智能电网中大规模电动汽车(plug-in hybrid electricvehicle,PHEV)和可再生能源(renewable energy resource,RES)发电的接入,使得电网由传统的自上而下的集中控制转变为分布式控制,潮流也从单一流动转变为双向流动,直接影响传统发电机组的功率输出。电动汽车能够向电网提供辅助服务(vehicle to grid,V2G),改变了传统经济调度单一的发电商利益模式。车主充电行为的随机性和可再生能源发电的间歇性也加大了对电网调节能力的要求。为此文章构建了基于智能电网的动态经济调度模型,该模型包含电动汽车和可再生能源发电,以发电成本(含电动汽车入网服务成本)和车主充电成本最低、环境污染最小和等效负荷率最高为优化目标,在满足用电需求的前提下,动态调节电动汽车充放电时间和功率,匹配负荷和可再生能源发电波动。最后以10机组系统为例对该模型进行了分析,证明了所提模型的合理性和有效性。
现有电网故障实时诊断与分析中存在2个主要问题:一是数据源的问题,即保护和开关动作信息上传不及时、时标不一致和信息缺失;二是误动拒动分析中存在2个重要盲点。同时为实现智能输电网的自愈性特征,又必须实现对电网故障的实时准确诊断和精确分析。针对上述问题,提出基于广域量测系统(wide area measurement system,WAMS)的电网故障快速诊断与分析的解决方案。同时还设计以多智能体技术为基础的面向数据服务的体系结构,并详细分析各智能体的主要结构和实现方法。最后,通过实际扰动试验的测试结果表明,该方法具有故障诊断速度快、故障诊断与分析结果准确等特点,尤其在误动拒动问题上可达到实时精确地分析,如在智能输电网中应用可有效降低大停电事故发生的概率。
