需求响应下的电动汽车充电设施配置模型

随着双碳目标、新基建等政策的推行,电动汽车数量增长成为必然的趋势,电动汽车用户将成为需求响应的重要主体之一。用户在参加需求响应的过程中将会改变电动汽车充电时间以及电量,带来充电负荷需求的时空迁移,原有的充电设施规划结果需要调整。基于此,考虑价格型需求响应以及激励型需求响应对电动汽车规划结果的影响,首先从用户角度出发,以用户充电成本最低为目标函数建立不同需求响应模式下电动汽车充电行为模型,并提出峰谷电价下的电动汽车需求响应策略,预测充电需求时空分布;在给定初选站址的情况下,从投资者的角度出发,以建设运营总利润最大化为目标建立充电设施规划模型,对充电站是否建设以及建设规模进行规划。最后应用算例对不考虑需求响应、考虑价格型需求响应、考虑激励型需求响应下的电动汽车充电设施进行规划,并对需求响应参与度、需求响应价格对运营商投资收益率的敏感性进行了分析。     

计及充电负荷价格响应的配电网扩容规划方法

随着电动汽车EV(electric vehicle)保有量攀升,配电网扩容已成为应对高比例EV充电负荷接入的一种有效手段.考虑EV用户对充电价格的敏感性,提出一种计及充电负荷价格响应的配电网扩容规划方法.该方法是一个双层协同优化模型,其中上层考虑EV用户对补偿价格的响应,建立配电网扩容规划模型,以年总投资运行成本最小为目标,优化线路型号及充电补偿价格;下层建立基于补偿价格的EV充放电行为优化模型,以充电成本最小为目标优化EV充放电功率.算例结果表明,所提方法通过补偿价格可有效引导EV的充电负荷,减少配电网年总投资运行成本.     

市场竞争模式下的充电服务费联盟博弈定价模型

在第三方充电站运营商参与的多元充电市场中,运营商之间为了追求各自利益的最大化而展开价格竞争博弈,此过程中可能会损害电动汽车用户的经济利益,甚至会影响电网的安全稳定运行。因此,研究市场竞争模式下的实时充电服务费定价模型对于电网安全具有重要意义。针对充电站多主体运营商之间的竞价问题,首先引入现代效用理论分析了多元充电市场中电网公司、充电站运营商和电动汽车用户各自的利益追求;其次,利用Hotelling模型刻画了充电需求受价格引导的分布特性,设计了独立决策时的充电站运营商充电服务费定价方案;最后,在基于Shapley算法确定联盟内的利润分配机制的基础上,构建了能够保持充电市场活性的充电服务费联盟博弈模型。     

基于区域峰谷分时电价的电动汽车有序充电研究

随着电力市场的发展,差异化电价机制的出现为引导大规模电动汽车的有序充电行为提供了一种新的思路。因此,提出了一种能够引导电动汽车有序充电的最优区域峰谷分时电价计算模型。首先,基于城市区域用电行为的差异特性,将用电区域分为居民区、办公区、工业区、商业区等四个区域,并运用隶属度函数法研究区域分时电价峰谷时段划分方法;然后,基于弹性系数法建立电动汽车用户响应量对区域峰谷分时电价的响应关系。最后,以日峰谷差和用户充电成本最小为优化目标,建立最优区域峰谷分时电价计算模型。仿真结果表明所提出的电动汽车区域峰谷分时电价计算模型能够有效降低用户充电成本和系统日峰谷差,有效引导电动汽车进行有序充电。     

基于智能合约的电动汽车充电服务费自适应调整机制

为了解决传统集中式电动汽车充电服务费统一定价难以满足新型电力系统精度与灵活性需求的问题,提出了一种基于智能合约的电动汽车充电服务费自适应调整机制。通过建立考虑购售电双方收益的充电服务费优化模型,从购售电双方收益及负荷引导需求两方面对充电服务费进行优化;同时运用智能合约技术,制定更加精确、更具针对性的单座充电站的充电服务费调整策略。通过算例进行仿真验证,结果表明相较于传统定价模式,所提自适应定价模式下的负荷引导能力和交易双方的收益水平都具备显著优势。     

基于价值函数的电动汽车充电价格引导研究

电动汽车的大量接入将给电网的稳定运行带来危害,通过充电价格的调整可以合理引导电动汽车的充电行为,减小电动汽车负荷对电网的影响。基于价值函数推导出自弹性系数和互弹性系数的计算公式,在考虑对用户的引导程度不同和电网负荷波动的情况下提出了2种分时电价方案,并建立了电动汽车充电的分时电价引导模型。对比分析2种不同方案下的最优分时电价,结果表明实行分时电价可以对电动汽车用户的充电行为进行有效引导,并且峰谷电价差增大,更有利于平抑电网的负荷波动,提高用户充电的经济性     

考虑用户充电决策行为的电动汽车充电引导策略

快充站(fast charging station,FCS)是电动汽车(electric vehicle,EV)的重要能源供给设施。随着EV的推广应用,快充负荷也逐渐攀升,对配电网运行产生了一定影响。然而,快充负荷作为一种需求侧响应资源,可通过有序充电控制缓解EV接入给配电网运行带来的负面影响,因此文中提出考虑用户充电决策行为的EV充电引导策略。首先,考虑动态交通路况影响,利用出行链理论构建EV移动模型,进行用户出行模拟,并刻画剩余电量的时空分布。其次,考虑剩余电量、充电设施分布与充电服务价格,利用后悔理论构建用户充电决策模型,并刻画充电负荷时空分布。然后,以配电网网损最小为目标,构建充电服务价格优化模型,通过优化公共FCS的充电服务价格,引导充电负荷时空分布。最后,对不同服务价格方案进行对比,结果表明,文中方法对小容量车型的引导效果更好,且用户时间消耗等效折算系数越大,文中方法对充电负荷引导的效果越好。     

基于Hotelling模型的充电服务费双寡头联盟定价方法

为了减少电动汽车充电负荷大规模接入对电网安全稳定运行的负面影响,针对含有多主体运营商充电站的充电市场竞争定价问题,提出了基于Hotelling模型的充电服务费双寡头联盟定价方法。首先,分析了多元充电市场中电网公司、充电站运营商和电动汽车用户各自的利益追求。其次,利用Hotelling模型刻画了充电需求受价格引导的分布特性,设计了多元活性充电市场中的充电站运营商充电服务费定价方案。最后,通过仿真算例分析,验证了所提充电服务费双寡头联盟定价方法的有效性。     

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。     

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。     

基于需求响应潜力模糊评估的电动汽车实时调控优化模型

针对快充场所电动汽车(EV)大规模接入造成的配电网过载问题,提出了EV需求响应潜力模糊评估方法与实时调控优化模型。首先,基于EV电池安全电量、EV充电需求、充电桩额定功率的限制建立用户客观响应能力约束模型,以及考虑激励水平的用户主观响应意愿评估模型。其次,结合客观响应能力和主观响应意愿建立用户响应潜力评估模型,采用模糊推理确定充电电价、当前电量需求和剩余驻留时间等因素对用户响应意愿的影响。然后,提出激励型实时需求响应的双层优化模型及其求解方法,上层优化模型以EV聚合商激励成本最小化为目标对EV聚合商激励电价进行优化,下层优化以用户平均充电满意度最高为目标对EV充放电功率进行优化,从而充分挖掘用户的响应潜力,兼顾电网公司、EV聚合商、用户各方的利益。最后,通过多组仿真验证了所提模型和方法的有效性。     

考虑用户满意度的电动汽车时空双尺度有序充电引导策略

规模化电动汽车的充电行为在时间和空间上具有随机性和不确定性,针对该特性,以多网融合的车联网平台系统为基础,构建有序充电引导模型架构。为了体现接入系统的用户充电时间选择的多样性,根据用户意愿将电动汽车在时间层分为接受系统调度集群和不接受系统调度集群,建立不同尺度下的用户满意度函数来充分调动电动汽车用户参与性,在此基础上提出有序充电引导调度策略。在时间层,通过引导车辆的充电时间调节负荷曲线;在空间层,规划各车辆的充电站选择。以包含4座充电站的IEEE-33节点配网为例,利用优化软件LINGO11对模型进行仿真。算例结果表明,所提引导策略具有好的控制效果,并且在保证用户满意度时,能改善电网负荷、充电站状况。     

基于实时电价的电动汽车充放电优化策略和经济调度模型

实时电价为优化电动汽车(EV)充放电负荷提供了手段,从而实现经济调度。首先建立用户最优充放电策略模型:以计及EV电池退化成本的用户成本最小为目标,以满足EV行驶荷电状态和充放电荷电状态等为约束。在此基础上建立电动汽车用户实时电价响应模型,通过实时电价计算用户充电成本,使电动汽车充放电负荷与电价联动调整,并将该模型嵌入电动汽车充放电策略优化目标函数。求解过程中,用"停泊时长"确定单车一日可多次充放电的时段和行驶时段,从而在EV可充放电时长范围内优化每时段充放电负荷。最后建立经济调度模型:目标中计及机组阀点效应、约束中考虑EV充放电负荷以及机组爬坡速率等限制的多目标经济调度模型,提出一种改进模式搜索算法求解该时间耦合、非线性、非凸模型。以IEEE 39节点为例,验证了所建立模型和求解算法的有效性。     

采用拉格朗日松弛法的电动汽车分散优化充电策略

电动汽车聚合商作为电动汽车充电服务的提供商,是电网公司和电动汽车用户之间交互的重要协调者。从电动汽车聚合商的角度出发,在考虑电动汽车用户的电量需求、充电时间以及配电变压器的可用容量等约束条件下,以电动汽车聚合商充电收益最大化为目标,构建了基于拉格朗日松弛法的分散优化模型,研究了分散优化充电策略的执行机制和流程。采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车的充电情况,通过仿真算例,对比分析了在无序充电、集中优化充电和分散优化充电模式下的负荷曲线、经济效益和计算效率。结果表明：基于拉格朗日松弛法的分散优化充电策略可得到近似于集中优化模式下的充电收益,同时具有更高的计算效率,适合实际应用。     

基于实时电价的电动汽车智能充电导航

大量电动汽车（electric vehicle,EV）并网将影响电力系统规划与运行,对电动汽车的充电行为进行有序引导具有重要意义。针对这类问题,提出一种基于实时电价的EV智能充电导航策略,采用粒子群-遗传算法求解最优方案,旨在应用实时电价机制,引导EV有序充电。根据用户的不同需求,设计3种不同导航目标的充电导航策略,分别使用户的时间成本、费用成本以及综合成本最小化。最后在Matlab中建立IEEE-33节点系统模型,以地图上某一真实交通区域为背景,运用蒙特卡罗法模拟路况和EV时空分布信息,验证该方法的有效性。仿真结果表明,该方法可以降低EV用户的出行成本,同时提高配电系统的节点电压质量。     

融合路网-电网信息的电动汽车充放电行为引导与调控策略

在智慧城市理念快速发展的背景下,电动汽车（EV）无引导的出行与无序的充放电行为影响着电力-交通耦合网络的安全高效运行。针对此问题,提出一种融合路网-电网信息的EV充放电行为引导与调控两阶段优化策略。首先,分析电力-交通耦合网络的交互影响因素和方式,提出EV充放电出行路径引导和调控架构;其次,提出融合路网-电网信息的EV充放电出行决策电价动态更新策略,并建立计及用户时间-经济成本的EV充放电出行路径决策优化模型;然后,兼顾多方主体利益,建立EV充放电调控模型;最后,仿真结果表明,所提策略能够综合考虑路网和电网实时运行状态,充分挖掘EV在路径引导与充放电调控过程中的可调潜力,实现系统协调运行和多方共赢。     

基于集群响应的规模化电动汽车充电优化调度

大规模电动汽车(EV)的充电需求和充电负荷分布将呈现出规律性,从群体的角度对EV进行优化调度,可以降低问题的维度,提高优化计算的效率。基于区域EV的集群响应特性,建立了以负荷峰谷差最小化为目标的EV群体充电概率分布模型。在此基础上,根据EV群体对充电电价的灵敏度,建立EV集群响应的实时电价模型,通过电价对EV的充电行为进行有序引导,从而实现电网的"移峰填谷"策略。以典型的区域配电网负荷数据为例,验证了文中EV充电优化调度方法的有效性。最后,对EV群体响应实时电价的灵敏度,以及不同灵敏度下EV群体和代理商的节省成本进行讨论。     

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TOPSIS方法的居民区电动汽车有序充电策略

针对中国目前超大城市电动汽车保有量的快速增长与现有配电网制约用户充电需求的矛盾,提出了一种基于理想解法的居民区电动汽车有序充电策略,以最大限度调配现有可用的电能资源。通过分析电动汽车出行规律,建立了居民区电动汽车出行、返回、等待、充电的数学模型。在综合考虑充电时间、充电费用、等待时间、充电完成率、小区总负荷变化率等决策指标基础上,建立了基于理想解法的有序充电排序方法,并通过算例仿真进一步对比了分时电价策略下峰谷电价对用户充电行为的影响。仿真结果表明,与现有网格选取法有序充电结果相比,该方法可在保证电动汽车充电完成率和稳定居民区负荷前提下,更好地兼顾电动汽车充电的连续性、便捷性和经济性,为居民区停车场电动汽车有序充电管理提供决策依据。     

动态能源与地理信息融合的光储充电站电动汽车充电路径引导

电动汽车(EV)的出行、充电行为在对交通系统运行规律造成影响的同时,也使得能源网络负荷的时空分布发生改变。为此,考虑光储充一体化系统的特点,结合大规模EV、区域路网、配电网以及光储充电站的动态信息,构建了精细化的车-站-路-网动态融合模型;在此基础上,分别从用户、交通路网、电网3个角度构建包含行程时间、交通拥堵情况、电网稳定性的多目标优化函数。针对当前模型的高复杂度,运用分层规划和双向搜索思路对LPA*路径规划算法进行改进,从而实现动态环境下的充电路径引导。以某市一区域路网为例进行仿真,结果表明：与现有的策略相比,所提充电路径引导策略能很好地解决因EV充电带来的局部道路拥挤、区域光储能源消纳不均衡等问题。