文章摘要
王世谦,贾一博,白宏坤,王圆圆,华远鹏,卜飞飞,杨 平.分时电价下电动汽车参与虚拟电厂的经济优化调度方法[J].电力需求侧管理,2023,25(5):19-26
分时电价下电动汽车参与虚拟电厂的经济优化调度方法
Economic optimization scheduling method of electric vehicle participating in virtual power plant under time-of-use price
投稿时间:2023-04-08  修订日期:2023-06-29
DOI:10. 3969 / j. issn. 1009-1831. 2023. 05. 004
中文关键词: 电动汽车  虚拟电厂  负荷预测  需求响应技术  经济最优调度
英文关键词: electric vehicle  virtual power plant  load fore-casting  demand response technology  economically optimal sched-Uling
基金项目:国网河南省电力公司科研项目(5217L0220007)
作者单位
王世谦 国网河南省电力公司 经济技术研究院,郑州 450052 
贾一博 国网河南省电力公司 经济技术研究院,郑州 450052 
白宏坤 国网河南省电力公司 经济技术研究院,郑州 450052 
王圆圆 国网河南省电力公司 经济技术研究院,郑州 450052 
华远鹏 国网河南省电力公司 经济技术研究院,郑州 450052 
卜飞飞 国网河南省电力公司 经济技术研究院,郑州 450052 
杨 平 西南交通大学 电气工程学院,成都 611756 
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中文摘要:
      随着物联网以及智慧电网的迅速发展,供需平衡中需求侧资源的作用逐渐增大。然而,大量无序应用需求响应技术会对配电网的运行可靠性产生影响。针对此类问题,提出了电动汽车基线负荷预测与负荷削减、负荷转移两种激励型需求响应策略相结合的虚拟电厂经济优化调度方法。首先,根据历史数据采用三次指数平滑法完成风/光电站出力及电动汽车基线负荷的数据预测,观测电力用户的可调能力;然后,基于分时电价机制以虚拟电厂经济最优为目标,增加功率平衡、风/光新能源预测出力和储能系统运行成本等系统约束条件,建立虚拟电厂经济最优调度模型;最后,以河南郑州某地5个电动汽车充电站和风光电站等实际数据验证所提出方法的精准性和有效性。
英文摘要:
      With the rapid development of IoT and smart grid,the role of demand-side resources in supply- demand balance is gradually increasing. However, a large number of disorderly applications of demand response techniques can affect the reliability of distribution networks. To address such problems, a virtual power plant economic optimal scheduling method combining baseline load forecasting with load reduction and load transfer is proposed.Firstly, based on the historical data, the output of wind/optical power station and the baseline load of electric vehicles are forecasted by using the triple exponential smoothing method, and the adjust-able capacity of power users is observed. Then, based on the timesharing tariff mechanism with the objective of virtual power plant economic optimum, system constraints such as power balance,wind/light new energy forecast output and energy storage system operation cost are added to establish the electric virtual. Finally,the accuracy and effectiveness of the proposed method are verified by the actual data of 5 centralized charging stations and wind power stations in Zhengzhou, Henan Province.
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