考虑多源信息实时交互和用户后悔心理的电动汽车充电负荷预测

文章提出了一种考虑多源信息实时交互和用户后悔心理的电动汽车充电负荷预测方法。首先,通过出行链理论和起止点(origin-destination,OD)矩阵法分别获得私家车和出租车出行的起讫点,利用Dijistra算法规划行驶路径;然后,构建基于路网实时车流量统计的速度-流量实用模型,计算路网各路段实时车速。构建考虑环境温度和车速的电动汽车单位里程耗电量模型,计算耗电量;接着考虑充电电价、时间、沿途耗电量等因素,提出基于后悔理论的电动汽车用户充电站选择模型;随后基于交通路网、车辆、公共快充站以及配电网等多源信息,建立多源信息实时交互的电动汽车充电负荷预测框架。最后采用蒙特卡洛法模拟了私家车和出租车的出行和充电过程,得到了区域内充电负荷时空分布。以某区域交通路网和典型配电网为例进行仿真,验证了所提充电负荷预测方法的有效性。仿真结果表明多源信息的及时交互以及考虑用户的后悔心理,会对充电负荷的时空分布产生影响。     

考虑路网-电网交互和用户心理的电动汽车充电负荷预测

文中提出了一种考虑路网-电网信息交互和用户心理的电动汽车充电负荷预测框架。首先,利用出行链和原点-终点(OD)矩阵得到电动汽车出行目的地;然后,考虑行驶、排队时间和充电电价,提出基于后悔理论的充电站选择模型;接着,基于跟驰模型对车辆在路网中的行驶过程进行微观交通分析,建立基于电价驱动的路网-电网交互式负荷预测框架;最后,采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车的出行和充电情况,以预测电动汽车充电负荷时空分布。通过在中国北京市三环路网和相应电网上的仿真,验证了所提电动汽车充电负荷预测框架的有效性。仿真结果也表明路网和电网通过电价相互作用,使得电动私家车和出租车的充电负荷在时间与空间上分布差异明显。     

计及车-路-站-网融合的电动汽车充电负荷时空分布预测

针对目前对车-路-站-网相互影响考虑不足,导致电动汽车充电负荷时空分布预测不准确的问题,提出了基于万有引力模型的电动汽车充电负荷时空分布预测模型。首先,计及路网交通流和环境温度,分析外部环境与电动汽车能耗之间的关系。其次,考虑了温度、湿度、辐射等外部环境因素对用户出行的影响,建立基于出行意愿修正的出行链模型。最后,计及多方信息融合,建立基于万有引力模型的电动汽车充电站选择模型。算例结果表明,所提出的模型能够计及电动汽车、路网、充电站和电网的相互影响,并准确计算电动汽车充电负荷的时空分布,分析多场景、多区域下的电动汽车充电需求负荷特性。     

考虑交通路况的电动汽车充电负荷预测

对电动汽车充电负荷进行预测,是研究电动汽车负荷接入对配电网的影响、充电站选址定容等问题的前提。提出一种考虑交通路况的电动汽车充电负荷预测模型。建立考虑道路拓扑结构、速度-流量模型的道路交通模型,模拟在实际路网约束下车辆的行驶状态;考虑温度和车速的影响得到单位里程耗电量,并结合其他主要参数建立单体电动汽车充电模型;通过出行链理论和OD矩阵法分别获得私家车和出租车出行的起讫点,利用基于出行时间指数的Dijistra算法规划行驶路径;采用蒙特卡罗法进行模拟,得到充电负荷的时空分布。以西安市主城区实际路网为例,验证了该方法的有效性。     

基于出行模拟的电动汽车充电负荷预测模型及V2G评估

提出一种交通路网约束下用户出行模拟的电动汽车充电负荷时空预测模型。首先,建立计及交通道路网络拓扑,道路—阻抗函数关系和区域功能特性的交通道路模型。其次,构建不同复杂程度的出行链模型模拟用户出行特性,运用Dijkstra算法选择耗时最短的行驶路径,进而采用蒙特卡洛方法模拟区域交通路网和出行链双重约束下,家用电动汽车充电负荷工作日1 d内的时空分布特性;然后,基于电动汽车负荷时空分布结果、综合荷电状态、停驻时间和电价3种特征因素,利用模糊算法计算电动汽车入网(V2G)可响应的功率和容量,并分析荷电状态对响应结果的影响。最后,以某区域为例,仿真获取电动汽车充电需求时空分布,进行V2G响应评估,结果验证了所提模型和方法的有效性。     

考虑用户有限理性的电动汽车时空行为特性

电动汽车的时空行为包括时空转移行为和时空充电行为。如何对电动汽车时空行为进行精确建模已成为大规模电动汽车与电网进行有效互动的关键。该文引入活动分析法将出行行为理解为活动的派生行为,建立用户一天中不同活动-出行链间的时空转移关系;基于累计前景理论描述了用户在活动-出行链中的出行方式、出行路径、出发时刻选择上的有限理性心理;在此基础上考虑交通网络的动态特性和电动汽车的充电特性,研究了电动汽车在每条活动-出行链上的时空分布特性和充电特性;并在典型网络(Nguyen-Dupius网络)中对不同用户心理、电动汽车占比、充电站服务能力约束下的电动汽车时空转移和充电特性进行算例分析。计算结果表明所提方法能够更加合理地刻画用户选择心理及描述电动汽车用户时空行为,且发现电动汽车占比和充电站服务能力均对其有较大影响。     

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。     

考虑实时动态能耗的电动汽车充电路径规划

由于电动汽车在行驶途中电量耗尽的风险较大,亟须研究一种有利于减轻用户出行焦虑的电动汽车充电路径规划方法。文中通过选取能够准确反映实际道路中用户驾驶特性的行驶工况特征参数,分析各特征参数与耗电量之间的相关性以及特征之间的相关性强弱,采用主成分分析对特征进行降维,基于信息熵模糊聚类方法对行驶工况进行分类,构建电动汽车行驶途中的动态能耗模型。并基于此考虑路径选择及电池剩余电量约束,建立以出行总距离、总时间及充电价格三者权值之和最小为目标的电动汽车充电路径规划模型。以某市实际交通路网规划18 km×18 km区域,分析采用实时能耗对充电路径规划的影响以及不同优化目标对用户充电路径优化结果的影响,验证了所提规划方法的可行性及有效性。     

基于动态车流的电动汽车充电负荷时空分布概率建模

文中提出一种基于动态车流的电动汽车充电负荷时空分布概率建模方法,所建立的模型由交通路网模型、车辆时空转移模型和居民出行概率模型3个部分组成。交通路网模型考虑了车辆过红绿灯的影响,将道路分为3段计算车流密度。车辆时空转移模型反映了交通路况对行驶速度和耗电量的影响,行驶车辆可根据交通路况动态调整速度和行驶路径。居民出行概率模型基于NHTS2017数据集,得到出行目的地和出发时间的联合概率分布模型,进而抽样模拟出行链。以某市路网模型为例,采用蒙特卡洛法仿真预测电动汽车充电负荷的时空分布特性,并与现有方法的仿真结果及实际充电负荷曲线进行对比分析,验证了所提概率模型的正确性和有效性。     

计及耦合因素的电动汽车充电负荷时空分布预测

实现电动汽车与电网互利共赢的基础问题之一是如何有效预测电动汽车的充电负荷,而电动汽车时空转移的随机性和转移过程中各因素的耦合性增加了充电负荷预测的难度,本文提出一种计及动态转移规划和耦合因素的电动汽车充电负荷时空分布预测方法。首先,基于出行链技术建立含多类型电动汽车的单体出行数学模型;在此基础上,考虑交通流量、行驶路况和温度,构建电动汽车的单位里程能耗数学模型。其次,基于马尔可夫决策过程理论,考虑剩余行程和路网拥堵信息,动态更新路网信息和随机规划电动汽车时空转移路径。最后,基于算例,对比分析电动汽车及其充电负荷在不同策略、职能区域和出行日情况下的时空分布。结果表明：本文所提方法能够全面反映电动汽车车主的出行决策,且预测结果能真实反应电动汽车类型和职能区域导致的其充电负荷幅值和分布上的差异。     

基于实时出行需求和交通路况的电动汽车充电负荷预测

现有的电动汽车充电负荷预测研究中缺乏对用户出行行为和交通路况的精确描述,为此构建了时空图谱注意力网络,对基于城市兴趣点的出行需求和道路交通流量的时空分布进行学习和预测,并计及了日期类型、天气温度和交通事件的影响。通过基于出行时间指数（travel time index,TTI）的Dijkstra算法得到耗时最短的行驶路径,并建立了计及交通路况和气温影响的电动汽车能耗模型以及考虑距离远近和综合充电费用的充电站选择决策模型。基于西安市二环区域的实际出行需求和交通数据,对私家车、出租车和网约车3种用途电动汽车的充电需求进行了预测,并分析了出行需求变化对城市各网格空间内充电站快、慢充负荷的影响,为充电设施的规划提供了参考和依据。     

考虑用户充电决策行为的电动汽车充电引导策略

快充站(fast charging station,FCS)是电动汽车(electric vehicle,EV)的重要能源供给设施。随着EV的推广应用,快充负荷也逐渐攀升,对配电网运行产生了一定影响。然而,快充负荷作为一种需求侧响应资源,可通过有序充电控制缓解EV接入给配电网运行带来的负面影响,因此文中提出考虑用户充电决策行为的EV充电引导策略。首先,考虑动态交通路况影响,利用出行链理论构建EV移动模型,进行用户出行模拟,并刻画剩余电量的时空分布。其次,考虑剩余电量、充电设施分布与充电服务价格,利用后悔理论构建用户充电决策模型,并刻画充电负荷时空分布。然后,以配电网网损最小为目标,构建充电服务价格优化模型,通过优化公共FCS的充电服务价格,引导充电负荷时空分布。最后,对不同服务价格方案进行对比,结果表明,文中方法对小容量车型的引导效果更好,且用户时间消耗等效折算系数越大,文中方法对充电负荷引导的效果越好。     

基于用户出行模拟的电动汽车快充站负荷预测及其优化调度

电动汽车作为一种新型交通工具,其充放电优化问题得到越来越广泛的关注。论文提出一种基于用户出行模拟的电动汽车光储充一体式直流快充站优化调度方案。首先结合用户出行链概念,基于城市道路网络和改进的路阻函数模型,运用实时路径搜索算法和基于模糊理论的用户充电方式选择方法对一天内城市电动汽车充电负荷的时空分布进行预测;然后以预测结果为基础,以用户“充电贴合度”指标最大的原则将区域充电负荷落实到建设在特定节点处的充电站,接着以站内综合运行成本最小为目标,在满足设备功率、用户出行需求和储能电池状态等约束的条件下,构建优化调度模型。最后将优化方案与仅需满足设备功率平衡且电动汽车用户以额定功率随到随充的常规调度方案进行比较,结果显示,论文所提优化调度方案能够较大限度地降低充电站的运行成本,具有推广应用价值。     

电动汽车充换储一体站的建模

电动汽车充换储一体站是集充电站、换电站和梯级储能电站于一体的电动汽车（electric vehicle ，EV）集中型综合供储能电站，可以发挥充电站和换电站的可调度潜力，并能够减小功率波动。提出了一种新型电动汽车充换储一体站模型，该模型综合考虑了电动汽车快充站、换电站和梯级储能电站。首先，基于快充用户的行驶行为特点，建立了电动汽车快充站模型；其次，根据城市道路速度流量实用模型，建立了电动汽车换电站模型；最后，结合梯级储能模型，构建了集成的电动汽车充换储一体站模型。以某地区公交线路实际道路情况为仿真算例，验证了提出的一体站模型能够满足电动汽车充电负荷的需求，且具有降低运维成本和抑制功率波动的优势。     

分时电价下电动汽车路径选择和充电导航策略

电动汽车路径选择和充电导航优化有助于提高用户出行效率,缓解大规模无序充电对配电系统安全运行的影响。考虑路径选择、电池容量及充放电状态互斥约束,构建了在分时电价机制下用户出行时间最优和充电成本最优两种不同决策目标下的电动汽车路径选择和充电导航优化模型。以某市中心20 km×20 km区域内包含4座快速充电站的交通网络及其所属配电系统为例进行数值仿真,分析了不同决策目标对用户出行路径以及电动汽车充放电对配电系统的影响,验证了所提模型和方法的可行性和有效性。     

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...     

基于马尔可夫决策过程的电动汽车充电行为分析

针对电动汽车充电行为不确定性问题,建立了基于出行链理论的电动汽车出行及电池电量变化模型,提出了引入马尔可夫决策过程（Markov decision processes, MDP）的电动汽车用户充电行为分析方法。该方法将用户充电行为作为马尔可夫决策集,根据车辆在各区域间的转移概率构造状态转移矩阵,设置用户满意度指标作为决策过程报酬函数,通过求解有限阶段总报酬准则得到电动汽车用户在每个决策点处的最优充电决策。算例部分根据抽取电动汽车特征量数据进行马尔可夫决策过程仿真,得出充电负荷的时间与空间分布情况,通过与传统蒙特卡洛方法进行对比表明该文所提方法可以较好地模拟用户整个出行过程中的充电行为,反映充电需求的时空分布特点;同时,分析了不同区域、不同停车时长情况下电动汽车的不同充电行为,能够为电动汽车充电桩的规划建设提供参考。     

电动汽车充电站的概率负荷建模

电动汽车充电站负荷的随机性特征,使相关建立具有通用性负荷模型的研究存在一定的困难,针对三类典型电动汽车充电站,即电池更换站、居民区充电站、公共场所充电站,提出了一种以充电方式、地理位置、出行特征为基础的概率负荷建模方法,通过全面研究充电站负荷建模的影响因素,采用蒙特卡洛模拟与概率统计分析规律相结合的方法综合建立三类典型充电站的概率负荷模型。在此基础上,运用粒子群算法优化得到了填谷效应最优的三类典型充电站的优化配置方案,验证了所建立的概率负荷模型的有效性和实用性。