随着电动汽车的大规模入网,其无序充电使得负荷峰谷差距进一步激增,给电力系统的稳定运行带来了负面影响,因此提出1种计及电动汽车负荷和电池储能系统的削峰填谷两阶段优化调度策略。首先,以用户充电成本和负荷绝对峰谷差最小为目标建...随着电动汽车的大规模入网,其无序充电使得负荷峰谷差距进一步激增,给电力系统的稳定运行带来了负面影响,因此提出1种计及电动汽车负荷和电池储能系统的削峰填谷两阶段优化调度策略。首先,以用户充电成本和负荷绝对峰谷差最小为目标建立电动汽车有序充电调度模型,利用改进粒子群优化算法对模型进行求解,促使电动汽车避峰充电;其次,以负荷方差和储能寿命综合成本最小为目标建立储能系统削峰填谷优化调度模型,采用改进哈里斯鹰优化HHO(Harris Hawks optimization)算法对模型进行求解,从而减小负荷峰谷差,并通过削峰填谷评价指标对优化结果进行评估和分析;最后,以某电网实测负荷功率为例进行仿真实验,结果表明,所提两阶段优化调度策略使得负荷峰值降低了约147 k W,负荷谷值上升了约223 k W,峰谷差降低了约46.73%,能够有效改善负荷曲线,缓解负荷高峰期电力供应紧张的压力,保证了电网的安全、稳定运行。展开更多
为缩减风电输出功率小时级的峰谷差,减小风电功率间歇性、波动性对规模化风电并网带来的不利影响,基于风电功率短期预测技术的小时级风电功率输出指令,提出风电功率部分"削峰填谷"控制策略,利用电池储能系统(battery energy s...为缩减风电输出功率小时级的峰谷差,减小风电功率间歇性、波动性对规模化风电并网带来的不利影响,基于风电功率短期预测技术的小时级风电功率输出指令,提出风电功率部分"削峰填谷"控制策略,利用电池储能系统(battery energy storage system,BESS)缩减小时级尺度的风电功率峰谷差,并在各时间窗口内将风储合成出力的风电功率波动限制在一定的带宽范围以内;提出基于正态分布的储能功率计算方法,基于电池储能系统优化控制策略,分析电池储能系统实现部分"削峰填谷"控制策略与储能容量之间的关系。仿真实验结果验证该控制策略下储能容量配置的正确性与可行性。展开更多
文摘随着电动汽车的大规模入网,其无序充电使得负荷峰谷差距进一步激增,给电力系统的稳定运行带来了负面影响,因此提出1种计及电动汽车负荷和电池储能系统的削峰填谷两阶段优化调度策略。首先,以用户充电成本和负荷绝对峰谷差最小为目标建立电动汽车有序充电调度模型,利用改进粒子群优化算法对模型进行求解,促使电动汽车避峰充电;其次,以负荷方差和储能寿命综合成本最小为目标建立储能系统削峰填谷优化调度模型,采用改进哈里斯鹰优化HHO(Harris Hawks optimization)算法对模型进行求解,从而减小负荷峰谷差,并通过削峰填谷评价指标对优化结果进行评估和分析;最后,以某电网实测负荷功率为例进行仿真实验,结果表明,所提两阶段优化调度策略使得负荷峰值降低了约147 k W,负荷谷值上升了约223 k W,峰谷差降低了约46.73%,能够有效改善负荷曲线,缓解负荷高峰期电力供应紧张的压力,保证了电网的安全、稳定运行。
文摘为缩减风电输出功率小时级的峰谷差,减小风电功率间歇性、波动性对规模化风电并网带来的不利影响,基于风电功率短期预测技术的小时级风电功率输出指令,提出风电功率部分"削峰填谷"控制策略,利用电池储能系统(battery energy storage system,BESS)缩减小时级尺度的风电功率峰谷差,并在各时间窗口内将风储合成出力的风电功率波动限制在一定的带宽范围以内;提出基于正态分布的储能功率计算方法,基于电池储能系统优化控制策略,分析电池储能系统实现部分"削峰填谷"控制策略与储能容量之间的关系。仿真实验结果验证该控制策略下储能容量配置的正确性与可行性。
