计及电动汽车随机充电的风-光-氢综合能源系统优化规划

周建力; 乌云娜; 董昊鑫; 贺嘉明; 许传博; 高建伟

doi:10.7500/AEPS20210614005

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计及电动汽车随机充电的风-光-氢综合能源系统优化规划

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 计及电动汽车随机充电的风-光-氢综合能源系统优化规划
- Optimal Planning of Wind-Photovoltaic-Hydrogen Integrated Energy System Considering Random Charging of Electric Vehicles
- 电力系统自动化 2021年45卷第24期页码：30-40
- 作者机构：
  
  1.华北电力大学经济与管理学院，北京市 102206
  2.新能源电力与低碳发展研究北京市重点实验室，华北电力大学，北京市 102206
- 作者简介：
  
  周建力（1995—），男，博士研究生，主要研究方向：能源管理、综合能源系统优化与决策。E-mail：15652112686@163.com
  乌云娜（1956—），女，通信作者，硕士，教授，博士生导师，主要研究方向：新能源电力建设、系统优化与决策。E-mail：ncepuwuyunna@126.com
  董昊鑫（1999—），男，硕士研究生，主要研究方向：能源经济、综合能源系统。E-mail：dhx13141357676@163.com
- 基金信息：
  
  国家社会科学基金重点资助项目(19AGL027)
- DOI：10.7500/AEPS20210614005
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-06-14，
  
  修回日期：2021-07-28，
  
  网络出版日期：2021-10-20，
  
  纸质出版日期：2021-12-25
- 稿件说明：
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周建力,乌云娜,董昊鑫等.计及电动汽车随机充电的风-光-氢综合能源系统优化规划[J].电力系统自动化,2021,45(24):30-40.

ZHOU Jianli,WU Yunna,DONG Haoxin,et al.Optimal Planning of Wind-Photovoltaic-Hydrogen Integrated Energy System Considering Random Charging of Electric Vehicles[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(24):30-40.
周建力,乌云娜,董昊鑫等.计及电动汽车随机充电的风-光-氢综合能源系统优化规划[J].电力系统自动化,2021,45(24):30-40. DOI： 10.7500/AEPS20210614005.

ZHOU Jianli,WU Yunna,DONG Haoxin,et al.Optimal Planning of Wind-Photovoltaic-Hydrogen Integrated Energy System Considering Random Charging of Electric Vehicles[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(24):30-40. DOI： 10.7500/AEPS20210614005.

摘要

耦合可再生能源发电和氢储能的综合能源系统发展潜力巨大，是实现能源消费清洁低碳的有效途径。以天然气-风-光-氢综合能源系统为规划对象，考虑了系统供电辐射区域的电动汽车随机充电需求，利用高斯核密度估计和

-means聚类算法来刻画风光出力和电动汽车充电的不确定性并生成典型概率场景，以年综合成本和年碳排放最小为优化目标，引入权重系数表征决策者的优化偏好，基于混合整数线性规划对系统进行了容量配置优化。算例分析以年逐时数据开展仿真以验证模型的有效性和合理性。结果表明，与传统分供系统和联网型方案相比，该系统得益于风光发电与氢储能的协同，表现出了可观的环境效益；该系统提供充电服务是经济可行的，并且电动汽车在系统内充电能够显著降低间接碳排放。

Abstract

The development potential of the integrated energy system coupled with renewable energy power generation and hydrogen energy storage is huge

which is an effective way to achieve clean and low-carbon energy consumption. Taking the natural gas-wind-photovoltaic-hydrogen integrated energy system as the planning object

the stochastic charging demand of electric vehicles in the radial distribution area is considered. Gaussian kernel density estimation and

-means clustering algorithm are used to characterize the uncertainty of wind-photovoltaic output and electric vehicle charging demand

and to generate typical probability scenes. Taking the minimum annual comprehensive cost and annual carbon emission as the optimization objectives

the weight coefficients are introduced to characterize the optimization preferences of decision-makers. Capacity configuration of the system is optimized based on mixed-integer linear programming. The case study is based on annual time-to-time data to verify the validity and reasonableness of the model. The results show that compared with the traditional sub-distribution system and interconnected case

the system benefits from the cooperation of wind-photovoltaic power generation and hydrogen energy storage

showing considerable environmental benefits. It is economical and feasible for the system to provide charging service

and charging electric vehicles in the system can significantly reduce indirect carbon emissions.

关键词

Keywords

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