基于随机潮流的含电动汽车配电网内分布式电源规划

发布时间：2018-04-10 17:27

  本文选题：配电网 + 电动汽车入网　； 参考：《电力系统自动化》2014年16期

【摘要】：随着分布式电源(DG)和电动汽车的大量发展,对接入配电网的电动汽车与DG进行协同研究具有重要意义。文中以协调配电公司、DG投资商和公共社会三者之间利益为出发点,综合考虑了配电公司的运行费用、DG投资商的投资费用,以及DG的环境效益和电动汽车入网(V2G)所节省的电网投资等社会效益,建立了基于机会约束规划的含V2G配电网中DG优化规划的数学模型,采用基于混合编码的改进自适应遗传算法对该模型进行了求解。在优化计算过程中充分考虑了负荷预测值的不确定性、风电源的输出功率的随机性以及电动汽车充放电功率的不确定性,提出了电动汽车充放电对系统最大功率影响的数学模型,并采用基于半不变量法的随机潮流算法对规划模型中的约束条件进行了检验。最后,以某实际配电网系统为仿真算例,在不同置信水平约束下对该系统内DG分别进行了优化规划,验证了文中所建数学模型及相应求解算法的有效性。
[Abstract]:With the development of distributed power generation (DG) and electric vehicles (EV), it is of great significance to study the cooperation between electric vehicles and DG connected to the distribution network.In order to coordinate the interests of the DG investors and the public society, the paper considers the operating cost of the distribution company and the investment cost of the DG investor.Based on the environmental benefit of DG and the social benefits such as saving the investment of electric vehicle (V2G), the mathematical model of DG optimal planning in V2G distribution network based on chance constrained programming is established.An improved adaptive genetic algorithm based on hybrid coding is used to solve the model.The uncertainty of load forecasting value, the randomness of output power of wind power supply and the uncertainty of charging and discharging power of electric vehicle are fully considered in the process of optimization calculation.A mathematical model of the effect of charge and discharge on the maximum power of the system for electric vehicles is proposed, and the constraints in the programming model are tested by using the stochastic power flow algorithm based on semi-invariant method.Finally, taking a practical distribution network system as a simulation example, the DG in the system is optimized under different confidence levels, which verifies the validity of the mathematical model and the corresponding algorithm.
【作者单位】： 上海电力学院电气工程学院;国网浙江省电力公司嘉兴供电公司;
【基金】：上海绿色能源并网工程技术研究中心资助项目(13DZ2251900)~~
【分类号】：TM715;U469.72

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1732196