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
在智能电网环境下,提出了一种家庭能源管理系统框架和优化调度算法。根据室外温度预测值、可再生能源功率输出预测值、日前电价信号和用户偏好,算法对可调度用电负载、电动汽车、储能系统的运行进行优化调度从而最小化用户用电费用。算...在智能电网环境下,提出了一种家庭能源管理系统框架和优化调度算法。根据室外温度预测值、可再生能源功率输出预测值、日前电价信号和用户偏好,算法对可调度用电负载、电动汽车、储能系统的运行进行优化调度从而最小化用户用电费用。算法考虑了电动汽车在高电价时段通过V2H(vehicle to home,V2H)功能向负载供电的情形,采用情景分析法处理室外温度和可再生能源功率输出预测的不确定性。通过仿真实验验证了算法性能,结果表明与只对负载或家庭能源管理系统部分组成部件进行优化调度的算法相比,所提算法显著降低了用电费用。展开更多
EV和可再生能源的发展促使V2H系统成为研究的热点。EV在V2H系统中扮演着可控负载和移动储能的双重角色,具有削峰填谷、后备电源的作用,可以有效提高电网的经济性和可靠性。然而,EV行为的不确定性对微电网经济和稳定运行产生了重大影响...EV和可再生能源的发展促使V2H系统成为研究的热点。EV在V2H系统中扮演着可控负载和移动储能的双重角色,具有削峰填谷、后备电源的作用,可以有效提高电网的经济性和可靠性。然而,EV行为的不确定性对微电网经济和稳定运行产生了重大影响。针对上述问题,提出了基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)的方法对EV的随机性进行建模,并在此基础上建立了基于模型预测控制技术的全局在线优化算法。该算法可以在执行微电网能量优化管理的过程中充分考虑EV的储能特性,进而降低系统运行成本。不同情况下的算例分析验证了所提能量优化管理策略的有效性。展开更多
综合考虑电动汽车的行驶特性、电池特性等约束条件,建立了计及峰谷差、日负荷率、负荷均方差和用户电费的多目标智能小区车辆与家庭互动(vehicle to home,V2H)调度策略。为求解该策略,提出双层离散粒子群算法优化V2H调度模型,以解决智...综合考虑电动汽车的行驶特性、电池特性等约束条件,建立了计及峰谷差、日负荷率、负荷均方差和用户电费的多目标智能小区车辆与家庭互动(vehicle to home,V2H)调度策略。为求解该策略,提出双层离散粒子群算法优化V2H调度模型,以解决智能优化算法难以求解含等式约束方程的问题。第1层优化通过离散粒子群算法求解满足所有约束条件的单辆电动汽车充放电计划可行解,第2层优化采用基本粒子群算法迭代优化V2H调度模型。对无序充电、有序充电调度、V2H调度模式以及不同用户响应度的V2H调度策略进行仿真分析,结果表明:V2H调度在减小峰谷差、负荷波动、提升日负荷率方面的作用最显著,与无序充电相比用户电费下降1/3以上;随着用户对V2H调度策略响应度提高,负荷特性改善越明显,但是V2H调度的车均电费会增加。展开更多
光伏、风电等可再生能源的大规模接入给电力系统的运行带来了诸多问题,如由发电过剩引起的电网反向潮流、电网频率和节点电压调节容量的不足。作为解决可再生能源出力波动性引起的不确定性问题的方法之一,采用电动汽车作为储能装置,即...光伏、风电等可再生能源的大规模接入给电力系统的运行带来了诸多问题,如由发电过剩引起的电网反向潮流、电网频率和节点电压调节容量的不足。作为解决可再生能源出力波动性引起的不确定性问题的方法之一,采用电动汽车作为储能装置,即所谓的V2H(vehicle to house)或者V2G(vehicle to grid),将发挥重要作用,因此有必要建立电动汽车应用评估方法。以配有光伏发电装置和一辆电动汽车的某智能家居为例,定量评估了电动汽车电池充放电对光伏发电输出功率的家庭内部使用比例、家庭用电成本和CO2排放量的影响。分析结果表明,通过光伏发电装置和电功汽车电池的有效配合使用,可以减少反向潮流和CO2排放。最后,通过仿真分析论证了多辆电动汽车对含有多栋智能家居的智能化小区能量管理的贡献。展开更多
The hydrothermal reaction of NH 4VO 3, CoCl 2·6H 2O, o-phen and H 2O gave a novel two-dimensional layered polyoxovanadate, [Co(o-phen)]V 2O 6·H 2O, which was constructed from {V 2O 6} chains linked by Co(o-p...The hydrothermal reaction of NH 4VO 3, CoCl 2·6H 2O, o-phen and H 2O gave a novel two-dimensional layered polyoxovanadate, [Co(o-phen)]V 2O 6·H 2O, which was constructed from {V 2O 6} chains linked by Co(o-phen) complex fragments. [Co(o-phen)]V 2O 6·H 2O was characterized by IR, TG and single-crystal X-ray diffraction. It crystallizes in monoclinic space group P2(1)/c with a= 0.785 2(9) nm, b=2.118 3(2) nm, c=0.946 3(11) nm, β=112.827(2)°, V=0.145 1(3) nm3, D c=2.074 g/cm3, Z=4, R 1=0.038 8, wR 2=0.094 1.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。
文摘在智能电网环境下,提出了一种家庭能源管理系统框架和优化调度算法。根据室外温度预测值、可再生能源功率输出预测值、日前电价信号和用户偏好,算法对可调度用电负载、电动汽车、储能系统的运行进行优化调度从而最小化用户用电费用。算法考虑了电动汽车在高电价时段通过V2H(vehicle to home,V2H)功能向负载供电的情形,采用情景分析法处理室外温度和可再生能源功率输出预测的不确定性。通过仿真实验验证了算法性能,结果表明与只对负载或家庭能源管理系统部分组成部件进行优化调度的算法相比,所提算法显著降低了用电费用。
文摘EV和可再生能源的发展促使V2H系统成为研究的热点。EV在V2H系统中扮演着可控负载和移动储能的双重角色,具有削峰填谷、后备电源的作用,可以有效提高电网的经济性和可靠性。然而,EV行为的不确定性对微电网经济和稳定运行产生了重大影响。针对上述问题,提出了基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)的方法对EV的随机性进行建模,并在此基础上建立了基于模型预测控制技术的全局在线优化算法。该算法可以在执行微电网能量优化管理的过程中充分考虑EV的储能特性,进而降低系统运行成本。不同情况下的算例分析验证了所提能量优化管理策略的有效性。
文摘综合考虑电动汽车的行驶特性、电池特性等约束条件,建立了计及峰谷差、日负荷率、负荷均方差和用户电费的多目标智能小区车辆与家庭互动(vehicle to home,V2H)调度策略。为求解该策略,提出双层离散粒子群算法优化V2H调度模型,以解决智能优化算法难以求解含等式约束方程的问题。第1层优化通过离散粒子群算法求解满足所有约束条件的单辆电动汽车充放电计划可行解,第2层优化采用基本粒子群算法迭代优化V2H调度模型。对无序充电、有序充电调度、V2H调度模式以及不同用户响应度的V2H调度策略进行仿真分析,结果表明:V2H调度在减小峰谷差、负荷波动、提升日负荷率方面的作用最显著,与无序充电相比用户电费下降1/3以上;随着用户对V2H调度策略响应度提高,负荷特性改善越明显,但是V2H调度的车均电费会增加。
文摘光伏、风电等可再生能源的大规模接入给电力系统的运行带来了诸多问题,如由发电过剩引起的电网反向潮流、电网频率和节点电压调节容量的不足。作为解决可再生能源出力波动性引起的不确定性问题的方法之一,采用电动汽车作为储能装置,即所谓的V2H(vehicle to house)或者V2G(vehicle to grid),将发挥重要作用,因此有必要建立电动汽车应用评估方法。以配有光伏发电装置和一辆电动汽车的某智能家居为例,定量评估了电动汽车电池充放电对光伏发电输出功率的家庭内部使用比例、家庭用电成本和CO2排放量的影响。分析结果表明,通过光伏发电装置和电功汽车电池的有效配合使用,可以减少反向潮流和CO2排放。最后,通过仿真分析论证了多辆电动汽车对含有多栋智能家居的智能化小区能量管理的贡献。
文摘The hydrothermal reaction of NH 4VO 3, CoCl 2·6H 2O, o-phen and H 2O gave a novel two-dimensional layered polyoxovanadate, [Co(o-phen)]V 2O 6·H 2O, which was constructed from {V 2O 6} chains linked by Co(o-phen) complex fragments. [Co(o-phen)]V 2O 6·H 2O was characterized by IR, TG and single-crystal X-ray diffraction. It crystallizes in monoclinic space group P2(1)/c with a= 0.785 2(9) nm, b=2.118 3(2) nm, c=0.946 3(11) nm, β=112.827(2)°, V=0.145 1(3) nm3, D c=2.074 g/cm3, Z=4, R 1=0.038 8, wR 2=0.094 1.
