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。     

城区电动汽车充电站布局规划研究

电动汽车的大量推广必须以科学合理的充电设施规划为基础。提出一种城区电动汽车充电站布局规划方法。首先,在城区电动汽车快充需求分布预测基础上,以充电站内充电机数量、充电站与快充需求点间距离以及充电站间距离为约束,充电站社会年总成本最小为目标,建立兼顾充电站、电动汽车用户以及电网三方利益的充电站选址定容模型。然后,采用Voronoi图联合改进粒子群算法对模型进行求解。通过Voronoi图划分充电站服务区域,再利用改进粒子群算法进行全局寻优,得到规划区域内充电站选址定容最优方案。最后,以某城区为例进行仿真,验证了所提方法的有效性。     

计及碳排放的电动汽车充电站多目标规划

合理的电动汽车充电站规划是推广应用电动汽车的基础。提出一种计及碳排放的电动汽车充电站多目标选址定容规划模型,模型以充电站建设运行成本、用户充电耗费时间和驶向充电站引起的碳排放为综合优化目标,以充电站的容量限制为约束条件,并采用Pareto最优前沿分析可选的选址定容方案。为确定可选站址所服务的区域范围,提出一种基于需求点栅格化和Voronoi图求解的计算方法。最后,通过案例分析验证了该规划模型和求解方法的实用性和有效性,为电动汽车充电站的选址定容提供了新的思路。     

基于计算几何方法的电动汽车充电站规划

综合分析了影响电动汽车充电站规划的若干因素,建立了电动汽车充电站规划的最大收益模型。根据电动汽车充电特性和出行特征,计算电动汽车充电功率需求期望值,从而得出规划区充电站的容量需求。根据电动汽车的分布特点,通过调节加权伏罗诺伊图的权重,使得服务区域划分更合理,同时保持各充电站负载率的均衡。利用粒子群优化算法的全局寻优能力,结合加权伏罗诺伊图,对充电站进行选址定容和服务区域划分的优化规划。算例分别针对不同电动汽车数量和不同分布方式的情况进行计算,结果验证了所述模型和方法的有效性和可行性。     

基于条件风险价值的电动汽车充电站规划

针对电动汽车充电负荷的假日性以及负荷预测的不确定性,基于条件风险价值构建了电动汽车充电站规划模型。基于出行链,结合Dijkstra最短路径算法,利用蒙特卡洛随机模拟得到快慢充负荷的时空分布。以充电站建设数量最少为目标,满足所有充电需求点为约束,建立选址模型。考虑用户等待时长,以充电站建设成本最小为目标,建立定容模型。为解决定容模型中充电负荷假日性以及负荷预测随机性,利用鲁棒优化将定容模型转化为机会约束规划,引入条件风险价值工具进行求解。以某区域充电站规划为仿真算例,算例结果验证了该方法能够增强充电站规划模型的鲁棒性,具有可行性。     

计及全寿命周期成本的两阶段电动汽车充电网络规划模型

电动汽车产业推进依赖于其充电网络,设计了电动汽车充电网络的两阶段规划模型,模型第一阶段运用伏罗诺伊图,根据充电站数目以全体充电站服务半径之和最大对充电站进行选址。模型第二阶段基于全寿命周期成本理论,考虑规划过程中的不确定性因素,建立了计及用户便利度修正因子的充电网络定容模型。定容模型在第一阶段选址基础上,通过充电负荷转移效应确定充电负荷需求,以最小全寿命周期成本为目标,规划定容结果。最后,运用将莱维飞行与传统粒子群算法相结合的混合搜索算法对上述规划模型进行求解,通过规划实例验证了所提模型的有效性。     

基于混沌模拟退火粒子群优化算法的电动汽车充电站选址与定容

针对城市电动汽车充电站的选址与定容问题,建立了考虑充电站运营商、电动汽车用户以及电网企业综合利益的充电站选址定容规划模型。采用Voronoi图思想和需求点栅格化理论,结合Floyd最短路径算法划分充电站的服务范围。提出采用一种混沌模拟退火粒子群优化算法对问题进行求解,通过引入混沌理论使粒子更高效地遍历搜寻空间,并结合模拟退火算法的概率突跳特性使算法在迭代后期仍具有较高的全局寻优能力。通过算例分析表明,采用所提算法对城市电动汽车充电站选址定容进行优化规划的可行性和有效性。     

基于二层规划并计及负荷预测的电动汽车充电桩选址定容方法

针对城区内电动汽车充电桩选址定容问题,计及充电负荷需求预测并采用二层规划理论建立选址定容模型。针对充电负荷需求预测,采用自回归模型建立其负荷预测模型。以充电桩规划节点与容量为控制变量,以系统综合规划成本最小为目标函数,基于网络拓扑结构和充电负荷预测,计及设备容量配置约束等必要约束条件建立上层模型;以电动汽车用户充电方案为控制变量,最小化用户综合充电成本建立下层模型。下层模型基于上层模型的选址定容方案制定充电计划,同时向上层模型反馈综合充电成本。上层模型制定方案需要计及下层模型的策略。采用萤火虫算法设计模型的求解流程,最后通过一个算例针对河北某地城区内某新区内电动汽车充电站选址定容方案进行了优化,验证了文中模型的有效性和正确性。     

基于城市交通网络信息的电动汽车充电站最优选址和定容

针对电动汽车充电站规划问题,给出两步搜索的电动汽车充电站选址定容的分析方法,提出电动汽车充电站选址的最优数学模型。基于城市道路信息,得出充电站最优位置分布,采用Voronoi图划分每个充电站所服务的负荷区,根据每个充电站所服务的充电负荷设计其容量。算例分析验证了规划方法的有效性和实用性。     

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。     

考虑不确定性的高速公路光储充电站选址定容

针对高速公路并网光储充电站选址定容中存在的不确定性,提出了一种基于数据驱动的分布式鲁棒优化的两阶段选址定容方法.阶段1基于蒙特卡洛模拟方法得到充电点的位置,利用整数规划模型确定充电站的位置;阶段2兼顾充电站利益及用户满意度,建立基于数据驱动的分布式鲁棒优化定容模型,通过KL(Kullback-Leibler)散度构建以经验概率分布为中心的概率分布模糊集合描述不确定量,利用风险理论将分布式鲁棒优化模型转化为混合整数线性规划问题,进而对充电站内的充电桩数量及光储容量进行优化.最后,通过环形路网对所提方法进行验证并进行敏感度分析.结果表明:所提方法可行、有效;配置光储设备能降低年均寿命成本;通过控制KL散度公差、样本数量、续航里程、充电功率等能有效平衡系统的经济性与鲁棒性.     

计及可入网电动汽车的分布式电源最优选址和定容

一些不确定性因素如可入网电动汽车（PEV）的随机充放电行为导致的负荷和输出功率不确定性、风电机组和太阳能电源输出功率不确定性,以及未来燃料价格波动和负荷随机变化,都会给分布式电源（DG）的选址和定容问题带来风险。在此背景下,采用机会约束规划方法来解决DG的选址和定容中这些不确定性因素所引起的风险。以DG的总成本（包括投...     

含电动汽车充放电站的直流配电网规划研究

分布式电源、直流负荷的大量增加以及电动汽车产业的快速发展,使得交流配电网未来发展面临巨大阻力,直流配电网优势日益凸显。文中介绍了考虑交通流量的电动汽车充放电站的模型,以线路扩展费用、分布式电源发电费用、电动汽车充放电站成本费用最小值为目标,建立了含电动汽车充放电站的直流配电网规划模型,采用混合编码方法,利用自适应遗传算法求解。通过不同情形下的算例计算分析,验证了文中规划模型的优越性及合理性。     

基于改进向量序优化算法的V2G电动汽车充电站规划方法

电动汽车的充电负荷将极大影响配电网的安全稳定运行,提出一种基于改进向量序优化算法的V2G电动汽车充电站规划方法。首先,对电动汽车可调用的动态功率进行建模;然后构建考虑充电站全寿命周期成本和配电网安全经济运行的多目标规划模型;在此基础上,提出一种基于分散优化理论的改进向量序优化算法,求解得到最优规划方案。最后,以IEEE33节点配电系统为算例,验证了本文方法的有效性和科学性。     

电动汽车充换电站参与电网AGC功率分配的成本一致性算法

搭建电动汽车充换电站参与电网自动发电控制(AGC)功率分配的框架,并建立其优化数学模型。在此基础上,提出电动汽车参与AGC功率分配的成本一致性算法。智能体间采用虚拟一致性变量作为一致性交互计算信息,同时以真实一致性变量确定电动汽车的AGC功率,提高算法的应用灵活性。某电网模型仿真结果表明:成本一致性算法可以减少电网调节成本,提高区域电网的控制性能标准,且能有效实现电动汽车参与电网AGC功率分配的自律调频。     

电动汽车充电站谐波的工程计算方法

研究电动汽车充电站接入电力系统后对公共电网产生谐波的特点和计算方法。在建立充电站谐波计算仿真模型的基础上,通过对仿真数据及充电站谐波特点的分析,提出一种简化的充电站谐波工程算法,采用线性分段函数近似充电机等值非线性电阻,计算一个充电周期内的谐波变化特性和谐波最大值,最后验证了该算法在工程中的可用性。     

电动汽车充电站选址规划评价体系研究

合理规划电动汽车充电站的选址,直接关系到配电网稳定运行、电能质量及电动汽车事业的发展。为此综合考虑了政府、供电公司以及充电用户三方面的需求,针对影响充电站规划的多种因素及充电站的具体情况,获取影响充电站最关键的因素,建立了5个方面,共9个评估指标的一种新型充电站选址评价体系,分析了每个指标的含义和构成。在充电站选址的实际案例中,对候选站址的原始数据,利用德尔菲法对评价体系中各指标进行量化,并以此评价指标体系为基础,结合层次分析法和灰色评价法得到候选站址的最优评价值,为充电站选址的最优决策提供依据。     

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。