电动汽车充电需求负荷模型建模方法研究

电动汽车是坚强智能电网的重要组成部分,是实现低碳化交通的重要途径。在研究我国电动汽车相关政策和发展趋势的基础上,针对不同的充电模式建立了电动汽车充电负荷模型,并采用蒙特卡罗方法进行求解。以临沂市典型日负荷曲线为例,计算电动汽车的充电负荷曲线,并分析了不同充电情景对日负荷曲线的影响。结果表明:电动汽车充电负荷模型受充电模式影响很大,更换电池模式可以很大程度削减电网的峰谷差,提高电力设备的利用率,有利于电网的安全高效运行。     

电动汽车充放电方式对深圳电网日负荷曲线的影响

随着电动汽车在深圳地区的推广应用,其充电行为将对深圳电网负荷造成一定影响.在分析深圳电网负荷特性的基础上,对2015年深圳电网日负荷曲线进行了预测.结合电动汽车类型、充电时间和充电模式建立了电动汽车负荷预测模型,分析在不同充电模式下电动汽车对深圳电网日负荷曲线的影响.     

电动汽车充电对电网负荷和电气设备的影响

电动汽车充电负荷预测是分析电动汽车接入电网的基础。在分析私家车、公交车、出租车、物流车、公务车行驶特性和充电规律的基础上,提出了不同类别电动汽车的充电负荷模型;并采用蒙特卡洛模拟法对宁波市2020年不同类型的电动汽车充电负荷进行预测,将预测的电动汽车充电负荷曲线和电网最大负荷曲线进行对比分析,分析出在不同充电模式下,电动汽车充电对配电变压器和配电线路的影响,为电网规划和运行提供参考。     

基于概率统计的电动汽车充电功率建模

电动汽车大规模应用以后,其充电功率将对电网产生一定影响。通过详细考虑电动汽车接入电网的因素,并在一定假设条件下,建立了电动汽车充电功率模型。采用蒙特卡洛仿真算法产生影响因素的随机数,仿真出电动汽车充电负荷曲线。以一居民小区夏季典型日负荷曲线为例,计算得出自由充电模式下电动汽车对原负荷曲线的影响。计算结果表明,电动汽车的自由充电特性将使电网最大负荷发生一定增长,在改变电动汽车起始充电时刻的情况下,电动汽车充电对于可再生能源具有一定的支撑作用。     

电动汽车充电模式对主动配电网的影响

主动配电网建设依托于大规模间歇式可再生能源并网运行控制、电网与充放电设施互动、智能配用电等电网分析与运行关键技术的发展。随着电动汽车的推广普及,用户充电时间和空间上的随机性将增加电网运行的不确定影响因素。文章重点研究电动汽车充电模式对配电网负荷曲线波动特性的影响,通过研究电动汽车充电的功率需求和能量需求特性,依据电动汽车用户行驶习惯的概率分布特性,建立规模化电动汽车充电负荷模型,进而分析电动汽车在无序充电和有序充电模式对区域配电网日负荷曲线的影响。结合实际充电站运行数据仿真验证配电网中电动汽车有序充电的主动控制作用。     

基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测建模

电动汽车大规模接入将对电网造成巨大影响,为采取有效措施,需对其负荷进行预测。在研究我国电动汽车相关政策的基础上,从影响电动汽车负荷的主要因素入手,详细地分析了不同类型电动汽车在不同充电模式下的充电行为,建立了电动汽车负荷预测模型,并采用蒙特卡罗法抽取起始充电时间、充电起始荷电状态等因素进行仿真。根据北京市电动汽车发展情况,对北京市电动汽车的规模进行了预测,得到北京市电动汽车在工作日和节假日的日负荷曲线,并对结果进行了分析。分析结果表明：未来电动汽车的大规模接入将给电网带来大量的新增负荷,同时加大了电网负荷峰谷差,需对电动汽车充电负荷进行有效的控制。     

基于蒙特卡洛法的电动汽车无序充电对电网的影响分析

在无序充电模式下,电动汽车大规模接入电网给电网运行安全带来了新的挑战。在研究影响电动汽车充电负荷因素的基础上,建立了无序充电的数学模型并利用蒙特卡洛法进行模型计算。在特定区域内,选取一定数量的电动汽车进行模型验证。结果表明,电动汽车无序状态下接入电网充电,不仅拉大了负荷峰谷差,而且加剧了负荷曲线波动,同时电网负荷峰谷差率也有所增加,电网电压偏差也有所变化,给电力系统调峰带来了压力。     

电动汽车多因素负荷对湖南某地区电网的影响研究

大量的电动汽车充电会对电力系统产生影响,尤其对地区电网会产生较大影响。从电动汽车充电方式、充电时间、汽车类型以及季节等多方面因素对湖南某地区的电动汽车负荷分布情况进行了分析,并预测了该地区的电动汽车负荷情况。对基础负荷和叠加了电动汽车负荷之后的日负荷曲线进行了对比,分析了不同渗透率下电动汽车负荷对该地区电网日负荷的影响,并提出了相应控制措施。     

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。     

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。     

电动汽车充电模式对区域电网负荷特性的影响

电动汽车的大规模发展对电网来说可谓机遇与挑战并存,无序充电将对电网带来冲击,智能充电则能优化电网的运行。分析不同类型电动汽车的充电行为,通过建立即插即充、夜间充电、智能充电等充电模式下各类电动汽车负荷模型,分析不同充电模式对区域电网负荷特性的影响。结果表明,合理利用电动汽车负荷和储能特性将有助于降低电网最大负荷和峰谷差,平稳负荷,提高电网的设备利用率。     

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.     

换电模式下电动汽车电池充电负荷建模与有序充电研究

为了建立换电模式下电动汽车电池充电负荷及优化模型,对2种电动汽车换电模式即充换电模式和集中充电统一配送模式的结构、运营流程进行了分析。在满足用户换电需求的约束下,基于分时电价机制,提出考虑2种换电方式的以总充电费用最小为目标的第1阶段优化模型。第2阶段优化以第1阶段求取的最小充电费用为总充电费用的上限,以日负荷曲线波动最小为目标。以中国2020年充电负荷为例进行计算,对不同类型电动汽车采用不同的换电方式,并将换电模式与充电模式的充电负荷进行比较。计算结果表明,换电模式下无序充电情景峰荷较充电模式时增加较小,有序充电情景电网峰荷将不会增加,所提出的换电模式下有序充电模型能够有效减少充电费用及日负荷曲线波动。     

大规模电动汽车并网的配电网负荷特性研究

从电动汽车常见类型及影响充电负荷的主要因素分析着手,基于电动汽车充电模式、电池特性以及用户行驶规律研究电动汽车充电功率,建立了电动汽车充电规律的随机模型,得出充电负荷的概率分布,进行蒙特卡洛抽样以建立仿真模型~([1])。又以某地区典型日负荷曲线为例,分析了大规模电动汽车并网后,不同类型电动汽车充放电对配电网典型日负荷曲线的影响,并估算了双向充放电电动汽车的削峰能力,为电动汽车大规模并网的配电网发展规划奠定了重要基础。     

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。     

含电动汽车的电网负荷结构时序模型计算方法

随着电动汽车的高速发展,电网负荷结构将不可避免的发生变化。首先构建了常规负荷的时序概率模型;分析了四种典型电动汽车的充电行为,并根据不同汽车对应的不同充电模式,建立了电动汽车充电负荷模型;采用蒙特卡洛模拟研究各类电动汽车的充电行为,并得出充电负荷的行为特性;最终得出含电动汽车的全行业负荷综合模型,并通过实例数据分析,验证了模型的准确性,对电网的运行和规划具有一定的现实意义。     

电动汽车随机充电对城市负荷曲线的影响

由于电动汽车充电行为具有随机性,当一定规模的电动汽车同时充电可能会对电网造成影响。结合广州市电动汽车发展现状和规划以及电动汽车的充电规律,采用高斯混合模型对电动汽车的起始荷电状态以及起始充电时间进行拟合,得到其概率密度函数;然后根据广州市电动汽车的保有量,采用蒙特卡洛模拟法得到各类电动汽车的充电负荷;最后分析在不同渗透率下电动汽车随机充电对电网负荷曲线的影响。分析结果表明:未来充电负荷主要受到私家车充电负荷的影响,随着电动私家车渗透率的提高,私家车充电负荷可能导致电网在晚上出现新的高峰负荷。     

计及电动汽车入网的峰谷电价时段优化模型研究

针对电动汽车有序充电和放电对电网削峰填谷方面的影响,提出峰谷电价时段的优化模型。首先,根据私家车主的出行习惯,构建无序模式的放电概率模型;然后,基于峰谷电价时段,构建用户响应峰谷电价差的有序充电和放电时刻选择算法;其次,考虑峰谷电价响应度,使用蒙特卡罗法模拟得到电动汽车充放电功率的日负荷曲线,与原始电网负荷叠加,得到考虑电动汽车充电和放电功率的实际负荷曲线;在此基础上,构建以电网负荷峰谷差率最小为目标的峰谷电价时段的优化模型,并使用遗传算法对其优化求解;最后,通过算例验证了模型的正确性。     

不同充电模式下电动汽车充电站的仿真与谐波分析

当前越来越多的电动汽车充电设施接入电网,不同充电模式的充电设施接入电网产生的谐波污染将对电网造成不同的影响。对电动汽车充电站内不同充电模式充电机之间的相互影响进行Simulink仿真和谐波分析。首先,建立电动汽车动力电池的仿真模型。其次,建立电动汽车不同充电模式充电机的仿真模型。然后,将动力电池仿真得到的充电曲线直接等效成时变电阻,并作为连续信号直接输入充电机模型进行仿真。最后,在不同充电场景下对不同充电模式充电机进行仿真,分析了不同充电模式的充电机工作时相互影响的谐波规律。     

基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法

准确预测电动汽车充电负荷是研究大规模电动汽车接入对电网影响的基础,现有充电负荷预测方法缺乏考虑路况拥堵因素对电动汽车荷电量的影响。提出了一种基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法,在分析常规充电负荷影响因素并初步建立概率分布模型的基础上,对每段行程的行驶里程和行驶时间构成的二维出行特征数据进行聚类分析。挖掘常规统计数据无法得到的道路拥堵因素,考虑不同路况条件下道路拥堵因素对电动汽车荷电状态的影响并叠加该变量到负荷预测模型中。以北京市为例分别预测并比较分析了工作日、周末、夏季、冬季电动汽车日充电负荷曲线。计算结果表明该方法可在一定程度上提高充电负荷预测的精确度。