基于混合整数线性规划的充电桩群优化调度

针对充电站内电动汽车充电成本过高的问题，提出了一种基于混合整数线性规划（MLP）的充电桩群优化调度的方法。在满足电I动汽车充电需求的前提下该调度方法以充电站内总充电成本最低为优化目标，并采用模型预测控制器（MPC）模拟电动汽车行程，利用MLP求解器求解充电站各个时间段I内的充电功率，并按照充电时间顺序将每个时段内充电功率分配给对应时段内在充电站内停车场充电的电动汽车。实验结果表明，基于MLP的充放电调度方法有效降低了充电站内的总充电成本，达到了优化电动汽车充放电调度的目的。     

时空需求下的电动汽车充电设施选址优化模型

针对电动汽车充电站布局位置不合理、充电利用率较低等问题，提出了一种时空需求下的充电设施选址优化模型STDM。通过对电动汽车出行数据的时空分布特征进行挖掘，结合电动汽车的出行与充电行为构建充电需求预测模型来获得区域内时空需求分布；采用基于时空统计量的方法获取需求热点区域，考虑到充电站服务覆盖问题，定义充电覆盖率作为模型评估参数；在此基础上从用户角度与运营和社会角度综合构建电动汽车到站距离成本、充电站建设运行成本和碳排放成本的优化模型。最后通过实际数据验证模型的可行性和有效性。结果表明，模型得出了区域内12个充电站的选址方案降低综合成本，同时确定充电站的布局位置与充电桩数量；此外，采用所提方法得到的模型选址结果相比于其他文献方法能够有效缩短电动汽车到站距离，并提高到站覆盖率。     

电动网约车充电站布局优化研究

电动网约汽车的出现使得人们的交通出行方式更加灵活,也更大程度满足出行个性化和高品质的需求,但是由于电动汽车电池特性,如何合理布局充电站成为关键。因此在建立总出行时间最短模型基础上,通过Python对充电站布局进行多Agent仿真优化,平衡交通密度和充电需求,考虑电动网约车司机充电行为决策问题,构建电动汽车行为模型,并以北京市13座充电站为例,分别从访问频率、绕行时间和等待时间等因素分析充电站布局的合理性,对充电站布局以及充电桩个数进行优化,保证各个充电站访问频率较平均。     

基于成长体系的电动汽车充电站需求响应方法研究

随着中国新型电力系统建设的逐步开展,需求响应作为优化电网调控的方式之一,在新型电力系统中得到了广泛的应用。为解决电动汽车充电站对不同类型的电动汽车用户需求响应激励不足的问题,提出了一种基于成长体系的电动汽车充电站需求响应方法。该方法采用电动汽车充电需求和电池退化成本计算电动汽车充电站需求响应成本,通过电动汽车用户需求响应成长值等级激励措施,实现了对不同需求的电动汽车用户需求响应价格的浮动,从而保持了前段电动汽车用户的需求响应活跃度,提升了电动汽车充电站需求响应的盈利能力。在某城市的实例运行表明,相较于多时间尺度随机优化需求响应方法,该方法的利润提高了77.97%。该方法能激励电动汽车参与需求响应,提升电动汽车充电站盈利能力。     

面向最大使用效益的充电站网络优化方法

我国政府目前已建成一定规模的充电站网络.针对充电站网络利用率低,存在大量冗余站点和电动汽车充电难等问题,提出了一种数据驱动的充电站网络优化方法.首先,该方法模拟电动汽车充电行为,对不同时间戳内的充电站分别建立队列系统,进而估计充电站间的到达率情况.在此基础上,分析城市电动汽车的充电行为空间特征,用于挖掘城市电动汽车的充...     

基于二次聚类的大规模电动汽车有序充电调度策略优化

针对大量电动汽车无序充电造成的充电站利用率不均衡问题,提出一种大规模电动汽车有序充电调度策略。首先,以电动汽车充电需求的位置为聚类指标,借助归一化相似度进行层次聚类和基于K-means算法的二次划分,以实现属性相似的电动汽车的汇聚。进一步地,通过Dijkstra算法获取电动汽车到达各个充电站的最优路径,以充电站内电动汽车的均匀分配和电动汽车充电路程最短作为目标函数,构建了基于电动汽车聚类的充电调度模型,通过遗传算法求取最优解。与未进行电动汽车聚类的充电调度策略进行的仿真对比实验结果表明,在车辆较多时所提方法的计算时间可减少一半以上,具有较高的实用性。     

电动汽车与配电网协调规划方法及应用

为更好地实现电动汽车与配电网协调发展,提出一种电动汽车与配电网协调规划方法。首先,研究电动汽车的充电负荷特性,摸清电动汽车的用电规律;其次,研究电动汽车进站流量密度,计算不同时刻不同类型的电动汽车充电数量。最后,研究考虑配电网容量约束的电动汽车充电站规划方法,保证电动汽车充电站规划方案的经济性和科学性。应用实例表明,此方法确定的电动汽车充电站规划方案科学、合理,验证了此方法的有效性和实用性。     

基于DEB-ABC算法的电动汽车充电优化调度模型

随着电动汽车保有量不断上升, 其相关配套设施也面临巨大挑战, 不合理的充电资源分配在充电高峰期会造成部分充电站过度拥挤, 并且影响电网稳定运行. 提出一种考虑多目标优化的调度模型, 通过分析充电站内不同充电选项的排队时间, 并根据排队率和分时电价提出一种动态定价模型, 影响车主充电行为, 结合动态定价模型与充电需求计算充电成本, 考虑基于起讫点的充电总路径行驶时间, 以总成本最少为优化目标, 基于DEB-ABC算法进行求解. 在某区域内对1 500辆电动汽车进行仿真验证, 结果表明提出的优化调度模型可减少充电等待时间、充电成本和总行驶时间, 提高区域内充电站利用率.     

考虑用户选择偏好的电动汽车充电站规划研究

在国家大力发展新能源汽车的过程中,充电问题一直阻碍着电动汽车的发展,充电基础设施尤其是快速充电站的规划和建设尤为重要。大规模发展电动汽车（electric vehicle,EV）的关键是根据用户的充电选择偏好,建立完善的充电基础设施,减少用户的里程焦虑,彻底解决充电不方便的问题。在考虑了各方面社会因素并确定一定数量的候选节点背景研究的基础上,提出了一种双目标规划模型,在满足需求、距离、容量等约束条件下,分析了建设充电站总成本和充电覆盖范围之间的关系,寻找最优的充电站建设方案,并以A城市B区为例,通过多目标粒子群算法进行求解,求出充电站的最佳节点和数量。用不同算法进行求解,通过对结果进行分析比较,表明多目标粒子群算法（MOPSO）在求解双目标问题时更具有实际意义。     

电动汽车的充电模式及充电设施建设运营模式研究

电动汽车是节能、环保和低碳经济的发展需求,而电动汽车电池既是发展电动汽车的核心,更是电力工业与汽车行业的关键结合点。在政府对电动汽车产业的大力推动下,我国电动汽车产业将步入快速发展期,这也极大地推动了电动汽车充电站和充电桩的建设,大量电动汽车的充电行为将会给电网带来较大影响。电动汽车的普及程度、类型、充电时间、充电方式以及充电特性的不同会使电动汽车对电网的影响发生变化。介绍了世界范围内电动汽车电池的四种充电模式：换电模式,有线慢充,有线快冲,无线充电。这四种充电模式目前处在不同的发展阶段,面临不同的问题,并各自具有不同的发展策略。对目前已经形成的电动汽车制造厂商主导模式、电网企业主导模式和第三方建设运营企业主导模式,进行分析研究和比较     

充电站内引导电动汽车有序充电控制方法仿真

传统的电动汽车充电控制通常采用基于多代理、基于T-S模糊控制器、基于交替方向乘子的有序充电控制方法,但这几种方法的电网负荷波动率较高,为此提出一种充电站内引导电动汽车有序充电控制方法。应用滚动优化法对集中充电站进行充电时段划分;结合灰色理论对电动汽车用户短期的用电负荷状况进行预测,通过预测未来一段时间的电动汽车用户用电负荷值,对各个时段电动汽车用户的充电计划进行优化求解,最终实现电动汽车有序充电控制。为了验证上述方法的有效性,与三种传统控制方法进行对比,得出上述方法的充电负荷波动率为49.2%,通过比较可知,所提方法的充电负荷波动率最低,证明了上述方法的有效性。     

面向用户行驶计划的电动汽车充电调度策略

充电站（桩）尚未普及以及电动汽车有限的行驶里程,使得大多数汽车用户关于是否选择电动汽车犹豫不决。为了减少用户对于电动汽车有限电池容量的担心,并且降低因频繁充电以及偏离原定行驶路线绕路进行充电所增加的电动汽车使用费用,提出一种基于匹配理论面向用户行驶计划的电动汽车充电调度方案TPCS。首先,分别根据电动汽车用户的行驶计划和对各充电站的电量需求构建电动汽车用户与充电站的偏好表;然后,建立电动汽车用户与充电站之间的多对一匹配模型;最后,以系统总效用为优化目标进行充电站接口分配。数值仿真结果显示,与随机分配（RCS）算法和仅考虑电动汽车效用分配（OEVS）算法相比,TPCS算法将系统总效用较RCS算法最多提高了39.3%,较OEVS算法最多提高了5%;而在电动汽车充电需求轻负载时,TPCS算法始终保证用户满意度在90%以上,高于RCS算法。所提算法能够有效地提高系统总效用和用户满意度,同时降低计算复杂度。     

基于时间窗的电动汽车快速充电路径规划方法

电动汽车电池容量有限，出行过程中需要通过快速充电来完成原定行程，由于充电站内配置不同功率类型充电桩，使得充电持续时间不等。通过分析配备正常、快速、超快速三种模式充电桩的快充站来模拟具有时间窗的电动汽车快速充电路径规划问题，提出一种自适应大邻域搜索算法，并结合CPLEX工具有效探索充电路径，实现运行最少数量电动汽车的同时最大限度地降低总的充电成本目的。通过与已有文献测试算法算例对比分析，验证EVRPTW模型具备更好的性能，且快充站可以减少充电成本的和车队规模。     

基于储能利用的充换电站电池调度路径优化北大核心CSCD

以电动汽车充换电服务为研究背景,通过计算调度车辆和用户车辆的充电损耗,并结合站点和电网间的储能共享,分析了时变路况下电池调度的路径优化问题。首先,提出了基于荷电状态和时速的调度行驶数学模型,并建立电池充电模型;然后,为精确计算充电损耗,考虑在时变功率下的电能损耗,提出了基于电池容量修正的电池损耗模型。此外,为实现储能利用,提出在充换电站与电网之间进行储能电池共享,从而建立了以充电损耗和共享收入为调度成本的目标函数。最后,在传统的站点流量和电池容量等约束下,又考虑了基于储能利用的站点电源功率约束,并采用遗传算法求解。实验结果表明,所提方法能有效减少调度过程中的充电损耗,研究成果为充换电站和电网之间的共享储能提供了理论指导。     

基于实时路况的电动汽车充电调度算法

随着电动汽车行业在我国蓬勃发展, 电动汽车的"充电难"问题逐渐显现, 已经逐步成为限制电动汽车行业发展的瓶颈. 电动汽车充电时间长, 城市充电桩数目不足且时空分布不均等问题是导致"充电难"的直接原因. 本文提出一种基于路况的电动汽车充电调度算法, 通过综合考虑路网内的实际情况, 对充电车辆进行统一调度. 文章建立了车辆调度模型并进行了仿真模拟, 结果表明: 该算法能够有效降低电动汽车的充电时间、平衡区域内充电站的负载、提升全局的充电效率.     

基于用户数据的电动汽车充电桩网络攻击模型

电动汽车(electrical vehicle, EV)的用户数据是优化EV充电成本的关键数据,对用户数据的操纵可能导致错误的充电成本,使充电桩运营商蒙受经济损失。针对EV充电桩,提出了一种基于用户数据的网络攻击模型,该模型通过篡改接入EV充电桩的用户数据生成虚假的充电计划,从而提高充电桩的充电成本。所提出的攻击模型为一种基于混合整数线性规划的两层优化模型,在上层生成注入EV充电桩的恶意用户数据,下层为EV充电计划优化算法,通过应用KKT条件使两层优化模型转化为单层优化攻击模型。仿真以一个虚拟充电站场景为例,相较于无攻击情况,该攻击模型通过提高EV的充电能量或移动EV的充电时段增加了充电站的总充电成本,验证了该攻击模型的可行性和危害性。     

电动车充电负荷建模及对配电网的影响分析

在电动车充电负荷建模优化的研究中,电动汽车大规模使用后,需要对电动汽车的充电负荷建模与准确计算,以分析对电网的影响.通过对电动汽车电池的充电特性、充电起始荷电状态及充电时间等因素分析,建立单个电动汽车充电负荷模型,根据中心极限定理进而得到大量电动汽车充电负荷的计算方法,分别在不同电价政策下考虑电动汽车常规充电和快速充电情况下,对电动汽车充电负荷进行了仿真比较分析.仿真结果表明,由于电动汽车多在夜间充电,则对原负荷曲线有一定“填谷”作用,均增加了负荷系数,缩小了峰谷差;尤其在分时电价无快充情况下,峰谷差最小,负荷系数最大.     

考虑充电桩最优效率的电动汽车有序充电模型

在电动汽车有序充电过程中,充电效率的评估和优化有助于提升调度模型的精确度。提出一种考虑直流充电桩最优充电效率的电动汽车有序充电模型。首先,分别对直流充电桩中Vienna整流器部分与双有源桥DC-DC部分进行损耗建模,并使用Pareto优化方法求取最优充电效率。然后,以电网运行、电池电量、充电功率和用户行为作为约束条件,构建最优负荷波动率目标函数,并通过粒子群优化方法进行求解。最后以南京城区某大型充电站的夏季负荷历史数据为参考,利用MATLAB软件分析有序充电模型的执行效果,负荷波动率从0.912降低到0.833。实验结果表明,考虑直流充电桩最优充电效率的有序充电模型能较好地降低负荷波动率。     

电动自行车快速充电站的设计

设计一款无人值守的投币式电动自行车快速充电站,解决了电动车中途没电的问题,在马斯快速充电原理的指导下,采用了优化的快速充电方式,通过由运放组成的PI调节器来实现电压环和电流环的双环反馈调节,确保电源输出的精度和稳定性。通过电池极性识别以及电池电压识别等技术,实现了全自动充电。目前已经投入实际应用,市场反应良好。     

基于GPU并行计算的电动出租车新建充电站选址模型

针对电动出租车充电站优化选址问题，构建了以未满足的电动出租车充电需求量和新建充电站的固定成本最小为目标函数的电动出租车新建充电站选址模型，并提出基于改进的多目标粒子群算法的模型求解方法。为解决未满足充电需求量计算的性能瓶颈问题，设计了一个基于图形处理器（GPU）的未满足充电需求量并行计算算法，并通过实验验证其运行时间约为基于CPU串行算法运行时间的10%~12%。以北京为例，收集、处理相关多源数据，对提出的选址模型进行了应用示例分析，表明所提出的充电站优化选址方案具有可行性。