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LSTM神经网络的电动汽车充电站需求响应特性封装及配电网优化运行

随着电动汽车的快速增长,大规模电动汽车充电具有随机性、时空耦合性的特点,对配电网运行电压造成越限风险。通过基于价格的需求响应,引导电动汽车在大时空范围有序合理地充电成为重要的技术手段。文章研究基于数据驱动的电动汽车充电站需求响应特性及其参与配电网运行优化调度问题,首先提出单体电动汽车充电模型和计及交通网络拓扑结构的电动汽车行驶特性,建立了区域电动汽车充电站负荷需求响应计算方法;在此基础上,提出了基于LSTM深度神经网络的电动汽车充电站需求响应模型封装方法,得到电动汽车充电站充电成本和充电功率响应之间的映射模型;接着,构建了考虑电动汽车充电站需求响应的区域配电网电压运行优化模型,并采用粒子群算法进行求解;最后,通过对包含3个充电站的33 节点系统的算例对比分析,验证了所述电动汽车充电站需求响应及其参与配电网优化运行方法的有效性,为数据驱动方法解决电动汽车充电和需求响应问题提供借鉴。     

考虑需求响应和电动汽车负荷路-电耦合特性的配电网可靠性评估

随着电动汽车的普及,大量的无序充电行为给配电网可靠性带来负面影响。文章建立了考虑需求响应和路-电耦合特性的配电网可靠性评估模型,准确预测电动汽车时空分布负荷并对其进行调度,改善可靠性指标。提出了路-电耦合模式结构及时空负荷预测框架;建立了路网模型、用户模型、考虑需求响应的充电负荷补充模型,得到电动汽车负荷时空分布;基于双向层级结构、启发式削减策略对电动汽车接入的配电网可靠性进行评估。以某区域路-电耦合网为例,分析了该区域电动私家车充电负荷时空分布情况并对考虑需求响应、路-电耦合特性的配电网可靠性进行了评估。各种场景下的仿真结果验证了文章模型的有效性以及需求响应对可靠性指标的优化作用、路-电耦合特性对可靠性指标的恶化影响。     

交通–配电网耦合下电动汽车集群可调控裕度及优化运行策略

规模化电动汽车接入电网在各时段均存在一定可调控潜力,可通过充放电优化运行的方式调控电动汽车集群参与电网需求响应,提升配电网充裕水平。提出了一种交通–配电网耦合模式下的电动汽车集群可调控裕度及优化运行策略,利用挖掘出的灵活性对配电网可靠性进行提升。首先建立交通–配电网耦合系统,模拟用户状态参数变化得到日内电动汽车用户初始充电负荷时空分布。以电量–时间响应裕度指标为依据将各节点入网电动汽车聚类为充电集群,可延迟充电集群和放电能力集群。之后根据交通–配电网耦合关系分析得到各配电网节点的动态可调控裕度,进而实现对各节点电动汽车集群参与响应的协同优化调控。仿真结果表明,基于交通–配电网耦合下电动汽车集群可调控裕度所提的优化运行策略可在兼顾用户出行的同时提升电网可靠性。     

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。     

计及车-路-站-网融合的电动汽车充电负荷时空分布预测

针对目前对车-路-站-网相互影响考虑不足,导致电动汽车充电负荷时空分布预测不准确的问题,提出了基于万有引力模型的电动汽车充电负荷时空分布预测模型。首先,计及路网交通流和环境温度,分析外部环境与电动汽车能耗之间的关系。其次,考虑了温度、湿度、辐射等外部环境因素对用户出行的影响,建立基于出行意愿修正的出行链模型。最后,计及多方信息融合,建立基于万有引力模型的电动汽车充电站选择模型。算例结果表明,所提出的模型能够计及电动汽车、路网、充电站和电网的相互影响,并准确计算电动汽车充电负荷的时空分布,分析多场景、多区域下的电动汽车充电需求负荷特性。     

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。     

基于需求响应的电动汽车集群充电负荷建模及容量边界控制策略

对电动汽车充电进行合理有序的控制是实现大规模电动汽车入网的关键。首先介绍了一种电动汽车集群的分层分区域的电动汽车控制架构。其次,建立了电动汽车集群的控制模型,并在此基础之上提出了一种通过改变电动汽车可调容量边界的电动汽车集群的需求响应控制策略。最后,通过算例分析,首先研究了模型中的参数对电动汽车集群充电负荷的影响,其次验证了文中提出的控制模型和策略,仿真结果表明,在满足用户用电需求的基础上,文中建立的电动汽车控制模型和控制策略能够很好地实现电动汽车集群需求响应的功能。     

基于最优能量状态调节的电动汽车需求响应及其对配电网的影响

随着电动汽车数量的与日俱增,其充电负荷对配电网的影响变得越来越不可忽视。电动汽车作为一种可延迟负荷,需求响应(demand response,DR)潜力巨大,对其进行合理控制可以辅助配电网安全经济运行。文章建立了单台电动汽车的迟滞充电负荷模型,基于配电网分层控制架构,引入集群电动汽车参与需求响应的最优能量状态调节量控制策略(optimal energy status regulation control strategy,OESRCS),该策略通过对电动汽车能量状态设定点施加最优调节量,实现对集群电动汽车充电过程的实时控制。在此基础上,制定了配电网电压变化百分比和网络损耗百分比这2个指标对需求响应效果进行评估。仿真结果表明,利用OESRCS策略,电动汽车可以精确地跟踪目标功率,同时配电网电压波动和网络损耗均有所减小。     

电动汽车充电需求时空分布动态演化模型

预测电动汽车充电需求的动态时空分布对于电网应对大规模电动汽车的接入具有重要意义。已有的研究缺乏能够同时精确描述电动汽车行驶过程中地理位置与荷电状态(state of charge,SOC)变化的数学模型。为了模拟电动汽车交通需求和充电需求的动态时空变化过程,从电网调度的实际需求出发,改进了交通流领域中的微观交通仿真模型,结合Cruise软件计算的不同场景下的电动汽车每公里耗电量,提出了基于Agent-元胞自动机的电动汽车充电需求动态时空分布动态演化模型。最后,以54节点配电系统和25节点交通网络的耦合系统为例,说明所提方法可以预测快充站的电动汽车充电负荷,为电动汽车的充电负荷引导提供重要依据。     

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。     

考虑城市多场景和用户充电意愿的私家电动汽车充电负荷预测

提出一种在城市多用电场景下,考虑EV用户充电概率和选择何种功率充电桩的负荷计算方法。首先,从宏观上考虑私家电动汽车在城市多用电场景中的时空分布特性。然后,从用户主观角度分析影响充电决策的主要因素。考虑分时电价数据、电池SOC、停车时长三个输入变量,建立模糊推理系统,生成描述用户充电意愿的充电概率。此外,利用动态规划理论确定用户选择何种充电桩。最后,基于蒙特卡洛思想,给出一种城市多用电场景下的私家电动汽车充电时空负荷预测模型。结合算例,验证了该模型可以灵活地对城市的私家电动汽车充电负荷进行分析和计算。     

计及耦合因素的电动汽车充电负荷时空分布预测

实现电动汽车与电网互利共赢的基础问题之一是如何有效预测电动汽车的充电负荷,而电动汽车时空转移的随机性和转移过程中各因素的耦合性增加了充电负荷预测的难度,本文提出一种计及动态转移规划和耦合因素的电动汽车充电负荷时空分布预测方法。首先,基于出行链技术建立含多类型电动汽车的单体出行数学模型;在此基础上,考虑交通流量、行驶路况和温度,构建电动汽车的单位里程能耗数学模型。其次,基于马尔可夫决策过程理论,考虑剩余行程和路网拥堵信息,动态更新路网信息和随机规划电动汽车时空转移路径。最后,基于算例,对比分析电动汽车及其充电负荷在不同策略、职能区域和出行日情况下的时空分布。结果表明：本文所提方法能够全面反映电动汽车车主的出行决策,且预测结果能真实反应电动汽车类型和职能区域导致的其充电负荷幅值和分布上的差异。     

考虑分布式光伏和电动汽车接入的配电网空间负荷预测方法

针对大规模分布式光伏和电动汽车接入配电网对空间负荷预测影响的问题,提出一种考虑远景年屋顶分布式光伏饱和安装、大规模电动汽车参与V2G的城市配电网空间负荷预测方法。区分不同小区,依据相应的容积率和可利用率系数计算屋顶光伏饱和安装面积,结合历史辐射值数据计算光伏出力。基于改进型停车生成率模型预测停车需求,结合日行驶里程、停车特性和充放电策略,建立电动汽车V2G负荷预测模型,利用蒙特卡罗仿真得出V2G负荷时空分布情况。采用改进型负荷密度指标法,实现对考虑时序的配电网传统日负荷的预测。以某规划区为例,预测结果表明:屋顶分布式光伏和电动汽车V2G对配电网空间负荷预测结果影响较大,且对不同小区负荷影响的程度不同。     

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。     

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。     

规模化电动汽车充电负荷的预测及其对电网的影响

电动汽车充电负荷时空分布预测是分析研究电动汽车充电对电网影响的前提,也是电网规划、运行调度的基础和依据。在对充电负荷影响因素分析的基础上,提出将预测区域进行分层分区,对不同功能用地的主要车辆,依据其出行链特性,基于转移概率矩阵建立描述车辆出行规律的模型。根据用户充电行为的随机性和不确定性,应用模糊推理法和概率统计法建立车辆在不同目的地的充电概率,并运用蒙特卡洛法对不同功能用地的充电负荷进行计算。最后,以A城市某片区为例,对其未来充电负荷进行预测,得到该地充电负荷的时空分布,并且分析了不同充电场所充电负荷对电网所造成的影响。     

基于效用最大化原则的电动汽车充电站负荷特性分析方法

随着电动汽车规模化的发展,其充电负荷的时空预测为充电站配网建设和和充电设施规划建设提供了数据支撑。因此,文中基于效用最大化原则提出了一种的电动汽车充电站负荷预测方法,首先基于出行链建立电动汽车的时空分布模型,然后基于效用最大化原则和时间成本法分析了电动汽车用户充电消费选择,最后运用蒙特卡罗方法对充电站负荷进行仿真预测。与相关文献仿真对比,验证了所提方法的有效性和正确性,并分析了不同渗透率下和不同充电站位置下电动汽车充电站的充电负荷特性。结果表明,随着电动汽车渗透率提高,其充电行为的集中化增大了系统峰谷差;合理布局电动汽车充电站位置,可以使各充电站充电负荷更加均匀。