葉晨暉，周玲，張木銀，管志成

(河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，南京市 211100)

計(jì)及可入網(wǎng)電動(dòng)汽車的微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置

葉晨暉，周玲，張木銀，管志成

(河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，南京市 211100)

計(jì)及可入網(wǎng)電動(dòng)汽車(plug-in electric vehicle，PEV)、微電網(wǎng)中多種分布式電源(distributed generation，DG)輸出功率的不確定性，綜合考慮了DG投資、運(yùn)維等成本，以及微電網(wǎng)帶來(lái)的節(jié)能、降損、減少用戶停電損失收益等因素，進(jìn)行微電網(wǎng)電源的優(yōu)化配置。PEV接入微電網(wǎng)后，可以根據(jù)微電網(wǎng)的實(shí)際運(yùn)行情況作為儲(chǔ)能裝置補(bǔ)充原有儲(chǔ)能元件，從而減少儲(chǔ)能元件容量，提高微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性。從PEV參與微電網(wǎng)運(yùn)行調(diào)度出發(fā)，建立計(jì)及PEV的微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置模型。算例結(jié)果表明，該模型最優(yōu)解可以確保投資的最佳經(jīng)濟(jì)性，獲得較大社會(huì)經(jīng)濟(jì)收益，為含PEV的微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置提供理論依據(jù)。

可入網(wǎng)電動(dòng)汽車(PEV)；收益成本比；電源優(yōu)化配置；用戶停電損失

0 引 言

隨著世界各國(guó)能源機(jī)構(gòu)的調(diào)整，可再生能源的開發(fā)是一個(gè)必然趨勢(shì)。作為集成了多類型分布式電源(distributed generation，DG)、儲(chǔ)能以及控制裝置的單一可控網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[1]，微電網(wǎng)以其對(duì)可再生能源的有效利用及靈活、智能的控制特點(diǎn)，受到越來(lái)越多的關(guān)注。同時(shí)，隨著節(jié)能減排政策的激勵(lì)和能源開發(fā)技術(shù)的進(jìn)步，可入網(wǎng)電動(dòng)汽車(plug-in electric vehicle，PEV)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用日益廣泛。PEV接入微電網(wǎng)后，自身的儲(chǔ)能裝置增加了微電網(wǎng)的儲(chǔ)能元件容量，PEV在充電時(shí)，本質(zhì)上是從微電網(wǎng)吸收功率，增加了微電網(wǎng)總的負(fù)載，然而，當(dāng)PEV充滿電后，儲(chǔ)能裝置接入微電網(wǎng)，可以參與微電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度，即充當(dāng)微電網(wǎng)儲(chǔ)能元件，減少微電網(wǎng)原有的儲(chǔ)能元件容量，從而節(jié)約微電網(wǎng)的投資成本。因此，有必要在對(duì)微電網(wǎng)電源的優(yōu)化配置時(shí)，考慮PEV的影響，以適應(yīng)未來(lái)電網(wǎng)的發(fā)展。

目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)微電源的優(yōu)化配置已經(jīng)做了一些研究工作。文獻(xiàn)[2]在用戶激勵(lì)響應(yīng)行為的基礎(chǔ)上建立了計(jì)及需求側(cè)響應(yīng)的雙層優(yōu)化調(diào)度模型，但考慮DG的種類比較單一；文獻(xiàn)[3]建立了較全面的多目標(biāo)優(yōu)化模型，在計(jì)算DG帶來(lái)的收益時(shí)計(jì)及了環(huán)境等收益，但未考慮DG出力的隨機(jī)性；文獻(xiàn)[4-5]在孤島運(yùn)行狀態(tài)下對(duì)微電源進(jìn)行優(yōu)化配置，研究了風(fēng)能和太陽(yáng)能的隨機(jī)特性，但未考慮PEV接入的影響，優(yōu)化結(jié)果不能完全適應(yīng)未來(lái)電網(wǎng)的發(fā)展；文獻(xiàn)[6-8]研究了DG和電動(dòng)汽車充電站的選址定容問(wèn)題，建立了以綜合成本最小為目標(biāo)的模型，但未考慮微電網(wǎng)投資的經(jīng)濟(jì)性。

本文從投資、運(yùn)行成本和配置收益角度考慮，首先計(jì)算DG投資、燃料購(gòu)買、運(yùn)行和維護(hù)等成本，以及節(jié)能、減排、降損、減少用戶停電損失的綜合社會(huì)經(jīng)濟(jì)收益，建立基于年化收益成本比最大的含PEV微電網(wǎng)電源的優(yōu)化配置模型，同時(shí)考慮PEV、儲(chǔ)能元件的充放電功率、DG準(zhǔn)入容量的約束，并運(yùn)用改進(jìn)細(xì)菌覓食算法對(duì)模型進(jìn)行求解，得到不同情形下微電網(wǎng)電源的優(yōu)化配置結(jié)果。

1 系統(tǒng)微電源模型

1.1 風(fēng)機(jī)、光伏出力模型

微電網(wǎng)中含有大量的風(fēng)力發(fā)電機(jī)，其輸出功率隨風(fēng)速變化而變化。大部分地區(qū)的風(fēng)速隨機(jī)變化特性近似服從Weibull分布[9]。根據(jù)風(fēng)速的概率密度函數(shù)可以得出風(fēng)速v，從而計(jì)算出風(fēng)力發(fā)電機(jī)的出力PWT。

光伏電池是微電網(wǎng)的重要部分，其輸出功率與光照強(qiáng)度有關(guān)。光伏出力模型參考文獻(xiàn)[10]。根據(jù)太陽(yáng)光照下電流變化的溫度系數(shù)、太陽(yáng)輻射以及光伏電池溫度參考值、光伏陣列傾斜面上的總太陽(yáng)輻射、光電池溫度，然后計(jì)算出光伏發(fā)電的輸出功率Ppv。

1.2 PEV儲(chǔ)能狀態(tài)模型

電動(dòng)汽車可以根據(jù)電池的充放電特性，在微電網(wǎng)負(fù)荷高峰時(shí)，將儲(chǔ)存的電能釋放到系統(tǒng)中，在用電低谷時(shí)，電池充當(dāng)負(fù)荷從系統(tǒng)中吸收電能，從而達(dá)到削峰填谷的目的。PEV可以與風(fēng)機(jī)和光伏等隨機(jī)性較強(qiáng)的電源形成互補(bǔ)[11]，來(lái)提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

本文假定微電網(wǎng)中的電動(dòng)汽車均可以參與調(diào)度，且均充滿電后與微電網(wǎng)斷開。經(jīng)過(guò)1天用車后再次充電的初始荷電狀態(tài)(state of charge，SOC)為

(1)

式中：Lmax為PEV在電池充滿電時(shí)可行駛的最大路程；Ld為PEV在電池充滿電的情況下1天行駛的實(shí)際路程，近似滿足對(duì)數(shù)正態(tài)分布[12]。

(2)

式中σL和μL為分布參數(shù)。

電動(dòng)汽車分為充電和放電2種工作狀態(tài)，不同工作狀態(tài)下，電動(dòng)汽車電池的儲(chǔ)能荷電狀態(tài)CSOC,ev(t)不同。充電時(shí)滿足：

(3)

放電時(shí)滿足：

(4)

1.3 儲(chǔ)能元件模型

為了簡(jiǎn)化分析，設(shè)定儲(chǔ)能元件在整個(gè)充放電過(guò)程中，儲(chǔ)能元件電池兩端的電壓基本維持不變。與電動(dòng)汽車類似，儲(chǔ)能元件的工作狀態(tài)也分為充電和放電2種工作狀態(tài)[13]。充電時(shí)，儲(chǔ)能元件在t時(shí)段的儲(chǔ)能荷電狀態(tài)滿足：

(5)

放電時(shí)滿足：

(6)

2 微電網(wǎng)電源的優(yōu)化配置模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

本文以微電網(wǎng)年化收益成本比最大為目標(biāo)函數(shù)，同時(shí)考慮儲(chǔ)能元件充放電功率、DG容量限制以及碳排放等約束對(duì)電源進(jìn)行優(yōu)化，目標(biāo)函數(shù)為

(7)

式中：GTotal(s)、CTotal(s)分別為微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置的年化綜合收益與成本；決策變量s=[s1,s2,…,si,…,sN]，si為第i種DG的臺(tái)數(shù)。

2.2 年化綜合收益

年化綜合收益的計(jì)算公式為

GTotal(s)=GES(s)+GER(s)+GLR(s)+GRB(s)

(8)

式中：GES(s)為節(jié)能收益；GER(s)為減排收益；GLR(s)為降損收益；GRB(s)為提高可靠性收益。

(1)節(jié)能收益。微電網(wǎng)節(jié)能收益主要體現(xiàn)在利用可再生能源所節(jié)約的傳統(tǒng)化石能源。

(9)

式中：lc為火電機(jī)組單位電能的平均煤耗量，本文取357 g/(kW·h)；pc為煤炭?jī)r(jià)格，本文取700元/t[14]；Ei為第i種DG的年發(fā)電量；EMT、sMT分別為微型燃?xì)廨啓C(jī)的年發(fā)電量和安裝臺(tái)數(shù)；ε為供熱比，即供熱能量與發(fā)電供熱總能量的比值；η1為熱損效率，取0.2；lh、lco分別為溴冷機(jī)制熱、制冷系數(shù)，均取1.2；ph、pco分別為熱價(jià)和冷價(jià)，分別取51.4元/GJ和79.6元/GJ。

(2)減排收益。傳統(tǒng)能源發(fā)電產(chǎn)生的污染氣體主要是CO2，故采用微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置后相對(duì)燃煤發(fā)電等發(fā)電量CO2排放的減少量來(lái)表征減排效益。

(10)

式中：VCO2為CO2的環(huán)境價(jià)值；ηc、ηi分別為燃煤機(jī)組以及第i種DG生產(chǎn)單位電能所排放CO2的數(shù)量，文獻(xiàn)[15]給出燃煤發(fā)電CO2的排放為822.80 g/(kW·h)，風(fēng)機(jī)、光伏發(fā)電以及PEV的CO2排放量為0，CO2排放征收標(biāo)準(zhǔn)為9.75元/t。

(3)降損收益。對(duì)降損收益采用微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置后電能損耗減少的費(fèi)用來(lái)進(jìn)行量化。

(11)

(4)減少用戶停電損失收益。微電網(wǎng)減少用戶停電損失收益用配置前后減少的期望停電損失來(lái)衡量。

(12)

式中：fIEAR為停電損失評(píng)價(jià)率；λk、tk分別為微電網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行中負(fù)荷點(diǎn)k的平均停運(yùn)率和時(shí)間；PM為微網(wǎng)孤島失效率，取0.3；TR為電源重啟時(shí)間；PL為平均負(fù)荷；PISO為微電網(wǎng)全年孤島運(yùn)行概率；ELSP,t(s)為微網(wǎng)孤島運(yùn)行狀態(tài)下t時(shí)段的缺電量。

2.3 年化綜合成本

本文綜合考慮DG投資費(fèi)用、運(yùn)行維護(hù)成本以及燃料成本，計(jì)算微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置的年化綜合成本。

CTotal=CorIcrf+Cm+Cfuel

(13)

式中：Cor、Cm、Cfuel分別為微電網(wǎng)初始投資成本、年運(yùn)行與維護(hù)費(fèi)用、年燃料成本；Icrf為資金回收系數(shù)，將現(xiàn)在值等年值化，其計(jì)算公式[9]為

(14)

式中：r為貼現(xiàn)率；N為系統(tǒng)生命周期。

Cor、Cm、Cfuel的計(jì)算公式如下詳述。

(1)初始投資費(fèi)用Cor。Cor包含微電網(wǎng)內(nèi)各電源的投資和安裝費(fèi)用。

(15)

式中：Xi為第i種DG的裝機(jī)容量；μi11、μi12分別表示第i種微電源的單位容量投資與安裝成本。

(2)年運(yùn)行與維護(hù)費(fèi)用Cm。

(16)

式中：μi2為第i種微電源單位發(fā)電量的維護(hù)費(fèi)用；Ei(n)為第i種微電源在第n年的年發(fā)電量；r為貼現(xiàn)率，在本文中取r=5%；系統(tǒng)生命周期年限N取20。

(3)年燃料成本Cfuel。

(17)

式中μi3為微電網(wǎng)中第i種電源單位發(fā)電量的燃料費(fèi)用。

2.4 約束條件

(1)系統(tǒng)功率約束。

(18)

式中：Pi(t)、Qi(t)分別為各節(jié)點(diǎn)注入的有功功率和無(wú)功功率；Ui(t)、Uj(t)分別為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的電壓幅值；Gij、Bij分別為支路ij的電導(dǎo)和電納；θij(t)為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的相角差。

(2)儲(chǔ)能元件約束。為了防止過(guò)度充電或過(guò)度放電對(duì)儲(chǔ)能元件造成損害，其荷電狀態(tài)需限制在最大、最小荷電狀態(tài)之間。

CSOC,min≤CSOC,bat(t)≤CSOC,max

(19)

式中CSOC,min和CSOC,max分別為儲(chǔ)能元件的最小荷電狀態(tài)和最大荷電狀態(tài)。

本文假設(shè)在充放電過(guò)程中，儲(chǔ)能電池兩端的電壓基本不變，儲(chǔ)能元件的充放電功率應(yīng)滿足：

(20)

(21)

(3)電動(dòng)汽車約束。SOC值是指電池在一定的放電倍率下，剩余電量與相同條件下額定容量的比值，充放電過(guò)程中電池的SOC值有一定限制。

CSOC,min1≤CSOC,ev(t)≤CSOC,max1

(22)

式中CSOC,min1和CSOC,max1分別為電動(dòng)汽車電池的最小荷電狀態(tài)和最大荷電狀態(tài)。

同時(shí)，電動(dòng)汽車充放電時(shí)，需要考慮單位時(shí)段充放電的最大功率和最小功率。

(23)

(24)

(4)DG準(zhǔn)入容量約束：

(25)

式中SDGi和SDGmax分別為第i個(gè)DG的裝機(jī)容量和微電網(wǎng)DG接入的總裝機(jī)容量。

3 改進(jìn)細(xì)菌覓食算法

細(xì)菌覓食算法(bacterial foraging algorithm，BFA)是2002年由Kevin M. Passino提出的仿生優(yōu)化算法，基本細(xì)菌覓食算法的介紹可參考文獻(xiàn)[16]。然而，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，BFA仍然存在早熟等缺陷。結(jié)合本文的微電網(wǎng)電源優(yōu)化問(wèn)題，存在的待改進(jìn)的問(wèn)題為：(1)微電網(wǎng)電源的優(yōu)化配置是一個(gè)非線性整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題，本文中將每種DG的電源數(shù)量作為變量，而基本BFA算法變量是一個(gè)范圍內(nèi)的實(shí)數(shù)；(2)驅(qū)散過(guò)程中對(duì)個(gè)體細(xì)菌驅(qū)散行為使得接近最優(yōu)的細(xì)菌被驅(qū)散，影響尋優(yōu)速度；(3)繁殖時(shí)，對(duì)接近最優(yōu)群體的復(fù)制未完全提升算法尋優(yōu)的方向性。

針對(duì)以上幾個(gè)問(wèn)題，本文對(duì)基本BFA算法進(jìn)行了改進(jìn)。

(1)以第i種DG的臺(tái)數(shù)si構(gòu)成的矢量作為一個(gè)細(xì)菌，計(jì)算出的微電網(wǎng)電源等年值投資費(fèi)用的解對(duì)應(yīng)細(xì)菌的健康狀態(tài)Jθ，即優(yōu)化函數(shù)的適應(yīng)值。

(2)驅(qū)散時(shí)，將適應(yīng)度排序靠后的1/2個(gè)體驅(qū)散至隨機(jī)位置，計(jì)算公式為

(26)

式中：Ci為第i個(gè)細(xì)菌向某一方向的移動(dòng)向量；εi為單位向量；θr(j,k,l)為隨機(jī)在第j次趨向，第k次繁殖，第l次驅(qū)散操作的個(gè)體位置。

(3)繁殖時(shí)，將存活的細(xì)菌分裂成Z1、Z22個(gè)種群，分別利用公式(27)—(28)進(jìn)行趨向操作。

(27)

(28)

式中：θi(j,k,l)為第i個(gè)細(xì)菌位置；θm(j,k,l)為適應(yīng)度最優(yōu)的個(gè)體位置。

改進(jìn)BFA算法的流程如圖1所示。

圖1 改進(jìn)BFA流程

4 算例分析

4.1 微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性分析

運(yùn)用本文所建立的模型對(duì)微電網(wǎng)電源進(jìn)行優(yōu)化配置。結(jié)合文獻(xiàn)[16]某實(shí)際微電網(wǎng)線路構(gòu)造算例，驗(yàn)證本文所提模型的有效性。該地區(qū)微電網(wǎng)遠(yuǎn)景年負(fù)荷峰值為190.7 kW，平均負(fù)荷為104.3 kW，線路總長(zhǎng)度為5 km，線路單位阻抗為(0.120+j 0.077)Ω/km，各機(jī)組的參數(shù)如表1所示，由實(shí)際數(shù)據(jù)生成風(fēng)速和光照強(qiáng)度的概率模型。

表1 不同DG容量、成本參數(shù)

Table 1 Different capacities and cost parameters of DG

假設(shè)可調(diào)配的PEV數(shù)量為300輛。設(shè)置PEV的最大充電和放電功率為3.6 kW，常規(guī)電動(dòng)汽車可在6 h內(nèi)充放電完畢。其充放電價(jià)格如表2所示。以本文提出的年化收益成本比最大為目標(biāo)，應(yīng)用改進(jìn)的細(xì)菌覓食算法分別對(duì)PEV不參與微電網(wǎng)調(diào)度以及PEV參與微電網(wǎng)調(diào)度進(jìn)行微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置的求解。

表2 不同時(shí)段PEV的充放電價(jià)格

Table 2 Charging and discharging price of PEV at different period of time

4.1.1 PEV不參與調(diào)度

不考慮電動(dòng)汽車的放電作用，只作為充電負(fù)荷。在分時(shí)定價(jià)引導(dǎo)機(jī)制下，以微電網(wǎng)年化收益成本比最大為目標(biāo)函數(shù)，得出電動(dòng)汽車的充電功率如圖2所示。在時(shí)段09:00—16:00是電動(dòng)汽車的充電高峰期，此時(shí)微電源的發(fā)電量比較充裕；在時(shí)段18:00—24:00電動(dòng)汽車充電需求較少，此時(shí)微電源的出力不是很充裕。由于上午充電電價(jià)低，在時(shí)段01:00—07:00電動(dòng)汽車充電比較集中。

圖2 電動(dòng)汽車充電功率

4.1.2 PEV參與微電網(wǎng)調(diào)度

電動(dòng)汽車充分發(fā)揮其儲(chǔ)能優(yōu)勢(shì)，在微電源出力充足時(shí)，將多余電能儲(chǔ)存在電動(dòng)汽車蓄電池中，在微電網(wǎng)用電高峰時(shí)段，再將電能釋放到電網(wǎng)中，以達(dá)到削峰填谷的目的。在此情形下，電動(dòng)汽車的充放電功率如圖3所示。

圖3 電動(dòng)汽車充放電功率

在時(shí)段01:00—08:00，微電網(wǎng)中負(fù)荷需求不大，充電價(jià)格低，電動(dòng)汽車充電較為集中；在時(shí)段 13:00—22:00，負(fù)荷逐漸增加，而微電網(wǎng)中的風(fēng)機(jī)、光伏出力減少，此時(shí)為了維持微電網(wǎng)平衡，電動(dòng)汽車開始減少其充電次數(shù)，轉(zhuǎn)而向微電網(wǎng)釋放電能以緩解用電壓力。表3給出了以年化收益成本比最大為目標(biāo)，2種情形下微電網(wǎng)電源最優(yōu)配置的結(jié)果。圖4計(jì)算了表3中各配置方案的4項(xiàng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)收益。

表3 年化收益成本比最大目標(biāo)下微電源優(yōu)化方案結(jié)果

Table 3 Microgrid power optimization scheme results under the maximum annual profit cost target

圖4 不同數(shù)量PEV接入情況下微電網(wǎng)的各項(xiàng)收益

對(duì)比表3中的數(shù)據(jù)可知：在PEV 2種運(yùn)行情形下，微電網(wǎng)年化收益成本比均大于1，這表明微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置帶來(lái)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)收益遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其電源的配置成本。

考慮PEV的影響雖然增加了微電網(wǎng)的綜合成本，但PEV與DG配合帶來(lái)了較大的節(jié)能、減排等綜合收益。尤其在節(jié)能方面，PEV參與微電網(wǎng)調(diào)度的作用顯著，并且隨著PEV入網(wǎng)后，風(fēng)機(jī)和光伏的比重逐漸增加，儲(chǔ)能元件的比重逐漸減小，微電網(wǎng)的年化收益成本比逐漸提高。這表明PEV參與調(diào)度使得微電網(wǎng)對(duì)可再生能源的接納能力得到有效提升，同時(shí)減少了儲(chǔ)能元件的容量。

4.2 算法比較

本文通過(guò)改進(jìn)BFA計(jì)算結(jié)果與一般BFA和遺傳算法(genetic algorithm，GA)比較，該微電網(wǎng)在情形1時(shí)配置成本與迭代次數(shù)的關(guān)系如圖5所示。

圖5 算法收斂特性曲線

對(duì)比3條曲線可知：本文采用的改進(jìn)BFA收斂速度最快。當(dāng)?shù)螖?shù)為55時(shí)，改進(jìn)的BFA算法已經(jīng)取得全局最優(yōu)解，微電網(wǎng)年化收益成本比穩(wěn)定在1.60附近，而一般BFA以及GA算法分別在迭代次數(shù)為104和109時(shí)，達(dá)到全局最優(yōu)解。改進(jìn)BFA算法對(duì)算例運(yùn)行50次，91%可收斂至全局最優(yōu)解，而一般BFA與GA算法分別只有70%、74%可以收斂至全局最優(yōu)解。顯然，本文采用的算法對(duì)本文模型的求解具有更高的穩(wěn)定性。

5 結(jié) 論

(1)可入網(wǎng)電動(dòng)汽車與DG配合帶來(lái)了較大的節(jié)能等綜合收益，尤其在節(jié)能方面，PEV參與微電網(wǎng)調(diào)度的作用顯著，研究微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置時(shí)，計(jì)及PEV的影響能更準(zhǔn)確地反映未來(lái)電網(wǎng)的特點(diǎn)。

(2)相比較傳統(tǒng)遺傳算法以及一般細(xì)菌覓食算法，采用改進(jìn)BFA求解優(yōu)化模型，具有收斂速度快、穩(wěn)定性高等特點(diǎn)。

在本文研究的基礎(chǔ)上可更深入地研究含多類型DG、儲(chǔ)能系統(tǒng)以及PEV的微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置問(wèn)題，為未來(lái)電網(wǎng)的發(fā)展做更充分的理論基礎(chǔ)準(zhǔn)備。

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(編輯 景賀峰)

Optimal Configuration of Microgrid Power Supply Considering Plug-in Electric Vehicles

YE Chenhui，ZHOU Ling，ZHANG Muyin，GUAN Zhicheng

(College of Energy and Electrical Engineering, Hohai University, Nanjing 211100, China)

With comprehensively considering plug-in electric vehicle (PEV), the output power uncertainty of various distributed generations (DGs) in microgrid, the DG investment and operation cost, and the benefits of energy saving, loss reduction and outage loss decrease brought by microgrid, this paper optimizes the configuration of microgrid power supply. After the PEV is connected to the microgrid, it can be used as the energy storage device to supplement the original energy storage element according to the actual operation of microgrid, which can reduce the capacity of the energy storage element and improve the economic performance of the microgrid. From the aspect of PEV participating in the operation of microgrid, this paper establishes the optimal configuration model of microgrid power supply based on PEV. The results show that the optimal solution of the model can ensure the best economy of investment and obtain a larger social economic benefit, which provides theoretical basis for the optimal configuration of microgrid power supply with PEV.

plug-in electric vehicle (PEV); income cost ratio; optimal configuration of power supply; user outage loss

TM 727

A

1000-7229(2016)12-0082-07

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.12.011

2016-09-01

葉晨暉(1992)，男，碩士研究生，本文通信作者，主要研究方向?yàn)榉植际桨l(fā)電、微網(wǎng)、配電網(wǎng)規(guī)劃；

周玲(1964)，女，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)繼電保護(hù)、電力系統(tǒng)控制、故障診斷；

張木銀(1992)，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)榉植际桨l(fā)電、微網(wǎng)、配電網(wǎng)規(guī)劃；

管志成(1992)，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)榉植际桨l(fā)電。