计及风电与电动汽车随机性的两阶段机组组合研究

• 作者: 王若谷 陈果 王秀丽 钱涛 高欣
• 来源期刊: 电力建设
• 关键词: 风力发电 电动汽车(EV) 场景分析 生成对抗网络(GAN) 充电聚集商 聚类分析 机组组合
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 智能电网|Smart Grid
• 页码范围: 63-70
• 页数: 8页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文
• DOI: 10.12204/j.issn.1000-7229.2021.08.008

摘要

风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战.在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型.首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)来生成风电场景.其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类.可调度电动汽车根据其出行规律采用随机模拟的方法,并建立了EV充电聚集商模型;不可调度电动汽车通过K-means聚类分析得到其典型负荷曲线,并将其并入系统常规负荷中.最终建立了基于多场景分析考虑EV充电聚集商的两阶段随机机组组合模型,并通过算例分析证明了所提模型的有效性.