互动环境下分布式电源与电动汽车充电站的优化配置方法研究
发布时间：2021-08-28 08:01
近年来,随着石油、煤炭、天然气等传统化石能源的逐渐枯竭,以及酸雨、雾霾、全球变暖等环境问题的日益严峻,使用风能、太阳能、水能、生物质能等可再生新能源的分布式发电技术,以及使用电力能源替代化石能源的电动汽车产业,受到了大量关注,并逐渐成为电力行业的热点问题。同时,随着电网智能化、信息化水平的不断提升,现代配电系统中各元素间的联系变得愈发紧密,相互间的互动行为也日益频繁,出现了一系列新兴的技术概念、控制方法和运行场景。在这一新兴的互动环境下,分布式电源及电动汽车充电站频繁地参与到配电系统的日常调控和运行中,其安装的位置是否合理、配置的容量是否恰当,将直接影响到配电系统的运行策略和运行工况,进而影响到分布式电源和电动汽车负荷接入电网的经济效益和环境效益。基于这一背景,本文研究了现代配电系统中出现的一些新状况、新趋势对分布式电源与电动汽车充电站的规划和运行的影响,探索了互动环境下分布式电源与电动汽车充电站的优化配置方法,主要研究内容如下:（1）提出一种计及光伏电站快速无功响应特性的分布式电源优化配置方法。考虑越来越多的敏感负荷接入配电系统,以及PV-STATCOM这一将光伏逆变器用作STATC...
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：120 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
对包含全部3种类型充电桩的情形1下的电动汽车充
东南大学博士学位论文54图4-2基于西雅图地区历史数据拟合的太阳光照强度分布曲线在长时间尺度的优化配置问题中，忽略温度、光照角度等次要因素对光伏电站有功功率出力的影响，可以使用式（4-1）所示的分段函数表征光伏电站有功功率出力和太阳光照强度之间的关系。,0,sratedratedsratedsratedratedsPssPsPss(4-1)其中，Ps表示光伏电站在太阳光照强度为s时的有功功率输出，Ps-rated和srated分别表示光伏电站的额定功率和额定光照强度。关于光伏电站的无功功率出力，本章基于前述章节中所述的PV-STATCOM技术认为光伏电站无功功率输出是在一定可调节范围内的受控量，其具体数值由配电系统运营商的调度方案决定。当太阳光照强度为s时，光伏电站的无功功率调节范围如式（4-2）所示：22sPVratedsQSP(4-2)其中，Qs表示光伏电站在太阳光照强度为s时的无功功率输出，SPV-rated为光伏逆变器的容量。4.2.3微型燃气轮机出力的建模方法与前述章节中有关微型燃气轮机出力的建模方法相同，本章将微型燃气轮机作为一类完全可调度的纯有功功率源，其实际出力在对应的额定功率范围内由配电系统运营商的调度方案决定。微型燃气轮机的有功功率出力范围如式（4-3）所示：0MTMTratedPS(4-3)
第四章考虑充电负荷空间可调度特性的分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法67图4-7不同情形下配置方案的成本及费用对比在忽略充电负荷空间可调度特性的情形2中，算例系统内安装的光伏容量为10.46MW、微型燃气轮机容量为540kW、电动汽车充电桩数量为130套，对应的年化社会总成本为1.3552106$。情形2中发电成本低廉的光伏电站的装机容量略小于情形1，而昂贵的微型燃气轮机以及电动汽车汽车充电桩安装容量（数量）要显著大于情形1，因此导致相应的年化社会总成本远远高于情形1。具体来看，情形2的成本及费用劣势体现在年化的投资建设成本CI、每年的运行维护费用CO&M、每年微型燃气轮机的燃料费用CF、每年微型燃气轮机的碳排放费用CC、每年的系统网损费用CL等5个方面，仅在每年向上级电网购电费用CP、每年因调度电动汽车负荷产生的额外交通费用CT两个方面优于情形1。情形2在CP方面的优势源于其安装了更多容量分布式电源，从而相应减少了从上级电网购买的电量。情形2在CT方面的优势是由维诺图的固有属性带来的，基于维诺图划分的充电站服务区域使得电动汽车均在距离其最近的充电站完成充电，从而减少了电动汽车因充电而额外行驶的距离。
【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑充电功率的电动汽车快充站充电设施优化配置[J]. 孟旭瑶,张维戈,鲍谚,黄梅,袁瑞铭,陈振. 电力自动化设备. 2018(07)
[2]改革取得新进展 能源进入高质量发展的新时代——2017年能源发展形势和政策建议[J]. 张有生,杨晶,高虎,肖新建. 宏观经济管理. 2018(02)
[3]计及电动汽车无功支撑能力的分布式电源与智能停车场联合规划方法[J]. 曾博,李英姿,冯家欢,张建华,刘宗歧. 电工技术学报. 2017(23)
[4]基于马尔科夫链充电负荷预测的多区域充电桩优化配置研究[J]. 吕林,许威,向月,张逸,熊军. 工程科学与技术. 2017(03)
[5]有源配电网供电域与开关优化选址区间模型[J]. 陈鹏伟,陶顺,肖湘宁,汤广福. 中国电机工程学报. 2018(01)
[6]考虑区域能源供应商利益的主动配电网间歇性分布式电源优化配置[J]. 严艺芬,吴文宣,张逸,张慧祥. 电网技术. 2017(03)
[7]基于交通出行矩阵的私家车充电负荷时空分布预测[J]. 张晨彧,丁明,张晶晶. 电工技术学报. 2017(01)
[8]储能和电动汽车充电站与配电网的联合规划研究[J]. 贾龙,胡泽春,宋永华,丁华杰. 中国电机工程学报. 2017(01)
[9]改善低压农网电压质量的分布式光伏电源优化配置方法[J]. 张战彬,段珺,石磊磊,韩胜峰,张俊,陈岩,刘延华. 电力系统保护与控制. 2016(22)
[10]基于城市交通网络信息的电动汽车充电站最优选址和定容[J]. 赵书强,李志伟,党磊. 电力自动化设备. 2016(10)
博士论文
[1]基于勘探和开采策略控制的智能优化算法及其应用研究[D]. 伍国华.国防科学技术大学 2014
本文编号：3368138
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：120 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
对包含全部3种类型充电桩的情形1下的电动汽车充
东南大学博士学位论文54图4-2基于西雅图地区历史数据拟合的太阳光照强度分布曲线在长时间尺度的优化配置问题中，忽略温度、光照角度等次要因素对光伏电站有功功率出力的影响，可以使用式（4-1）所示的分段函数表征光伏电站有功功率出力和太阳光照强度之间的关系。,0,sratedratedsratedsratedratedsPssPsPss(4-1)其中，Ps表示光伏电站在太阳光照强度为s时的有功功率输出，Ps-rated和srated分别表示光伏电站的额定功率和额定光照强度。关于光伏电站的无功功率出力，本章基于前述章节中所述的PV-STATCOM技术认为光伏电站无功功率输出是在一定可调节范围内的受控量，其具体数值由配电系统运营商的调度方案决定。当太阳光照强度为s时，光伏电站的无功功率调节范围如式（4-2）所示：22sPVratedsQSP(4-2)其中，Qs表示光伏电站在太阳光照强度为s时的无功功率输出，SPV-rated为光伏逆变器的容量。4.2.3微型燃气轮机出力的建模方法与前述章节中有关微型燃气轮机出力的建模方法相同，本章将微型燃气轮机作为一类完全可调度的纯有功功率源，其实际出力在对应的额定功率范围内由配电系统运营商的调度方案决定。微型燃气轮机的有功功率出力范围如式（4-3）所示：0MTMTratedPS(4-3)
第四章考虑充电负荷空间可调度特性的分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法67图4-7不同情形下配置方案的成本及费用对比在忽略充电负荷空间可调度特性的情形2中，算例系统内安装的光伏容量为10.46MW、微型燃气轮机容量为540kW、电动汽车充电桩数量为130套，对应的年化社会总成本为1.3552106$。情形2中发电成本低廉的光伏电站的装机容量略小于情形1，而昂贵的微型燃气轮机以及电动汽车汽车充电桩安装容量（数量）要显著大于情形1，因此导致相应的年化社会总成本远远高于情形1。具体来看，情形2的成本及费用劣势体现在年化的投资建设成本CI、每年的运行维护费用CO&M、每年微型燃气轮机的燃料费用CF、每年微型燃气轮机的碳排放费用CC、每年的系统网损费用CL等5个方面，仅在每年向上级电网购电费用CP、每年因调度电动汽车负荷产生的额外交通费用CT两个方面优于情形1。情形2在CP方面的优势源于其安装了更多容量分布式电源，从而相应减少了从上级电网购买的电量。情形2在CT方面的优势是由维诺图的固有属性带来的，基于维诺图划分的充电站服务区域使得电动汽车均在距离其最近的充电站完成充电，从而减少了电动汽车因充电而额外行驶的距离。
【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑充电功率的电动汽车快充站充电设施优化配置[J]. 孟旭瑶,张维戈,鲍谚,黄梅,袁瑞铭,陈振. 电力自动化设备. 2018(07)
[2]改革取得新进展 能源进入高质量发展的新时代——2017年能源发展形势和政策建议[J]. 张有生,杨晶,高虎,肖新建. 宏观经济管理. 2018(02)
[3]计及电动汽车无功支撑能力的分布式电源与智能停车场联合规划方法[J]. 曾博,李英姿,冯家欢,张建华,刘宗歧. 电工技术学报. 2017(23)
[4]基于马尔科夫链充电负荷预测的多区域充电桩优化配置研究[J]. 吕林,许威,向月,张逸,熊军. 工程科学与技术. 2017(03)
[5]有源配电网供电域与开关优化选址区间模型[J]. 陈鹏伟,陶顺,肖湘宁,汤广福. 中国电机工程学报. 2018(01)
[6]考虑区域能源供应商利益的主动配电网间歇性分布式电源优化配置[J]. 严艺芬,吴文宣,张逸,张慧祥. 电网技术. 2017(03)
[7]基于交通出行矩阵的私家车充电负荷时空分布预测[J]. 张晨彧,丁明,张晶晶. 电工技术学报. 2017(01)
[8]储能和电动汽车充电站与配电网的联合规划研究[J]. 贾龙,胡泽春,宋永华,丁华杰. 中国电机工程学报. 2017(01)
[9]改善低压农网电压质量的分布式光伏电源优化配置方法[J]. 张战彬,段珺,石磊磊,韩胜峰,张俊,陈岩,刘延华. 电力系统保护与控制. 2016(22)
[10]基于城市交通网络信息的电动汽车充电站最优选址和定容[J]. 赵书强,李志伟,党磊. 电力自动化设备. 2016(10)
博士论文
[1]基于勘探和开采策略控制的智能优化算法及其应用研究[D]. 伍国华.国防科学技术大学 2014
本文编号：3368138
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