电动汽车的大规模使用将对配电网产生直接影响,基于动力电池与电网交互(battery to grid,B2G)模式,对含有分布式电源和电动汽车的配电网进行重构研究,并在负荷峰时对动力电池放电行为加以控制,避免消峰随意放电造成的负面影响,使得配电...电动汽车的大规模使用将对配电网产生直接影响,基于动力电池与电网交互(battery to grid,B2G)模式,对含有分布式电源和电动汽车的配电网进行重构研究,并在负荷峰时对动力电池放电行为加以控制,避免消峰随意放电造成的负面影响,使得配电网在经济性上得到更大程度的优化;重构过程采用粒子群算法进行求解,并采用两点估计法对不确定性进行分析;最后,通过IEEE-33节点系统的仿真,结果表明基于粒子群优化算法模型的有效性。展开更多
针对区域综合能源系统因多重不确定性因素导致的能量失衡问题,实现具有鲁棒性的区域综合能源优化调度,将信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的鲁棒模型和模型预测控制(model predictive control,MPC)相结合,提出...针对区域综合能源系统因多重不确定性因素导致的能量失衡问题,实现具有鲁棒性的区域综合能源优化调度,将信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的鲁棒模型和模型预测控制(model predictive control,MPC)相结合,提出了综合能源系统双层能量优化调度策略。上层利用IGDT对日前调度计划中的不确定因素进行建模,改善因源荷预测误差导致的日前调度计划与实际调度偏差较大问题,下层在日内采用MPC滚动优化,修正日前调度偏差,弥补IGDT开环控制的缺点。并针对IGDT难以处理多不确定性因素的问题,采用两点估计法(two point estimation method,2PEM)和Cornish-Fisher级数展开,将源荷多元不确定性转换为功率缺额的单一不确定性,提高了IGDT模型的求解效率。最后,通过算例验证了所提方法的有效性。展开更多
文摘电动汽车的大规模使用将对配电网产生直接影响,基于动力电池与电网交互(battery to grid,B2G)模式,对含有分布式电源和电动汽车的配电网进行重构研究,并在负荷峰时对动力电池放电行为加以控制,避免消峰随意放电造成的负面影响,使得配电网在经济性上得到更大程度的优化;重构过程采用粒子群算法进行求解,并采用两点估计法对不确定性进行分析;最后,通过IEEE-33节点系统的仿真,结果表明基于粒子群优化算法模型的有效性。
文摘针对区域综合能源系统因多重不确定性因素导致的能量失衡问题,实现具有鲁棒性的区域综合能源优化调度,将信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的鲁棒模型和模型预测控制(model predictive control,MPC)相结合,提出了综合能源系统双层能量优化调度策略。上层利用IGDT对日前调度计划中的不确定因素进行建模,改善因源荷预测误差导致的日前调度计划与实际调度偏差较大问题,下层在日内采用MPC滚动优化,修正日前调度偏差,弥补IGDT开环控制的缺点。并针对IGDT难以处理多不确定性因素的问题,采用两点估计法(two point estimation method,2PEM)和Cornish-Fisher级数展开,将源荷多元不确定性转换为功率缺额的单一不确定性,提高了IGDT模型的求解效率。最后,通过算例验证了所提方法的有效性。
