【多微电网】计及碳排放的基于交替方向乘子法（ADMM）的多微网电能交互分布式运行策略研究附Matlab代码
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🔥 内容介绍
一、研究背景
- 电动汽车市场的蓬勃发展
：近年来，随着环保意识的增强和技术的进步，电动汽车（EV）的普及率迅速上升。这不仅改变了个人出行方式，也对能源供应基础设施提出了新的要求。光储充换电站作为一种集成了光伏发电、储能系统、充电及电池更换功能的设施，成为满足电动汽车能源需求的关键一环。它不仅能为电动汽车提供便捷的充电和换电服务，还能有效整合分布式能源资源，提升能源利用效率，减少对传统电网的依赖。
- 电力系统面临的挑战
：然而，大量电动汽车的充电行为给电力系统带来了显著挑战。电动汽车充电负荷具有随机性和集中性，尤其在下班高峰期，大量车辆集中充电，可能导致配电网局部过载，增加电网的峰谷差。这不仅影响电网的稳定性和可靠性，还可能增加发电成本和电网投资。因此，如何有效管理电动汽车充电负荷，成为电力系统运行和规划中的重要问题。
二、用户充电负荷与最优分时电价互动的意义
- 优化电网负荷曲线
：分时电价是一种根据不同时段电力供需情况制定不同电价的策略。通过实施分时电价，在用电低谷时段降低电价，在高峰时段提高电价，可以引导用户调整充电行为，将部分充电需求转移到低谷时段。这样可以有效削峰填谷，平滑电网负荷曲线，减少电网峰谷差，提高电网运行效率，降低发电成本。
- 提升用户经济效益
：对于电动汽车用户而言，参与分时电价互动可以根据电价变化合理安排充电时间，从而降低充电成本。用户可以在电价较低的时段为车辆充电，避免在高峰时段高价充电，实现经济利益最大化。这种互动机制不仅提高了用户的满意度，还能促进电动汽车的进一步普及。
三、光储充换电站的关键组成部分及作用
- 光伏发电系统
：光储充换电站配备的光伏发电系统利用太阳能电池板将太阳能转化为电能。太阳能作为一种清洁、可再生能源，其利用有助于减少对传统化石能源的依赖，降低碳排放。然而，光伏发电具有间歇性和波动性，受天气条件（如光照强度、云层覆盖等）影响较大。因此，在优化模型中，需要精确考虑光伏发电的不确定性，预测不同天气条件下的发电量，并合理安排其在站内的使用，以最大程度地利用太阳能资源。
- 储能系统
：储能系统在光储充换电站中扮演着能量缓冲和调节的重要角色。它可以在光伏发电过剩或电价较低的时段储存电能，在光伏发电不足、用电高峰或电价较高时释放电能。储能系统的存在增强了光储充换电站的能源自主性和灵活性，有助于平衡站内的能量供需，减少对电网的依赖。在优化模型中，需要考虑储能系统的充放电功率限制、充放电效率、自放电率、使用寿命等因素，制定合理的充放电策略，以优化储能系统的运行效益。
- 充电与换电设施
：充换电站为电动汽车提供充电和换电两种服务方式。充电设施包括快充和慢充充电桩，不同的充电方式具有不同的功率和充电时间，满足用户不同的需求。换电服务则通过更换电动汽车的电池，实现快速补充能源，减少用户等待时间。在优化模型中，需要考虑充电和换电设施的数量、布局、使用效率，以及用户对充电和换电服务的选择偏好，合理分配资源，提高服务质量和运营效率。
四、优化模型的构建思路
- 目标设定
：
- 经济目标
：光储充换电站运营商的主要目标之一是实现经济效益最大化。这涉及到多个方面，包括光伏发电的收益（通过向站内或电网售电）、充电和换电服务的收入、储能系统参与电力市场的收益等，同时要考虑购买电网电能的成本、设备投资成本、运维成本等。通过优化运营策略，使收入与成本的差值最大化。
- 社会目标
：从社会层面看，优化模型还应致力于提升电力系统的稳定性和可靠性，减少碳排放，促进可持续发展。通过削峰填谷、平衡电网负荷，降低对环境的影响，实现社会效益最大化。
- 经济目标
- 约束条件
：
- 功率平衡约束
：确保光储充换电站内各部分之间的功率平衡，即光伏发电功率、储能系统充放电功率、充电和换电设施的功率需求以及与电网的交互功率之间满足能量守恒定律。在任何时刻，站内的总发电量（包括光伏发电和储能放电）应等于总用电量（充电、换电及站内其他用电）加上与电网的交互电量（如果有）。
- 设备运行约束
：考虑各设备的物理限制和运行特性。例如，光伏发电系统的最大功率受限于太阳能辐射强度和电池板容量；储能系统有充放电功率限制、容量限制以及充放电深度限制；充电和换电设施有额定功率和最大充电 / 换电数量限制等。模型需保证所有设备在安全、可行的范围内运行。
- 用户行为约束
：用户的充电和换电行为并非完全由电价决定，还受到出行需求、时间安排等因素影响。因此，需要通过建立用户行为模型，考虑用户对不同时段电价的响应程度、充电和换电的时间偏好等，来约束优化模型，使其更符合实际情况。
- 功率平衡约束
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function Df = cfgaussder (t,nu,mu,sigma)
% Read input arguments
%
if nargin < 4
sigma = sqrt(2)/2;
if nargin < 3
mu = 0;
if nargin < 2
nu = 0.5;
if nargin < 1
error('There is not value for t, Df = cfgaussder(t)');
end
end
end
end
if size(t,1) ~= 1, t = t'; end
%% CRUZ and AVINA :: MODIFIED
% Calculate the theoretical function value
alpha = nu./(1 - nu);
par1 = -(t - mu - sigma^2.*alpha/2).*alpha;
par3 = (mu/sigma + sigma.*alpha)/sqrt(2);
par2 = t/sigma/sqrt(2) - par3;
%% Explicit PseudoGaussian Integrals (mu - x).
[rows,columns] = size(t);
fcn = @(x, a1, t1) exp(-(x.*x - 2*x.*(mu + sigma^2.*a1) + mu^2 + ...
2*sigma^2.*a1.*t1)/2/sigma^2);
Y = nan(rows,columns);
for ir = 1 : rows
for ic = 1 : columns
Y(ir,ic) = integral(@(x) fcn(x,alpha,t(ir,ic)), 0, t(ir,ic));
end
end
K1 = sqrt(1/2/pi)*(1+alpha);
Df1 = K1.*(exp(par1-par2.^2)-exp(par1-par3.^2))/sigma;
Df2 = K1.*alpha.*Y/sigma;
Df = Df1-Df2;
🔗 参考文献
[1] 董侨,李家旺,顾兴宇,等.基于APSO算法的公路光伏声屏障储充系统优化[J].中国公路学报, 2023, 36(12):236-248.DOI:10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.12.018.
[2] 卢少平、应黎明、王霞、李文杰.基于用户出行模拟的电动汽车快充站负荷预测及其优化调度[J].电力建设, 2020, 41(11):11.DOI:10.12204/j.issn.1000-7229.2020.11.004.
[3] 刘子博.光储充一体化微网优化运行策略研究[D].江南大学,2023.
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