大規(guī)模電動汽車集群分層實(shí)時優(yōu)化調(diào)度
【圖文】:
Α?k=tleave-tconnecttmintmin≠0kmaxtmin{=0(5)由式(5)可知,k值取決于停留時間和最短充電時間,當(dāng)EV已經(jīng)充滿時,tmin=0,為避免k值出現(xiàn)正無窮的情況,可將k值設(shè)為一個遠(yuǎn)大于1的值kmax。理論上,k>1時便認(rèn)為EV具有V2G的能力。實(shí)際應(yīng)用中,k值僅略大于1的V2G的能力極其有限,通常不將此類汽車參與V2G過程。本文認(rèn)為k>1.5的EV具有V2G的能力,k值越大,汽車的調(diào)度策略越靈活。2基于集群劃分的充放電優(yōu)化模型2.1集群的劃分與優(yōu)化機(jī)制EV最優(yōu)充放電集群優(yōu)化模型的架構(gòu)如圖1所示。圖1優(yōu)化模型架構(gòu)圖Fig.1Architecturediagramofoptimizationmodel本文主要依靠各個子區(qū)域的EV能量管理系統(tǒng)(EV-EMS)[20]對EV進(jìn)行充放電調(diào)度優(yōu)化控制,即:車主在進(jìn)行充電過程之前,需將本人意愿,包括是否愿意參與V2G過程、期望充電完成時間tend、期望電量等信息上報至對應(yīng)子區(qū)域的EV-EMS,然后各個子區(qū)域的EV-EMS將收集的信息上報至DEMS,DEMS首先根據(jù)車主上報的信息和EV初始SOC對汽車進(jìn)行集群的劃分與充放電計(jì)劃的制訂。若考慮到充電代理商角色的加入,只需引入相關(guān)的市場機(jī)制和激勵措施[21-25],使電網(wǎng)獲得EV的調(diào)度權(quán)或電網(wǎng)能夠充分引導(dǎo)車主的充電行為,該優(yōu)化模型架構(gòu)便仍然適用。集群劃分分為三個步驟:①首先根據(jù)車主是否有參與V2G的意愿將汽車分為參與V2G和不參與V2G兩大類;②計(jì)算有意愿參與V2G的汽車的k值,判斷其是否具備參與V2G的能力,將不具備V2G能力的汽車同不參與V2G的汽車編入同一集群;③根據(jù)tend對有能力且愿意參與V2G的汽車進(jìn)行細(xì)致的集群劃分。97潘振寧,等大規(guī)模電動汽車集群分層實(shí)時優(yōu)化調(diào)度
3分別為各狼受α,β,δ影響后的移動方位(由式(20)和式(21)求得),三者共同確定出各狼的新方位。實(shí)際運(yùn)行中,EV集群實(shí)時優(yōu)化模型通過在線監(jiān)測充電樁的狀態(tài),獲取每個時段內(nèi)新接入的EV的信息,編入集群,再根據(jù)前文所述的優(yōu)化模型獲得每臺新接入的EV的最優(yōu)充放電策略,沒有新EV接入的集群則不進(jìn)行優(yōu)化。由于DEMS僅對新時段新接入的EV進(jìn)行分群優(yōu)化,已經(jīng)制定了充放電策略的EV將不再參與優(yōu)化過程,這樣EV和DEMS僅需要進(jìn)行一次信息交互便可完成充電過程,避免了頻繁通信產(chǎn)生的信息擁堵問題。模型具體實(shí)施流程可見圖2。圖中,T為總時段數(shù)。圖2模型計(jì)算流程圖Fig.2Flowchartofoptimizationmodel5算例分析為證明該模型和算法對大規(guī)模EV接入情況的有效性,本文采用典型工作日的EV停車情況進(jìn)行仿真模擬,仿真時間為07:00至次日07:00,仿真時段間隔Δt=15min,總共分為96個時段,認(rèn)為在一個時段內(nèi),常規(guī)負(fù)荷和EV充放電負(fù)荷不變,常規(guī)負(fù)荷曲線見附錄A圖A2。其中,負(fù)荷于13:00(時段16)和19:15(時段49)形成兩個用電高峰,最大負(fù)荷約為21MW。EV用戶的行駛規(guī)律參考文獻(xiàn)[17]建模。每臺EV初始SOC服從N(0.5,0.1)的正態(tài)分布。為研究方便,本文在計(jì)算前做了以下假設(shè)。1)為增加EV的仿真數(shù)量,假設(shè)該區(qū)域大型配電網(wǎng)由8個IEEE33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)系統(tǒng)(見附錄A圖A3)組成,,基準(zhǔn)電壓為12.66kV,系統(tǒng)功率基準(zhǔn)1002017,41(16)·學(xué)術(shù)研究·
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