合商服务策略

现有充放电服务模式研究中,电动汽车聚合商大多依托用户时移灵活性进行充放电引导,未从用户入网规律性角度考虑。基于此,文章提出"预约/随需"充放电服务模式,以服务预约的方式提前锁定入网规律性用户的充电需求,从而提升电动汽车聚合商的引导效果。首先梳理了"预约/随需"服务业务流程;其次从用户服务角度出发,综合经济影响及便利影响两方面,以最大化用户效用为目标,构建各类用户的最优服务购买策略,分析用户购买意愿;最后从电动汽车聚合商的角度出发,构建基于效用的用户服务选择行为分析模型,帮助其把握不同用户选择的影响,并模拟主从博弈过程进行定价寻优,构建价格引导策略。算例结果表明,相较于现有单一服务模式,"预约/随需"服务模式不仅提升了用户服务质量,而且也节约了电动汽车聚合商的购电成本。

计及充电行为特征与可调性的电动汽车集群优化调度

针对传统电动汽车集群优化调度过程中未能充分考虑电动汽车是否具备参与电网响应的物理条件和主观意愿等问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bi-GRU)的电动汽车充电行为可调性识别方法,并以聚合商收益最大为目标进行优化调度。首先,利用电动汽车在充电站内的真实数据描述电动汽车用户充电时间特征、充电电量特征,并从影响用户参与优化调度的主观意愿因素出发,分析并描述用户充电偏好;其次,构建充电过程物理矩阵和用户响应意愿矩阵,并采用Bi-GRU模型将电动汽车划分为可调电动汽车集群与不可调电动汽车集群,计算可调集群充电电量与不可调集群充电电量;最后,从电动汽车聚合商利益最大化角度出发,提出考虑分时电价影响的电动汽车集群参与电网优化调度模型及求解策略。算例表明,与传统优化调度方法相比,所提Bi-GRU模型能精准识别电动汽车是否具备可调性,且优化调度策略能在保证聚合商收益最大化前提下有效平抑负荷波动,保证电网安全稳定运行。

基于动态博弈的电动汽车集群与调度策略

针对海量电动汽车参与电网调峰造成调度维度过高的问题,文章以电动聚合商(EVA)为中间媒体,提出一种以集群方式参与调峰的电动汽车调度策略。该策略基于Stackelberg理论构建主从博弈模型。其上层以电网运营商(DSO)的调峰需求和调峰成本为优化目标,采用改进的多目标粒子群算法,得到DSO的博弈策略集。模型下层基于模糊神经网络,构建车主入网意愿计算模型;根据电动汽车荷电状态、车辆的充放电可调控时长及下层优化电价,计算出电动汽车参与调峰的意愿值,并按车主参与意愿值对车辆进行集群,EVA将集群电量回馈给DSO重新调整最优策略。对调度策略的仿真结果显示,电网峰-谷差率降低13.22%,这表明EVA在满足电网调峰需求的同时,有效降低了自身的运营成本,且车主能在参与调峰过程中获取收益。

风电和电动汽车组成虚拟电厂参与电力市场的博弈模型

风电与电动汽车(EV)等储能装置联合运行,有助于缓解风电不确定性对电网带来的影响。为了研究风电商与EV聚合商以合作模式组成虚拟电厂(VPP)参与电力市场投标竞争对市场均衡结果的影响,基于寡头竞争的博弈均衡理论,分别建立风电商和EV聚合商以VPP合作模式参与投标竞争,以及以非合作模式独立参与投标竞争的电力市场多时段随机博弈均衡模型,采用场景生成与削减技术计入风速不确定性,并引入投标偏差惩罚机制。根据合作博弈理论,采用Shapley值法对VPP合作收益在风电商和EV聚合商之间进行分配。最后,算例分析验证了模型的合理性和有效性,并表明风电商和EV聚合商以VPP合作模式参与投标竞争时,能有效减少投标偏差,并能增加风电商和EV聚合商各自的利润,因而风电商和EV聚合商具有自愿组成VPP参与电力市场竞争的动机。

基于深度强化学习的大规模电动汽车充换电负荷优化调度

针对大规模充换电站的聚合优化调度问题,提出一种基于SAC深度强化学习的充换电负荷实时优化调度策略。该策略充分考虑了负荷调控过程中的用户因素、系统因素和市场因素,能够实现大规模电动汽车与各类电力系统主体的友好互动。首先,考虑充换电站的发展规模和调度性能建立联合运行框架;其次,提出考虑多重用户特征的可调性识别模型对电动汽车的实际可调性进行判断;进而,考虑充换电站优化调度的多重时空特征,构建不同场景下可调充换电负荷的优化调度模型;然后,基于SAC算法求解并网充换电负荷的实时调度方案;最后,以电动汽车聚合优化虚拟电厂负荷为例,验证了SAC算法应用于大规模电动汽车充换电负荷实时优化调度的经济性和高效性。

价格与激励联合需求响应下电动汽车长时间尺度充放电调度

为充分调动电动汽车充放电潜力,降低电动汽车接入对电网的影响,提出了一种价格与激励联合需求响应下电动汽车长时间尺度充放电调度策略。首先,制定了结合价格型与激励型需求响应的联合需求响应措施,以这两类需求响应对电动汽车进行分群,并针对不同电动汽车群分别进行长时间尺度优化。其次,将需求响应措施作为电动汽车聚合商与电动汽车间的调度通道,以电动汽车聚合商净收益最大及负荷波动最小为目标,建立电动汽车聚合商调度模型;以电动汽车调度成本最小及心理效应最小为目标,建立电动汽车长时间尺度调度模型。最后,以100辆电动汽车为例的仿真结果表明,所提调度策略能在长时间宏观尺度上有效提高电动汽车聚合商净收益,同时减小负荷波动及降低电动汽车调度成本。

考虑规模化电动汽车与风电接入的随机解耦协同调度

大规模电动汽车并网和风电出力的随机性增加了电力系统安全经济运行的难度。针对风电出力难以预测的特点,同时兼顾电网侧和电动汽车聚合商侧的运行效益,建立了风电、火电以及电动汽车鲁棒双层随机优化调度模型。为了提高求解效率,基于近似Benders算法构建了电动汽车与电网之间的互动关系。此外,针对规模化电动汽车之间难以协同优化的问题,运用辅助问题原理对电动汽车个体之间的耦合关系进行了解耦,将电动汽车群的联合优化转化成为单辆电动汽车调度的并行计算,实现了对电动汽车个体的调度。最后,针对改进的IEEE 39节点算例进行了仿真分析,验证了所提模型和算法的有效性。

含风电和电动汽车的VPP现货市场投标鲁棒优化模型

当风力发电商(WPG)和电动汽车(EV)聚合商组成的虚拟电场(VPP)参与市场投标时,风电出力的不确定性、预测出力偏差以及市场价格的波动性,都是VPP在参与市场投标时需要考虑的因素。在计及上述因素的影响下,文中研究了由WPG和EV聚合商组成的VPP在日前市场和实时市场的联合竞价模型:假定VPP是价格的接受者,综合考虑日前和实时价格的不确定性,在日前市场中根据风电出力和市场价格的预测结果进行日前竞价,然后在实时市场上参与实时竞价。VPP不但可以通过EV充放电平抑WPG投标偏差,还可以根据价格信号进行充放电投标,实现削峰填谷。通过引入偏差考核机制,在日前和实时市场结束后进行统一结算。基于合作博弈理论,利用Shapley值法将总收益在WPG和EV之间根据各自的贡献进行合理分配。最后,通过算例验证了模型的可行性和有效性,结果表明VPP参与日前和实时市场可以增加收益,降低出力和价格不确定性带来的风险,为新能源参与现货市场的建设提供参考。