电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略

大规模电动汽车的无序充电行为将给电网带来强烈的冲击,威胁电网安全经济运行。本文针对电动汽车快充背景下的充电负荷优化调度问题,提出了电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略。在上层模型中,利用电网分时电价以充电站运营商购电成本最小为目标,确定电动汽车充电负荷在时间维度上的最优分配。下层模型中,提出根据充电站拥挤程度制定动态分时分区充电电价,以用户充电费用与充电用时最少为优化目标,使用采取非线性递减分组率的改进猫群算法求解各时段电动汽车空间维度下的充电选择。最后通过算例验证了所提策略的有效性,能够满足电网、充电站运营商与电动汽车用户三方的利益,适用于大规模电动汽车快充的友好接入。     

考虑用户满意度和配网安全的电动汽车多目标双层充电优化

大规模电动汽车充电调度,需要同时考虑用户充电满意度和电网的安全经济运行。根据电动汽车充电分级管理的特点建立配网–充电站两层优化模型。在配网层制定充电站的充电计划,考虑配网安全约束,优化配网作为市场主体的运营经济性。在充电站层制定各电动汽车的充电策略,考虑车主的充电需求,最大化车主参与充电调度的满意度。采用NSGA-II算法求解配网层多目标优化问题,采用2阶段优化方法和Yalmip/Cplex求解充电站层整数规划问题。以含有DG和4个充电站的IEEE 33节点配网为例进行仿真,结果表明了所提模型和方法的有效性。     

基于动态分时电价的电动汽车充电站有序充电策略

提出基于动态分时电价的电动汽车充电站有序充电控制方法。该方法在综合考虑用户的充电需求和电网负荷水平的基础上,以削峰填谷为目标,采用启发式算法动态求解接入充电站电动汽车的分时电价时段,由用户自主响应,以实现充电站内电动汽车有序充电。为验证所提方法的有效性,采用蒙特卡洛方法模拟用户充电需求,对电动汽车充电站在有序充电和无序充电两种情形下的配电变压器负荷、充电站运营经济效益和用户充电成本进行仿真计算和分析。结果表明:相较无序充电方法,用户通过自主响应充电站制定的动态分时电价激励,可显著降低充电站的运营成本和电动汽车用户的充电成本,并有效实现充电负荷削峰填谷。     

灵巧潮流控制的电动汽车智能化充电站

针对目前电动汽车智能化充电站的建设热潮,分析了当前电动汽车充电站的研究和应用现状。在智能电网的体系中,对作为智能电网重要用电和储能单元的电动汽车智能化充电站,探讨了潮流可逆的变拓扑电动汽车智能化充电站的电路结构、直流系统和计量通信监控系统,并在此基础上对充电站快速充电能力、纯电动汽车充电能力进行了分析,提出了相应的快速充电解决方案和途径。对充电站输入功率和潮流进行分析,提出了均衡输入功率方案和灵巧潮流控制方法。     

灵巧潮流控制的电动汽车智能化充电站

针对目前电动汽车智能化充电站的建设热潮,分析了当前电动汽车充电站的研究和应用现状.在智能电网的体系中,对作为智能电网重要用电和储能单元的电动汽车智能化充电站,探讨了潮流可逆的变拓扑电动汽车智能化充电站的电路结构、直流系统和计量通信监控系统,并在此基础上对充电站快速充电能力、纯电动汽车充电能力进行了分析,提出了相应的快速充电解决方案和途径.对充电站输入功率和潮流进行分析,提出了均衡输入功率方案和灵巧潮流控制方法.     

考虑时空分布的电动汽车充电负荷预测及对电网负荷影响分析

电动汽车充电站的充电负荷与该充电站的车流量、电动汽车电池的起始荷电状态、用户选择的起始充电时间、电动汽车的车型和不同的充电模式都有关联。不同的时间段,不同的充电站类型对应的充电负荷有很大不同,计算电动汽车充电负荷的一般公式算法很难得到。根据电动汽车用户的充电习惯,研究不同类型充电站的充电汽车数量,电动汽车充电时长以及充电模式的选择,提出考虑时空分布的电动汽车负荷仿真预测方法。以沿海某市为例,该方法能有效预测各种不同类型充电站的电动汽车充电负荷,能够为电动汽车充电站的规划建设以及对电网的负荷影响提供依据。     

基于马尔可夫决策过程的电动汽车充电站能量管理策略

电动汽车充电站作为并网分布式储能装置,是实现电动汽车与未来能源互联网深度融合的重要组成部分。考虑分时电价和电动汽车用户行为的不确定性,提出了以电动汽车充电站日运营成本最小化为目标的能量管理策略。为了减少对先验信息的依赖和约束,将优化问题建模为一个新的有限回合马尔可夫决策过程模型;基于传统成本模型提出奖惩回报函数,通过主动学习调度决策,得到每辆电动汽车的实时充放电行为;针对模型的高维状态空间问题,设计相应的状态空间和动作空间,采用一种卷积神经网络结构结合强化学习的方法,通过从原始数据观测中提取高质量的经验,获取最优调度策略以达到优化目标。仿真结果表明,与传统的充电策略相比,所提策略可以有效地降低充电站的日运营成本,保护电动汽车的电池,同时能满足电动汽车用户的充电需求。     

基于CPLEX与MATLAB的电动汽车充电站优化调度仿真系统

以实现电动汽车充电站收益最大化为目标,针对电动汽车充电站对电动汽车如何选择充电时段的优化调度问题,建立了基于CPLEX和MATLAB的电动汽车充电站优化调度仿真系统。分别采用无序充电、集中式控制充电、分散式控制充电3种方式运行,同时对比了它们对当地日负荷曲线的影响。利用MATLAB中图形用户界面设计功能(GUI)建立了仿真系统界面,进而通过设置各个控件的属性功能及编制M文件来实现优化控制的功能。最后经过编译形成可操作文件。该仿真系统具有可视性、多功能性及可控性等优点,有助于完成电动汽车充电站对电动汽车的优化调度仿真实验。     

电动汽车用户选择充电站最佳经济途径的方法研究

电动汽车将电能转化为驱动汽车的动能,绿色、环保且无污染。政府积极提倡发展电动汽车,电动汽车的数量得到了一定的发展。当电动汽车的电量不能够满足用户的需求时,要对其进行电量的补充。如何合理有效地选择充电站进行充电是一个非常值得研究的问题。针对区域内电动汽车用户如何选择充电站提出一种经济的选择方法。通过搭建电动汽车用户与各个充电站的信息交互平台,引入排队论数学模型,计算电动汽车到达充电站时间成本的同时,进一步计算里程成本。基于前期研究成果,在区域内电动汽车的充电站布局合理的情况下,确定单目标函数选择充电站,从而确定最经济的途径,电动汽车用户以经济成本最低来选择充电站进行充电。     

基于思维进化算法的电动汽车有序充电控制策略

大量电动汽车充电会加大充电站负荷峰谷差,影响充电站安全稳定运行。因此提出了一种基于思维进化算法(MEA)的电动汽车有序充电控制策略:以用户充电费用最少和充电站负荷峰谷差最小为目标函数,采用MEA算法动态计算接入充电站电动汽车的最优充电时段,由用户自主响应,从而实现充电站内电动汽车的有序充电控制。为验证该策略的有效性,利用蒙特卡洛方法模拟用户充电需求,对算例进行仿真分析。结果表明:与无序充电相比,有序充电控制策略可在降低电动汽车用户费用的基础上实现充电负荷的削峰填谷;相比于使用遗传算法,MEA算法具有一定优势。     

基于全生命周期分析的电动汽车充换电站成本收益评估

针对电动汽车充换电站的运营,考虑充换电设施建设、充电站运营、换电站运营、监控与智能调度运营等多个环节,对充换电站的成本收益结构进行系统建模,提出了基于全生命周期分析的电动汽车充换电站成本收益评估方法。以广州市充换电设施规划数据为例,对电动汽车充电站、换电站进行了成本效益对比分析,并进一步分析了充换电服务费、政府补贴和充电机造价等因素对于电动汽车充换电站盈亏水平的影响。     

基于无线传感器网络的智能电动汽车充电站

电池充电的便捷性是电动汽车发展的瓶颈。文章旨在研究一种基于无线传感器网络的智能电动汽车充电站,在汽车用户的电池上装设无线传感器采集节点,同时在充电站附近区域设置汇聚节点,在无线传感器网络覆盖下获取最优充电路线,引导车主去就近的空闲充电站充电,专家库充电系统能根据电池型号自动寻找最佳充电方式进行充电。智能充电站可提高电动汽车充电便捷性和充电效率。     

电动汽车与电网一体化信息交互系统设计与实现

为充分发挥电动汽车规模化接入电网的优势,考虑电网的安全稳定性,设计了电动汽车与电网一体化信息交互系统.介绍了系统结构、工作原理及主要功能.系统由电动汽车智能车载终端、充电站信息交互及接入装置、实时信息交互及监控管理中心、通信链路四部分组成,具有电动汽车信息监控、充电站信息监控、电池充放电智能提醒与告警、汽车充电排队情况实时查询、最短充电路径搜索、WEB发布、GIS显示等功能.该系统的开发应用为电动汽车大规模应用提供良好的基础平台,对保证电网的安全稳定有重要意义.     

基于RuBee/GPRS/GPS技术的电动汽车充电站智能管理系统

为了提升电动汽车充电站管理水平,设计了一套智能管理系统,主要由ARM处理器、GPRS无线通信模块、GPS接收模块、RuBee读写模块等组成,用于实现对电动汽车电池信息和驾驶员信息的采集以及对电动汽车充电站充电桩、电池、工作人员的有效管理。     

电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化

大量电动汽车无序充电会给电力系统尤其是配电系统的安全与经济运行带来影响甚至挑战。针对集中式优化与控制方法的不足和固定电价策略的缺陷,基于拉格朗日松弛法,将传统的电动汽车充电站有序充电调度集中式优化问题分解为N个子问题(N为需充电电动汽车数量),提出了有序充电调度的分散式优化策略。优化模型以充电站收益最大为目标函数,考虑了用户用电需求、充电时间、变压器容量等约束和充电站分时电价策略。为验证所提方法的有效性,采用蒙特卡洛法模拟电动汽车充电需求,对采用集中式优化和分散式优化策略的有序充电和无序充电情形,以及充电站售电固定电价和分时电价模式下的充电站收益、削峰填谷效果、计算效率等进行仿真计算和分析。结果表明,所提方法相比于无序充电及充电站固定电价策略,可显著提高收益;相比于集中式优化,计算效率更高;充电站采用售电分时电价虽有"填谷"效果,但平抑负荷波动效果并不十分理想。     

基于博弈算法的电动汽车有序充电优化及效益分析

全球能源危机背景下,电动汽车日益普及,大规模电动汽车无序充电给电力系统带来新的用电压力。规划电动汽车有序充电、解决充电导致的峰谷差扩大问题尤为重要。文中首先以博弈论为基础,提出以方差评估调峰水平,考虑用户充电等待时间,建立售电站收益-电动汽车用户满意度博弈充电模型。然后,利用粒子群优化算法求解双方最优策略,达到博弈均衡。最后,以600户家庭的居民小区为例进行仿真分析。结果表明,所建模型和求解策略能够优化电动汽车充电行为,较大程度调节电网负荷方差,防止产生充电新高峰,同时,在保证电网峰谷调节需求的基础上,可提高售电站收益,满足用户出行需求。     

考虑V2G模式的电动汽车充电站规划

考虑到V2G模式和电动汽车充电站规划之间的联系,在分时电价机制的基础上,分析了电动汽车用户的充放电行为,并建立了电动汽车充电站的充电收益、放电成本和固有成本模型,同时以电动汽车充电站年总收益最大为目标函数。针对充电站候选站址的选择问题提出了包含环境条件、社会条件和政策因素等在内的外在选择条件。同时在Voronoi图的基础上结合路网交通流量对电动汽车充电站的容量进行确定。通过离散二进制粒子群算法实现了考虑V2G模式的电动汽车充电站的规划。最后,算例分析验证了规划模型的合理性和有效性。     

基于电动汽车一体化电站的虚拟电厂智能调度

随着能源供应的日趋紧张,电动汽车的迅速发展势在必行,大量的电动汽车储能电池的无序充电将给电网造成负面冲击。为此,提出一体化电站的运营模式,建立包含有电动汽车充换储一体化电站和可中断负荷的虚拟电厂控制模型;以运行成本最小为调度目标,运用二进制粒子群算法,实现虚拟电厂的经济调度。最后,运用仿真算例验证了调度方案的可行性。结果表明,在虚拟电厂的控制下,充换储一体化电站与可中断负荷相互配合,可大大缓解高峰用电的紧张,起到削峰填谷的作用。     

电动汽车充电路径不确定优化调度

电动汽车充电路径优化调度中的很多参数变量都具有不确定性,传统的优化调度方法适用性较差。为解决该问题,不确定优化方法被应用到电动汽车充电路径优化调度中,由此建立了基于随机期望值的不确定优化调度模型。鉴于传统的粒子群优化算法容易陷于局部优化和收敛速度较慢,将模拟退火算法引入并组成混合智能算法进行模型求解。对比实验证明该混合智能算法能够有效减少电动汽车车主到充电站所用的行驶距离、在充电站的等待时间和充电时间。     

考虑EV充放电意愿的园区综合能源系统双层优化调度

随着电动汽车的普及度越来越高,工业园区的电动汽车用户日益增多,其充放电行为对园区综合能源系统规划和运行带来极大挑战。本文提出了考虑电动汽车充放电意愿的园区综合能源系统双层优化调度。首先基于动态实时电价、电池荷电量、电池损耗补偿、额外参与激励等因素建立充放电意愿模型,在此基础上得到改进的电动汽车充放电模型;然后,以园区综合能源系统总成本最小和电动汽车充电费用最小为目标建立双层优化调度模型,通过KKT条件将内层模型转化为外层模型的约束条件,从而快速稳定的实现单层模型的求解;最后,进行仿真求解,设置3种不同场景,对比了所提模型与一般充放电意愿模型,验证了文中所提引入EV充放电意愿模型的园区综合能源系统双层优化调度的有效性和可行性,具有一定的经济效益。