【摘 要】
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随着分布式电源(distribution generation,DG)和电动汽车(electric vehicles,EV)渗透率的不断增加,在改善能源结构和减少环境成本的同时,也对配电网的选址定容规划提出了更高的要求.针对此问题,考虑不同DG、EV和负荷的不确定性,建立基于元件故障率变化的DG、EV故障运行成本模型,推导出DG、EV充电站(electrical vehicle charging station,EVCS)的整体故障率,并将故障运行成本加入到年综合费用中,同时计及元件故障率变化以及维修时间
【机 构】
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燕山大学 电气工程学院,河北省 秦皇岛市 066000
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随着分布式电源(distribution generation,DG)和电动汽车(electric vehicles,EV)渗透率的不断增加,在改善能源结构和减少环境成本的同时,也对配电网的选址定容规划提出了更高的要求.针对此问题,考虑不同DG、EV和负荷的不确定性,建立基于元件故障率变化的DG、EV故障运行成本模型,推导出DG、EV充电站(electrical vehicle charging station,EVCS)的整体故障率,并将故障运行成本加入到年综合费用中,同时计及元件故障率变化以及维修时间对故障成本的影响,分别以年综合费用最小和系统综合性能最优为上、下层目标函数,构建了DG和EVCS的双层协调规划模型,采用改进粒子群和内点法相结合的混合搜索算法求解.最后通过仿真分析了时变元件故障率对故障成本的影响,不同EV渗透率对系统综合性能和年综合费用的影响,以及改进粒子群和内点法相结合的混合搜索算法在计算速度和精度上的优势,最终验证了所提模型的有效性.
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