规模化EV参与风电/火电系统的动态经济调度研究

【摘要】：近年来随着环境和能源问题的日益严峻,各国开始逐渐重视风力发电和电动汽车等清洁产业的发展。但是,大规模风力并网的带给电网严重的波动性问题,同时,电动汽车大规模的普及对电力系统的影响得到了广泛的关注。本文主要研究了规模电动汽车充电在含有风力发电的电力系统中的动态经济调度问题,其主要工作有：分析了对电动汽车充电负荷的特性及相关影响因素,根据电动汽车的日行驶里程和日行驶结束时间的统计规律,建立相应的充电负荷的数学模型,并采用蒙特卡洛模拟的方法计算电动汽车充电负荷曲线；同时,在计及电动汽车充电负荷的影响下,得到在有序充电下的电动汽车负荷曲线变化规律。采用历史数据对风速模型及其特性进行了分析,得到各月的风速模型；根据风速的历史数据,分别采用BP神经网络预测方法和RBF神经网络预测方法对风速进行建模预测,最后采用综合考虑误差的组合预测方法,最大限度减小预测误差；最后,通过确定风速与风电输出功率的关系,拟合风电场出力,得到风电场输出功率的预测结果。确定了以系统发电成本、排污成本和风电成本为最小目标的电力系统的动态经济调度模型,并以系统功率平衡、火电机组出力上下限、爬坡能力、备用能力和线路传输功率能力等作为约束条件,并用NSGA-Ⅱ和粒子群算法分别求解多目标函数问题和单目标函数问题,对电力系统经济调度的影响因素进行了分析。结果表明,参与有序充电的电动汽车比例越大,有利于节省系统的发电成本和排污成本,同时也有利于消纳风电,提高系统的经济性：区域电动汽车的规模越大,系统火电机组的利用率更高,也更有利于风电消纳;风电场的装机容量越大,区域火电机组的发电成本和排污成本越低,但风电成本会有一定程度增大。