《电力科学与工程》

《电力科学与工程》是由中华人民共和国教育部主管、华北电力大学主办的能源领域综合性学术期刊。1985年创刊，主要刊登电力工程、动力工程、能源环境工程以及核能和风能有关的论文。设有理论探讨、新能源专栏、工程应用等栏目。

发文量：2965被引量：8593 H指数：26 影响因子：0.294099986553192立即指数：0.0047被引半衰期：5.2833引用半衰期：4.7239期刊他引率：0.902平均引文率：4.6093

主管单位：中华人民共和国教育部 主办单位：华北电力大学 国内刊号：13-1328/TK 国际刊号：1672-0792 邮发代号：18-182 发行周期：月刊

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目录

(1)孙志勇;肖迎群;李楠;王森

PSS与储能装置的协调控制及参数优化研究 (11)高玉喜;赵璐

一种风光水一体化发电系统中长期多目标优化运行方法 (17)丁士东;曾平良;邢浩;杨京齐;周勤勇

基于容积卡尔曼滤波的配电网状态估计 (26)张叶贵;刘敏

基于集合经验模态分解的神经网络短期风速组合预测研究 (31)赵征;乔锦涛

某变电站变压器室进风口数值模拟及优化研究 (37)徐天光;王永庆;张;朱超;马玉龙;傅金柱

基于PMU的配电网状态估计 (44)魏文兵;李昌;冯鼎鹤

基于双层优化的电动汽车有序充电策略研究 (49)吴斌;杨超

基于神经网络的飞灰含碳量软测量模型及实现 (55)乔源;王建峰;杨永存;赵文杰

10 kV开关柜局放检测与定位研究 (62)焦夏男;熊俊;梁中熙;张宇;黄雪莜;张国忠;曾胤

角式与墙式切圆锅炉低氮燃烧数值模

范文

计及用户参与度的含电动汽车虚拟电厂优化调度研究

孙志勇、 肖迎群1>2, 李 楠 \ 王 森 1

( 1 ?贵州大学电气工程学院，贵 州 贵 阳 550025;2.贵州理工学院大数据学院，贵 州 贵 阳 550003)

摘 要 ：为了更好地消纳分布式能源、缓解电动汽车入网对电网造成的冲击，通过虚拟电厂将二者进行整合并对其进行调度。针对已有研究较少考虑电动汽车用户参与度这一因素的不足，构建了电动汽车群无序充电、有序充放电和计及用户参与度的有序充放电负荷模型。以虚拟电厂系统的经济最优、污染治理费最低为目标函数，在考虑相关安全约束的条件下，建立了含电动汽车的虚拟电厂调度模型。针对基本粒子群算法收敛慢、易陷入局部最优的不足，通过选取随机惯性权重、引入自然选择思想和远离最差位置3 个手段对粒子群算法进行改进，使用基本测试函数对改进的算法进行测试，验证了改进方案的有效性。将该算法运用到调度模型的求解中，通过案例仿真，进一步验证了算法改进的有效性，并确定了电动汽车有序充放电参与度与虚拟电厂运行整体效益间的联系。

关键词：虚拟电厂；电动汽车；用户参与度；粒子群算法;优化调度中图分类号:T M 619 文献标识码:A 文章编号：1672-0792(2019) 11-0001-10

收稿日期:2019-09-08

基金项目：国家自然科学基金资助项目（61540051);贵州省科学基金资助重点项目（黔科合LH字[ 2014]7356号)作者简介:孙志勇（1993—），男，硕士研究生，研究方向为虚拟电厂；

肖迎群（1975—），男，副教授，主要研究方向为智能信息处理等；李 楠 （1989—），硕士研究生，研究方向为电力系统规划；王 森 （1994一），硕士研究生，研究方向为电力系统规划。

2 电 力 科 学 与 工 程 2019 年

分布式电源（Distributed Generation,D G )往往呈现出地理空间分布不均、易受天气影响的特点。因此其出力的随机性及不确定性较大，将之大规模接入电网势必给电网带来冲击，对电网的功率平衡、网络损耗造成较大的负面影响[1]。此外，随着电动汽车的大面积普及，巨大的充电负荷需求给电网的规划、运行带来了很大的挑战U ]。然而 ,

虽然电动汽车数量庞大，但是其中的大多数每天多数时间处于空闲状态[3],且随着电动汽车入网

(Vehicle To Grid,V 2G ) 概念的提出，将电动汽车与分布式电源相整合逐渐成为研究者们的关注点 [44]。将二者合理整合后，一方面通过电动汽车消纳分布式电源的出力，起到削峰填谷的作用；另一方面，在分时电价政策引导下，通过电动汽车将分布式电源所发的电能进行时空转移，提高了系统的整体经济效益。虚 拟 电 厂 （Virtual Power Plant，V P P )具备整合分布式电源、电动汽车、储能装置的能力，在其有效的协调控制下将电动汽车、分布式电源协同人网很有实际意义 [7]。因此，合理地优化调度 V P P 内各发电单元的出力在消纳分布式电源、缓解电动汽车人网造成的负面影响以及提高系统运行的综合效益上意义显著。可是 , V P P 系统通常构成复杂，其优化调度常面临多变量、多极值的情况，而传统的诸如线性规划法、非线性规划法、单纯形法、动态规划法在处理该类问题时,往往效果不佳[8]。于是，性能更加优越的智

能算法便被越来越多地运用到虚拟电厂的优化调度中，寻找适当算法求解虚拟电厂的优化调度问题愈发成为研究热点。文献 [ 9 ] 通 过 V P P 整合 D G 和主动负荷，在考虑电价激励机制的情况下，建立基于双层模糊机会约束规划的V P P 优化调度模型并采用人工蜂群算法对该模型进行求解。文献 [10]考虑到其所建立的 V P P 调度模型变量多、计算复杂，提出了受分子间势能关系所启发而改进的新型差分进化算法，仿真结果表明改进后的算法在优化结果上相较于改进前的算法更为精确。文献 [11]以 V P P 系统的整体运营成本最低为目标，在综合考虑可中断负荷的中断次数、时长以及系统功率守恒等约束条件下建立了 V P P 调度模型,最后采用改进的二进制离散粒子群算法进行优化，结果验证了改进算法的有效性。然而，在研究含电动汽车虚拟电厂的优化调度问题时，研究者往往默认电动汽车100%参与调度[12_13],却较少考虑参与度所带来的影响。