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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:汪春[1] 吴可[2] 张祥文[1] 孙海顺[2] 张聪[2] 许晓慧[1]
机构地区:[1]中国电力科学研究院,北京100192 [2]强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学),湖北武汉430074
出 处:《电力系统保护与控制》2015年第11期41-48,共8页Power System Protection and Control
基 金:国家科技支撑计划项目(2013BAA01B00);国家自然科学基金委项目(51361135703);国家电网公司科技项目
摘 要:基于电动汽车通过集中控制器与电网交互的模式,考虑集中控制器所辖区域电动汽车负荷每个调度时段的可控特性,提出将集中控制器充电负荷作为机组组合模型的控制变量。通过蒙特卡洛抽样模拟电动汽车并网场景,计算集中控制器的可调度上限值和下限值,建立了规模化电动汽车与风电协同调度的机组组合模型。算例分析结果表明了应用提出的机组组合模型提高风电消纳能力和降低系统运行成本的有效性。Assuming that all electric vehicles integrated to the grid are managed by aggregators, this paper proposes that the charging load of each EV aggregator can be dispatched within the unit commitment model taking the controllability of the charging of EVs at each dispatched time period into consideration. This can be accomplished by assessing the upper and lower limit of charging load of each EV aggregator based on the grid connected EVs scenarios simulation using Monte Carlo method. A unit commitment (UC) model is proposed for optimal coordination of wind power generation and charging load of EV aggregators. Cases study show that with the proposed UC model the wind abandon can be decreased as well as the cost of operation effectively.
关 键 词:电动汽车集中控制器 风力发电 协同调度 机组组合 可调度容量
分 类 号:U469.72[机械工程—车辆工程] TM614[交通运输工程—载运工具运用工程]
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