风电和电动汽车并网分析的多目标安全机组组合优化策略研究

摘要

随着化石能源的日益枯竭和环境污染问题的不断加剧，提高能源利用率、保护环境成了当今世界各国关注的焦点。在我国，为实现节能环保的目标，电力行业在发电侧大力发展各种分布式可再生能源，朝着电能生产的“低碳化”方向迈进;在用电侧则推广使用各种清洁、环保的用能负荷，由此使得大型风力发电装置和电动汽车得到快速发展。与此同时，智能电网建设不断完善，智能电表和高级测量体系的应用越来越广泛，使得电力系统能够随时监测用户的用电情况，甚至还可以根据用户的意愿控制其用电需求，这就为电动汽车充放电参与电力系统调度提供了有力的硬件基础。因此，将传统机组组合优化模型、分布式新能源和电动汽车充放电技术相结合，进而建立新型环保的多目标安全机组组合优化模型，不仅可以优化调整能源消费结构和用能方式，而且还可以促进节能减排，提高能源使用效率，实现经济的可持续发展。 本文系统分析了传统安全机组组合优化模型的特点，详细介绍了机组组合模型建立中处理风电不确定性的方法，阐述了电动汽车充放电行为的建模原理，并在此基础上对规模化电动汽车接入电网的方式进行了深入研究。这些研究为传统机组组合模型应对风电出力随机性和规模化电动汽车接入带来的挑战提供了解决方案。 考虑风电随机性和电动汽车无序充电对电力系统的影响，建立了基于模糊机会约束的多目标安全机组组合优化策略。以电力系统运行成本最低的传统机组组合模型为基础，考虑污染物排放最小的目标函数，在满足功率平衡约束和旋转备用约束的条件下，构建了风电与电动汽车并网参与能量供给的机组组合优化模型。通过模糊机会约束刻画风电的预测误差，电动汽车以V2G(Vehicle-to-grid，V2G)形式接入电网，实现可再生能源并网优化调度，降低机组运行成本。 考虑电网的经济性和电动汽车用户满意度，提出了基于电动汽车分散控制的多目标安全机组组合优化策略。根据负荷特性和风电出力制定可变的虚拟电价信号，进而制定电动汽车充放电计划，该计划与风电、多目标安全机组组合相结合，建立了运行成本最小、二氧化硫、二氧化碳排放最少的多目标机组组合模型，并使用层次分析法将多目标函数转化成单目标函数，实现了平抑风电波动，提高风电使用效率，降低机组出力调整频率，进而降低系统运行成本的目的。

目录

声明

摘要

1．1研究背景和意义

1．2国内外研究现状

1．2．1含风电的机组组合模型

1．2．2电动汽车规模化接入对机组组合模型的影响

1．2．3机组组合主要求解方法

1．3论文主要研究内容及章节安排

第2章考虑风电和电动汽车的安全机组组合基本理论

2．1安全约束机组组合模型

2．2含风电机组组合的建模方法

2．2．1模糊建模

2．2．2机会约束规划建模

2．2．3基于场景法的建模方法

2．3电动汽车的接入方式

2．3．1电动汽车充放电行为建模

2．3．2无序充电与有序充电

2．3．3 V2G技术

第3章基于模糊机会约束的多目标安全机组组合优化策略

3．1多目标安全约束机组组合模型

3．1．1目标函数

3．1．2约束条件

3．2风电的模糊机会约束规划模型

3．3电动汽车充放电模型

3．3．1无序充电

3．3．2 V2G模式

3．4仿真实验及结果分析

3．4．1仿真场景设定

3．4．2仿真结果与分析

3．5本章小结

第4章基于电动汽车分散控制的多目标安全机组组合优化策略

4．1电动汽车分散控制架构

4．2电力系统与电动汽车的数据传输架构

4．3基于分散控制的电动汽车充放电优化策略

4．3．1电价制定

4．3．2用户模型

4．4计及风电和电动汽车的多目标安全约束机组组合优化策略

4．4．1多目标机组组合模型

4．4．2基于层次分析法处理机组组合多目标函数

4．5仿真实验及结果分析

4．5．1仿真场景设定

4．5．2仿真结果与分析

4．6本章小结

第5章结论

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表论文情况