考虑空间运动特性的规模化电动汽车接入电网负荷预测模型

规模化电动汽车的接入将会对电网负荷造成较大影响,为采取有效的应对策略,需对其充电负荷进行预测。本文从电动汽车运动的角度出发,结合改进的停车需求模型,建立了基于运动特性的电动汽车空间负荷预测模型。从汽车类型、起始充电时间、电池容量及充电功率等方面入手,分析充电负荷的影响因素。采用蒙特卡罗法,仿真规模化电动汽车在不同时间、不同区域的充电行为。以北京市为例,对其2030年日负荷曲线进行了预测,结果表明:规模化电动汽车负荷融入电网会给电网负荷带来大幅度提升,峰谷差明显增大,需对电网进行合理的规划并对电动汽车充电负荷进行合理分配。     

电动汽车充电负荷预测系统研究

根据规划的电动汽车在未来规模化的应用将对电网产生重要影响,电动汽车充电负荷预测是分析电动汽车接入电网的基础,目前还没有比较成熟的方法。综述电动汽车接入对电网的影响和电动汽车负荷预测的研究现状,分析充电负荷预测的影响因素,并基于分布函数的蒙特卡洛计算模拟,开发一套区域电动汽车充电负荷预测系统,可实现对不同电动汽车种类、不同电池容量、不同充电方式、不同充电频率等情况下的综合预测,为电动汽车接入电网的影响分析和调控策略制订提供理论和技术支持。     

基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法

准确预测电动汽车充电负荷是研究大规模电动汽车接入对电网影响的基础,现有充电负荷预测方法缺乏考虑路况拥堵因素对电动汽车荷电量的影响。提出了一种基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法,在分析常规充电负荷影响因素并初步建立概率分布模型的基础上,对每段行程的行驶里程和行驶时间构成的二维出行特征数据进行聚类分析。挖掘常规统计数据无法得到的道路拥堵因素,考虑不同路况条件下道路拥堵因素对电动汽车荷电状态的影响并叠加该变量到负荷预测模型中。以北京市为例分别预测并比较分析了工作日、周末、夏季、冬季电动汽车日充电负荷曲线。计算结果表明该方法可在一定程度上提高充电负荷预测的精确度。     

基于概率统计的电动汽车充电功率建模

电动汽车大规模应用以后,其充电功率将对电网产生一定影响。通过详细考虑电动汽车接入电网的因素,并在一定假设条件下,建立了电动汽车充电功率模型。采用蒙特卡洛仿真算法产生影响因素的随机数,仿真出电动汽车充电负荷曲线。以一居民小区夏季典型日负荷曲线为例,计算得出自由充电模式下电动汽车对原负荷曲线的影响。计算结果表明,电动汽车的自由充电特性将使电网最大负荷发生一定增长,在改变电动汽车起始充电时刻的情况下,电动汽车充电对于可再生能源具有一定的支撑作用。     

电动汽车充电对电网负荷和电气设备的影响

电动汽车充电负荷预测是分析电动汽车接入电网的基础。在分析私家车、公交车、出租车、物流车、公务车行驶特性和充电规律的基础上,提出了不同类别电动汽车的充电负荷模型;并采用蒙特卡洛模拟法对宁波市2020年不同类型的电动汽车充电负荷进行预测,将预测的电动汽车充电负荷曲线和电网最大负荷曲线进行对比分析,分析出在不同充电模式下,电动汽车充电对配电变压器和配电线路的影响,为电网规划和运行提供参考。     

电动汽车V2G接入电网对电网负荷的影响分析

随着电动汽车的大规模普及以及智能电网的应用,未来将会有大量电动汽车通过V2G （vehi-cle-to-grid）接入电网,电动汽车充电将会给电网负荷带来巨大的挑战。分析了电动汽车V2G接入电网的影响因素,建立了基于蒙特卡洛模拟的电动汽车充电负荷计算方法。通过分别建立随机充电和V2G充电2个模型,对比在不同的电动汽车渗透率下的电网充电负荷,得出V2G可控充电对于平衡电网高峰负荷以及利用低谷电力有着积极作用的结论。     

电动汽车充电设施接入对配套电网建设的影响

电动汽车在减少化石燃料消耗和CO2排放方面有着重要的意义。越来越多的电动汽车接入电网,对电力系统配套电网及电能质量将产生不可忽视的影响。通过分析充电设施接入配电网的典型方式,预判充电设施用电需求、电力负荷总量并分析电网接纳能力,对比分析了居民区、公共停车场、公交专属场站、出租车专属场站等不同场景下充电负荷对原负荷的影响情况,进而提出配套电网建设改造规划的原则,为大规模电动汽车充电设施接入配套电网建设提供参考。     

电动汽车接入电网的影响与利用

未来电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)的大规模接入,将给电力系统规划和运行带来不可忽视的影响。从电动汽车充电负荷建模与仿真计算、电动汽车接入对电力系统的影响、电动汽车的充放电控制与利用3大方面,讨论电动汽车接入电网的研究现状。指出电动汽车充电负荷分析应考虑的主要因素;总结电动汽车接入对电源发展、电网运行、充电设施与配电网规划方面的影响,并分析电动汽车有序充电及与电网互动(vehicle to grid,V2G)的研究现状和应用难点。最后,对今后的研究方向进行讨论。     

基于蒙特卡洛法的电动汽车无序充电对电网的影响分析

在无序充电模式下,电动汽车大规模接入电网给电网运行安全带来了新的挑战。在研究影响电动汽车充电负荷因素的基础上,建立了无序充电的数学模型并利用蒙特卡洛法进行模型计算。在特定区域内,选取一定数量的电动汽车进行模型验证。结果表明,电动汽车无序状态下接入电网充电,不仅拉大了负荷峰谷差,而且加剧了负荷曲线波动,同时电网负荷峰谷差率也有所增加,电网电压偏差也有所变化,给电力系统调峰带来了压力。     

电动汽车接入方式对配电网静态电压稳定裕度的影响分析

电动汽车负荷具有随机性、间歇性和源荷两重性,当其大规模无序接入配电网时,对电网的安全稳定和经济运行将产生严重影响。本文分析了不同类型电动汽车用户的行为特性,建立了电动汽车功率需求模型,采用蒙特卡洛法预测了未来配电网中各类电动汽车负荷的时空分布规律,在此基础上提出了配电网对电动汽车适应能力的测评方法。以IEEE33节点配电网应用为例,分析了电动汽车充电负荷在不同接入方式下对电网静态电压稳定裕度的影响。     

基于充电行为分析的电动汽车充电负荷预测

本文基于南方某市的电动汽车充电数据,得出各类型电动汽车在不同日期类型的充电开始时间、充电电量、充电功率的分布规律,采用蒙特卡洛算法模拟计算了该市2021年各类型电动汽车工作日与休息日的充电负荷情况,结果表明,电动私家车在休息日的午间和凌晨充电负荷要高于工作日;该市电动出租车在工作日与休息日的充电负荷占比分别为60.42%,58.55%,在三类型车中始终最大。电动私家车工作日与休息日充电负荷曲线有较大差异。电网总负荷会在19点达到最高峰,本文验证了电动汽车的大规模引入会增加电网的峰值和峰谷差,同时将充电行为数据拟合为公式,旨在为未来的电网扩容建设和对电动汽车的有序充电控制提供帮助。     

规模化电动汽车有序充电对居民区配电网的影响

大量电动汽车接入配电网,必然会对配电网产生极大的影响。基于蒙特卡罗模拟方法计算了充电负荷,并根据北京市某地区的实际配电网搭建典型配电网结构。首先分析了不同渗透率下电动汽车无序充电对电网的影响,然后给出了基于电网侧与用户侧双向充电目标的有序充电方法,并与无序充电时的情况进行对比。结果显示有序充电能起到很好的削峰填谷作用。     

电力市场化改革下的有序用电优化管理

提出鲸鱼算法用于优化电动汽车有序充电,该方法在充分考虑用户充电需求的前提下,同时考虑电网负荷水平,以削减充电负荷尖峰为目标,求解接入充电桩电动汽车的最优充电开始时间,以实现大规模电动汽车有序充电。采用模拟用户充电需求的方法,验证了该算法的有效性,对电动汽车在有序充电和无序充电两种情形下的负荷进行对比,结果表明：与无序充电相比,优化后的有序充电方式可以实现充电负荷削峰填谷的优化目标。     

电动汽车充电负荷时空分布及其对配电网的影响

电动汽车充电负荷因受诸多因素影响而充满随机性与复杂性,随着电动汽车的规模化应用,势必会给配电网带来一系列问题,这也成为目前国内外学者和相关科研机构的研究热点。基于电动汽车充电运行数据,选取充电起始时间和充电持续时间作为影响充电负荷时间分布的关键因素,结合用户充电行为的不确定性分析,建立电动汽车充电负荷的时间分布模型。以此为根据,对充电负荷区域进行划分,建立电动汽车充电负荷的时空分布模型。通过算例分析,研究电动汽车充电负荷对配电网运行中的电压质量、网络损耗及日负荷曲线的影响。     

基于MDP随机路径模拟的电动汽车充电负荷时空分布预测

针对电动汽车时空转移随机性的问题,计及实时交通与温度,提出了一种基于马尔可夫决策过程随机路径模拟的城市电动汽车充电负荷时空分布预测方法。首先,根据各类车型充电方式与出行特点对各类电动汽车进行分类;其次,根据蒙特卡洛方法建立各类电动汽车的时空转移模型,采用马尔可夫决策理论对出行路径进行实时动态随机模拟;根据电动汽车实测数据建立温度、交通能耗模型,计算得到实时单位里程耗电量。最后,以某典型城区为例,对不同温度、不同交通状况下电动汽车区域充电负荷进行计算。仿真结果表明,区域内快充负荷较大的节点充电波动性较大,环境温度升高或交通拥堵状况恶化会导致充电负荷高峰的持续时间增高。     

规模化电动汽车有序充电分层控制策略研究

电动汽车作为一种特殊电力负荷大规模投入电网后,对其有序充电策略进行研究,能够降低充电负荷对电网的冲击、平抑负荷波动,降低用户充电费用。文中以电动私家车为研究对象、居民小区为应用场景,提出了一种上层根据居民小区的充电需求与负荷方差最小的优化目标确定功率指导曲线、下层同时考虑下发的指导曲线以及充电站峰谷差最小的优化目标来满足用户充电需求的有序充电优化方法。分析充电模式等因素对电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电负荷的影响,并基于蒙特卡洛方法进行充电负荷预测的计算;提出了电动汽车有序充电的分层控制架构,并建立了能够平抑总体负荷波动、降低变电站负荷峰谷差的双层优化模型,采用粒子群算法进行计算;以某居民小区为例进行仿真计算,对比电动汽车在不同渗透率下使用该优化充电方法前后的结果。结果表明,该控制策略使充电负荷的高峰期往后推迟至基础负荷的用电低谷期,实现了负荷曲线的“削峰填谷”,且随着渗透率的增加,在降低负荷峰谷差、平抑负荷波动方面的优化效果更好;在充电费用方面,有序充电情况下充电费用减少了29.0%,降低了电动汽车用户的充电负担。     

电动汽车充电负荷时空分布预测

采用最小二乘法与灰色关系度理论建立了电动汽车保有量预测模型,将车辆状态转移矩阵引入传统停车需求模型,预测了电动汽车随时刻变化的实际泊车分布特性;基于蒙特卡洛方法,针对电动私家车、电动公交车、电动出租车、电动公务车各自对应的充电需求,分别模拟了其充电行为,推测出了不同用地类型区域的电动汽车充电负荷曲线。文中结合徐州市公共汽车运营现状,给出了大型充电站的规划布局建议,为充电站规划建设提供理论支撑。     

考虑电动汽车有序充电的光储充电站储能容量优化策略

针对电动汽车和光伏系统接入配电网与储能装置结合过程中的配置优化问题,提出了一种考虑电动汽车有序充电的光储充电站储能容量优化策略。首先,基于典型日光照强度曲线和光电能量转换关系计算光伏系统输出功率。其次,根据电动汽车用户出行习惯、充电行为特性、充电模式等充电负荷影响因素,建立影响电动汽车充电负荷的概率模型,利用蒙特卡洛方法预测无序充电下电动汽车充电负荷。然后,以电网出力曲线峰谷差最小为目标函数、采用粒子群算法计算电动汽车有序充电时电网出力总负荷,进而确定光储充电站储能容量最优解。最后,利用所提策略计算以电动私家车和电动出租车为主要服务对象的某居民区光储充电站内最优储能容量。结果表明,未考虑储能时电动汽车无序充电造成电网负荷峰上加峰,有序充电下电网负荷峰谷差值下降15.35%,考虑电动汽车有序充电同时配置最优储能容量时电网负荷峰谷差值下降了20.65%,实现了削峰填谷,增强了电力系统运行的稳定性。得到的结果为光储充电站的储能容量配置提供了参考。     

智能电网下基于负荷识别的居民电动汽车需求响应特性建模方法研究

当前智能电网技术的发展对系统负荷响应特性的建模工作提出了更高的要求,特别是大规模电动汽车并网后针对居民充电行为的需求响应特性应该得到进一步研究。基于非侵入式负荷监测技术,本文分析了电动汽车实际充电功率特点,提出一种在居民家庭日负荷曲线中识别充电负荷的方法,并将此识别结果作为需求侧响应特性建模的数据基础;针对充电负荷与环境温度、日类型的相关性,本研究将相似日短期负荷预测算法引入到负荷转移率计算过程中,减小因日负荷波动带来的计算误差,并采用优化算法进行参数辨识,进而建立更为准确的分时电价下电动汽车充电负荷响应特性模型。最后仿真验证了该建模方法的有效性和优越性。     

基于排队论的电动汽车充电设施优化配置

在分析电动汽车充电行为的基础上,基于排队论建立了充电设施服务系统排队模型。在此基础上,研究了充电设施服务系统在排队等候中的概率特征,并定量分析了充电设施的运行效率。以充电设施服务系统总费用最小为目标函数建立了充电设施费用最优模型。结合电动汽车充电功率需求预测结果,研究了电动汽车充电设施不同配置方式对电网负荷率的影响。研究结果表明,通过合理配置充电设施,可以提高充电设备综合利用效率,从而进一步验证了所提模型的实用性和有效性。