在可再生能源和电动汽车高渗透率“双高”背景下,电网供需不确定性显著上升,亟须新的规划与调度策略以保障运行稳定。为此提出一种基于数据驱动的多源融合方法,构建充电需求预测模型,实现充电设施布局与动态充放电策略的联合优化。以Ope...在可再生能源和电动汽车高渗透率“双高”背景下,电网供需不确定性显著上升,亟须新的规划与调度策略以保障运行稳定。为此提出一种基于数据驱动的多源融合方法,构建充电需求预测模型,实现充电设施布局与动态充放电策略的联合优化。以Open配电系统仿真器(Open distribution system simulator,OpenDSS)平台为载体,对一个典型配电网络进行建模与仿真。研究结果表明,所提方法能够有效降低电网峰谷差,提升电网运行稳定性及充电设施利用率,并降低用户充电等待时间。展开更多
文摘在可再生能源和电动汽车高渗透率“双高”背景下,电网供需不确定性显著上升,亟须新的规划与调度策略以保障运行稳定。为此提出一种基于数据驱动的多源融合方法,构建充电需求预测模型,实现充电设施布局与动态充放电策略的联合优化。以Open配电系统仿真器(Open distribution system simulator,OpenDSS)平台为载体,对一个典型配电网络进行建模与仿真。研究结果表明,所提方法能够有效降低电网峰谷差,提升电网运行稳定性及充电设施利用率,并降低用户充电等待时间。
