计及光储快充一体站的配电网随机-鲁棒混合优化调度

被引：65

作者：

胡代豪 ^{[1
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郭力 ^{[1
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刘一欣 ^{[1
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张宇轩 ^{[1
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李相俊 ^{[2
]}

刘海峰 ^{[3
]}

机构：

[1] 智能电网教育部重点实验室(天津大学)

[2] 新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)

[3] 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司

来源：

电网技术 | 2021年 / 45卷 / 02期

关键词：

光储快充一体站; 充电负荷; 配电网; 不确定性; 随机-鲁棒优化;

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：

120103 [信息系统与信息管理];

摘要：

针对区域配电网内新建快充电站所带来的充电负荷增长可能引起的线路阻塞、电压越限和网损增加等问题,提出一种计及光储快充一体站的配电网日前优化调度方法,通过储能的有功和无功优化决策,改善充电负荷大规模接入带来的运行问题。首先,基于历史车辆出行数据和电动汽车用户出行行为模拟,获取区域内各快充电站充电负荷的随机概率场景;其次,综合考虑快充负荷、光伏及配电网原有负荷的不确定性,基于二阶锥松弛和对偶理论,建立配电网随机-鲁棒混合优化调度模型;最后,以13节点路网和改进的IEEE-33节点配电网耦合系统为例进行仿真分析,结果表明所提方法能够有效提升配电网运行经济性,保障不确定环境下系统运行的可靠性。

引用

页码：507 / 519

页数：13

共 17 条

[1]

Modelling of large-scale electric vehicles charging demand: A New Zealand case study.[J].Jun Su;T.T. Lie;Ramon Zamora.Electric Power Systems Research.2019,

[2]

Prediction of electric vehicle charging-power demand in realistic urban traffic networks.[J].Mariz B. Arias;Myungchin Kim;Sungwoo Bae.Applied Energy.2017,

[3]

Network equilibrium models with battery electric vehicles.[J].Fang He;Yafeng Yin;Siriphong Lawphongpanich.Transportation Research Part B.2014,

[4]

面向智慧城市的快充负荷充电服务费制定策略 [J].