基于投资收益与用户效用耦合决策的电动汽车充电站优化配置

传统方法多聚焦于充电站的投资成本和收益,忽略了充电用户选择决策对投资主体规划决策的影响,该文提出一种考虑充电站投资收益和充电用户效用耦合决策的电动汽车充电站双层优化模型。根据城市电动汽车种类及其出行特性,计算规划区域内电动汽车充电功率需求,并以充电站投资收益为上层目标函数,以充电用户满意度为下层目标函数。引入用户选择决策变量耦合关联上下层模型,使用KKT条件实现双单层规划模型解耦。综合粒子群算法的快速搜索能力和变邻域搜索算法的全局搜索优势,采用混合变邻域粒子群算法对解耦模型进行求解。最后,算例仿真结果验证了模型和算法的有效性和可行性。     

兼顾不同角色利益的集中型充电站优化布局

考虑到充电站投资主体和充电用户两种不同角色所追求的利益互异会影响充电站规划决策,发展了一种兼顾投资主体投资成本和充电用户满意度的集中型充电站双层优化布局模型。根据各类电动汽车(EVs)的行为特性建立了电动汽车充电功率需求模型。以企业投资成本和用户满意度分别作为双层规划模型的上层和下层目标函数,并考虑企业投资预算约束、电网约束、充电站容量约束和充电用户需求约束,综合反映了不同角色间的耦合决策作用。双层规划问题属于强NP-hard问题,采用量子遗传算法求解上层规划模型,采用粒子群算法求解下层规划模型,并输出最终充电站布局方案。结果表明,综合考虑投资成本和用户满意度的集中型充电站方案能合理兼顾投资主体和用户的各自利益,实现投资成本和用户满意度的有效折衷。     

光-储一体电动汽车充电站储能规划

为合理规划电动汽车充电站资源,提出计及多种客观因素的光-储一体电动汽车充电站储能优化配置方法。首先,对电动汽车充电站进行建模;然后,建立计及用户出行特性、季节与排队因素影响的电动汽车充电负荷预测模型,并提出计及环境温度影响的储能系统寿命衰减模型;最后,以充电站成本-收益最优为目标建立储能双层优化配置模型,在内层优化中考虑其边际寿命损耗成本。算例结果表明,所提储能规划方法在满足电动汽车充电需求的同时,可实现充电站运营效益提升。     

基于用户出行需求的电动汽车充电站规划

结合出行链的概念,对电动汽车(EV)一周的出行活动及充电过程进行动态仿真。在此基础上,提出一种基于用户出行需求的EV充电站优化规划模型。该模型考虑充电站布局对EV充电需求空间分布的影响,以EV群体空驶成本最小化为目标进行充电站选址,以充电站的周最大充电负荷确定建设容量,并选取建设成本最小和充电桩利用率最大的规划方案,兼顾运营商和EV用户的利益。以一个典型的城区为例,验证了该规划模型的可行性和有效性。     

考虑充电功率的电动汽车快充站充电设施优化配置

为实现电动汽车快充站内的经济建设,同时分析充电功率在充电站规划中的影响,提出了一种电动汽车快充站充电设施优化配置方法。以电动出租车为例,分析其出行特征,并基于排队论分析各个时段内站内排队系统的运行指标,建立分时段的用户等候时间成本计算模型。以充电站投资成本和用户等候时间成本之和最小化为目标函数,建立考虑装置利用率、排队时间、配电容量和占地面积的充电设施配置优化模型,在模型中同时对充电设施的充电功率和数量进行优化,实现快充站内社会成本的最小化。通过算例验证所提方法的可行性以及优化充电功率的经济性。     

城际高速路网中光储充电站的定容规划

针对大规模电动汽车在城际间出行时的充电问题,提出了城际光储充电站的定容规划方法。首先,通过构筑城际高速路网充电引导系统架构,从而实现对电动汽车和光储充电站信息的实时有效耦合。其次,基于城际高速路网车流量的统计分布数据,结合电动汽车利用充电引导系统后的充电决策,兼顾用户和光储充电站双方利益,优化了光储充电站内充电机的数量。然后,根据各站光照条件、负荷水平,优化配置光储设备容量,并且结合分时电价,提出光储充电站内能量交换策略,以提高光伏消纳水平,从而进一步节省光储充电站的设备投资、运行维护成本。最后,在含有30个光储充电站的高速路网中对所提方法进行仿真验证。结果表明,所提出的定容规划方法显著降低了光储充电站的日均寿命周期成本,且有效兼顾了用户出行体验。     

考虑配电网运行安全的出行电动汽车充电引导策略

电动汽车在节能减排、推动“双碳”进程等方面有着传统汽车无法比拟的优势。然而，大规模出行电动汽车无序充电可能会加重配电网负荷波动甚至引起节点电压过低等安全问题。为此，提出了考虑配电网运行安全的出行电动汽车充电引导策略。首先，基于配电网原始负荷及节点电压情况，建立了分区域分时电价定价模型，建立电价与负荷情况之间的相关性；其次，以所制定的电价为基础，在各个充电站分别制定电动汽车充电行为预备调度方案，调度的原则是电动汽车的充电费用最低，从而引导电动汽车在负荷低谷进行充电，参与配电网的负荷优化；再次，建立以充电费用、出行总时间以及行程距离三者权值之和最小为目标的电动汽车充电站选择函数，为电动汽车推荐充电站并规划最优行驶路径，同时提升用户经济性和配电网运行的安全性；最后，以修改的IEEE33节点配电网为例，验证了该策略可以有效提升电动汽车用户出行满意度并兼顾配电网的运行安全。     

基于历史行驶路线的电动汽车充电站布局优化

由于电动汽车面临着续航里程不足的问题,充电设施的合理布设显得至关重要。利用基于自动车辆识别数据的历史行驶路线来模拟电动汽车出行,给定一种充电站布局方案,即可利用基于出行特征的典型充电选择模式来模拟电动汽车的充电行为,继而准确地计算电动汽车的充电需求、充电成本和运营商利润。然后,以电动汽车的充电—出行成本比与运营商的成本—收益比之和最小为优化目标,以用户心理和电网负荷等因素为约束条件,确定充电站的最优布局方案。最后,以一个区域(151个信号交叉口)为例,验证了该方法的有效性,同时分析了工作日/非工作日以及交通需求增长和电池发展对布局方案的影响。     

考虑电动汽车充电站布局优化的配电网规划

充电站的布局不仅应考虑电动汽车用户充电的方便性,还应考虑充电站接入电网的成本。研究满足传统负荷增长和新增电动汽车充电负荷需求的配电网规划问题,以馈线的扩容与新建、变电站的扩容、充电站的新建为手段,以包含充电站配电网投资与运行成本最小为目标,建立了考虑充电站布局优化的配电网规划模型。该模型不仅考虑配电网的安全运行约束,还...     

计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化策略

大规模电动汽车无序接入充电站不仅会引起配电网负荷“峰上加峰”,还会造成充电拥堵,延长电动汽车排队等待时间。建立了计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化模型。在上层模型中,以配电网负荷方差和上下层调度计划偏差综合最小为目标实现系统负荷“削峰填谷”,使负荷曲线更平坦。在下层模型中,建立基于多队列多服务台的充电站排队系统,减少电动汽车出行时间和充电费用。采用遗传算法和蚁群算法分层迭代求解模型,以含有4个充电站的IEEE 33节点配网系统为例进行仿真,结果通过与无序充电、Active Scheduling(AS)模型对比表明:所提模型在优化配电网系统负荷、减少电动汽车出行时间和充电费用等方面具有一定的有效性。     

基于Huff模型的电动汽车充电站选址定容方法

对于用户充电选择行为随机性的欠考虑,导致充电站服务范围划分和容量配置不合理的问题,提出了一种基于Huff模型的电动汽车充电站选址定容方法。综合考虑充电站规模、充电价格、用户充电成本对用户充电选择行为的影响,利用Huff模型分析用户对不同充电站的选择概率,并基于用户的选择概率确定充电站的服务范围和充电需求;综合考虑用户充电可达性、规划区域总功率、电动汽车充电功率,以充电站年总成本最小为目标,建立充电站的选址定容模型,并采用免疫克隆选择-变邻域搜索混合算法求解模型。MATLAB仿真结果表明所提选址定容方法能合理地划分服务范围,提高充电站规划的经济性。     

车联网环境下电动汽车主动充电引导模型

为了适应电动汽车数量和充电需求的急剧增长,从电动汽车用户视角出发,提出了一种在车联网环境下基于改进A*路径规划算法与排队论的电动汽车主动充电引导模型。首先,融入红绿灯等待时间和不走回头路条件,改进A*路径规划算法,利用实际路网状态信息更新路网时空状态矩阵,实时优化电动汽车行驶路径,获取电动汽车充电行驶时间。其次,利用深度置信网络预测充电站电动汽车短时到达量,基于排队论M/G/k模型预测电动汽车充电等待时间。最后,以最小化电动汽车充电行驶时间和充电等待时间为目标,搭建电动汽车主动充电引导模型。以中国南京市中心区域为算例,验证了所提主动充电引导模型的有效性,所提算法能够提高充电桩的利用率并减少电动汽车用户综合充电时间。     

基于IBQPSO算法的电动汽车时空双尺度有序充电引导策略

大规模电动汽车的无序充电会影响电网的安全经济运行,以车联网系统为基础,提出电动汽车的充电行为引导策略。充电站运营商按用户在时间和空间上接受充电引导所起的作用对于整体调度作用的贡献程度,分别对用户进行费用补偿,在此基础上建立时空双尺度有序充电引导模型。其次,提出一种IBQPSO算法求解规划问题。最后,通过具体算例对模型进行仿真,结果能满足电网、充电站运营商和电动汽车用户三方的利益,表明了模型与算法的可行性与有效性。     

基于LCC和量子遗传算法的电动汽车充电站优化规划

电动汽车充电站优化规划是电动汽车与智能电网灵活互动的重要研究内容之一。面向电动汽车充电站运营周期,详细分析了充电站的成本效益及全寿命周期成本（LCC）的计算方法;基于上述工作,提出利用交通路网车流量信息估算充电站容量,以充电站运营商获得的净现值收益最大为优选目标,以交通路网车流量、电网电能质量和经济性、用户充电需求为约束条件,确定充电站的选址和容量;进一步地,提出了计及LCC的充电站优化规划模型,并采用量子遗传算法求解该模型。算例仿真表明,优化规划模型及其求解方法有效。     

考虑网络转移性能的城市快速充电网络规划

针对当前充电站规划布局研究未考虑电力系统和交通系统的深度交互以及用户在充电站之间的转移问题,提出了一种考虑网络转移性能的城市快速充电设施规划方法。首先,结合充电站的多重属性,分析了充电网络、用户出行特性、交通路网和配电网之间的耦合交互关系,并进一步基于复杂网络分析了用户的出行规律;其次,分别构建了考虑道路流量水平约束的充电网络模型和基于用户多样决策的站间转移行为模型;再次,以兼顾电动汽车充电站运营商、电动汽车用户以及配电网的全社会年成本建立充电站选址定容模型;在此基础上,采用基于小世界网络模型交互的粒子群优化算法进行求解,通过在粒子之间构建小世界网络拓扑结构实现信息的交互和传递,并根据粒子的多样性自适应调整粒子间的重连概率;最后,通过实际算例验证了所提规划模型和优化算法的有效性。     

考虑用户满意度的电动汽车时空双尺度有序充电引导策略

规模化电动汽车的充电行为在时间和空间上具有随机性和不确定性,针对该特性,以多网融合的车联网平台系统为基础,构建有序充电引导模型架构。为了体现接入系统的用户充电时间选择的多样性,根据用户意愿将电动汽车在时间层分为接受系统调度集群和不接受系统调度集群,建立不同尺度下的用户满意度函数来充分调动电动汽车用户参与性,在此基础上提出有序充电引导调度策略。在时间层,通过引导车辆的充电时间调节负荷曲线;在空间层,规划各车辆的充电站选择。以包含4座充电站的IEEE-33节点配网为例,利用优化软件LINGO11对模型进行仿真。算例结果表明,所提引导策略具有好的控制效果,并且在保证用户满意度时,能改善电网负荷、充电站状况。     

电动汽车两阶段多目标有序充电策略研究

大量随机性电动汽车充电负荷的接入会对电网安全经济运行等方面产生不利的影响。在统计电动汽车用户出行规律、起始充电时刻等行为基础上,分析了充电站的充电负荷特性。在考虑配电设备运行安全和用户充电需求的前提下,综合充电负荷和原有负荷的特点,建立了以分时电价为基础、以减小负荷波动率和提高运营商效益为目标的两阶段多目标充电模型。提出了基于多种群遗传算法的两阶段多目标优化模型求解方法和有序充电控制策略。以小区充电站为例,验证了两阶段多目标有序充电控制策略在减小负荷波动率、削峰填谷、降低经济成本提高运营商效益等方面的作用。     

计及风光储与充电站的主动配电网双层协同规划

分布式电源与电动汽车充电站的大量接入已对配电网的经济性、电压质量等产生了重要影响。基于这个背景,本文对电动汽车的充电需求进行了分析,以规划总成本最低、节点电压质量最优为目标,提出了一种计及风光资源、储能以及充电站的主动配电网双层协同规划模型,采用改进的NSGA-II算法进行求解。通过改进的IEEE-33节点算例进行仿真,将不同规划方法所得到的规划方案结果进行对比,验证了所提模型的有效性。本文的研究可为含有分布式电源与充电站的主动配电网协同规划提供新思路。     

电动汽车充电站最优规划的两阶段方法

计及道路网络对电动汽车充电需求的影响,提出了充电站最优规划的两阶段方法。该方法的第一阶段基于电动汽车行驶特性,综合考虑电动汽车日剩余电量以及电动汽车动态运行状态和位置,采用随机模拟技术和最短路径法,获得道路网络上电动汽车充电需求在时间和空间上的分布;第二阶段以第一阶段获得的电动汽车充电需求为基础,以充电需求不可达率、不满足率和投资限额等为约束,充电站运行成本和投资成本综合最小为目标,建立充电站最优选址定容数学模型。针对该模型的复杂性,采用遗传算法求解混合整数非线性规划问题。通过对某区域的电动汽车充电站规划的模拟分析,表明了所提方法的有效性。     

城市EV时空充电负荷预测及充电站规划研究

针对目前城市电动汽车（electric vehicle, EV）充电站存在盲目建设、规划不合理导致的部分充电站利用率低、用户充电满意度低等问题,同时为适应“双碳”目标下发展大规模EV的充电站规划需求,提出一种基于蒙特卡洛模拟和回声状态网络（echo state network, ESN）拟合的城市EV时空充电负荷预测方法,进一步开展EV充电站规划研究。首先考虑城市交通路网结构和区域主要功能,将待规划区域进行网格划分并作为待建充电站备选位置;利用蒙特卡洛方法对各类EV进行多种模式的出行链模拟,获取各网格区域内的EV充电负荷数据集;为拟合各网格内EV充电负荷的多样化分布特征,建立基于回声状态网络ESN学习算法的EV时空充电负荷预测模型,实现一定EV保有量下待规划区内EV时空充电负荷的预测。进一步考虑待规划网格区域内的最大充电预测负荷等约束条件﹑以充电站的建设和运维成本、EV用户充电出行成本以及配网损耗的综合成本最小为目标,建立EV充电站的规划模型,利用粒子群算法进行模型求解得到待规划区的充电站建设位置、数量及容量;最后以某城区EV充电负荷预测及充电站规划为例进行计算,验证了所提方法及模型的...