智能电网中V2G系统能量管理及应用研究

• 作 者: 钟伟锋
• 出 处: 广东工业大学
• 发表日期: 2016年01期
• 关键词: 智能电网 电动汽车 V2G 电能调度 需求响应 移动性

环境污染、化石能源短缺威胁着人类社会的健康发展,节能减排、绿色能源己成为当今世界经济发展的大方向。智能电网是电网发展的大趋势,它以坚强的电力网络和可靠的通信网络为基础,接入大量分布式可再生能源,同时整合全网电力信息实现电力系统的优化和自愈,使系统运行更加绿色、高效、安全。电动汽车是一种节能环保的交通工具,它以电能为主要能源现实尾气零排放。伴随着电动汽车的大量普及,其充电负荷将对电网产生巨大的冲击,造成压降、过载、谐波污染等负面影响,所以很有必要对电动汽车充放电行为进行协调控制。V2G (Vehicle-to-grid)系统可以管理大量电动汽车电池,并通过电能调度或动态电价控制电动汽车充放电过程,满足电动汽车电能需求的同时对电网负荷曲线进行削峰填谷,实现电动汽车和电网之间信息和电能的互动,提高电网的灵活性和互操作性。本文主要研究V2G系统能量管理问题,首先介绍了现有的V2G系统中电能调度方法和需求响应管理方法,然后针对现有的V2G能量管理方法存在的不足之处,提出新的能量管理方法和系统模型。本文的主要贡献如下：首先,针对单个V2G系统中单向V2G充电电能调度提出基于熵的公平电能调度方法。基于熵的公平准则同时考虑电能调度过程中多个度量,采用熵权法对度量进行赋权。对于动态的电能调度问题,采用神经动态规划求解近似最优调度策略。仿真结果表明,该方法能够减轻电网负担,同时保证各个度量的性能表现。然后,针对双向V2G充放电电能调度提出基于贡献的公平电能调度方法。在基于贡献的公平准则中,贡献值越高的车有越高的优先权得到充电电能。贡献值与汽车充放电的电量和时间有关。采用自适应动态规划求解动态的电能调度问题。仿真结果表明,该方法能够对负荷曲线进行削峰填谷,同时加快放电汽车的电池电量恢复速度,也保证充满电所用时间的公平性。其次,考虑地区之间电动汽车的移动性对多个V2G系统的影响,提出V2G移动能量网络模型。模型中,每个地区节点都有一个V2G系统,车流使得各个系统的需求响应状态相互耦合。采用复杂网络同步理论分析V2G移动能量网络的动态行为。由理论推导可知,对称车流能够实现网络同步稳定,进而平衡各个地区的电能需求。仿真实验采用真实的车流和电网数据,分析本模型在真实场景下的性能表现。再次,基于V2G移动能量网络设计面向非对称车流的鲁棒需求响应算法。用差分方程组描述耦合节点情况下需求响应动力学,并分析需求响应算法的鲁棒性。仿真实验采用两个真实汽车行驶数据集,分析数据驱动下V2G移动能量网络的统计特性以及真实车流与需求响应机制的相互作用。最后,总结本文的研究工作,对研究成果进行评价,并给出今后进一步在V2G系统研究方向上的展望和设想。