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计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究
💥1 概述
计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究
摘要：随着能源结构转型和电动汽车普及，微电网作为分布式能源接入平台面临风电并网带来的间歇性与波动性挑战。集群电动汽车作为灵活需求侧资源，具有潜在需求响应能力。本文针对计及风电并网运行的微电网，研究基于集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略。通过深入分析风电、微电网运行及电动汽车充放电特性，构建包含多种元素的微电网优化调度模型，旨在最小化运行成本并考虑电网安全约束与用户满意度。仿真结果表明，该策略能有效平抑风电出力波动，提高微电网经济性与稳定性，充分发挥电动汽车需求侧响应潜力。
关键词：微电网；风电并网；集群电动汽车；需求侧响应；优化调度
一、引言
全球气候变化与能源危机促使能源结构转型升级，以风能为代表的可再生能源在电力系统中占比不断提高。然而，风电具有间歇性、波动性和不可控性，给电网安全稳定运行带来严峻挑战。微电网作为新型电力供应模式，能有效集成分布式发电、储能系统和负荷，提高能源利用效率，降低对主网的依赖。同时，电动汽车的普及使其大规模接入电网，既带来影响也带来机遇。集群电动汽车作为灵活需求侧资源，通过智能充放电管理可参与电网调峰调频、提供辅助服务，实现需求侧响应。将集群电动汽车与微电网结合，利用其需求侧响应能力平抑风电出力波动、提高微电网运行效率，具有重要研究价值和应用前景。
二、文献综述
由于生态能源环境问题的日益突出,电动汽车和风电等新能源发电方式得以大力推广。然而风力的自然变化,负荷的实时变动和电动汽车接入的随机性,将给电力系统的稳定运行带来很大的困难。
微电网是指集成了多种分布式电源、储能和负 荷的一类小型发–配–用电系统，通过内部各单元 的协调运行，可实现高度自治及对配电网的友好接 入，是提高可再生能源渗透率的有效手段。并网型微电网包括分布式电源（汽轮机），需求响应负荷（可平移负荷）与集群电动汽车，可再生能源（光伏），固定负荷，储能设施，与配网交互功率部分。以总运行成本最低和风电消纳最高为优化目标。
国内外学者对微电网优化调度和电动汽车需求侧响应进行了广泛研究。在微电网优化调度方面，考虑可再生能源接入时，研究了基于预测误差修正、鲁棒优化、随机规划等方法的优化调度策略，以提高微电网运行的可靠性和稳定性；还通过价格激励、直接负荷控制等方式引导用户改变用电行为，降低峰谷差，提高电网利用效率。在电动汽车需求侧响应方面，构建了电动汽车数学模型，提出不同充放电控制策略；分析了其参与需求侧响应的经济和社会效益，评估了不同场景下的需求响应潜力；研究了基于优化算法的电动汽车调度策略，以实现电网调峰调频、提高电网稳定性和经济性等目标。但现有研究存在不足，综合考虑风电并网运行的微电网和集群电动汽车的优化调度研究较少，大多侧重于微电网独立运行或电动汽车独立调度，缺乏对两者协同作用的深入研究；大部分研究只关注电网运行目标，忽略电动汽车用户充电需求和舒适度，导致用户参与意愿不高；实际应用中，需考虑微电网和电动汽车大规模接入，优化调度模型维度高，计算效率有待提高。
三、问题描述与建模
3.1 微电网结构
考虑包含风电、微型燃气轮机、储能系统和集群电动汽车的微电网。风电作为可再生能源，具有间歇性和波动性；微型燃气轮机启动速度快、运行灵活；储能系统可储存和释放电能，平抑可再生能源出力波动；集群电动汽车通过智能网络连接形成虚拟储能单元。
3.2 优化目标
最小化微电网运行成本，包括燃气轮机燃料成本、储能系统维护成本以及与主网的交互成本。同时，需考虑电网安全约束和用户满意度，保证微电网稳定运行和电动汽车用户正常充电需求。
3.3 约束条件
满足电网功率平衡约束，即微电网内发电功率与负荷功率实时平衡；元件运行约束，如微型燃气轮机出力限制、储能系统充放电功率和容量限制；电动汽车充放电约束，包括最大充放电功率、最小充电量等。
3.4 模型构建
3.4.1 风电出力模型
采用概率模型描述风电出力特性，用Weibull分布描述风速概率分布，再通过风力机功率曲线将风速转化为风电出力功率。
3.4.2 微型燃气轮机模型
采用简单燃料成本模型，燃料成本与燃气轮机出力功率成正比，体现其运行成本与出力的关系。
3.4.3 储能系统模型
采用简单电池储能模型，考虑充放电效率、充放电功率限制和容量限制，反映储能系统在实际运行中的充放电特性和能量存储能力。
3.4.4 集群电动汽车模型
采用概率模型描述电动汽车出行规律、充电需求和电池容量。用正态分布描述到达和出发时间，对数正态分布描述行驶里程，并考虑充电功率限制和电池容量限制，体现电动汽车用户行为的随机性和不确定性。
3.4.5 需求侧响应模型
采用价格激励方式引导电动汽车参与需求侧响应，根据电网负荷情况制定不同电价，鼓励电动汽车在低谷时段充电、高峰时段放电，平抑电网峰谷差。同时，对充放电行为进行约束，保证用户满意度。
3.4.6 优化调度模型
基于以上模型，构建以最小化微电网运行成本为目标的混合整数线性规划（MILP）模型，约束条件包括功率平衡、元件运行、储能系统充放电和电动汽车充放电约束。
四、优化算法
由于构建的优化调度模型为MILP模型，求解难度较高，可采用以下优化算法提高计算效率：
4.1 分解算法
将原问题分解为多个子问题，如微电网调度子问题和电动汽车调度子问题，分别求解后通过价格信号协调整合，降低问题复杂度，提高求解效率。
4.2 启发式算法
采用遗传算法、粒子群算法等启发式规则搜索最优解，这些算法能快速找到近似最优解，但不能保证全局最优，适用于对求解速度要求较高、对精度要求相对较低的场景。
4.3 并行计算
利用多核处理器或GPU等并行计算资源，加速优化算法求解过程，缩短求解时间，提高计算效率，满足实际应用中对实时性的要求。
五、仿真结果与分析
5.1 仿真参数设置
设置微电网参数，如风电机组装机容量、微型燃气轮机装机容量、储能系统容量和功率等；电动汽车参数，如数量、平均行驶里程、电池容量、充电功率等；以及分时电价、需求响应激励价格等参数，为仿真实验提供数据支持。
5.2 结果分析
仿真结果表明，提出的优化调度策略能有效平抑风电出力波动。电动汽车根据电网负荷和风电出力情况灵活调整充放电行为，降低微电网峰谷差，提高风电消纳率。例如，在风电出力高峰时段，电动汽车增加充电量，储存多余电能；在风电出力低谷或电网负荷高峰时段，电动汽车放电，补充电网电力缺口。同时，该策略充分考虑电动汽车用户需求，保证用户充电需求和舒适度，提高用户参与需求侧响应的积极性。通过优化调度，微电网运行成本降低，经济性提高；系统稳定性增强，能更好地应对风电出力波动和负荷变化，保障电力供应的可靠性和稳定性。
六、结论与展望
6.1 研究结论
本文针对计及风电并网运行的微电网，研究了基于集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略。通过构建包含风电、微型燃气轮机、储能系统和集群电动汽车的微电网优化调度模型，并采用适当优化算法求解，实现了微电网运行成本最小化。仿真结果表明，该策略能有效平抑风电出力波动，提高微电网经济性和稳定性，充分发挥电动汽车需求侧响应潜力，为构建更高效、更清洁的电力系统提供理论支撑。
6.2 未来展望
未来研究可考虑更多类型分布式能源的微电网优化调度，如光伏、生物质能等，进一步提高微电网的可再生能源渗透率；深入研究电动汽车用户行为和心理，优化需求侧响应激励机制，提高用户参与度和响应效果；结合人工智能、大数据等先进技术，实现微电网优化调度的智能化和自适应化，提高调度决策的准确性和实时性，推动微电网在能源领域更广泛的应用和发展。
📚2 运行结果
部分代码：
C=C+[-Q52*y-pm_max*Q02*x>=-pm_max];%配电网交互约束
C=C+[-Q51*y>=-Q02*x*pm_max];
C=C+[Q51*y>=0];
C=C+[Q52*y>=0];
C=C+[Q6*y+G*u-PEV'+pw'==0];
C=C+[Q8*y==DDR];%可转移负荷约束
C=C+[-Q9*y>=-DR_max];
C=C+[Q9*y>=DR_min];
C=C+[Q101*y>=0];
C=C+[Q102*y>=0];
%C=C+[Q9*y+Q101*y-Q102*y=P_DR];
C=C+[Q103*y==P_DR'];
C=C+[0<=pw<=pwyuce];
C=C+[Pevaggmin<=PEV<=Pevaggmax,Eevaggmin<=E<=Eevaggmax];%电动汽车约束
C=C+[E(1,2:end)==E(1,1:end-1)+PEV(1,1:end-1)+Eexsum(1,2:end)];
C=C+[-Q52*y-pm_max*Q02*x>=-pm_max];%配电网交互约束
C=C+[-Q51*y>=-Q02*x*pm_max];
C=C+[Q51*y>=0];
C=C+[Q52*y>=0];
C=C+[Q6*y+G*u-PEV'+pw'==0];
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🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。（概述仅供参考，具体以运行结果为准）
[1]刘桦臻. 计及风电并网运行的电动汽车优化调度策略研究[D].重庆大学,2018.
[2]孟祥达. 配网电动汽车负荷与空调需求侧响应协调优化方法研究[D].沈阳工业大学,2022.DOI:10.27322/d.cnki.gsgyu.2022.000099.
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