基于磷虾群算法的并网电动汽车功率优化分配
2021-01-20张丙旭
计算机工程与设计 2021年1期
许 刚,张丙旭
(华北电力大学 电气与电子工程学院,北京 102206)
0 引 言
电动汽车(electric vehicles,EV)作为灵活负荷,在并网时段内,储能电池需要蓄电满足出行需求,但在另一角度,并网的EV集群可以看作一种特殊的分布式储能装置,在配电网负荷高峰时,部分EV在满足离网达到期望电量的前提下,可延缓充电以降低配电网的高峰负荷,甚至可向电网放电进一步削弱配电网负荷高峰。EV集群并网具有巨大平抑负荷波动的潜力,可提高配电网运行可靠性与经济性[1-3]。
文献[4]在微网环境下,考虑EV的移动属性及分时电价机制,采用了改进的遗传算法最小化微网发电成本。文献[5,6]进一步讨论规模化EV并网条件下,以削峰填谷为目标提出了动态电价引导下的EV序充放电策略。文献[7]将EV功率分配分为两个阶段,第一阶段针对单台EV以用户成本最小为目标制定最优功率,第二阶段依据配网的负荷波动指标对第一阶段功率分配结果二次调整。文献[8]建立储能电池迟滞模型,功率增量依据功率计划值与实际值的偏差确定,根据并网EV的状态优先权进行功率分配。文献[9,10]考虑规模化EV并网,采用基于Benders分解的启发式算法,实现并网EV的灵活调度,平衡供需两侧利益。文献[11,12]考虑EV充电需求,采用了改进的粒子群优化算法实现EV的功率分配。
现有研究并未顾及用户的需求差异,且未涉及大规模EV并网的场景。文献[13]虽涉及用户个性化需求,仅浅显考虑了快、慢充两种方式。目前讨论的EV集群并网规模在百辆级,考虑未来EV逐步取代机动车,配电区块内接入EV集群可达千、万辆级。……
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