电动汽车并网微网储能系统：优化选址与容量配置

"本文主要探讨了电动汽车（EV）在并网型微网中的应用和电池储能系统（BESS）的优化配置，旨在降低投资成本，提高微网运行的经济性和可靠性。通过制定电价引导机制，实施EV有序充电和充放电管理，减少BESS的配置需求。同时，构建了BESS的选址定容模型，考虑时段间荷电量耦合约束，以一天内BESS投资和运行成本之和最小化为目标。文章采用了直流最优潮流（DCOPF）和交流最优潮流（ACOPF）方法解决混合整数非线性规划（MINLP）问题，证明了ACOPF方法的精确性以及有序充放电模式对于降低BESS容量配置的效益。此外，激励EV参与孤岛运行可提升微网备用容量，增强运行可靠性。" 电动汽车的并网型微网储能系统是一个关键的研究领域，因为它可以有效地整合可再生能源，改善电能质量，以及提高供电的稳定性。BESS作为微网的关键组成部分，用于平滑分布式电源的输出，但其高昂的成本促使研究者寻求降低成本的方法。随着电动汽车的普及，它们的电池被看作是潜在的储能资源，可以减轻BESS的配置压力。 为了实现这一目标，研究中提出了两种电价引导机制，以引导EV进行有序充电和有序充放电，从而降低对BESS的需求。此外，通过对BESS安装容量的离散化处理，考虑到不同时段荷电量的耦合约束，建立了BESS的选址定容模型。该模型旨在最小化BESS的一次性投资和日常运行成本，通过MINLP问题的求解，可以确定BESS的最佳数量和位置。 在解决这个优化问题时，研究比较了DCOPF和ACOPF方法。ACOPF方法被证明能够更精确地配置BESS的模块数量和位置。同时，通过模拟，发现有序充放电模式相比单纯的有序充电，能显著减少BESS的配置容量，这表明了充放电管理在优化储能系统配置中的重要性。 此外，研究还指出，鼓励EV在微网孤岛模式下参与运行，可以提高备用容量，增强系统的可靠性。这表明，通过智能管理和策略设计，EV不仅可以作为移动储能资源，还能为微网的稳定运行提供额外的支持。 在实际应用中，由于BESS通常采用模块化设计，这意味着每个储能单元的容量是固定的，因此优化配置问题需要考虑到这些物理限制。现有的研究方法，如遗传算法、粒子群优化等，虽然有一定的效果，但可能在解决复杂约束时效率较低。因此，未来的研究可能会更加关注开发更高效、精确的优化工具，以解决BESS的选址定容问题，同时兼顾经济效益和运行效率。