考虑电动汽车灵活性的微网多时间尺度协调调度研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-06 19:30:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-06 19:30:00 发布 · 845 阅读

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💥1 概述

随着环境污染和资源短缺等问题的日益凸显，具有可再生、环境友好等优点的新能源发电逐渐成为

电力领域内的研究热点．但是风电、光伏等新能源发电具有波动性和随机性，导致其出力具有不确定性，给电网的电能质量、稳定性带来了一定的影响．为维护电网的安全稳定运行，一些地区实施弃风弃光手段，造成风电、光伏等新能源的消纳量大幅度下降．微网可以实现新能源和负荷一体化运行，是解决新能源消纳的有效技术手段微网中配置电池储能系统，不仅能有效应对新能源发电出力不确定性，还能保障微网安全稳定运行．实施需求响应( demand response，DＲ) 是解决微网中新能源消纳的可行方向之一．对于考虑储能和 DＲ的微网，文献建立了考虑多种储能和 DＲ的最优负荷削减模型，并对多能源系统进行可靠性评估; 文献计及电池储能和可中断负荷，提出一种包含日前－日内两阶段微网优化调度模型; 文献考虑电池储能和 DＲ，建立日前－时前－实时三阶段微网调度模型．上述文献均建立计及储能和 DＲ的微网运行模型，但 DＲ类型和补偿机制单一，且没有挖掘价格型需求响应( price-based demand response，PBDＲ) 的作用。

详细文章讲解见第4部分。

一、电动汽车灵活性的定义与作用

1. 灵活性定义

核心概念：
- 国际能源署（IEA）定义电力系统灵活性为“系统根据预期或变化调整电力生产或消费的能力”。
- 北美可靠性委员会（NERC）强调“利用系统资源满足负荷变化的能力”。
- 电动汽车（EV）灵活性：指通过充放电控制调整自身用电负荷的能力，具体表现为可调节功率、速度及持续时间（2秒至1小时）。
方向性分类：
- 向上灵活性：风电骤减时增加净出力的能力（缓解切负荷风险）。
- 向下灵活性：风电骤增时减少净出力的能力（缓解弃风风险）。

2. 影响因素与表现形式

内在因素：充电行为（开始/结束时间、期望充电目标）、电池状态。
外在因素：电价信号（日前/实时电价）、调控指令（调峰/调频）、市场激励。
表现形式：
- 调峰备用（小时级）、调频备用（秒级）、需求响应。
- 削峰填谷、平抑可再生能源波动、提供调频/调压辅助服务。

3. 在微网中的作用

平衡供需：
- 低谷充电、高峰放电，降低电网峰谷差。
- 吸收可再生能源过剩电量，弥补发电不足时段，提升消纳率（实证显示EV+储能组合可降低弃风率18%）。
辅助服务：快速功率调整支撑电网频率/电压稳定。
经济效益：低电价充电、高电价放电，降低微网运行成本（案例中成本减少15%）。

二、微网多时间尺度协调调度框架

1. 框架设计原则

分层优化：应对风光出力与负荷预测的不确定性，分阶段修正调度计划。
时间颗粒度：
- 日前阶段（小时级）：基于24小时预测制定经济调度计划。
- 日内阶段（15分钟级）：滚动优化调整储能与需求响应。
- 实时阶段（5分钟级）：利用EV灵活性平抑短期波动。

2. 典型框架结构

阶段	核心任务	技术方法
日前调度	风光出力与负荷预测，制定充放电计划	混合整数线性规划（MILP）
日内优化	超短期预测修正储能/需求响应计划	模型预测控制（MPC）
实时控制	EV充放电动态调整，减少并网功率波动	反馈校正机制

注：框架通过实时数据反馈循环提升调度鲁棒性（图1, 图3）。

三、EV参与多时间尺度调度的模型与方法

1. 关键模型

CVaR-IGDT-MPC混合模型：
- 日前阶段：结合条件风险价值（CVaR）量化电价与EV行为不确定性，信息间隙决策理论（IGDT）应对风光出力波动。
- 日内阶段：MPC滚动优化，以15分钟为步长最小化计划偏差。
多元需求响应模型：
- 区分价格型（PDR）与激励型（IDR）EV资源，前者参与日前调度，后者参与日内快速响应。
信任度排序模型：
- 聚合商根据EV历史交易信任度排序调度资源，提升指令执行可靠性（仿真显示完成率提升22%）。