论文部分内容阅读
随着化石燃料的过度使用,以及环境污染的加剧,人们对于可再生能源等清洁能源的应用越发看重。同时,随着电动汽车技术的快速发展,电动汽车对于电网而言也不再是单纯的耗电单元,也可以被作为一种分布式供电能源,但大量的分布式能源接入电网会给电网的安全运行带来很大的挑战。因此,在以包含风光发电系统的孤立微电网作为研究对象时,要分析电动汽车接入微电网后,对微电网以及电动汽车用户的影响,对电动汽车进行协同调度,以保证在电力系统稳定运行的情况下,实现微电网和用户的利益最大化。首先,研究了含电动汽车的微电网系统模型。微电网中发电部分包括风力发电和光伏发电,建立以风速为基础的风力发电模型;根据光照强度和温度对光伏电池的影响,建立光伏发电模型;接入微电网的电动汽车作为可调度负载,建立关于其用电时间和电量的负荷模型。以上模型的建立对后续的进一步研究打下了理论基础。其次,研究了基于分时电价和风光储发电系统建立的多目标负荷调度模型。在满足电动汽车用户的用电需求下,通过分时电价对用户进行间接影响,引导用户在电价高时放电,在电价低时充电,在满足功率消耗的约束条件下,实现电动汽车用户的利益最大化以及微电网中储能系统寿命的最大化。采用分层序列法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用自适应粒子群算法求解优化问题,优化调度策略。仿真结果与两个单目标负荷调度模型的仿真结果进行对比,结果显示多目标的负荷调度模型在不缩短储能系统寿命的情况下,能够增加电动汽车用户的利益。最后,研究了微电网公司与电动汽车用户之间的能量交易以及定价策略问题,建立二者之间的分层Stackelberg博弈模型,并验证Stackelberg均衡点的存在性和唯一性。采用自适应粒子群算法优化电动汽车的充放电功率以及微电网公司的电价。仿真结果显示,基于建立的博弈模型得到的用电行为和定价策略可以提高微电网公司的收益,并降低电动汽车用户的用电成本。