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基于电动汽车充电负荷场景区间预测的孤岛型微电网鲁棒优化调度

刘德宝  
【摘要】:电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电负荷时序随机性强,随着EV渗透率的不断增加,EV无序充电的随机性对孤岛型微电网的经济性与供电可靠性构成极大挑战。同时,可再生能源具有内在的不稳定性,其输出功率具有波动性和不确定性。如何降低EV充电负荷的强随机性对孤岛型微电网的经济性与供电可靠性的影响,是亟待解决的难题。针对这一问题,提出一种更有效的EV充电负荷区间预测方法,并构建计及EV车主充电满意度约束的孤岛型微电网鲁棒优化调度模型。为降低EV的强随机性充电负荷对孤岛型微电网系统运行的影响,提出一种采用多相关日充电场景生成的EV充电负荷区间预测方法。首先,考虑EV充电行为受历史充电行为影响较大,基于斯皮尔曼等级相关系数,找出与待预测日EV充电负荷相关性强的历史日,构建EV原始多相关日充电场景集以刻画其充电行为。然后,基于改进变分自编码器生成与原始多相关日充电场景集的概率分布相似且存在时序差异的海量EV生成多相关日充电场景。最后,在生成多相关日充电场景集中筛选与已知历史日EV充电负荷数据相关性高的多个场景组成相关场景集。根据相关场景集最后一日的数据均值及数据区间分别获得待预测日EV充电负荷确定性预测结果及区间预测结果。针对含风电和光伏的孤岛型微电网,为提高微电网供电可靠性与运行经济性,提出一种考虑EV需求响应的微电网日前鲁棒优化调度方案。首先,传统研究中将EV作为完全响应负荷参与微电网调度,模型中考虑EV车主是否参与微电网运营商制定的EV需求响应方案,这取决于EV车主的主观意愿。为保证EV车主参与需求响应的积极性,定义EV车主充电满意度约束。然后,考虑EV充电负荷、风光出力和基础负荷的不确定性,构建计及EV需求响应与车主充电满意度约束的日前鲁棒优化调度模型。最后,以列约束生成算法求得孤岛型微电网日前鲁棒优化调度方案。使用数据为美国中西部地区住宅能耗调查数据集中随机选择的EV家庭插电式充电配置文件。分别分析预测新方法与传统概率预测方法-高斯过程回归方法的预测效果。结果表明新方法预测区间更可靠,区间宽度更窄。对于可再生能源占比高的孤岛型微电网,制定计及EV充电负荷强随机性、风电出力波动性、光伏出力波动性以及用户负荷波动性的两阶段日前鲁棒调度模型,采用列约束生成算法求解,得到多源-荷预测区间下的鲁棒调度方案。仿真结果表明计及EV的日前需求响应调度模型,能够提高孤岛型微电网系统的供电可靠性和可再生能源利用率,并降低孤岛型微电网系统的发电成本。


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