【电力系统】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附Matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要： 随着能源结构的转型和电动汽车的普及，微电网作为分布式能源接入的重要平台，面临着风电并网带来的间歇性和波动性挑战。同时，集群电动汽车（EV）作为一种灵活的需求侧资源，具有潜在的需求响应能力。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。通过对风电出力特性、微电网运行特性和电动汽车充放电特性的深入分析，构建了包含风电、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。该模型旨在最小化微电网运行成本，同时考虑电网安全约束和用户满意度。仿真结果表明，提出的优化调度策略能够有效平抑风电出力波动，提高微电网的经济性和稳定性，并充分发挥电动汽车的需求侧响应潜力，为构建更高效、更清洁的电力系统提供理论支撑。

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

引言：

全球气候变化和能源危机日益严峻，推动着全球能源结构的转型升级。以风能为代表的可再生能源在电力系统中的占比不断提高。然而，风电的间歇性、波动性以及不可控性给电网的安全稳定运行带来了严峻挑战。微电网作为一种新型的电力供应模式，能够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，随着电动汽车的普及，其大规模接入电网将对电网的运行造成一定影响，但同时也带来了新的机遇。集群电动汽车作为一种灵活的需求侧资源，通过智能充放电管理，可以参与电网的调峰调频，提供辅助服务，实现需求侧响应。因此，将集群电动汽车与微电网相结合，利用电动汽车的需求侧响应能力来平抑风电的出力波动，提高微电网的运行效率，具有重要的研究价值和应用前景。

1. 文献综述：

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的研究。

在微电网优化调度方面，现有研究主要集中在以下几个方面：

考虑可再生能源接入的优化调度：
针对风电和光伏发电的间歇性和波动性，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。
考虑储能系统配置的优化调度：
研究了储能系统的容量配置和充放电策略，以平衡供需关系，平抑可再生能源的出力波动，提高微电网的运行经济性。
考虑需求侧响应的优化调度：
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，提高电网的利用效率。

在电动汽车需求侧响应方面，现有研究主要集中在以下几个方面：

电动汽车的建模与控制：
研究了电动汽车的充放电特性、电池寿命、用户行为等，构建了电动汽车的数学模型，并提出了不同的充放电控制策略。
电动汽车参与需求侧响应的潜力评估：
分析了电动汽车参与需求侧响应的经济效益和社会效益，评估了电动汽车在不同场景下的需求响应潜力。
电动汽车参与电网调度的优化算法：
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。

然而，现有研究仍然存在一些不足之处：

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：
现有研究大多侧重于微电网的独立运行或电动汽车的独立调度，缺乏对两者协同作用的深入研究。
缺乏对电动汽车用户满意度的有效考虑：
大部分研究只关注电网的运行目标，而忽略了电动汽车用户的充电需求和舒适度，导致用户参与意愿不高。
优化调度模型的复杂性较高，计算效率有待提高：
在实际应用中，需要考虑微电网和电动汽车的大规模接入，优化调度模型的维度较高，计算效率有待提高。

2. 问题描述与建模：

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。具体问题描述如下：

微电网结构：
考虑一个包含风电、微型燃气轮机、储能系统和集群电动汽车的微电网。
优化目标：
最小化微电网的运行成本，包括燃气轮机的燃料成本、储能系统的维护成本以及与主网的交互成本。
约束条件：
满足电网的功率平衡约束、元件运行约束、储能系统的充放电约束以及电动汽车的充放电约束。
需求侧响应：
通过价格激励或直接负荷控制等方式引导电动汽车参与需求侧响应，平抑风电的出力波动。

2.1 风电出力模型：

风电的出力具有间歇性和波动性，本文采用概率模型来描述风电的出力特性。具体而言，采用Weibull分布来描述风速的概率分布，然后通过风力机的功率曲线将风速转化为风电的出力功率。

2.2 微型燃气轮机模型：

微型燃气轮机是一种小型化的燃气轮机，具有启动速度快、运行灵活等优点。本文采用简单的燃料成本模型来描述微型燃气轮机的运行成本，燃料成本与燃气轮机的出力功率成正比。

2.3 储能系统模型：

储能系统可以储存电能，并在需要时释放电能，从而平抑可再生能源的出力波动，提高电网的可靠性。本文采用简单的电池储能模型，考虑储能系统的充放电效率、充放电功率限制和容量限制。

2.4 集群电动汽车模型：

集群电动汽车是指大量电动汽车通过智能网络连接在一起，形成一个虚拟的储能单元。本文采用概率模型来描述电动汽车的出行规律、充电需求和电池容量。具体而言，采用正态分布来描述电动汽车的到达时间和出发时间，采用对数正态分布来描述电动汽车的行驶里程，并考虑电动汽车的充电功率限制和电池容量限制。

2.5 需求侧响应模型：

本文采用价格激励的方式引导电动汽车参与需求侧响应。具体而言，根据电网的负荷情况，制定不同的电价，鼓励电动汽车在低谷时段充电，在高峰时段放电，从而平抑电网的峰谷差。同时，为了保证用户满意度，对电动汽车的充放电行为进行适当的约束，例如限制最大充放电功率、保证最小充电量等。

2.6 优化调度模型：

基于以上模型，构建了微电网优化调度模型，其目标函数为最小化微电网的运行成本，约束条件包括电网的功率平衡约束、元件运行约束、储能系统的充放电约束以及电动汽车的充放电约束。该模型是一个混合整数线性规划（MILP）模型，可以使用商业优化软件（如CPLEX、Gurobi等）进行求解。

3. 优化算法：

由于本文构建的优化调度模型是一个MILP模型，求解难度较高。为了提高计算效率，可以采用以下优化算法：

分解算法：
将原问题分解为多个子问题，分别进行求解，然后通过协调机制将子问题的解进行整合，得到原问题的解。例如，可以将原问题分解为微电网调度子问题和电动汽车调度子问题，分别进行求解，然后通过价格信号进行协调。
启发式算法：
采用一些启发式规则来搜索最优解，例如遗传算法、粒子群算法等。这些算法能够快速找到一个近似最优解，但不能保证找到全局最优解。
并行计算：
利用多核处理器或GPU等并行计算资源，加速优化算法的求解过程。

4. 仿真结果与分析：

为了验证所提出的优化调度策略的有效性，本文进行了仿真实验。仿真参数设置如下：

微电网参数：
风电机组的装机容量、微型燃气轮机的装机容量、储能系统的容量和功率等。
电动汽车参数：
电动汽车的数量、平均行驶里程、电池容量、充电功率等。
电价参数：
分时电价、需求响应激励价格等。

仿真结果表明，提出的优化调度策略能够有效平抑风电出力波动，提高微电网的经济性和稳定性。具体而言，电动汽车能够根据电网的负荷情况和风电的出力情况，灵活调整充放电行为，从而降低微电网的峰谷差，提高风电的消纳率。同时，优化调度策略能够充分考虑电动汽车用户的需求，保证用户的充电需求和舒适度。

5. 结论与展望：

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，并采用适当的优化算法进行求解，实现了微电网运行成本的最小化。仿真结果表明，提出的优化调度策略能够有效平抑风电出力波动，提高微电网的经济性和稳定性，并充分发挥电动汽车的需求侧响应潜力。

未来的研究方向包括：

考虑更多类型分布式能源的微电网优化调度：
除了风电之外，还可以考虑光伏发电、生物质发电等其他类型的分布式能源，构建更加复杂的微电网优化调度模型。
考虑用户行为不确定性的需求侧响应策略：
现有研究大多假设用户行为是确定的，但在实际应用中，用户行为具有很大的不确定性。因此，需要研究更加鲁棒的需求侧响应策略，以应对用户行为的不确定性。
研究基于区块链技术的微电网交易机制：
区块链技术具有去中心化、安全透明等优点，可以应用于微电网的交易机制，实现点对点的能源交易，提高能源利用效率。
研究基于人工智能的微电网智能控制策略：
利用人工智能技术，例如机器学习、深度学习等，可以实现微电网的智能控制，例如风电出力预测、负荷预测、故障诊断等，提高微电网的运行效率和可靠性。