含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度

被引：43

作者：

孙国强 ^{[1
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袁智 ^{[1
]}

耿天翔 ^{[2
]}

王运 ^{[2
]}

卫志农 ^{[1
]}

臧海祥 ^{[1
]}

机构：

[1] 河海大学能源与电气学院

[2] 国网宁夏电力公司

来源：

电力系统自动化 | 2017年 / 41卷 / 06期

基金：

中国博士后科学基金; 中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

虚拟电厂; 电动汽车; 分布式电源; 不确定性; 鲁棒随机优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM73 [电力系统的调度、管理、通信];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

随着电动汽车和分布式电源接入电网的比例不断提升,虚拟电厂为有效解决电动汽车、分布式电源并网提供了新思路。由于可调度充放电的电动汽车数量和分布式电源出力存在明显的不确定性,因此虚拟电厂优化调度时必须考虑这些不确定性。在此背景下,采用场景模拟技术处理风电出力的不确定性,形成经典场景。针对可调度电动汽车数量的随机性与不确定性,利用鲁棒优化方法建立了原模型的对偶模型,构建含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度模型。算例分析证明了所提模型具有实用性和有效性,在优化调度模型中考虑不确定性的影响,可减小实际日运行成本,提高优化策略的鲁棒性。结果表明鲁棒系数和置信水平影响了日运行成本,通过合理制定燃气轮机等常规机组的发电计划可以减小日运行成本。

引用

页码：44 / 50+79 +79

页数：8

共 20 条

[1]

新能源风电发展预测与评价模型研究.[D].刘琳.华北电力大学.2013, 11

[2]

A robust optimization based approach for microgrid operation in deregulated environment.[J].R.A. Gupta;Nand Kishor Gupta.Energy Conversion and Management.2015,

[3]

Cost and emission impacts of virtual power plant formation in plug-in hybrid electric vehicle penetrated networks.[J].Okan Arslan;Oya Ekin Karasan.Energy.2013,

[4]

Virtual power plant mid-term dispatch optimization.[J].Hrvoje Pandžić;Igor Kuzle;Tomislav Capuder.Applied Energy.2013, Jan.

[5]

Distributed resource scheduling in smart grid with electric vehicle deployment using fireworks algorithm.[J].K.Srikanth REDDY;Lokesh Kumar PANWAR;Rajesh KUMAR;Bijaya Ketan PANIGRAHI;.Journal of Modern Power Systems and Clean Energy.2016, 02

[6] 虚拟电厂下计及大规模分布式光伏的储能系统配置优化模型 [J].