采用虚拟电厂(virtual power plant,VPP)实现对电动汽车入网(vehicle to grid,V2G)智能充放电和风力发电的打包管理。考虑风电入网和V2G的不确定性影响,建立含VPP的双层逆鲁棒优化调度模型。该模型内层以发电总利润最大为目标;外层考虑...采用虚拟电厂(virtual power plant,VPP)实现对电动汽车入网(vehicle to grid,V2G)智能充放电和风力发电的打包管理。考虑风电入网和V2G的不确定性影响,建立含VPP的双层逆鲁棒优化调度模型。该模型内层以发电总利润最大为目标;外层考虑内层优化结果的鲁棒性和决策者要求,引入风电出力和V2G充放电功率的最优逆鲁棒指标(optimal inverse robust index,OIRI),以此来分析风电消纳水平和V2G充放电功率之间的极限制约关系。采用网格细菌群体趋药性(grid multi-objective bacterial colony chemotaxis,GMOBCC)算法、拓扑映射和二分法相结合的嵌套优化方法对模型进行求解。最后应用仿真算例系统验证算法的有效性。展开更多
针对主动配电系统(active distribution system,ADS)中分布式电源(distributed generation,DG)的间歇性和主动负荷及储能系统(energy storage system,ESS)的可控性特点,基于ADS的最大供电能力(ADS’s total supply capability,ATSC)提...针对主动配电系统(active distribution system,ADS)中分布式电源(distributed generation,DG)的间歇性和主动负荷及储能系统(energy storage system,ESS)的可控性特点,基于ADS的最大供电能力(ADS’s total supply capability,ATSC)提出一种评价ADS安全性的安全等级划分方法。首先,提出了节点多性质的ADS最大供电能力求解模型,引入DG及ESS的相关约束,并将其中的非线性约束转化为旋转锥的笛卡尔乘积约束形式,用锥优化方法进行快速计算。其次,基于静态安全分析定义了安全裕度、主动负荷熵、主动调节率及主动安全度指标,结合失负荷率及越限指标构成评价指标体系,进而提出了ADS安全等级划分方法,并用该方法将ADS划分为5个安全等级。用粒子群算法对主动负荷进行优化并用一致性主动控制方法制定储能系统充放电策略,应用该文提出的评价方法对比优化前后配电网的安全等级情况,验证了所提方法的实用性及有效性。展开更多
文摘针对主动配电系统(active distribution system,ADS)中分布式电源(distributed generation,DG)的间歇性和主动负荷及储能系统(energy storage system,ESS)的可控性特点,基于ADS的最大供电能力(ADS’s total supply capability,ATSC)提出一种评价ADS安全性的安全等级划分方法。首先,提出了节点多性质的ADS最大供电能力求解模型,引入DG及ESS的相关约束,并将其中的非线性约束转化为旋转锥的笛卡尔乘积约束形式,用锥优化方法进行快速计算。其次,基于静态安全分析定义了安全裕度、主动负荷熵、主动调节率及主动安全度指标,结合失负荷率及越限指标构成评价指标体系,进而提出了ADS安全等级划分方法,并用该方法将ADS划分为5个安全等级。用粒子群算法对主动负荷进行优化并用一致性主动控制方法制定储能系统充放电策略,应用该文提出的评价方法对比优化前后配电网的安全等级情况,验证了所提方法的实用性及有效性。
