Distributed Adaptive Rolling Predictive Scheduling Based on Coordination of Electric Vehicles and DC Distribution Networks

LIANG Dong; QIU Xinjie; LIU Qi; WANG Xiaoxue; WANG Shouxiang

doi:10.7500/AEPS20230425002

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Distributed Adaptive Rolling Predictive Scheduling Based on Coordination of Electric Vehicles and DC Distribution Networks

Invited Paper | 更新时间：2025-06-16

- Distributed Adaptive Rolling Predictive Scheduling Based on Coordination of Electric Vehicles and DC Distribution Networks
- Automation of Electric Power Systems Vol. 47, Issue 24, Pages: 90-99(2023)
- 作者机构：
  
  1.省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学),天津市 300401
  2.河北省电磁场与电器可靠性重点实验室(河北工业大学),天津市 300401
  3.河北省智能配用电装备产业技术研究院(石家庄科林电气股份有限公司),河北省石家庄市 050222
  4.山东科技大学电气与自动化工程学院,山东省青岛市 266590
  5.智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津市 300072
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  Hebei Provincial Natural Science Foundation of China(E2021202053);Science and Technology Planning Project of Hebei Province of China(20311801D;21567605H)
- DOI：10.7500/AEPS20230425002
  CLC：
- Received：25 April 2023，
  
  Revised：2023-07-25，
  
  Published Online：07 November 2023，
  
  Published：25 December 2023
- 稿件说明：
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梁栋,邱馨洁,刘琪等.电动汽车与直流配电网协同的分布式自适应滚动预测调度[J].电力系统自动化,2023,47(24):90-99.

LIANG Dong,QIU Xinjie,LIU Qi,et al.Distributed Adaptive Rolling Predictive Scheduling Based on Coordination of Electric Vehicles and DC Distribution Networks[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(24):90-99.
梁栋,邱馨洁,刘琪等.电动汽车与直流配电网协同的分布式自适应滚动预测调度[J].电力系统自动化,2023,47(24):90-99. DOI： 10.7500/AEPS20230425002.

LIANG Dong,QIU Xinjie,LIU Qi,et al.Distributed Adaptive Rolling Predictive Scheduling Based on Coordination of Electric Vehicles and DC Distribution Networks[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(24):90-99. DOI： 10.7500/AEPS20230425002.

摘要

为充分挖掘电动汽车（EV）的灵活调度潜力，提出了EV与直流配电网协同的分布式自适应滚动预测调度方法。首先，建立了电压源型换流器、储能及直流配电网潮流的数学模型；然后，构建了不可调度、只充电和可充放电3类EV充电偏好的数学模型，并以日电能损耗和弃光电量的加权和最小为目标建立了直流配电网自适应滚动预测调度模型，通过实时EV集群的取车时间动态更新调度窗口，以满足每辆EV的期望电量需求；最后，建立了直流配电网分布式滚动预测调度模型，并采用交替方向乘子法实现分布式求解，以解决集中式调度通信量大的问题。仿真结果表明，通过对EV与直流配电网灵活性资源的协同调度可显著降低电能损耗、提升分布式电源接纳能力，同时，所采用的分布式算法具有良好的收敛性能和计算速度。

Abstract

In order to fully tap the flexible scheduling potential of electric vehicles (EVs)

a distributed adaptive rolling predictive scheduling method based on the coordination of EVs and DC distribution networks is proposed. Firstly

the mathematical models of voltage source converter

energy storage and power flow of DC distribution networks are established. Then

the mathematical models of non-schedulable

charge-only and charge-discharge EV charging preferences are constructed

and the adaptive rolling predictive scheduling model of DC distribution networks is established with the goal of minimizing the weighted sum of daily energy loss and photovoltaic curtailment. The scheduling window is dynamically updated through the pick-up time of real-time EV clusters to meet the expected power demand of each EV. Finally

the distributed rolling predictive scheduling model of DC distribution networks is established

and the alternating direction method of multipliers is used to achieve distributed solution

so as to solve the problem of large communication traffic of centralized scheduling. The simulation results show that the cooperative scheduling of EV and DC distribution network flexibility resources can significantly reduce power loss and improve the acceptance capability of distributed power supply. At the same time

the distributed algorithm adopted has good convergence performance and computing speed.

关键词

Keywords

references

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