針對(duì)風(fēng)-光-車等多方參與的混合微電網(wǎng)系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化與配置問(wèn)題,基于各投資商售電收益、投資及系統(tǒng)供電可靠性費(fèi)用等經(jīng)濟(jì)因素,在對(duì)風(fēng)、光、車等能量單元合理描述的基礎(chǔ)上,提出基于非合作博弈理論的微電網(wǎng)系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化模型,并利用粒子群算法對(duì)各投資商進(jìn)行最優(yōu)容量配置,最后通過(guò)不同博弈方的參與、不同線路傳輸容量變化等算例,分析電動(dòng)汽車接入混合微電網(wǎng)系統(tǒng)背景下的容量配置策略及效益,驗(yàn)證了所提模型及相關(guān)策略能實(shí)現(xiàn)資源的合理配置,有效改善了系統(tǒng)的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。 

【文章來(lái)源】：太陽(yáng)能學(xué)報(bào). 2020年09期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

風(fēng)-光-電動(dòng)汽車各時(shí)段出力

由圖4可看出，在09:00～12:00這4個(gè)時(shí)段，風(fēng)電輸出較小，負(fù)荷逐漸進(jìn)入高峰期，風(fēng)電不能滿足負(fù)荷需求，電動(dòng)汽車進(jìn)行放電補(bǔ)償風(fēng)電出力的不足。在14:00～22:00這9個(gè)時(shí)段，風(fēng)電輸出高于負(fù)荷需求，電動(dòng)汽車進(jìn)行充電。將原有模型改為風(fēng)-光組成微電網(wǎng)系統(tǒng)，無(wú)電動(dòng)汽車參與，其他參數(shù)不變，仿真結(jié)果如表6所示。比較表4與表6可看出，風(fēng)電配置容量升高，但光伏配置容量下降，其凈收益均有所減少。電動(dòng)汽車在微網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)中可平滑風(fēng)電及光伏發(fā)電不確定性對(duì)電網(wǎng)造成的不利影響，無(wú)電動(dòng)汽車接入微網(wǎng)系統(tǒng)，將出現(xiàn)電能過(guò)剩或不足帶來(lái)懲罰費(fèi)用，因此其凈收益均有所下降。

綜上，光伏與風(fēng)電具有互補(bǔ)性，無(wú)光伏接入系統(tǒng)較原有模型其各參與方收益比均有所下降。電動(dòng)汽車在微網(wǎng)系統(tǒng)中起輔助作用，無(wú)電動(dòng)汽車接入的微電網(wǎng)系統(tǒng)與原有模型相比凈收益大幅下滑。4.4.2 不同傳輸容量結(jié)果分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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