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🔥内容介绍
近年来,随着环境污染,能源短缺等问题日益严峻,可再生能源发电以及电动汽车在全球范围内迅速普及,发展迅猛.然而,可再生能源并网的随机性与波动性以及电动汽车充电的随机性与间歇性给配电网的安全稳定运行带来了巨大的压力.首先,利用蒙特卡洛模拟法分析了电动汽车无序充电对电网造成的负面影响,分析结果表明:电动汽车无序充电将会造成系统负荷的"峰上加峰",增大系统负荷峰谷差,并且随着电动汽车规模的扩大,电动汽车无序充电负荷对系统负荷峰谷差的影响也越来越大.为避免该影响,提出了基于V2G概念的电动汽车与可再生能源的协同调度方案,通过在充电站实行合理的分时电价制度,吸引电动汽车用户在峰,谷电价时段到充电站进行放,充电,从而将电动汽车集中起来,由调度中心按照本文所提策略制定电动汽车的充放电计划.其次,详细介绍了可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略.该策略计及了可再生能源并网逆变器以及电动汽车充电桩的无功响应能力,建立了双层优化模型.在上层模型中对电动汽车的充放电功率进行多时段优化:调度中心根据当前时段更新的可再生能源出力及负荷需求预测值,结合用户的预约信息,以降低负荷峰谷差为目标,优化本日未来各时段电动汽车的充放电功率;在下层模型中计及换流器的无功响应,对电动汽车与可再生能源进行协同调度:以上层的优化结果为约束,优化当前时段各电动汽车充电站的有功和无功充放电功率以及各可再生能源发电站的无功出力,使研究时刻的系统网损最低.此外,为了尽量避免调度过程中各种不确定因素的影响,采用了模型预测控制方法,加入了反馈校正环节.最后,详细介绍了该优化模型的求解方案,分别采用二次规划,二阶锥规划对上下层模型进行求解,求解速度快,准确性高.利用改进的IEEE33节点配电网系统进行仿真,仿真结果表明,本文所提调度策略可以有效降低系统负荷峰谷差,降低系统有功网损,改善系统电压水平等.
本文首先详细阐述了优化调度模型的求解方案，针对模型的上下层结构，分别采用二次规划与二阶锥规划方法进行求解。相较于智能算法，所选用的求解算法具备更快的求解速度与更高的求解精度。针对下层模型存在的非凸性问题，采用二阶锥松弛方法将原问题的非凸可行域转化为凸二阶锥可行域，显著提升了求解效率与准确性。值得注意的是，对于辐射型网络，基于二阶锥松弛构建的松弛模型具有严格性，通过二阶锥规划求解得到的下界值即为原问题的最优解。为验证所提调度策略的有效性，以改进的IEEE33节点配电网系统为研究对象开展仿真实验。仿真结果表明，本文提出的调度策略可有效降低负荷峰谷差，减少系统网络损耗，并显著改善系统电压水平。
⛳️ 运行结果
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🔗 参考文献
[1]赵浩然.可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究[D].山东大学,2020.
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2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
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2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
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2.14 PNN脉冲神经网络分类
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2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
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