[01359815]区域智能电网框架下的V2G电能优化调度策略研究

深圳是中国乃至世界电动汽车相关产业最为活跃的城市。这里有比亚迪、五洲龙等知名电动汽车生产企业;这里有世界上运行里程最长、数量最为庞大的电动出租车队和电动公交车队;这里有中国数量最多、装机容量最大的电动汽车充电站及充电桩。随着未来电动汽车的普及,一个非常严峻的问题即将浮出水面：现有电网并未做好应对电动汽车这种新型电力负荷大规模接入的准备。电动汽车与电网能量交互（Vehicle to Grid, V2G）概念的提出则可以很好地解决这一问题。V2G技术可引导电动汽车在常规用电负荷曲线的波谷时段进行充电,并在波峰时段向电网馈电,以此来缓解电动汽车大规模接入对现有电网的影响。但由于电动汽车在充电时间和空间上可控性差,且我国未来电动汽车数量庞大,如何在满足电动汽车的充电需求下,制定合理的电动汽车充放电策略以最大程度地减轻电动汽车充电对电网的损耗是本项目的主要研究内容。为此,本项目首先构造了电动汽车与智能电网进行能量交互的实施框架,并在此基础上建立了以微网负荷方差最小为目标、以满足电网供应以及电动汽车需求为目标的数学模型。随后,通过分析现有模型的计算复杂度及在实际应用中的缺陷发现了现有模型普遍存在的局限性,由此提出了适应各种不确定性的实时车网能量调度策略方法及低计算复杂度的车网能量调度办法。最后,利用计算机仿真,以深圳市为例,当电网接入2百万辆电动汽车时,无序充电将会使得电网负荷峰值拉升17%,而在本项目提出的算法下进行智能充电仅会提升1%。