针对含光伏(photovoltaic,PV)、电动汽车(electric vehicle,EV)及家庭电器负荷的智能社区,以车入户(vehicle to home,V2H)的形式将EV纳入家庭需求响应框架,利用EV的双向输能特性并考虑EV充/放电带来的电池容量退化成本,协同PV、电网的...针对含光伏(photovoltaic,PV)、电动汽车(electric vehicle,EV)及家庭电器负荷的智能社区,以车入户(vehicle to home,V2H)的形式将EV纳入家庭需求响应框架,利用EV的双向输能特性并考虑EV充/放电带来的电池容量退化成本,协同PV、电网的实时电价和用户需求的可容忍时延,基于Lyapunov优化理论提出随机环境下V2H用户的EV充/放电调度策略和每户家庭的负荷响应策略,最小化家庭用户的长期平均购电成本。并提出一种智能社区在线能量交易方案,旨在最小化智能社区总的购电成本、最大限度提高社区能源利用率。理论分析和仿真结果表明,所提算法无需实时电价、PV出力、用户负荷需求的先验概率信息,仅基于当前系统状态就可使优化目标趋于最优值,实现家庭用户的能量调度和家庭用户之间的能量共享,减少家庭购电成本,提高用户之间能量交易的灵活性。展开更多
文摘针对含光伏(photovoltaic,PV)、电动汽车(electric vehicle,EV)及家庭电器负荷的智能社区,以车入户(vehicle to home,V2H)的形式将EV纳入家庭需求响应框架,利用EV的双向输能特性并考虑EV充/放电带来的电池容量退化成本,协同PV、电网的实时电价和用户需求的可容忍时延,基于Lyapunov优化理论提出随机环境下V2H用户的EV充/放电调度策略和每户家庭的负荷响应策略,最小化家庭用户的长期平均购电成本。并提出一种智能社区在线能量交易方案,旨在最小化智能社区总的购电成本、最大限度提高社区能源利用率。理论分析和仿真结果表明,所提算法无需实时电价、PV出力、用户负荷需求的先验概率信息,仅基于当前系统状态就可使优化目标趋于最优值,实现家庭用户的能量调度和家庭用户之间的能量共享,减少家庭购电成本,提高用户之间能量交易的灵活性。
