含电动汽车无线充电的配电网可靠性评估

针对当前无线充电式电动汽车的发展趋势以及电动汽车与电网友好互动技术的应用,对接入规模化电动汽车的配电系统可靠性进行评估研究。基于无线充电式与插电式电动汽车的不同负荷特性,在不同充电模式组合的基础上,建立了不同充电控制模式下电动汽车的规模化时变负荷模型,采用电动汽车的有序充放电恢复故障情况下的供电孤岛问题,考虑元件设备的老化周期,利用序贯蒙特卡罗法量化的评估电动汽车接入后配电系统的可靠性。最后采用所提出的模型对IEEE DRTS Bus 4测试系统分别从电动汽车负荷的渗透率、接入线路、充电模式进行了可靠性指标量化评估,结果表明,提高无线充电式电动汽车的比重能有效提高配电系统的供电可靠性。     

基于动态交通信息的电动汽车充电需求预测模型及其对配网的影响分析

针对电动汽车兼具交通工具和移动负荷的特性,考虑交通系统对电动汽车行驶行为和充电行为的影响,提出一种基于动态交通信息的电动汽车充电需求预测模型,并评估规模化充电对配网的冲击。该方法首先针对城市交通路网多交叉口特征,建立了融合动态交通信息以及考虑路段阻抗和节点阻抗的“时间-流量”实时动态路网模型,并根据城市路网规模确定了相应的交通网-配电网的交互模型。其次在分析电动汽车行驶特性和充电特性基础上构建了单体电动汽车移动模型。采用OD矩阵分析方法模拟EV随机移动行为和动态Dijkstra算法为车主推荐行驶和充电路线。最后,设计了电动汽车路径规划实验和不同场景下的充电负荷预测算例,验证所提模型的可行性和有效性。     

考虑谐波的电动汽车充电策略及对配电网电缆载流能力和热寿命的影响

为避免电动汽车充电引起配网电缆过载,合理确定配电网电缆载流量,建立数学模型定量分析了两种充电功率模式在高峰和避峰充电时对配电网电缆温度和热寿命的影响。该模型考虑了电动汽车充电的时间特性和谐波特性,以渗透率和谐波含量为参数构建了电动汽车充电功率和配电网电缆电流的数学方程,基于IEC 60287定量分析了谐波电流含量对电缆交流电阻、钢带屏蔽层磁滞和涡流损耗导致的电缆温升影响,最后基于Arrhenius模型建立了电缆温度和热寿命间的数学关系。该模型选取一典型城市配电网,针对高峰和避峰时间段各采用高功率和低功率共4种充电模式进行了仿真分析,设置居民负荷电流峰值为70%电缆额定电流,结果表明,在30%渗透率下,电动汽车充电行为提升了配网电缆温度26.19℃,若不计谐波影响,温升为20.89℃,电动汽车谐波对电动汽车充电行为引起的配电网电缆温升的贡献为20.17%;夏季高峰高功率模式在30%渗透率下会引起配网电缆过载;低功率避峰充电策略下配电网电缆温度最低,电缆寿命损失最小,用户充电费用最少。     

考虑分段充电的实用型电动汽车概率负荷模型

随着电动汽车发展的规模不断扩大,车辆的充电负荷将成为电网负荷的重要组成.由于自身充电行为的随机性,电动汽车充电负荷难以用传统的负荷模型进行描述.文章针对停车场内的电动汽车充电负荷,提出了一种考虑分段充电特性的实用型充电负荷概率模型.研究了单台电动汽车电流型分段充电负荷模型,在此基础上利用蒙特卡洛抽样模拟多台电动汽车的随机充电过程;通过最小二乘法对模拟的电动汽车充电负荷特性进行辨识,得到等值充电负荷模型参数集;考虑电动汽车进站时刻、充电时长占比等因素,结合分段模型参数辨识值得出各参数的概率分布特性,将停车场的充电负荷等效为一个变系数的负荷模型.利用实测出行规律的统计数据,在Matlab/Simulink中对该模型进行仿真验证负荷模型参数的有效性.仿真结果表明,文章建立的负荷模型简洁清晰地描述了充电行为随机的电动汽车充电负荷特性,可应用于规模化电动汽车充电负荷的实际工程计算中.     

基于居民出行模拟的电动汽车负荷时空分布预测

针对电动汽车充电负荷时空分布预测中的随机性、不确定性问题,本文在已有出行链理论研究的基础上,提出了一种融合出行链理论与实际地理信息的电动汽车负荷预测方法。论文分析了基于出行链理论的EV时空分布模型,对影响电动汽车充电需求的因素进行了建模分析,用以模拟用户的出行行为特性。同时,通过对目标区域的路网进行建模,按功能区进行划分,将出行链理论的用户行为特性与目标地理信息相结合,通过Floyd算法对电动汽车用户的出行路径进行了规划设计,以预测电动汽车充电需求负荷。算例结果表明,所提出的模型能能够基于实际地理信息,预测电动汽车充电负荷的时空分布,分析不同功能区域、不同类型城市下的电动汽车充电需求负荷特性。     

考虑空间运动特性的规模化电动汽车接入电网负荷预测模型

规模化电动汽车的接入将会对电网负荷造成较大影响,为采取有效的应对策略,需对其充电负荷进行预测。本文从电动汽车运动的角度出发,结合改进的停车需求模型,建立了基于运动特性的电动汽车空间负荷预测模型。从汽车类型、起始充电时间、电池容量及充电功率等方面入手,分析充电负荷的影响因素。采用蒙特卡罗法,仿真规模化电动汽车在不同时间、不同区域的充电行为。以北京市为例,对其2030年日负荷曲线进行了预测,结果表明:规模化电动汽车负荷融入电网会给电网负荷带来大幅度提升,峰谷差明显增大,需对电网进行合理的规划并对电动汽车充电负荷进行合理分配。     

基于改进配电网安全域的规模化电动汽车入网影响分析

我国电动汽车的潜在市场规模巨大且增长迅速,部分经济发达城市所在地区已形成规模化充电负荷需求.为评估规模化电动汽车接入给配电网带来的影响,提出了改进配电网安全域评估模型.在配电网-交通网耦合架构下提出一种计及电动汽车时空特性的"混合法"潮流可行域边界模型,从而模拟规模化电动汽车的充电过程.基于传统的配电网安全域的概念,提出计及电动汽车接入的配电网改进安全域模型,并由此给出电动汽车出行潜力指标的定义,从而分析规模化电动汽车接入对配电网的影响.算例分析表明所提方法可求得不同时刻不同节点处的配电网运行范围,通过电动汽车出行潜力指标可引导电动汽车用户的出行,从而为规模化电动汽车入网调度管理等应用提供支撑.     

基于自适应遗传算法的规模化电动汽车智能充电策略研究

电动汽车充电负荷在时空上具有不确定性,大规模电动汽车无序充电会导致配电网峰值负荷超过设备允许极限,给电网运行带来严重影响。以平滑配电网日负荷曲线为优化目标,建立了考虑各电动汽车用户充电需求约束的规模化电动汽车智能充电控制策略求解模型,并采用自适应遗传算法求解。以IEEE33节点配电网系统为例,基于蒙特卡洛随机模拟规模化电动汽车并网场景,对比研究了无序充电和智能充电两种控制模式下电动汽车负荷对配电网的影响,验证了利用所提方法对实现平滑负荷的有效性。     

基于效用最大化原则的电动汽车充电站负荷特性分析方法

随着电动汽车规模化的发展,其充电负荷的时空预测为充电站配网建设和和充电设施规划建设提供了数据支撑。因此,文中基于效用最大化原则提出了一种的电动汽车充电站负荷预测方法,首先基于出行链建立电动汽车的时空分布模型,然后基于效用最大化原则和时间成本法分析了电动汽车用户充电消费选择,最后运用蒙特卡罗方法对充电站负荷进行仿真预测。与相关文献仿真对比,验证了所提方法的有效性和正确性,并分析了不同渗透率下和不同充电站位置下电动汽车充电站的充电负荷特性。结果表明,随着电动汽车渗透率提高,其充电行为的集中化增大了系统峰谷差;合理布局电动汽车充电站位置,可以使各充电站充电负荷更加均匀。     

计及电动汽车不确定性的有序充电调度策略

大量电动汽车的接入,对智能电网调度提出了新要求。采用合理的充电调度策略可以充分发挥电动汽车在智能电网中削峰填谷等作用。在此背景下,首先分析影响电动汽车充电负荷的因素,根据电动汽车充电特性建立电动汽车充电负荷模型。然后,综合分析电动汽车用户的使用需求,在此基础上建立考虑电动汽车充电不确定性的电网调度随机最优潮流模型。最后,以一标准33节点配网测试系统为例,比较自由模式下和有序充电调度模型下电网负荷曲线,证明了所提出电动汽车充电调度模型在平滑电网等效负荷波动方面的有效性和可行性。     

基于需求响应的电动汽车经济调度

提出了一种基于需求响应的电动汽车充电策略,根据电网实时电价信息优化电动汽车用户充电电价触发值,降低用户充电成本。同时,研究了含大规模电动汽车的电力系统机组组合问题。在此基础上建立了基于需求响应的电动汽车经济调度模型,通过对电动汽车用户行为特性的预测,以电网公司收益最大化为目标,优化制定电动汽车充电电价,转移电动汽车充电负荷。算例分析结果表明,提出的经济调度模型可以起到降低峰谷差率的作用,且与无序充电情景相比,能够明显降低系统的运行费用,可以实现电动汽车大规模接入电网时的经济调度。     

电动汽车充电功率需求分析模型研究综述

我国未来将进入电动汽车规模化应用的时期,但是这也将对电网运行产生巨大影响,因此合理预测电动汽车充电功率需求具有十分重要的意义。本文主要总结了电动汽车大规模充电的充电功率需求特性及其分析模型。首先展望了电动汽车大规模充电的前景及其给电网运行带来的挑战,从而引出了电动汽车大规模充电功率需求分析的重要性;然后从电动汽车本身、充电设施和电能用户三大方面总结电动汽车充电功率需求特性;接下来从不同发展时综述了电动汽车充电功率需求分析模型的研究情况;最后指出了当前研究的不足,并探讨了今后研究的方向。     

融合多源信息的电动汽车充电负荷预测及其对配电网的影响

电动汽车充电负荷具有时间和空间不确定性、随机性,提出一种融合路网、交通、电网、天气、车辆、充电设施等多源信息的考虑用户出行行为和充电需求的电动汽车充电负荷时空分布预测模型。由图论方法构建城市路网和电网信息模型及两者的耦合关系;引入出行链,以概率函数拟合车辆首次出行时间和行程目的地的驻留时间,采用Dijkstra算法规划车辆的出行路径以获得各段行程距离,由道路等级和各时段交通信息获得车辆的行驶速度,以计算行程行驶时间和荷电状态,再根据各行程目的地的充电需求判断条件,计算充电时长和充电负荷;采用蒙特卡洛方法对各功能区电动汽车出行的时间和空间充电负荷分布进行整体仿真;并根据耦合关系将充电负荷归算至对应电网节点,再通过时间序列潮流计算评估电动汽车接入电网后无序充电对电网负荷、电压和网损的影响。算例通过设置不同的场景预测了不同功能区和电网节点的充电负荷曲线,分析了不同因素对充电负荷分布及电网的影响,验证了所提模型的有效性。     

基于电动汽车供电资源态势感知的台区负荷弹性调度策略

考虑电动汽车、空调负荷等柔性负荷的无序接入对电网造成的不利影响,提出一种计及电动汽车供电资源态势分析的台区负荷弹性优化调度方法。首先,对电动汽车的充电需求进行概率预测,通过量化分析电动汽车负荷的特性指标,提出了台区电动汽车供电资源的态势感知模型,通过集成学习算法训练进行供电资源态势评估;接着,基于供电资源态势感知情况提出对电动汽车充电需求进行弹性伸缩的优化调度策略,将电动汽车充电需求与空调负荷削减量作为控制量,建立带弹性约束的多目标调度计划优化模型,采用改进多目标粒子群算法求解得到优化调度计划;最后,通过台区算例分析验证了所提优化调度方法能实现对电网负荷的削峰填谷,协调解决柔性负荷需求与资源闲置状态下存在的冲突,对电动汽车充电和空调用电负荷进行有序调度,以实现供电资源利用率最大化。     

基于V2G技术的城市电网供电恢复策略

随着电动汽车的大量推广,城市电网中的电动汽车总容量逐渐增加,基于电动汽车入网(V2G)技术,考虑电动汽车的放电能力,将其作为辅助电源配合应急供电车可快速恢复失电负荷,在有效降低失电损失的同时,具有灵活性好、能降低应急储能和应急供电车等传统应急能源的配置成本等优点。建立了电动汽车的放电模型,以此评估可供调配电动汽车电池的电源水平;将失电负荷的重要度、容量等因素作为有限电源分配的依据,以最小化负荷失电损失为目标,结合遗传算法和改进鲸鱼算法进行求解,提出了基于V2G技术的供电恢复优化策略。算例仿真结果验证了所提方法的可行性和优越性,可为未来电动汽车大规模接入后城市电网的供电恢复策略研究提供新的思路。     

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。     

规模化电动汽车和风电协同调度的机组组合问题研究

基于电动汽车通过集中控制器与电网交互的模式,考虑集中控制器所辖区域电动汽车负荷每个调度时段的可控特性,提出将集中控制器充电负荷作为机组组合模型的控制变量。通过蒙特卡洛抽样模拟电动汽车并网场景,计算集中控制器的可调度上限值和下限值,建立了规模化电动汽车与风电协同调度的机组组合模型。算例分析结果表明了应用提出的机组组合模型提高风电消纳能力和降低系统运行成本的有效性。     

电动汽车充电行为对电网负荷曲线的影响

为了探讨电动汽车大规模充电行为给电网负荷造成的影响及其对解决负荷的峰谷差可能带来的机遇,考虑了电动汽车的充电方式、电价政策、电网和非电网运营机构的充电模式等因素,将电动汽车的充电行为分为四种情景,利用蒙特卡洛方法来评估不同规模的电动汽车对广州市电网日负荷曲线产生的影响.结果表明,要减轻电动汽车大规模应用给电网带来的负担,电网公司必须出台相应的引导政策,例如峰谷电价和高峰电价政策;实施这些政策或者直接控制全网电动汽车的充电行为,才能使其充电负荷起到比较好的“填谷”效果.