最小化區(qū)域智能電網(wǎng)負(fù)荷方差的雙層優(yōu)化充電策略模型.pdf_第1頁(yè)
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1、作為一種新型的電力負(fù)載方式,電動(dòng)汽車(chē)對(duì)電網(wǎng)的影響已經(jīng)受到世界各界越來(lái)越多的關(guān)注。一種近年來(lái)受到普遍關(guān)注的想法是通過(guò)挖掘電動(dòng)汽車(chē)做為移動(dòng)式儲(chǔ)能設(shè)備的潛能,使電動(dòng)汽車(chē)對(duì)電網(wǎng)的負(fù)面影響降為最低。例如,當(dāng)大規(guī)模電動(dòng)汽車(chē)接入電網(wǎng)后,通過(guò)合理地充/放電策略,可以使電網(wǎng)的負(fù)載曲線趨于平緩,從而增加電網(wǎng)的穩(wěn)定性、安全性以及經(jīng)濟(jì)性。這已經(jīng)成為熱點(diǎn)問(wèn)題,即所謂的智能電網(wǎng)框架下的V2G技術(shù)。本文主要研究V2G技術(shù)在特定情景下實(shí)現(xiàn)的數(shù)學(xué)模型,其創(chuàng)新之處主要有三

2、點(diǎn),下面分別給予說(shuō)明。
   首先,本文提出了區(qū)域智能電網(wǎng)中V2G技術(shù)的一種應(yīng)用情景(2.1節(jié))。通過(guò)設(shè)計(jì)一種信息收集系統(tǒng),使得電動(dòng)汽車(chē)車(chē)主能與控制中心進(jìn)行信息交互。這有利于控制中心能及時(shí)地獲取電動(dòng)汽車(chē)的動(dòng)態(tài)信息,預(yù)測(cè)電動(dòng)汽車(chē)的參數(shù)信息,從而為V2G技術(shù)的合理應(yīng)用打下基礎(chǔ)。
   其次,本文提出了V2G技術(shù)實(shí)現(xiàn)的單層優(yōu)化模型(模型一)(2.2節(jié))。在滿足車(chē)主電量需求、電池參數(shù)限制、充電樁參數(shù)限制、區(qū)域智能電網(wǎng)參數(shù)限制的前

3、提下通過(guò)最小化區(qū)域智能電網(wǎng)負(fù)載方差計(jì)算出每個(gè)時(shí)段各充電樁的充/放電功率。該模型的主要缺點(diǎn)是當(dāng)區(qū)域智能電網(wǎng)范圍擴(kuò)大,大規(guī)模電動(dòng)汽車(chē)接入電網(wǎng)后計(jì)算復(fù)雜性變大,使得計(jì)算成本過(guò)大,無(wú)法在實(shí)際中得以運(yùn)用。
   最后,本文著重就模型一的主要缺點(diǎn),對(duì)模型一進(jìn)行了細(xì)致的分析,提出了V2G技術(shù)實(shí)現(xiàn)的雙層優(yōu)化模型(模型二)(2.3節(jié))。通過(guò)將充電站引入模型,成功地將模型一分解為若干個(gè)比較小的模型,實(shí)現(xiàn)了V2G技術(shù)的雙層優(yōu)化模型。第一層模型由總控中

4、心對(duì)各充電站在各時(shí)段應(yīng)承擔(dān)的負(fù)荷進(jìn)行優(yōu)化,第二層模型由各充電站相互獨(dú)立地對(duì)各自擁有的充電樁在各時(shí)段的充/放電功率進(jìn)行優(yōu)化。因此,總的計(jì)算時(shí)間等于第一層優(yōu)化的計(jì)算時(shí)間加上第二層優(yōu)化中各充電站的最大計(jì)算時(shí)間之和。通過(guò)在不同規(guī)模下求解模型一與模型二,模型二相比模型一的運(yùn)行時(shí)間增長(zhǎng)緩慢。當(dāng)接入電網(wǎng)的電動(dòng)汽車(chē)規(guī)模擴(kuò)大到一定程度后,模型一將由于系統(tǒng)資源的限制無(wú)法計(jì)算出結(jié)果,而模型二能很輕松地計(jì)算出結(jié)果。雖然模型二的約束范圍將模型一的約束范圍略微擴(kuò)大

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