考虑用户参与度的电动汽车能效电厂模型

为充分挖掘电动汽车集群的响应能力,探究补偿电价对用户参与度的影响,建立了考虑用户参与度的电动汽车能效电厂模型,该模型能够为能效电厂参与电力市场交易机制提供模型基础。构建了可综合考虑有功和无功响应能力的单体电动汽车的车网互动(V2G)模型;进而对电动汽车交通行为特性进行统计分析,根据不同类型电动汽车的响应特性,提出了考虑补偿电价的电动汽车用户参与度响应模型;在此基础上建立了考虑用户参与度的电动汽车能效电厂模型,定义了能效电厂有功和无功响应能力、储能能力、价格响应的成本函数,为能效电厂参与市场环境下电网的调度控制提供关键的模型参数。利用典型算例验证了考虑用户参与度的电动汽车能效电厂模型的有效性,仿真结果表明能效电厂的响应及储能能力具有时间分布特性,而能效电厂的价格响应特性受补偿电价的影响。     

考虑分时电价和电池损耗的电动汽车集群V2G响应成本分析

为充分探究电动汽车V2G响应的成本费用,在充分考虑峰谷分时电价和电池损耗的基础上,构建了电动汽车集群V2G响应成本评估模型。首先,在考虑电池储能和输出功率的共同约束下,提出了单体电动汽车精细化V2G响应模型;接着,充分考虑V2G响应对不同放电深度下电池寿命的影响,构建了单体电动汽车V2G电池损耗模型;进而,分析峰谷分时电价对电动汽车充电过程的影响,在单体电动汽车V2G电池损耗模型的基础上,从电动汽车集群运营商的角度,构建了电动汽车集群V2G响应成本评估模型;最后,利用算例验证了所提出的电动汽车集群V2G响应成本评估模型有效性,并分析峰谷分时电价和电池损耗对不同时刻V2G响应成本的影响,为电动汽车集群运营商制定用户补偿机制和参与电力市场提供模型基础。     

考虑电动汽车集群储能能力和风电接入的平抑控制策略

为促进风电在电网中的消纳吸收,提出了考虑电动汽车集群储能能力和风电接入的平抑控制策略。首先对单体电动汽车入网后的储能特性进行精细化建模,充分考虑储能容量对不同荷电状态(SOC)的电动汽车有功响应能力的约束,在此基础上构建了电动汽车集群储能能力评估模型;进而针对多个电动汽车集群的协同控制,提出了考虑集群储能能力差异性的联络线功率波动平抑控制策略。该策略根据SOC自适应算法,在考虑各电动汽车响应能力约束的基础上,根据自身SOC水平确定各电动汽车的目标功率值,从而充分利用电动汽车与电网交换功率的连续调节能力;同时,该策略提出2种不同的交换功率控制方法,并探究不同方法在减少放电过程方面的差异性。最后,算例中利用电动汽车集群储能能力平抑联络线的功率波动,仿真结果验证了所提出的电动汽车集群储能能力评估模型和平抑控制策略的有效性。     

基于电动汽车V2G响应能力的储能容量配置方法

电动汽车通过V2G(vehicle to grid)技术可作为移动储能单元参与电网运行。基于电动汽车交通行为特性,构造了考虑时间、能量和电池约束的电动汽车V2G响应能力边界,并将接入电网的电动汽车分成可响应和不可响应2类;针对可响应电动汽车提出定时段V2G响应能力预测模型,并利用蒙特卡洛法实现电动汽车集群V2G响应能力的量化计算。为了解决多种不确定因素下的供电可靠性问题,将风险价值理论引入储能容量配置中,建立了考虑电动汽车V2G的可靠性风险备用模型,用于确定一定可靠性置信度下的储能容量配置。最后通过算例对一天不同时刻下电动汽车V2G响应能力进行预测,并对比和分析了不同置信度、期望支撑时长以及电动汽车渗透率对储能容量配置的影响。     

基于时空耦合关联分析的电动汽车集群可调度能力评估

随着电动汽车与电网互动 (vehicle-to-grid,V2G)技术的日趋成熟,电动汽车集群参与电网调度成为研究热点。V2G技术可有效实现削峰填谷,辅助电网经济安全运行。然而电动汽车与电网的交互行为受用户行为习惯、汽车类型等影响,具有时空双重不确定性,其可调度能力难以准确评估。文章考虑电动汽车不确定性的时空耦合关系,提出电动汽车集群的V2G可调度能力评估方法。结合随机出行链,基于高斯混合模型建立包含时空信息的充电站负荷概率模型和站内电动汽车荷电状态概率模型并获得条件概率分布。提出电动汽车集群的电压调节能力指标,基于概率潮流评估不同时段电动汽车集群可调度能力。仿真结果表明,通过在电动汽车集群可调度能力评估中充分考虑时空耦合关联关系可有效提升评估结果的准确性。     

轨迹数据驱动的电动汽车充电需求及V2G可调控容量估计

电动汽车（EV）充电需求估计是研究电动汽车与电网互动（V2G）的重要前提。为此,提出一种行驶轨迹数据驱动的EV充电需求预测模型,并进一步考虑用户多维效益,构建用户选择参与V2G响应的用户决策模型,分析区域V2G响应能力的调控潜力。首先,对行车轨迹大数据集进行清洗与挖掘,基于动态能耗理论构建了EV充电需求时空分布预估模型。其次,基于社会行为学理论并综合考虑用电需求效用、经济效用、环保效用以及社会效用,构建了EV用户选择参与V2G响应的概率选择模型。该模型不仅考虑了EV用户的异质性,而且体现了用户决策的交互影响。最后,建立V2G可响应容量调度模型,分析V2G响应资源对区域负荷的调节效果。结果表明,所提模型不仅能有效估计某城市区域的EV充电需求时空分布特性,而且能挖掘该区域选择参与V2G响应的EV潜在用户数量,为研究V2G响应资源对区域负荷的调控潜力提供了支撑。     

电动汽车虚拟电厂的多时间尺度响应能力评估模型

从电动汽车集群运营商的角度,对电动汽车虚拟电厂(EVPP)参与电力系统优化调度时的多时间尺度响应能力进行评估。首先,考虑包含荷电状态与充放电状态在内的电动汽车时序状态,建立了单一和连续时间断面单体电动汽车响应能力模型。在此基础上,提出了包含日前和日内修正的EVPP多时间尺度响应能力评估模型:在日前利用电动汽车状态预测数据对EVPP日前响应能力进行评估;在日内根据一种综合考虑响应时间裕度和荷电状态裕度指标的EVPP调控策略确定具体调控结果,进而对日前响应能力评估结果进行修正,在有效跟踪系统调控目标的同时实现EVPP响应能力动态更新。最后,以包含3种不同交通用途类型的电动汽车集群为例,验证了EVPP多时间尺度响应能力评估模型及调控策略的有效性。     

考虑电网–用户多目标的V2G模式研究

为深入研究用户参与V2G后频繁充放电对用户用车时间的约束情况及V2G的可行性,首先在分析了车辆行驶行为的基础上,构建充电负荷模型,并通过蒙特卡洛法基于统计规律计算了电动汽车在无调控状态下接入电网后的负荷情况,通过与原负荷的比对,分析了电动汽车在无调控状态下对电网的影响情况。其次依据研究现状,利用粒子群算法对电动汽车参与V2G的可行性进行了分析。最后,具体分析了电动汽车响应V2G对用户用车时间的限制性因素,提出电动汽车集群响应V2G后对电动汽车出行行为约束的数学模型,在存在博弈关系的电网调控目标及用户便利度目标之间利用维护全局的帕累托最优集搜寻最优解以平衡双侧问题,并进行了算例分析验证。为应对当前电动汽车优化调度及电力系统双侧问题提供新的理论依据。     

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。     

考虑风电波动与电动汽车集群储能平抑控制策略

为促进风电在电网中的消纳,减轻配电网负荷压力,提出考虑风电出力波动和电动汽车集群储能系统平抑控制策略.首先,对单体电动汽车入网后行为特性进行储能建模,依据不同荷电状态(SOC)电动汽车有功响应能力,构建电动汽车集群储能模型,基于集群储能能力的差异性,利用多个电动汽车集群协调平抑联络线功率波动.其次,由集群储能系统依据联络线功率平抑波动值进行逐层自适应功率分配,确定各电动汽车蓄电池—超级电容的任务功率,充分利用车网连续调节能力.所提平抑策略可减轻大规模电动汽车连网后配电网中负荷的波动,实现储能系统内部功率相互流动,有效减少常规储能容量配置.     

基于迟滞模型的集群电动汽车参与实时需求响应V2G控制策略研究

在主动配电网中,电动汽车是一种十分灵活的需求响应资源。对集群电动汽车充、放电过程进行合理有序控制,可以实现电动汽车和主动配电网的协调互动,提高主动配电网运行效率。该文在不违反电动汽车用户充电需求约束的前提下,提出了考虑放电模式的单台电动汽车迟滞控制模型。在此基础之上,提出了一种基于迟滞控制模型的集群电动汽车参与实时需求响应的V2G控制策略,该策略利用提出的电动汽车状态优先综合指标,有序控制电动汽车的充、放电过程,实现了集群电动汽车充、放电功率大小的实时调节。最后,仿真算例表明,利用文中提出的控制策略,集群电动汽车能够精确、快速地跟踪响应配电系统控制中心给出的功率跟踪目标,验证了文中提出方法的有效性。     

考虑柔性资源灵活支撑的电网有功/无功优化调度

电气化交通是交通电力耦合的重要场景,大规模电动汽车接入对于电力系统的有功/无功调度具有重要影响。提出了一种考虑电动汽车有序充电无功支撑的配电网有功/无功优化方法。首先,基于电动汽车充电特性,建立电动汽车有序充电功率控制模型,实现电动汽车并网接入的有序充电控制;其次,构建结合用户侧和电网侧因素的电动汽车有序充电无功支撑双层优化模型,实现电动汽车与电网间的有功/无功功率交互;最后,通过仿真验证所提方法的合理性和可靠性。通过控制电动汽车有序充电的功率因素,能够大幅降低用户侧充电支出,同时还能有效改善电网负荷波动和降低网络损耗,为解决电动汽车大规模接入电网问题提供新思路。     

多类型电动汽车电池集群参与微网储能的V2G可用容量评估

定义了"V2G可用容量"概念,表征电动汽车(EV)电池集群基于车电互联(V2G)技术作为储能元件参与微网运行调控时的动态能量平衡能力。提出同时引入私家EV电池群集、公交EV电池集群和梯次利用EV电池集群参与微网V2G服务的方案。在实现不同时段EV电池集群容量变化的有效表征基础上,针对微网中的多类型EV电池集群,分别从管理模式、行为特性、配置参数等多个方面进行深入分析,提出各集群V2G可用容量的实时评估模型,为目标微网系统能量优化调控策略的制定提供有效依据。以浙江温州南麂岛风光柴储分布式发电综合系统为例,分析所提方案及评估方法的可行性和有效性。     

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。     

基于时空活动模型的电动汽车充电功率计算和需求响应潜力评估

电动汽车用户行为的差异导致了电动汽车的时空分布特征不同。为了能够精准计算出电动汽车集群在某时刻、某地点的充电功率及其可提供的需求响应潜力,提出了一种基于时空活动模型的电动汽车充电功率计算和需求响应潜力评估方法。首先考虑了电动汽车的时空分布特性,分析了电动汽车的出行活动模型。然后基于实际数据得出了电动汽车充电的关键影响因素分布模型。最后采用蒙特卡洛和二项分布法计算出了单台电动汽车和电动汽车集群在工作日和非工作日的充电功率曲线,并分析了其需求响应潜力。所提方法能够在兼顾电动汽车时空分布的基础上,简便快捷地计算出电动汽车的充电功率。     

考虑响应意愿的电动汽车群-空调集群需求响应策略研究

可再生能源大规模并网,给电力系统安全运行带来了严峻的挑战。需求侧资源(如电动汽车、空调)具有巨大的需求响应潜力,能够参与电网有功调度,积极消纳可再生能源。因此,提出了考虑响应意愿的电动汽车-空调集群需求响应策略。首先,考虑价格、荷电状态及温度等多重因素的影响,基于Takagi-Sugeno-Kang模糊模型量化了电动汽车群和空调集群的响应意愿,采用三角隶属度函数描述意愿的不确定性。在此基础上,建立了电动汽车-空调集群响应潜力评估模型,获取集群需求响应的可调度裕度。然后,考虑价格型需求响应负荷、风光发电以及响应意愿的不确定性,建立了激励型需求响应策略模型。根据模糊机会约束规划理论,将模糊期望约束和模糊机会约束转化为确定性的清晰等价形式。最后,通过算例仿真分析验证了模型的有效性和可行性。     

考虑电动汽车充放电支撑的配用电系统综合无功优化

电动汽车充放电对配电网具有重要的无功支撑能力,为此提出一种考虑电动汽车充放电的无功优化方法。首先,分析充电机无功调节原理,建立充电机状态约束模型,通过修正充电机状态来满足电池容量和用户目标电量对功率因数角的约束;其次,提出用户无功优化补贴的量化方法,分别建立网侧和用户侧需求指标,综合双方利益提出配用电系统综合无功优化目标函数;然后,以双向充电机的功率因数角作为优化变量,基于粒子群优化算法提出充电机功率因数角优化方法,从而建立计及有序充放电的无功优化模型,以实现配电网和电动汽车用户之间的有功和无功功率调控;最后,通过仿真验证了所提方法不仅可以改善电压曲线、降低网损率,还能在大幅降低用户支出的同时满足用户的临时出行需求。     

基于随机森林算法的电动汽车充放电容量预测

文中提出一种电动汽车充放电容量的组合预测方法.首先,基于电动汽车历史充电数据和用户参与电动汽车与电网互动(V2G)意愿的调查数据,分析车辆荷电状态(SOC)特性、出行时间特性以及用户对价格的敏感度,建立随机森林分类模型,判断车辆是否参与V2G调度,并对影响用户决策的特征因素进行重要性评估.其次,采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车出行和充放电情况,并分别预测充放电容量.最后,以办公区为例进行仿真,对比分析多种充放电模式下的电动汽车充放电行为与负荷分布.所构建的随机森林分类模型的准确率为0.917,能够有效区分V2G计划时段内电动汽车的充放电行为,仿真结果验证了所提预测框架的有效性.     

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。     

电动汽车V2G关键技术的研究

针对规模化电动汽车无序入网造成电网负荷"峰上加峰"的现象,探究电动汽车与电网互动技术(V2G).通过对新能源汽车使用情况及充电情况进行调查,建立了电动汽车V2G响应模型并制定V2G响应策略.以住宅小区为例,对比电动汽车无序充电和应用所提V2G响应策略在电网负荷峰谷差和用户经济效益方面的差异,验证了V2G技术的应用价值.