计及电动汽车入网的电价联动模型

电动汽车不同的充放电控制与利用策略对电网负荷曲线产生不同的影响,从而影响到峰谷分时电价政策的制定与实施。提出计及电动汽车入网的电价联动模型。首先,应用蒙特卡洛模拟法模拟一定数量电动汽车充放电功率曲线;然后,供电侧基于用户需求响应调整销售侧峰谷分时电价,以优化用户负荷曲线;最后,将用户响应后的用户负荷曲线与电动汽车充放电功率曲线叠加得到新的电网负荷曲线,在此基础上,调整发电侧峰谷上网电价,以平衡用户侧削峰填谷及电动汽车入网给发、供电侧带来的效益。结合实际数据,设置3种电动汽车入网方式和2种充放电电价模式对模型进行仿真,结果验证了模型的有效性。     

基于电价响应的电动汽车充放电策略研究

电动汽车用户参与电网互动是以获利为出发点,但影响用户经济收益的因素是多方面的,包括电池充放电成本、实时电价以及充放电策略等。从用户的角度出发,在实时电价下,构建了电动汽车充放电的成本模型和收益模型;运用Matlab进行求解,分析了电动汽车可盈利的充电时间段和放电时间段。计算结果表明,合理的充放电策略能为用户带来经济收益,且电动汽车的盈利充电时间段为电网负荷低谷期,放电时间段为负荷高峰期,这与电网削峰填谷策略要求一致。     

基于动态实时电价的电动汽车集群分层优化调度

针对大量电动汽车接入电网后的无序充放电对电网造成的不利影响,提出了一种基于实时电价的双层优化调度模型,根据接入电动汽车的可充放电时间段,将其划分为若干个集群,在保证配电网经济安全运行的同时,满足车主充电需求。该调度模型上层以负荷曲线方差及实时电价下用户的充放电总成本最小为目标,采用粒子群算法求解得到集群的实时最优充放电功率,并将集群的电动汽车充放电负荷与电价联动调整;下层引入充放电优先级指数,利用能量缓冲一致性算法,制定出集群内的各辆电动汽车的实时充放电策略。以典型的区域配电网负荷数据为例,通过仿真验证了所搭建的集群优化模型和求解算法的实用性和有效性。     

基于聚类算法的电动汽车充放电分时电价优化

随着电动汽车的增多,电动汽车无序充电会给电网运行带来较大的负面影响。同时,随着电力市场改革,实施分时电价是必然的选择,通过合理设置充放电分时电价能够引导电动汽车用户的有序充放电。本文以私家车为研究对象,根据用户的充电持续时间、充电开始时间特征进行K-均值聚类分析得到用户日常的充电规律,建立减少电网波动及减少用户用电成本的目标函数,最后通过布谷鸟搜索算法进行最佳分时电价的求解。通过小区实际负荷实例验证此分时电价调度策略能够有效的减少用户用电成本,改善电网运行状况。     

电动汽车充放电决策模型及电价的影响分析

以电动汽车运营收益最大化为目标,以满足电动汽车动力电池充放电容量及电动汽车行程需求为约束条件,构造了一个电动汽车充放电收益最大化模型,该模型表示电动汽车充放电决策。以2009年美国家庭出行调查为依据,根据用户出行规律,采用蒙特卡洛模拟法模拟用户行程需求,对电动汽车充放电运行的经济效益以及充电负荷分布进行仿真计算和分析。研究结果表明,所提出的模型可以表示电动汽车响应电价的能力,利用该模型还研究了实时电价对含电动汽车接入电网功能的电动汽车充放电电量分布及电动汽车运行成本的影响,揭示了实时电价机制为了更好地促进充放电电量的合理分布需要动态调整的特点,以及电动汽车接入电网功能可以显著减少电动汽车的运行成本,且存在较大的经济空间组织充电运营商的特点。电动汽车电池存储作用值得进一步开发。     

分时电价下价格理性用户最优充电策略

电动汽车作为一种移动负荷,其充放电行为将对电网产生巨大的影响。在尖峰、峰、平、谷、尖谷5段分时充电电价与传统峰、平、谷3段分时放电电价下,建立了4类电动汽车充放电响应模型与价格理性用户最优充电策略,并计算出用户所需要的充电费用、电网的负荷量与网络损耗率。仿真结果表明：该模型求得的最优充电策略,不仅可以使用户费用降低,还可以大大降低电网的网络损耗率。     

面向电动汽车集群实时充放电优化的分群调度机制

大规模电动汽车无序充电会加剧电网的峰谷差,并影响电能质量和变压器寿命。文章从群体的角度考虑分布式控制框架下电动汽车实时充放电优化的互动调度策略,根据接入电动汽车不同的充电需求,提出以充电结束时刻为分群特征的实时调度方法,并采用双层优化模型求解集群整体和单辆电动汽车的最优充放电功率问题。上层以日负荷波动和调度惩罚最小化为目标,建立考虑电动汽车充放电的大规模集群实时互动调度模型。下层考虑电动汽车车主的充放电成本,求解单辆电动汽车充放电功率的最优跟踪问题。以典型的区域配电网负荷数据为例,通过仿真验证了分布式控制下的实时充电优化策略可以保证电网的可靠运行,同时兼顾各方利益。     

计及电动汽车入网的峰谷电价时段优化模型研究

针对电动汽车有序充电和放电对电网削峰填谷方面的影响,提出峰谷电价时段的优化模型。首先,根据私家车主的出行习惯,构建无序模式的放电概率模型;然后,基于峰谷电价时段,构建用户响应峰谷电价差的有序充电和放电时刻选择算法;其次,考虑峰谷电价响应度,使用蒙特卡罗法模拟得到电动汽车充放电功率的日负荷曲线,与原始电网负荷叠加,得到考虑电动汽车充电和放电功率的实际负荷曲线;在此基础上,构建以电网负荷峰谷差率最小为目标的峰谷电价时段的优化模型,并使用遗传算法对其优化求解;最后,通过算例验证了模型的正确性。     

电动汽车充电对配电网负荷的影响及有序控制研究

针对电动汽车规模化应用对电网规划运行带来的负面影响,提出采用集中式与分布式结合的优化控制理念,建立协调控制模型.集中式控制以电网负荷波动最小化作为优化目标,分布式控制以动态时间窗内充电需求与集中式优化控制结果之间的偏差、用户充电成本最小化以及延长电池寿命为优化目标,实现了电动汽车充放电的动态优化控制.以山东电网规划数据为例,考虑充电时间、充电模式、不同渗透率等因素,分析无序充电、时段控制充电、有序充电等多情景下电动汽车充电对配电网负荷的影响,结果验证了充电负荷模型和优化控制算法的有效性与可行性.     

基于价值函数的电动汽车充电价格引导研究

电动汽车的大量接入将给电网的稳定运行带来危害,通过充电价格的调整可以合理引导电动汽车的充电行为,减小电动汽车负荷对电网的影响。基于价值函数推导出自弹性系数和互弹性系数的计算公式,在考虑对用户的引导程度不同和电网负荷波动的情况下提出了2种分时电价方案,并建立了电动汽车充电的分时电价引导模型。对比分析2种不同方案下的最优分时电价,结果表明实行分时电价可以对电动汽车用户的充电行为进行有效引导,并且峰谷电价差增大,更有利于平抑电网的负荷波动,提高用户充电的经济性     

基于多群组均衡协同搜索算法的电动汽车充放电多目标优化

大规模电动汽车无序充电将会给电网安全运行带来巨大压力,合理利用V2G(vehicle to grid)技术制定最优充放电策略可以有效改善电网运行状况。在满足电动汽车充电需求的基础上,基于经典电池损耗模型和分时电价,以日负荷曲线波动最小和计及电池放电成本的用户充电成本最小为目标建立了电动汽车充放电多目标优化模型,采用多群组均衡协同搜索算法(EMGSS)进行帕累托前沿和最优折中解的求取,以滚动优化的方式满足综合考虑日间/夜间不同的随机的充电需求并进行优化计算,最大限度地实现电网侧和用户侧的双赢。通过仿真案例验证了该模型可以有效地平抑日负荷曲线波动并且降低用户充电成本。     

V2G模式下的电动汽车有序充放电控制模型研究

以变压器容量和电动汽车电池限制作为约束条件,以电动汽车用户充放电成本最低和电网负荷方差最小作为目标函数,构建了电动汽车在V2G(车辆到电网)模式下的充放电控制模型,分别制定电动汽车无序充电、基于分时电价的无序充电和电动汽车优化充电模型,在比较分析的基础上,提出V2G模式下的电动汽车有序充放电控制模型的设计方法。基于Lingo软件完成仿真验证,仿真结果表明:与其它3种充电模型相比,所提出的控制模型可进一步起到减少用户充放电费用和减小电网负荷方差的作用。     

考虑预警负荷的电动汽车充放电优化策略

预警负荷会严重影响电力系统的安全经济运行。面向参与车辆到电网(vehicle to grid,V2G)服务的电动汽车用户,综合考虑预警负荷、预警电价和充电激励措施对充放电过程的影响,提出基于改进粒子群算法(improved particle sw arm optimization,IPSO)的电动汽车充放电优化策略。通过计算预警负荷发生时的放电奖励,建立预警负荷电价模型、电池容量损耗模型,基于分时电价和放电激励制度建立用户充放电成本模型。此外,引入长短时记忆的概念,提出改进粒子群优化算法。在上述模型和算法的基础上,以最小化用户成本为优化目标,计及用户充电需求和充放电功率等约束,提出不同预警负荷情况下的充放电优化策略。在MATLAB中完成了仿真验证,结果表明,在已知预测预警负荷的前提下,采用文中的充放电优化策略能够提高电动汽车用户V2G参与度,有效降低用户成本,并缓解预警负荷发生时电网压力。     

电动汽车和光伏接入用户负荷对电网影响与互动分析

电动汽车、光伏接入用户负荷在一定程度上会对电网产生影响,如改变负荷特性、增大电网峰谷差和对电网运行检修带来反送电威胁。住宅相互供电系统(Vehicle to Home,V2H)技术的应用能够使电动汽车与电网进行互动,合理控制用户充电时间,必要时对电网进行反送电,能够减弱上述影响。为了积极应对电动汽车和分布式光伏接入应用对电网带来的影响,以实际家庭用户为研究对象,采集并分析家庭用电及台区负荷数据,定量分析电动汽车、光伏接入对电网的影响,同时结合峰谷电价,提出了互动应用方案。测算与互动分析结果表明,执行电动汽车充电峰谷电价与分布式电源上网电价,有序引导用户合理使用新型电源,在给用户带来经济效益的同时,能够降低电动汽车无序充电带来的峰上加峰的风险,减小峰谷差率,保证电网安全稳定运行。     

考虑电动汽车充电偏好的V2G风电消纳优化策略

电动汽车的调度问题由于汽车种类的多样性以及车主充电行为的自主性不能简单地被视为一个群整体模型。为此基于充电需求和电动汽车出行特征,将电动汽车分为经济型、合约型和常规型三类后执行价格激励和延时充电的方法,建立以运营商收益最大和电网负荷均方差最小的多目标函数,充分考虑风电场、电网、运营商和充电汽车用户的各方利益需求,为实际系统中各类型充电汽车进行合理调度指导,最终实现大规模电动汽车有序充放电以消纳弃风功率。算例对比三种优化策略,验证了同时采取电价激励和延时措施的策略能使综合目标最优。     

电动汽车充电模式对主动配电网的影响

主动配电网建设依托于大规模间歇式可再生能源并网运行控制、电网与充放电设施互动、智能配用电等电网分析与运行关键技术的发展。随着电动汽车的推广普及,用户充电时间和空间上的随机性将增加电网运行的不确定影响因素。文章重点研究电动汽车充电模式对配电网负荷曲线波动特性的影响,通过研究电动汽车充电的功率需求和能量需求特性,依据电动汽车用户行驶习惯的概率分布特性,建立规模化电动汽车充电负荷模型,进而分析电动汽车在无序充电和有序充电模式对区域配电网日负荷曲线的影响。结合实际充电站运行数据仿真验证配电网中电动汽车有序充电的主动控制作用。     

峰谷分时电价背景下的居民电动汽车有序充放电策略

针对现有电动汽车充电策略未考虑充电负荷超过供电容量的现实问题,提出一种包含功率限制的电动汽车有序充放电策略。该策略以峰谷分时电价为背景,通过电动汽车向电网进行馈电以及对电动汽车的充电功率进行限制,使居民用电的总负荷曲线趋于平缓,更好地起到削峰填谷的作用。同时在配电设施容量不增加的情况下,提高接纳规模化电动汽车充电的能力。最后通过蒙特卡洛仿真对算例进行分析,证实所提出的包含功率限制的电动汽车有序充放电策略较原有策略更具实用性。     

电动汽车充电功率需求及其对电网负荷曲线的影响

准确把握电动汽车充电负荷,是评估电动汽车对电网影响以及对电动汽车进行充放电管理的基础。通过影响电动汽车负荷在时间上分布的综合因素及其相应的概率分布,提出了一种基于统计学的电动汽车充电功率模型。在此基础上利用蒙特卡洛方法对电动汽车在不同渗透率下的负荷进行计算。结果表明,电动汽车的规模化应用,给电网带来了新一轮的负荷增长;充电负荷的峰谷差明显加大,给未来负荷调控带来了挑战。     

电动汽车电池更换站集群充电控制策略研究

本文基于规模化电动汽车充放电负荷模型,建立考虑车主互动意愿的电价模型,通过电价对车主的换电池行为进行有序引导,从而实现电网的调峰策略。采用遗传算法对适用于电动汽车的最优日前实时电价进行求解。最后建立电动汽车电池更换站内集群充电的控制模型,以电池更换站的运行经济性与站内充放电机状态切换次数最优为目标,采用智能算法对集群调度模型进行求解,实现在满足用户换电池需求基础之上的换电站最优化运行。     

基于分时电价的电动汽车充放电多目标优化调度

大规模电动汽车无序充电易造成电网负荷"峰上加峰"等后果,这严重影响电网安全运行,因此合理调度充电行为至关重要。基于分时电价制度和电动汽车可入网的情况,针对电动汽车调度机构建立了计及电网负荷波动及用户成本的多目标优化模型,采用交叉遗传粒子群算法求解得到次日优化充放电计划。基于某商用楼宇负荷数据进行算例仿真,对比分析了分时电价与固定电价下的仿真结果及不同分时电价对调度策略的影响,结果表明:分时电价引导下的调度策略在减小电网峰谷差与提高用户经济性上都具有更大优势;受峰谷电价差增大与尖峰电价的影响,新的分时电价下电网调峰效果更加明显,但用户成本却因平均电价上浮而增高。