本文選題：風(fēng)電 + 虛擬電廠��； 參考：《電網(wǎng)技術(shù)》2017年04期

【摘要】：采用虛擬電廠(virtual power plant,VPP)實(shí)現(xiàn)對(duì)電動(dòng)汽車入網(wǎng)(vehicle to grid,V2G)智能充放電和風(fēng)力發(fā)電的打包管理�？紤]風(fēng)電入網(wǎng)和V2G的不確定性影響,建立含VPP的雙層逆魯棒優(yōu)化調(diào)度模型。該模型內(nèi)層以發(fā)電總利潤最大為目標(biāo);外層考慮內(nèi)層優(yōu)化結(jié)果的魯棒性和決策者要求,引入風(fēng)電出力和V2G充放電功率的最優(yōu)逆魯棒指標(biāo)(optimal inverse robust index,OIRI),以此來分析風(fēng)電消納水平和V2G充放電功率之間的極限制約關(guān)系。采用網(wǎng)格細(xì)菌群體趨藥性(grid multi-objective bacterial colony chemotaxis,GMOBCC)算法、拓?fù)溆成浜投址ㄏ嘟Y(jié)合的嵌套優(yōu)化方法對(duì)模型進(jìn)行求解。最后應(yīng)用仿真算例系統(tǒng)驗(yàn)證算法的有效性。
[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.
【作者單位】： 電力電子節(jié)能與傳動(dòng)控制河北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(燕山大學(xué));國網(wǎng)河北省電力公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61374098,61473246) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20131333110017)~~
【分類號(hào)】：TM73

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本文編號(hào)：2040412