【电网优化调度数据集】寒潮场景V2G电网优化调度数据集

原创于 2025-12-17 05:37:54 发布 · 557 阅读

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#人工智能 #大数据 #服务器 #支持向量机

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💥第一部分——内容介绍

寒潮场景下V2G电网优化调度数据集深度解析

寒潮引发的电网挑战与应对策略

在寒潮来袭的特殊气象条件下，天气温度呈现出突发性、大幅度的骤降态势。这一极端变化对电网运行带来了多方面的严峻挑战。一方面，居民和各类用户为了抵御严寒，对电力能源的需求急剧攀升，导致负荷用能显著增加；另一方面，以风能、太阳能为代表的新能源，由于受低温、光照不足等自然因素影响，出力锐减。与此同时，系统备用资源的储备有限，且上级电网在寒潮期间也面临自身供电能力不足的困境。这些因素相互交织，使得电网内部在短时间内出现了较大的电力缺额问题，严重威胁到电网的稳定运行和用户的正常用电。

然而，随着科技的不断进步和能源结构的调整，负荷侧的资源状况发生了积极变化。近年来，负荷侧电动汽车的基数呈现出快速增长的趋势，同时，灵活性资源需求响应能力也得到了显著提升。这一变化为解决寒潮引发的电力缺额问题提供了新的思路和可行途径。通过合理调节负荷侧的灵活性资源，如电动汽车的充放电行为、储能系统的能量释放等，可以在一定程度上弥补寒潮期间电网的电力缺口，保障电网的稳定运行。

寒潮下灵活性资源的动态变化与特性

系统的灵活性资源并非一成不变，而是会随着应用场景的不同而呈现出多样化的特征。在寒潮天气这一特定场景下，灵活性资源发生了显著的变化。居民为了满足供暖需求，大量使用空调、热水器等设备，这些原本具有灵活调节能力的热属性资源，在寒潮期间转变为了刚性负荷，其调节能力受到极大限制。为了保障居民的健康和生命安全，在电力供应紧张的情况下，重工业负荷和一般工商业负荷等非民生类负荷，相对而言成为了可以削减的资源。通过对这些非民生类负荷进行合理的调度和控制，可以在不影响居民基本生活的前提下，有效缓解电网的供电压力。

以中国寒冷地区的吉林省为例，电动汽车产业近年来发展迅猛。根据相关预测，到2025年，吉林省的电动汽车保有量将达到21.10万辆。如此庞大的电动汽车规模，为电动汽车参与寒潮来临时的系统调度提供了坚实的基数支撑。电动汽车作为一种新型的灵活性资源，具有独特的优势。其电池可以作为储能装置，在电网负荷低谷时充电，储存电能；在电网负荷高峰或出现电力缺额时，将储存的电能释放回电网，起到调节电网供需平衡的作用。

数据集构建基础与参数设定

配电网拓扑与开发平台

为了验证所提出的寒潮场景下V2G电网优化调度方法的可行性和有效性，我们选取了IEEE 33节点系统作为配电网的拓扑结构。该系统具有典型的配电网特征，能够较好地模拟实际电网的运行情况。在算例程序开发方面，我们基于MATLAB - R2022b平台，并使用商用求解器Cplex - 12.10.0进行优化计算。MATLAB平台具有强大的数值计算和数据分析能力，而Cplex求解器则在求解大规模优化问题方面具有高效、准确的优势，两者的结合为算例的准确计算提供了有力保障。

单体SPEV参数设定

在模型中，我们对单体SPEV（智能电动汽车）的各项参数进行了详细设定。其电池容量设定为80kW·h，联网时刻初始容量为20kW·h，这意味着电动汽车在接入电网时，电池中已经储存了一定量的电能。为了满足用户的日常出行需求，电池容量需达到50kW·h。同时，SPEV的额定充、放电功率为120kW，充、放电效率为0.8，即在实际充放电过程中，会有20%的能量损耗。当外界温度为 - 25℃时，SPEV的BTMS（电池热管理系统）加热功率为10kW，这是为了确保电池在低温环境下能够正常工作，维持其性能和寿命。

LPEV充放电站与工业负荷参数设定

在算例拓扑图中，我们设置了LPEV（大型电动汽车）充放电站，其中包含30辆LPEV。每辆LPEV的容量为180kWh，充放电功率为540kW，效率同样为0.8。这些大型电动汽车具有更大的储能容量和充放电功率，能够在电网调度中发挥更重要的作用。对于工业负荷，我们选取了某地区的钢铁、碳化硅和水泥等可调工业负荷作为研究对象。这些工业负荷的调节能力在50%左右波动，为了简化模型计算，我们设置灵活性工业负荷的可调能力为实际负荷的一半。其他工业及一般工商业负荷则采用某地区的实际数据，以确保算例的真实性和可靠性。以下是考虑寒潮天气灵活性资源的优化调度算例拓扑图（此处可插入相应图片）。

数据文件介绍

寒潮场景V2G电网优化调度数据集详细记录了与寒潮天气下电网优化调度相关的各类数据，这些数据存储在Dataset文件夹中的多个数据文件中，具体如下：

T = 10，P_BTM = 1.xlsx：该文件记录了在外界温度为10℃时，SPEV的BTMS加热功率为1kW时的相关数据，可用于分析不同温度条件下电动汽车电池热管理系统的运行情况。
T = - 20，P_BTM = 8.xlsx：此文件记录了外界温度为 - 20℃时，SPEV的BTMS加热功率为8kW时的数据，有助于深入研究低温环境下电动汽车的能量消耗和电池性能变化。
电力缺额.xlsx：该文件详细记录了寒潮来临时电网在不同时段、不同节点出现的电力缺额情况，为分析电网的供需平衡和优化调度提供了重要依据。
上级电网供电.xlsx：此文件包含了上级电网在寒潮期间的供电能力数据，包括供电功率、供电时间等信息，有助于了解上级电网对本地电网的支持情况。
政策因子对SPEV_P的影响.xlsx：该文件分析了不同政策因子对SPEV充放电功率的影响，为制定相关政策以引导电动汽车参与电网调度提供了参考依据。

实验小结与展望

实验结论

通过对寒潮场景下V2G电网优化调度的实验研究，我们得出了以下重要结论：

用户侧负荷调节能力变化：寒潮来临时，用户侧居民负荷的调节能力受到极大限制，传统温控负荷等原本具有灵活性的资源转变为刚性负荷。在这种情况下，更多的调节潜力集中在规模化电动汽车、储能系统以及包括工业负荷在内的非民生类负荷上。这些资源具有较大的调节空间，能够在电网出现电力缺额时发挥重要作用。
电动汽车的调节作用与局限性：在“碳达峰·碳中和”的大背景下，规模化发展的电动汽车在居民负荷中的占比将大幅提升，其具备一定的电能调节能力。在寒潮发生的初始阶段，电动汽车可以为电网提供一定的调节能力，缓解电网的供电压力。然而，在持续性、长周期的低温条件下，电动汽车的调节能力会受到电池性能、用户出行需求等因素的限制，此时电网的调节还需要工业负荷等其他资源的支撑。
电动汽车联网时长概率模型：本研究运用高斯分布来描述电动汽车联网时长的随机性，这是一种初步的建模方法。后续研究可以根据不同场景和不同地区的用能特点、用户行为习惯等因素，进一步完善和修正联网时长的概率模型，使其更加准确地反映实际情况，为电网优化调度提供更可靠的依据。

研究展望

本研究为寒潮场景下V2G电网优化调度提供了一定的理论基础和实践参考，但仍有许多方面有待进一步深入研究。未来的研究可以进一步拓展灵活性资源的范围，除了电动汽车和工业负荷外，还可以考虑分布式能源、储能系统等其他资源的协同优化调度。同时，可以结合大数据、人工智能等先进技术，提高电网优化调度的智能化水平，实现对电网运行的实时监测和精准调控。此外，还可以开展更多的实地实验和案例研究，验证优化调度方法在实际电网中的可行性和有效性，为推动电网的智能化、绿色化发展提供有力支持。