插電式混合動力汽車微電網的最優集成研究

插電式混合動力汽車微電網的最優集成研究

插電式混合動力電動汽車（PHEV）的整合可能會導致微型電網（MGS）電力用戶和電力供應商的增加。提出了PHEV在MGS優化的整合，考慮了充電式混合動力車最優數量。由于太陽能的不確定性，使用了可用于預測光伏（PV）發電量的徑向基函數網絡（RBFN）技術。蒙特卡羅模擬是在負荷值及電力市場價格等存在很多不確定性因素的情況下，用來處理充電式混合動力車。利用遺傳算法（GA）的方法，找到使總成本最優化問題的最優解集。為了驗證所提出方法的有效性，以市場策略作為案例，計算結果用來評估PHEV整合對MGS經濟性的影響。

預計可再生能源（RES）和分布式發電（DG）將成倍增長，改變分布網絡設計，不斷朝向智能電網（SGS）發展。隨著MGS的發展，儲能系統（ESS）的作用變得更加重要。ESS不僅可以幫助解決RES的隨機性和不確定性，而且對電源的流量控制、能源管理和供電質量都有顯著影響。ESS的經濟調度可以提高配電網絡運營商（DNOs）的環境和技術優勢。因此，需要提升現有的ESS規劃方法中的網關，包括各種ESS技術和處理不確定性。處理ESS計劃問題考慮了不同的技術和經濟方面，如減少MGS的成本、提高電池的壽命、減少排放、減少風險、平衡供需關系、降低從電源市場購買能源的成本、增加電源的可靠性等。但是，由于目前電池價格高，ESS沒有被廣泛應用在實際的微電網中。

提出了一種新的方法，以達到充電式混合動力車在MGS的優化整合，目的是找到MGS充電式混合動力車的優化調度和最佳數量。相較于對集成PHEV在MGS，該方法的優點是提出了更全面的設計，如優化混合動力汽車的配置。

網址：http://www.ieee.org/ publications_standards/ publications/rights/ index.html

作者：Changsong Chen et al

編譯：李雪