Day-ahead optimal charging/discharging scheduling for electric vehicles in microgrids

Microgrid as an important part of smart grid comprises distributed generators(DGs),adjustable loads,energy storage systems(ESSs)and control units.It can be operated either connected with the external system or islanded with the support of ESSs.While the daily output of DGs strongly depends on the temporal distribution of natural resources such as wind and solar,unregulated electric vehicle(EV)charging demand will deteriorate the unbalance between the daily load curve and generation curve.In this paper,a statistic model is presented to describe daily EV charging/discharging behaviors considering the randomness of the initial state of charge(SOC)of EV batteries.The optimization problem is proposed to obtain the economic operation for the microgrid based on this model.In dayahead scheduling,with the estimated power generation and load demand,the optimal charging/discharging scheduling of EVs during 24 h is achieved by serial quadratic programming.With the optimal charging/discharging scheduling of EVs,the daily load curve can better track the generation curve.The network loss in grid-connected operation mode and required ESS capacity in islanded operation mode are both decreased.

基于“车-路-站-网”信息耦合的电动汽车有序充电策略

为了消解规模化电动汽车(electrical vehicle,EV)无序充电对交通路网、充电站和配电网运行稳定性带来的负面影响,提出一种基于“车-路-站-网”信息耦合的电动汽车有序充电策略。首先,构建“车-路-站-网”信息耦合模型和动态Floyd最短时间路径搜索模型,为EV用户搜寻最短耗时路径。其次,基于“车-路-站-网”实时状态预测EV用户选择不同路径前往各充电站快充产生的充电决策因素,通过层次分析法和改进CRITIC法综合EV用户充电决策因素的主客观权重,利用Topsis方法决策EV用户的最优充电路径。最后,提出EV用户慢充优化策略,对返程EV用户的慢充负荷进行优化,结合EV慢充和快充负荷,进一步实现配电网负荷的削峰填谷。仿真结果表明,所提出的EV有序充电策略能够同时提升“车-路-站-网”多方运行水平。

计及经济性和低碳性的光储充一体化电站多目标优化配置

为充分挖掘光储充一体化电站经济效益及碳减排效益,实现站内组成单元合理配置,文中提出一种计及经济性和低碳性的光储充一体化电站多目标优化配置方法。首先,根据充电站内各模块的功能及需求,探究光储充电站中碳排放的来源,建立站内各模块成本、碳排放的数学模型。然后,以系统年投资运行成本和碳排放量最小为目标,使用基于三黑洞捕获策略的多目标粒子群算法,对不同负荷场景下电站各组成模块进行优化配置,得出各场景下电站各组成模块的最优配置方案。对比结果表明,文中所提方法可有效降低规划运行时的成本和碳排放量,提高电站经济及环境效益。最后,采用逼近理想解排序法得出最优场景下的折衷优化方案,可为当前光储充一体化电站的投资建设提供参考。

面向风电平抑的双电池单元储能系统功率分层优化控制策略

为减少风-储联合系统中,双电池单元储能系统的充放电循环次数,降低高充放电功率指令下电池单元充放电电流倍率,提出一种储能系统充放电功率分层优化控制策略。根据充放电功率指令高低,为两电池单元匹配同充同放和一充一放两种运行模式,同时优化设置两运行模式下电池荷电状态循环区间,平衡充放电电量。仿真验证表明,在风电平抑效果相同的情况下,所提策略可降低高充放电功率指令下电池单元充放电电流倍率,减少电池充放电循环次数,延长电池寿命,降低储能电池功率和容量的配置需求。

计及分布式光伏承载力的配电网侧独立储能充放电策略

在“双碳”目标、新型电力系统加快推进下,中国分布式光伏呈现快速发展态势,在高比例分布式光伏接入地区易发生电网电压升高越限和反向潮流设备过载等问题,影响分布式光伏接入配电网承载力。充分考虑配电网侧独立储能调节作用,研究提出了提高分布式光伏接入电网承载力水平的独立储能优化配置及充放电策略。考虑了基于时序潮流和两步式迭代的配电网侧独立储能应用综合成本效益,以系统成本最小为原则,科学合理确定独立储能配置容量和充放电控制策略。选取某村低压配电网为案例,通过配电系统经济分析和优化软件(DEAP),仿真分析了所提独立储能充放电控制策略的有效性。

电动汽车与电网互联技术在新能源并网中的应用

V2G (Vehicle-to-Grid,电动汽车与电网互联)技术的应用可以实现电网与车主的双赢。从电网角度,可以发挥削峰填谷、平抑新能源功率波动、延缓电网升级改造等作用;从用户角度,在满足用车的要求下可获取附加效益。随着电动汽车的推广和新能源并网规模的发展,V2G技术得到更多的关注。然而,V2G技术的发展仍然面临规模化互动、运营、调度等技术及经济性问题。因此,从V2G技术发展的现状出发,重点阐述V2G技术在新能源并网中的作用和应用模式;并对V2G技术在新能源并网中的充放电策略、电池寿命预测以及综合价值进行了探讨。V2G技术在新能源并网中的推广应用不仅可以提升新能源并网利用率,还可进一步提升电动汽车的减排效果。

多目标优化的高渗透率电动汽车有序充电策略

电动汽车作为一种新型负载,其大量无序充电行为给电网造成了压力,影响了电网的稳定和经济性,因此提出了一种基于分时电价的电动汽车有序充电策略。以电动汽车为研究主体,分析充电模式因素对电动汽车充电负荷的影响,并引用蒙特卡洛法对预测充电负荷进行计算。在此基础上,结合分时电价建立一个以负荷峰谷差最小和用户充电费用最低为目标的多目标模型,采用改进非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法对目标函数进行求解,对比不同渗透率下的优化结果。结果表明,该控制策略降低了充电成本、减小了峰谷差,实现了负荷曲线的“削峰填谷”,且随渗透率的增加,优化效果更为显著。

强化学习下浅充浅放充电策略AGV调度研究

针对自动化集装箱码头自动导引车(AGV)调度中的充电问题,考虑浅充浅放充电策略构建了混合整数优化模型。该模型以最小化AGV最终完工时间为目标,在考虑AGV电池电量变化以及AGV不同状态耗电差异的约束下,利用AGV空闲时间和一个作业循环结束时间补电,减少AGV充电次数,进而减少总完成时间。模型采用Wolf-PHC强化学习进行求解,并分别与GAMS求解器、Q-learning算法及遗传算法(genetic algorithm,GA)求解结果进行比较,以验证模型的有效性和算法的优越性。算例分析表明在浅充浅放充电策略下AGV利用效率较高,且Wolf-PHC与GA的结合对模型求解效果更佳。

基于二阶电路的开关柜局部放电检测方法

为了实现高压开关柜局部放电脉冲的高灵敏度带电检测,提出一种基于二阶电路的开关柜局部放电检测方法。首先,构建了包含带电显示装置与检测阻抗的脉冲检测电路,并测量分析了传感、显示单元的电气参数;然后,提出了适用于带电检测的二阶电路,研究了二阶电路以及带电显示装置的电容、电感参数对安全可靠性和检测灵敏度的影响;最后,利用一台10 kV铠装式开关柜与带电显示装置对该方法进行了测试。结果表明:二阶电路检测阻抗不影响开关柜与带电显示装置的安全运行,其检测灵敏度是安装在开关柜接地线上高频CT(电流互感器)的1.6倍。

电动汽车群体互动策略的随机演化博弈分析

【目的】为分析车网互动过程中电动汽车群体充放电决策的影响因素及规律,【方法】建立了电动汽车群体内部不同个体之间的决策演化博弈模型,引入用户偏好影响因子对复制动态方程进行改进,分析了电动汽车群体策略演化形成的过程,分析了各因素变化对电动汽车群体互动策略的影响规律。【结果】仿真表明,考虑用户偏好影响时,选择充电策略的电动汽车用户比例由65%提高到75%;当用户经济效益敏感程度由0增加到2时,充电和不充不放用户的比例分别减少50%和10%,放电用户的比例则增加了60%。【结论】用户偏好及经济效益敏感程度会提高电动汽车用户参与车网互动的比例,而外部环境的扰动不会对电动汽车用户最终的选择结果产生影响。

基于改进型sigmoid函数的混合储能系统SOC控制策略

介绍锂离子电池-超级电容混合储能系统的传统SOC控制策略,提出一种基于改进型sigmoid函数的SOC控制策略,并通过算例来展示混合储能模型的构建、仿真过程,分析验证基于改进型sigmoid函数的混合储能系统SOC控制策略的有效性。

熔盐储能电站充放电策略研究及应用

文章对熔盐储能电站充放电策略进行了研究。介绍了熔盐储能电站的组成和工作原理,研究了基于能量匹配、功率峰值和电网频率的充电策略,以及基于能量平衡、负荷需求和电网频率的放电策略,研究成果对熔盐储能电站的设计、控制和应用具有重要的参考价值。

电动汽车采用不同充放电策略的影响评价研究

电动汽车由于其显著的节能减排潜力,已成为未来交通领域的重要转型方向。然而,电动汽车的充放电行为主要由用户决定,每辆车接入电网都会引起随机的电力负荷波动。在我国以燃煤为主要电源结构的情况下,未经调控的随机充电行为将导致交通领域的减排效益转移到发电端,使电动汽车发展的节能减排目标失去实际意义。因此,电动汽车的发展需要重点研究充放电策略。充放电策略有无序充电策略、有序充电策略和V2G策略三种方式。本文总结了电动汽车充放电负荷的影响因素,主要包括电动汽车类型、电池容量、日行驶里程、充电起始时间、充放电功率、电价等,根据统计概率对这些主要影响因素建立了概率统计模型,并使用蒙特卡洛模拟法预测电动汽车负荷,得到不同充放电策略下满足电动汽车电力需求的日负荷曲线。然后,使用重庆市实际数据进行仿真,探究在实际条件下,规模电动汽车用户采用无序充电、有序充电、V2G对电网、环境和用户等各方面的影响,为利益相关者提供决策依据,并根据结论提出科学、合理、有前瞻性的管理建议。

基于锂电池组的储能装置原理及控制策略研究

储能装置可应用于新能源系统、配电网系统、UPS系统等各式场合。而锂电池的功率密度高、体积小,适用于储能装置。但是单个锂电池组构成的储能装置受到新能源的波动性、随机性,负载的波动性、随机性的影响,其充放电电流过大,且易导致深度充放电。而多个锂电池组构成的储能装置能够切换锂电池组进行充放电,因此可控制其充放电电流与充放电深度,因此提高了储能装置的寿命。为验证该储能装置的优越性,搭建了仿真模型,仿真结果表明该储能装置能够平滑锂电池组的充放电电流。

纯电动汽车电池管理系统维护策略与性能评估

文章研究了纯电动汽车电池管理系统的维护策略和性能评估,介绍了电池管理系统是纯电动汽车的重要组成部分,随后详细阐述了电池管理系统的维护策略,包括定期诊断维护、正确充放电、避免过热过冷等方面。其后,文章探讨了电池管理系统的性能评估方法,包括实验室测试、充电速度与效率评估、循环寿命评估等。最后,总结了电池管理系统维护策略与性能评估对纯电动汽车的重要性和实际应用价值,为纯电动汽车产业可持续发展提供了强有力的支撑。

可再生能源混合储能优化配置研究

当今时代,可再生能源的研究和利用越来越重要。光伏发电、风力发电是可再生能源发电最主要的两种方式,但是由于这两种发电方式在时间上和空间上具有很大的不确定性,所以储能系统的应用与研究对减小弃光、弃风率有着极其重要的意义。文章考虑到外部电能供应,并把混合储能系统作为一个整体后,建立了考虑外部电能供应的风光发电混合储能系统,并以该系统模型为基础,以全天运营总成本最小为目标函数,利用粒子群算法进行了混合储能系统、外部发电装置的功率分配,得到了功率分配结果,验证了储能装置在提高光能、风能消纳率方面的作用。

计及电池动态损耗的电动汽车有序充放电策略优化

目前电动汽车通过电动汽车入网(V2G)技术向电网放电时,计算电池总损耗模型过于简单,无法准确反映电池的损耗。为此,基于电池放电特性曲线,文中利用电池放电动态容量衰减模型,得出在不同剩余电量下释放相同电量对电池损耗有较大差异的结论。在以配电网变压器容量为约束的前提下,建立了计及电池损耗的有序用电用户充放电费用最小模型及相应的充放电策略;并采用优先顺序法将多时段优化问题转化为各时段最优问题,实现该模型的求解。仿真算例结果表明该方法不仅可以有效保障放电用户利益,同时能够提高充电站利润及无序用电用户充电成功率。

计及电动汽车的微电网经济调度方法

针对电动汽车接入后微电网的节能减排发电调度问题,提出了结合电动汽车有序充放电控制的微电网多目标经济调度方案。分析电动汽车的行驶特性,建立基于峰谷分时电价的有序充放电负荷模型。以微网发电成本和环境效益的综合最优为目标函数,采用改进遗传算法,根据实时负荷供电需求,动态确定各可控分布式电源出力大小。在Matlab平台上以一个包含风、光、柴油发电机、微型燃气轮机、燃料电池以及电动汽车的小型微电网系统为例进行仿真。仿真结果表明:所提调度方法通过合理引导电动汽车的有序充放电,减少了负荷高峰时段微电网各发电单元的供电负担,以尽量低的发电成本实现良好的环境效益,验证了该优化调度方案的可行性和有效性。

计及入网电动汽车和分布式电源的配电系统重构

分布式电源和入网电动汽车充放电功率的波动性和随机性使配电系统重构面临新的挑战。在此背景下,提出一种计及入网电动汽车和分布式电源的配电系统机会约束优化重构模型和求解方法。首先,以1d为重构周期、最小化网损为目标函数构建配电系统重构的数学模型;其次,在计及负荷和分布式电源不确定性的基础上分析了电动汽车的充放电策略,并基于半不变量法和Cornish-Fisher级数展开推导了随机潮流公式;之后,提出了改进的遗传算法求解所提出的优化模型。最后,以IEEE-33节点配电系统为例来说明所提出的模型和方法的有效性。

电动汽车充放电系统建模与仿真

并网电动汽车既是随机的负荷又是移动的储能元件,其充放电行为对电网的运行有较大影响,而充放电系统的建模是研究电动汽车并网的基础。建立了由电压型PWM整流器和双向DC/DC变换器构成的电动汽车充放电模型;针对电动汽车充电,提出了一种新的控制策略,在恒流阶段采用电流单环控制,达到设定电压值后系统自动切换为电压电流双闭环控制,实现恒流恒压充电。最后,在Matlab/Simulink中仿真实现了电动汽车充放电控制策略,并与单纯采用双闭环控制的恒流恒压充电策略进行了比较。仿真结果验证了充放电控制策略的正确性,并证明了所提出的自动切换的充电控制策略的优越性。