分时充电价格下电动汽车有序充电引导策略

研究了电动汽车分时充电价格的制定方法,提出了基于分时充电价格引导及储能系统的电动汽车有序充电引导策略,在降低运营商购电成本和用户充电费用的同时,实现智能电网中充电负荷的友好接入。首先,在电网分时电价的基础上,以充电站运营商购电成本最小为目标得到目标充电负荷曲线;而后,以引导后充电负荷与目标负荷偏差最小为目标并考虑用户响应程度,运用粒子群算法寻优得到充电峰平谷时段的划分结果和分时充电价格的最优解。用文中提出的有序充电引导策略对实际充电站典型负荷进行计算,验证了控制策略的有效性和可行性。     

考虑不确定性的电动汽车群市场最优竞价策略

随着电动汽车尤其是插电式电动汽车的市场份额逐渐增加,利用电动汽车群的充电灵活性进行充电策略管理,不仅可以缓解电网中的电压和阻塞问题,还可降低电动汽车的充电成本。基于此,构建了目前市场中电动汽车群竞价的双层优化模型,其中上层问题是汽车群充电成本的优化模型,下层问题则考虑了充电需求弹性和其他市场参与者竞价等因素,构建了目前市场的出清过程优化模型。此外,充分考虑了市场竞价和行驶模式2种不确定性因素的影响,通过粒子群优化算法对电动汽车群的充电成本进行求解。最后,将该竟价策略与2种基准情形进行对比分析,验证策略的经济效益。     

考虑备用服务的电动汽车代理商竞价与定价联合优化

电动汽车代理商(EVA)的出现有望改善电网与大规模电动汽车的互动用电问题。以EVA为研究对象,分析其运营过程中的购、售电市场行为,提出其参与备用服务市场后的竞价与定价联合优化方法,以提高代理商在参与电网能量交易中的经济收益并降低电动汽车的充电成本。在建立日前能量市场和备用服务市场的统一出清模型的基础上,考虑EVA与车主的主从博弈,建立EVA的竞价与定价策略的双层优化模型,得到EVA在日前市场的最优竞价策略和充电费用的制定策略。通过算例分析表明所提模型的有效性,验证所提策略的经济性和灵活性。     

考虑用户因素的电动汽车有序充放电控制策略

随着更多的电动汽车入网充电以及售电政策的开放,运营商不仅需要控制充电负荷,还需获取良好的效益。提出了考虑用户因素的电动汽车有序充放电控制策略。用户主动响应参与V2G反向供电并申报供电价格,运营商综合考虑用户的综合指标及所属电动汽车状态,筛选参与反向供电的电动汽车,在满足电网功率限制条件下完成电动汽车的有序充放电计划。基于蒙特卡洛模拟和粒子群算法进行仿真计算,结果表明,在该策略控制下不仅能使充电负荷削峰填谷,还能使运营商获取额外效益,用户充电成本降低。     

电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略

大规模电动汽车的无序充电行为将给电网带来强烈的冲击,威胁电网安全经济运行。本文针对电动汽车快充背景下的充电负荷优化调度问题,提出了电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略。在上层模型中,利用电网分时电价以充电站运营商购电成本最小为目标,确定电动汽车充电负荷在时间维度上的最优分配。下层模型中,提出根据充电站拥挤程度制定动态分时分区充电电价,以用户充电费用与充电用时最少为优化目标,使用采取非线性递减分组率的改进猫群算法求解各时段电动汽车空间维度下的充电选择。最后通过算例验证了所提策略的有效性,能够满足电网、充电站运营商与电动汽车用户三方的利益,适用于大规模电动汽车快充的友好接入。     

智能电网中电动汽车双层最优充电策略

大量、无序的插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle, PHEV)接入电网,会造成高峰时段电网变压器过热、过载,导致跳闸甚至大面积停电。因此电动汽车的协调充电问题是电网中一个研究热点和难点。文章首先将插电式混合动力汽车协调充电问题定义为带约束条件的优化问题,然后提出一种双层最优充电策略对该优化问题进行求解。在第一层基于需求侧管理对电网低压变压器(low-voltage transformers, LVTs)的负荷曲线进行扁平化平滑优化;在第二层基于一致性迭代算法,使插电式混合动力汽车用户的总体充电成本达到最小并同时满足用户的充电需求。所提充电策略既保持了电网变压器供电负荷曲线波动最小,又实现了每个电动汽车用户的充电成本最小,满足了用户的充电需求。     

考虑电动汽车充电失败的联合微电网优化策略

为减少微电网的运行成本和电动汽车用户充电成本,降低电动汽车的充电失败率和缺充电量。文章建立了基于住宅区微电网和工业园区微电网的联合微电网模型。利用蒙特卡洛法随机产生电动汽车的出行时间,将电动汽车作为分布式电源并入联合微电网,建立了基于充电紧迫度、放电裕度的电动汽车有序充放电的模型。将引力搜索算法和粒子群优化算法优势互补,提出了一种基于线性递减权重的混合粒子群引力搜索算法,并利用其对模型进行求解。算例结果表明,基于线性递减权重的混合粒子群引力搜索算法有更快的收敛速度和全局搜索能力;通过充电紧迫度、放电裕度对电动汽车的充电方式、放电量进行控制,充电失败率、充电成本均明显将低;将电动汽车并入联合微电网后,减少了柴油机的工作时间和从大电网的购电量,降低了联合微电网的运行成本。     

用户充电选择对电网充电调度的影响

电动汽车充电负荷作为可调度负荷,可减小负荷高峰期的供电压力,提高负荷低谷时的机组利用率,提高电网的经济运行水平,其优化调度对电网意义重大。基于部分电动汽车用户实际中不接受电网调度的事实,以所有电动汽车用户的充电成本之和最小、电网负荷方差最小为目标,以用户充电需求等为约束,建立了电动汽车负荷的多目标优化调度模型。模型在保证用户充电获益的同时优化电网运行。采用改进粒子群算法求解模型,仿真结果表明,用户充电选择将影响充电调度方案、用户经济性和电网运行安全。在充电调度中,需要考虑用户的充电选择。     

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。     

电动汽车智能充电策略研究

大量电动汽车无序充电会给电网的稳定运行带来一定的负面影响,需要智能充电策略尽可能减小电动汽车充电对于系统运行的不利影响,同时使得电动汽车用户的充电成本尽可能低。根据电动汽车负荷模型,提出了一种新的目标函数优化数学模型,用Matlab对电动汽车智能充电策略进行编程计算,制定智能充电策略。通过分层分区管理中的中央自主管理层对电动汽车充电行为进行管理,解决电网侧和电动汽车用户之间可能出现的问题。算例表明,智能充电能减少电动汽车无序充电给电网带来的影响。     

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。     

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。     

基于电动汽车最小高峰负荷模型的微电网可靠性分析

电动汽车充电时间灵活、调控性能好,可作为一种可控负荷参与微电网的负荷调节,从而避免微电网孤岛运行时发电量不足而切负荷。基于此,重点研究了计及电动汽车充电控制策略的微电网可靠性分析。首先,建立了电动汽车最小高峰负荷模型,以评估微电网孤岛运行时电动汽车的调控潜力。紧接着,基于最小高峰负荷模型,提出了计及供电可靠性的电动汽车-储能联合调控策略。然后,基于蒙特卡洛模拟法,提出了计及电动汽车-储能联合调控策略的微电网可靠性评估方法。最后,通过改进的RBTSBus6F4馈线系统进行算例仿真。仿真结果验证了所提模型和策略的有效性。算例结果表明,所提的微电网调控策略能在满足电动汽车充电需求的基础上,有效降低电动汽车接入对微电网可靠性的影响。     

V2G模式下微网电动汽车有序充电策略研究

为了应对V2G(Vehicle-to-Grid)模式下大规模电动汽车接入给电网带来的诸多挑战,针对现有电动汽车调度策略对大规模电动汽车充放电需求考虑不足的问题,提出一种微电网电动汽车有序充电策略。调度策略可根据当前微电网负荷状态、电动汽车充电需求等实时数据,采用模糊控制算法优化安排电动汽车充电计划,满足电动汽车充电需求同时实现对电网的削峰填谷。利用该调度策略对某配电区域600辆电动汽车进行充电,并与传统即时充电策略进行比较分析。仿真结果表明,基于模糊控制算法的电动汽车有序充电策略能够有效避免大量电动汽车接入电网引起负荷尖峰的问题,为电网提供削峰填谷的服务,实现用户和电网的双赢。     

基于合作博弈与动态分时电价的电动汽车有序充放电方法

为减小大量电动汽车无序充电对电网造成的影响，提出了一种电动汽车智能有序充放电策略。基于合作博弈的思想，以电动汽车代理商与电动汽车用户的合作联盟收益最大为目标，建立了电动汽车的动态分时优化充放电模型。采用粒子群算法求解出代理商与电动汽车用户间的动态分时交易电价，并对电动汽车充放电时段进行引导规划。实际的算例结果验证了该策略的有效性和经济性。通过与固定电价策略进行对比分析，表明所提策略不仅能有效减小峰谷差，避免负荷“新高峰”，且可以提高代理商和电动汽车用户的收益。进一步对比不同数量电动汽车入网对优化效果的影响，发现随着入网电动汽车数量的增多，优化效果更明显。     

电动汽车两阶段多目标有序充电策略研究

大量随机性电动汽车充电负荷的接入会对电网安全经济运行等方面产生不利的影响。在统计电动汽车用户出行规律、起始充电时刻等行为基础上,分析了充电站的充电负荷特性。在考虑配电设备运行安全和用户充电需求的前提下,综合充电负荷和原有负荷的特点,建立了以分时电价为基础、以减小负荷波动率和提高运营商效益为目标的两阶段多目标充电模型。提出了基于多种群遗传算法的两阶段多目标优化模型求解方法和有序充电控制策略。以小区充电站为例,验证了两阶段多目标有序充电控制策略在减小负荷波动率、削峰填谷、降低经济成本提高运营商效益等方面的作用。     

虚拟电厂运营商与电动汽车用户的主从博弈定价策略

如何制定虚拟电厂运营商的售电价格及购售电策略,实现与电动汽车用户的双赢,是目前研究的热点。基于此,提出了以虚拟电厂作为售电运营商参与电动汽车有序充电管理的主从博弈模型,其中运营商通过主从博弈制定合理的售电价格引导电动汽车有序充电,并协调各类分布式资源参与电力市场。计及风电出力的波动性和常规负荷的不确定性,在建模中引入了条件风险价值理论。模型通过Karush-Kuhn-Tucker条件和对偶理论转化为混合整数线性规划问题准确求解。最后在算例中验证了建模方法的有效性,给出了虚拟电厂运营商的最优定价策略及内部出力计划,且分析了不同电动汽车比例、储能最大容量、风险偏好系数对最优解的影响,为虚拟电厂运营商提高收益提供了优化思路 。     

住宅小区电动汽车有序充电潜力评估

电动汽车的充电管理方式影响充电设施配电容量的规划设计,对住宅小区电动汽车进行有序充电,可实现削峰填谷,提高配变利用率,增加充电设施接入容量。结合住宅小区住户充电行为习惯,建立住宅小区充电负荷概率模型,并提出充电负荷同时率和叠加率两个关键参数表征充电负荷变化特性。在此基础上,建立电动汽车充电负荷与居民用电负荷规划计算模型,并通过数学解析法得出配变负载率与住宅小区电动汽车最大渗透率之间的关系,对住宅小区电动汽车有序充电潜力进行定量评估。该研究可为住宅小区充电负荷精益管理、充电设施配电容量合理配置提供科学参考。     

基于主从博弈和贪心策略的含电动汽车主动配电网优化调度

随着入网的电动汽车规模增加,为了实现电网与车主的双赢不仅要考虑其无序充放电对电网负荷的影响,还要计及双方的成本。基于此,建立了主动配电网与电动汽车主从博弈模型。上层以配电网运行成本最低为目标,通过合理的电价及激励策略引导电动汽车充放电,并协调优化分布式电源及储能;下层基于贪心策略进行两阶段优化,先以分时电价下充放电成本最低为目标优化充放电策略,在不减少收益的约束下,再最大化电网对减小负荷波动给予的激励调整策略。通过改进的IEEE 33节点系统算例分析表明,该模型在最大化双方利益的同时极大地缩小了负荷峰谷差,避免了大量电动汽车充电引起新的高峰。