含电动汽车充电及可再生能源发电的配电网协同运行优化模型

摘要

随着配电网中可再生能源（renewable energy resources,RES）、电动汽车（electric vehicle,EV）充电的渗透率越来越高，RES出力的波动性和不确定性、EV的无序充电给电网正常运行带来了较大影响。提出一种与RES分布式发电（distributed generation,DG）相协调的EV协同运行优化模型。该模型整合了EV、多类别DG运行约束和系统运行目标，以确保系统可靠运行，并缓解RES产能不足/过剩。首先，采用基于自回归移动平均（auto-regression moving average,ARMA）时间序列模型的RES功率及EV充电功率预测方法，生成场景样本。接着，提出基于多类别DG运行框架的EV充/放电策略，并对电网运行的潜在影响因素进行评估。随后提出电容器选址定容方法以减少这种影响，这些方法的综合集成促进了EV与DG协调运行。该模型在134节点配电网进行了模型仿真，并采用可变权重及异步学习因子的改进粒子群（improved particle swarm optimization,IPSO）算法进行求解，算例结果验证了模型效果。

关键词

可再生能源 / 电动汽车 / 分布式发电 / 协同运行 / 自回归移动平均 / 选址定容

基金资助

2022年教育部高等学校科学研究发展中心专项课题（ZJXF2022227）