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期刊號(hào): CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于分時(shí)電價(jià)的光儲(chǔ)充放一體機(jī)控制策略研究

來(lái)源:電工電氣發(fā)布時(shí)間:2022-12-22 13:22 瀏覽次數(shù):553

基于分時(shí)電價(jià)的光儲(chǔ)充放一體機(jī)控制策略研究

牛高遠(yuǎn)1,2,孟凡提1,2,劉苗苗1,2,吳效威1,2,陳偉明1,2
(1 許繼電源有限公司,河南 許昌 461000;
2 河南省智能充電技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河南 許昌 461000)
 
    摘 要:針對(duì)傳統(tǒng)的光儲(chǔ)充一體化電站設(shè)備分散、占地面積大的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了高度集成光伏、儲(chǔ)能、V2G 充放電機(jī)等單元的系統(tǒng)架構(gòu),并提出了一種基于分時(shí)電價(jià)的光儲(chǔ)充放一體機(jī)控制策略。該策略根據(jù)車(chē)輛歸家時(shí)剩余電量和分時(shí)電價(jià),制定不同時(shí)段的工作模式,然后構(gòu)建以配電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)最小和充電總費(fèi)用最少為目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型,基于控制流程和車(chē)輛行為特性的概率分布,利用蒙特卡洛法進(jìn)行算例仿真。仿真結(jié)果表明,所提策略能很好地發(fā)揮削峰填谷、平滑負(fù)荷曲線的作用,有效增強(qiáng)配電網(wǎng)抗沖擊能力和新能源的消納能力,同時(shí)大幅降低了車(chē)主的充電總費(fèi)用。
    關(guān)鍵詞: 分時(shí)電價(jià);負(fù)荷波動(dòng);蒙特卡洛法;控制策略
    中圖分類(lèi)號(hào):TM910 ;U469.72     文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A     文章編號(hào):1007-3175(2022)12-0025-07
 
Research on Control Strategy of the Charge-Discharge All-in-One Machine for
Photovoltaic Energy Storage Based on Time-of-Use Price
 
NIU Gao-yuan1, 2, MENG Fan-ti1, 2, LIU Miao-miao1, 2, WU Xiao-wei1, 2, CHEN Wei-ming1, 2
(1 Xuji Power Co., Ltd, Xuchang 461000, China;
2 Henan Key Laboratory of Intelligent Charging Technology, Xuchang 461000, China)
 
    Abstract: The traditional charge-discharge all-in-one machine for photovoltaic energy storage has problems of scattered equipments and big occupied area, so the system architecture which highly integrates photovoltaic, energy storage and V2G charge-discharge unit into an all-in-one machine is designed, and the control strategy of the charge-discharge all-in-one machine for photovoltaic energy storage based on time-of-use price is put forward. According to the remaining electricity and time-of-use price, the control strategy formulates working modes matching different periods to establish a mathematical model which achieves the goal of the minimum load fluctuation of distribution network and the minimum total charging cost. The paper, based on the control flow and the probability distribution of vehicle behavior characteristic, employs Monte Carlo method to make example simulation. The simulation results show that the strategy can play a great role in peak-cutting and valley-filling and smoothing the load curve, which effectively enhances the impact resistance ability of distribution network and accommodation capacity of new energy, and significantly reduces auto owners’ total charging cost.
    Key words: time-of-use price; load fluctuation; Monte Carlo method; control strategy
 
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