CN108471139A - 一种含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法 - Google Patents

一种含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108471139A
CN108471139A CN201810390079.1A CN201810390079A CN108471139A CN 108471139 A CN108471139 A CN 108471139A CN 201810390079 A CN201810390079 A CN 201810390079A CN 108471139 A CN108471139 A CN 108471139A
Authority
CN
China
Prior art keywords
electric vehicle
temperature control
power grid
control load
distributed photovoltaic
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810390079.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108471139B (zh
Inventor
李盛伟
韩晓罡
葛磊蛟
迟福建
高毅
白星振
高尚
范须露
昝晶晶
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201810390079.1A priority Critical patent/CN108471139B/zh
Publication of CN108471139A publication Critical patent/CN108471139A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108471139B publication Critical patent/CN108471139B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H02J3/383—
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L55/00—Arrangements for supplying energy stored within a vehicle to a power network, i.e. vehicle-to-grid [V2G] arrangements
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/12—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load
    • H02J3/14—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load by switching loads on to, or off from, network, e.g. progressively balanced loading
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B70/00—Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
    • Y02B70/30—Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for improving the carbon footprint of the management of residential or tertiary loads, i.e. smart grids as climate change mitigation technology in the buildings sector, including also the last stages of power distribution and the control, monitoring or operating management systems at local level
    • Y02B70/3225—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
    • Y02E10/56—Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/7072—Electromobility specific charging systems or methods for batteries, ultracapacitors, supercapacitors or double-layer capacitors
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/12—Electric charging stations
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/16—Information or communication technologies improving the operation of electric vehicles
    • Y02T90/167—Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for supporting the interoperability of electric or hybrid vehicles, i.e. smartgrids as interface for battery charging of electric vehicles [EV] or hybrid vehicles [HEV]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00—Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/20—End-user application control systems
    • Y04S20/222—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S30/00—Systems supporting specific end-user applications in the sector of transportation
    • Y04S30/10—Systems supporting the interoperability of electric or hybrid vehicles
    • Y04S30/14—Details associated with the interoperability, e.g. vehicle recognition, authentication, identification or billing

Abstract

一种含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法。其包括设定以平抑分布式光伏发电系统出力波动最小作为目标的目标函数及约束条件，构建含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型；采用改进的粒子群算法对区域电网动态需求响应模型进行求解；进行含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域动态需求响应调度等步骤。本发明能够对区域电网的分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷进行协同调度，可有效进行区域电网经济调度管理，减少间歇性分布式电源和随动性电动汽车对电网的冲击，平抑长时间响应特性温控负荷的影响。

Description

一种含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法
技术领域
本发明属于区域电网调度技术领域，尤其是涉及一种含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法。
背景技术
虽然我国可再生能源不断发展缓解了紧张的能源形势，但光伏发电系统出力间歇性、波动性以及不易预测的特点会在分布式电源并网后造成电能质量下降，从而影响电力系统稳定运行。近年来国家大力推行电动汽车的发展，电动汽车的规模日益增大，短时间大规模电动汽车接入电网进行充电会对电网造成冲击，从而拉大峰谷差。而随着V2G(vehicle-to-grid,电动汽车智能双向充放电)技术的发展，电动汽车不再是单纯的用电负荷，可以作为储能装置智能向电网反向放电，将电动汽车作为一种电能存储装置，与光伏发电系统实现互补，可有效减少光伏发电系统出力波动。同时，用户侧中存在热存储性质的温控负荷如电热泵、冰箱、空调等，短时间内对这些温控负荷进行投切处理不会对用户舒适度造成明显的影响。因此，将电动汽车和温控负荷进行联合调度，可以有效消纳光伏发电系统出力波动性造成的不利影响。
分布式电源不断发展改善了我国紧张的能源形势，但是因其自身的发电特点使其并网供电时存在一些问题。国内外不同的专家学者也对分布式电源发展现状与问题进行了研究。一些学者叙述了国内外光伏产业发展现状，讨论了大规模光伏接入电网对电力系统的影响；一些学者总结了多种包括光伏发电系统在内的多种分布式电源的电力系统的综合分析方法和相关分析软件；一些学者对比了不同方法，应用统计分析数据分析了光伏发电系统出力的波动水平。随着近年来电动汽车不断发展，合理规划充电站的空间分布和对电动汽车充放电的行为合理调度也成为人们日益关注的焦点。一些学者从电动汽车的停放需求和日行驶特性入手，对电动汽车的时空分布特性进行了合理预测，将不同区域充电负荷进行对比，分析出人口、经济等因素对电动汽车充电负荷特性的影响，为电动汽车充电负荷分析提供了根据区域不同的差异化分析方向。温控负荷作为用户侧典型的负荷资源，不同专家学者从多方面进行了论述研究。一些学者提出了温控负荷状态队列建模方法，分析温控负荷群的价格响应特点。但目前尚缺少有效的方法。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法。
为了达到上述目的，本发明提供的含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法包括按顺序进行的下列步骤：
步骤1、依据区域电网内分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的组成情况，设定以平抑分布式光伏发电系统出力波动最小作为目标的目标函数及约束条件，构建含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型；
步骤2、采用改进的粒子群算法对上述含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型进行求解；
步骤3、根据步骤2的结果，进行含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域动态需求响应调度。
在步骤1中，所述的含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型的目标函数为:
其中，Ps(t)为光伏发电系统出力功率，Pev(t)为电动汽车充放电功率，PTCA(t)为温控负荷功率，Pw(t)为电网的输送功率。
其约束条件包括：
(1)潮流约束：
潮流约束是区域电网的有功功率和无功功率平衡约束，其表达式为：
式中：Ns为总节点号集合；Gij、Bij为节点i、j之间的导纳系数；Vi为节点i的电压幅值；Vj为节点j的电压幅值；PGi、QGi分别为节点i的分布式发电装置(DG)的有功出力功率和无功出力功率；PDi、QDi分别为节点i的有功和无功负荷。
(2)分布式光伏发电系统输出功率约束：
区域电网中第i个分布式光伏发电系统输出功率应介于其最大输出功率和最小输出功率之间。
Pimin≤Pi≤Pimax
式中：Pimin和Pimax分别是区域电网中第i个分布式光伏发电系统输出功率下限和上限。
(3)车主出行时间约束：
tst≤t≤tend
其中，tst为车主出行结束，电动汽车入网时间，tend为车主起始出行，电动汽车离网时间。
(4)电动汽车充放电次数约束：
设立电动汽车日充电次数上限nEV，max，对单台电动汽车日充放电次数nEV，i进行约束：
nEV,i≤nEV,max
(5)电动汽车电池荷电状态(SOC)容量约束：
保证充电结束后最低电量满足出行需求以及为防止电动汽车过度充放电影响电池寿命，设置电池容量的上下限约束。
SOCMAX≥SOCEV,i≥SOCMIN
其中,SOCMAX是电动汽车电池的最大容量；SOCMIN是电动汽车的最小容量。
(6)电动汽车充放电功率约束：
0≤Pi,disc≤min(Pdisc,N,SOCij-SOCmin)
-min(Pc,N,(SOCmax-SOCij))≤Pi,c≤0
其中，SOCij为第i辆电动汽车在j段荷电状态，SOCmin为允许的荷电状态下限，SOCmax为允许的荷电状态上限，Pc,N为额定充电功率，Pdisc,N为额定放电功率。Pi，disc为电动汽车充电功率，Pi，c为电动汽车放电功率；
(7)时间锁定约束：
对已经启动的温控热水器进行时段锁定，设定启动后一段时间内不能关闭温控热水器。
t＞tset
其中，tset是温控热水器的最低运行时间。
(8)温控热水器温度上下限约束：
Tlower＜T<Tupper
其中，Tlower是温控热水器的最低温度；Tupper是温控热水器的最高温度。
在步骤2中，所述的采用改进的粒子群算法对上述含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型进行求解的具体步骤如下：
(1)依据步骤1构建的含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型，对区域电网内的分布式光伏发电系统、配电网网络参数和电动汽车、温控负荷进行初始化；
(2)采用二进制编码方案，对各区域电网内的分布式光伏出力系统、电动汽车和温控负荷的三个编码决策变量进行编码；
(3)以是否达到最大迭代次数作为终止条件，判断是否满足终止条件；若达到即退出运行，获得最终结果；否则进入步骤(4)；
(4)设定种群大小，通过选择、交叉和变异的运算方法确定粒子群算法自身参数；粒子在t+1时刻，速度和位移为：
vi,j(t+1)＝ωvi,j(t)+c1r1[pi,j-xi,j(t)]+c2r2[pg,j-xi,j(t)]
xi,j(t+1)＝xi,j(t)+vi,j(t+1)，j＝1,2,…,d
其中，ω为惯性权重，c1和c2为正的学习因子，r1和r2为0到1之间均匀分布的随机数。在粒子群算法中，惯性权重ω是最为重要的可调参数，较大的惯性权重ω有利于提高全局搜索能力，而较小的惯性权重ω会增强算法的局部搜索能力，为了平衡粒子群算法的全局搜索能力和局部改良能力，本发明采用非线性的动态惯性权系数公式，其表达式如下：
其中，ωmax，ωmin分别表示惯性权重ω的最大值和最小值，f表示粒子当前的目标函数值，favg和fmin分别表示当前所有粒子的平均目标值和最小目标值。
(5)评价粒子；计算粒子的适应值，也就是计算区域电网动态需求响应模型中的目标函数，经比较后确定个体和全局最优值并更新；
(6)更新粒子的位移、速度以及惯性权重；
(7)检验是否达到最大迭代次数，若满足，则输出最优的分布式光伏发电系统出力功率、电动汽车容量和温控负荷的工作点，否则跳转到步骤(2)。
在步骤3中，所述的根据步骤2的结果，进行含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域动态需求响应调度的具体方法是根据步骤2的结果，分别对分布式光伏、电动汽车和温控负荷进行控制，进行含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域动态需求响应调度，由此实现对区域电网内分布式光伏出力的有效平抑。
本发明提供的含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法具有的优点和积极效果是：
1、本发明构建了区域电网动态需求响应调度模型，可有效进行区域电网经济调度管理，减少间歇性分布式电源和随动性电动汽车对电网的冲击，平抑长时间响应特性温控负荷的影响，为分布式电源大规模接入配电网、电动汽车的推广应用，以及智能家居中温控热水器特性分析具有一定的借鉴作用。
2、本发明采用改进的粒子群算法对区域电网动态需求响应模型进行求解，有效克服了粒子群算法的收敛速度慢、计算繁杂等缺点。
具体实施方式
以下结合实施例对本发明提供的含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法作进一步详述：
本发明提供的含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法包括按顺序进行的下列步骤：
步骤1、依据区域电网内分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的组成情况，设定以平抑分布式光伏发电系统出力波动最小作为目标的目标函数及约束条件，构建含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型；
所述的含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型的目标函数为:
其中，Ps(t)为光伏发电系统出力功率，Pev(t)为电动汽车充放电功率，PTCA(t)为温控负荷功率，Pw(t)为电网的输送功率。
其约束条件包括：
(1)潮流约束：
潮流约束是区域电网的有功功率和无功功率平衡约束，其表达式为：
式中：Ns为总节点号集合；Gij、Bij为节点i、j之间的导纳系数；Vi为节点i的电压幅值；Vj为节点j的电压幅值；PGi、QGi分别为节点i的分布式发电装置(DG)的有功出力功率和无功出力功率；PDi、QDi分别为节点i的有功和无功负荷。
(2)分布式光伏发电系统输出功率约束：
区域电网中第i个分布式光伏发电系统输出功率应介于其最大输出功率和最小输出功率之间。
Pimin≤Pi≤Pimax
式中：Pimin和Pimax分别是区域电网中第i个分布式光伏发电系统输出功率下限和上限。
(3)车主出行时间约束：
电动汽车基本需求是满足车主出行，因此仅能在非出行时段电动汽车入网参与调节。
tst≤t≤tend
其中，tst为车主出行结束，电动汽车入网时间，tend为车主起始出行，电动汽车离网时间。
(4)电动汽车充放电次数约束：
电动汽车进行充放电会减短电动汽车中电池的寿命，增加参与需求响应的用户成本。因此设立电动汽车日充电次数上限nEV，max，对单台电动汽车日充放电次数nEV，i进行约束：
nEV,i≤nEV,max
(5)电动汽车电池荷电状态(SOC)容量约束：
保证充电结束后最低电量满足出行需求以及为防止电动汽车过度充放电影响电池寿命，设置电池容量的上下限约束。
SOCMAX≥SOCEV,i≥SOCMIN
其中,SOCMAX是电动汽车电池的最大容量；SOCMIN是电动汽车的最小容量。
(6)电动汽车充放电功率约束：
0≤Pi,disc≤min(Pdisc,N,SOCij-SOCmin)
-min(Pc,N,(SOCmax-SOCij))≤Pi,c≤0
其中，SOCij为第i辆电动汽车在j段荷电状态，SOCmin为允许的荷电状态下限，SOCmax为允许的荷电状态上限，Pc,N为额定充电功率，Pdisc,N为额定放电功率。Pi，disc为电动汽车充电功率，Pi，c为电动汽车放电功率；
(7)时间锁定约束：
避免因参与调控使得智能家居中作为温控负荷的温控热水器过度频繁启停，从而对温控热水器寿命造成影响。对已经启动的温控热水器进行时段锁定，设定启动后一段时间内不能关闭温控热水器。
t＞tset
其中，tset是温控热水器的最低运行时间。
(8)温控热水器温度上下限约束：
温控热水器实际加热过程是断续的。水箱中热水温度低于温度下限时，温控热水器开始工作，至温度达到设定温度上限时，停止工作。
Tlower＜T<Tupper
其中，Tlower是温控热水器的最低温度；Tupper是温控热水器的最高温度。
步骤2、采用改进的粒子群算法对上述含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型进行求解；
具体步骤如下：
(1)依据步骤1构建的含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型，对区域电网内的分布式光伏发电系统、配电网网络参数和电动汽车、温控负荷进行初始化；
(2)采用二进制编码方案，对各区域电网内的分布式光伏出力系统、电动汽车和温控负荷的三个编码决策变量进行编码；
(3)以是否达到最大迭代次数作为终止条件，判断是否满足终止条件；若达到即退出运行，获得最终结果；否则进入步骤(4)；
(4)设定种群大小，通过选择、交叉和变异的运算方法确定粒子群算法自身参数；粒子在t+1时刻，速度和位移为：
vi,j(t+1)＝ωvi,j(t)+c1r1[pi,j-xi,j(t)]+c2r2[pg,j-xi,j(t)]
xi,j(t+1)＝xi,j(t)+vi,j(t+1)，j＝1,2,…,d
其中，ω为惯性权重，c1和c2为正的学习因子，r1和r2为0到1之间均匀分布的随机数。在粒子群算法中，惯性权重ω是最为重要的可调参数，较大的惯性权重ω有利于提高全局搜索能力，而较小的惯性权重ω会增强算法的局部搜索能力，为了平衡粒子群算法的全局搜索能力和局部改良能力，本发明采用非线性的动态惯性权系数公式，其表达式如下：
其中，ωmax，ωmin分别表示惯性权重ω的最大值和最小值，f表示粒子当前的目标函数值，favg和fmin分别表示当前所有粒子的平均目标值和最小目标值。在上式中，惯性权重ω随着粒子的目标函数值而自动调整，因此称为自适应权重。
(5)评价粒子；计算粒子的适应值，也就是计算区域电网动态需求响应模型中的目标函数，经比较后确定个体和全局最优值并更新；
(6)更新粒子的位移、速度以及惯性权重；
(7)检验是否达到最大迭代次数，若满足，则输出最优的分布式光伏发电系统出力功率、电动汽车容量和温控负荷的工作点，否则跳转到步骤(2)。
步骤3、根据步骤2的结果，进行含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域动态需求响应调度。
具体步骤如下：根据步骤2的结果，分别对分布式光伏、电动汽车和温控负荷进行控制，进行含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域动态需求响应调度，由此实现对区域电网内分布式光伏出力的有效平抑。
下面以天津城市能源互联网区域为例，对本发明提供的含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法进行实施应用，以验证本发明方法的可行性和有益效果。
基础数据：
某一区域具有分布式光伏发电系统120家，总容量为20MW；电动汽车2120辆，总容量为12MW；温控负荷200个点,可控容量为15MW。按照上述本发明方法进行计算，可得到下面的动态需求响应调度方案：
白天光伏发电系统工作时间内，温控负荷全部处于加热工作状态，电动汽车可以部分进行充电；
晚上光伏发电系统不工作时间内，温控负荷尽可能少加热，电动汽车尽可能充电。
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。

Claims (4)

1.一种含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法，其特征在于：所述的区域电网动态需求响应方法包括按顺序进行的下列步骤：
步骤1、依据区域电网内分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的组成情况，设定以平抑分布式光伏发电系统出力波动最小作为目标的目标函数及约束条件，构建含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型；
步骤2、采用改进的粒子群算法对上述含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型进行求解；
步骤3、根据步骤2的结果，进行含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域动态需求响应调度。
2.根据权利要求1所述的含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法，其特征在于：在步骤1中，所述的含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型的目标函数为:
其中，Ps(t)为光伏发电系统出力功率，Pev(t)为电动汽车充放电功率，PTCA(t)为温控负荷功率，Pw(t)为电网的输送功率；
其约束条件包括：
(1)潮流约束：
潮流约束是区域电网的有功功率和无功功率平衡约束，其表达式为：
式中：Ns为总节点号集合；Gij、Bij为节点i、j之间的导纳系数；Vi为节点i的电压幅值；Vj为节点j的电压幅值；PGi、QGi分别为节点i的分布式发电装置的有功出力功率和无功出力功率；PDi、QDi分别为节点i的有功和无功负荷；
(2)分布式光伏发电系统输出功率约束：
区域电网中第i个分布式光伏发电系统输出功率应介于其最大输出功率和最小输出功率之间：
Pimin≤Pi≤Pimax
式中：Pimin和Pimax分别是区域电网中第i个分布式光伏发电系统输出功率下限和上限；
(3)车主出行时间约束：
电动汽车基本需求是满足车主出行，因此仅能在非出行时段电动汽车入网参与调节；
tst≤t≤tend
其中，tst为车主出行结束，电动汽车入网时间，tend为车主起始出行，电动汽车离网时间；
(4)电动汽车充放电次数约束：
设立电动汽车日充电次数上限nEV，max，对单台电动汽车日充放电次数nEV，i进行约束：
nEV,i≤nEV,max
(5)电动汽车电池荷电状态容量约束：
保证充电结束后最低电量满足出行需求以及为防止电动汽车过度充放电影响电池寿命，设置电池容量的上下限约束；
SOCMAX≥SOCEV,i≥SOCMIN
其中,SOCMAX是电动汽车电池的最大容量；SOCMIN是电动汽车的最小容量；
(6)电动汽车充放电功率约束：
0≤Pi,disc≤min(Pdisc,N,SOCij-SOCmin)
-min(Pc,N,(SOCmax-SOCij))≤Pi,c≤0
其中，SOCij为第i辆电动汽车在j段荷电状态，SOCmin为允许的荷电状态下限，SOCmax为允许的荷电状态上限，Pc,N为额定充电功率，Pdisc,N为额定放电功率；Pi，disc为电动汽车充电功率，Pi，c为电动汽车放电功率；
(7)时间锁定约束：
对已经启动的温控热水器进行时段锁定，设定启动后一段时间内不能关闭温控热水器；
t＞tset
其中，tset是温控热水器的最低运行时间；
(8)温控热水器温度上下限约束：
Tlower＜T<Tupper
其中，Tlower是温控热水器的最低温度；Tupper是温控热水器的最高温度。
3.根据权利要求1所述的含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法，其特征在于：在步骤2中，所述的采用改进的粒子群算法对上述含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型进行求解的具体步骤如下：
(1)依据步骤1构建的含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域电网动态需求响应模型，对区域电网内的分布式光伏发电系统、配电网网络参数和电动汽车、温控负荷进行初始化；
(2)采用二进制编码方案，对各区域电网内的分布式光伏出力系统、电动汽车和温控负荷的三个编码决策变量进行编码；
(3)以是否达到最大迭代次数作为终止条件，判断是否满足终止条件；若达到即退出运行，获得最终结果；否则进入步骤(4)；
(4)设定种群大小，通过选择、交叉和变异的运算方法确定粒子群算法自身参数；粒子在t+1时刻，速度和位移为：
vi,j(t+1)＝ωvi,j(t)+c1r1[pi,j-xi,j(t)]+c2r2[pg,j-xi,j(t)]
xi,j(t+1)＝xi,j(t)+vi,j(t+1)，j＝1,2,…,d
其中，ω为惯性权重，c1和c2为正的学习因子，r1和r2为0到1之间均匀分布的随机数；采用非线性的动态惯性权系数公式，其表达式如下：
其中，ωmax，ωmin分别表示惯性权重ω的最大值和最小值，f表示粒子当前的目标函数值，favg和fmin分别表示当前所有粒子的平均目标值和最小目标值；
(5)评价粒子；计算粒子的适应值，也就是计算区域电网动态需求响应模型中的目标函数，经比较后确定个体和全局最优值并更新；
(6)更新粒子的位移、速度以及惯性权重；
(7)检验是否达到最大迭代次数，若满足，则输出最优的分布式光伏发电系统出力功率、电动汽车容量和温控负荷的工作点，否则跳转到步骤(2)。
4.根据权利要求1所述的含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法，其特征在于：在步骤3中，所述的根据步骤2的结果，进行含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域动态需求响应调度的具体方法是根据步骤2的结果，分别对分布式光伏、电动汽车和温控负荷进行控制，进行含分布式光伏发电系统、电动汽车和温控负荷的区域动态需求响应调度，由此实现对区域电网内分布式光伏出力的有效平抑。
CN201810390079.1A 2018-04-27 2018-04-27 一种含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法 Active CN108471139B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810390079.1A CN108471139B (zh) 2018-04-27 2018-04-27 一种含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810390079.1A CN108471139B (zh) 2018-04-27 2018-04-27 一种含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108471139A true CN108471139A (zh) 2018-08-31
CN108471139B CN108471139B (zh) 2021-03-23

Family

ID=63264008

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810390079.1A Active CN108471139B (zh) 2018-04-27 2018-04-27 一种含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108471139B (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110445159A (zh) * 2019-08-08 2019-11-12 国网天津市电力公司 提高大规模光伏消纳的电动汽车有序充电控制方法
CN110445150A (zh) * 2019-06-28 2019-11-12 天津大学 基于电动汽车与温控负荷聚合体响应的频率协调控制方法
CN111509781A (zh) * 2019-01-30 2020-08-07 中国电力科学研究院有限公司 一种分布式电源协调优化控制方法及系统
CN111509716A (zh) * 2020-05-22 2020-08-07 广东电网有限责任公司 电网柔性负荷控制方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111682531A (zh) * 2020-06-11 2020-09-18 国网重庆市电力公司 基于pl-imocs的风光水火一次能源互补短期优化调度方法和装置
CN112186310A (zh) * 2020-09-30 2021-01-05 蜂巢能源科技有限公司 电池舱内电芯温控方法、存储介质、电池管理系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010081165A2 (en) * 2009-01-12 2010-07-15 Battelle Memorial Institute Nested, hierarchical resource allocation schema for management and control of an electric power grid
CN105870950A (zh) * 2016-05-05 2016-08-17 国家电网公司 一种智能楼宇可调资源多目标协调系统及优化控制方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010081165A2 (en) * 2009-01-12 2010-07-15 Battelle Memorial Institute Nested, hierarchical resource allocation schema for management and control of an electric power grid
CN105870950A (zh) * 2016-05-05 2016-08-17 国家电网公司 一种智能楼宇可调资源多目标协调系统及优化控制方法

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111509781A (zh) * 2019-01-30 2020-08-07 中国电力科学研究院有限公司 一种分布式电源协调优化控制方法及系统
CN111509781B (zh) * 2019-01-30 2023-11-03 中国电力科学研究院有限公司 一种分布式电源协调优化控制方法及系统
CN110445150A (zh) * 2019-06-28 2019-11-12 天津大学 基于电动汽车与温控负荷聚合体响应的频率协调控制方法
CN110445150B (zh) * 2019-06-28 2022-10-18 天津大学 基于电动汽车与温控负荷聚合体响应的频率协调控制方法
CN110445159A (zh) * 2019-08-08 2019-11-12 国网天津市电力公司 提高大规模光伏消纳的电动汽车有序充电控制方法
CN111509716A (zh) * 2020-05-22 2020-08-07 广东电网有限责任公司 电网柔性负荷控制方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111682531A (zh) * 2020-06-11 2020-09-18 国网重庆市电力公司 基于pl-imocs的风光水火一次能源互补短期优化调度方法和装置
CN111682531B (zh) * 2020-06-11 2023-06-27 国网重庆市电力公司 基于pl-imocs的风光水火一次能源互补短期优化调度方法和装置
CN112186310A (zh) * 2020-09-30 2021-01-05 蜂巢能源科技有限公司 电池舱内电芯温控方法、存储介质、电池管理系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN108471139B (zh) 2021-03-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108471139A (zh) 一种含新能源和温控负荷的区域电网动态需求响应方法
CN106410861B (zh) 一种基于可调度能力的微电网优化运行实时控制方法
CN109146201A (zh) 基于合作博弈的充换储一体化电站微电网优化调度方法
CN105160451B (zh) 一种含电动汽车的微电网多目标优化调度方法
CN106230020B (zh) 一种微电网下考虑分布式电源消纳的电动汽车互动响应控制方法
CN105990838B (zh) 一种计及可调度和可平移负荷的海岛微电网优化调度方法
CN109599856B (zh) 一种微网多楼宇中电动汽车充放电管理优化方法及装置
CN105811409B (zh) 一种含电动汽车混合储能系统的微网多目标运行调度方法
CN107104454A (zh) 计及电动汽车功率可调控域的最优潮流节点电价计算方法
CN107947231A (zh) 一种面向配电网优化运行的混合储能系统控制方法
CN109910671B (zh) 基于智能充电桩的电动汽车v2g控制方法
CN105787605A (zh) 基于改进型量子遗传算法的微网经济优化运行调度方法
CN111626527B (zh) 计及可调度电动汽车快/慢充放电形式的智能电网深度学习调度方法
CN109256800A (zh) 一种区域充换储一体化电站微电网群协调优化调度方法
CN112821470B (zh) 基于小生境混沌粒子群算法的微网群优化调度策略
CN109214095A (zh) 电动汽车充放电多目标优化调度方法
CN109978240B (zh) 一种电动汽车有序充电优化方法及系统
CN109657993A (zh) 一种基于非合作博弈的能源局域网储能系统自动需求响应方法
CN109948823A (zh) 一种光储充电塔自适应鲁棒日前优化调度方法
CN103246942A (zh) 风电-电动汽车-火电联合运行模型的多目标调度方法
CN107910884B (zh) 电池储能平抑光伏发电大爬坡事件的在线控制方法
CN110277781A (zh) 一种含光储充园区电网的电力系统经济调度方法
CN114899856A (zh) 一种电动汽车充电桩功率调节方法、系统、设备及介质
CN115511658A (zh) 一种计及储能装置折损的楼宇能量优化方法
CN109523079B (zh) 一种利用电动汽车和蓄热电锅炉联合辅助调峰的优化方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant