基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标优化配置

U469.72%TM761; 针对可再生分布式电源(DG)及电动汽车(EV)大规模接入给配电网带来的用电量增长以及电压波动问题,提出一种基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标协调优化配置方法.通过提取城市路网的拓扑结构,监测路网流量,基于交通规划软件TransCAD进行起讫点(OD)矩阵反推,构建出行概率矩阵以描述用户的出行特性;基于蒙特卡洛方法模拟EV的时空分布特性,考虑EV、DG与常规负荷的时序特性,并基于改进K-means算法构建风-光-负荷的典型运行场景;兼顾电网侧与用户侧,以综合效益、系统负荷波动以及充电耗时成本为目标,构建DG和EV充电站的多目标联合配置模型,并采用改进粒...

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Published in电力自动化设备 Vol. 41; no. 11; pp. 48 - 56
Main Authors 刘丽军, 吴桐, 陈贤达, 郑文迪, 徐启峰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 福建省新能源发电与电能变换重点实验室,福建 福州 350108%福州大学 电气工程与自动化学院,福建 福州 350108%国网福建省电力有限公司福州供电公司,福建 福州 350009 10.11.2021
福州大学 电气工程与自动化学院,福建 福州 350108
Subjects
分布式电源;电动汽车;充电站;时空分布;需求响应;起讫点矩阵;多目标优化配置
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ISSN1006-6047
DOI10.16081/j.epae.202109003

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Summary:U469.72%TM761; 针对可再生分布式电源(DG)及电动汽车(EV)大规模接入给配电网带来的用电量增长以及电压波动问题,提出一种基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标协调优化配置方法.通过提取城市路网的拓扑结构,监测路网流量,基于交通规划软件TransCAD进行起讫点(OD)矩阵反推,构建出行概率矩阵以描述用户的出行特性;基于蒙特卡洛方法模拟EV的时空分布特性,考虑EV、DG与常规负荷的时序特性,并基于改进K-means算法构建风-光-负荷的典型运行场景;兼顾电网侧与用户侧,以综合效益、系统负荷波动以及充电耗时成本为目标,构建DG和EV充电站的多目标联合配置模型,并采用改进粒子群优化算法进行求解.结合IEEE 33节点配电网与某城区主干道路网模型进行仿真分析,结果验证了所建模型的有效性与可行性.
ISSN:1006-6047
DOI:10.16081/j.epae.202109003