提出了一种微电网极端条件下系统恢复能力的优化模型,该模型综合考虑灾前预防和灾后恢复,由以用户满意度为目标的上层优化模型和以经济运行与恢复能力最优为目标的下层优化模型组成。提出了一种融合惯性权重和Lévy飞行等策略的混合Pelican算法。与测试函数的数值比较验证了所提算法具有更好的求解精度和收敛速度。针对小概率、高破坏性的场景进行了仿真实验,并与其他算法进行了比较,证明了所提算法在解决微电网最优经济运行与恢复能力问题上具有更强的优越性。
摘要:本文探讨了不同情况下电动汽车停车场的经济运行。停车场配备了具有车辆到电网 (V2G) 功能的电动汽车充电站、可再生能源 (RES) 和储能系统 (ESS)。考虑到不确定因素、ESS 退化和不同的电动汽车停车条件,制定了一个优化问题,以最大化停车场在不同充电模式下从电动汽车充电和向电网输送能量中获得的利润。将电力市场价格、太阳辐射和风速视为不确定因素,并使用 MATLAB 的场景工具箱生成场景。该模型根据不同电动汽车的停车时间对进入充电站的电动汽车进行分类,并通过线性价格需求关系根据其充电需求动态确定充电价格。通过在三种不同情况下与其他两个模型的比较,验证了所提模型的有效性。结果表明,所提出的模型基于所提出的 V2G 服务和动态充电价格可获得最大利润。
摘要 分布式发电和需求侧参与已被广泛部署,以构建安全、可靠和经济的配电网。微电网已融入电力系统,以满足分布式发电的增长,并对大规模需求扩张提供更多控制。本文提出了一种考虑终端用户参与电力市场的微电网调度和运行优化模型。所提出的模型使用混合整数规划来获得微电网的最低运行成本,并对本地响应负载应用负荷削减 (LS) 优化。目标函数由分段线性函数描述。所提出的模型允许实施与发电机组、与主电网的电力交换、能量平衡和 LS 相关的大量约束。运行决策基于表示发电机组状态、电网连接和响应负载的二进制变量。此外,所提出的模型还展示了响应负载的接通/断开率与微电网每小时运行成本之间的关系。实例研究证明了优化模型在多种技术和经济约束条件下寻找最低运营成本的性能。