CN108808655A - 一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法及系统 - Google Patents
一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108808655A CN108808655A CN201810429401.7A CN201810429401A CN108808655A CN 108808655 A CN108808655 A CN 108808655A CN 201810429401 A CN201810429401 A CN 201810429401A CN 108808655 A CN108808655 A CN 108808655A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- electric vehicle
- frequency modulation
- microgrid
- frequency
- participates
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000011234 economic evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims abstract description 40
- 230000003827 upregulation Effects 0.000 claims abstract description 40
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 16
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 60
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 claims description 22
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 20
- 241000251468 Actinopterygii Species 0.000 claims description 13
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 claims description 11
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 10
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 6
- 235000013305 food Nutrition 0.000 claims description 6
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 6
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 claims description 4
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 claims 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 abstract description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 235000006508 Nelumbo nucifera Nutrition 0.000 description 2
- 240000002853 Nelumbo nucifera Species 0.000 description 2
- 235000006510 Nelumbo pentapetala Nutrition 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000007728 cost analysis Methods 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
-
- 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
- H02J3/008—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks involving trading of energy or energy transmission rights
-
- 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]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
Abstract
本发明公开了一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法及系统，所述方法包括：建立电动汽车参与微网的调频收益模型，根据所述调频收益模型，获取所述电动汽车上调频率的调频收益、下调频率的调频收益，以及累计的调频收益；建立所述电动汽车参与微网的调频成本模型，获取所述电动汽车的调频成本。本发明技术方案分别建立以电动汽车接入微电网调频服务收益最大化优化目标的数学模型，以及电动汽车接入微电网，综合考虑供电侧所提供的分时电价，建立基于分时电价的电动汽车参与微网调频的数学模型，为保证系统安全稳定运行，综合考虑电动汽车参与调频的调度问题以及电动汽车储能电池的充放电特性。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统中电动汽车参与微网调频技术领域，更具体地，涉及一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法及系统。
背景技术
随着现代电力系统的发展，储能技术逐渐被引入到电力系统中，储能系统因其灵活的功率吞吐特性，目前广泛应用于平滑风力发电和光伏发电、削峰填谷和调频等领域。电动汽车装有的车用电池属于微型储能系统，而电动汽车停靠并接入电网时，可以迅速响应系统需求指令提供调频服务，即通过V2G(Vehicle-to-grid,简称V2G)，电动汽车对电网放电实现频率上调，电网对电动汽车充电实现频率下调。
当电动汽车接入电网时，电动汽车的动力电池可以理解为电网中的分布式储能单元，其在受控状态下可实现与电网之间信息和能量的双向交换，并且电动汽车可以在1min内迅速响应系统需求，因此可利用电动汽车参与V2G(Vehicle-to-grid,简称V2G)反向放电向上调频或利用电动汽车正向充电向下调频，实现减少电网频率波动的目的。
因此，充分利用电动汽车装载的储能电池并结合分时电价，使电动汽汽车充分参与V2G微网调频且保证电网频率稳定、经济最优成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明技术方案提供一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法及系统，以解决如何对电动汽车参与微网调频的经济性评估问题。
为了解决上述问题，本发明提供了一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法，所述方法包括：
建立电动汽车参与微网的调频收益模型，根据所述调频收益模型，获取所述电动汽车上调频率的调频收益、下调频率的调频收益，以及累计的调频收益；
建立所述电动汽车参与微网的调频成本模型，获取所述电动汽车的调频成本。
优选地，基于微网分时售电价格和微网负荷总需求，建立微网的收益模型，获取微网的收益。
优选地，所述根据所述调频收益模型，获取所述电动汽车上调频率的调频收益、下调频率的调频收益，包括：
获取上调频率的调频效益Iif，Iif＝(pci+pTOU)RFMC(T)，
其中，pci为上调频率容量电价，pTOU为分时电价，RFMC(T)为调频时段T内电动汽车提供的调频容量；
获取下调频率的调频效益Idf，Idf＝(pcd+pTOU)Rrw(T)，
其中pcd为下调频率容量电价，Rrw(T)为调频时段T内电动汽车提供的电能；
在所述电动汽车参与微网调频的时段T内，累计的调频收益为：I＝Iif+Idf。
优选地，所述建立所述电动汽车参与微网的调频成本模型，获取所述电动汽车的调频成本，包括：
所述电动汽车向所述微网送电，参与微网上调频率，所述电动汽车需要支付上调频率的调频成本Ci，则有其中ηi为上调频率时所述电动汽车向电网送电效率，Cex为所述电动汽车储能电池向所述微网送电导致的电池受损费，Cp为网损费用；
所述电动汽车参与所述微网下调频率，所述微网给电动汽车充电，参与下调频率的调频成本Cd为零；
所述电动汽车参与所述微网调频的时段T内，获得调频成本C＝Ci。
优选地，所述基于微网分时售电价格和微网负荷总需求，建立微网的收益模型，获取微网的收益，包括：
所述电动汽车参与所述微网调频，所述微网中包括：分布式发电系统DG、分布式储能DS、电动汽车EV和用户负荷Load,通过选择时间使用合适的电量获取最大化收益；
所述微网的收益模型为：CV2G＝∑PtL，其中：P为公共电网分时t的售电价格，L为所述微网负荷总需求。
优选地，还包括：
所述电动汽车参与所述微网二次调频，根据区域控制偏差信号控制所述电动汽车进行充电或放电；当所述微网频率下降时，结合此时的分时电价，在最大化收益条件下控制所述电动汽车集中放电；当所述微网频率上升时，结合此时的分时电价，在最大化收益条件下控制所述电动汽车集中充电。
优选地，还包括：
引入调节因子γ，使得所述微网在频率上调期间所述电动汽车在最低剩余电量SOC和频率下调其间电动汽车最高剩余电量SOC时调频功率都为零。
优选地，还包括：
计算参与所述微网调频的所有电动汽车的剩余电量SOC值，按所述电动车的可用容量在所有电动汽车总的可用容量中所占的比例为每个所述电动汽车分配响应功率；
对于上调功率有其中Pi为第i辆所述电动汽车分配的上调频率的调节功率，P0为所有参与调频的电动汽车应总的响应功率，SOCi为第i辆所述电动汽车储能电池的荷电状态；
对于下调功率有其中Pj为第j辆所述电动汽车分配到的下调频率的调节功率，SOCj为第j辆所述电动汽车储能电池的荷电状态，SOCjmin为第j辆所述电动汽车储能电池荷电状态最低值。
优选地，采用人工鱼群算法进行对所述调频收益模型进行求解：
步骤1：将一天的24小时等分为24个独立小时，调整时段设定为T＝[4(t-1)+1]：[4(t-1)+4]；
步骤2：对所述调频收益模型进行初始化设置，包括种群规模、每条人工鱼的初始位置、人工鱼的视野、步长、拥挤度因子、重复次数；
步骤3：在所述微网系统中约束范围内随机抽样N辆所述电动汽车在各时段充电或放电功率参与调频作为初始种群，计算初始鱼群各个体的适应值，取最优人工鱼状态及其值赋予给公告牌，结合建立的所述调频收益模型的目标函数进行寻优求解；
步骤4：对每个个体进行评价，对其要执行的行为进行选择，包括觅食、聚群、追尾和随机行为；
步骤5：执行人工鱼的行为，更新自己，生成新鱼群；
步骤6：每条人工鱼在行动一次后，即寻优一次，将表示自身当前状态的函数值与公告板进行比较，当表示自身当前状态的函数值由于公告板时，则用自身状态取代公告板，并将所述带优化区域的公告板从整个微网中划分出来，形成对所述电动汽车参与所述微网调频优化的最终计算数据；
步骤7：当公告牌上最优解达到满意误差界内或者达到迭代次数上限时算法结束，否则转步骤4。
基于本发明的另一方面，提供一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估系统，所述系统包括：
第一建模单元，用于建立电动汽车参与微网的调频收益模型，根据所述调频收益模型，获取所述电动汽车上调频率的调频收益、下调频率的调频收益，以及累计的调频收益；
第二建模单元，用于建立所述电动汽车参与微网的调频成本模型，获取所述电动汽车的调频成本。
优选地，还包括第三建模单元，用于基于微网分时售电价格和微网负荷总需求，建立微网的收益模型，获取微网的收益。
优选地，所述第一建模单元，用于根据所述调频收益模型，获取所述电动汽车上调频率的调频收益、下调频率的调频收益，还包括：
获取上调频率的调频效益Iif，Iif＝(pci+pTOU)RFMC(T)，
其中，pci为上调频率容量电价，pTOU为分时电价，RFMC(T)为调频时段T内电动汽车提供的调频容量；
获取下调频率的调频效益Idf，Idf＝(pcd+pTOU)Rrw(T)，
其中pcd为下调频率容量电价，Rrw(T)为调频时段T内电动汽车提供的电能；
在所述电动汽车参与微网调频的时段T内，累计的调频收益为：I＝Iif+Idf。
优选地，第二建模单元，用于建立所述电动汽车参与微网的调频成本模型，获取所述电动汽车的调频成本，还包括：
所述电动汽车向所述微网送电，参与微网上调频率，所述电动汽车需要支付上调频率的调频成本Ci，则有其中ηi为上调频率时所述电动汽车向电网送电效率，Cex为所述电动汽车储能电池向所述微网送电导致的电池受损费，Cp为网损费用；
所述电动汽车参与所述微网下调频率，所述微网给电动汽车充电，参与下调频率的调频成本Cd为零；
所述电动汽车参与所述微网调频的时段T内，获得调频成本C＝Ci。
优选地，所述第三建模单元，用于基于微网分时售电价格和微网负荷总需求，建立微网的收益模型，获取微网的收益，还包括：
所述电动汽车参与所述微网调频，所述微网中包括：分布式发电系统DG、分布式储能DS、电动汽车EV和用户负荷Load,通过选择时间使用合适的电量获取最大化收益；
所述微网的收益模型为：CV2G＝∑PtL，其中：P为公共电网分时t的售电价格，L为所述微网负荷总需求。
优选地，还包括调频单元，用于：
所述电动汽车参与所述微网二次调频，根据区域控制偏差信号控制所述电动汽车进行充电或放电；当所述微网频率下降时，结合此时的分时电价，在最大化收益条件下控制所述电动汽车集中放电；当所述微网频率上升时，结合此时的分时电价，在最大化收益条件下控制所述电动汽车集中充电。
优选地，还包括调节单元，用于：
引入调节因子γ，使得所述微网在频率上调期间所述电动汽车在最低剩余电量SOC和频率下调其间电动汽车最高剩余电量SOC时调频功率都为零。
优选地，还包括第一计算单元，用于：
计算参与所述微网调频的所有电动汽车的剩余电量SOC值，按所述电动车的可用容量在所有电动汽车总的可用容量中所占的比例为每个所述电动汽车分配响应功率；
对于上调功率有其中Pi为第i辆所述电动汽车分配的上调频率的调节功率，P0为所有参与调频的电动汽车应总的响应功率，SOCi为第i辆所述电动汽车储能电池的荷电状态；
对于下调功率有其中Pj为第j辆所述电动汽车分配到的下调频率的调节功率，SOCj为第j辆所述电动汽车储能电池的荷电状态，SOCjmin为第j辆所述电动汽车储能电池荷电状态最低值。
优选地，还包括第二计算单元，用于采用人工鱼群算法进行对所述调频收益模型进行求解：
步骤1：将一天的24小时等分为24个独立小时，调整时段设定为T＝[4(t-1)+1]：[4(t-1)+4]；
步骤2：对所述调频收益模型进行初始化设置，包括种群规模、每条人工鱼的初始位置、人工鱼的视野、步长、拥挤度因子、重复次数；
步骤3：在所述微网系统中约束范围内随机抽样N辆所述电动汽车在各时段充电或放电功率参与调频作为初始种群，计算初始鱼群各个体的适应值，取最优人工鱼状态及其值赋予给公告牌，结合建立的所述调频收益模型的目标函数进行寻优求解；
步骤4：对每个个体进行评价，对其要执行的行为进行选择，包括觅食、聚群、追尾和随机行为；
步骤5：执行人工鱼的行为，更新自己，生成新鱼群；
步骤6：每条人工鱼在行动一次后，即寻优一次，将表示自身当前状态的函数值与公告板进行比较，当表示自身当前状态的函数值由于公告板时，则用自身状态取代公告板，并将所述带优化区域的公告板从整个微网中划分出来，形成对所述电动汽车参与所述微网调频优化的最终计算数据；
步骤7：当公告牌上最优解达到满意误差界内或者达到迭代次数上限时算法结束，否则转步骤4。
本发明技术方案提供了电力系统中微网系统与电动汽车V2G技术领域中的一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法及系统，其中方法包括：建立电动汽车参与微网的调频收益模型，根据调频收益模型，获取电动汽车上调频率的调频收益、下调频率的调频收益，以及累计的调频收益；建立电动汽车参与微网的调频成本模型，获取电动汽车的调频成本。本发明技术方案分别建立以电动汽车接入微电网调频服务收益最大化优化目标的数学模型，以及电动汽车接入微电网，综合考虑供电侧所提供的分时电价，建立基于分时电价的电动汽车参与微网调频的数学模型，为保证系统安全稳定运行，综合考虑电动汽车参与调频的调度问题以及电动汽车储能电池的充放电特性。
附图说明
通过参考下面的附图，可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式：
图1为根据本发明优选实施方式的用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法流程图；
图2为根据本发明优选实施方式的包括电动汽车的微网系统结构示意图；
图3为根据本发明优选实施方式的电动汽车参与微网调频系统决策流程图；以及
图4为根据本发明优选实施方式的用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估系统结构图。
具体实施方式
现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式，然而，本发明可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明，并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。
除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。
图1为根据本发明优选实施方式的用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法流程图。本申请公开了电力系统中微网系统与电动汽车V2G技术领域中的一种基于分时电价的电动汽车参与微网调频经济性评估的方法，包括：分别建立以电动汽车接入微电网调频服务收益最大化优化目标的数学模型，以及电动汽车接入微电网，综合考虑供电侧所提供的分时电价，建立基于分时电价的电动汽车参与微网调频的数学模型，为保证系统安全稳定运行，综合考虑电动汽车参与调频的调度问题以及电动汽车储能电池的充放电特性。如图1所示，一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法，方法包括：
优选地，在步骤101：建立电动汽车参与微网的调频收益模型，根据调频收益模型，获取电动汽车上调频率的调频收益、下调频率的调频收益，以及累计的调频收益。
本申请提出的一种基于分时电价的电动汽车参与微网调频经济性评估的方法，通过合理分配调频功率为目标，建立以电动汽车(Electric Vehicles,EV)接入微电网(Vehicle-to-grid,简称V2G)调频服务收益最大化优化目标的数学模型。
优选地，在步骤102：建立电动汽车参与微网的调频成本模型，获取电动汽车的调频成本。
优选地法，基于微网分时售电价格和微网负荷总需求，建立微网的收益模型，获取微网的收益。
本申请中，电动汽车接入微电网，综合考虑供电侧所提供的分时电价(Time-of-Use,TOU)，建立基于分时电价的电动汽车参与微网调频的数学模型。
优选地，根据调频收益模型，获取电动汽车上调频率的调频收益、下调频率的调频收益，包括：
获取上调频率的调频效益Iif，Iif＝(pci+pTOU)RFMC(T)，
其中，pci为上调频率容量电价，pTOU为分时电价，RFMC(T)为调频时段T内电动汽车提供的调频容量；
获取下调频率的调频效益Idf，Idf＝(pcd+pTOU)Rrw(T)，
其中pcd为下调频率容量电价，Rrw(T)为调频时段T内电动汽车提供的电能；
在电动汽车参与微网调频的时段T内，累计的调频收益为：I＝Iif+Idf。
本申请中，建立电动汽车参与微网调频的收益模型：
步骤1：电动汽车参与调频服务包括两项服务:其一是电动汽车辅助上调频率，实现向微网反向送电，获取上调频率调频效益Iif，则有Iif＝(pci+pTOU)RFMC(T)，
其中，pci为上调频率容量电价，pTOU为分时电价，RFMC(T)为调频时段内电动汽车提供的调频容量；
步骤2：其二是电动汽车辅助下调频率，实现向微网正向充电，获取下调频率调频效益Idf，则有Idf＝(pcd+pTOU)Rrw(T)，其中pcd为下调频率容量电价，Rrw(T)为调频时段内电动汽车实际提供的电能；
步骤3：在电动汽车参与V2G调频的时段T内，获得调频收益为：I＝Iif+Idf；
优选地，建立电动汽车参与微网的调频成本模型，获取电动汽车的调频成本，包括：
电动汽车向微网送电，参与微网上调频率，电动汽车需要支付上调频率的调频成本Ci，则有其中ηi为上调频率时电动汽车向电网送电效率，Cex为电动汽车储能电池向微网送电导致的电池受损费，Cp为网损费用；
电动汽车参与微网下调频率，微网给电动汽车充电，参与下调频率的调频成本Cd为零；
电动汽车参与微网调频的时段T内，获得调频成本C＝Ci。
本申请，建立电动汽车参与微网调频的成本模型：
步骤1:电动汽车参与调频服务包括两项服务:其一是电动汽车辅助上调频率，实现向微网反向送电，电动汽车需要支付上调电能成本Ci，则有其中ηi为上调频率时电动汽车向电网送电效率，Cex为电动汽车储能电池向电网送电导致的电池受损费，Cp为网损费用；
步骤2：电动汽车参与V2G下调频率，微电网给电动汽车充电，参与下调频率成本Cd为零；
步骤3：在电动汽车参与V2G调频的时段T内，获得调频成本C＝Ci；
优选地，基于微网分时售电价格和微网负荷总需求，建立微网的收益模型，获取微网的收益，包括：
电动汽车参与微网调频，微网中包括：分布式发电系统DG、分布式储能DS、电动汽车EV和用户负荷Load,通过选择时间使用合适的电量获取最大化收益；
微网的收益模型为：CV2G＝∑PtL，其中：P为公共电网分时t的售电价格，L为微网负荷总需求。
本申请，建立基于分时电价的电动汽车参与微网调频模型：
步骤1:电动汽车V2G参与微网调频，微电网中具体包括了分布式发电系统(DG)、分布式储能(DS)、电动汽车(EV)和用户负荷(Load),选择合适的时间使用合适的电量达到利益最大化为目标；
步骤2：V2G收益模型为：CV2G＝∑PtL，其中：P为公共电网分时售电价格，L为微电网负荷总需求；
优选地，本申请实施方式还包括：
电动汽车参与微网二次调频，根据区域控制偏差信号控制电动汽车进行充电或放电；当微网频率下降时，结合此时的分时电价，在最大化收益条件下控制电动汽车集中放电；当微网频率上升时，结合此时的分时电价，在最大化收益条件下控制电动汽车集中充电。
本申请中，V2G参与微网调频可以参与二次调频；
步骤1：电动汽车参与电网二次调频根据区域控制偏差信号控制其充放电，当系统频率下降时，结合此时的分时电价，在最优经济性条件下控制电动汽车集中放电；当系统频率上升时，结合此时的分时电价，控制电动汽车在最优经济性下集中充电，以恢复系统频率及联络线交换功率于正常，电动汽车参与二次调频既满足微网回复频率稳定又保证根据分时电价最优经济性。
优选地，本申请实施方式还包括：
引入调节因子γ，使得微网在频率上调期间电动汽车在最低剩余电量SOC和频率下调其间电动汽车最高剩余电量SOC时调频功率都为零。
调节因子γ作用是为了避免在上调频率期间SOC低的汽车继续放电，下调频率期间SOC高的电动汽车继续充电，电动汽车在参与微网调频，要保证最优经济性，保证电动汽车正常参与微网调频，避免造成低放高充现象：
步骤1：为避免调频期间电动汽车低放高充现象，引入调节因子γ，可以使在频率上调期间电动汽车最低SOC和频率下调其间电动汽车最高SOC时调频功率都为零；
步骤2：调节因子作用是为了避免在上调频率期间SOC低的汽车继续放电，下调频率期间SOC高的电动汽车继续充电，
优选地，本申请实施方式还包括：
计算参与微网调频的所有电动汽车的剩余电量SOC值，按电动车的可用容量在所有电动汽车总的可用容量中所占的比例为每个电动汽车分配响应功率；
对于上调功率有其中Pi为第i辆电动汽车分配的上调频率的调节功率，P0为所有参与调频的电动汽车应总的响应功率，SOCi为第i辆电动汽车储能电池的荷电状态；
对于下调功率有其中Pj为第j辆电动汽车分配到的下调频率的调节功率，SOCj为第j辆电动汽车储能电池的荷电状态，SOCjmin为第j辆电动汽车储能电池荷电状态最低值。
本申请对于参与电网调频的电动汽车进行集中控制参与到V2G中。
步骤1：为保证V2G最大可用容量，计算参与微网调频所有电动汽车的SOC值，按车辆的可用容量在总的可用容量中所占的比例公平分配响应功率。
步骤2：对于上调功率有其中Pi为第i辆车分配的上调频率调节功率，P0为所有参与调频电动汽车应总的响应功率，SOCi为第i辆车储能电池的荷电状态；
步骤3：对于下调功率有其中Pj为第j辆车分配到的下调频率调节功率，SOCj为第j辆车储能电池的荷电状态，SOCjmin为第j辆车储能电池荷电状态最低值。
优选地，本申请实施方式采用人工鱼群算法进行对调频收益模型进行求解：
步骤1：将一天的24小时等分为24个独立小时，调整时段设定为T＝[4(t-1)+1]：[4(t-1)+4]；
步骤2：对调频收益模型进行初始化设置，包括种群规模、每条人工鱼的初始位置、人工鱼的视野、步长、拥挤度因子、重复次数；
步骤3：在微网系统中约束范围内随机抽样N辆电动汽车在各时段充电或放电功率参与调频作为初始种群，计算初始鱼群各个体的适应值，取最优人工鱼状态及其值赋予给公告牌，结合建立的调频收益模型的目标函数进行寻优求解；
步骤4：对每个个体进行评价，对其要执行的行为进行选择，包括觅食、聚群、追尾和随机行为；
步骤5：执行人工鱼的行为，更新自己，生成新鱼群；
步骤6：每条人工鱼在行动一次后，即寻优一次，将表示自身当前状态的函数值与公告板进行比较，当表示自身当前状态的函数值由于公告板时，则用自身状态取代公告板，并将带优化区域的公告板从整个微网中划分出来，形成对电动汽车参与微网调频优化的最终计算数据；
步骤7：当公告牌上最优解达到满意误差界内或者达到迭代次数上限时算法结束，否则转步骤4。
本申请公开了电力系统中微网系统与电动汽车V2G技术领域中的一种基于分时电价的电动汽车参与微网调频经济性评估的方法。包括：分别建立以电动汽车接入微电网调频服务收益最大化优化目标的数学模型，以及电动汽车接入微电网，综合考虑供电侧所提供的分时电价，建立基于分时电价的电动汽车参与微网调频的数学模型；设定求解模型所采用的人工鱼群算法编码产生初始鱼群数以及建立的成本分析函数和收益分析函数中各指标的设定值；分别将各指标的设定值代入各自系统的分析函数，通过计算得到各自系统的计算值；再将计算值代入目标函数中，通过人工鱼群算法进行优化，计算好适应得到全局最优值，通过优化计算得到V2G参与微网调频经济性最优值。本发明提供的方法实现了电动汽车参与微网调频的经济性评估优化配置。
图2为根据本发明优选实施方式的包括电动汽车的微网系统结构示意图。如图2所示，电动汽车通过储能变流器经变压器并入电网参与电网调频。
图3为根据本发明优选实施方式的电动汽车参与微网调频系统决策流程图。如图3所示的系统决策流程图，调频调度工作按照图3的流程高度参与调频的车辆，以保证调频的经济性。
以下对本发明实施方式进行举例说明：
本申请实施方式的电动汽车参与微网调频，如图2所示，电动汽车经储能变流器(Power Control System,简称PCS)电动汽车通过储能变流器经变压器并入电网参与电网调频。电动汽车在车站集中停靠，根据调度中心发出的调频指令，集中查询电动汽车站所有电动汽车的荷电状态，根据车站电动汽车的荷电状态计算出电车站可参与调频的总可用容量，根据SOC状态具体分配参与调频车辆调节功率，为保证电动汽车参与电网调频最优经济性，充分结合分时电价调度电动汽车参与调频，电动汽车站根据分时电价对站内电动汽车进行充放电管理，保证充电汽车在最优经济性下充放电。
本申请采用某电网公司提供的分时电价数据和负荷数据，假设电动汽车充电站可容纳N量电动汽车，每辆汽车容量为E，电力连接参数未220V/30A,可提供的功率为6.6KWh,电动汽车装载的储能电池在放电深度为5％的情况下，储能电池循环寿命依据计算公式，可进行充放电次数为100万次，每辆电动汽车的初始荷电状态应满足
SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax。
将一天的24小时等分为24个独立小时，调整时段设定为T＝[4(t-1)+1]：[4(t-1)+4]；
电动汽车可参与调频时段划分好后，结合分时电价，确定参与调频电动汽车数量。将确定好参与调频的电动汽车进行容量估计和荷电状态检测参与微网调频。
电动汽车参与微网调频成本分析采用如下经济性模型：
收益模型：I＝Iif+Idf其中Iif＝(pci+pTOU)PFMC(T)，
Idf＝(pcd+pTOU)Prw(T)，
成本模型：
将系统参数设置好带入到模型中，即可计算得出电动汽车参与微网调频的经济性结果。
图4为根据本发明优选实施方式的用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估系统结构图。如图4所示，一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估系统，系统包括：
第一建模单元401，用于建立电动汽车参与微网的调频收益模型，根据调频收益模型，获取电动汽车上调频率的调频收益、下调频率的调频收益，以及累计的调频收益；
第二建模单元402，用于建立电动汽车参与微网的调频成本模型，获取电动汽车的调频成本。
优选地，系统还包括第三建模单元，用于基于微网分时售电价格和微网负荷总需求，建立微网的收益模型，获取微网的收益。
优选地，系统的第一建模单元，用于根据调频收益模型，获取电动汽车上调频率的调频收益、下调频率的调频收益，还包括：
获取上调频率的调频效益Iif，Iif＝(pci+pTOU)RFMC(T)，
其中，pci为上调频率容量电价，pTOU为分时电价，RFMC(T)为调频时段T内电动汽车提供的调频容量；
获取下调频率的调频效益Idf，Idf＝(pcd+pTOU)Rrw(T)，
其中pcd为下调频率容量电价，Rrw(T)为调频时段T内电动汽车提供的电能；
在电动汽车参与微网调频的时段T内，累计的调频收益为：I＝Iif+Idf。
优选地，系统的第二建模单元，用于建立电动汽车参与微网的调频成本模型，获取电动汽车的调频成本，还包括：
电动汽车向微网送电，参与微网上调频率，电动汽车需要支付上调频率的调频成本Ci，则有其中ηi为上调频率时电动汽车向电网送电效率，Cex为电动汽车储能电池向微网送电导致的电池受损费，Cp为网损费用；
电动汽车参与微网下调频率，微网给电动汽车充电，参与下调频率的调频成本Cd为零；
电动汽车参与微网调频的时段T内，获得调频成本C＝Ci。
优选地，系统的第三建模单元，用于基于微网分时售电价格和微网负荷总需求，建立微网的收益模型，获取微网的收益，还包括：
电动汽车参与微网调频，微网中包括：分布式发电系统DG、分布式储能DS、电动汽车EV和用户负荷Load,通过选择时间使用合适的电量获取最大化收益；
微网的收益模型为：CV2G＝ΣPtL，其中：P为公共电网分时t的售电价格，L为微网负荷总需求。
优选地，系统还包括调频单元，用于：
电动汽车参与微网二次调频，根据区域控制偏差信号控制电动汽车进行充电或放电；当微网频率下降时，结合此时的分时电价，在最大化收益条件下控制电动汽车集中放电；当微网频率上升时，结合此时的分时电价，在最大化收益条件下控制电动汽车集中充电。
优选地，系统还包括调节单元，用于：
引入调节因子γ，使得微网在频率上调期间电动汽车在最低剩余电量SOC和频率下调其间电动汽车最高剩余电量SOC时调频功率都为零。
调节因子γ作用是为了避免在上调频率期间SOC低的汽车继续放电，下调频率期间SOC高的电动汽车继续充电。
优选地，系统还包括第一计算单元，用于：
计算参与微网调频的所有电动汽车的剩余电量SOC值，按电动车的可用容量在所有电动汽车总的可用容量中所占的比例为每个电动汽车分配响应功率；
对于上调功率有其中Pi为第i辆电动汽车分配的上调频率的调节功率，P0为所有参与调频的电动汽车应总的响应功率，SOCi为第i辆电动汽车储能电池的荷电状态；
对于下调功率有其中Pj为第j辆电动汽车分配到的下调频率的调节功率，SOCj为第j辆电动汽车储能电池的荷电状态，SOCjmin为第j辆电动汽车储能电池荷电状态最低值。
优选地，系统还包括第二计算单元，用于采用人工鱼群算法进行对调频收益模型进行求解：
步骤1：将一天的24小时等分为24个独立小时，调整时段设定为T＝[4(t-1)+1]：[4(t-1)+4]；
步骤2：对调频收益模型进行初始化设置，包括种群规模、每条人工鱼的初始位置、人工鱼的视野、步长、拥挤度因子、重复次数；
步骤3：在微网系统中约束范围内随机抽样N辆电动汽车在各时段充电或放电功率参与调频作为初始种群，计算初始鱼群各个体的适应值，取最优人工鱼状态及其值赋予给公告牌，结合建立的调频收益模型的目标函数进行寻优求解；
步骤4：对每个个体进行评价，对其要执行的行为进行选择，包括觅食、聚群、追尾和随机行为；
步骤5：执行人工鱼的行为，更新自己，生成新鱼群；
步骤6：每条人工鱼在行动一次后，即寻优一次，将表示自身当前状态的函数值与公告板进行比较，当表示自身当前状态的函数值由于公告板时，则用自身状态取代公告板，并将带优化区域的公告板从整个微网中划分出来，形成对电动汽车参与微网调频优化的最终计算数据；
步骤7：当公告牌上最优解达到满意误差界内或者达到迭代次数上限时算法结束，否则转步骤4。
本发明优选实施方式的用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估系统400与本发明另一优选实施方式的用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法100相对应，在此不再进行赘述。
已经通过参考少量实施方式描述了本发明。然而，本领域技术人员所公知的，正如附带的专利权利要求所限定的，除了本发明以上公开的其他的实施例等同地落在本发明的范围内。
通常地，在权利要求中使用的所有术语都根据他们在技术领域的通常含义被解释，除非在其中被另外明确地定义。所有的参考“一个/所述/该[装置、组件等]”都被开放地解释为所述装置、组件等中的至少一个实例，除非另外明确地说明。这里公开的任何方法的步骤都没必要以公开的准确的顺序运行，除非明确地说明。
Claims (18)
1.一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法，所述方法包括：
建立电动汽车参与微网的调频收益模型，根据所述调频收益模型，获取所述电动汽车上调频率的调频收益、下调频率的调频收益，以及累计的调频收益；
建立所述电动汽车参与微网的调频成本模型，获取所述电动汽车的调频成本。
2.根据权利要求1所述的方法，基于微网分时售电价格和微网负荷总需求，建立微网的收益模型，获取微网的收益。
3.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述调频收益模型，获取所述电动汽车上调频率的调频收益、下调频率的调频收益，包括：
获取上调频率的调频效益Iif，Iif＝(pci+pTOU)RFMC(T)，
其中，pci为上调频率容量电价，pTOU为分时电价，RFMC(T)为调频时段T内电动汽车提供的调频容量；
获取下调频率的调频效益Idf，Idf＝(pcd+pTOU)Rrw(T)，
其中pcd为下调频率容量电价，Rrw(T)为调频时段T内电动汽车提供的电能；
在所述电动汽车参与微网调频的时段T内，累计的调频收益为：I＝Iif+Idf。
4.根据权利要求1所述的方法，所述建立所述电动汽车参与微网的调频成本模型，获取所述电动汽车的调频成本，包括：
所述电动汽车向所述微网送电，参与微网上调频率，所述电动汽车需要支付上调频率的调频成本Ci，则有其中ηi为上调频率时所述电动汽车向电网送电效率，Cex为所述电动汽车储能电池向所述微网送电导致的电池受损费，Cp为网损费用；
所述电动汽车参与所述微网下调频率，所述微网给电动汽车充电，参与下调频率的调频成本Cd为零；
所述电动汽车参与所述微网调频的时段T内，获得调频成本C＝Ci。
5.根据权利要求1所述的方法，所述基于微网分时售电价格和微网负荷总需求，建立微网的收益模型，获取微网的收益，包括：
所述电动汽车参与所述微网调频，所述微网中包括：分布式发电系统DG、分布式储能DS、电动汽车EV和用户负荷Load,通过选择时间使用合适的电量获取最大化收益；
所述微网的收益模型为：CV2G＝∑PtL，其中：P为公共电网分时t的售电价格，L为所述微网负荷总需求。
6.根据权利要求5所述的方法，还包括：
所述电动汽车参与所述微网二次调频，根据区域控制偏差信号控制所述电动汽车进行充电或放电；当所述微网频率下降时，结合此时的分时电价，在最大化收益条件下控制所述电动汽车集中放电；当所述微网频率上升时，结合此时的分时电价，在最大化收益条件下控制所述电动汽车集中充电。
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：
引入调节因子γ，使得所述微网在频率上调期间所述电动汽车在最低剩余电量SOC和频率下调其间电动汽车最高剩余电量SOC时调频功率都为零。
8.根据权利要求1所述的方法，还包括：
计算参与所述微网调频的所有电动汽车的剩余电量SOC值，按所述电动车的可用容量在所有电动汽车总的可用容量中所占的比例为每个所述电动汽车分配响应功率；
对于上调功率有其中Pi为第i辆所述电动汽车分配的上调频率的调节功率，P0为所有参与调频的电动汽车应总的响应功率，SOCi为第i辆所述电动汽车储能电池的荷电状态；
对于下调功率有其中Pj为第j辆所述电动汽车分配到的下调频率的调节功率，SOCj为第j辆所述电动汽车储能电池的荷电状态，SOCjmin为第j辆所述电动汽车储能电池荷电状态最低值。
9.根据权利要求1所述的方法，采用人工鱼群算法进行对所述调频收益模型进行求解：
步骤1：将一天的24小时等分为24个独立小时，调整时段设定为T＝[4(t-1)+1]：[4(t-1)+4]；
步骤2：对所述调频收益模型进行初始化设置，包括种群规模、每条人工鱼的初始位置、人工鱼的视野、步长、拥挤度因子、重复次数；
步骤3：在所述微网系统中约束范围内随机抽样N辆所述电动汽车在各时段充电或放电功率参与调频作为初始种群，计算初始鱼群各个体的适应值，取最优人工鱼状态及其值赋予给公告牌，结合建立的所述调频收益模型的目标函数进行寻优求解；
步骤4：对每个个体进行评价，对其要执行的行为进行选择，包括觅食、聚群、追尾和随机行为；
步骤5：执行人工鱼的行为，更新自己，生成新鱼群；
步骤6：每条人工鱼在行动一次后，即寻优一次，将表示自身当前状态的函数值与公告板进行比较，当表示自身当前状态的函数值由于公告板时，则用自身状态取代公告板，并将所述带优化区域的公告板从整个微网中划分出来，形成对所述电动汽车参与所述微网调频优化的最终计算数据；
步骤7：当公告牌上最优解达到满意误差界内或者达到迭代次数上限时算法结束，否则转步骤4。
10.一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估系统，所述系统包括：
第一建模单元，用于建立电动汽车参与微网的调频收益模型，根据所述调频收益模型，获取所述电动汽车上调频率的调频收益、下调频率的调频收益，以及累计的调频收益；
第二建模单元，用于建立所述电动汽车参与微网的调频成本模型，获取所述电动汽车的调频成本。
11.根据权利要求10所述的系统，还包括第三建模单元，用于基于微网分时售电价格和微网负荷总需求，建立微网的收益模型，获取微网的收益。
12.根据权利要求10所述的系统，所述第一建模单元，用于根据所述调频收益模型，获取所述电动汽车上调频率的调频收益、下调频率的调频收益，还包括：
获取上调频率的调频效益Iif，Iif＝(pci+pTOU)RFMC(T)，
其中，pci为上调频率容量电价，pTOU为分时电价，RFMC(T)为调频时段T内电动汽车提供的调频容量；
获取下调频率的调频效益Idf，Idf＝(pcd+pTOU)Rrw(T)，
其中pcd为下调频率容量电价，Rrw(T)为调频时段T内电动汽车提供的电能；
在所述电动汽车参与微网调频的时段T内，累计的调频收益为：I＝Iif+Idf。
13.根据权利要求10所述的系统，第二建模单元，用于建立所述电动汽车参与微网的调频成本模型，获取所述电动汽车的调频成本，还包括：
所述电动汽车向所述微网送电，参与微网上调频率，所述电动汽车需要支付上调频率的调频成本Ci，则有其中ηi为上调频率时所述电动汽车向电网送电效率，Cex为所述电动汽车储能电池向所述微网送电导致的电池受损费，Cp为网损费用；
所述电动汽车参与所述微网下调频率，所述微网给电动汽车充电，参与下调频率的调频成本Cd为零；
所述电动汽车参与所述微网调频的时段T内，获得调频成本C＝Ci。
14.根据权利要求11所述的系统，所述第三建模单元，用于基于微网分时售电价格和微网负荷总需求，建立微网的收益模型，获取微网的收益，还包括：
所述电动汽车参与所述微网调频，所述微网中包括：分布式发电系统DG、分布式储能DS、电动汽车EV和用户负荷Load,通过选择时间使用合适的电量获取最大化收益；
所述微网的收益模型为：CV2G＝∑PtL，其中：P为公共电网分时t的售电价格，L为所述微网负荷总需求。
15.根据权利要求14所述的系统，还包括调频单元，用于：
所述电动汽车参与所述微网二次调频，根据区域控制偏差信号控制所述电动汽车进行充电或放电；当所述微网频率下降时，结合此时的分时电价，在最大化收益条件下控制所述电动汽车集中放电；当所述微网频率上升时，结合此时的分时电价，在最大化收益条件下控制所述电动汽车集中充电。
16.根据权利要求10所述的系统，还包括调节单元，用于：
引入调节因子γ，使得所述微网在频率上调期间所述电动汽车在最低剩余电量SOC和频率下调其间电动汽车最高剩余电量SOC时调频功率都为零。
17.根据权利要求10所述的系统，还包括第一计算单元，用于：
计算参与所述微网调频的所有电动汽车的剩余电量SOC值，按所述电动车的可用容量在所有电动汽车总的可用容量中所占的比例为每个所述电动汽车分配响应功率；
对于上调功率有其中Pi为第i辆所述电动汽车分配的上调频率的调节功率，P0为所有参与调频的电动汽车应总的响应功率，SOCi为第i辆所述电动汽车储能电池的荷电状态；
对于下调功率有其中Pj为第j辆所述电动汽车分配到的下调频率的调节功率，SOCj为第j辆所述电动汽车储能电池的荷电状态，SOCjmin为第j辆所述电动汽车储能电池荷电状态最低值。
18.根据权利要求10所述的系统，还包括第二计算单元，用于采用人工鱼群算法进行对所述调频收益模型进行求解：
步骤1：将一天的24小时等分为24个独立小时，调整时段设定为T＝[4(t-1)+1]：[4(t-1)+4]；
步骤2：对所述调频收益模型进行初始化设置，包括种群规模、每条人工鱼的初始位置、人工鱼的视野、步长、拥挤度因子、重复次数；
步骤3：在所述微网系统中约束范围内随机抽样N辆所述电动汽车在各时段充电或放电功率参与调频作为初始种群，计算初始鱼群各个体的适应值，取最优人工鱼状态及其值赋予给公告牌，结合建立的所述调频收益模型的目标函数进行寻优求解；
步骤4：对每个个体进行评价，对其要执行的行为进行选择，包括觅食、聚群、追尾和随机行为；
步骤5：执行人工鱼的行为，更新自己，生成新鱼群；
步骤6：每条人工鱼在行动一次后，即寻优一次，将表示自身当前状态的函数值与公告板进行比较，当表示自身当前状态的函数值由于公告板时，则用自身状态取代公告板，并将所述带优化区域的公告板从整个微网中划分出来，形成对所述电动汽车参与所述微网调频优化的最终计算数据；
步骤7：当公告牌上最优解达到满意误差界内或者达到迭代次数上限时算法结束，否则转步骤4。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810429401.7A CN108808655A (zh) | 2018-05-08 | 2018-05-08 | 一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810429401.7A CN108808655A (zh) | 2018-05-08 | 2018-05-08 | 一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108808655A true CN108808655A (zh) | 2018-11-13 |
Family
ID=64092099
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810429401.7A Pending CN108808655A (zh) | 2018-05-08 | 2018-05-08 | 一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108808655A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110119848A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-08-13 | 长沙理工大学 | 链式通信电动汽车群体共享决策调频交易方法及系统 |
| CN110994646A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-04-10 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 电网agc调节的运行效果评估方法、系统及存储介质 |
| CN112886585A (zh) * | 2021-03-08 | 2021-06-01 | 浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂 | 一种受端电网中储能电站调峰调频调控策略制定方法 |
| CN114039372A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-02-11 | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 | 参与电网分区削峰填谷的电动汽车车辆调度方法及系统 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103580215A (zh) * | 2013-09-07 | 2014-02-12 | 国家电网公司 | 一种电动汽车提供辅助服务的经济性分析方法 |
| CN105046371A (zh) * | 2015-08-19 | 2015-11-11 | 东南大学 | 一种基于需求侧竞价的电动汽车充放电调度方法 |
-
2018
- 2018-05-08 CN CN201810429401.7A patent/CN108808655A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103580215A (zh) * | 2013-09-07 | 2014-02-12 | 国家电网公司 | 一种电动汽车提供辅助服务的经济性分析方法 |
| CN105046371A (zh) * | 2015-08-19 | 2015-11-11 | 东南大学 | 一种基于需求侧竞价的电动汽车充放电调度方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 周林: "电动汽车参与电力系统频率调整研究", pages 042 - 520 * |
| 姚伟锋 等: "集中充电模式下的电动汽车调频策略", vol. 38, no. 9, pages 69 - 76 * |
| 王联国 著: "人工鱼群算法", vol. 978, 30 June 2014, 中国农业出版社, pages: 27 - 28 * |
| 韩海英: "V2G参与电网调峰和调频控制策略研究", pages 035 - 44 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110119848A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-08-13 | 长沙理工大学 | 链式通信电动汽车群体共享决策调频交易方法及系统 |
| CN110119848B (zh) * | 2019-05-15 | 2022-11-11 | 长沙理工大学 | 链式通信电动汽车群体共享决策调频交易方法及系统 |
| CN110994646A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-04-10 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 电网agc调节的运行效果评估方法、系统及存储介质 |
| CN110994646B (zh) * | 2019-12-11 | 2024-02-09 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 电网agc调节的运行效果评估方法、系统及存储介质 |
| CN112886585A (zh) * | 2021-03-08 | 2021-06-01 | 浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂 | 一种受端电网中储能电站调峰调频调控策略制定方法 |
| CN112886585B (zh) * | 2021-03-08 | 2022-05-20 | 浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂 | 一种受端电网中储能电站调峰调频调控策略制定方法 |
| CN114039372A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-02-11 | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 | 参与电网分区削峰填谷的电动汽车车辆调度方法及系统 |
| CN114039372B (zh) * | 2021-11-08 | 2023-11-07 | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 | 参与电网分区削峰填谷的电动汽车车辆调度方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Mohseni et al. | A demand response-centred approach to the long-term equipment capacity planning of grid-independent micro-grids optimized by the moth-flame optimization algorithm | |
| CN109559035B (zh) | 一种考虑灵活性的城市配电网双层规划方法 | |
| Teng et al. | Technical review on advanced approaches for electric vehicle charging demand management, part i: Applications in electric power market and renewable energy integration | |
| CN105160451B (zh) | 一种含电动汽车的微电网多目标优化调度方法 | |
| Luo et al. | Optimal coordination of plug-in electric vehicles in power grids with cost-benefit analysis—Part I: Enabling techniques | |
| 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 | |
| CN105262129B (zh) | 一种含复合储能微电网的多目标优化系统及方法 | |
| CN108808655A (zh) | 一种用于对电动汽车参与微网调频的经济性评估方法及系统 | |
| CN108446796A (zh) | 考虑电动汽车负荷需求响应的网-源-荷协调规划方法 | |
| 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 | |
| CN105071389B (zh) | 计及源网荷互动的交直流混合微电网优化运行方法及装置 | |
| CN107248010A (zh) | 计及负荷聚合商和电动汽车响应可靠性的优化调度方法 | |
| CN101901945B (zh) | 一种插电式混合动力车的集中智能调度充电方法 | |
| CN105024432A (zh) | 一种基于虚拟电价的电动汽车充放电优化调度方法 | |
| 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 | |
| CN108875992A (zh) | 一种考虑需求响应的虚拟电厂日前优化调度方法 | |
| CN106877339B (zh) | 一种考虑电动汽车接入配电网后随机模糊潮流的分析方法 | |
| CN105631553A (zh) | 一种电动汽车充放电自动需求响应优化方法 | |
| CN106651002A (zh) | 一种基于正弦余弦算法的大规模电动汽车充放电多目标优化方法 | |
| CN108573317A (zh) | 一种换电站充放电策略优化控制的方法 | |
| CN105896596B (zh) | 一种考虑需求侧响应的风电功率分层平滑系统及其方法 | |
| CN113326467B (zh) | 基于多重不确定性的多站融合综合能源系统多目标优化方法、存储介质及优化系统 | |
| CN109872228A (zh) | 计及不确定性的柔性负荷聚合商参与电力市场投标方法 | |
| CN107453381A (zh) | 基于两阶段交叉控制的电动汽车集群功率调节方法及系统 | |
| CN110065410A (zh) | 一种基于模糊控制的电动汽车充放电率控制方法 |
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 |