随着具备分布式资源的产消者群逐渐成为新兴电力市场主体,分布式资源如何从仅满足产消者群自给自足到进一步有效利用成为重要命题。首先,分析分布式电能发展现状,针对产消者群提出一种分布式交易框架。在此框架下,根据产消者群实际情况建立了产消者群模型,并制定日前-实时两阶段电能交易方法。在日前阶段,基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)实现产消者群的日前电能交易,通过电能供需关系迭代拉格朗日乘子得到交易价格,既解决了产消者群议价难题也提升了可再生资源利用率;接着,在实时阶段,基于广义二价拍卖(generalized second-price,GSP)规则使产消者群在电能拍卖中合理出价,既解决了“光伏发电容易受到天气影响及产消者自身负荷预测准确度低导致电能偏差”的问题,也满足了实时电能交易中多产消者群之间对交易时限的要求。最后,通过算例验证了文章所提出方法的合理性。

随着电动汽车逐步替代燃料汽车,电动汽车充电负荷对电网造成的影响也越来越大,为此提出了一种考虑出行需求与引导策略的电动汽车充电负荷时空分布预测方法。首先,基于路段通行时间模型建立划分功能区域的半动态交通网模型;进一步,建立电动汽车能耗模型,在分析电价、气候和季节等因素对车主出行需求影响的同时,对充电需求、半动态交通网模型、能耗模型以及传统出行链进行修正;然后,考虑外部因素影响下车主的有限理性,提出引导策略下私家车和出租车充电负荷预测方法;最后,在半动态交通网模型中用改进的出行链和起讫点(origin-destination, OD)矩阵分别模拟私家车和出租车研究时间内的出行行为,通过在划分区域的半动态交通网仿真,验证了所提出的电动汽车充电负荷时空分布预测方法的有效性。仿真结果也表明电动汽车充电负荷时空分布预测情况与对外部影响因素的分析相符,同时提出的引导策略能提升车主决策的满意程度。

随着“双碳”目标的提出,分布式资源潜力不断被挖掘,能够有效聚合分布式资源的虚拟电厂逐渐受到广泛关注。虚拟电厂通过市场化交易保障供需平衡,为进一步提升电力保供能力,应降低虚拟电厂的出力偏差并提高其风险控制水平。针对此问题,文章首先对虚拟电厂中分布式资源的特性进行分析;其次,基于条件风险价值理论和合作博弈理论,考虑虚拟电厂中分布式资源的出力偏差与风险控制,提出基于改进沙普利值法的虚拟电厂收益分配策略;最后,通过算例分析验证所提收益分配策略的有效性。通过条件风险价值定量分析分布式资源在不同风险水平、出力偏差以及贡献度场景下的虚拟电厂收益分配机制。算例分析表明,所提出的合作交易策略能够提高分布式资源的收益,且能有效控制新能源出力偏差并平抑其参与市场的风险,在实现多方共赢的情况下提高电力系统的供应能力。

分布式电源和电动汽车大量接入配电网,打破了配电网的三相平衡状态,致使传统的配电网保护方案无法适应时代的发展需求。为此,在现有平衡系统故障恢复策略的基础上,提出了一种基于电动汽车充电站的不平衡配电网灾后两阶段故障恢复策略。第一阶段以故障恢复成本最小为目标确定故障后的孤岛运行方案。第二阶段综合考虑电动汽车充电站及各分布式电源机组的折旧、运维、弃负荷惩罚等成本,以配电网运行收益最大为目标建立协同优化模型,以确定故障时各充电站出力情况。最后通过改进的IEEE 33节点系统验证所提两阶段故障自愈模型及优化运行策略的有效性。结果表明,所提方法较传统的孤岛划分法弃负荷率更低,为解决不平衡配电网的故障恢复问题提供了新思路。

随着高渗透率分布式新能源接入电网,其出力的随机性与波动性对配电网的灵活性需求提出了更高的要求。为此提出一种计及智能软开关(soft open point, SOP)与智能负载(smart load, SL)互补特性的配电网灵活性提升方法。首先,对SOP、SL与可控分布式电源(distributed generation, DG)的灵活性特性与数学模型进行分析,从节点灵活性适应度与含SOP线路的负载裕度两个方面建立灵活性评估指标。其次,构建考虑运行成本、电压质量与灵活性指标的目标函数,力求在最小化灵活性缺额与电压越限的情况下实现经济性最优。同时提出了改进鲸鱼优化算法(reconstruction whale optimization algorithm, Re-WOA)对优化模型求解;在该算法中引入了两种改进的搜索捕食策略,并以SL容量裕度指标平衡搜索阶段的SL负载均衡度。最后,通过改进的IEEE 33节点系统验证了该模型对配电网的优化作用与所提Re-WOA算法的有效性。

为深入挖掘电动汽车的可调度潜力,缓解含高比例新能源微电网的供能压力,结合多元需求响应技术,提出一种考虑电动汽车资源参与的微电网多时间尺度优化调度模型。在日前调度阶段,一部分电动汽车资源与价格型需求响应技术相结合,以用户的综合满意度为目标进行优化。微电网基于价格型电动汽车资源的调度计划,以经济低碳成本最低与灵活性满足度最大为目标进行优化,确定各侧可调资源的调度安排。在日内调度阶段,另一部分电动汽车资源与激励型需求响应技术相结合。微电网能量管理中心作为领导者,以运营成本最小为目标,激励型电动汽车群作为跟随者,以用电成本最小为目标,构建微电网日内主从博弈模型进行滚动优化,双方基于补贴价格与用能策略进行博弈。最后,基于某微电网场景进行仿真验证,结果表明所提模型能够降低用户用电成本,减少负荷曲线的峰谷差,实现新能源的全消纳。

换电站减少了电动汽车的补能时间,具有可观的调控潜力,准确的负荷预测模型是其参与电网辅助服务的关键。针对用户换电需求的随机性,建立基于模糊聚类-马尔可夫链的换电站负荷预测模型。首先,利用泊松分布预测各时刻电动汽车换电需求数量,并建立换电需求约束;其次,利用自适应模糊C均值聚类算法依据荷电状态对换电站中电池集群进行自适应分区,避免人为分区的主观性;最后,采用马尔可夫链建立充电、放电、等待多状态下换电站电池集群模型。对需求预测方法与负荷预测模型进行了仿真验证,并与蒙特卡洛模拟法进行对比,结果表明,泊松分布准确预测了电动汽车需求数量,提出的负荷预测模型获取了充放电状态下换电站的功率,同时减小了负荷预测的波动性。

充电站行业的快速发展使得市场竞争进一步加剧,精确的服务范围划分和合理有效的定价策略,是充电站运营商的竞争核心。经典服务范围模型往往忽视地区多主体之间的竞争影响,利用简单模型计算得到的服务范围过于规则圆形化,不符合市场分布规律。因此,提出基于可变范围场强的充电站服务范围模型,刻画充电站服务范围动态变化与电价之间的关系,优化计算得到实时定价策略。首先,对充电站竞争力进行量化评估,基于元电荷场强公式与Wilson模型建立了充电站服务范围场强模型,依据服务范围辨识充电站的市场边界;然后,基于充电站市场占比描述充电负荷与电价之间的需求关系,建立以功率偏差率与运营商利润率为目标的实时定价优化模型。最后,以长沙市某地区为例仿真计算,分析实时电价策略与充电站服务范围的关系。结果表明,所提方法能够有效减小实时功率偏差,同时为充电站运营商带来更多的利润。