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Lyapunov-Based Microgrid Optimization Scheduling Method
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AI
DOI：10.1109/tcad.2025.3637550.png)
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摘要
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为解决电动汽车大规模接入引发的随机充电负荷时空耦合问题，进而影响微网动态稳定性的问题，提出了一种基于李雅普诺夫的微网优化调度方法（LOSM）。其关键创新在于采用双虚拟队列系统，无需依赖任何预测即可精确建模电池更换站（BSS）操作的时空耦合随机性，区别于传统依赖预测的方法。首先，建立包含动态能量管理机制的能量存储系统（ESS）模型。与依赖预测的传统方法不同，本方法为电池单元荷电状态（SOC）引入虚拟队列，实现实时适应性并显著降低对预测精度的依赖。该机制准确刻画了时变的充放电过程，从而缓解充电引起的功率波动对系统频率稳定性的影响。随后，为BSS的多模态运行构建时空关联虚拟队列，进一步提升了实时跟踪能力，且无需高精度预测，实现了对其电能状态的多维度精确跟踪。通过将虚拟队列与惩罚因子调整机制结合，该方法在满足系统稳定性约束的同时，实现了运营经济性与动态稳定性的协同优化。在典型日居民负荷曲线下，包含50-EV BSS及高比例风电和光伏渗透的仿真分析表明，所提方法可使BSS收入增加5.67%，并减少柴油发电机启停频率37.04%。本研究为电动汽车接入场景下微网的鲁棒运行提供了理论依据，并为新型电力系统中动态稳定性保障机制的建立提供了重要参考。
Keyword:
Electric vehicle (EV)
Lyapunov optimization
microgrid
renewable energy
期刊
I
IF:
2.9
论文数:
671
被引数:
9.6K
机构
引用论文
Ozmen, T.; Ergun, B.E.; Gulbahce, M.O.; Onat, N. Rare-Earth Magnet Free Flux-Switching Generator for Wind Turbines in Micro-Grids: A Review. CES Trans. Electr. Mach. Syst. 2024, 8, 295–309. [Google Scholar] [CrossRef]Ozmen, T.; Ergun, B.E.; Gulbahce, M.O.; Onat, N. 微电网中无稀土永磁磁通切换风力涡轮发电机：综述。CES Trans. Electr. Mach. Syst. 2024, 8, 295–309. [Google Scholar] [CrossRef].png)
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