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

1、作為一種新型的電力負(fù)載方式，電動汽車對電網(wǎng)的影響已經(jīng)受到世界各界越來越多的關(guān)注。一種近年來受到普遍關(guān)注的想法是通過挖掘電動汽車做為移動式儲能設(shè)備的潛能，使電動汽車對電網(wǎng)的負(fù)面影響降為最低。例如，當(dāng)大規(guī)模電動汽車接入電網(wǎng)后，通過合理地充/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)）。通過設(shè)計(jì)一種信息收集系統(tǒng)，使得電動汽車車主能與控制中心進(jìn)行信息交互。這有利于控制中心能及時地獲取電動汽車的動態(tài)信息，預(yù)測電動汽車的參數(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、提下通過最小化區(qū)域智能電網(wǎng)負(fù)載方差計(jì)算出每個時段各充電樁的充/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)模電動汽車接入電網(wǎng)后計(jì)算復(fù)雜性變大，使得計(jì)算成本過大，無法在實(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)）。通過將充電站引入模型，成功地將模型一分解為若干個比較小的模型，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、心對各充電站在各時段應(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)立地對各自擁有的充電樁在各時段的充/放電功率進(jìn)行優(yōu)化。因此，總的計(jì)算時間等于第一層優(yōu)化的計(jì)算時間加上第二層優(yōu)化中各充電站的最大計(jì)算時間之和。通過在不同規(guī)模下求解模型一與模型二，模型二相比模型一的運(yùn)行時間增長緩慢。當(dāng)接入電網(wǎng)的電動汽車規(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