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期刊號： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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考慮負(fù)荷不確定性的微電網(wǎng)多時間尺度調(diào)度策略

來源：電工電氣發(fā)布時間：2024-08-30 14:30瀏覽次數(shù)：292

考慮負(fù)荷不確定性的微電網(wǎng)多時間尺度調(diào)度策略

徐懂理1，徐北碩1，高瑞陽1，錢俊杰1，王舒揚(yáng)2
(1 南京工程學(xué)院 電力工程學(xué)院，江蘇 南京 211167；
2 國網(wǎng)浙江省電力有限公司麗水供電公司，浙江 麗水 323000)
 
    摘 要：隨著分布式能源滲透率增高，微電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷的不確定性及能源響應(yīng)負(fù)荷波動的時間尺度不同為系統(tǒng)靈活調(diào)度帶來了挑戰(zhàn)。電動汽車(EV)因其快速響應(yīng)能力，合理安排其充放電行為可以有效緩解微電網(wǎng)的供電壓力，平滑負(fù)荷曲線。在以經(jīng)濟(jì)運(yùn)行最優(yōu)為目標(biāo)下，提出一種考慮負(fù)荷不確定性及電動汽車資源的微電網(wǎng)多時間尺度調(diào)度優(yōu)化模型。在日前調(diào)度階段，結(jié)合需求響應(yīng)技術(shù)以風(fēng)光消納最優(yōu)為目標(biāo)，優(yōu)化電動汽車資源的充放電行為，確定各種資源調(diào)度安排；在實(shí)時調(diào)度階段，負(fù)荷預(yù)測出現(xiàn)偏差時，將儲能電池、電動汽車資源作為靈活性資源，實(shí)時滾動，對日前調(diào)度計劃做出修正。以某一微電網(wǎng)進(jìn)行仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明所提模型能實(shí)現(xiàn)風(fēng)光全部消納，有效減少負(fù)荷曲線的峰谷差，提高其應(yīng)對負(fù)荷不確定性的能力。
    關(guān)鍵詞： 電動汽車；微電網(wǎng)；需求響應(yīng)；多時間尺度；負(fù)荷不確定性
    中圖分類號：TM714     文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A     文章編號：1007-3175(2024)08-0008-07
 
Multi-Time Scale Scheduling Strategy of Microgrid
Considering Load Uncertainty
 
XU Dong-li1, XU Bei-shuo1, GAO Rui-yang1, QIAN Jun-jie1, WANG Shu-yang2
（1 School of Electric Power Engineering, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211167, China;
2 Lishui Power Supply Company of State Grid Zhejiang Electric Power Co., Ltd, Lishui 323000, China）
 
    Abstract: As the permeability of distributed energy increases, the load uncertainty in microgrid and the different time scales of energy response load fluctuation bring challenges to the flexible scheduling of the system. Due to the rapid response ability of electric vehicle (EV),reasonable arrangement of its charge and discharge behavior can effectively alleviate the power supply pressure of microgrid and smooth the load curve. A multi-time scale scheduling optimization model of microgrid considering load uncertainty and EV resources is proposed with the aim of economic operation optimization. In the day-ahead scheduling stage, combined with the demand response technology, the charging and discharging behavior of electric vehicle resources was optimized with the goal of optimizing wind and solar consumption, and various resource scheduling arrangements were determined. In the real-time scheduling stage, when there is a deviation in the load prediction, the energy storage battery and electric vehicle resources are used as flexible resources, which are rolled in real time to make corrections to the dayahead scheduling plan. Finally, the simulation results of a microgrid show that the proposed model can realize the full absorption of wind and scenery, effectively reduce the peak-valley difference of load curve, and improve its ability to cope with load uncertainty.
    Key words: electric vehicle; microgrid; demand response; multi-time scale; load uncertainty
 
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