基于电网负荷信息的电动汽车充放电控制装置研制

针对居民自有充电桩建设困难及电动汽车无序充电加剧电网峰谷差这2个问题,研制了一种家用电动汽车充放电控制装置。通过控制中心对用电信息采集系统中获取的的用户负荷信息、用户所在台区负荷信息以及电动汽车电池状态信息进行分析,实现有序用电逻辑控制。通过有线或无线公网给该装置下达控制命令,使得电动汽车能在用电低谷时进行充电,而在用电高峰时尽量不充电,或者逆变输出家庭负荷用电。Matlab仿真及实际应用证明:该装置能够有效调节配网用电负荷峰谷差。     

考虑光伏出力不确定性的电动汽车充放电策略

通过调度电动汽车充电负荷和可再生能源出力,更利于智能电网的运行及与环境的和谐发展。提出一种考虑可再生能源出力的随机性,由充电桩自行控制的电动汽车有序充放电策略。以负荷率、总负荷方差、用户充电成本为目标函数,建立日前优化运行模型。采用天牛须搜索和粒子群结合的智能算法(简称BSO)求解得到次日各个时段的最优充电负荷,将其量化为概率表后下发至充电桩,实现由充电桩对电动汽车充放电的自行控制。最后以含光伏和储能的小区微网为例进行仿真,验证了所提策略能达到电动汽车与可再生能源的和谐并网的效果。     

天然气工业用户峰谷分时定价多目标优化模型

制定合理的天然气分时定价政策,能够优化资源配置,保证城市天然气管网稳定运行,从而缓解城市“气荒”现象,促进燃气产业健康发展。为此,在考虑用户响应行为的基础上,以最小化最大峰负荷和峰谷负荷差为目标,以燃气公司利益、用户利益,以及政府对天然气价格的限制为约束条件,建立了峰谷分时定价的多目标优化模型,运用遗传算法与Pareto排序相结合的方法对其进行求解。并且,将该模型应用于一个案例,将一天24小时划分为峰、平、谷三个时段,按照“量大价高”的原则实施分时定价政策。结果表明:在保证用户和燃气公司同时获益的情况下,存在最优的峰、平、谷价格,使得最大峰负荷和峰谷负荷差能有效降低,验证了多目标优化模型的有效性和可行性。     

源网荷储协同的主动配电网多时间尺度优化调度

针对源网荷储一体化,降低预测误差对配网调度的影响,提出一种源网荷储协同的主动配电网多时间尺度优化调度策略。首先,建立电动汽车参与调度的响应模型,并根据柔性负荷的运行特性进行分类,以适应多时间尺度。在日前时间尺度上,建立配电网运行成本最小的调度计划;日内尺度上,综合考虑经济性及增加新能源消纳量等目标,采用滚动优化思想对有较大预测误差的日前调度计划进行修正;在实时阶段,结合日内计划,建立计及出力偏差最小的微调模型。最后,利用熵权法对各目标赋权,采用Yalmip+Cplex对模型求解,验证了调度策略的经济性。     

基于主从博弈的负荷聚合商奖励价格制定策略及可控负荷调度研究

由于实时电价可能会造成新的用电高峰,奖励价格的提出则可以更好地鼓励用户合理安排用电时间,削峰填谷,提高电力资源的利用效率。首先,构建了负荷聚合商与用户的两阶段互动模型。其次,在考虑负荷聚合商购电风险、电网安全风险和缺供电风险的情形下,分别以负荷聚合商收益期望最大、风险最小和用户用电成本最小为目标,以奖励价格波动限值、家居设备工作特性和用户舒适度为约束,建立了基于主从博弈的负荷聚合商定价策略。之后,采用粒子群算法与遗传算法相结合求解负荷聚合商定价策略。最后,在IEEE4节电配电系统中进行仿真分析。仿真结果表明:与仅依靠实时电价相比,所提出奖励价格策略能降低负荷聚合商收益风险,并保证其总收益随着用电量的增加而稳定增长。     

电动车参与调峰的碳减排潜力

中国可再生能源高速发展,风电、太阳能的不确定性对电网储能要求日益提高,基于中国-TIMES模型与电动汽车储能调峰计算方法,分析电动汽车V2G技术在不同渗透率下对能源系统各部门碳排放的影响。提出使用蒙特卡洛模拟抽取荷电状态、充发电时段的调峰容量计算方法,将电动车按是否参与电网调峰进行分类,获取电动车各小时调峰容量。对电动车参与中国电力调峰进行分析计算,结果表明,电动车储能技术可以降低电力负荷峰谷差,从而缓解电网调峰压力,对减少中国碳排放总量具有一定贡献。     

面向储能的光伏微网成本评价与对策研究

微电网是智能电网的重要组成部分,可以有效协调区域内的电力资源。为研究面向储能的光伏微网电力成本变化情况和优化对策,基于微网多主体结构构建微网电力成本均衡模型,以微网内分布式光伏供应及用户电力需求的统计数据为主要输入对象,并设置变量来区分不同情景下的分布式可再生能源发电量,建立以时间为自变量的微网分布式电力收益函数和用户购电成本函数,刻画微网电力资源调度的动态均衡变化。基于微网电力资源调度实例,发现微网在并网情景下的购电成本小于储能情景下的购电成本（C并=2 033.6元C储=2 633.6元）,且储能情景下购电成本的22.8%都来自储能设施的日折旧费,因此,加大科技研发和增强微网协同管理可以降低微网成本。     

基于Tabu搜索方法的配电网重构的一种新方法

配电网重构是一个组合优化问题,它不仅是配电系统循环控制的重要方法,也是配电管理系统的重要组成部分.随着智能技术的不断发展,用智能算法解决组合优化问题成为一种可能.在配电网重构时,当以最小开关操作程度作为目标函数就可转化为线性规划问题;以最小网损为目标函数,可转化为混合整数线性规划问题.基于配电线路重构模型,以最小开关操作程度和最小网损为目标函数,用Tabu搜索方法解决组合优化问题,最后验证了此方法的合理性和可用性.     

基于鲁棒不确定性的应急物资配送策略

针对应急物资配送过程中救灾信息具有鲁棒不确定性特点,构建应急物资配送多阶段多目标鲁棒优化模型,并在此基础上给出鲁棒控制策略。鲁棒优化目标函数中设计运输成本最优、运输时间最少以及用户满意度最大等优化目标,充分考虑“鲁棒不确定性因素”对决策结果的影响,更适合完成突发事件下的应急救援物流任务,比静态环境下的一般规划模型更具有柔性。在鲁棒优化模型基础上给出鲁棒 H∞策略,既能够抑制正态分布、均匀分布噪声等外部不确定输入扰动,同时又能够抑制成本参数、配送时滞等内部不确定性扰动,对于既定成本目标控制的平稳实现具有重要支撑作用。基于鲁棒优化的应急物资配送鲁棒控制策略,对于解决突发事件下的应急物资配送决策问题具有重要的应用价值与实际意义。     

配电自动化的主动配电网多目标调度模型与方法

针对配电网中具有竞争性的优化目标,提出主动配电网多目标优化运行方法,并通过Nash议价合作模型,求得多目标优化问题的Pareto最优解。提出的优化模型包含燃气轮机、柴油发电机、储能电源的发电成本和环境成本,可调节负荷的效用成本。将提出的多目标优化模型通过Nash议价模型转换为单目标优化问题,通过常见的交替向量乘子法(ADMM)求解。此外,在Matlab中建立以实际配电网为基础的33节点主动配电网系统。仿真结果表明:所提出的模型能够得到多目标优化问题的Pareto最优解,同时能够鼓励可调节负荷吸纳可再生电源的发电量,减少环境污染成本,为配电自动化系统提供最优调度方案。     

基于海陆运整体成本的集装箱空箱调运优化研究

现有集装箱空箱调运研究分为陆上调运系统研究和海上调运系统研究,分别建立以成本最小为目标的调运策略优化模型。由于通过海运到某港口的空箱量作为该港口范围内陆运决策的初始条件,两系统分别求解无法获得整体成本最优的调运策略。本文在分析空箱流转过程的基础上,提出建立基于海陆运整体成本最优的集装箱空箱调运模型,并通过算例揭示海运、陆运成本中不同因素对整体成本的影响。     

考虑用户行程时间不确定性的共享汽车调度鲁棒优化研究

单程共享汽车服务模式的快速普及,导致因用户需求潮汐性引发的车辆在站点间失衡问题日益严峻,如何更加有效地组织车辆调度是共享汽车运营企业亟需解决的问题。在用户用车需求全部满足的假设前提下,建立一个共享汽车车辆调度确定性模型,并应用鲁棒优化理论,推导出该确定性模型对应的鲁棒对等模型。选取Evcard位于上海市嘉定区的5个站点作为案例进行分析,验证了所提模型的有效性。结果表明,用户行程时间不确定性对系统成本具有重要影响,随着用户行程时间不确定性波动上界的增大,系统成本增加明显,但鲁棒模型所增加的成本远小于确定性模型下风险发生时所造成的损失,为共享汽车企业制定车辆调度方案和控制运营成本提供了新思路。     

考虑服务惩罚的配送中心选址的双层规划模型

从系统的角度考虑在配送中心选址决策过程中,处于物流企业上层和下层之间的有机联系,深入的分析了两者所追求的目标、面临的约束以及相互影响,并在此基础上构建了上层以总成本最小为目标,下层以无法及时响应所带来的服务惩罚最小为目标的双层规划模型。根据模型的特点,利用免疫遗传算法求解在不同配送中心方案数目下,上下层模型的最优解,并最终确定双层规划的解。以某电网公司的电力物资配送网络的实际数据和配送中心选址问题为算例验证了模型和算法的有效性和实用性。     

基于调峰电价机制的商业用电优化研究

随着中国经济的不断发展,用电需求不断增长,为了降低用电高峰时段电网的用电负荷以及供电压力,峰谷分时电价受到越来越多的关注.参照美国加州较为完善的峰谷分时电价体系,结合国内实际用电情况对实施峰谷电价进行研究,在此基础上设计一种新的峰谷电价机制,进一步对商业用电方式进行优化,建立一种新的电力交易机制.最后,以某一超市为例,参考现有的电价体系对其目前的用电情况及成本费用进行相关分析,参照美国加州E-7峰谷分时电价体系对其用电情况进行测算,提出一种新的峰谷电价机制,进一步对超市用电进行优化设计.     

考虑转向延误及尾气排放的禁左双层规划模型

为了确定使路网行程时间和尾气排放最优的禁左交叉口组合策略,以区域交叉口为例建立禁左双层规划模型。在搭建双层模型之前,分别针对单进口禁左的信号方案、转向车流的表示方法及转向延误的确定3个方面对现有禁左模型进行改进。模型中路网总阻抗和总排放量最小是上层的主要目标,并负责将禁左决策变量传到下层。下层以改进了约束条件的UE分配模型为基础,并通过Frank-Wolfe算法将求得的路段流量传到上层。模型采用遗传算法进行求解,在上下层的不停迭代中得到优化。通过对实例路网的求解,路网总阻抗和总排放加权和有效降低,验证了模型的可靠性。     

基于遗传粒子群算法的供水系统优化调度

针对某城市供水系统,建立了大型供水系统的多目标混合离散变量的优化调度模型,采用遗传粒子群混合算法对调度模型进行了求解,实现了该供水系统的直接优化调度,并与传统遗传算法优化调度的过程及结果进行了对比,新算法在优化时间、优化结果及求解效率等方面都具有较强的优越性.     

计及风光储的冷热电联产综合能源系统低碳经济优化

为解决能源危机,中国大力发展综合能源系统,以期进行多能协同互济,实现节能降碳。主要研究计及风光储的冷热电联供系统多目标优化调度问题。首先,从经济和碳排放2个不同的角度出发,建立经济目标函数和环境目标函数,构造考虑风光储的冷热电联供系统多目标优化配置模型以及相应的约束条件;然后,提出增强的非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ),通过引入支配强度和方差因子,提高算法求解效率和求解精度;最后,以辽西某地正在运行的冷热电联供系统为例进行仿真分析,验证本文所提模型和方法的有效性。     

纯电动汽车传动系统传动比的优化

针对纯电动汽车传动系统传动比进行优化设计,建立了以最小加速时间和最小能量消耗率为目标的多目标函数,并考虑爬坡、起步、高档利用率等条件约束.结合粒子群算法,运用Matlab编程与仿真,结果表明:该纯电动汽车传动系统传动比的优化模型是合理的,即提高了电动汽车的动力性,同时也降低了其能量消耗.     

集中式逆变器直流侧并联协调控制策略

针对集中式光伏电站逆变器低功率运行下输出波形质量差且故障率高的问题,在光伏发电单元汇流箱与逆变器之间加入控制器,提出一种改善系统运行性能的控制策略。分析了集中式光伏电站直流侧并联结构,以光伏系统输出功率最大和输出电流谐波畸变率最小为优化目标,建立目标函数。控制器控制逆变器协调运行使目标函数最小,改善系统运行性能。分析了光伏单元传统连接方式下故障期间的损失以及本策略在此基础上可提高的效益。最后通过算例验证本策略的可行性。     

基于市场供需均衡的实时电价机制研究

随着中国电力市场化改革不断推进,智能电网建设不断取得新突破,电力市场需要寻求新的电价机制来适应发展需求。本文基于新一轮电力体制改革的背景,为实现发电侧和售电侧的价格联动,提出了考虑电力市场供需平衡关系的实时电价定价机制,并针对典型工业园区进行了一部制电价和两部制电价的算例分析,通过测算验证了实时定价机制的可行性。实时电价作为一种新的电价机制有利于优化用户的负荷曲线,降低峰谷差,同时也有助于新能源消纳,节能减排,是有助于社会可持续发展的。