主动配电网(Active Distribution Network,AND)是充分消纳分布式电源以及满足配电系统供电可靠性的关键。针对分布式电源种类多样化以及规模扩大化的特点,提出了基于多代理系统(Multi-agent System,MAS)的ADN日前-实时调度策略。该策略...主动配电网(Active Distribution Network,AND)是充分消纳分布式电源以及满足配电系统供电可靠性的关键。针对分布式电源种类多样化以及规模扩大化的特点,提出了基于多代理系统(Multi-agent System,MAS)的ADN日前-实时调度策略。该策略运用多代理技术对ADN进行分区管控,构建ADN日前-实时优化调度模型,使ADN调度在空间与时间层面上实现解耦。通过建立日前调度和实时调度模型,保证日前优化运行的经济性以及实时优化调度的即时性;选取微分进化算法(Differential Evolution,DE)作为模型的求解工具;通过IEEE33节点算例仿真形成ADN日前优化调度策略,并在该策略的基础上选取典型时间段面进行实时优化;仿真结果验证所提策略的可行性与有效性。展开更多
随着光伏(photovoltaic, PV)发电渗透率的升高,光伏功率的随机波动将对电能质量与供电可靠性产生不利影响,而利用电动汽车入网(Vehicle to grid,V2G)技术下电动汽车(electric vehicles,EVs)充放电的灵活性来平抑光伏波动是一种经济、高...随着光伏(photovoltaic, PV)发电渗透率的升高,光伏功率的随机波动将对电能质量与供电可靠性产生不利影响,而利用电动汽车入网(Vehicle to grid,V2G)技术下电动汽车(electric vehicles,EVs)充放电的灵活性来平抑光伏波动是一种经济、高效的解决方式。为平抑短时剧烈的光伏功率波动,首先提出了微网场景下集群电动汽车参与平抑光伏波动的控制框架,然后建立了利用EV功率跟跟踪PV出力的凸优化模型,并从数学上不失一般性地证明了凸化的有效性。所提凸化方法对系统参数没有任何要求,在优化求解前无需做任何检验。所建立的凸优化模型在求解上更加高效,且在调度容量充足时跟踪误差可控,并能在一定程度上抑制EV的过充电与过放电。最后,通过算例验证了凸优化模型的准确性与高效性及所提调度策略的优势。展开更多
文摘主动配电网(Active Distribution Network,AND)是充分消纳分布式电源以及满足配电系统供电可靠性的关键。针对分布式电源种类多样化以及规模扩大化的特点,提出了基于多代理系统(Multi-agent System,MAS)的ADN日前-实时调度策略。该策略运用多代理技术对ADN进行分区管控,构建ADN日前-实时优化调度模型,使ADN调度在空间与时间层面上实现解耦。通过建立日前调度和实时调度模型,保证日前优化运行的经济性以及实时优化调度的即时性;选取微分进化算法(Differential Evolution,DE)作为模型的求解工具;通过IEEE33节点算例仿真形成ADN日前优化调度策略,并在该策略的基础上选取典型时间段面进行实时优化;仿真结果验证所提策略的可行性与有效性。
文摘随着光伏(photovoltaic, PV)发电渗透率的升高,光伏功率的随机波动将对电能质量与供电可靠性产生不利影响,而利用电动汽车入网(Vehicle to grid,V2G)技术下电动汽车(electric vehicles,EVs)充放电的灵活性来平抑光伏波动是一种经济、高效的解决方式。为平抑短时剧烈的光伏功率波动,首先提出了微网场景下集群电动汽车参与平抑光伏波动的控制框架,然后建立了利用EV功率跟跟踪PV出力的凸优化模型,并从数学上不失一般性地证明了凸化的有效性。所提凸化方法对系统参数没有任何要求,在优化求解前无需做任何检验。所建立的凸优化模型在求解上更加高效,且在调度容量充足时跟踪误差可控,并能在一定程度上抑制EV的过充电与过放电。最后,通过算例验证了凸优化模型的准确性与高效性及所提调度策略的优势。
