摘要: 随着全球化石能源日渐枯竭，环境污染愈发严重，微电网的应用越来越广泛。微电网通过网内储能系统可有效消纳太阳能等新能源发电功率，提高其利用率。与此同时，电动汽车(Electric Vehicles, EV)保有量快速增长，大量电动汽车接入电网充电时会使电网的... 展开 随着全球化石能源日渐枯竭，环境污染愈发严重，微电网的应用越来越广泛。微电网通过网内储能系统可有效消纳太阳能等新能源发电功率，提高其利用率。与此同时，电动汽车(Electric Vehicles, EV)保有量快速增长，大量电动汽车接入电网充电时会使电网的功率负荷短时间内急剧增加，导致电网功率供求失衡，影响电网正常安全运行。 本文以城镇住宅区微电网为研究对象，该微电网含有光伏(Photovoltaic, PV)发电系统和锂电池储能系统(Battery Energy Storage System，BESS)，主要研究在微电网经济性和运行稳定性最优并考虑电动汽车入网充放电(Vehicles to Grid, V2G)时，锂电池储能系统的额定容量/功率配置和光伏太阳能电池板的数量配置方案。具体工作如下： 首先，提出储能系统设计方案及其单位容量成本分析方法。利用Argonne实验室开发的锂电池底层设计及成本分析模型(Battery Performance and Cost model, BatPac)，提出了容量为MWh级别锂电池储能电池柜的设计方案。分析了锂电池储能系统的单位容量成本，并将结果应用于微电网经济特性分析。进一步提出了微电网的日均运行总成本计算方法。 其次，研究了微电网内电动汽车有序充放电负荷。利用美国交通部2017年发布的针对全美家庭汽车出行调查的统计数据，分析电动汽车用户的驾驶规律。以微电网内所有电动汽车用户总净充电成本最低为目标，建立了电动汽车有序充放电负荷预测模型，并提出了充放电控制策略。利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)求解模型，得到微电网电动汽车有序充放电负荷预测曲线。 再次，建立住宅区微电网光-储系统优化配置模型。模型以最小化微电网日均运行总成本和一日内平均每小时功率供求差值为优化目标，并施加锂电池储能系统荷电状态(State of Charge, SOC)约束和功率约束，利用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NondominatedSortingGeneticAlgorithm，NSGA-Ⅱ)求解，可得微电网内光伏太阳能电池板的数量和储能系统的额定容量最优配置解集。 最后，以某地区住宅区微电网为算例，分析三种不同情景下的微电网光-储系统优化配置模型并求解。仿真结果验证了模型的实用价值，同时说明了储能系统单位成本和电动汽车有序充放电对微电网光-储系统优化配置的影响。研究结果提高了微电网的经济性和稳定性，可以为面向电动汽车负荷的住宅区微电网光-储系统的优化配置提供理论依据。 收起