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能源供应的可持续性和清洁性是当今世界共同关注的议题#xff0c;配电网与可再生能源发电相结合#xff0c;通过多能互补和梯级利用#xff0c;在不同时空取长补短#xff0c;提高能源利用率#xff0c;减少温室气体排放#xff0c;是解决能源短缺和环境问题的有效…前言
能源供应的可持续性和清洁性是当今世界共同关注的议题配电网与可再生能源发电相结合通过多能互补和梯级利用在不同时空取长补短提高能源利用率减少温室气体排放是解决能源短缺和环境问题的有效途径已成功应用于许多国家。如何优化和协调配电网内多种能源和储能提高可再生能源利用率是需要关注和研究的重点准确、科学的系统优化规划至关重要。将单个容量小、数量众多、随机性较强的电动汽车充放电统一调配以向电网提供足够的灵活性使电动汽车在满足用户出行要求的情况下进行有序充放电减小电网的负荷峰谷差促进新能源消纳。
新能源不确定性模型
基于copula函数新能源场景生成
计算风电场风速分布概率模型的分布参数时常使用参数估计法和非参数估计法。当采用参数估计法进行风速建模时假定风速服从Weibull分布将历史风速作为样本观测值通过估计Weibull分布函数的参数来获取风速序列的概率分布。当采用非参数估计法进行风速建模时常基于经验分布和核光滑方法根据历史风速样本观测数据利用核密度估计的方法确定总体风速序列的概率分布。
基于K-means的新能源典型场景聚类
聚类是将同一数据集中的数据按照一定的原则分成不同的簇类保证同一簇内数据具有较高的相似度不同簇间具有较低的相似度。K-means是一种动态的聚类算法算法的基本流程为首先在数据集里面随机选取k个数据作为初始聚类中心然后计算欧氏距离将其他的数据划分到与其最近的聚类中心所在的类中之后计算已划分完成的簇类的聚类中心点与初始数据对比并更新在之后的计算过程中迭代以上过程直到数据不再更新为止。
本程序先利用copula函数生成新能源场景在利用K-means方法对新能源场景进行聚类生成6中典型的新能源场景代入模型进行计算。
电动汽车充放电
无序充电
无序充电指的是电动汽车用户在任何时间、任何地点自行决定开始和结束充电的模式。这种方式没有统一的调度和管理完全由用户自行控制。用户可以根据自己的需求随时充电不受限制。由于用户的充电行为不可预测可能在某些时段如晚上回家后大量集中充电造成电网负荷剧增。在用电高峰时段集中充电会增加电网的负荷压力可能导致电网不稳定甚至过载。可能因为电网负荷高导致充电速度慢或充电成本高。
有序充电
有序充电是指通过智能电网技术和管理系统根据电网负荷状况、用电价格以及用户的充电需求对电动汽车的充电进行统筹安排和调度的模式。利用智能电网系统根据实时电网负荷状况和电价优化充电时间和充电量。通过分散充电时间避免用电高峰时段的集中充电减轻电网负荷压力。用户可以在电价较低的时段充电降低充电成本。提高电网运行效率和电动汽车的充电效率。通过优化充电时间和方式减少高峰时段对火电等高污染能源的依赖提升可再生能源的利用率。 程序介绍
程序建立计及多种不确定因素的有源配电网电动汽车充放电与能量管理模型研究风光荷及EV充电的随机性等多风险因素下的配电网运行经济效果针对配网中风光荷日前预测误差基于copula函数生成新能源场景并利用K-means方法聚类生成新能源典型场景在IEEE33节点配网中引入4种电动汽车研究其有、无序充放电对配网经济性与设备出力的影响。程序中算例丰富注释清晰干货满满创新性和可扩展性很高足以撑起一篇高水平论文下面对程序做简要介绍
程序适用平台Matlab
程序结果 部分程序
global price bsload PSS Pwuxu costLSSzeros(1,96);Lzeros(1,Ntest);%COzeros(1,Ntest);
if (yesfirst(1,i)yessec(1,i)0)%均不充电电池满
SS(i,1:96)0;x(1,1:96)0; L(1,i)myfen(x,Pbiao,price, lambda,bsload,P_mft,Ntest);
elseif(yessec(1,i)0)%第一次充电第二次不充电
hh ceil(((SOC_end-SOC_sa(1,i))*Cbattery/Pcharge*41));%横向跨度
elseif(yesfirst(1,i)0)%第一次不充电第二次充电
else %两次均充电%第一次情况
hh ceil(((SOC_end-SOC_sa(1,i))*Cbattery/Pcharge*41));%横向跨度
%第二次情况hh ceil(((SOC_end-SOC_sb(1,i))*Cbattery/Pcharge*41));%横向跨度xtzeros(1,192);% xzeros(1,96);y1e106;
for teT3(1,i):32*41-hh
xt(1,1:te-1)xt(1,te:tehh)1;xt(1,tehh1:192)0;
xxt(1,1:96)xt(1,97:192);
hanshumyfen(x,Pbiao,price, lambda,bsload,P_mft,Ntest);
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