基于V2G技术的电动汽车实时调度策略

随着电动汽车逐渐普及,其对电网的影响也不断扩大。为加强电动汽车与电网间协作,充分利用电动汽车在电网能量调度中的高度灵活性,提出一种基于V2G技术的电动汽车实时调度策略。首先以降低充电成本和网损成本为目标,建立电动汽车调度模型。然后通过构建网损灵敏度指标分析电网节点性能,基于电网负荷制定分时电价,通过潮流计算和凸优化算法实时求解得到电动汽车充放电策略。最后以IEEE 33节点配电网为例验证了所提策略可以有效降低充电成本与网损成本,同时分析了电动汽车渗透率、V2G占比对车网协作效果的影响。     

城市配电网下的电动汽车有序充电策略研究

按照当前城市供电能力,电动汽车的充电负荷增加将会使电网负荷承担进一步加重,如果不合理安排其充电,大量的充电负荷集中在负荷峰值期充电,将会使电网峰谷差增大、网损增加、电网利用率降低。在考虑电动汽车种类以及用户充电场所后,根据电动汽车的百公里耗电量、充电时长和特性、用户行为等,在电网负荷谷时段,建立用户充电费用最少为目标的有序充电策略,最后利用粒子群算法求解,通过算例比较有序充电和无序充电的充电费用和峰谷差,验证了该方法的有效性。     

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。     

考虑三相负荷平衡的电动汽车有序充电策略

电动汽车负荷的大规模接入可能导致配电网出现三相不平衡问题,威胁电网安全经济运行。当前提出的大部分有序充电方法均针对等效的单相系统进行建模,忽略了三相不平衡问题的处理。文中提出一种考虑三相负荷平衡的电动汽车有序充电策略。算法外层运用三相前推回代法迭代修正节点电压,内层则通过求解一个电动汽车有序充电三相模型获得优化充电功率。通过调控电动汽车的充电功率及时段,可实现降低配电网网损以及三相之间负荷平衡的控制目标。仿真结果表明,所提出的有序充电策略可以有效避免电动汽车负荷大规模接入导致的三相不平衡现象,同时降低配电网网损、平抑负荷波动,保障电网安全经济运行。     

基于多群组均衡协同搜索算法的电动汽车充放电多目标优化

大规模电动汽车无序充电将会给电网安全运行带来巨大压力,合理利用V2G(vehicle to grid)技术制定最优充放电策略可以有效改善电网运行状况。在满足电动汽车充电需求的基础上,基于经典电池损耗模型和分时电价,以日负荷曲线波动最小和计及电池放电成本的用户充电成本最小为目标建立了电动汽车充放电多目标优化模型,采用多群组均衡协同搜索算法(EMGSS)进行帕累托前沿和最优折中解的求取,以滚动优化的方式满足综合考虑日间/夜间不同的随机的充电需求并进行优化计算,最大限度地实现电网侧和用户侧的双赢。通过仿真案例验证了该模型可以有效地平抑日负荷曲线波动并且降低用户充电成本。     

规模化电动汽车有序充电分层控制策略研究

电动汽车作为一种特殊电力负荷大规模投入电网后,对其有序充电策略进行研究,能够降低充电负荷对电网的冲击、平抑负荷波动,降低用户充电费用。文中以电动私家车为研究对象、居民小区为应用场景,提出了一种上层根据居民小区的充电需求与负荷方差最小的优化目标确定功率指导曲线、下层同时考虑下发的指导曲线以及充电站峰谷差最小的优化目标来满足用户充电需求的有序充电优化方法。分析充电模式等因素对电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电负荷的影响,并基于蒙特卡洛方法进行充电负荷预测的计算;提出了电动汽车有序充电的分层控制架构,并建立了能够平抑总体负荷波动、降低变电站负荷峰谷差的双层优化模型,采用粒子群算法进行计算;以某居民小区为例进行仿真计算,对比电动汽车在不同渗透率下使用该优化充电方法前后的结果。结果表明,该控制策略使充电负荷的高峰期往后推迟至基础负荷的用电低谷期,实现了负荷曲线的“削峰填谷”,且随着渗透率的增加,在降低负荷峰谷差、平抑负荷波动方面的优化效果更好;在充电费用方面,有序充电情况下充电费用减少了29.0%,降低了电动汽车用户的充电负担。     

考虑分时电价和系统峰谷差动态约束的电动汽车有序充电策略

大规模电动汽车并网充电需要同时考虑聚合效应的经济效益和其对电力系统的影响。以电动汽车用户充电费用最优为目标,在考虑充电时间、并行充电汽车数量等传统约束的基础上,结合分时电价与实际负荷曲线,将充电行为对峰谷差和负荷波动的影响作为约束条件,提出了一种新的电动汽车充电行为有序充电策略。基于该策略,利用蒙特卡洛方法模拟了电动汽车用户行为,对比分析了分时电价环境下电动汽车无序充电和有序充电对电网负荷曲线的影响。仿真结果表明:考虑峰谷差和负荷波动约束,通过电动汽车实时响应分时电价,可避免大量电动汽车集中充电而产生新的负荷高峰,且在显著降低电动汽车充电费用的同时,可以实现平滑负荷波动并减少系统的峰谷差。     

基于充放电模型的电动汽车充电价格设定策略

电动汽车规模化给城市交通、充电基础设施建设以及电网运行带来了挑战,应合理设置充电价格,引导电动汽车有序充放电,以降低电网运行带来的负荷影响。为此,基于电动汽车与电网的充放电交互策略,分析区域负荷数据与电动汽车充电数据,考虑功率平衡、电池容量以及用户充电等约束,以负荷电价为变量,以降低电网峰值运行负荷为目标函数,建立充放电模型,并根据区域内电源对于功率的响应特性确定充电价格,为充电站制定电价提供了指导。最后,结合福州市马尾区相关数据,验证了优化模型与电价设置的合理性。     

电动汽车充电对配电网的影响及对策

电动汽车的大规模使用将会对配电网产生直接影响。以某市一条10kV生活线路为对象,考虑了多种渗透率场景,从负荷、电网损耗和电压等几个方面分析了电动汽车充电对配电网的影响。分析结果表明当电动汽车渗透率较高时,车主的无控制充电行为将会对电网造成巨大的压力,而合理的电动汽车接入电网充电将有助于电网的经济运行。提出了电动汽车智能充电方法,该方法可在满足电动汽车充电需求的情况下,根据短期负荷趋势,对各时段可充电功率进行优化,达到平稳负荷、降低电能损耗和提高电压质量的目标。     

考虑电动汽车有序充电的光储充电站储能容量优化策略

针对电动汽车和光伏系统接入配电网与储能装置结合过程中的配置优化问题,提出了一种考虑电动汽车有序充电的光储充电站储能容量优化策略。首先,基于典型日光照强度曲线和光电能量转换关系计算光伏系统输出功率。其次,根据电动汽车用户出行习惯、充电行为特性、充电模式等充电负荷影响因素,建立影响电动汽车充电负荷的概率模型,利用蒙特卡洛方法预测无序充电下电动汽车充电负荷。然后,以电网出力曲线峰谷差最小为目标函数、采用粒子群算法计算电动汽车有序充电时电网出力总负荷,进而确定光储充电站储能容量最优解。最后,利用所提策略计算以电动私家车和电动出租车为主要服务对象的某居民区光储充电站内最优储能容量。结果表明,未考虑储能时电动汽车无序充电造成电网负荷峰上加峰,有序充电下电网负荷峰谷差值下降15.35%,考虑电动汽车有序充电同时配置最优储能容量时电网负荷峰谷差值下降了20.65%,实现了削峰填谷,增强了电力系统运行的稳定性。得到的结果为光储充电站的储能容量配置提供了参考。     

基于实时最优恒定功率的电动汽车有序充电策略

大规模电动汽车无序接入充电会与电力系统基础负荷"峰峰相叠",加大系统峰谷差,造成配电变压器重过载和系统网损增大等后果,从而威胁电网的安全运行.为了实现电动汽车有序充电,在以负荷波动差作为网损分析指标的基础上,提出基于实时最优恒定功率的电动汽车有序充电模型.根据常规负荷预测曲线和电动汽车充电基础数据求解实时最优恒定功率,在满足配变最大容量等约束的前提下,以系统负荷波动差最小为目标形成电动汽车有序充电方案.最后通过MATLAB平台作算例仿真,以IEEE 33节点系统为例的仿真结果表明:所提有序充电策略能够更有效地实现系统负荷"移峰填谷",达到平抑负荷波动和降低系统网损的目标,从而验证了该策略的有效性.     

基于有序充电策略的换电站及分布式电源多场景协调规划方法

通过引入电动汽车换电站的有序充电策略,以系统建设运行成本、综合净负荷波动指标以及网络能量损耗最小为目标,提出统筹考虑电动汽车换电站和分布式电源的多场景协调规划方法,并给出满足电动汽车换电需求约束和备用电池存在性约束的备用电池调度方案和最少备用电池计算方法。结合风光电源出力的季节特性,针对IEEE 33节点系统,利用生物地理优化算法进行多场景规划仿真分析,验证了所提规划方法可利用换电站有序充电策略平抑配电网综合净负荷波动,起到了削峰填谷的作用,大幅降低了网络能量损耗,显著提高了风光电源的可规划容量;同时所采用的最少备用电池计算方法,可充分考虑换电站内备用电池在一天中的循环利用,在维持有序充电策略周转的前提下能有效缓解电池储备压力,大幅降低了换电站投资成本。     

基于虚拟电厂的车-网负荷平衡策略

提出一种基于虚拟电厂的实时充电进程控制模型,既考虑了电动汽车车主的出行行为特性,又缓解了配电网的负荷不平衡,达到车-网互动的目的。采用双层算法求解所提模型,外层算法采用静态路由算法读取负荷数据,并采用前推回代方法计算节点电压及配电网网损;内层算法采用老化算法判断电动汽车的接入相,并采用轮询调度算法平衡配电网的三相负荷不平衡。通过调节电动汽车的充电时间可以有效地降低配电网网损以及平衡原配电网的三相不平衡度。算例仿真表明,所提策略可以有效地避免充电高峰,缓解配电网的三相负荷不平衡度,同时降低配电网网损,保障电网安全经济运行。     

考虑V2G用户响应度的峰谷电价时段优化有序充电

针对电动汽车有序充电实现削峰填谷效果的问题,提出了考虑V2G用户响应度的峰谷分时电价优化有序充电控制策略。通过蒙特卡洛模拟法得到规模化电动汽车的充电负荷,并在此基础上建立了不考虑V2G响应度和考虑V2G响应度的有序充电控制优化模型,其中前者以谷电价时段区间为变量,以配电网负荷曲线方差为目标函数,后者以谷电价时段区间及峰谷时段的电价为变量,以综合考虑电动汽车对配电网负荷曲线方差的影响及用户满意度为目标函数。算例分析表明两种有序充电策略都能有效改善系统运行安全性,但考虑V2G用户响应度的有序充电策略更能反映实际情况。     

分时电价下价格理性用户最优充电策略

电动汽车作为一种移动负荷,其充放电行为将对电网产生巨大的影响。在尖峰、峰、平、谷、尖谷5段分时充电电价与传统峰、平、谷3段分时放电电价下,建立了4类电动汽车充放电响应模型与价格理性用户最优充电策略,并计算出用户所需要的充电费用、电网的负荷量与网络损耗率。仿真结果表明：该模型求得的最优充电策略,不仅可以使用户费用降低,还可以大大降低电网的网络损耗率。     

面向光储充一体化社区的有序充电策略研究

针对当前有序充电策略优化目标单一且未考虑新能源出力的现状,提出了面向光储充一体化社区的有序充电策略。首先,将降低社区负荷峰谷差作为电网层优化目标,将减少用户充电费用作为用户层优化目标,完成双层多目标有序充电模型的设计。其次,设计基于云边协同的调度架构,将电网层优化模型部署在云端侧,用户层优化模型部署在边缘侧。该架构能有效利用边缘侧的计算资源,缓解云端侧面对电动汽车大规模接入时的计算压力。最后,以5种充电场景为例进行算例分析。实验表明,与无序充电相比,所提策略能够使社区负荷峰谷差减少40.47%,充电均价减少52.63%。与单层有序充电策略相比,该策略综合效果优势明显,在保障配电网安全稳定运行的同时,兼顾电动汽车用户的经济利益。     

考虑快慢充负荷特性的电动汽车调峰定价策略

随着分布式光伏大规模发电的广泛应用,净负荷“鸭型”曲线特征明显,电动汽车白天充电无法充分利用新能源,夜间充电使原有负荷峰值叠加。为避免净负荷“峰上加峰”现象,文中以减小净负荷峰谷差为目标,实现充电负荷转移。首先,基于快慢充行为特征的统计数据,采用蒙特卡洛法模拟用户充电行为,实现未来充电负荷分布的预测,并根据慢充的入网特性以及快充的延迟充电特性建立快慢充负荷约束。然后,基于梯度下降法对负荷转移率进行计算,并引入用户消费心理学构建充电负荷价格响应模型。最后,对电网调峰的经济性进行分析以限定电价变动约束,以净负荷峰谷差最小为目标构建充电引导模型,并利用深度强化学习对其求解。仿真结果表明,所建模型和求解策略能有效引导充电负荷避开净负荷的峰期,并确定合理电价,减小电网的峰谷差。     

基于充电桩选择策略的双馈线负荷优化和削峰潜力分析

为了改善充电站通过多台变压器接入双馈线场景下配电网运行的经济性和安全性,提出了电动汽车对充电站内接入不同馈线下充电桩的选择策略,以改善馈线负荷均衡度并实现负荷削峰.阐述了充电站接入双馈线的方式和充电桩优化选择的原理,并提出了充电桩选择策略的适用场景和实施条件;从改善馈线负荷均衡度的角度出发,建立了充电桩选择策略的优化目...