包括可再生能源发电的配电系统中电动汽车优化调度和充电站规划

气候变化引起了国际社会对大量使用化石能源负面影响的广泛关注。发展电动汽车和可再生能源工业被认为是减少有害气体排放的重要措施。电动汽车的快速发展可以将汽车的能量来源由石油转变为电能,这一过程将会减少环境污染,同时降低对进口石油的依赖。然而,电动汽车也将会给电力系统带来新的技术问题,电力系统可能并未做好消纳大规模电动汽车负荷的准备。另一方面,可再生能源也会给电力系统运行带来新的挑战。由于风速和光照强度的不确定性,可再生能源的出力具有间歇性,将会给电力系统正常稳定运行带来负面影响。另一方面,在电动汽车发展的初级阶段,缺乏足够的充电设施被认为是成功推广电动汽车所面临的最大障碍之一 鉴于以上背景,本论文研究了利用电动汽车的储能特性降低负荷波动或者可再生能源出力波动。针对充电设施不足的现状,还研究了电动汽车充电站的规划问题。本论文的主要研究内容包括以下几个方面： (1)基于电动汽车能耗和充放电行为的不确定性分析,提出了降低电力系统负荷波动的电动汽车调度模型。并运用交叉熵算法来求解优化调度问题。并在一个IEEE33节点配电系统中验证了所提出调度模型的有效性和适用性。仿真结果表明,和随机充电相比,电动汽车充放电过程经优化调度后,负荷曲线波动得到了有效降低,同时配电系统的安全稳定性也得到了提高。 (2)大量闲置的电动汽车可以用来作为分布式储能装置为可再生能源出力不足提供支撑。为了降低可再生能源出力不稳定性带来的负面影响,提出了能够合理计及电动汽车充放电及可再生能源出力不确定性的随机优化调度模型。假定风速服从瑞利分布,光照服从Beta分布,计算了风电和太阳能出力的概率密度函数。然后解析推导了风电和光伏出力的数学期望、方差及二阶原点矩表达式。综合考虑了各种不确定性因素后,提出了以可再生能源出力削峰填谷为目标的优化模型,并用遗传算法进行求解。研究中考虑了可再生能源随位置、季节等不同变化的多种情况,并在一个配电系统中验证了所提出优化模型和运用遗传算法求解的有效性。 (3)为促进电动汽车的大规模应用,电动汽车充电站的最优选址和定容变得十分重要。提出了能够保证充电站服务能力,同时降低配电系统网络损耗和电压偏移的多目标优化模型。建立了考虑电池容量约束的充电站截留选址模型,最大化充电站为电动汽车服务的能力,并有粒子群算法进行求解。最后用一个含有33节点配电系统和25节点交通系统的模型验证了所提出方法的合理有效性。 (4)研究了综合评估方法在充电站规划中的作用。运用数据包络分析方法来辅助规划者在充电站多目标规划的帕累托解中做出最终决策,从而使所得到的最终决策更加客观有效。同时,数据包络分析也可以用来评估充电站多阶段规划中规划结果在不同不确定场景下的有效性,从而帮助决策者做出最有效的规划决策。在多阶段规划模型中,考虑的不确定因素包括充电站/换电站发展前景的不确定性、负荷和车流量在配电系统中分布的不确定性等。