含大规模电动汽车的电力系统动态经济调度问题研究

为应对日益严重的能源危机和环境污染问题,电动汽车作为一种无污染零排放的绿色交通工具在世界各国得到了广泛的推广和应用。规模化的电动汽车接入将会给电力系统运行带来压力和挑战。利用电动汽车的充电可控和储能单元双重特性,协调优化电动汽车的充放电过程有助于削弱规模化电动汽车带来的不利影响,提高电力资源利用效率。本文针对含大规模电动汽车的经济调度问题开展了相关研究工作,使用互补约束精确描述电动汽车充放电行为动态特性。 首先,为方便求解后续优化模型,进行了非线性互补问题相关理论和方法的研究工作。基于Steff.-Ulbrich局部松弛策略和现代内点法,提出了可有效求解含互补约束数学规划的互补约束内点算法。松弛策略保留了互补约束非退化部分的精确表达,仅对退化部分进行松弛,改善了问题的可行解集合,从而可应用现代内点算法进行求解。研究表明该算法不需要松弛因子下降到0即可获得问题的最优解,具备很好的有限终止性。 然后,针对规模化电动汽车的充电需求,提出了一种电动汽车最优充电经济调度模型。通过优化电动汽车的充电功率,实现系统发电成本最小的运行目标。比较了不同充电方式和不同车辆规模下的发电成本和负荷水平情况,结果表明最优充电方式可有效降低系统发电成本和峰谷差,车辆规模越大,产生的经济效益越显著。 在上述计及电动汽车充电的调度模型基础上,考虑电动汽车以放电形式参与系统调度,提出了一种电动汽车与智能电网双向互动的电力系统动态经济调度模型,采用惩罚的方式在目标函数中加入了负荷波动的惩罚成本。应用本文提出的互补约束内点算法求得优化问题的最优解。利用包含不同车辆规模的10机组系统算例验证了算法的有效性和模型的可行性。结果表明：协调优化电动汽车的充放电过程能够实现负荷削峰填谷,平抑负荷波动,提高系统运行的经济性和可靠性。