智能电网下基于负荷识别的居民电动汽车需求响应特性建模方法研究

当前智能电网技术的发展对系统负荷响应特性的建模工作提出了更高的要求,特别是大规模电动汽车并网后针对居民充电行为的需求响应特性应该得到进一步研究。基于非侵入式负荷监测技术,本文分析了电动汽车实际充电功率特点,提出一种在居民家庭日负荷曲线中识别充电负荷的方法,并将此识别结果作为需求侧响应特性建模的数据基础;针对充电负荷与环境温度、日类型的相关性,本研究将相似日短期负荷预测算法引入到负荷转移率计算过程中,减小因日负荷波动带来的计算误差,并采用优化算法进行参数辨识,进而建立更为准确的分时电价下电动汽车充电负荷响应特性模型。最后仿真验证了该建模方法的有效性和优越性。     

考虑分时电价的电动汽车充电负荷计算

为了利用分时电价实现电动汽车的有序充电,提出了一种考虑分时电价的充电负荷计算方法。将电池充电过程划分为5个阶段,考虑行程结束时间与每日行驶里程的概率分布,计算了考虑分时电价后全天各时段内一辆电动汽车处于电池各充电阶段的概率,结合电池各充电阶段的充电功率,得到每个时段内一辆电动汽车的充电负荷期望值,根据中心极限定理计算了所有车辆充电负荷的分布情况。仿真结果表明,考虑分时电价后,充电负荷集中分布于谷时段,降低了对电网的不利影响。与蒙特卡洛模拟方法相比,该方法计算效率更高,计算结果基本相同。     

基于阶段分时电价响应的电动汽车充电负荷优化策略

针对电动汽车的充电负荷优化问题,提出一种基于阶段分时电价响应的电动汽车充电负荷优化策略。该策略在考虑电动汽车负荷因素的前提下,建立电动汽车充电负荷模型,并通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车无序充电的负荷变化。在峰、谷、平段电价弹性矩阵的基础上,细分不同的等分时间段建立阶段分时电价模型,构建以用户充电总费用和系统总负荷均方差最小为优化目标的电动汽车分时电价优化模型,采用改进的混沌多目标遗传算法对模型进行求解优化。实验对比结果验证了该策略的有效性和经济性,在给定数据条件下用户充电总费用和系统总负荷均方差较传统分时电价方案分别降低了0.409 1万元和37.151 MW。     

考虑多负荷种类需求响应的 DG容量与电动汽车协同规划

随着智能电网的快速发展,风电光伏作为新能源,电动汽车作为新清洁负荷已成为电网中的重要一环,但由于风电机组具有明显的时序特性,随机波动较大,电动汽车由于用户行为的无序性,随机性,其接入电网可能对配网电源资源造成负担。针对此问题,通过考虑多负荷种类的需求响应促进风电机组的就地消纳,通过考虑用户满意度引导电动汽车的有序充放电,并在规划阶段针对电源容量与考虑电动汽车的分时电价协同规划。首先建立了针对不同类型负荷的时序响应模型,然后以DG电源容量、1 h电动汽车入网功率、分时电价为决策变量,以电网总成本等经济指标、负荷波动方差为目标函数,建立多目标协同规划模型,通过引入0-1变量将非线性约束转化为线性约束,并运用MATLAB中的YALMIP工具进行仿真,最后通过与传统方案进行对比分析,验证了协同方案更具优越性。     

考虑用户响应度的电动汽车有序充放电策略

针对大量电动汽车无序充电引起的负荷"峰上加峰"等问题,提出了考虑用户响应度的有序充放电策略。在基于消费者心理学原理建立的分时电价和放电电价下用户需求响应模型的基础上,建立了常规型、保守型、友好型电动汽车充放电模型。最后通过蒙特卡洛仿真验证所提出的电动汽车有序充放电策略的有效性。同时,验证了分时电价的电价差和放电电价的增大,能更好地激励用户参与电价响应。     

考虑需求响应的负荷控制对供电可靠性影响分析

需求响应一般分为基于电价与激励两种模式,采取需求响应的目的是降低峰时段负荷,减少运行风险。研究的重点是构建包含负荷控制的分时电价负荷模型,分析同时采用负荷控制激励模式与分时电价两种需求响应措施后负荷变化对电网可靠性的影响,从不同角度分析两种模式下配电网运行情况,并提出一种新的通过负荷曲线聚类来计算配电网在动态负荷下的可靠性方法。通过引入改进的k-means聚类算法对不同需求响应模式下的负荷曲线聚类,得到负荷概率模型,结合蒙特卡洛模拟方法来计算不同负荷水平下最终的配电网可靠性指标,分析了在需求响应不同模式下的负荷变化对配电网可靠性影响。算例结果表明,需求响应措施能提高系统可靠性,且包含负荷控制激励的分时电价比单一措施下的可靠性更高。     

考虑用户充电差异性的家用电动汽车充电需求分布分析方法

针对家用电动汽车充电行为的随机性问题,在出行链理论的基础上提出一种计及停车时长充裕度以及分时电价的充电需求分布分析方法。首先,基于全美家庭出行调查数据和出行链理论,研究不同时刻出行量影响下的时空特征量;然后,根据预估的电量需求对用户进行分类,运用模糊推理分析停车时长充裕度以及分时电价对用户充电意愿的影响,构建不同用户的分层充电决策模型,得到充电需求的时空分布情况。算例结果表明,停车时长充裕度以及分时电价对用户的随机性充电行为具有引导作用,可使充电需求在时空分布中发生转移,整体分布出现降峰、避峰效应。     

考虑用户响应程度的电动汽车分时电价策略*

本文提出了一种综合考虑用户和电力公司利益的电动汽车分时电价策略。结合用户充电特性,建立了电动汽车需求响应模型。以用户和电网经济效益最大和电网波动最小为目标,通过NSGA-II算法求得了问题的Pareto解集。结合模糊隶属度的方法找到了其中的折中解,并作为最优分时电价。进一步,研究政府补贴额对用户响应参与度的影响,并定量计算出使用户达到最大响应度的最小补贴值。结果表明,分时电价响应制度能很好地激励用户参与到电价响应中来。同时,政府适当增加补贴能更好激励用户参与电价响应。本文提出的电价政策对电网公司具有一定的指导意义。     

考虑响应行为不确定性的电动汽车充电负荷预测研究

电动汽车充电负荷预测是研究电动汽车对电网规划的重要前提。文中通过对蒙特卡罗模拟进行改进分析后建立了基于响应行为不确定性的电动汽车充电负荷预测模型。首先,对充电行为不确定性因素进行分析,结合不同渗透率下的具体情况进行充电负荷随机参数调整。然后,结合随机参数及电动汽车保有量及动力电池参数等,分析了蒙特卡罗模拟算法误差产生原因,从而提出了结合POT除串法的改进蒙特卡罗法的充电负荷预测模型,同时改进了蒙特卡罗法的寻优路径以大幅度提高计算速度。最后,以山东省济南市为例,对充电负荷特征及其对配电网的影响进行了两种方法的对比分析。预测结果说明,改进后的蒙特卡罗方法对充电负荷预测研究有较高的预测准确性和较强的工程实用性。     

电动汽车日充电负荷需求模型比较分析

电动汽车大规模充电将给电网运行带来的巨大的挑战,有效准确地预测电动汽车充电功率需求对于减少其对电网产生的不利影响具有重要意义。文以电动汽车日充电负荷需求模型为研究对象,总结了当前主要的负荷需求模型,即从单电池、单充电机、日行驶里程和单位时刻四个不同角度建立的电动汽车负荷需求计算模型,并分别对模型机理和数学描述两方面分别进行了阐述,比较分析了这四种模型的性能和适用范围,最后结合各模型优点提出了一种改进的负荷需求模型,并指出其仿真分析流程。     

基于需求响应的电动汽车充放电电价与时段研究

大规模电动汽车无序充放电将会对电网负荷造成"峰上加峰"的不良影响,因此合理引导充放电行为至关重要。首先,计及电动汽车反向入网(vehicle-to-gride,V2G)情况,在综合考虑电动汽车用户成本和电网公司利益的基础上,制定了电动汽车充放电电价上下限。然后,以电网负荷峰谷差率最小和电动汽车用户参与V2G成本最低为目标,建立了充放电时段优化模型。最后,用NSGA-II算法对该模型进行寻优求解。算例表明,通过价格型需求侧响应的引导策略,对实现系统负荷"削峰填谷"和提高电动汽车用户收益具有一定效果。     

计及需求响应的电动汽车充电站多时间尺度随机优化调度

电动汽车充电站源-荷资源优化互补与多时间尺度协调配合,能够降低充电站运营成本,减小源-荷随机性对系统调度策略的影响。提出一种计及需求响应的电动汽车充电站多时间尺度随机优化调度模型。在日前阶段,以日运行成本最小为优化目标,采用条件风险价值(CVaR)度量不确定性风险。同时引入价格型和激励型需求响应优化充电站净负荷曲线,构建了计及运行风险约束的充电站多场景优化调度模型。在此基础上,以日前期望值调度策略为参考,提出基于模型预测控制(MPC)的电动汽车充电站日内滚动优化和反馈校正控制方法,从而降低净负荷预测精度不足对优化决策的影响。最后,以某实际电动汽车充电站为算例进行仿真分析,验证了所提模型的可行性,并分析了需求响应以及不确定性风险偏好对充电站运行的影响。     

基于需求响应的电动汽车充放电策略对比与分析

对电动汽车的充放电进行合理控制能够提高电力系统调度的安全性和经济性,也可以大幅降低电动汽车用户的充电成本.需求响应策略是电动汽车有序充放电的关键技术之一,可以解决大规模电动汽车人网所带来的一系列问题,且能提高可再生能源在电网中的消纳比例,是国内外学者广泛研究的课题.首先,阐述了需求响应的相关背景和相应技术;然后,针对需...     

基于紧迫性需求的电动汽车协调充电优化策略

电动汽车(electric vehicles,EV)的随机充电会导致峰值负荷突变,进而增加了电网运行波动的风险。为此,提出了一 种基于微电网的电动汽车协调充电调度策略,算例表明该策略可以降低负荷的峰值,减弱了随机充电行为对于电网波动的风 险。首先,考虑充电紧急性指标(charging urgency index,CUI)来反映不同的充电需求,以及利用蒙特卡洛法模拟电动汽车充 电时间行为的随机性,进一步保证电动汽车的协调充电。其次,以整体峰谷负荷差最小为目标,建立协调充电调度的优化模 型,考虑了电动汽车慢速和快速充电以及微电网运行各种限制。仿真结果表明,在两种充电模式下,该方法较不协调充电方 法在500辆电动汽车的情况下能够将峰值负荷分别降低54.71%、46.38%,能有效地解决电动汽车车主的充电选择模式以及 降低微电网运行的风险,为微电网削峰填谷提供策略。     

基于交通信息的多类型电动汽车综合充电需求研究

为预防电动汽车大量普及后其充电不确定性对配网的冲击,文中提出了一种基于动态交通信息,考虑大规模、多类型电动汽车接入的充电需求联合建模方法。从电动汽车作为交通工具这一特性入手,基于不同类型电动汽车的运行特点,结合交通信息,建立了对应的运行时空模型。考虑快充和慢充2种模式,研究了各类电动汽车的充电行为,并配合其运行特性构建充电需求模型。结合用户日行驶里程,提出基本运行周期,并采用蒙特卡洛模拟法,对不同工作日下多类型电动汽车的综合充电需求分布进行测算。仿真结果验证了建模方法的可行性,并表明多类型电动汽车的接入将会在整体上为配网带来多个用电需求高峰。     

考虑电动汽车有序充电的配电网重构

考虑到电动汽车用户会响应峰谷分时电价的政策,做出改变电动汽车充电方案的决定,使电动汽车无序充电变成可规划、可预测的有序充电。在此基础上,用户对峰谷分时电价不同的响应度对配电网重构会产生怎样的影响是文中重点探讨的问题。文中的数学模型式以配电网重构费用损失最低为目标,提出一种混合的粒子群蚁群算法用于求解论文提出的问题。对IEEE33节点系统进行仿真,首先验证了提出方法在配电网重构求解有效性;其次验证了电动汽车有序转移到电价谷时段充电能够有效减少配电网重构费用损失,且用户响应度越高,配电网重构费用损失越少。     

考虑电动汽车需求响应的微电网预测控制研究

电动汽车数量的日益增长使得微电网内的不确定性不断增加。针对集群电动汽车到达时刻的不确定性以及到达时刻剩余电量的不确定性,建立了一个双层模型预测控制策略对接入微电网的电动汽车进行最优充放电管理,以降低主网与微电网之间的交换功率。在上层集群电动汽车充放电优化中,考虑下层单个电动汽车的充电需求,并根据充电紧迫性将其划分为参与调控的电动汽车和不参与调控的电动汽车。仿真结果表明,所提方法在集群电动汽车充放电管理上具有更好的表现,且更加贴近现实情况,更易满足居民需求。     

考虑参与电网辅助服务的电动汽车有序充电研究

分析电动汽车充电对电网产生的影响,主要研究对电网负荷平衡的影响。对电动汽车充电负荷建模,分析其用户出行等的时间概率分布,通过蒙特卡罗模拟法对电动汽车充电负荷需求进行计算,研究3 000辆电动汽车全天的充电需求时间分布。建立含光伏发电系统的区域供电系统优化模型,同时以动态电价为激励引导电动汽车进行有序充电,以参与电网辅助服务。以联络线交换功率波动乘积最小和充电成本最低为目标,并以其加权后的函数作为目标函数,结合4个约束条件,通过遗传算法求解模型,得到符合目标函数的最优充电方案。最终通过算例验证该模型能够实现平移负荷、削峰填谷的作用。     

电动汽车的无线充电控制策略研究

随着大量电动汽车并网充电,有必要对电动汽车进行能量管理以实现电动汽车有序充电,从而保证电网安全。电动汽车的无线充电基于耦合磁场传输电能,具有便携性、美观性等特点,存在着广阔的应用前景。本文聚焦于电动汽车无线充电的控制策略,仅通过控制无线充电系统的原边相位,以实现电动汽车充电功率的灵活调节。本文研制了实验样机,实验结果验证了本文所提无线充电控制策略的有效性。     

考虑用户充电计划的电动汽车辅助调频控制策略

电动汽车(electric vehicle,EV)可作为储能装置参与电网调频,但车网互动(vehicle-to-grid,V2G)过程的低惯性、低阻尼会影响电网稳定性,且目前的EV辅助调频策略无法保证按时完成用户的充电计划。因此,文中将虚拟同步机技术应用于EV的充放电控制中,使充电机具有与同步发电机类似的惯性、阻尼特性。然后,基于T-S模糊控制器,提出一种考虑用户充电计划的EV辅助调频控制算法,EV的充/放电功率由其充电状态和电网频率共同决定。仿真结果表明,所提控制策略能够在不同的充电计划、EV荷电状态和电网频率条件下,智能调节电网与EV之间的功率流动。在满足用户充电需求的同时,该策略能有效提高电网的频率稳定性,规避电池过充、过放风险。