含V2G的虚拟电厂双层逆鲁棒优化调度策略

发布时间：2018-06-19 15:58

  本文选题：风电 + 虚拟电厂　； 参考：《电网技术》2017年04期

【摘要】：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。
[Abstract]:Virtual power plan (VPP) is used to realize the intelligent charging and discharging and wind power generation package management of electric vehicle (EV). Considering the uncertainty of wind power network and V2G, a two-layer inverse robust scheduling model with VPP is established. The inner layer of the model aims to maximize the total profit of power generation, and the outer layer takes into account the robustness of the results of the inner layer optimization and the requirements of the decision makers. The optimal inverse robust index and optimal inverse robust index of wind power output and V2G charge / discharge power are introduced to analyze the limiting relationship between wind power consumption level and V2G charge and discharge power. The grid multi-objective bacterial colony chemotaxis-GMOBCC algorithm, combined with topological mapping and dichotomy, is used to solve the model. Finally, the effectiveness of the algorithm is verified by a simulation example.
【作者单位】： 电力电子节能与传动控制河北省重点实验室(燕山大学);国网河北省电力公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(61374098,61473246) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20131333110017)~~
【分类号】：TM73

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本文编号：2040412