發(fā)布時間：2018-11-21 17:18

【摘要】：風(fēng)力發(fā)電作為可再生能源的主力,正在受到越來越多國家的關(guān)注。風(fēng)電功率輸出具有波動性和隨機性,大規(guī)模風(fēng)電的接入將會給電網(wǎng)的調(diào)度與控制帶來難度,有時為保證電網(wǎng)的安全運行不免會有“棄風(fēng)”行為。電動汽車的發(fā)展近年來受到很多國家的高度重視,規(guī)�；l(fā)展會對電網(wǎng)負荷特性產(chǎn)生影響。電動汽車作為分散式的大容量儲能設(shè)備,如果對其充放電行為進行優(yōu)化調(diào)度,通過電動汽車、風(fēng)電以及常規(guī)負荷之間的協(xié)調(diào),不僅可以起到增加風(fēng)電消納的作用,而且還可以拉平電網(wǎng)的等效負荷,提高電網(wǎng)運行的安全性與經(jīng)濟性。可以預(yù)見,未來將有大量的電動汽車接入到電網(wǎng)。在這種情況下如果依舊采用傳統(tǒng)的直接調(diào)度方式可能會存在“維數(shù)災(zāi)”的問題。另外一種可行思路,即調(diào)度策略通過電價來體現(xiàn),電動汽車用戶基于電價激勵自動響應(yīng)調(diào)度�；谏鲜霰尘�,本文提出了一種計及風(fēng)電接入和車主互動意愿的兩實時電價優(yōu)化調(diào)度策略,兩實時電價具體包括：日前電價和實時電價。論文主要對電動汽車日前電價以及電動汽車實時電價的計算方法進行了研究,具體研究內(nèi)容包括：(1)電動汽車充電站負荷建模。電動汽車充電站的負荷建模是實現(xiàn)整個調(diào)度策略的重要環(huán)節(jié),本文采用概率分布的方式對影響電動汽車充電站負荷的參數(shù)進行描述,并且以小區(qū)充電站為例,采用蒙特卡羅法對充電站的充電負荷進行了模擬。(2)電動汽車日前電價計算方法。首先,建立了考慮機組組合和電動汽車V2G直接成本的電動汽車日前電價計算模型；然后,將優(yōu)化模型等效為機組組合模型,采用自適應(yīng)遺傳算法進行求解。(3)電動汽車實時電價計算方法。由于電動汽車的充電功率由充電樁控制,并且該裝置不同于發(fā)電機(無轉(zhuǎn)子慣性效應(yīng)),所以具有較快的功率調(diào)節(jié)速度。因此,本文考慮由電動汽車和發(fā)電機組共同承擔(dān)補償風(fēng)電功率預(yù)測誤差的任務(wù)。首先,建立了以電力公司運營經(jīng)濟性最優(yōu)為目標的數(shù)學(xué)模型,并且將電動汽車用戶的互動意愿率納入考慮；然后,采用優(yōu)化算法逐個時段修正電動汽車的充電功率以及各發(fā)電機組的有功出力；最后,通過對日前電價進行修正形成實時電價的方式,間接地向電動汽車用戶支付相應(yīng)的服務(wù)費用。(4)仿真算例。本文搭建了風(fēng)電裝機容量占總裝機容量7.69%情況下的IEEE-30節(jié)點區(qū)域電網(wǎng)仿真模型,通過算例仿真驗證所提出的電動汽車與風(fēng)電的協(xié)同調(diào)度策略是否能夠降低風(fēng)電功率波動對電力系統(tǒng)的影響,以及提高電網(wǎng)運行的經(jīng)濟性。
[Abstract]:Wind power generation as the main renewable energy, is attracting more and more countries' attention. Wind power output is fluctuating and random. The access of large-scale wind power will bring difficulty to the dispatching and control of power network, and sometimes "abandon wind" behavior will occur in order to ensure the safe operation of power grid. In recent years, the development of electric vehicles has been attached great importance to by many countries, and the large-scale development will have an impact on the load characteristics of power grid. As a distributed large capacity energy storage equipment, if the charge and discharge behavior of electric vehicle is optimized, through the coordination of electric vehicle, wind power and conventional load, it can not only increase the wind power consumption, It can also level the equivalent load of the power network and improve the security and economy of the network operation. It can be predicted that a large number of electric vehicles will be connected to the power grid in the future. In this case, if the traditional direct scheduling method is still adopted, there may be the problem of "dimension disaster". Another feasible idea is that the dispatching strategy is reflected by the electricity price, and the electric vehicle user automatically responds to the dispatch based on the electricity price incentive. Based on the above background, this paper proposes an optimal scheduling strategy for two real time electricity prices, which includes: day price and real time price, taking into account wind power access and owner's interactive desire. This paper mainly studies the calculation method of electric vehicle price before day and real time price of electric vehicle. The specific research contents include: (1) load modeling of electric vehicle charging station. The load modeling of electric vehicle charging station is an important link to realize the whole dispatching strategy. In this paper, the parameters that affect the load of charging station of electric vehicle are described by probability distribution, and the charging station in residential area is taken as an example. Monte-Carlo method is used to simulate the charging load of charging station. (2) the method of calculating electric vehicle price before day. Firstly, the pre-day electric price calculation model of electric vehicle considering the direct cost of unit combination and electric vehicle V2G is established. Then, the optimization model is equivalent to the unit combination model and solved by adaptive genetic algorithm. (3) the real-time electric vehicle price calculation method. Because the charging power of electric vehicle is controlled by charging pile, and the device is different from generator (no rotor inertia effect), it has faster power regulation speed. Therefore, the task of compensating wind power prediction error by electric vehicle and generator is considered in this paper. Firstly, a mathematical model aiming at optimal operation economy of electric power company is established, and the interactive willingness rate of electric vehicle users is taken into account. Then, the optimal algorithm is used to correct the charging power of the electric vehicle and the active power output of each generator unit. Finally, by modifying the electricity price before the day to form the real-time electricity price, the corresponding service cost is indirectly paid to the electric vehicle users. (4) A simulation example. In this paper, the simulation model of IEEE-30 node area power network with 7.69% of total installed capacity of wind power plant is built. The simulation results show that the proposed cooperative scheduling strategy of electric vehicle and wind power can reduce the influence of wind power fluctuation on power system and improve the economy of power grid operation.
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM73

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本文編號：2347674