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越来越多的电动汽车(EV)保有量将对现有的居民微电网及配电网络(PDN)构成潜在威胁,大规模的电动汽车充电负荷将影响配电网的运行。采用K-means和长短期记忆神经网络(LSTM)算法,提出了一种大规模电动汽车充电负荷的日负荷曲线预测方法。为突出未来电动汽车数量的不确定性,将根据不同的电动汽车增长模型预测电动汽车的数量。考虑到大规模的电动汽车充电负载,系统的方法包括电动汽车充电配置文件和未来的电动汽车保有量可以预估未来电动汽车充电负载。该方法在湖北省的实证分析中得到了验证。仿真结果表明,预计在2025年电动汽车充电负荷的最大值将出现在18:00,达到938.66 MW,比现有负荷峰值提升2.01%。 相似文献
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针对规模化电动汽车充电负荷对配电网的不利影响,提出一种考虑了保护灵敏性的配电网接纳电动汽车充电负荷能力的评估方法。对不同类型电动汽车的充电负荷进行建模,在以系统容量、节点电压偏差作为电动汽车充电负荷接纳能力限制条件的基础上,考虑配电线路保护灵敏性,分析配电网接纳电动汽车充电负荷的能力;通过计算流过保护的最大负荷电流,对比最大负荷电流的最小值,以确定影响配电网接纳电动汽车的限制因素,得出配电网接纳电动汽车的规模;采用改进的IEEE-33节点配电网,仿真3种不同的案例,得到不同场景下电动汽车的最大接入规模。 相似文献
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大规模电动汽车接入居民小区配电网可能会引起电压质量问题,有必要建立有效的充电负荷模型,研究电动汽车充电对配电网电压质量的影响,为配电网的升级改造、充电桩的合理建设提供理论依据。本文提出了一种计及周末充电高峰效应的私家车充电负荷计算方法,该方法能够反映电动汽车用户的充电习惯,体现不同日期间充电负荷的差别。然后,利用MATLAB软件搭建了配电网模型,仿真分析了不同规模电动汽车接入配电网后对节点电压偏移、电压不平衡的影响,仿真设计了不同的场景,综合考虑了快速充电与慢速充电、纯电式与插入式电动汽车充电对配电网的不同影响,同时考虑了慢速充电在三相均衡充电与不均衡充电模式下对三相电压不平衡的影响。 相似文献
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电动汽车、可再生能源和储能的接入对配电网运行带来了新的挑战,若调度方法和模型制定不当,将影响到配电网的经济性和可靠性,以及电动车主参与调度的积极性。为此,提出了一种主动配电网多时间尺度优化调度方法。首先,在日前阶段构造了基于电量电价弹性的电动汽车充电模型,建立了一种主动配电网日前经济调度模型。然后,在实时阶段通过储能和电动汽车降低可再生能源预测误差对系统的影响。该方法在研究电量电价弹性对电动汽车充电影响机理的基础上,基于不同时间尺度可再生能源预测数据,决策电动汽车、储能和柔性负荷的调用。仿真结果表明,所提方法降低了配电网购电和电动汽车充电费用,减弱了可再生能源预测误差对配电网的影响,优化了负荷特性。 相似文献
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考虑时空分布的电动汽车充电负荷预测方法 总被引:7,自引:1,他引:6
提出了一种基于电动汽车驾驶、停放特性的考虑时空分布的电动汽车充电负荷预测方法。采用停车生成率模型预测停车需求,结合不同类型汽车、不同停放目的地的停车特性,建立电动汽车停车需求时空分布模型。从电动汽车日行驶里程、日停放需求时空分布特性入手,分析充电需求。采用蒙特卡洛模拟方法,仿真大规模电动汽车不同时间、不同空间的停放、驾驶以及充电行为,预测电动汽车充电负荷的时空分布特性。以深圳市为例,预测结果表明:电动汽车用户充电行为选择以及公共停车场充电设施配建比例不同,充电负荷也将有不同的分布;居民区、工作单位配建充电设施可满足大部分电动汽车的充电需求;同一城市不同区域建设用地类型不同,充电负荷具有明显差异。 相似文献
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为减小电动汽车的充电行为对区域配电网的影响,即减少配电网负荷峰值的增加。本文综合考虑不同用户类型的电动汽车在居民小区、政府部门和商业区的行驶规律、停车规律、充电需求,以实现整个区域配电网削峰填谷为目标,提出了一种在V2G(vehicle-to-grid)模式下,通过分时电价引导的不同负荷类型电动汽车从时间和空间上双重互补进行有序充电的方法。以IEEE RBTS-5系统的第1,2条10 k V线路负荷需求为例,用蒙特卡洛方法模拟了本文所提的方法,验证了时空互补有序充电的方法对区域配电网总负荷削峰填谷的有效性。 相似文献
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随着电动汽车动态无线充电(EV-DWC)技术的发展,针对目前EV-DWC负荷建模理论工作不全面的现状,以交通流量作为影响充电负荷的主要因素,以天气、典型日期、季节等因素为次要影响因素,根据路况建立负荷模型,通过电动汽车型号和状态的聚类不同对汽车分配不同的功率,完成动态充电负荷的建立。采用小波神经网络(WNN)对时序信息进行处理预测,再同误差反向传播神经网络(BPNN)相结合预测充电道路上的车流,短期车流预测精度为85%,用模糊C聚类(FCM)算法对电动汽车的充电类型以及该类型所对应的充电功率进行划分,将进入充电道路的电动汽车分为7种类型。根据各种充电类型分配相应的充电功率,完成日负荷建模。 相似文献
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电动汽车充电负荷精准预测对于电网调度、电力市场交易、充电站规划建设等具有实际意义。由于电动汽车充电负荷特性异于传统的电力负荷,两者负荷的规律性及影响因素的敏感性各有不同,有必要针对电动汽车充电负荷影响因素及预测模型开展针对性研究。考虑到不同类型电动汽车充电负荷时间序列特性及影响因素存在差异,构建考虑日类型、最高与最低温度的电动汽车充电负荷预测模型;采用模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)聚类算法对充电负荷进行聚类分析,挖掘数据特征属性,提取相似日负荷;针对聚类后的相似日负荷采用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LS-SVM)进行预测。将所得的预测结果和测试集进行对比,结果显示,基于该模型的预测精度高于使用非聚类的LS-SVM方法,验证了预测模型的有效性。 相似文献
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电动汽车充电负荷预测是进行充电设施、电网规划建设以及运行调度控制的基础。电动汽车充电负荷的时空分布具有很强的随机性,在对预测区域空间进行划分的基础上,考虑电动汽车的动态转移特性,对不同功能用地的泊车规律进行分析,预测不同类型电动汽车的空间分布,进而对不同电动汽车充电时间特性的影响因素进行分析,并建立了预测模型。利用蒙特卡洛仿真方法对某市一区域在不同情景下的充电负荷进行计算。结果表明,不同功能区的充电负荷分布特性差异明显,并且采用快速充电方式的比例越高,峰谷差越大,因此可根据预测结果对电动汽车充电时间、充电地点和充电方式进行合理引导,使在满足充电需求的同时,减少充电负荷对电网的影响。 相似文献
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不同季节的家用电动汽车充电负荷存在明显的差异,为精确分析电动汽车的接入对配电网的影响,通过分析用户的出行规律,建立了不同季节的电动汽车充电负荷模型。为减少电动汽车充电负荷对配电网带来的危害,建立了电动汽车充电的0G1整数规划模型,并给出了优化充电策略。最后以IEEE 33节点配电系统为例,分析了采用全年平均值和分季节参数的电动汽车充电负荷对配电网的影响,仿真结果验证了优化充电策略的有效性和考虑季节因素建模的必要性。 相似文献