基于V2G技術的電力系統(tǒng)隨機優(yōu)化調(diào)度.pdf

1、近年來,隨著新能源技術的不斷進步和國家節(jié)能減排政策的貫徹執(zhí)行,風力發(fā)電和電動汽車在電力系統(tǒng)中的應用日益受到重視,隨著智能電網(wǎng)的迅猛發(fā)展,尤其電動汽車充放電基礎設施的配套建設,實現(xiàn)風電與電動汽車協(xié)同優(yōu)化調(diào)度問題引起廣泛的關注。但是風電場出力與電動汽車充放電的隨機性對電力系統(tǒng)的影響日益突出。為此,研究考慮風電出力和電動汽車充放電功率不確定性的電力系統(tǒng)隨機優(yōu)化調(diào)度問題具有非常重要的理論價值和現(xiàn)實意義。
　　 本文采用Weibull分布

2、來描述風電場風速的隨機性,結合風電機組的風速-出力之間的關系,分析了風電場出力的不確定性。之后本文假定電動汽車的充放電開始時間、日行駛里程分別服從均勻分布和正態(tài)分布,分在夜晚集中充電,白天集中放電,由此建立了電動汽車的充放電功率統(tǒng)計模型。
　　 本文將常規(guī)機組燃料成本、電動汽車充放電成本加入到優(yōu)化調(diào)度模型中,以成本最優(yōu)為目標,采用概率形式的機會約束描述風電出力與電動汽車充放電功率的不確定性,提出基于V2G技術的含風電場的電力系統(tǒng)

3、隨機優(yōu)化調(diào)度模型。之后,采用蒙特卡洛抽樣平均近似處理機會約束中的隨機因素,將風電出力和電動汽車充放電功率的不確定性約束轉換成確定性約束,并通過改進粒子群算法進行求解。最后,通過IEEE-14節(jié)點系統(tǒng)的算例分析表明,本文所提出的隨機優(yōu)化調(diào)度模型所求的調(diào)度方案較確定性優(yōu)化方式的經(jīng)濟性更高,從而論證了本文所提模型的合理性和有效性。
　　 基于本文提出的考慮V2G技術的電力系統(tǒng)隨機優(yōu)化調(diào)度模型,增加常規(guī)機組排放懲罰成本函數(shù),以成本最優(yōu)為